AI đa phương thức - bước ngoặt cá nhân hóa giáo dục thời đại số

một ngày trướcBài gốc

Trong vài năm trở lại đại, trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở thành một công cụ hỗ trợ quan trọng trong công cuộc đổi mới giáo dục, từ công tác quản lý lớp học, hỗ trợ giảng dạy tới đánh giá kết quả học tập. Thế nhưng, phần lớn các hệ thống AI được sử dụng hiện nay vẫn chủ yếu là các AI đơn phương thức (chỉ có thể xử lý một loại dữ liệu đầu vào như văn bản hoặc hình ảnh), theo đó vô hình trung cản trở tiềm năng ứng dụng của công nghệ này trong khả năng cá nhân hóa giáo dục.

Nguồn hình ảnh: Google

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo đa phương thức (multimodal AI) đã mở ra một bước ngoặt mới: dựa vào khả năng xử lý, tổng hợp và phản ứng đồng thời trên nhiều dạng dữ liệu (âm thanh, hình ảnh, văn bản...), trí tuệ nhân tạo đa phương thức có thể tạo ra trải nghiệm học tập với mức độ cá nhân hóa cao cho người học trong kỷ nguyên giáo dục số.

Tổng quan về trí tuệ nhân tạo đa phương thức (Multimodal AI)

Trí tuệ nhân tạo đa phương thức (multimodal AI) là công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng tiếp nhận, xử lý và kết hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau, như văn bản, hình ảnh, âm thanh, cử chỉ hoặc cảm xúc... từ đó có khả năng phân tích, tổng hợp và dự đoán chính xác và linh hoạt hơn về ngữ cảnh cũng như hành vi của con người.

Khác với trí tuệ nhân tạo đơn phương thức, vốn chỉ dựa trên dạng dữ liệu duy nhất, trí tuệ đa phương thức mang đến khả năng cá nhân hóa giáo dục vượt trội nhờ hiểu khả năng thu thập và xử lý đa dạng các dữ liệu về người học. Chẳng hạn, một hệ thống học tập sử dụng AI đa phương thức có thể phân tích giọng nói, biểu cảm khuôn mặt và kết quả làm bài để nhận biết khi học sinh đang gặp khó khăn hay mất tập trung, từ đó gợi ý những chiến lược giáo dục phù hợp cho người dạy (điều chỉnh phương pháp tiếp cận, tốc độ giảng dạy hay gợi ý những tài liệu học tập phù hợp với xu hướng học của cá nhân học sinh).

Một số ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo đa phương thức trong quá trình cá nhân hóa giáo dục

Đầu tiên, đó là khả năng phân tích toàn diện hồ sơ người học. Thay vì chỉ dựa vào một kiểu dữ liệu đầu vào bị “dẹt phẳng”, trí tuệ nhân tạo đa phương thức có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như: hành vi học tập trên nền tảng trực tuyến, giọng nói, biểu cảm, tốc độ phản hồi và cả ngôn ngữ cơ thể; để đánh giá mức độ hiểu bài, khả năng tập trung và cảm xúc của người học.

Dựa trên việc xử lý những dữ liệu tổng hợp nói trên, hệ thống có thể thiết kế lộ trình học tập tùy biến cho từng học sinh. Ví dụ, dựa vào các dữ liệu về thời gian làm bài, điểm số và biểu cảm cùng ngôn ngữ cơ thể của học sinh trong thời gian thực, AI có thể nhận biết khi một học sinh đang gặp khó khăn trong một dạng bài tập cụ thể , từ đó đưa ra giải pháp cụ thể cho vấn đề này, chẳng hạn như gợi ý những phương pháp giảng dạy phù hợp hơn hay đề xuất các dạng bài tập tương tự để củng cố kiến thức.

Bên cạnh đó, trí tuệ nhân tạo đa phương thức còn có khả năng giao tiếp và phản hồi theo ngữ cảnh cảm xúc cụ thể. Nhờ khả năng nhận diện biểu cảm, giọng điệu và lựa chọn từ ngữ, hệ thống có thể đưa ra những phân tích chính xác hơn về trải nghiệm học tập của người học, từ đó đề xuất những chiến lược giao tiếp và giảng dạy phù hợp hơn cho người dạy, như động viên khi người học tỏ ra căng thẳng hoặc khuyến khích khi họ đạt được tiến bộ. Điều này giúp xây dựng môi trường học tập hiệu quả và lành mạnh.

Cuối cùng, với khả năng mô phỏng tình huống học tập được cá nhân hóa, trí tuệ nhân tạo đa phương thức còn cho phép tạo ra môi trường học tương tác ảo, nơi học sinh được trải nghiệm và thực hành kỹ năng trong bối cảnh phù hợp với trình độ, phong cách và mục tiêu riêng của mình, từ đó góp phần thúc đẩy quá trình dân chủ hóa và tự động hóa trong giáo dục.

Một số thách thức trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo đa phương thức trong giáo dục

Bên cạnh những khía cạnh tích cực, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo đa phương thức trong giáo dục cũng đối mặt với không ít thách thức. Chẳng hạn, khả năng phân tích toàn diện hồ sơ người học chỉ có thể phát huy tối đa tác dụng với việc thu thập một lượng lớn những dữ liệu cá nhân (khuôn mặt, giọng nói, hành vi, cảm xúc…). Điều này dẫn đến nguy cơ về xâm phạm quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Nếu không có cơ chế bảo vệ chặt chẽ, dữ liệu này có thể bị rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến quyền riêng tư của học sinh và giáo viên.

Tương tự, khả năng thiết kế lộ trình học tập tùy biến và giao tiếp phản hồi theo ngữ cảnh cảm xúc cụ thể cũng đi kèm nguy cơ thiên lệch (AI bias). Các mô hình AI học từ dữ liệu thực tế có thể vô tình phản ánh định kiến xã hội, dẫn đến việc đánh giá sai năng lực hoặc cảm xúc của người học trong một số trường hợp. Độ phức hợp và lượng lớn các dữ liệu đầu vào của trí tuệ nhân tạo đa phương thức vô hình trung trầm trọng hóa nguy cơ này. Điều này đòi hỏi các nhà phát triển phải xây dựng bộ dữ liệu đa dạng và liên tục được cập nhận và tinh chỉnh.

Cuối cùng, những tính năng vượt trội của AI đa phương thức cũng gắn liền với nguy cơ phụ thuộc quá mức vào công nghệ - thứ có thể dẫn đến sự suy giảm của vai trò người giáo viên và yếu tố nhân văn trong giáo dục. Vì vậy, để AI đa phương thức thực sự phục vụ mục tiêu giáo dục cá nhân hóa, cần có sự cân bằng giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người, giữa sức mạnh công nghệ và sự thấu hiểu của người dạy.

Như vậy, trí tuệ nhân tạo đa phương thức mở ra cơ hội tái định hình giáo dục theo hướng cá nhân hóa và nhân văn hơn, đồng thời đặt ra những thách thức mới cho các nhà giáo dục trong việc tiếp nhận bước ngoặt công nghệ này. Nếu được sử dụng đúng cách, nó sẽ trở thành một công cụ giáo dục hữu hiệu trong thời đại mới.

Bảo Ngọc

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/ai-da-phuong-thuc-buoc-ngoat-ca-nhan-hoa-giao-duc-thoi-dai-so-238637.html