Các nhà khoa học đang phát triển một hệ thống trí thông minh nhân tạo (AI) có thể dự đoán chính xác kết quả học tập của học sinh bằng cách theo dõi và phân tích quá trình học của chúng. Khi đó, AI sẽ trở thành một gia sư cá nhân, đưa ra các lời khuyên giúp người học có thể khắc phục các sai sót, từ đó cải thiện kết quả học tập. Và thiết nghĩ rằng nếu hệ thống này được áp dụng trong tương lai, có lẽ con em chúng ta sẽ không còn phải đi học thêm và thi cử khổ sở như hiện nay nữa.
Làm thế nào để bạn chứng minh cho người ta thấy rằng bạn có kiến thức về một lĩnh vực nào đó? Làm thế nào để người dạy có thể đánh giá được mức độ lĩnh hội kiến thức của người học? Thông thường người ta sẽ chọn cách đánh giá thông qua các bài thi, bài kiểm tra. Tuy nhiên, một thuật đoán đang được phát triển có thể vừa hỗ trợ người học, vừa hạn chế thi cử tới mức tối đa đang được phát triển bởi các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Stanford và Google.
Thuật toán này có thể phân tích khả năng giải quyết vấn đề của học sinh, xác định thường mắc sai lầm chỗ nào trong quá trình học và từ đó, hình thành nên một bức tranh tổng thể về hiểu biết của chúng. Thật ra ý tưởng sử dụng phần mềm để theo dõi quá trình học tập của học sinh là không mới, nhưng các nỗ lực trước đây vẫn chưa khai thác khả năng của công nghệ deep-learning để giúp máy tính xử lý được một lượng dữ liệu cực kỳ lớn.
Trong quá trình nghiên cứu, giáo sư Chris Piech tại Đại học Stanford cùng các cộng sự đã thu thập hơn 1,4 triệu lời giải các bài toán do các sinh viên thực hiện tại nền tảng học trực tuyến Khan Academy, sau đó chấm điểm các câu hỏi, tạo thành cộng cơ sở dữ liệu và cung cấp cho hệ thống AI. Đồng thời, họ cũng tạo ra một mạng nơ ron nhân tạo với khả năng phân loại các câu hỏi theo từng vấn đề toán học, thí dụ như độ dốc của đồ thị, xác định giao điểm của đồ thị với trục tọa độ, diện tích của hình phẳng,...
Với tất cả các thông tin này, hệ thống bắt đầu "học" được khả năng nắm bắt của học sinh thông qua mỗi vấn đề trong môn học. Nhóm nghiên cứu tuyên bố rằng chỉ cần nhìn vào vài chục câu trả lời của học sinh, hệ thống có thể dự đoán họ sẽ giải đúng hay sai ở bài tập tiếp theo với độ chính xác 85%. Chưa dừng lại ở đây, giáo sư Piech cho rằng hệ thống còn có thể phát triển ở mức cao hơn, biết đưa ra câu hỏi kiểm tra và nếu học sinh trả lời sai, AI sẽ biết được kiến thức bị hổng chỗ nào.
Và cuối cùng, nhóm nghiên cứu quả quyết rằng hệ thống sẽ có thể đánh giá chính xác kết quả học tập của học sinh để thay thế cho các bài thi cuối kỳ, sát hạch như truyền thống. Piech chia sẻ: "Quan điểm của chúng tôi là nếu bạn quan tâm đúng mức tới một học sinh thì bạn sẽ quan sát quá trình học của họ chứ không phải là bắt họ làm một bài kiểm tra. Công cụ này chẳng những có thể hoạt động như một gia sư, chỉ ra các điểm sai cho học sinh để hoàn thiện mà còn cung cấp cho người dạy công cụ để hiểu được người học cần gì, từ đó có cách tiếp cận tốt hơn."
Làm thế nào để bạn chứng minh cho người ta thấy rằng bạn có kiến thức về một lĩnh vực nào đó? Làm thế nào để người dạy có thể đánh giá được mức độ lĩnh hội kiến thức của người học? Thông thường người ta sẽ chọn cách đánh giá thông qua các bài thi, bài kiểm tra. Tuy nhiên, một thuật đoán đang được phát triển có thể vừa hỗ trợ người học, vừa hạn chế thi cử tới mức tối đa đang được phát triển bởi các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Stanford và Google.
Thuật toán này có thể phân tích khả năng giải quyết vấn đề của học sinh, xác định thường mắc sai lầm chỗ nào trong quá trình học và từ đó, hình thành nên một bức tranh tổng thể về hiểu biết của chúng. Thật ra ý tưởng sử dụng phần mềm để theo dõi quá trình học tập của học sinh là không mới, nhưng các nỗ lực trước đây vẫn chưa khai thác khả năng của công nghệ deep-learning để giúp máy tính xử lý được một lượng dữ liệu cực kỳ lớn.
Trong quá trình nghiên cứu, giáo sư Chris Piech tại Đại học Stanford cùng các cộng sự đã thu thập hơn 1,4 triệu lời giải các bài toán do các sinh viên thực hiện tại nền tảng học trực tuyến Khan Academy, sau đó chấm điểm các câu hỏi, tạo thành cộng cơ sở dữ liệu và cung cấp cho hệ thống AI. Đồng thời, họ cũng tạo ra một mạng nơ ron nhân tạo với khả năng phân loại các câu hỏi theo từng vấn đề toán học, thí dụ như độ dốc của đồ thị, xác định giao điểm của đồ thị với trục tọa độ, diện tích của hình phẳng,...
Với tất cả các thông tin này, hệ thống bắt đầu "học" được khả năng nắm bắt của học sinh thông qua mỗi vấn đề trong môn học. Nhóm nghiên cứu tuyên bố rằng chỉ cần nhìn vào vài chục câu trả lời của học sinh, hệ thống có thể dự đoán họ sẽ giải đúng hay sai ở bài tập tiếp theo với độ chính xác 85%. Chưa dừng lại ở đây, giáo sư Piech cho rằng hệ thống còn có thể phát triển ở mức cao hơn, biết đưa ra câu hỏi kiểm tra và nếu học sinh trả lời sai, AI sẽ biết được kiến thức bị hổng chỗ nào.
Và cuối cùng, nhóm nghiên cứu quả quyết rằng hệ thống sẽ có thể đánh giá chính xác kết quả học tập của học sinh để thay thế cho các bài thi cuối kỳ, sát hạch như truyền thống. Piech chia sẻ: "Quan điểm của chúng tôi là nếu bạn quan tâm đúng mức tới một học sinh thì bạn sẽ quan sát quá trình học của họ chứ không phải là bắt họ làm một bài kiểm tra. Công cụ này chẳng những có thể hoạt động như một gia sư, chỉ ra các điểm sai cho học sinh để hoàn thiện mà còn cung cấp cho người dạy công cụ để hiểu được người học cần gì, từ đó có cách tiếp cận tốt hơn."
Tham khảo NS
