Trí tuệ nhân tạo (AI): Người bạn tốt hay kẻ có thể thay thế giảng viên trong tương lai?

Vai trò của giảng viên có bị ảnh hưởng bởi AI hay không?

Theo nghiên cứu của TS. Nguyễn Văn Đồng (Trường Đại học Sài Gòn), đổi mới trong giáo dục đại học là điều cần thiết để gắn kết việc giảng dạy với sự phát triển của công nghệ. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại tiềm năng lớn để cải thiện quản lý giáo dục ở giáo dục đại học thông qua việc tối ưu hóa quá trình dạy và học. 

Nghiên cứu chỉ rõ, AI có tiềm năng lớn để thay đổi cục diện giáo dục đại học theo hướng hội nhập và phát triển. 

Đầu tiên, Al cho phép các phương pháp học tập phù hợp với nhu cầu cá nhân. Với sự phân tích dữ liệu chuyên sâu về phong cách học tập và sự tiến bộ của sinh viên, hệ thống học tập thích ứng được cấu trúc để mang lại trải nghiệm học tập hiệu quả và năng suất hơn.

Thứ hai, Al có thể phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán hành vi của sinh viên, chẳng hạn như kết quả học tập, chuyên cần hoặc thậm chỉ là những khó khăn học tập tiềm ẩn. Điều này cho phép các tổ chức thực hiện các biện pháp phòng ngừa hoặc can thiệp sớm để giúp đỡ những sinh viên có nhu cầu.

Những lợi ích này đều cho thấy, AI là công cụ dùng để hỗ trợ cho giảng viên trong công tác giảng dạy một cách hiệu quả. 

Cùng vấn đề, TS. Nguyễn Minh Huyền Trang - Phó Trưởng ban CTSV, Đại học Quốc gia TP.HCM khẳng định: "Chắc chắn AI không thể thay thế được giảng viên. Bởi sinh viên không thể khai thác hiệu quả công nghệ này nếu không được giảng viên cung cấp kiến thức nền". 

Bà Trang giải thích, nếu sinh viên không được cung cấp kiến thức nền, họ sẽ không thể xác minh được những bản thảo, nội dung mà AI cung cấp đã hợp lý và chính xác hay không. Theo bà, nên nhìn nhận những tác động của AI một cách tích cực. Bởi AI đang là công cụ giúp tăng chất lượng giáo dục đại học. 

Vấn đề nằm ở chỗ, để cung cấp được kiến thức cho sinh viên, chính giảng viên cũng cần phải cập nhật kiến thức cho mình. Bà cho rằng, các cơ sở giáo dục đại học nên đầu tư cơ sở hạ tầng, cùng với đó đào tạo giảng viên để họ có năng lực sử dụng, ứng dụng và khai thác công nghệ AI. 

Một nghiên cứu khác của hai tác giả Wahyudi & Sunarsi, (2021), với chủ đề nghiên cứu "Lợi ích của việc thực hiện quản lý trí thức đối với hiệu suất của giảng viên trong đại dịch Covid-19" đã chỉ ra, AI giúp duy trì hiệu quả hoạt động giáo dục của giảng viên. Theo nghiên cứu, quản lý tri thức khuyến khích sự ra đời của hệ thống cung cấp giáo dục trực tuyến dựa trên công nghệ để hiệu quả hoạt động của giảng viên trong lĩnh vực giáo dục không bị giảm sút.

Thách thức đối với việc sử dụng AI hiệu quả trong quá trình giảng dạy 

Mặc dù mang đến những tiền năng lớn để phát triển giáo dục đào tạo, thế nhưng để sử dụng AI một cách hiệu quả vẫn còn tồn tại những thách thức.

Nghiên cứu "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý đại học: Tiềm năng và thách thức" của 2 tác giả Phạm Thị Phương Dung, Hồ Xuân Vinh (Trường ĐH Hùng Vương TP.HCM) đã nêu ra những thách thức đáng chú ý với giảng viên nói riêng và các cơ sở giáo dục đại học nói chung. 

Thứ nhất, đối với việc bảo mật và quyền riêng tư. Việc sử dụng Al trong quản lý giáo dục đòi hỏi phải truy cập vào lượng lớn dữ liệu, bao gồm thông tin cá nhân về người học, giảng viên và nhân viên. Nếu thông tin nhạy cảm bị rò rỉ hoặc lạm dụng, nó không chỉ ảnh hưởng đến danh tiếng của cơ sở giáo dục mà còn gây tổn hại cho người học.

Thứ hai là việc thiếu hụt nguồn nhân lực có kỹ năng. Nhiều giảng viên và nhân viên trong giáo dục chưa được đào tạo về Al và phân tích dữ liệu. Thiếu hụt kỹ năng này có thể dẫn đến việc triển khai công nghệ không hiệu quả, gây lãng phí nguồn lực. Việc tìm kiếm và tuyển dụng nhân sự có chuyên môn cao trong lĩnh vực này cũng gặp nhiều khó khăn, đặc biệt là trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt giữa các cơ sở giáo dục khác nhau.

Thứ ba là khó khăn trong tích hợp công nghệ. Nhiều hệ thống quản lý giáo dục hiện tại không được thiết kế để tích hợp với Al và Big Data, dẫn đến khó khăn trong việc đồng bộ hóa dữ liệu và quy trình làm việc. Sự thiếu hụt trong khả năng tương thích có thể làm chậm quá trình chuyển đổi và khiến các trường phải đầu tư nhiều hơn vào việc nâng cấp hệ thống.

Thứ tư, chi phí đầu tư cao. Việc triển khai Al và dữ liệu lớn đòi hỏi đầu tư ban đầu lớn cho phần mềm, phần cứng và đào tạo nguồn nhân lực. Điều này có thể trở thành gánh nặng tài chính, đặc biệt đối với những cơ sở giáo dục có ngân sách hạn chế. Ngoài ra chi phí duy trì và cập nhật công nghệ cũng có thể là một yếu tố đáng kế, làm tăng áp lực tài chính cho các tổ chức giáo dục.

Cuối cùng là khó khăn trong phân tích và đưa ra quyết định. Dữ liệu không đầy đủ, không chính xác hoặc lỗi thời có thể dẫn đến những quyết định sai lầm và ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất học tập và quản lý. Phân tích dữ liệu đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao, nhiều nhân viên có thể cảm thấy khó khăn khi tiếp cận với các công cụ phân tích phức tạp. 

Cần làm gì để sử dụng AI hiệu quả trong quá trình giảng dạy

Để sử dụng AI một cách hiệu quả, nghiên cứu của ThS. Phạm Thị Phương Dung, ThS. Hồ Xuân Vinh (Trường ĐH Hùng Vương TP.HCM) nêu ra 5 biện pháp. 

Thứ nhất, triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, sử dụng công nghệ mã hóa để bảo vệ dữ liệu trong quá trình lưu trữ và truyền tải. Điều này đảm bảo rằng ngay cả khi dữ liệu bị xâm nhập, thông tin vẫn được bảo mật. Áp dụng nhiều lớp xác thực để ngăn chặn truy cập trái phép, ngoài đăng nhập bằng mật khẩu còn yêu cầu người dùng xác thực qua điện thoại hoặc email.

Thứ hai, đào tạo và phát triển kỹ năng, cung cấp các khóa học về Al, phân tích dữ liệu và công nghệ thông tin cho giảng viên và nhân viên. Các khóa học có thế được thiết kế từ cơ bản đến nâng cao. Cùng với đó, tổ chức các sự kiện để chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm giữa các chuyên gia trong ngành cũng như hợp tác kết nối với các công ty công nghệ để tổ chức chương trình đào tạo và chia sẻ tài nguyên.

Thứ ba, trước khi triển khai cần nghiên cứu và lựa chọn các giải pháp công nghệ có khả năng tích hợp tốt với hệ thống hiện tại. Thực hiện các dự án thí điểm để đánh giá tính khả thi của công nghệ trước khi triển khai toàn diện. Thiết kế hệ thống dữ liệu hợp nhất để tất cả các nguồn dữ liệu có thể được kết nối và sử dụng hiệu quả.

Thứ tư, thay vì đầu tư lớn ngay từ đầu, các trường có thể bắt đầu với các dự án nhỏ và mở rộng dần dựa trên kết quả đạt được. Thực hiện các đánh giá định kỳ để điều chỉnh chiến lược và tối ưu hóa chi phí.

Thứ năm, xây dựng quy trình thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu rõ ràng để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ. Thực hiện các bước kiểm tra thường xuyên để phát hiện và sửa chữa dữ liệu không chính xác. Tổ chức các buổi chia sẻ kiến thức từ các chuyên gia để nâng cao hiểu biết chung về phân tích dữ liệu nhằm hỗ trợ nhân viên quản lý dữ liệu phát hiện và xử lý các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu.