Mô hình lớp học đảo ngược trong kỷ nguyên AI

5 giờ trướcBài gốc

Trong bối cảnh chuyển đổi mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái sinh phương pháp giảng dạy truyền thống. Mô hình lớp học đảo ngược (Lớp học đảo ngược) – nơi học sinh tiếp cận kiến trúc lý thuyết tại nhà và dành thời gian trên lớp cho các hoạt động tương tác – trở nên phù hợp hơn bao giờ hết. Khi kết hợp với AI, mô hình này không chỉ nâng cao hiệu quả học tập mà còn cung cấp sự chủ động và tư duy phản biện của người học.

Định hướng học sinh sử dụng AI tạo sinh viên tìm hiểu kiến thức trước đây tại nhà

Trong mô hình lớp học đảo ngược, việc học sinh chủ động tiếp cận và nghiên cứu tài liệu trước khi đến lớp đóng vai trò quyết định xác định chất lượng tương tác trên lớp. Tuy nhiên, trong bối cảnh học sinh, Việt Nam vẫn còn quen với cách học thụ động, lệ thuộc vào giáo viên, chưa có thói quen và năng lực học (Nguyễn, 2018) , đặc biệt là khả năng xử lý tài liệu học thuật hoặc học qua video. Đây là rào cản khiến mô hình lớp học ngược dễ thất bại nếu chỉ dựa vào ý thức giác quan của học sinh.

AI có thể đóng vai trò là người hướng dẫn học tập ảo, giúp học sinh tiếp cận nội dung trước buổi học theo cách định hướng. Vì giao video hoặc tài liệu dài, giáo viên có thể sử dụng AI để tạo bản tóm tắt nội dung chính, câu hỏi dẫn tư duy, hoặc mẹo gợi từ khóa quan trọng, giúp học sinh không cảm thấy kiệt khi tự học. Các công cụ hữu hạn như ChatGPT, Bing AI hoặc ZenoChat (phiên bản AI tiếng Việt) có thể hỗ trợ tạo bản đồ tư duy, câu hỏi hoặc câu hỏi kịch bản vấn đề – giúp học sinh đọc hiểu hiệu quả tài liệu hơn.

Phương pháp ứng dụng mô hình lớp học đảo ngược trong kỷ nguyên AI

Nếu nhà trường có hệ thống LMS (như ViettelStudy, Moodle, OLM), giáo viên có thể thiết kế “nhiệm vụ học tập nhẹ” trước buổi học như: khảo nghiệm ngắn, câu hỏi mở, hoặc video có gắn câu hỏi tương tác (dùng Edpuzzle, Quizizz AI,...). Khi làm những nhiệm vụ này, học sinh được “buộc” phải chú ý nội dung trước buổi học, dù chỉ ở cơ bản, qua đó hình thành dần ý thức học tự định hướng. Từ đây, mô hình lớp học đảo ngược không phụ thuộc vào ý thức học sinh, mà được vận hành bằng hệ thống học tập có điều phối và phản động tự động. Ví dụ: có thể thử nghiệm phương pháp này trong môn Ngữ văn, Lịch sử, Giáo dục công dân bằng cách kết hợp Google Forms, AI tạo câu hỏi (Quizlet AI) và video ngắn gắn nhiệm vụ.

Tóm lại, để tự học trước khi đến lớp thực hiện hiệu quả, học sinh cần được đặt trong môi trường học tập cá nhân hóa, có hướng dẫn định hướng và hỗ trợ từ các công cụ AI, đồng thời giáo viên cũng cần phải đóng vai trò thiết kế chương trình học tập hợp lý và hấp dẫn.

Tái cấu trúc hoạt động lớp học trực tiếp để tăng tính cá nhân hóa bằng AI

Sau khi học sinh đã tiếp cận kiến thức cơ bản tại nhà, thời gian trên lớp nên được dành cho các hoạt động tương tác nhằm củng cố và mở rộng kiến thức. Lớp học đảo ngược chuyển phần “truyền thụ kiến thức” ra khỏi lớp, để dành thời gian học cho các hoạt động thực hành, hợp tác và giải quyết vấn đề (Bishop & Verleger, 2013) . Tuy nhiên, công thức phổ biến ở các lớp học Việt Nam là sĩ số đông, trình độ học sinh không đồng đều, tạo giáo viên khó thiết kế hoạt động phù hợp cho từng đối tượng. Trong bối cảnh đó, AI có thể hỗ trợ cấu trúc tái sinh lớp học theo hướng dẫn cá nhân hóa nhiệm vụ và điều phối nhóm học tập linh hoạt. AI có thể hỗ trợ giáo dục viên trong công việc tổ chức các hoạt động thông qua công việc phân nhóm học sinh dựa trên năng lực, mẹo ý các câu hỏi thảo luận phù hợp, hoặc cung cấp phản hồi phản hồi thì trong quá trình học tập (Zawacki-Richter et al., 2019) .

Ví dụ, trong một tiết học về văn học, giáo viên có thể sử dụng AI để phân tích tác phẩm và gợi ý các chủ đề thảo luận sâu hơn. Học sinh sau đó sẽ thảo luận theo nhóm, đóng vai trình bày quan điểm và nhận phản hồi từ cả giáo viên cùng hệ thống AI. Cách tiếp cận này không chỉ tăng cường sự tham gia của học sinh mà còn phát triển kỹ năng tư vấn duy phản biện và làm việc nhóm.

Tái cấu trúc hoạt động lớp học trực tiếp để tăng tính cá nhân hóa bằng AI

Các công cụ AI như Curipod, MagicSchool AI, hay Eduaide.ai... cho phép giáo viên tạo nhanh bài tập ở nhiều cấp độ, từ mẹo gợi ý tưởng, câu hỏi mở đến vấn đề tranh biện. Dựa vào trình độ hiểu bài khi làm bài trước ở nhà, giáo viên có thể phân loại học sinh (qua dữ liệu trên LMS hoặc công cụ kiểm tra ngắn), từ đó phân nhóm linh hoạt theo năng lực, mỗi nhóm thực hiện nhiệm vụ khác nhau – nhóm khá thì thảo luận chuyên sâu, nhóm trung bình thì làm bài tập có hướng dẫn, nhóm Nhẹ có thể xem lại phần kiến thức cơ bản với sự hỗ trợ của AI chatbot (ví dụ: ChatGPT hoặc Bing AI với lời nhắc làm giáo viên trước). Cách làm này giúp các thành viên tập trung hỗ trợ nhóm học sinh hỗ trợ cần nhiều trợ giúp hơn, trong khi vẫn duy trì trình độ tham số và công thức học thuật cho các nhóm khác.

Giáo viên không cần quản lý toàn bộ điều phối lớp học mà có thể giao một phần cho AI – thiết kế, sử dụng Chatbot đóng vai trò trò “trợ giải” trả lời câu hỏi đơn giản, hoặc thiết kế Google Slides tương tác (dùng Curipod AI) để học sinh tự điều hướng thảo luận.

Mục tiêu của phương pháp này không phải thay thế giáo viên, mà giúp giáo viên có thời gian hỗ trợ sâu hơn cho học sinh yếu, phát triển tư vấn phản biện cho nhóm khá, tạo nên duy lớp học thực sự thu hút người học làm trung tâm.

Ứng dụng AI trong quá trình đánh giá để cải thiện phản hồi và nâng cao chất lượng học tập

Đánh giá trong mô hình lớp học đảo ngược không chỉ dừng lại ở điểm cuối cùng mà cần liên tục thu thập dữ liệu về quá trình học để điều chỉnh việc dạy học (O'Flaherty & Phillips, 2015) . Tuy nhiên, thực tế cho thấy giáo viên phổ thông Việt Nam thường được quá tải, khó có thời gian phản hồi chi tiết cho từng học sinh sau mỗi hoạt động (Nguyễn, 2018) . Ứng dụng AI vào đánh giá quá trình học (đánh giá quá trình) là giải pháp khả thi. AI cung cấp công cụ giáo dục để theo dõi tiến trình học tập của sinh viên, phân tích dữ liệu và đưa ra phản hồi phù hợp. Hệ thống quản lý học tích hợp AI có thể tự động chấm điểm, phát hiện những điểm mạnh và điểm yếu của từng học sinh, từ đó giúp giáo viên điều chỉnh phương pháp giảng dạy cho phù hợp (Luckin, 2018) .

AI có thể giúp phân tích nhanh các bài viết, bài thuyết trình hoặc tương tác của học sinh trong buổi học, từ đó đưa ra phản hồi tự động. Ví dụ, công cụ như Kaizena (gắn vào Google Docs) có thể phân tích bài viết và mẹo cải thiện ngữ pháp, cấu trúc, lập luận; Edpuzzle cung cấp báo cáo chi tiết về việc học sinh xem video, bỏ qua phần nào, trả lời sai ra sao; ChatGPT hoặc Gemini AI có thể giúp học sinh tự đánh giá các câu trả lời chất lượng, mẹo cải thiện nếu được hướng dẫn sử dụng theo cách hiệu quả nhanh chóng.

Các trường học cũng có thể áp dụng bảng theo dõi tiến trình học tập cá nhân (bảng điều khiển học tập) được kết hợp từ dữ liệu của Google Classroom, Forms và Quizizz, giúp học sinh nhận ra mình đang yếu chút nào, cần cải thiện ra sao. Khi học sinh được tiến bộ của mình một cách cụ thể, động lực học tập sẽ tăng lên rõ ràng. Giáo viên cũng có dữ liệu để phản hồi lại thời điểm, đúng chỗ, thay vì phản hồi chung chung là đúng.

Công việc đánh giá liên tục bằng AI không chỉ giảm tải công việc cho giáo viên, mà còn hình thành văn hóa học tập phản xạ (học tập phản xạ), nơi học sinh không chờ giáo viên chấm điểm, mà biết tự điều chỉnh qua từng bước học.

Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong đánh giá cũng đặt ra những công thức hoàn chỉnh về bảo mật dữ liệu và đạo đức nghề nghiệp. Giáo viên cần đảm bảo rằng dữ liệu của sinh viên được bảo vệ và sử dụng một cách minh bạch. Ngoài ra, phản hồi từ AI nên được kết hợp hợp lý với việc nhận xét của các giáo viên để đảm bảo tính toàn diện và nhân văn trong quá trình đánh giá.

Mô hình lớp học đảo ngược kết hợp với AI mở ra nhiều cơ hội để nâng cao chất lượng giáo dục chất lượng trong kỷ nguyên số. Tuy nhiên, để phát triển hiệu quả, giáo viên cần được đào tạo về kỹ năng công nghệ, hiểu biết sâu sắc về phương pháp sư phạm và có khả năng thiết kế nội dung học tập phù hợp. Sự hỗ trợ từ nhà trường và chính sách giáo dục cũng đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp việc làm áp dụng mô hình này một cách rộng rãi và bền vững.

Tài liệu tham khảo:

- Bishop, JL, & Verleger, MA (2013). Lớp học đảo ngược: Khảo sát nghiên cứu. Biên bản Hội nghị Quốc gia ASEE , Atlanta, GA.

- Luckin, R. (2018). Học máy và trí thông minh của con người: Tương lai của giáo dục trong thế kỷ 21. Nhà xuất bản Viện Giáo dục UCL.

- Nguyễn, TTH (2018). Thách thức trong giảng dạy tại các lớp học đông học sinh: Những yếu tố ảnh hưởng và giải pháp. Tạp chí Nghiên cứu Giáo dục Việt Nam, 12 (3), 45–52.

- O'Flaherty, J., & Phillips, C. (2015). Việc sử dụng lớp học đảo ngược trong giáo dục đại học: Đánh giá phạm vi. Internet và Giáo dục Đại học, 25 , 85–95. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2015.02.002

- Zawacki-Richter, O., Marín, VI, Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Đánh giá có hệ thống về nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học – Các nhà giáo dục ở đâu? Tạp chí quốc tế về công nghệ giáo dục trong giáo dục đại học, 16 (1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Thạc sĩ Võ Thị Mỹ Duyên

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/mo-hinh-lop-hoc-dao-nguoc-trong-ky-nguyen-ai-232527.html