Vào thứ Tư vừa qua, công ty mẹ của Canva công bố rằng: Các công cụ trí tuệ nhân tạo, bao gồm cả AI sinh tạo, sẽ được tích hợp vào Canvas – một phần mềm quản lý học tập được sử dụng rộng rãi tại nhiều trường cao đẳng trên toàn quốc.

Trên nền tảng Canvas, sinh viên có thể sử dụng biểu tượng để truy cập các tính năng AI nhằm hỗ trợ giảng viên giảm tải công việc, như: công cụ chấm điểm, tính năng tóm tắt bài đăng thảo luận, hay tạo văn bản thay thế cho hình ảnh. Ngoài ra, với vai trò là công ty mẹ của Canvas, Instructure còn hợp tác cùng OpenAI – đơn vị phát triển Chat GPT – để giảng viên có thể ứng dụng AI sinh tạo trong việc biên soạn bài tập.

Thông báo này xuất hiện trong bối cảnh cuộc tranh luận về vai trò của AI trong giáo dục đang diễn ra sôi nổi. Dù nhiều giảng viên vẫn chưa thực sự bị thuyết phục, một số trường đại học đã bắt đầu áp dụng. Chẳng hạn, tại Đại học Bang Ohio, sinh viên từ kỳ mùa thu tới sẽ được yêu cầu trang bị kiến thức cơ bản về AI.

“Chúng tôi tin rằng AI không thể thay thế nhà giáo, nhưng các thầy cô cần biết cách tận dụng công cụ này”, ông Ryan Lufkin (Phó Chủ tịch Chiến lược Giáo dục Toàn cầu tại Instructure) chia sẻ. “Chúng ta đã vượt qua thời kỳ giáo dục không sử dụng công nghệ trong lớp. Sinh viên ngày nay kỳ vọng vào điều đó. Các em dùng điện thoại mọi lúc, mọi nơi. Chúng ta cần thấu hiểu và đồng hành cùng sinh viên. Nếu không, nói một cách đơn giản, chúng ta đang để mặc các em.”

Thông tin chi tiết

Công cụ tóm tắt thảo luận có thể tổng hợp toàn bộ bài đăng của sinh viên để giảng viên theo dõi nhanh chóng. Tính năng này đi kèm mô hình có khả năng chấm điểm dựa trên thang tiêu chí. Công cụ tạo bảng tiêu chí chấm điểm cũng có thể “dựa vào dữ liệu sẵn có để soạn thảo bản nháp đầu tiên của bảng đánh giá”, theo Lufkin.

Công cụ tìm kiếm cho phép nhập từ khóa hoặc thuật ngữ để xác định vị trí xuất hiện trong bài giảng hoặc slide. Đây là tính năng mà Đại học Trung tâm Florida từng phát triển, theo Lufkin. Bên cạnh đó, bộ công cụ Ignite AI của Instructure còn hỗ trợ tạo câu hỏi trắc nghiệm, thẻ ghi nhớ và phản hồi sơ bộ cho bài tập được nộp.

Giảng viên có thể kết hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Gemini hoặc Microsoft Copilot để tạo bài tập. Thậm chí, giảng viên có thể yêu cầu LLM “nhập vai” một nhân vật lịch sử để sinh viên đối thoại qua chatbot. Hệ thống còn tự động lưu và tóm tắt nội dung trao đổi, kèm phân tích về nguồn tư liệu, thời gian sinh viên làm việc, chỉ số học tập quan trọng và điểm cần cải thiện.

Bối cảnh

AI ngày càng phổ biến với sinh viên. Một nghiên cứu gần đây ước tính khoảng 79% học sinh sử dụng AI sinh tạo để hỗ trợ học tập. Tuy nhiên, lãnh đạo Instructure cho biết họ vẫn cân nhắc kỹ lưỡng việc tích hợp AI, nhất là khi vai trò của giảng viên có thể bị ảnh hưởng.

Một phần lo ngại đến từ tính thiếu ổn định của AI : nó có thể “bịa đặt”, gây ảo giác thông tin hoặc đưa ra nhận định sai lệch. Do đó, việc giảng viên kiểm chứng phản hồi của AI thủ công và điều chỉnh khi cần thiết là hết sức quan trọng, theo Lufkin.

Tuy nhiên, theo ông Dylan Ruediger (Trưởng bộ phận nghiên cứu tại Ithaka S+R) khối lượng công việc quá tải có thể khiến giảng viên khó đạt được kỳ vọng của các nền tảng AI. Từ đầu năm 2023, nhóm nghiên cứu của ông đã theo dõi việc ứng dụng AI sinh tạo trong giảng dạy, học tập và nghiên cứu bậc đại học.

“Chúng tôi nhận thấy các cơ sở giáo dục chưa thực sự hiểu rõ cách sinh viên và giảng viên sử dụng công cụ hiện có”, Ruediger nhận định. “Điều này có thể hữu ích vì giờ đây họ có thể theo dõi, nhưng cũng khó khẳng định công nghệ đang đáp ứng một nhu cầu sẵn có hay vô tình tạo ra nhu cầu mới.”

Trong khi đó, ông C. Edward Watson (Giám đốc Viện Nghiên cứu về AI, Sư phạm và Chương trình giảng dạy thuộc Hiệp hội Các trường Cao đẳng và Đại học) lại lạc quan hơn. Ông cho rằng các công cụ mới sẽ giúp giảm tải công việc chấm điểm, vốn dễ gây mệt mỏi, đồng thời tăng tính nhất quán.

Những điểm cần lưu ý

Các tính năng AI mới trên Canvas đều ở dạng tùy chọn. Giảng viên có thể ngừng sử dụng bất kỳ lúc nào. Tuy nhiên, theo Ruediger, việc AI ngày càng được tích hợp sâu vào trải nghiệm giáo dục khiến “giảng viên và sinh viên khó phân định rạch ròi khi nào có AI tham gia và khi nào không, đồng thời cũng gây khó khăn trong việc duy trì chính sách và giới hạn sử dụng”.

Một số lo ngại khác cho rằng ứng dụng AI trong chấm điểm và thiết kế bài học có thể khiến các trường giảm bớt nhu cầu giảng viên kiêm nhiệm, đồng nghĩa tăng sĩ số lớp học. Trong môi trường học trực tuyến, vốn đã có sự trung gian của công nghệ, khoảng cách giữa giảng viên và sinh viên có thể càng nới rộng, gây nghi ngờ về tính minh bạch trong chấm điểm.

Dù vậy, theo Watson, AI vẫn có thể giúp giảng viên tiết kiệm thời gian chấm điểm, để dành nhiều thời gian hơn cho việc giảng dạy trực tiếp.

Trong một cuộc thảo luận với sinh viên vào tháng 12, Watson kể lại: một sinh viên chia sẻ rằng giảng viên đã chấm bài từ 7 giờ tối đến 2 giờ sáng. Cô mong muốn được nhận bài sớm hơn, trước khi giảng viên quá mệt mỏi và chỉ muốn hoàn tất cho xong.

“Chúng ta cần tái định hình vai trò của giảng viên trong thời đại mà AI có thể thay thế nhiều công việc hành chính tẻ nhạt của giảng dạy”, Watson đặt vấn đề.

Dịch từ The Chronicle of Higher Education

Bài viết Giảng viên giờ đây sẽ thấy AI xuất hiện xuyên suốt trong một phần mềm quản lý khóa học phổ dụng đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Vào năm 2022, Cơ quan Liên Hợp Quốc về Bình đẳng giới và Trao quyền cho Phụ nữ (UN Women) đã ước tính rằng chúng ta sẽ cần tới 22 năm nữa mới có thể thu thập đủ dữ liệu về giới. Việc này là cần thiết để đánh giá chính xác tiến độ thực hiện các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs). Chúng ta có thể lấp đầy khoảng trống dữ liệu này bằng cách tìm hiểu kỹ hơn về những rào cản hiện có và khám phá các giải pháp mới để tăng cường thu thập số liệu có phân tách theo giới tính.

Việc thu thập và sử dụng các loại số liệu dữ liệu phân tách theo giới tính và giới đóng vai trò rất quan trọng. Nó giúp chúng ta hiểu rõ và giải quyết các vấn đề bất bình đẳng khi xây dựng chính sách ở mọi cấp độ, từ địa phương cho đến quốc tế, dựa trên bằng chứng thực tế thay vì phỏng đoán. Ngược lại, nếu thiếu những số liệu được phân tách rõ ràng như vậy, các chính sách công và nghiên cứu học thuật – từ y khoa đến khoa học xã hội – sẽ rất dễ đưa ra một cái nhìn sai lệch hoặc phiến diện về thực tế liên quan đến giới.

Trên thực tế, cách thức thu thập, tiếp cận và sử dụng các số liệu này ở mỗi quốc gia là rất khác nhau. Sự khác biệt này là do mỗi quốc gia và đơn vị cung cấp dữ liệu lại có một quy trình riêng để khai thác số liệu thống kê về giới. Việc thu thập và công bố những số liệu này phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: quy định pháp luật, chính sách, cách thức hoạt động và những bên tham gia. Sự phức tạp của quy trình này được thể hiện rất rõ trong “Khảo sát Toàn cầu về Thống kê Giới” của Cục Thống kê Liên Hợp Quốc (kết quả sơ bộ được công bố năm 2024). Hiện nay, một số đơn vị đã thu thập và sử dụng tốt loại dữ liệu này cho hầu hết các báo cáo phân tích của mình. Tuy nhiên, trong các lĩnh vực khác như an sinh xã hội, những số liệu này không chỉ ít được thu thập hơn mà còn chưa được tận dụng hết để đưa ra các thống kê sâu hơn về giới.

Việc thu thập, xử lý và công bố các số liệu có phân tách theo giới là một công việc rất phức tạp. Vì vậy, việc lấp đầy khoảng trống dữ liệu này không hề dễ dàng. Nhiệm vụ này phải bắt đầu từ các cơ quan thống kê chính thống, đòi hỏi họ phải đầu tư mạnh mẽ vào nguồn nhân lực và cách thức quản trị dữ liệu. Hơn nữa, các đơn vị cung cấp dữ liệu độc lập và tư nhân cũng cần tham gia vào các phương pháp thu thập mới, nhằm xây dựng một hệ thống theo dõi và thu thập có cấu trúc về các vấn đề liên quan đến giới. Khó khăn không chỉ dừng lại ở đó. Các rào cản kỹ thuật như thiếu khung chính sách phù hợp hay ngân sách hạn hẹp lại càng trở nên phức tạp hơn bởi các vấn đề chính trị xoay quanh những chính sách về đa dạng, công bằng và hòa nhập hiện nay.

Lược dịch từ Cambridge Core blog

Bài viết Để chính sách xã hội đi đúng hướng: Cần có số liệu riêng cho nam và nữ đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.