Tiềm năng của Explainable AI (XAI) trong chuyển đổi giáo dục

Một khía cạnh quan trọng của AI trong giáo dục là Explainable AI (XAI), nhằm mục đích làm cho các hệ thống AI trở nên minh bạch, dễ hiểu và có trách nhiệm hơn.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Bài viết này đi sâu vào tiềm năng của Explainable AI (XAI) trong việc chuyển đổi giáo dục bằng cách tăng cường học tập và hướng dẫn được cá nhân hóa. Hãy cùng theo dõi để hiểu thêm về XAI nhé.

Explainable AI (XAI) là gì?

Trong những năm gần đây, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những bước tiến đáng kể trong việc chuyển đổi các lĩnh vực khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính và vận tải. Một lĩnh vực được hưởng lợi rất nhiều từ những tiến bộ của AI là giáo dục. Việc tích hợp AI trong giáo dục có khả năng cách mạng hóa trải nghiệm và kết quả học tập cho học sinh, giáo viên và các tổ chức. Một khía cạnh quan trọng của AI trong giáo dục là Explainable AI (XAI), nhằm mục đích làm cho các hệ thống AI trở nên minh bạch, dễ hiểu và có trách nhiệm hơn. Bài viết này đi sâu vào tiềm năng của XAI trong việc chuyển đổi giáo dục bằng cách tăng cường học tập và hướng dẫn được cá nhân hóa.

Tác dụng của Explainable AI

Không thể phóng đại tầm quan trọng của khả năng giải thích trong AI, đặc biệt là trong bối cảnh giáo dục. Các hệ thống AI ngày càng được sử dụng nhiều hơn để hỗ trợ các quy trình ra quyết định, chẳng hạn như lộ trình học tập, đánh giá và phản hồi được cá nhân hóa. Tuy nhiên, các hệ thống này thường hoạt động dưới dạng “hộp đen”, khiến người dùng khó hiểu cách họ đưa ra kết luận. Sự thiếu minh bạch này có thể dẫn đến sự ngờ vực và hoài nghi giữa các nhà giáo dục và học sinh, cản trở việc áp dụng AI trong giáo dục. XAI tìm cách giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp các giải thích rõ ràng về cách các hệ thống AI đưa ra quyết định, củng cố niềm tin và cho phép cộng tác hiệu quả hơn giữa con người và máy móc.

Cung cấp hướng dẫn được cá nhân hoá

Một trong những cách chính mà Explainable AI có thể tăng cường học tập là cung cấp hướng dẫn được cá nhân hóa. Các nền tảng giáo dục do AI cung cấp có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ về từng học sinh, chẳng hạn như phong cách học tập, sở thích và hiệu suất của họ, để điều chỉnh hướng dẫn và tài nguyên theo nhu cầu riêng của họ. XAI có thể giúp các nhà giáo dục hiểu lý do đằng sau những đề xuất được cá nhân hóa này, cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt về cách hỗ trợ tốt nhất cho hành trình học tập của mỗi học sinh. Sự hiểu biết gia tăng này có thể dẫn đến các chiến lược giảng dạy hiệu quả hơn và cải thiện kết quả học tập.

Cung cấp thông tin chi tiết

Hơn nữa, Explainable AI có thể trao quyền cho sinh viên nắm quyền sở hữu việc học của họ bằng cách cung cấp cho họ thông tin chi tiết về điểm mạnh và điểm yếu của họ. Bằng cách hiểu cách các hệ thống AI đánh giá hiệu suất của chúng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện, học sinh có thể hiểu sâu hơn về quá trình học tập của mình và đưa ra quyết định sáng suốt hơn về mục tiêu giáo dục của mình. Sự tự nhận thức này có thể dẫn đến tăng động lực, sự tham gia và cuối cùng là thành công trong học tập.

Đánh giá và phản hồi cụ thể

Một lĩnh vực khác mà Explainable AI có thể có tác động đáng kể là trong quá trình đánh giá và phản hồi. Các phương pháp đánh giá truyền thống, chẳng hạn như bài kiểm tra và bài luận, có thể tốn nhiều thời gian và mang tính chủ quan, dẫn đến sự không nhất quán trong việc chấm điểm và phản hồi. Các công cụ đánh giá do AI cung cấp có thể đưa ra những đánh giá khách quan, nhất quán và kịp thời hơn về thành tích của học sinh. Tuy nhiên, nếu không giải thích được, những công cụ này có thể vấp phải sự hoài nghi từ các nhà giáo dục cũng như sinh viên. XAI có thể thu hẹp khoảng cách này bằng cách cung cấp các giải thích rõ ràng về cách hệ thống AI đánh giá bài làm của học sinh, cho phép các nhà giáo dục tin tưởng vào kết quả và cung cấp phản hồi có ý nghĩa hơn cho học sinh của họ.

Minh bạch trong đánh giá

Hơn nữa, Explainable AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề về sự thiên vị và công bằng trong các công cụ giáo dục do AI điều khiển. Bằng cách làm cho các hệ thống AI trở nên minh bạch hơn, XAI có thể giúp xác định và giảm thiểu những sai lệch trong dữ liệu và thuật toán có thể dẫn đến việc đối xử không công bằng với một số nhóm học sinh. Sự minh bạch ngày càng tăng này có thể góp phần tạo nên một môi trường giáo dục bình đẳng và hòa nhập hơn cho tất cả học sinh.

Kết luận

Tóm lại, AI có thể giải thích có tiềm năng chuyển đổi giáo dục bằng cách tăng cường học tập và hướng dẫn cá nhân hóa. Bằng cách làm cho các hệ thống AI trở nên minh bạch và dễ hiểu hơn, Explainable AI có thể thúc đẩy sự tin tưởng và hợp tác giữa con người và máy móc, dẫn đến các chiến lược giảng dạy hiệu quả hơn và cải thiện kết quả học tập. Ngoài ra, XAI có thể trao quyền cho sinh viên nắm quyền sở hữu việc học của họ, hợp lý hóa các quy trình đánh giá và phản hồi, đồng thời thúc đẩy sự công bằng và toàn diện trong các công cụ giáo dục do AI điều khiển. Khi AI tiếp tục thâm nhập vào lĩnh vực giáo dục, việc áp dụng Explainable AI sẽ rất quan trọng để đảm bảo rằng những tiến bộ này thực sự mang lại lợi ích cho tất cả các bên liên quan và dẫn đến một tương lai tươi sáng hơn cho giáo dục.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/explainable-ai-xai-in-education-enhancing-learning-and-personalized-instruction/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả