“Chúng ta đang tìm hiểu xem trí tuệ nhân tạo sinh (generative AI) giỏi ở đâu và, quan trọng hơn, nó không giỏi ở đâu. Và điều mà nó không giỏi là tính độc đáo.” Vậy nó giỏi ở đâu? “Tôi bảo sinh viên của mình sử dụng công nghệ này để giúp họ từ con số không,” Fuentes tiếp tục. “Đó là một công cụ ban đầu, và nhiệm vụ của họ là đặt câu hỏi cho AI, kiểm tra lại, kiểm tra thêm lần nữa, và sử dụng nó để phát triển công việc sáng tạo của họ.” Đây chắc chắn là một khái niệm mới. Khi chúng ta nhìn nhận công nghệ này như là sự thay thế cho một chức năng quan trọng hiện tại, nó có thể khiến chúng ta lo lắng, vì nó đại diện cho một loại mất mát. Tuy nhiên, có một cách để nhìn nhận nó như một lợi ích. Qua lăng kính của sự dũng cảm có học thức, các giáo viên đang suy nghĩ lại cách tiếp cận việc viết bài luận từ đầu đến cuối. “Bạn đang viết cùng với AI, nhưng nó không viết cho bạn,” Ethan Mollick, một giáo sư tại Trường Wharton thuộc Đại học Pennsylvania, nơi ông nghiên cứu và giảng dạy về đổi mới và khởi nghiệp, đặc biệt là liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI). “Đối với các nhà giáo dục, việc chấp nhận sự thay đổi này sẽ rất quan trọng, và điều đó thật đáng sợ. Không sao cả khi bạn cảm thấy sợ hãi khi nghe điều này. Nhưng chúng tôi nhận ra rằng nhiều cách mà chúng tôi đã yêu cầu mọi người viết bài luận trước khi có AI không còn hợp lý nữa.” Những người không giỏi viết trong lớp cũng viết bài luận kém bên ngoài lớp học, ông nói. AI giúp họ theo kịp, và nó cung cấp cho họ một lời giải thích về kỹ năng của họ; đối với các giáo viên, AI giúp chỉ ra những sinh viên cần nhiều sự giúp đỡ và chú ý nhất. “Chúng ta không thể giả vờ rằng thế giới không thay đổi với ChatGPT. Đã quá muộn cho điều đó. Điều này đã có mặt ở đây, và dù chúng ta thích hay không, chúng ta phải điều chỉnh như những người giảng dạy.” Giống như Hick, Mollick đã thay đổi; thay vì cấm công nghệ, ông khuyến khích sinh viên nhận thức về nó và sử dụng nó. Câu hỏi không còn là gian lận hay không gian lận; ngữ nghĩa của gian lận bỏ qua bức tranh lớn hơn về điều này có nghĩa là gì đối với quá trình giáo dục viết bài luận. Các giáo sư có thể định hình tiêu chuẩn của riêng họ cho gian lận, có nghĩa là những ranh giới này là linh hoạt. Điều quan trọng hơn không phải là liệu điều này có thể được gọi là gian lận hay không, mà là liệu điều này có thể được gọi là viết hay không. Mollick nói với tất cả sinh viên của mình rằng hãy viết bài luận tốt nhất mà họ có thể bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh. Sự khác biệt về xanh-duong-nhung-giong-ga-ky-dieu/”>chất lượng công việc, so với những gì ông thấy trong những năm trước, là rõ rệt. “Tôi đã có những sinh viên trong lớp của mình là những người thông minh nhưng không giỏi viết, những người nói tiếng Anh là ngôn ngữ thứ ba của họ, hoặc những người đến từ những nền tảng mà họ chưa bao giờ học viết thật tốt; chỉ cần có một chút gợi ý từ ChatGPT đã tạo ra sự khác biệt trong việc viết của họ.” Trí tuệ nhân tạo sinh đã khiến sinh viên của ông nâng cao khả năng, và nó cũng đã nâng cao kỳ vọng của Mollick về chất lượng công việc, dẫn đến việc ông thay đổi ngưỡng của những gì tạo nên một bài luận tốt. “Tôi không còn chấp nhận bất cứ điều gì không được viết hoàn hảo ở giai đoạn này. Tại sao phải bận tâm?” Giống như Mollick, Fuentes và Hick, các nhà giáo dục đang nhận ra rằng những công cụ trí tuệ nhân tạo sinh này làm cho sinh viên của chúng ta trở thành những người viết có kỹ năng và hiệu quả hơn rất nhiều. Họ cũng nhận ra rằng, nơi mà việc sản xuất bài luận từng được coi là thiết yếu để giúp sinh viên nắm vững tư duy phản biện và kỹ năng phân tích và viết, trí tuệ nhân tạo cung cấp cho sinh viên cơ hội bình đẳng, thậm chí tốt hơn, để tham gia vào một chủ đề, thu thập và phân tích thông tin, và diễn đạt ý tưởng và lập luận của riêng họ. eu-ve-nong-nghiep-huu-co-dam-bao-chat-luong-va-cong-bang/”>Tương lai của việc viết trong trường học sẽ phát triển thành một tập hợp các hoạt động đa dạng hơn, tùy thuộc vào mục tiêu giáo dục và sự thoải mái của giáo viên. Tôi tin rằng việc học cách cấu trúc suy nghĩ và giao tiếp ngữ pháp vẫn sẽ luôn có giá trị. Điều này thường được thực hành tốt nhất thông qua việc viết, nhưng các kỹ năng cũng có thể chuyển sang giao tiếp bằng miệng. Nếu tôi là một nhà giáo dục muốn đảm bảo rằng sinh viên của mình có sức mạnh ở đây, tôi sẽ làm nhiều bài viết trên lớp hơn, nơi 100% là công việc của sinh viên. Tôi cũng có thể yêu cầu sinh viên tạo video về việc họ truyền đạt quan điểm hoặc thông điệp hoặc câu chuyện của mình. Ngay cả trong trường hợp này, có lẽ sẽ là điều tốt khi trộn lẫn các bài tập mà sinh viên có thể bắt đầu với một bản nháp từ trí tuệ nhân tạo sinh trước khi kiểm tra thông tin hoặc chỉnh sửa nó. Ở đầu cực đối diện, nếu tôi tin rằng cốt lõi của công việc là làm những điều trong thế giới thực và việc viết chỉ là một cách để truyền đạt tất cả các nghiên cứu, phỏng vấn, quan sát và tiến trình của sinh viên, thì nhiều giáo viên có thể cho phép việc sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo sinh như các giáo sư đã mô tả ở trên. Tuy nhiên, với Khanmigo, chúng tôi đang tạo ra một con đường giữa cho các giáo viên, nhằm cân bằng nhu cầu của sinh viên học cách viết với tính hữu ích của trí tuệ nhân tạo sinh để hỗ trợ. Trong kịch bản này, Khanmigo đóng vai trò như một hướng dẫn mạnh mẽ, nhưng sinh viên thực hiện phần lớn công việc. Sinh viên có thể hỏi Khanmigo, “Tôi nên xem xét những điểm nào khi viết một bài luận về The Great Gatsby?” Nó sẽ gợi ý các chủ đề bao gồm giấc mơ Mỹ, giai cấp xã hội và bất bình đẳng, Thời kỳ Jazz và những năm 1920 bùng nổ, và các biểu tượng chính trong tiểu thuyết, chẳng hạn như ánh sáng xanh, đôi mắt của Dr. T. J. Eckleburg, và Thung lũng Tro Tàn. Công nghệ hoạt động tốt khi một sinh viên lấy một vài đoạn văn từ những gì họ đã viết và yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn đọc và phê bình những điểm mạnh và điểm yếu của nó. Nó có thể giúp sinh viên với các lập luận phản biện và làm cho những gì họ đã viết trở nên hấp dẫn hơn, khuyến khích họ suy nghĩ về bài luận như một huấn luyện viên viết tốt có thể làm. Một lần nữa, gia sư AI không làm việc cho sinh viên. Thay vào đó, nó làm việc cùng với họ. Trong vài giây, trí tuệ nhân tạo sẽ cung cấp phản hồi, làm nổi bật các khu vực cần cải thiện, và đưa ra gợi ý về cách chỉnh sửa và hoàn thiện công việc. Nó giúp tạo ra giọng điệu, tiếng nói và góc nhìn ngay cả khi sinh viên phát triển của riêng họ. Ở mức tốt nhất, một nền tảng AI dựa trên giáo dục có thể là trợ lý và đồng tác giả tốt nhất thế giới, khách quan trong các đánh giá và kỹ lưỡng trong phân tích, được thiết kế để làm một việc và chỉ một việc: nâng cao kỹ năng của sinh viên.
Giải thích ELI5:
Trí tuệ nhân tạo sinh (generative AI) là một loại máy tính có thể giúp bạn viết, nhưng nó không thể nghĩ ra ý tưởng mới như con người. Bạn vẫn cần phải kiểm tra và chỉnh sửa những gì nó tạo ra.
Viết bài luận là việc bạn phải trình bày ý tưởng của mình về một chủ đề nào đó. AI có thể giúp bạn bắt đầu, nhưng bạn vẫn phải làm phần lớn công việc.
Trí tuệ nhân tạo sinh (generative AI): Là công nghệ cho phép máy tính tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, hoặc âm nhạc, dựa trên dữ liệu mà nó đã học.
Tư duy phản biện: Là khả năng suy nghĩ một cách logic và phân tích thông tin để đưa ra quyết định hoặc ý kiến.
Mô hình ngôn ngữ lớn: Là một loại trí tuệ nhân tạo được đào tạo để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, giúp nó có thể giao tiếp và viết như con người.
Đoạn văn này sẽ làm được nhiều hơn là chỉ hỗ trợ học sinh. Khi Khanmigo chia sẻ kết quả cuối cùng của sự hợp tác giữa học sinh và AI (trí tuệ nhân tạo) với giáo viên, nó cũng sẽ báo cáo về quá trình và mức độ mà AI đã hỗ trợ. Giáo viên sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về điểm mạnh và những lĩnh vực cần cải thiện của học sinh. Khanmigo có thể báo cáo lại rằng: “Chúng tôi đã làm việc trên bài luận khoảng bốn giờ. Ban đầu, Sal gặp khó khăn trong việc đưa ra luận điểm, nhưng tôi đã giúp cậu ấy bằng cách đặt một số câu hỏi dẫn dắt. Việc lập dàn ý diễn ra khá suôn sẻ. Tôi chỉ cần giúp cậu ấy đảm bảo rằng phần kết luận thực sự tổng hợp mọi thứ lại với nhau. Sal đã viết hầu hết nội dung. Tôi chỉ giúp cậu ấy chỉnh sửa ngữ pháp và củng cố lập luận trong đoạn thứ ba. Dựa trên tiêu chí đánh giá cho bài tập, tôi khuyên Sal nên nhận điểm B+ cho bài này. Dưới đây là phân tích chi tiết về cách tôi đánh giá bài luận này theo các tiêu chí.” Điều này cũng sẽ khiến học sinh khó gian lận khi sử dụng ChatGPT trong bối cảnh này. Nếu họ sử dụng ChatGPT để viết bài luận nhưng chỉ sao chép và dán văn bản vào bài tập của mình, Khanmigo sẽ nói với giáo viên rằng: “Chúng tôi không làm việc trên bài luận này cùng nhau, nó chỉ xuất hiện, vì vậy chúng ta nên nghi ngờ.” Tương lai của việc hiểu văn bản, nơi văn học trở nên sống động! Saanvi, một học sinh lớp chín ở Ấn Độ, đang theo học tại Khan World School, một trường học trực tuyến toàn thời gian mà chúng tôi khởi đầu cùng với Đại học Bang Arizona, đã đọc tác phẩm The Great Gatsby cho lớp học. Giáo viên của cô đã giao cho cô một bài tập video để thảo luận về một số câu hỏi chính liên quan đến tiểu thuyết, và Saanvi đã gặp một câu hỏi khiến cô bối rối. “Trong The Great Gatsby, tại sao Jay Gatsby lại cứ nhìn vào ánh sáng xanh?” Không chắc chắn về câu trả lời, cô đã làm điều mà nhiều học sinh chăm chỉ thường làm khi gặp khó khăn: cô bắt đầu tìm kiếm thông tin trên mạng về chủ đề này. Cô không thực sự hài lòng với những gì tìm thấy, vì vậy cô đã tiến thêm một bước. Cô đã quay sang Khanmigo… và yêu cầu được nói chuyện với chính Jay Gatsby. JAY GATSBY: Ah, thật tuyệt khi gặp bạn, bạn cũ. Tôi giờ là Jay Gatsby, triệu phú bí ẩn từ tác phẩm kinh điển của F. Scott Fitzgerald. SAANVI: Thưa ông Gatsby, tại sao ông lại cứ nhìn chằm chằm vào ánh sáng xanh? JAY GATSBY: Ah, ánh sáng xanh. Nó là biểu tượng cho những ước mơ và khát vọng của tôi. Bạn thấy đấy, nó nằm ở cuối cầu cảng của Daisy Buchanan, bên kia vịnh từ biệt thự của tôi. Tôi nhìn nó với một nỗi khao khát, vì nó đại diện cho sự nhớ nhung quá khứ và hy vọng được đoàn tụ với Daisy, tình yêu của đời tôi. “Chúng tôi vừa bắt đầu nói chuyện,” Saanvi kể với tôi. “Tôi đang có một cuộc trò chuyện tuyệt vời với Jay Gatsby. Có lúc tôi cảm thấy tội lỗi vì đã chiếm hết thời gian của ông Gatsby, và vì vậy tôi đã xin lỗi ông ấy! Và Gatsby nói, ‘Ôi không, tôi không thực sự là Jay Gatsby, tôi chỉ là một mô phỏng trí tuệ nhân tạo.’” Đây chính là loại tương tác mà thu hút học sinh và mở rộng tư duy của họ. Ngày nay, bạn có thể trò chuyện với Victor Frankenstein, Hester Prynne, hoặc Odysseus. Ngoài việc hỗ trợ việc hiểu văn bản, AI còn cho phép học sinh đắm chìm trong thế giới của các nhân vật theo cách mà chỉ vài năm trước đây có vẻ như là khoa học viễn tưởng. Đối với các giáo viên, những công cụ viết và hiểu văn bản dựa trên AI giúp họ hiểu rõ hơn về cách mà học sinh đọc và xử lý thông tin. Tôi nghĩ tất cả chúng ta đều đồng ý rằng việc hiểu văn bản là cực kỳ quan trọng. Thật khó để điều hướng thế giới, chưa nói đến việc đưa ra quyết định thông minh, nếu không có nó. Có thể nói rằng bạn không thể bắt đầu viết tốt nếu không thể đọc tốt trước tiên. Thật không may, chúng ta hiện đang ở trong một tình trạng khá tồi tệ. Dựa trên phân tích của Gallup năm 2020 về dữ liệu từ Bộ Giáo dục Hoa Kỳ, 54% người Mỹ trong độ tuổi từ mười sáu đến bảy mươi bốn đọc dưới mức lớp sáu. Đây là một vấn đề phức tạp, nhưng tôi có hy vọng cao rằng AI sẽ tạo ra sự khác biệt đáng kể ở đây. Trong hầu hết các trường học, việc thực hành hiểu văn bản chính thức đến từ việc học các cuốn sách và bài viết. Bằng chứng về sự hiểu biết của học sinh thường được thể hiện thông qua một số loại bài luận hoặc thảo luận trong lớp. Dù trải nghiệm đó có phong phú đến đâu, nhưng thật không may, rất khó để chuẩn hóa và mở rộng. Chính vì vậy, các câu hỏi trắc nghiệm dựa trên đoạn văn là cách mà hầu hết học sinh được đánh giá trong các bài kiểm tra quan trọng (ví dụ: SAT, ACT, các kỳ thi cuối năm của bang). Các câu hỏi trắc nghiệm dựa trên đoạn văn không phải là xấu. Thực tế, chúng có thể là một cách tuyệt vời để thực hành và đánh giá một số khía cạnh của việc đọc. Nhưng chúng có giới hạn về những gì chúng có thể làm. Do có động lực sẵn có để đo lường sự thành công của học sinh thông qua chuẩn hóa, các giáo viên làm việc với học sinh kém thường nhấn mạnh vào công việc trong lớp sao cho giống với các kỳ thi trắc nghiệm này, nhưng khi họ làm như vậy, những học sinh này chỉ tiếp xúc với một loại đọc rất hẹp (và thậm chí không rõ rằng cách tiếp cận này có nâng cao hiệu suất của học sinh trong các kỳ thi trắc nghiệm đó hay không). Việc tập trung vào đánh giá khiến học sinh không thể tham gia vào một tập hợp văn bản và hình thức đa dạng hơn. Ví dụ, hầu hết các giáo viên đều nhận ra rằng việc cho phép học sinh đưa ra phản hồi tự do và tham gia vào cuộc đối thoại về một văn bản sẽ tạo ra những người đọc sâu sắc hơn. Họ cũng thấy rằng việc kết hợp việc hiểu văn bản với viết là một cách lý tưởng để thực hành cả hai. Thật không may, những loại hoạt động này rất khó để chuẩn hóa và đánh giá ở quy mô lớn. Nhưng nếu chúng ta có thể tạo ra các bài thực hành và đánh giá dễ tiếp cận, chuẩn hóa trong việc hiểu văn bản mà không phải là trắc nghiệm? Hãy tưởng tượng nếu bài tập cho phép học sinh đưa ra phản hồi tự do khi thảo luận về một văn bản. Vâng, đây chính là loại điều mà các mô hình ngôn ngữ lớn có thể làm tốt. Thay vì trả lời các câu hỏi trắc nghiệm về một văn bản hoặc đoạn văn, hãy tưởng tượng rằng học sinh viết ra ý định của tác giả đằng sau sự lựa chọn từ ngữ hoặc khám phá ý chính của đoạn văn (trong khi làm nổi bật những phần đó trong đoạn văn). Hãy tưởng tượng AI sau đó đặt ra các câu hỏi tiếp theo dựa trên những gì học sinh viết. Nó có thể yêu cầu học sinh soạn thảo một kết luận cho một bài luận chưa hoàn thành, buộc họ phải hiểu mọi thứ đã diễn ra trước đó.
