Ứng dụng AI trong giáo dục là việc dùng các công cụ trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ công việc của trung tâm đào tạo và nhà trường, gồm soạn tài liệu, chấm bài trắc nghiệm, tư vấn tuyển sinh, nhắc lịch học và tổng hợp tình hình học tập. Khác với việc để máy thay thế giáo viên, cách dùng có trách nhiệm là giao cho công cụ phần hành chính lặp lại, còn phần dạy và phần đánh giá người học vẫn thuộc về con người.
Bài này nêu năm việc AI hỗ trợ được ở trung tâm đào tạo, bốn ranh giới không nên để công cụ chạm vào, cách xử lý dữ liệu học viên, và chỗ nên bắt đầu.
AI hỗ trợ được năm việc nào ở trung tâm đào tạo?
Năm việc dưới đây đều thuộc nhóm hành chính hoặc chuẩn bị, tức là nơi công cụ giúp được nhiều mà rủi ro thấp.
| Việc | Công cụ làm được gì | Người vẫn phải làm gì |
|---|---|---|
| Soạn tài liệu | Dựng đề cương, viết bản nháp bài giảng, tạo ví dụ và bài tập theo chủ đề | Kiểm tra tính chính xác về chuyên môn và điều chỉnh theo trình độ lớp |
| Tư vấn tuyển sinh | Trả lời câu hỏi lặp lại về học phí, lịch khai giảng, yêu cầu đầu vào | Tư vấn lộ trình học cho từng trường hợp cụ thể |
| Nhắc lịch và thông báo | Nhắc buổi học, nhắc hạn nộp bài, thông báo đổi lịch | Xử lý các trường hợp xin nghỉ, đổi lớp, bảo lưu |
| Chấm bài có đáp án cố định | Chấm trắc nghiệm, tổng hợp điểm, chỉ ra câu sai nhiều nhất | Chấm bài tự luận, nhận xét và đưa ra hướng cải thiện |
| Tổng hợp tình hình lớp | Gom số liệu điểm danh, kết quả bài tập thành báo cáo | Diễn giải và quyết định can thiệp với học viên đang đuối |
Việc thứ hai thường mang lại thay đổi rõ nhất với trung tâm nhỏ, vì phần lớn tin nhắn tuyển sinh đều là vài câu hỏi lặp đi lặp lại, và chúng đến nhiều nhất vào buổi tối khi không ai trực.
Bốn ranh giới nào không nên để AI chạm vào?
Giáo dục là lĩnh vực mà một sai sót ảnh hưởng tới con đường của người học, nên bốn ranh giới dưới đây cần được giữ rõ ràng ngay từ đầu.
- Đánh giá năng lực người học. Điểm số và nhận xét ảnh hưởng tới quyết định của học viên và gia đình. Công cụ có thể hỗ trợ tổng hợp, nhưng kết luận phải do giáo viên đưa ra và chịu trách nhiệm.
- Tư vấn định hướng nghề nghiệp. Đây là quyết định lớn, phụ thuộc vào hoàn cảnh cá nhân mà công cụ không nắm được. Chỉ nên dùng để cung cấp thông tin, không dùng để khuyên chọn.
- Nội dung chuyên môn không được kiểm chứng. Tài liệu học tập sai một chi tiết có thể được hàng trăm học viên ghi nhớ. Mọi nội dung do công cụ soạn đều phải qua người có chuyên môn duyệt.
- Trao đổi khi học viên gặp khó khăn cá nhân. Học viên nhắn tin về áp lực học tập hoặc vấn đề gia đình phải được chuyển tới người thật ngay, không để hệ thống tự trả lời.
Ranh giới thứ tư quan trọng hơn cả về mặt trách nhiệm. Nên cấu hình rõ danh sách chủ đề mà hệ thống phải chuyển người ngay lập tức, và thử nghiệm chính các tình huống đó trước khi mở cho học viên dùng.
Xử lý dữ liệu học viên thế nào cho đúng?
Dữ liệu trong giáo dục nhạy cảm hơn dữ liệu thương mại thông thường, vì nó gắn với người học và trong nhiều trường hợp là trẻ em.
- Thu thập ở mức tối thiểu. Chỉ lấy thông tin thật sự cần cho việc dạy và quản lý lớp. Càng ít dữ liệu lưu trữ thì rủi ro càng thấp.
- Xin đồng ý của người có quyền. Với người học chưa đủ tuổi thành niên, sự đồng ý phải đến từ cha mẹ hoặc người giám hộ theo quy định của pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
- Không đưa thông tin nhận dạng vào công cụ công cộng. Khi cần dùng công cụ ngoài để phân tích, hãy bỏ tên và các thông tin nhận dạng trước.
- Phân quyền theo vai trò. Giáo viên xem lớp mình dạy, không xem toàn bộ trung tâm. Đây là biện pháp đơn giản mà hiệu quả.
- Có chính sách xoá dữ liệu. Học viên đã kết thúc khoá học từ lâu thì dữ liệu của họ nên được xoá hoặc lưu trữ riêng theo thời hạn đã công bố.
Quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân ở Việt Nam đã được điều chỉnh trong vài năm gần đây, nên trước khi ban hành chính sách nội bộ, bạn nên đối chiếu với văn bản đang có hiệu lực hoặc hỏi ý kiến người có chuyên môn pháp lý.
Học viên dùng AI để làm bài thì xử lý ra sao?
Đây là câu hỏi mà mọi cơ sở đào tạo đều phải trả lời, và việc cấm hoàn toàn thường không khả thi cũng không có ích.
Ba hướng xử lý đang được dùng, và chúng không loại trừ nhau:
- Công bố quy định rõ ràng theo từng loại bài. Bài nào được dùng công cụ, bài nào không, và nếu dùng thì phải ghi nhận thế nào. Quy định mơ hồ tạo ra tranh cãi mà không ai đúng.
- Đổi cách ra đề. Đề yêu cầu vận dụng vào tình huống cụ thể của chính học viên, hoặc yêu cầu trình bày miệng phần đã viết, sẽ tự nhiên loại bỏ phần lớn vấn đề.
- Dạy cách dùng có trách nhiệm. Hướng dẫn học viên kiểm chứng thông tin và ghi nguồn. Đây là kỹ năng họ sẽ cần trong công việc sau này.
Cần lưu ý rằng các công cụ nhận diện nội dung do máy tạo ra không đáng tin cậy để làm căn cứ kỷ luật. Chúng có tỷ lệ báo nhầm cao, và việc buộc tội một học viên dựa trên kết quả của chúng là rủi ro thật cho cơ sở đào tạo.
Dùng AI hỗ trợ tuyển sinh thế nào cho hiệu quả?
Tuyển sinh là khâu gần với hoạt động kinh doanh nhất, nên cách làm tương tự các ngành khác, chỉ khác ở mức độ cẩn trọng với thông tin.
- Đếm câu hỏi thật. Lấy tin nhắn của một mùa tuyển sinh, nhóm theo chủ đề. Thường vài chủ đề chiếm phần lớn số tin.
- Chuẩn bị câu trả lời chuẩn. Học phí, lịch khai giảng, yêu cầu đầu vào, chính sách hoàn phí. Viết rõ ràng và có người phụ trách cập nhật mỗi kỳ.
- Đặt ranh giới chuyển người. Mọi câu hỏi về lộ trình học riêng, về hoàn cảnh cá nhân hoặc về cam kết kết quả đều phải chuyển tư vấn viên.
- Ghi lại nhu cầu để tư vấn viên tiếp nối. Người tư vấn phải thấy được toàn bộ nội dung đã trao đổi, không bắt phụ huynh kể lại từ đầu.
Một nguyên tắc riêng cho giáo dục: không hứa kết quả học tập. Cam kết về điểm số hoặc về khả năng đỗ là điều không nên xuất hiện trong bất kỳ câu trả lời tự động nào, vì nó vừa không kiểm chứng được vừa tạo ra kỳ vọng sai.
Có những giới hạn nào khi dùng AI trong giáo dục?
Bốn giới hạn dưới đây cần được nói rõ với cả giáo viên lẫn phụ huynh trước khi triển khai.
- Nội dung có thể sai mà nghe rất thuyết phục. Với tài liệu học tập, đây là rủi ro nghiêm trọng vì học viên chưa đủ nền tảng để phát hiện.
- Không thay được quan hệ thầy trò. Phần lớn động lực học đến từ mối quan hệ với người dạy. Công cụ giảm được việc hành chính để giáo viên có thêm thời gian cho phần này, chứ không thay thế nó.
- Chất lượng không đồng đều giữa các môn. Công cụ xử lý tốt hơn với môn có nhiều tài liệu phổ biến, và kém hơn với nội dung chuyên sâu hoặc đặc thù địa phương.
- Khoảng cách về điều kiện tiếp cận. Không phải học viên nào cũng có thiết bị và kết nối như nhau. Thiết kế phụ thuộc hoàn toàn vào công cụ sẽ để lại một nhóm học viên phía sau.
Giới hạn cuối cùng ít được bàn nhưng có ảnh hưởng trực tiếp tới tính công bằng. Mọi tài liệu và thông báo quan trọng nên có phương án tiếp cận không cần thiết bị riêng.
Đo hiệu quả của việc ứng dụng bằng cách nào?
Ba chỉ số dưới đây phản ánh giá trị thật của việc ứng dụng rõ hơn nhiều so với việc đếm xem trung tâm đang dùng bao nhiêu công cụ.
| Chỉ số | Cách đo | Cho biết điều gì |
|---|---|---|
| Thời gian hành chính của giáo viên | Số giờ mỗi tuần dành cho soạn tài liệu, chấm bài, nhập điểm | Phần công việc đã được giảm bớt, đo trước và sau khi triển khai |
| Tốc độ phản hồi tuyển sinh | Thời gian trung bình từ lúc phụ huynh nhắn tới lúc có câu trả lời | Chất lượng khâu tiếp nhận, ảnh hưởng trực tiếp tới tỷ lệ ghi danh |
| Tỷ lệ học viên theo hết khoá | Số học viên hoàn thành chia số học viên nhập học | Chỉ số quan trọng nhất, và nó phụ thuộc vào con người nhiều hơn công cụ |
Nên lấy mốc của một kỳ học trước khi triển khai. Chỉ số thứ ba đáng theo dõi kỹ nhất vì nếu nó giảm sau khi tự động hoá, đó là dấu hiệu bạn đã cắt mất phần tiếp xúc giữa người với người mà học viên cần.
Trung tâm nhỏ nên bắt đầu từ đâu?
Bốn bước dưới đây làm trong một kỳ học và không đòi hỏi thay đổi lớn về cách dạy, nên giáo viên không phải học lại cách làm việc trong lúc vẫn đang đứng lớp.
- Chọn khâu tiếp nhận tuyển sinh. Rủi ro thấp, kết quả thấy ngay, và không ảnh hưởng tới chất lượng giảng dạy.
- Viết quy định nội bộ về ranh giới. Việc gì được dùng công cụ, việc gì không, dữ liệu nào không được đưa ra ngoài. Một trang là đủ.
- Cho giáo viên dùng cho việc soạn nháp. Kèm quy tắc bắt buộc là mọi nội dung phải được kiểm chứng trước khi đưa vào lớp.
- Đo lại sau một kỳ. So thời gian hành chính và tỷ lệ theo hết khoá với kỳ trước.
Cách chọn công cụ cho từng nhóm việc, kèm các tiêu chí về dữ liệu và khả năng kiểm tra kết quả, được trình bày trong bài về công cụ AI cho doanh nghiệp, và phần lớn tiêu chí đó áp dụng được cho cơ sở đào tạo.
Việc dùng AI hỗ trợ chấm bài đang được tranh luận ở nhiều nơi, và các rủi ro nêu ra ở đó áp dụng được cho cả doanh nghiệp. Chúng được phân tích trong bài AI đánh giá con người.
Các công cụ phát hiện nội dung AI cho kết quả khác nhau trên cùng một văn bản, nên không đủ làm căn cứ kết luận. Lý do được trình bày trong bài công cụ phát hiện nội dung AI sai tới mức nào.
Bước tiếp theo nên làm gì?
Nếu bạn đã có quy định nội bộ về ranh giới và đã thử ở khâu tuyển sinh, việc tiếp theo thường là nối các phần lại: thông tin phụ huynh để lại, lịch học, điểm danh và kết quả học tập hiện đang nằm ở những nơi khác nhau.
Phần truyền thông tuyển sinh trên các kênh mạng xã hội cũng là nơi công cụ giúp được nhiều, và cách làm cụ thể nằm ở bài về ứng dụng AI trong marketing.
Đội ngũ InCard có các giải pháp riêng cho lĩnh vực đào tạo, gồm cả phần tiếp nhận tuyển sinh và phần quản lý học viên, với các ranh giới đã nêu ở trên được cấu hình sẵn. Bạn có thể xem tại trang giải pháp cho giáo dục.
Nếu muốn xem cách các phần nối với nhau trên đúng quy trình của trung tâm mình, từ lúc phụ huynh nhắn tin tới lúc học viên vào lớp, bạn có thể đặt lịch demo để cùng đi qua một trường hợp có thật.
