Tài liệu tập huấn Tiếp cận ứng dụng AI trong dạy học và học thế nào

Nội dung tài liệu: Tài liệu tập huấn Tiếp cận ứng dụng AI trong dạy học và học thế nào

1. TIẾP CẬN ỨNG DỤNG AI TRONG DẠY VÀ HỌC THẾ NÀO? PGS.TS. LÊ ANH CƯỜNG Khoa CNTT - Trường ĐH Tôn Đức Thắng 1
2. NỘI DUNG 1. Tổng quan về AI hiện đại: đặc điểm, khả năng và hạn chế 2. Ứng dụng AI trong giáo dục phổ thông trên thế giới như thế nào 3. Giảng dạy nội dung AI trong nhà trường, tiếp cận nào? 4. Ứng dụng AI thay đổi phương thức dạy và học, tiếp cận nào? 5. Đề xuất và tổng kết 2
3. Sơ lược sự phát triển của AI LLMs, Generative AI Deep Learning OpenAI: GPT-3.5, GPT- (GPU, Big data) 4, GPT-4o, o1, o3mini, Expert systems, GPT-4.5; Gemini, machine learning CNN, LSTM, GAN, Claude, Qwen, Bigdata, GPU DeepSeek R1, Grok 3, Rule, Logics, Perceptron, MLP, SVM, 1950 1980 2000 2010 2022 2025 3
4. Input AI Output (problem) (problem–solving (solution) machine) Context Giải pháp tối ưu • AI là Agent (phần mềm hoặc robot) có khả năng giải quyết vấn đề tối ưu như trí thông minh của con người. 4
5. • Tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên, hiểu Đặc điểm của AI ngôn ngữ tự nhiên; • Thường giải quyết những bài toán phức tạp, có tính chất dự đoán; Câu trả lời Hiểu dữ liệu Sinh kết quả (đặc biệt dữ liệu dạng tự nhiên mà con người hay dùng) (câu trả lời) text voice image video 5
6. Sự khác biệt giữa AI và non-AI Tiêu chí Non-AI AI Loại bài toán Bài toán có không gian xử lý hữu Bài toán có tính chất dự đoán vì thiếu hạn, có quy tắc thông tin hoặc quá phức tạp Ví dụ Word, Excel, Phần mềm kế toán; Phần mềm điểm danh dựa vào nhận quản lý kho hàng; tính toán; dạng; dự đoán chứng khoán; ngân quản lý đào tạo; hàng số (xác thực khuôn mặt, vân tay); ChatGPT; Nguyên tắc xử lý Các bước xử lý xác định, hiểu Xử lý xấp xỉ; tổng quát hóa từ ví dụ được, đánh giá được; (học máy); dựa trên lý thuyết xác suất Khả năng tương tác bằng Không Có ngôn ngữ tự nhiên 6
7. Nội dung (câu trả lời) Mô hình AI Ngữ cảnh + câu hỏi 7
8. • Bản chất của AI là xây dựng một Chuyên gia nhân tạo (Artificial Expert) • Mô hình AI hiện đại là đa nhiệm, đa phương thức Câu hỏi Model Tri thức Suy luận Câu trả lời (Knowledge) (reasoning) 8
9. Năng lực của AI (trong giải quyết vấn đề) Khả năng hiểu Khả năng suy Khả năng sinh dữ liệu luận văn bản, ảnh, --> Tương tự năng lực giải quyết vấn đề của con người và tương tác như con người 9
10. Hạn chế của AI • Hiện tượng ảo giác (hallucination), tức là trả lời sai một cách lưu loát (tự thân nó không biết nó sai); • Chi phí xây dựng, chi phí vận hành rất lớn; • Phụ thuộc dữ liệu huấn luyện: chứa thông tin về sự thiên kiến, sai lệch, độc hại . . . . . . nhà đàn (0.1) (0.3) Ông ấy là một người rất (0.3) (0.15) 10
11. • AI Hẹp (Narrow AI): Được thiết kế để thực hiện một loại nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: hệ thống nhận dạng ảnh, hệ thống chẩn đoán bệnh); • AI Tổng quát (General AI): Có khả năng suy luận-giải quyết vấn đề như tốt như con người, thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau trong cùng một mô hình (ChatGPT); có khả năng tự học tự phát triển mà không cần con người; có khả năng tự trị; (ChatGPT chưa có) • AI Siêu việt (Super AI): Mức độ AI vượt trội hơn trí thông minh con người; tự trị; tự sáng tạo; có hệ thống lý luận riêng, nền tảng riêng, giải quyết Bài toán vượt hơn con người; 11
12. NỘI DUNG 1. Tổng quan về AI hiện đại: đặc điểm, khả năng và hạn chế 2. Ứng dụng AI trong giáo dục phổ thông trên thế giới như thế nào 3. Giảng dạy nội dung AI trong nhà trường, tiếp cận nào? 4. Ứng dụng AI thay đổi phương thức dạy và học, tiếp cận nào? 5. Đề xuất và tổng kết 12
13. Giáo dục phổ thông và AI Sự phát triển mạnh mẽ của AI đặt ra vấn đề: 1. Có cần đưa nội dung AI vào giảng dạy hay không và đưa nội dung gì, như thế nào? 2. Ứng dụng AI để tăng chất lượng dạy và học như thế nào? 13
14. Giáo dục phổ thông và AI Sự phát triển mạnh mẽ của AI đặt ra vấn đề: 1. Có cần đưa nội dung AI vào giảng dạy hay không và đưa nội dung gì, như thế nào? 2. Ứng dụng AI để tăng chất lượng dạy và học như thế nào? 3. Dạy gì khi AI đã làm được hết? 4. Dạy gì để vượt lên trên AI, để coi AI chỉ là công cụ? 5. Dạy AI bậc phổ thông để tạo nền tảng cho phát triển nguồn nhân lực công nghệ cao, tạo năng lực cạnh tranh Quốc gia. 14
15. UNESCO: 2019 Beijing consensus on AI and education Sự đồng thuận về AI và giáo dục (Bộ trưởng 50 nước + 500 đại biểu 44 khuyến nghị) 1. Lập kế hoạch AI trong chính sách giáo dục 2. AI cho việc quản lý và truyền tải giáo dục 3. AI hỗ trợ việc dạy học và giáo viên 4. AI cho việc học và đánh giá học tập 5. Phát triển các giá trị và kỹ năng sống và làm việc trong kỷ nguyên AI 6. AI mang lại cơ hội học tập suốt đời cho tất cả mọi người 7. Thúc đẩy việc sử dụng AI một cách công bằng và toàn diện trong giáo dục 8. AI bình đẳng giới và AI vì bình đẳng giới 9. Đảm bảo việc sử dụng dữ liệu và thuật toán có đạo đức, minh bạch và có thể kiểm soát được 10. Giám sát, đánh giá và nghiên cứu 11. Tài chính, phối hợp và hợp tác quốc tế 15
16. K-12 AI curricula (UNESCO) The Global Education 2030 Agenda (Chương trình nghị sự Giáo dục Toàn cầu 2030) Published in 2022 by the United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 16
17. Khung đào tạo AI 17
18. Chương trình AI tại Hàn Quốc 18
19. Chương trình AI tại Hàn Quốc • Hàn quốc đưa chương trình vào giảng dạy từ năm 2020 • Các tiêu chuẩn nội dung của chương trình giảng dạy AI tại Hàn quốc bao gồm ba lĩnh vực chính: 1.Hiểu về AI, với các phân mục: 1. "AI và xã hội" 2. "Tác nhân thông minh" 2.Nguyên tắc của AI và ứng dụng của nó, với các phân mục: 1. "Dữ liệu" 2. "Nhận diện" 3. "Phân loại, khám phá và lập luận" 4. "Học máy và học sâu" 3.Tác động xã hội của AI, với các phân mục: 1. "Ảnh hưởng của AI" 2. "Đạo đức AI" 19
20. Đào tạo AI bậc giáo dục phổ thông tại Trung Quốc Bậc học Nội dung giảng dạy Phương pháp giảng dạy 1 Tiểu học - Giới thiệu khái niệm AI cơ bản - Học tập trải nghiệm, trò chơi AI - Các ứng dụng AI trong đời sống - Sử dụng thiết bị đơn giản như - Học qua trò chơi, robot lập trình đơn giản robot giáo dục - Nhận diện giọng nói, hình ảnh qua ứng dụng AI 2 Trung học cơ - Lập trình Python cơ bản - Học theo dự án, lập trình thực sở - Cấu trúc dữ liệu và thuật toán cơ bản hành - Học máy (Machine Learning) nhập môn - Sử dụng phần mềm mô phỏng AI - Ứng dụng AI trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị - Tích hợp AI vào môn Tin học và giác máy tính Khoa học - Phát triển các dự án AI nhỏ (chatbot, nhận diện - Thực hành trên nền tảng AI trực hình ảnh) tuyến 3 Trung học phổ - Học sâu (Deep Learning) nhập môn - Học theo hướng nghiên cứu và thông - AI trong dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu sáng tạo - Xây dựng và huấn luyện mô hình học máy - Xây dựng mô hình AI thực tế - Đạo đức và trách nhiệm sử dụng AI - Hợp tác với doanh nghiệp, - Phát triển dự án AI thực tế (xe tự hành, chatbot trường đại học nâng cao, AI hỗ trợ y tế) - Tham gia các cuộc thi AI cấp quốc gia 20