Ứng Dụng AI Trong Dạy Học

Ứng Dụng AI Trong Dạy Học

• Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực giáo dục đang ngày càng trở nên quan trọng
• Có nhiều lĩnh vực ứng dụng AI trong dạy học, bao gồm:
  • Thông tin giảng dạy (Instructional Design)
  • Phát triển chương trình giảng dạy (Curriculum Development)
  • Đánh giá sinh viên (Student Assessment)
  • Tương tác học sinh-trainer (Student-Teacher Interaction)

Vai Trò Của Giáo Viên

• Giáo viên không chỉ là người cung cấp kiến thức mà còn là người hướng dẫn, người tư vấn và người thiết kế học liệu
• Vai trò của giáo viên trong thời đại AI bao gồm:
  • Thiết kế dạy học (Instructional Design)
  • Xây dựng học liệu (Learning Experience Design)
  • Đánh giá và phản hồi sinh viên (Student Assessment and Feedback)

Khung Năng Lực AI Của Học Sinh

• Khung năng lực AI của học sinh bao gồm:
  • EQ (Đồng cảm...)
  • Sáng tạo/Cùng sáng tạo (với AI)
  • Kỹ năng kiến thức chuyên môn sâu
  • Hiểu biết cách sử dụng công cụ AI
  • Năng lực thích ứng

Learning Experience Design (LXD/LD)

• LXD/LD là lĩnh vực liên ngành, tập trung vào việc thiết kế và cải thiện các trải nghiệm học tập
• Mục tiêu của LXD/LD là tạo ra các môi trường học tập và nguồn tài nguyên giáo dục dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về các lý thuyết học tập, công nghệ giáo dục, tâm lý học giáo dục và khoa học thần kinh nhận thức

4 Trụ Cột Của Lý Thuyết Học Tập

• Behaviorism (Thuyết Hành Vi)
• Cognitivism (Thuyết Nhận Thức)
• Constructivism (Thuyết Kiến Tạo)
• Connectivism (Thuyết Kết Nối)

Tiêu Chí

• Chủ nghĩa (Connectivism) là lý thuyết học tập mới nhất, được phát triển vào năm 2005
• Tiêu chí của Connectivism bao gồm:
  • Kiến thức được phân phối trên mạng lưới và có thể truy cập thông qua các kết nối
  • Khả năng nhận diện các mối quan hệ giữa các khái niệm, ý tưởng và các lĩnh vực là kỹ năng cốt lõi

Fink’s Taxonomy

• Fink's Taxonomy bao gồm 6 mức độ:
  • Kiến thức Cơ bản (Foundational Knowledge)
  • Ứng dụng (Application)
  • Tích hợp (Integration)
  • Quan tâm (Caring)
  • Góc độ con người (Human Dimension)
  • Học Cách Học (Learning How to Learn)

Mô Hình ADDIE

• Mô hình ADDIE là một quy trình phát triển khung đào tạo bao gồm 5 giai đoạn:
  • Phân tích (Analysis)
  • Thiết kế (Design)
  • Phát triển (Development)
  • Thực thi (Implementation)
  • Đánh giá (Evaluation)

Backward Design

• Backward Design là quy trình thiết kế ngược, bao gồm:
  • Xác định mục tiêu cuối cùng
  • Xác định kỹ năng và kiến thức cần thiết
  • Thiết kế các bài đánh giá
  • Lên kế hoạch trải nghiệm học tập
  • Lên lịch trình dự án
  • Chuẩn bị tài nguyên (học liệu)

Retrieval Practice

• Retrieval Practice là phương pháp luyện tập trích xuất, giúp học tập hiệu quả hơn
• Phương pháp này có thể tạo ra cải thiện trí nhớ kéo dài trong 9 tháng, và những hiệu quả tích cực của việc luyện tập trích xuất qua nhiều buổi có thể kéo dài tới 8 năm

Training Theo Lộ Trình

• Training theo lộ trình bao gồm:
  • Bước 1 (Basic): Giới thiệu về AI và Prompt Engineering
  • Bước 2 (Basic): Xây dựng học liệu và tổ chức hoạt động giảng dạy
  • Bước 3 (Online/Blended Learning): Xây dựng học liệu phức tạp hơn
  • Bước 4 (AI Agent/Chatbot): Xây dựng học liệu và tổ chức hoạt động giảng dạy qua AI

Lời Khuyên Khi Sử Dụng AI

• Nên sử dụng kết hợp các AI, lựa chọn AI free trước khi xem xét upgrade lên AI tính phí
• Xem xét sử dụng AI phù hợp với từng mục tiêu
• Chia nhỏ nhiệm vụ, tự đánh giá lại/đánh giá lẫn nhau
• Cách thức đặt câu hỏi/Prompt Engineering là vô cùng quan trọng

Một Số Điều Cần Lưu Ý Về AI

• Giới hạn về context window (giới hạn token/words/text)
• Giới hạn về độ dài của kết quả (output)
• Giới hạn về độ nhớ tạm thời
• Hallucinations (sự ảo tưởng/ảo giác => fake news)
• Thiên lệch và Phân biệt đối xử (Bias and Discrimination)### Prompt Engineering
• Nhiệm vụ là thiết kế và hoàn thiện các mệnh lệnh hoặc hướng dẫn cho các mô hình AI để tối ưu hóa các phản hồi chúng tạo ra, đảm bảo tính liên quan, chính xác và phù hợp với mong muốn của người dùng.
• 4 bước để viết một prompt hiệu quả:
  • Giới thiệu (Instruction): Chỉ dẫn cụ thể cho AI biết bạn muốn họ thực hiện nhiệm vụ gì.
  • Bối cảnh (Context): Thông tin bổ sung, ngữ cảnh liên quan giúp AI hiểu rõ hơn về tình huống, bối cảnh của nhiệm vụ.
  • Dữ liệu đầu vào (Input Data): Câu hỏi, vấn đề cụ thể bạn đang cần AI giải quyết.
  • Định dạng đầu ra (Output Indicator): Cách thức, dạng trình bày kết quả bạn mong muốn nhận được từ AI.

Kỹ thuật Chain of Thoughts

• Kỹ thuật "Chain of Thoughts" trong Prompt Engineering là một phương pháp tiếp cận trong việc xây dựng các câu hỏi hoặc hướng dẫn, nhằm hướng dẫn người học hoặc hệ thống AI từng bước suy nghĩ và giải quyết vấn đề một cách logic và có hệ thống.

7 Thinking Skills

• 7 kỹ năng tư duy:
  • Hình thành khái niệm (Conceptualizing)
  • Ghi chú và tóm tắt (Note making and summarizing)
  • So sánh (Comparing)
  • Đọc để hiểu (Reading for understanding)
  • Dự đoán và đưa ra giả thuyết (Predicting and hypothesizing)
  • Hình dung và biểu diễn đồ họa (Visualizing and graphic representation)
  • Tiếp thu quan điểm và đồng cảm (Perspective taking and empathizing)

Framing Learning Around Big Ideas

• Tập trung vào các ý tưởng lớn và bức tranh tổng thể
• 3 bước để khung học tập quanh ý tưởng lớn:
  • 1.A study in …
  • 2.Concept Word Wall (Tường Từ Vựng Khái niệm)
  • 3.Essential Questions (Câu hỏi cốt yếu)

The How of Conceptualizing

• Kỹ thuật Concept Attainment:
  • Xác định một khái niệm mà bạn muốn học sinh hiểu sâu sắc
  • Phát triển các ví dụ "Có" và "Không" về khái niệm đó
  • Thách thức học sinh phân tích những gì mà các ví dụ "Có" có chung và khác biệt so với các ví dụ "Không"
  • Đưa ra thêm các ví dụ "Có" và "Không" (kiểm tra và điều chỉnh)
  • Giúp học sinh xem xét tất cả các ví dụ và phát triển danh sách cuối cùng và chính xác về các đặc điểm quan trọng của khái niệm

The How of Note Making and Summarizing

• Kỹ thuật 4-2-1 Summarize:

  • Học sinh đọc một đoạn văn và ghi lại 4 ý chính hoặc điểm chính
  • Mỗi học sinh ghép đôi để chia sẻ và so sánh ý tưởng
  • Mỗi cặp thảo luận về ý tưởng của cả hai học sinh và cố gắng đạt được sự đồng thuận về 2 ý quan trọng nhất
  • Sau đó, mỗi cặp ghép đôi với một cặp khác để tạo thành nhóm bốn người
  • Nhóm bốn người sẽ chọn ý quan trọng nhất trong văn bản hoặc trải nghiệm học tập### Chatbot AI trong Giáo dục

• CharacterAI có 50 triệu nhân vật ảo, cho phép người dùng trò chuyện, với số lượng request mỗi giây là 20K, gần bằng 20% số lượng query search của Google.

Tổng quan về Chatbot AI

• Chatbot AI mới hoạt động dựa trên công nghệ RAG (Retrieval Augmented Generation), cho phép GV nạp data và huấn luyện, chatbot AI trả lời thông minh hơn.
• Chatbot AI có các chức năng: trả lời các câu hỏi thường gặp, cung cấp phản hồi và tài liệu học tập tùy chỉnh, hỗ trợ học tập ngoài giờ học chính thức, tạo môi trường học tập tương tác và hấp dẫn.

Lý ích của Chatbot AI trong Giáo dục

• Tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả giảng dạy
• Cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho học sinh
• Hỗ trợ học tập ngoài giờ học chính thức
• Tạo môi trường học tập tương tác và hấp dẫn
• Thu thập và phân tích dữ liệu học tập
• Tổng hợp, đúc kết kiến thức chuyên môn sâu của giáo viên
• Trợ lý cho cá nhân BGH, các tổ/phòng ban chuyên biệt, hỗ trợ các khóa đào tạo nội bộ trong Nhà trường, hỗ trợ giải đáp thắc mắc về tuyển sinh,...

AI Agent

• Là các chatbot AI cao cấp, có các đặc điểm: khả năng tự hành nhất định, khả năng sử dụng công cụ, khả năng ghi nhớ và xử lý kiến thức phức tạp.

Tạo Chatbot AI

• Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
• Bước 2: Lựa chọn nền tảng
• Bước 3: Thiết kế và Huấn luyện

Tối ưu chi phí khi tạo Chatbot AI

• 1000 token thường được dùng làm đơn vị tính giá sử dụng API ChatGPT
• Chi phí trung bình cho 1 câu hỏi-đáp: dùng model 3.5: 50đ, dùng gpt4: 1.500đ
• Chi phí hàng tháng = Chi phí gói Mindmaid + 20% * số HS trung bình * số câu hỏi trung bình * chi phí API ChatGPT/câu * 30 ngày

Mẹo tối ưu chi phí Chatbot AI

• Sử dụng dữ liệu huấn luyện tiếng Anh & câu lệnh điều khiển tiếng Anh
• Tạo các câu hỏi phổ biến thành list FAQ và đưa vào huấn luyện chatbot
• Sử dụng LLM nguồn mở để thay thế API ChatGPT

CHATBOT AI Prompts

• Vai trò: Như 1 chuyên gia, trợ lý cho giảng viên đào tạo chatbotAI cho giáo dục
• Mục tiêu: Cung cấp các thông tin liên quan đến chủ đề ứng dụng ChatbotAI trong giáo dục
• Hành động: Trả lời câu hỏi, hỗ trợ giải đáp thắc mắc
• Phạm vi kiến thức: Chỉ sử dụng dữ liệu đã được huấn luyện trong nguồn kiến thức của tôi để trả lời các câu hỏi của người dùng nhập vào
• Quy tắc: Luôn trả lời mọi câu hỏi bằng ngôn ngữ Tiếng Việt, giọng văn lịch sự, tôn trọng người hỏi

Quiz về ứng dụng AI trong lĩnh vực giáo dục với các vấn đề liên quan đến giảng dạy và nghiên cứu khoa học. Kiểm tra kiến thức của bạn về vai trò của AI trong giáo dục!