AI trong giáo dục đại học – Cân bằng giữa rủi ro và phần thưởng

Một phần đáng kể của cuộc thảo luận xung quanh các công cụ AI tổng quát đã tập trung vào những thách thức liên quan đến tính liêm chính trong học thuật và đạo văn AI. Gian lận đã thống trị các cuộc thảo luận.

Do đó, trọng tâm chính của nhiều quản trị viên và người hướng dẫn là tìm kiếm các công cụ giúp khám phá khả năng viết do AI tạo ra. Đối với các nhà lãnh đạo giáo dục đại học ngày nay, việc tìm kiếm các công cụ phát hiện AI đáng tin cậy có thể là vô ích. Thay vào đó, nên tập trung vào cách AI có thể nâng cao trải nghiệm học tập và phát triển các phương pháp đánh giá để đánh giá tốt hơn khả năng hiểu của người học.

Phát hiện AI; một đề xuất sai lầm?

Cho đến nay, các công cụ phát hiện AI chưa phát hiện được các phản hồi do AI tạo ra một cách chính xác và không sai lệch. Các nhà nghiên cứu tại Maryland nhận thấy rằng ngay cả “bộ phát hiện tốt nhất có thể” cũng chỉ hoạt động tốt hơn một chút so với bộ phân loại ngẫu nhiên. Một nghiên cứu khác về 14 công cụ phát hiện bởi các nhà nghiên cứu ở sáu quốc gia nhận thấy rằng tỷ lệ chính xác của các công cụ phát hiện rất khác nhau - từ 33% đến 79%.

Các công cụ phát hiện AI cũng gây ra sự thiên vị. Theo một Nghiên cứu Stanford, các giải pháp này đã gắn nhãn sai bài viết của học sinh tiếng Anh là ngôn ngữ thứ hai (ESL) là do AI tạo ra trong hơn một nửa thời gian. Những lo ngại tương tự cũng đã được đặt ra về việc các công cụ này phân loại sai chữ viết của những người mắc chứng rối loạn phổ tự kỷ là do AI tạo ra.

Nghiên cứu gần đây về các công cụ phát hiện AI với một nhóm khách hàng cho thấy người dùng rất ít tin tưởng vào kết quả. Tệ hơn nữa, những phát hiện của chúng tôi đã xác nhận những gì các nhà nghiên cứu tìm thấy ở nơi khác - văn bản thường bị gắn nhãn sai do do AI tạo ra và độ chính xác quá thấp để có thể sử dụng được với sinh viên cũng như cho các mục đích liêm chính trong học tập hàng ngày.

Thực tế là các công cụ ngày nay không thể đáp ứng được nhiệm vụ nếu không gây ra những lo ngại nghiêm trọng về độ chính xác và đạo đức, và có thể chúng sẽ không bao giờ như vậy. Có một cách tốt hơn để tiến về phía trước – tập trung phát triển các phương pháp đánh giá của chúng tôi bằng cách xây dựng các đánh giá xác thực hơn và trải nghiệm học tập hợp tác để khuyến khích học tập sâu hơn.

Xây dựng sự tương tác tốt hơn

Rất lâu trước khi các công cụ AI sáng tạo ra đời, các nhà giáo dục đã đánh giá cao những đánh giá xác thực, chẳng hạn như bài tập tư duy phê phán, phỏng vấn, nghiên cứu trường hợp, dự án nhóm và thuyết trình. Các nghiên cứu đã cho thấy lợi ích từ việc giao cho người học những nhiệm vụ đòi hỏi họ phải giải quyết vấn đề, tư duy phản biện và tự phản ánh thay vì chỉ nhớ lại kiến ​​thức. Đối với một khóa học kinh doanh, việc đánh giá xác thực có thể giống như việc tiến hành một cuộc đàm phán với một nhóm đồng nghiệp.

Theo các nhà nghiên cứu đã tiến hành đánh giá tài liệu về chủ đề này.

Cuộc tranh luận xung quanh vấn đề đạo văn AI đã khơi dậy động lực thúc đẩy người hướng dẫn phát triển các đánh giá nhằm đánh giá sâu hơn đồng thời làm giảm hiệu quả của các phản hồi do AI tạo ra. BẰNG Cecilia Ka Yuk Chan, người đứng đầu bộ phận phát triển chuyên môn tại Đại học Hồng Kông, đã viết, giáo viên phải “phát triển các nhiệm vụ đánh giá đòi hỏi tư duy phản biện và phân tích để tránh đạo văn do AI hỗ trợ”.

Đánh giá xác thực thậm chí còn có tầm quan trọng hơn trong kỷ nguyên AI sáng tạo. Các nhiệm vụ tập trung vào tư duy phản biện, quan điểm cá nhân và sự tự phản ánh sẽ khó hơn nhiều đối với các công nghệ AI tổng hợp để sản xuất theo cách có vẻ chân thực. Các hoạt động cũng có thể tìm cách khám phá các lĩnh vực chủ đề mà các công cụ này không có nhiều dữ liệu lịch sử để sử dụng, chẳng hạn như các sự kiện hiện tại và địa phương, trải nghiệm cá nhân và dự đoán trong tương lai.

Tuy nhiên, việc phát triển những loại đánh giá xác thực này tốn rất nhiều thời gian. Nó đòi hỏi những người hướng dẫn bị hạn chế về thời gian để có thể cải tiến chương trình giảng dạy và tạo ra những bài tập hoàn toàn mới cho học sinh.

Trớ trêu thay, các công cụ AI có thể giúp giải quyết thách thức này. Bằng cách tận dụng các công cụ AI để hỗ trợ lên ý tưởng và động não như một phần của quá trình thiết kế khóa học, việc đưa ra đánh giá xác thực hấp dẫn và các hoạt động khác có thể trở nên hiệu quả hơn. Tuy nhiên, điều quan trọng là người hướng dẫn phải luôn kiểm soát, đánh giá và phê duyệt mọi đề xuất thiết kế khóa học do AI tạo ra – đó là điểm hấp dẫn với rủi ro thấp, lợi nhuận cao khi áp dụng AI.

Và môi trường học tập kỹ thuật số có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá xác thực, làm việc theo dự án và làm việc nhóm. Chúng có thể diễn ra trong một môi trường duy nhất và có thể tiếp tục xây dựng chồng lên nhau. Bằng cách kết hợp môi trường học tập kỹ thuật số và các khả năng được mở khóa bởi AI sáng tạo, chúng ta có thể bắt đầu thấy những trải nghiệm học tập hoàn toàn mới, sáng tạo và mang tính sư phạm sẽ sớm trở thành hiện thực.

Con đường phía trước

Bất kể ưu và nhược điểm của AI, việc sử dụng nó sẽ tiếp tục được mở rộng. AI sẽ mang lại cơ hội lớn hơn cho sinh viên và các tổ chức khi tương lai mở ra. Các tổ chức cần tập trung vào việc tối đa hóa lợi ích của AI và khai thác tiềm năng của nó trong trải nghiệm học tập thay vì cố gắng hạn chế các mối đe dọa có thể xảy ra và xem xét các đánh giá xác thực như một hướng đi phía trước.

AI sẽ mang lại sự thay đổi. Các cuộc thảo luận và tranh luận xung quanh AI thường gợi ra sự so sánh với các công nghệ trước đó. Sự ra đời của máy kiểm tra chính tả và máy tính trong lớp học đã làm dấy lên những cuộc tranh luận xoay quanh việc liệu những công cụ này có giúp ích hay cản trở khả năng học tập thực sự của học sinh hay không. Theo cách mà những công cụ đó đã trở nên phổ biến trong việc sử dụng hàng ngày trong giới học thuật, AI có thể là một công cụ hỗ trợ sinh viên. Vì vậy, việc suy nghĩ lại một cách cơ bản về tính liêm chính trong học tập và nhiều phần khác trong hành trình của người học sẽ là điều cần thiết để thành công.

Cần có chính sách và thực tiễn linh hoạt. Với các công cụ tạo AI vẫn tồn tại, việc duy trì các chính sách hạn chế không còn khả thi nữa, đặc biệt khi biết rằng AI tạo sinh đang trên đường trở thành một phần của mọi thứ chúng ta tương tác (hãy nghĩ đến điều khiển phụ trong Microsoft Office). Ranh giới giữa sự hỗ trợ của AI và đạo văn AI đang ngày càng trở nên mờ nhạt hơn.

Thiết lập một chính sách. Thiết lập một khung chính sách được hỗ trợ bởi văn hóa độc đáo của tổ chức với các hướng dẫn rõ ràng để tận dụng AI với các biện pháp bảo vệ là điều cần thiết. Các khoa và giảng viên cần có quyền tự chủ trong việc áp dụng các chính sách này liên quan đến môn học của họ. Đồng sáng tạo và thảo luận các hoạt động thực hành với sinh viên cũng rất quan trọng để giúp tạo ra văn hóa tin cậy trong toàn trường.

Trao quyền cho người hướng dẫn để phát triển các phương pháp tiếp cận đạo đức. Giáo viên là động cơ thúc đẩy việc học và việc hỗ trợ họ là nền tảng để mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho người học trong kỷ nguyên AI. Các tổ chức cần trao quyền cho người hướng dẫn để áp dụng các phương pháp đánh giá xác thực, bao gồm cả việc tận dụng sức mạnh của AI để thực hiện các nhiệm vụ quản trị và thiết kế khóa học hiệu quả hơn.

Thời gian để học

Các công cụ AI sẽ ngày càng ăn sâu hơn vào các hoạt động trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, bao gồm cả những hoạt động trong lớp học. Để nhận ra những lợi ích mà những công cụ này mang lại, người hướng dẫn và quản trị viên cần được đào tạo và hỗ trợ về thể chế. Các tổ chức phải cung cấp cho họ kiến ​​thức và kỹ năng cần thiết để khai thác các cơ hội đồng thời giảm thiểu rủi ro. Những cơ hội đó bao gồm việc đạt được mục tiêu đã mong đợi từ lâu – đánh giá khả năng của người học trong việc áp dụng kiến ​​thức vào các tình huống thực tế. Và những ai khai thác sức mạnh của AI để xây dựng trải nghiệm học tập tốt hơn sẽ đảm bảo học sinh học tập trong kỷ nguyên AI.