AI đang phá vỡ cách dạy của các nhà giáo dục như thế nào

Khi công nghệ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của hầu hết mọi lĩnh vực, không có gì ngạc nhiên khi tìm thấy giáo dục trong danh sách. Các nhà giáo dục trên toàn cầu đang bắt đầu kết hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) vào lớp học ở hầu hết các cấp lớp. Nó định hình cách chúng ta học và dạy, làm cho trải nghiệm học tập trở nên hấp dẫn, cá nhân hóa và hiệu quả hơn.

Đầu tư vào công nghệ giáo dục trên toàn thế giới đạt mức cao mới là 16,1 tỷ đô la vào năm 2020, với các giải pháp công nghệ giáo dục do AI cung cấp được xếp hạng trong số các mục tiêu đầu tư hàng đầu, theo báo cáo của HolonIQ . Các nhà đầu tư ghi nhận sự quan tâm đến các giải pháp công nghệ giáo dục do AI hỗ trợ có thể giúp cá nhân hóa việc học, tự động hóa các công việc hành chính và nâng cao kết quả của học sinh.

Tuy nhiên, tác động không chỉ là kinh doanh lớn. Với việc giáo viên làm việc với tốc độ trung bình trong khi tình trạng thiếu giáo viên ngày càng tăng, 20 đến 40 phần trăm số giờ giáo viên hiện tại (hoặc gần 13 giờ mỗi tuần) có thể được tự động hóa hoặc sắp xếp hợp lý bằng công nghệ, theo McKinsey & Company . Điều đó có nghĩa là có nhiều thời gian hơn để hỗ trợ việc học tập của học sinh và ít thời gian hơn cho công việc giấy tờ.

Mặc dù danh sách các lợi ích của AI trong giáo dục còn dài, nhưng đây là ba lợi ích với các ví dụ về cách AI thay đổi cách các nhà giáo dục giảng dạy trong lớp học.

Học tập cá nhân

Học tập cá nhân hóa từ lâu đã là một phần nền tảng của giáo dục. Sức mạnh của AI giúp việc xây dựng và điều chỉnh trải nghiệm học tập cho các nhu cầu cụ thể của học sinh trở nên dễ tiếp cận hơn. Dữ liệu do các nhà giáo dục thu thập có thể được đưa vào các nền tảng do AI cung cấp để giúp xác định các yêu cầu học tập của học sinh, chẳng hạn như tốc độ học tập, sở thích, điểm mạnh và điểm yếu. Giáo viên có thể phát triển kế hoạch bài học và tìm tài nguyên.

Các nền tảng do AI cung cấp có thể cung cấp cho sinh viên phản hồi được cá nhân hóa, hỗ trợ họ xác định các lĩnh vực cần phát triển. Nền tảng do AI cung cấp có thể đánh giá hiệu suất của từng học sinh trong một bài tập hoặc bài kiểm tra và cung cấp phản hồi theo thời gian thực để xác định những lĩnh vực tốt hơn mà họ có thể cần tập trung học tập hơn. Điều này cũng tạo điều kiện cho các cuộc trò chuyện tốt hơn với người hướng dẫn hoặc phụ huynh để xác định các yếu tố khác ảnh hưởng đến việc học của họ.

Bằng cách sử dụng máy học và AI, ứng dụng BYJU'S đang đi sâu vào nhu cầu học tập của từng cá nhân học sinh. Thay đổi những gì được cung cấp và cập nhật các đề xuất là không thể thiếu để tùy chỉnh quá trình học tập. Dựa trên những gì đang được giảng dạy trong trường học tại một thời điểm cụ thể, BYJU'S tạo ra các mô-đun cho các khái niệm và chủ đề cụ thể để đảm bảo học sinh không cảm thấy bị hạn chế khi học. Vì vậy, tùy thuộc vào mức độ hiểu một khái niệm của học sinh hoặc mức độ tiến bộ của học sinh trong một môn học, các khuyến nghị sẽ tiếp tục thay đổi cho đến khi học sinh có thể áp dụng khái niệm này và nắm bắt được kết quả.

Kinh nghiệm học tập nâng cao

Công nghệ đã thay đổi trải nghiệm học tập của học sinh thông qua trải nghiệm học tập thú vị, mang tính giáo dục. Ví dụ, sinh viên có thể học cách viết mã bằng cách tạo hoặc sửa đổi trò chơi điện tử của họ thông qua các nền tảng như Tynker để tạo ra trải nghiệm giáo dục mang tính tương tác và giải trí hơn.

Thông qua sức mạnh của AI, những trải nghiệm học tập vốn đã hấp dẫn này có thể trở nên cá nhân hóa hơn bằng cách đề xuất các tài nguyên bổ sung dựa trên sở thích và phong cách học tập của học sinh. Nếu một sinh viên quan tâm đến thiên văn học, thì một nền tảng do AI cung cấp có thể đề xuất các tài nguyên khác, chẳng hạn như các bài báo, video hoặc mô phỏng tương tác, để giúp họ có động lực và tham gia.

Một lợi thế đáng kể khác của trí tuệ nhân tạo trong công nghệ giáo dục là khả năng cung cấp trải nghiệm học tập đắm chìm hơn. Các loại công nghệ khác nhau kết hợp với trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra các mô phỏng tương tác giúp học sinh trải nghiệm các tình huống trong thế giới thực, chẳng hạn như chuyến đi thực địa ảo đến một địa điểm lịch sử hoặc thí nghiệm trong phòng thí nghiệm khoa học. Trải nghiệm học tập phong phú này có thể giúp học sinh hiểu các khái niệm phức tạp và làm cho việc học trở nên đáng nhớ hơn.

Thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu

Giáo viên có thể có được những hiểu biết có giá trị về hành vi học tập của học sinh bằng cách sử dụng dữ liệu. Các nền tảng do AI cung cấp có thể cung cấp cho giáo viên nhiều cơ hội hơn để đánh giá hiệu suất, thói quen học tập và sở thích của học sinh nhằm mang lại trải nghiệm học tập tốt nhất. Chiến lược cá nhân hóa này có thể giúp học sinh vượt qua những khó khăn trong học tập.

Các nền tảng có khả năng AI cũng có thể thu thập dữ liệu về hiệu quả của các phương pháp và kỹ thuật giảng dạy khác nhau. Bằng cách kiểm tra thông tin được thu thập từ nhiều học sinh khác nhau, giáo viên có thể xác định xu hướng và mô hình trong lớp học của họ và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về phương pháp giảng dạy của họ. Chiến lược giáo dục dựa trên dữ liệu này cho phép giáo viên điều chỉnh kế hoạch bài học để đáp ứng tốt hơn nhu cầu riêng của học sinh, cải thiện kết quả học tập và thành tích học tập.

Ví dụ về AI trong Lớp học

Mặc dù không có rô-bốt trong phòng học với học sinh, nhưng AI có thể được tích hợp vào các công cụ và phần mềm khác nhau mà giáo viên đã sử dụng để tạo ra những khả năng mới cho việc học tập và phát triển. Một số ví dụ bao gồm:

Nền tảng học tập thích ứng: Các công cụ hỗ trợ AI này đánh giá mức độ học tập của học sinh và tùy chỉnh các lớp học cho phù hợp với nhu cầu của họ. Một số ví dụ là Dreambox, Knewton và Carnegie Learning.

Hệ thống dạy kèm thông minh: Những công cụ này sử dụng AI để cung cấp cho học sinh phản hồi và định hướng cá nhân khi họ giải quyết các vấn đề và học tài liệu mới. Một số ví dụ là Carnegie Learning, ALEKS và Knewton.

Trợ lý học tập ảo: Những trợ lý hỗ trợ AI này phản hồi nhanh chóng các câu hỏi của sinh viên, cung cấp cho họ sự trợ giúp và phản hồi ngay lập tức. Ví dụ về các công cụ như vậy bao gồm IBM Watson Assistant và Adaface.

Chatbots: Chatbots như ChatGPT có thể cung cấp hỗ trợ bên ngoài lớp học, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi về bài tập về nhà, đưa ra phản hồi về cách phát âm và ngữ pháp, thậm chí được lập trình để giúp học sinh học một ngôn ngữ mới.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP được sử dụng để nghiên cứu và hiểu ngôn ngữ của con người, hỗ trợ phát triển chatbot, trợ lý giọng nói và các giao diện người dùng do AI cung cấp khác có thể trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên với sinh viên. Một số ví dụ về các công cụ do NLP cung cấp là Duolingo, Grammarly và LanguageTool.

Nhận dạng giọng nói: Công nghệ nhận dạng giọng nói giúp đánh giá khả năng phát âm và mức độ lưu loát của học viên, cung cấp cho họ phản hồi về cách cải thiện. Một số ví dụ bao gồm Học ngôn ngữ với Netflix, Rosetta Stone và Google Speech Recognition.

Phân tích dự đoán: Những công cụ do AI cung cấp này giúp giáo viên can thiệp và hỗ trợ học sinh khi cần bằng cách phân tích dữ liệu học sinh và dự báo hiệu suất. Một số ví dụ về công cụ phân tích dự đoán là Edmentum, BrightBytes và Skyward.

Phân tích tình cảm: Các công cụ phân tích tình cảm kiểm tra giọng điệu nhận xét của sinh viên để đánh giá mức độ hài lòng của họ với bất kỳ trải nghiệm học tập cá nhân nào. Một số ví dụ về các công cụ phân tích tình cảm là IBM Watson, RapidMiner và Alteryx.

Phân tích học tập: Những công cụ này phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp thông tin chuyên sâu về mô hình học tập, sở thích và hành vi của học sinh. Một số ví dụ về công cụ phân tích học tập là Blackboard, Brightspace và Canvas.

Xây dựng và học tập với AI

Việc học tập của học sinh đã được hưởng lợi đáng kể từ AI, nhưng họ cũng có thể học cách thức hoạt động của công nghệ này. Ngày nay, mọi thứ đang trở nên "thông minh hơn", từ TV thông minh đến thậm chí cả ô tô thông minh, vì vậy học sinh có nhiều cơ hội học tập thông minh hơn trong khi khám phá những sở thích mới tiềm năng hoặc con đường sự nghiệp trong tương lai.

Giới thiệu về tác giả

Lomit Patel là Giám đốc Tăng trưởng của Tynker, với 20 năm kinh nghiệm giúp các công ty khởi nghiệp phát triển thành các doanh nghiệp thành công.

Lomit trước đây đã đóng một vai trò quan trọng trong việc mở rộng quy mô tăng trưởng tại các công ty khởi nghiệp, bao gồm Roku (IPO), TrustedID (được mua lại bởi Equachus), Texture (được Apple mua lại) và IMVU (ứng dụng trò chơi có doanh thu cao thứ 2).

Lomit là một diễn giả, tác giả và cố vấn trước công chúng với nhiều danh hiệu và giải thưởng trong suốt sự nghiệp của mình, bao gồm cả việc được Liftoff công nhận là Anh hùng Di động. cuốn sách của Lomit AI tinh gọn là một phần của sê-ri "Khởi nghiệp tinh gọn" bán chạy nhất của Eric Ries.