Trí tuệ nhân tạo đang định hình tương lai của giáo dục như thế nào

Khi bạn so sánh lớp học thế kỷ 21 điển hình với lớp học đầu những năm 1900, sự khác biệt không quá rõ ràng. Giáo viên sẽ đứng trước mặt, đưa ra các hướng dẫn và chia sẻ ghi chú về phiên bản hiện đại của bảng đen cũ, nói, một máy chiếu trên cao hoặc màn hình máy tính dùng chung. Học sinh sẽ được ngồi tại bàn trong lớp học hoặc xem qua phần mềm hội nghị truyền hình trực tuyến. Công nghệ đã thay đổi: Rất nhiều công cụ và quy trình đã được số hóa, một số công cụ đã được tự động hóa và các rào cản địa lý đã được gỡ bỏ ở một mức độ nào đó nhưng các tác nhân và các yếu tố vẫn giống nhau.

Nhưng nhờ những tiến bộ về trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy, một sự chuyển đổi chậm nhưng ổn định đang đến với giáo dục, dưới vỏ bọc. Trong một vài năm, giáo viên sẽ không còn đơn độc gánh vác gánh nặng đào tạo thế hệ trẻ hay lực lượng lao động tại các tập đoàn.

Các thuật toán AI đã giúp tăng cường giáo dục bằng cách thu thập, phân tích và tương quan mọi tương tác diễn ra trong các lớp học vật lý và ảo và giúp giáo viên giải quyết các điểm đau cụ thể của từng học sinh. Đây có thể là sự khởi đầu của một cuộc cách mạng về một trong những kỹ năng xã hội lâu đời nhất và có giá trị nhất mà loài người đã phát triển và là một điều bắt buộc trong một thế giới nơi con người sống và làm việc cùng với những cỗ máy thông minh.

Đo lường tiến độ của người học

Giáo viên hướng dẫn phải tính đến mọi phản ứng đối với một bài giảng, mọi ánh mắt trống rỗng hoặc chăm chú, mọi phản ứng háo hức hoặc do dự cho một câu hỏi, mọi bài tập được đưa ra sớm hay muộn, và nhiều hơn nữa khi đánh giá khái niệm của học sinh. Đây là cách họ có thể tìm ra nơi sinh viên bị tụt lại và điều khiển họ đi đúng hướng.

Đó cũng là lý do tại sao đo lường sự tiến bộ của người học, một nỗ lực mang tính xã hội sâu sắc, là một trong những thách thức lớn nhất mà mọi giáo viên phải đối mặt và là một nhiệm vụ khó thực hiện với phần mềm dựa trên quy tắc cổ điển.

"Các bài giảng khóa học, cho dù trong khuôn viên trường đại học hoặc trong một tập đoàn, chủ yếu là một cỡ vừa vặn, với chế độ chủ yếu là giáo viên nói chuyện với sinh viên, " Chris Brinton, Trưởng phòng nghiên cứu của Zoomi, một công ty AI chuyên về trong việc nắm bắt và phân tích dữ liệu hành vi trong các môi trường giáo dục. "Điều này được sinh ra là không cần thiết: sẽ là không thể, hoặc ít nhất là không hiệu quả theo quan điểm thời gian, để giáo viên tạm dừng bài giảng trong thời gian dài và giải quyết từng vấn đề của từng học sinh để đưa tất cả vào cùng một trang. Thay vào đó, một học sinh có nhiều câu hỏi thường sẽ được yêu cầu theo dõi với người hướng dẫn ngoài giờ học. "

Tuy nhiên, các thuật toán học máy, dựa trên việc phân tích và tìm ra các mô hình và mối tương quan giữa các điểm dữ liệu, đang chứng tỏ là một công cụ hiệu quả trong việc giúp giáo viên định lượng sự hiểu biết của học sinh về bài giảng.

"Bằng cách phân tích dữ liệu cụ thể của học sinh, AI có khả năng giúp bề mặt nhanh hơn các lĩnh vực mà học sinh có thể cần nhiều sự giúp đỡ hơn, từ đó cải thiện thành tích của học sinh và hỗ trợ giáo viên", Jessie Woolley-Wilson, chủ tịch và CEO của DreamBox Learning, một toán học thông minh nói nền tảng học tập.

Trang bị lớp học với trí tuệ nhân tạo là tương đương với việc cung cấp cho mỗi học sinh một gia sư kỹ thuật số, Brinton giải thích. "Các thuật toán điều khiển AI có thể được đào tạo để phát hiện khi người học đang vật lộn và điều gì khiến họ phải vật lộn, hoặc khi họ buồn chán và điều gì gây ra sự nhàm chán của họ", ông nói.

Đây là một sự thay đổi từ phần mềm học tập truyền thống, chỉ dựa vào phản hồi đánh giá để đo lường sự nắm bắt của sinh viên về các chủ đề họ nghiên cứu. "Dữ liệu này thường không có sẵn trong một bài giảng, ít hơn nhiều ở mức độ chi tiết thứ hai trong đó một sinh viên có thể chuyển từ quan điểm rõ ràng sang quan điểm nhầm lẫn, " Brinton nói.

Hiện tại có một số nền tảng được hỗ trợ bởi AI tạo ra hồ sơ kỹ thuật số phong phú của mỗi sinh viên bằng cách thu thập thông tin trực tiếp từ sự tương tác của người dùng với tài liệu và bối cảnh khóa học. Ngoài việc lưu giữ hồ sơ về điểm số và điểm số, Zoomi, nền tảng Brinton đã giúp phát triển, theo dõi các tương tác vi mô như xem các trang hoặc trang cụ thể trên tài liệu PDF, phát lại một phần cụ thể của video hoặc đăng câu hỏi hoặc trả lời lên thảo luận diễn đàn.

Dữ liệu sau đó được sử dụng để xây dựng một mô hình có thể cung cấp những hiểu biết thời gian thực về sự hiểu biết và sự tham gia của học sinh với các chủ đề cụ thể. Các mô hình dữ liệu cũng giúp tìm ra các mẫu chung giữa nhiều sinh viên và thực hiện các phân tích dự đoán, chẳng hạn như dự báo cách sinh viên sẽ thực hiện trong tương lai.

Việc sử dụng AI tiên tiến hơn có thể liên quan đến việc sử dụng các thuật toán thị giác máy tính phức tạp để phân tích biểu cảm khuôn mặt, chẳng hạn như sự nhàm chán và mất tập trung, và liên kết chúng với các dữ liệu khác được thu thập về học sinh để tạo ra một bức tranh hoàn chỉnh hơn về mô hình người học của học sinh.

Tìm kiếm và giải quyết các khoảng trống trong học tập

Có nhiều lợi ích khi có một mô hình kỹ thuật số đáng tin cậy đại diện cho kiến ​​thức của học sinh. "Dữ liệu có thể được sử dụng tự động bởi một hệ thống thông minh để ngay lập tức thu hút học sinh vào trải nghiệm học tập giải quyết cụ thể những khoảng trống đó, hoặc bởi giáo viên để xác định giáo dục và đáp ứng với những lĩnh vực cần thiết cụ thể đó", Woolley-Wilson nói Hộp giấc mơ.

Thứ ba Space Learning, một nền tảng giáo dục trực tuyến được thành lập vào năm 2012 để cung cấp dạy kèm toán một-một, hiện đang tận dụng các thuật toán AI để giúp cải thiện hiệu suất của giáo viên. Kể từ khi ra mắt, Không gian thứ ba đã ghi lại dữ liệu về hàng ngàn phiên. Hợp tác với Đại học College London, Thứ ba không gian hiện đang tham gia vào một dự án khai thác dữ liệu bằng thuật toán AI để tìm ra mô hình giảng dạy và học tập thành công và cung cấp phản hồi thời gian thực cho gia sư trực tuyến về cách học sinh của họ theo kịp Những bài học.

Mô hình người học AI cũng có thể cung cấp năng lượng cho các hệ thống gia sư thông minh (ITS). Gia sư thông minh, có thể làm việc trong môi trường học tập tự lập hoặc kết hợp với giáo viên của con người, sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực của học sinh để cung cấp cho họ nội dung được cá nhân hóa theo các điểm mạnh và điểm yếu cụ thể của họ. Cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân là mục tiêu mà giáo viên luôn nỗ lực để đạt được.

"Các hệ thống gia sư được hỗ trợ bởi AI đã cho thấy có hiệu quả trong việc giảng dạy các môn học được xác định rõ, như toán học và vật lý", Rose Luckin, Giáo sư Thiết kế Trung tâm Học viên tại Phòng thí nghiệm Tri thức Đại học London nói. "AI hiện có thể làm giảm các điểm đau bằng cách giúp lưu trữ hồ sơ và lựa chọn và đề xuất các nguồn tài nguyên cho người học sử dụng."

Một ví dụ là MATHIA, một nền tảng học toán được hỗ trợ bởi AI được phát triển bởi Carnegie Learning, phản ánh hành vi của các gia sư của con người. MATHIA thu thập các điểm dữ liệu khác nhau và sử dụng các thuật toán học máy và mô hình dự đoán để xác định mức độ kiến ​​thức và kỹ năng của học sinh và ước tính hiệu suất của chúng trong tương lai. Nền tảng sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh lộ trình học tập theo quy trình học tập của sinh viên.

"Mỗi bước trong một vấn đề, có thể liên quan đến việc điền vào một ô trong bảng tính, vẽ một điểm trên biểu đồ, v.v., có liên quan đến một hoặc nhiều kỹ năng nhận thức", Steve Ritter, Kiến trúc sư trưởng sản phẩm tại Carnegie Learning nói. "Tùy thuộc vào việc học sinh thực hiện bước chính xác hay không, hoặc yêu cầu gợi ý, chúng tôi điều chỉnh ước tính của chúng tôi về kiến ​​thức của học sinh về các kỹ năng liên quan."

MATHIA sử dụng "theo dõi kiến ​​thức", quá trình xác định sự hiểu biết của học sinh về các khái niệm khác nhau, cũng như "theo dõi mô hình", quá trình tìm hiểu cách tiếp cận của học sinh để giải quyết vấn đề, nhằm điều chỉnh sự hỗ trợ của phần mềm cho quá trình tư duy của từng học sinh thay vì chuyển hướng họ đến một cách tiếp cận tiêu chuẩn có thể không có ý nghĩa với họ. Điều này giúp cung cấp nội dung được cá nhân hóa, với vô số đường dẫn học tập.

"Ví dụ, gợi ý của chúng tôi thay đổi dựa trên thứ tự học sinh hoàn thành các bước vấn đề, nếu thứ tự này phản ánh các cách tiếp cận vấn đề khác nhau, " Ritter nói.

Sự phát triển của các hệ thống gia sư thông minh cuối cùng có thể dẫn đến trải nghiệm học tập tự phong phú hơn. Mặc dù nó sẽ không thay thế cho giáo viên của con người, các nền tảng học tập trực tuyến được hỗ trợ bởi AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp giáo dục chất lượng cao ở những khu vực thiếu giáo viên và học sinh phải tự học.

"Sự kết hợp giữa dữ liệu lớn và AI có thể cung cấp cho người học những phân tích cá nhân của riêng họ, họ có thể tận dụng để trở thành người học hiệu quả nhất có thể, " Luckin nói.

Tự hiểu biết (biết những gì bạn làm và không biết) và tự điều chỉnh (ví dụ: có thể ngăn mình khỏi bị phân tâm bởi những gì người khác đang làm) là hai kỹ năng mà các hệ thống đó có thể giúp phát triển, theo Luckin .

"AI có thể được sử dụng để tạo điều kiện cho người học (hỗ trợ) phát triển các kỹ năng chính này bằng cách phản ánh lại dữ liệu cá nhân của họ bằng cách sử dụng các giao diện và hình ảnh được thiết kế cẩn thận", Luckin nói. "Bằng cách này, tất cả người học có thể được giúp đỡ để học tốt hơn, điều này sẽ hữu ích trong tất cả các lĩnh vực chủ đề."

Một trong những lợi ích của hệ thống học tập được hỗ trợ bởi AI là sự hỗ trợ liền mạch mà họ có thể cung cấp. "Các công nghệ thông minh tương tự giúp học sinh và giáo viên của chúng trong lớp học luôn phải được tận dụng để làm điều tương tự bên ngoài lớp học", Woolley-Wilson nói. "Chúng có thể mang lại sức mạnh tương tự cho các đề xuất được cá nhân hóa cho dù học sinh ở đâu. Cơ hội học tập và truy cập không còn bị giới hạn ở một thời điểm hoặc địa điểm nhất định như trước đây chúng thường có trong quá khứ tương tự của chúng ta."

Đào tạo doanh nghiệp cũng có thể được hưởng lợi từ cá nhân hóa AI. Zoomi, cung cấp các công cụ trực tuyến để đào tạo chuyên nghiệp, sử dụng thuật toán AI để nhận ra sở thích của người học và tự động điều chỉnh nội dung khóa học để đáp ứng nhu cầu của họ. Chẳng hạn, dựa trên hành vi và phản ứng trong quá khứ của người dùng đối với các loại phương tiện khác nhau, nền tảng có thể quyết định liệu tài liệu khóa học có nên được phục vụ ở định dạng PDF hoặc video hay không. Các đối tác kinh doanh tiến bộ đã sử dụng nền tảng này từ năm 2016 để đào tạo các chuyên gia nhân sự, dẫn đến tăng 12% khi hoàn thành khóa học và tăng 30% doanh thu.

Tìm và giải quyết các khoảng trống trong giảng dạy

Khi học sinh tụt lại phía sau trong một bài học, những sai sót trong phương pháp giảng dạy và chương trình giảng dạy thường bị đổ lỗi nhiều như những điểm yếu trong chính học sinh. Là nguyên nhân của sự hiểu lầm của sinh viên một cái gì đó về chính tài liệu, cách thức trình bày hoặc thời gian của tài liệu trong dòng chảy của chương trình giảng dạy? Có phải học sinh bị cúm khi một số khái niệm cần thiết đã được đề cập trước đó? Làm thế nào mà học sinh tham gia với tài liệu học tập tích cực hay thụ động?

Đó là một số câu hỏi mà mỗi giáo viên phải trả lời khi đánh giá chất lượng của một bài học được giao và điều tra nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề trong học tập.

"Các hệ thống tuyệt vời có thể tận dụng các bộ dữ liệu khổng lồ để hỗ trợ giáo viên tìm ra cả hai điểm yếu trong chương trình giảng dạy và tìm kiếm các sinh viên đang gặp khó khăn", Woolley-Wilson nói. "Và điều quan trọng cần nhớ là lượng trợ giúp được cung cấp cho giáo viên phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu có sẵn thông báo cho phân tích."

Nền tảng học tập thích ứng trực tuyến của DreamBox sử dụng dữ liệu mà nó thu thập từ các sinh viên để khám phá ra các lỗ hổng học tập và sau đó giúp giáo viên giải quyết chúng ở cấp độ lớp hoặc cho các nhóm cụ thể hoặc từng học sinh. Điều này có thể bao gồm tạo các nhóm chiến lược, kế hoạch học tập cá nhân hóa hoặc các bài tập tập trung giải quyết các khoảng trống cụ thể và bổ sung cho chương trình giảng dạy cốt lõi.

AI cũng giúp giáo viên đánh giá sự liên quan của tài liệu giảng dạy của họ. Brinton, nhà nghiên cứu từ Zoomi nói: "Mặc dù nội dung được phân phối" trực tiếp "trong môi trường lớp học, hầu hết các giáo viên hướng dẫn chuẩn bị tài liệu của họ bằng điện tử". "Do đó, các công nghệ AI có thể diễn giải tài liệu, xác định các chủ đề được đề cập và thậm chí phân tích các tài liệu đánh giá khóa học để hiểu rõ hơn về việc đánh giá bao quát nội dung khóa học."

Zoomi sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhánh của AI phân tích nội dung và bối cảnh của tài liệu bằng văn bản, để cân nhắc chất lượng của tài liệu khóa học của giáo viên. Các thuật toán của Zoomi loại bỏ nội dung không có tác động tích cực đến quá trình học tập. Công ty cũng đang nghiên cứu các thuật toán làm tăng trải nghiệm học tập bằng cách tìm nội dung bổ sung và tái sử dụng nó để phù hợp với bối cảnh của một bài học cụ thể mà học sinh đang gặp khó khăn.

"Ngay sau đó, các thuật toán có thể có thể sửa đổi các câu cho rõ ràng, và thậm chí tác giả tài liệu mới cũng giống như con người sẽ làm, " Brinton nói.

Content Technologies, Inc (CTI), một công ty nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo có trụ sở tại California, đã phát triển AI tự động tạo ra nội dung giáo dục tùy chỉnh. Công cụ của CTI sử dụng học tập sâu để ăn sâu và phân tích giáo trình và tài liệu khóa học, nắm vững kiến ​​thức và tạo ra nội dung mới như sách giáo khoa tùy chỉnh, tóm tắt chương và bài kiểm tra trắc nghiệm. Công nghệ này đang được sử dụng bởi một số công ty và tổ chức giáo dục.

Giáo dục sẽ còn lại một kinh nghiệm xã hội

Mặc dù chúng ta đã thấy những nỗ lực ấn tượng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục, nhưng kết quả lại nhạt so với các lĩnh vực khác nơi thuật toán AI đang gây ra sự gián đoạn lớn. Lý do là giáo dục và học tập là những kinh nghiệm xã hội cơ bản cực kỳ khó khăn nếu không thể không thể tự động hóa.

"AI không thể thay thế giáo viên, bởi vì nó không có sự tự nhận thức hoặc quy định siêu nhận thức, và nó cũng thiếu sự đồng cảm", Luckin, giáo sư từ Phòng thí nghiệm tri thức UCL. "Tuy nhiên, AI, khi thiết kế của nó được thông báo bởi những gì chúng ta biết về học tập và giảng dạy (tức là khoa học học tập), có thể được kết hợp với dữ liệu lớn về người học để giải nén hộp đen học tập và cho phép người học, giáo viên và phụ huynh theo dõi tiến bộ qua nhiều môn học, kỹ năng và đặc điểm. Điều này có thể cung cấp thông tin quan trọng để hỗ trợ người học trở nên hiệu quả hơn khi người học cũng như giúp họ học kiến ​​thức và kỹ năng. "

Sự tăng cường và hỗ trợ mà AI cung cấp cho quá trình giáo dục và học tập sẽ giúp giáo viên trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn. Brinton nói: "Giáo viên sẽ có thể tập trung vào những gì họ có thể làm tốt nhất: tạo ra nội dung xuất sắc, cung cấp các bài giảng mạnh mẽ và giải quyết các điểm đau phổ biến nhất cả người và từ xa, cá nhân và theo nhóm".

Một khía cạnh xã hội khác của giáo dục là hợp tác. Học sinh thường học được nhiều hơn từ làm việc theo nhóm và với nhau khi họ nghe bài giảng và giải quyết vấn đề theo tốc độ của riêng họ. "Mục tiêu của giáo dục bao gồm nhiều tương tác xã hội hơn, chẳng hạn như học cách trở thành cộng tác viên giỏi hoặc giao tiếp với người khác", Ritter, kiến ​​trúc sư sản phẩm từ Carnegie Learning nói. "Vì vậy, một thách thức trong việc cá nhân hóa hướng dẫn là cân bằng việc nhìn thấy một học sinh như một người học độc lập, có thể tiến hành theo tốc độ của riêng mình với nhu cầu làm việc cộng tác với những người khác."

Nhưng AI cũng có thể trở thành người hỗ trợ trong học tập hợp tác. Intelligence Unleashed, một bài viết nghiên cứu chung của UCL và Pearson, do Luckin đồng tác giả, giải thích rằng AI có thể hỗ trợ việc học hợp tác bằng cách so sánh các mô hình người học của sinh viên và đề xuất các nhóm trong đó những người tham gia ở cấp độ nhận thức tương tự hoặc có kỹ năng bổ trợ và có thể giúp đỡ lẫn nhau. . AI cũng có thể tham gia vào các nhóm người học với tư cách là thành viên và giúp đưa các cuộc thảo luận đi đúng hướng bằng cách cung cấp nội dung, đặt câu hỏi và cung cấp quan điểm thay thế.

Sự phổ biến của AI trong suốt quá trình học tập cuối cùng sẽ cách mạng hóa giáo dục. Theo báo cáo của Đại học Stanford, trong mười lăm năm tới, nhiều khả năng giáo viên của con người sẽ được hỗ trợ bởi các công nghệ AI sẽ mang lại kết quả tương tác tốt hơn giữa con người trong lớp học và trong nhà.

Lớp học có thể vẫn còn ít nhiều như ngày nay, nhưng nhờ có trợ lý kỹ thuật số, thuật toán AI và giáo viên có năng lực hơn, các thế hệ tương lai sẽ hy vọng được tiếp cận với giáo dục chất lượng cao hơn và có thể học với tốc độ nhanh hơn nhiều.