Ambient AI có thể làm gì trong lớp học?

Ambient AI (trí tuệ nhân tạo xung quanh) có thể hỗ trợ giảng viên bằng cách làm cho các mô hình trở nên rõ ràng hơn: tóm tắt xu hướng tham gia, đánh dấu những học sinh chưa tương tác trong nhiều buổi học, tương quan điều kiện lớp học với kết quả học tập và chỉ ra sự mất cân bằng trong tương tác giữa giảng viên và học sinh. Ví dụ, ambient AI có thể phát hiện các tín hiệu sớm của sự mất kết nối, bối rối hoặc cô lập xã hội ở học sinh mà nếu không được can thiệp có thể dẫn đến thất bại học tập. Giáo viên có thể nhận ra các mô hình tham gia, chẳng hạn như nếu cùng một nhóm học sinh luôn chiếm ưu thế trong thảo luận trong khi những em khác biến mất. Ambient AI cũng có thể hỗ trợ điều chỉnh nhịp độ thích ứng bằng cách xác định khi nào bài học diễn ra quá nhanh hoặc quá chậm đối với học sinh.

Lợi ích tiềm năng cho giáo dục

Trong một hệ thống được thiết kế tốt, ambient AI có thể giúp xác định các mô hình cho thấy người học cần một lộ trình khác, hỗ trợ giảng viên điều chỉnh giảng dạy mà không cần chờ kết quả đánh giá cuối kỳ, thiết kế các can thiệp theo thời gian thực để đạt mục tiêu, hoặc giảm tải nhận thức của việc giám sát và ghi chép liên tục. Công nghệ này hứa hẹn mang lại những cải thiện đáng kể cho kết quả học tập của học sinh.

Ambient AI trong giáo dục vẫn còn ở giai đoạn đầu

Mặc dù ambient AI trong hệ thống giáo dục chưa tiên tiến như trong các lĩnh vực như y tế, nhưng các khả năng ban đầu đã xuất hiện trong lớp học dưới dạng phát hiện mức độ tương tác, nền tảng thích ứng, phân tích lớp học và các gợi ý dành cho giáo viên dựa trên hoạt động của học sinh. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon đã công bố công trình về cảm biến lớp học xung quanh để kết nối hành động của giảng viên và hành vi của học sinh. Digital Promise cũng đã nêu bật nghiên cứu sử dụng nhận dạng giọng nói và khuôn mặt để phân tích mức độ tương tác và hỗ trợ điều chỉnh giảng dạy theo thời gian thực. Các trường đại học ở Trung Quốc đã thiết kế các lớp học thông minh hướng tới ambient AI. Theo Makhani, trong vòng hai đến năm năm tới, sẽ có nhiều thí điểm và ứng dụng hẹp hơn của ambient AI trong lớp học, nhưng “việc triển khai rộng rãi sẽ chậm hơn vì quyền riêng tư, mua sắm, đào tạo và lòng tin đều là những vấn đề lớn.”

Ambient AI đi kèm với lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu trong trường học

Makhani kêu gọi thận trọng khi việc áp dụng ambient AI trong lớp học dần trở thành hiện thực. Thách thức đầu tiên, bà nói, là công nghệ có thể “trông chính xác hơn thực tế. Suy luận sự chú ý, tương tác, cảm xúc hoặc ý định từ video hoặc âm thanh không phải là một hành động trung lập. Các hệ thống đó có thể sai, thiên vị hoặc quá tự tin.” Thứ hai, các mối quan ngại về quyền riêng tư là rất lớn. Các tổ chức giáo dục phải xem xét: Họ có đang thu thập dữ liệu nhạy cảm của học sinh không và dữ liệu đó có thể nhận dạng được không? Dữ liệu được lưu giữ trong bao lâu? Học sinh có được thông báo không? Nhà cung cấp có sử dụng dữ liệu để huấn luyện mô hình hoặc cải thiện sản phẩm không? Dữ liệu được thu thập có thực sự cần thiết không? “Các trường học nên cực kỳ hoài nghi về bất kỳ triển khai nào có cảm giác như giám sát được ngụy trang thành cá nhân hóa,” Makhani nói.

Theo EdTech Magazine

Ảnh: Mishelved / Pixabay