Không ít sinh viên hiện đang tận dụng chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) như ChatGPT để giải quyết các bài tập được giao. Điều này ban đầu gây lo ngại cho một số trường học, khiến họ quay lại hình thức thi cử truyền thống hoặc yêu cầu sinh viên làm bài ngay tại lớp. Tuy nhiên, sau một thời gian, nhiều giáo viên và cán bộ quản lý giáo dục đã nhận thấy tiềm năng của ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ AI (Large Language Model – LLMs) khác trong việc hỗ trợ quá trình dạy và học. Cụ thể, chatbot AI được kỳ vọng có thể cung cấp dịch vụ gia sư ảo, hỗ trợ học sinh, sinh viên tiếp cận tri thức dễ dàng hơn.
Tuy nhiên, thực tế cho thấy chất lượng của các sản phẩm do ChatGPT tạo ra vẫn còn hạn chế. Chatbot thường đưa ra các thông tin và nguồn trích dẫn sai lệch. Nó cũng gặp nhiều khó khăn khi giải quyết các bài toán phức tạp, và chỉ có thể trả lời đúng khoảng một nửa các câu hỏi cơ bản dành cho học sinh tuổi teen. Một nghiên cứu mới cho thấy năng lực toán học của ChatGPT có dấu hiệu đi xuống khi tỉ lệ phân biệt chính xác số nguyên tố và hợp số chỉ đạt 51% trong tháng 6/2023, thấp hơn đáng kể so với mức 84% vào tháng 3.
Bất chấp những hạn chế nêu trên, các nhà giáo dục không nên từ bỏ hoàn toàn từ bỏ công nghệ này. Thay vào đó, họ cần hướng dẫn học sinh, sinh viên hiểu rõ về những điểm mạnh và điểm yếu của LLMs, đồng thời ủng hộ các nỗ lực nhằm cải thiện các mô hình AI phục vụ cho mục đích giáo dục. Một trong những giải pháp tiềm năng có thể liên quan tới việc phát triển các phiên bản LLMs chuyên biệt tập trung vào đối thoại và tóm tắt văn bản, hướng tới giảm thiểu rủi ro chatbot cung cấp thông tin sai hoặc tạo điều kiện cho học sinh gian lận.
Đại học bang Arizona (ASU) đang triển khai một nền tảng cho phép giảng viên sử dụng các mô hình AI tiên tiến như GPT-4 và Bard của Google. Nền tảng này áp dụng công nghệ “tạo văn bản mở rộng dựa trên khả năng truy xuất” (retrieval-augmented generation), hướng dẫn LLMs tìm kiếm câu trả lời trong các tập dữ liệu cụ thể như bài báo khoa học hay ghi chú bài giảng. Điều này giúp khai thác hiệu quả tính tương tác cao của chatbot, đồng thời hạn chế sai sót.
Tuy nhiên, vẫn còn rủi ro đáng kể về việc LLMs có thể củng cố những thiên kiến xã hội hiện hữu, chẳng hạn như phân biệt đối xử với các nhóm thiểu số, hi những tài liệu phản ánh quan điểm của họ bị áp đảo trong số những nguồn ngữ liệu mà LLM được huấn luyện trên. Để giải quyết vấn đề này, nền tảng của ASU yêu cầu chatbot cung cấp nguồn tham khảo được sử dụng để đưa ra các câu trả lời, cho phép người dùng xem xét các quan điểm một cách khách quan hơn.
Đại học Vanderbilt ở Nashville, Tennessee, Mỹ đã đưa ra sáng kiến “Tương lai của học tập và AI tạo sinh” (Future of Learning and Generative AI). Trong đó, sinh viên được cấp quyền truy cập vào phiên bản ChatGPT có trả phí với khả năng thực hiện các câu lệnh lập trình và có năng lực toán học được nâng cao.Khi hiểu rõ hơn về điểm mạnh và hạn chế của LLMs, chắc chắn sẽ xuất hiện nhiều sáng kiến ứng dụng AI trong trường học. Việc sử dụng LLMs mà không cân nhắc những nhược điểm tiềm ẩn có thể gây phản tác dụng, làm suy giảm năng lực học tập của học sinh. Tuy nhiên, một số trường đại học như ASU hiện đang nỗ lực giảm thiểu điểm yếu của LLMs —thậm chí biến chúng thành lợi thế để phát triển kỹ năng tư duy phản biện cho sinh viên. Các nhà giáo dục cần nhanh chóng đón đầu công nghệ mới để tận dụng các cơ hội, đồng thời đảm bảo sử dụng có trách nhiệm, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo.
Dịch từ Nature
