MAPLESTC CHIA SẺ TRÊN TẠP CHÍ NGHỀ NGHIỆP & CUỘC SỐNG: AI TRONG GIÁO DỤC NÊN BẮT ĐẦU TỪ ĐÂU?

Vừa qua, những chia sẻ chuyên môn của ông Nguyễn Khánh Lâm – Giám đốc Kỹ thuật Trung tâm Phát triển Khoa học Công nghệ và Kinh tế Maple (MapleSTC) đã được đăng tải trong bài phân tích “Trí tuệ nhân tạo bước vào giảng đường: Đồng minh hay kẻ chiếm ngôi?” trên Tạp chí Nghề nghiệp & Cuộc sống – Số 188.

Trong bài viết, đại diện MapleSTC chia sẻ góc nhìn về lộ trình ứng dụng AI trong giáo dục theo hướng thực chất, an toàn và bền vững; từ việc lựa chọn điểm bắt đầu phù hợp, phát triển năng lực AI cho người học đến các nguyên tắc về quản trị dữ liệu, đạo đức và trách nhiệm khi triển khai công nghệ trong nhà trường.

“Đừng bắt đầu từ lớp học, hãy bắt đầu từ hành chính”

Trước tốc độ phát triển nhanh của AI tạo sinh, ngày càng nhiều cơ sở giáo dục quan tâm đến việc đưa AI vào hoạt động giảng dạy và quản trị. Tuy nhiên, theo ông Nguyễn Khánh Lâm, việc ứng dụng AI không nhất thiết phải bắt đầu trực tiếp từ lớp học.

Ông nhấn mạnh:

“Đừng bắt đầu từ lớp học, hãy bắt đầu từ hành chính.”

Theo cách tiếp cận này, những quy trình có tính lặp lại cao như tuyển sinh, tiếp nhận thông tin, quản lý dữ liệu, hỗ trợ người học hay xử lý các tác vụ hành chính là những khu vực phù hợp để nhà trường bắt đầu thử nghiệm AI.

Từ thực tiễn triển khai các giải pháp công nghệ giáo dục, MapleSTC nhận thấy việc ứng dụng AI vào các quy trình vận hành có thể giúp giảm nhiều thao tác thủ công, tối ưu nguồn lực và cải thiện khả năng xử lý thông tin.

Quan trọng hơn, khi công nghệ chứng minh được giá trị trong những bài toán cụ thể và có thể đo lường, đội ngũ quản lý, cán bộ và giảng viên sẽ có cơ sở rõ ràng hơn để hình thành niềm tin số trước khi mở rộng AI sang các hoạt động có mức độ ảnh hưởng cao hơn như hỗ trợ giảng dạy, đánh giá hay cá nhân hóa học tập.

Dùng AI để bắt đầu tư duy, không phải để kết thúc tư duy

Bên cạnh câu chuyện triển khai công nghệ trong nhà trường, một nội dung quan trọng khác được đề cập là cách học sinh, sinh viên tương tác với AI.

Theo ông Nguyễn Khánh Lâm:

“Sự khác biệt nằm ở chỗ người học dùng AI để bắt đầu tư duy hay để kết thúc tư duy.”

Nếu người học chỉ sử dụng AI để tạo ra một câu trả lời hoàn chỉnh rồi sử dụng trực tiếp mà không kiểm tra, phân tích hay phản biện, công nghệ có thể vô tình làm giảm vai trò chủ động trong quá trình học tập.

Ngược lại, nếu xem kết quả AI tạo ra là điểm khởi đầu để đặt thêm câu hỏi, kiểm chứng thông tin, phân tích và phát triển ý tưởng, AI có thể trở thành một công cụ hỗ trợ tư duy hiệu quả.

Từ góc nhìn đó, bài viết đề cập đến bốn nhóm năng lực ngày càng quan trọng đối với người học trong thời đại AI:

• Năng lực đặt và khung hóa vấn đề: Không chỉ biết tìm câu trả lời mà cần xác định đúng vấn đề, đặt đúng câu hỏi và cung cấp đủ bối cảnh cho AI.

• Năng lực thẩm định và đối chứng thông tin: Biết kiểm tra nguồn, đối chiếu dữ liệu và nhận diện những thông tin không chính xác hoặc thiếu căn cứ do mô hình AI tạo ra.

• Năng lực thiết kế quy trình và điều phối: Biết kết hợp nhiều công cụ hoặc AI Agent chuyên biệt trong cùng một quy trình học tập và làm việc.

• Năng lực trách nhiệm: AI có thể hỗ trợ tạo ra kết quả, nhưng con người vẫn phải chịu trách nhiệm đối với quyết định và sản phẩm cuối cùng.

Đây cũng là một sự chuyển dịch quan trọng trong giáo dục thời đại AI: từ việc tập trung chủ yếu vào “biết câu trả lời” sang năng lực “biết đặt vấn đề, kiểm chứng và ra quyết định”.

Thiên kiến thuật toán: Rủi ro cần được nhìn nhận nghiêm túc

Cùng với những cơ hội mà AI mang lại, việc đưa công nghệ vào môi trường giáo dục cũng đặt ra nhiều yêu cầu mới về đạo đức, dữ liệu và trách nhiệm.

Một trong những vấn đề được ông Nguyễn Khánh Lâm đặc biệt lưu ý là thiên kiến thuật toán.

Ông nhận định:

“Thiên kiến thuật toán trong giáo dục nguy hiểm hơn ở các ngành khác, vì nó tác động lên một con người đang định hình, và tác động ấy thường không nhìn thấy ngay.”

Dữ liệu huấn luyện, cách thiết kế mô hình hay tiêu chí đánh giá đều có thể ảnh hưởng đến các kết quả và khuyến nghị do AI tạo ra.

Trong giáo dục, những kết quả này có thể liên quan trực tiếp đến quá trình học tập, đánh giá và phát triển của người học. Vì vậy, AI cần được xem là công cụ hỗ trợ con người ra quyết định, thay vì thay thế hoàn toàn vai trò đánh giá và trách nhiệm của con người.

Bốn nguyên tắc khi triển khai AI trong nhà trường

Từ góc độ quản trị và đạo đức công nghệ, MapleSTC cho rằng các cơ sở giáo dục cần xây dựng những nguyên tắc rõ ràng khi đưa AI vào môi trường học tập và vận hành.

1. Con người giữ quyền quyết định cuối cùng

Các quyết định có ảnh hưởng lớn và lâu dài tới người học cần có sự tham gia và chịu trách nhiệm của con người.

AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu và đưa ra khuyến nghị, nhưng không nên tự động quyết định những vấn đề quan trọng như phân luồng người học, đánh giá tốt nghiệp hay các quyết định có tác động trực tiếp đến quá trình học tập và phát triển cá nhân.

Đây là nguyên tắc Human-in-the-loop – con người luôn nằm trong vòng kiểm soát và giữ quyền quyết định cuối cùng.

2. Bảo đảm khả năng giải trình và lưu vết

Các hệ thống AI được sử dụng trong giáo dục cần có khả năng lưu lại lịch sử xử lý và cung cấp cơ sở để kiểm tra các kết quả hoặc khuyến nghị được tạo ra.

Khi một quyết định có sự hỗ trợ của AI, nhà trường cần có khả năng xác định dữ liệu nào đã được sử dụng, quy trình xử lý ra sao và ai là người chịu trách nhiệm đối với quyết định cuối cùng.

3. Kiểm định dữ liệu phù hợp với bối cảnh địa phương

Các mô hình AI thường được huấn luyện trên tập dữ liệu lớn đến từ nhiều quốc gia và môi trường văn hóa khác nhau.

Do đó, khi triển khai trong giáo dục Việt Nam, các cơ sở đào tạo cần thường xuyên đánh giá mức độ phù hợp của dữ liệu và kết quả AI đối với ngôn ngữ, văn hóa, vùng miền và đặc điểm thực tế của người học.

4. Bảo vệ dữ liệu cá nhân

Thông tin về người học, kết quả học tập, hồ sơ cá nhân và dữ liệu hành vi là những dữ liệu cần được bảo vệ nghiêm ngặt.

Việc ứng dụng AI cần đi cùng với chính sách phân quyền, bảo mật, lưu trữ và xử lý dữ liệu phù hợp, đồng thời tuân thủ các quy định pháp luật liên quan đến an toàn thông tin và bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Từ góc nhìn chuyên môn đến các giải pháp giáo dục thực tiễn

Những chia sẻ trên Tạp chí Nghề nghiệp & Cuộc sống cũng phản ánh định hướng mà MapleSTC đang theo đuổi trong quá trình nghiên cứu và phát triển các giải pháp công nghệ cho giáo dục: AI cần giải quyết một bài toán thực tế trước khi trở thành một xu hướng công nghệ trong nhà trường.

Từ tuyển sinh, quản trị, học liệu đến hỗ trợ giảng dạy và người học, MapleSTC hướng tới cách tiếp cận trong đó công nghệ được đặt trong mối quan hệ với quy trình vận hành, dữ liệu, con người và trách nhiệm sử dụng.

Thay vì triển khai AI chỉ vì công nghệ đang trở thành xu hướng, điều quan trọng là mỗi cơ sở giáo dục cần xác định rõ: vấn đề nào thực sự cần giải quyết, AI có thể hỗ trợ ở đâu và đâu là những quyết định con người vẫn cần giữ quyền kiểm soát.

Trong bối cảnh AI ngày càng hiện diện sâu hơn trong giáo dục, câu hỏi quan trọng không chỉ là:

“Nhà trường có nên sử dụng AI hay không?”

mà là:

“AI nên được sử dụng ở đâu, với mục tiêu gì và con người cần giữ vai trò như thế nào trong quá trình đó?”

Đó cũng là một trong những bài toán MapleSTC tiếp tục nghiên cứu và đồng hành cùng các cơ sở giáo dục trong hành trình ứng dụng công nghệ và chuyển đổi số.