Một trong hai giải pháp là phát hiện lỗ hổng kiến thức của học sinh, trên cơ sở đó AI sẽ đề xuất những nội dung học sinh cần bồi dưỡng.
Các đại biểu tìm hiểu về các giải pháp công nghệ tại hội thảo khoa học “Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong giáo dục: từ thách thức đến đột phá” – Ảnh: T.T
Ngày 22-11, UBND TP.HCM và Sở Giáo dục và Đào tạo TP.HCM tổ chức hội thảo khoa học “Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong giáo dục: từ thách thức đến đột phá”.
Hai giải pháp về AI
Tại hội thảo, ông Hồ Tấn Minh, chánh văn phòng Sở Giáo dục và Đào tạo TP.HCM, cho biết TP.HCM đã chọn hai giải pháp để thử nghiệm đưa AI vào giáo dục. Giải pháp 1 là hỗ trợ học sinh tự điều chỉnh lộ trình học tập. Giải pháp 2 là phát hiện lỗ hổng kiến thức của học sinh, trên cơ sở đó AI sẽ đề xuất những nội dung học sinh cần bồi dưỡng.
“Mỗi học sinh có nhu cầu, tốc độ học tập và khả năng tiếp thu khác nhau. Học tập tự điều chỉnh giúp học sinh kiểm soát hành trình giáo dục của mình, đưa ra lựa chọn về việc học gì, học như thế nào và học khi nào.
Mô hình AI do Sở Giáo dục và Đào tạo TP.HCM phát triển nhằm mục đích hỗ trợ sinh viên, học sinh tự điều chỉnh lộ trình học tập của mình bằng cách phân tích các tương tác của người học với các tác vụ trên hệ thống LMS.
Mô hình sẽ đưa ra các khuyến nghị được cá nhân hóa cho từng học sinh, như những lĩnh vực cần tập trung cải thiện; tài liệu hoặc hoạt động bổ sung; điều chỉnh lịch trình học tập; chiến lược nâng cao hiệu quả học tập…” – ông Minh nói.
Về giải pháp thứ hai, ông Minh thông tin AI sẽ phân tích dữ liệu lịch sử từ các cuộc khảo sát năng lực và ngân hàng câu hỏi. Qua đó, AI sẽ dự báo các nội dung, kiến thức cụ thể mà học sinh có thể cần hỗ trợ thêm.
Và những thách thức
Ông Hồ Tấn Minh, chánh văn phòng Sở Giáo dục và Đào tạo TP.HCM, phát biểu tại hội thảo – Ảnh: T.T
“Hiện nay, chúng tôi đang trong giai đoạn thu thập và tích hợp dữ liệu cho AI. Sở Giáo dục và Đào tạo TP.HCM cũng đang gặp nhiều thách thức như hạn chế về cơ sở hạ tầng (thiếu cơ sở hạ tầng máy chủ phù hợp được trang bị bộ xử lý đồ họa – GPU).
Nếu không có khả năng tăng tốc GPU, việc đào tạo các mô hình AI sẽ chậm hơn đáng kể, làm giảm tính khả thi của quá trình phát triển lặp lại và triển khai trên quy mô lớn. Hạn chế này không chỉ ảnh hưởng đến tốc độ mà cả khả năng mở rộng của các giải pháp AI, vì việc xử lý các tập dữ liệu lớn trở nên không khả thi trong thực tế với các tài nguyên CPU tiêu chuẩn” – ông Minh chia sẻ.
Theo ông Minh, việc mua GPU thông qua đầu tư ngân sách nhà nước không khả thi do chính sách xuất khẩu từ các nước sản xuất chip. Việc sử dụng nền tảng đám mây AI hoặc API từ các nhà cung cấp như OpenAI phát sinh chi phí đáng kể, đặc biệt là khi giải pháp được sử dụng để phục vụ cho số lượng lớn người dùng.
Các dịch vụ đám mây tính phí dựa trên mức sử dụng, bao gồm xử lý dữ liệu, lưu trữ và lượt gọi API. Đối với các hoạt động công lập có ngân sách hạn chế, những chi phí liên tục này gây ra gánh nặng tài chính…
Thúc đẩy tiến độ chuyển đổi số trong giáo dục
Hội thảo khoa học “Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong giáo dục: từ thách thức đến đột phá” có hơn 350 đại biểu đến từ Bộ Giáo dục và Đào tạo, UBND TP.HCM, các sở giáo dục và đào tạo vùng Đông Nam Bộ, chuyên gia chuyển đổi số…
Đây là một trong những hoạt động thúc đẩy tiến độ triển khai các nhiệm vụ và thực hiện hiệu quả Kế hoạch tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số của ngành giáo dục – đào tạo giai đoạn 2022 – 2025, định hướng đến năm 2030 của các tỉnh vùng Đông Nam Bộ.
Hội thảo có khá nhiều tham luận về mô hình, giải pháp, công nghệ hay từ các sở giáo dục và đào tạo, các chuyên gia, doanh nghiệp có kinh nghiệm thực hiện chuyển đổi số. Đồng thời hội thảo cũng đã giới thiệu những mô hình, giải pháp đột phá mà các sở giáo dục vùng Đông Nam Bộ chuẩn bị triển khai trong giai đoạn tiếp theo.
Ứng dụng AI trong giáo dục ra sao?
Nguồn: https://tuoitre.vn/tp-hcm-thu-nghiem-dua-ai-vao-giao-duc-20241122175617646.htm
