1.2. Các khái niệm liên quan đến đề tài
1.2.1. Khái niệm công cụ
1.2.1.1. Trí tuệ nhân tạo
TTNT là thuật ngữ được dùng rộng rãi trong lĩnh vực CNTT và dần đang được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực khác có liên quan. Việc nghiên cứu và phát triển, ứng dụng AI đã và đang tiếp tục trải qua nhiều giai đoạn khác nhau. Ở giai đoạn đầu, AI hướng tới xây dựng các hệ thống máy có khả năng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, trừu
Trang 24
tượng hóa - hình thức hóa các khái niệm và giải quyết vấn đề dựa trên tiếp cận logic, ra quyết định trong điều kiện thiếu thông tin. TTNT là lĩnh vực liên ngành của Triết học, Tâm lý học, Khoa học thần kinh, Toán học, Điều khiển học, Khoa học máy tính, Ngôn ngữ học, Kinh tế [8].
AI cũng có thể hiểu theo một cách đơn giản là trí thông minh nhân tạo, tức là sự thông minh của máy móc do con người tạo ra, đặc biệt tạo ra cho máy tính, robot, hay các máy móc có các thành phần tính toán điện tử. Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực của khoa học và công nghệ nhằm làm cho máy có những khả năng của trí tuệ và trí thông minh của con người, tiêu biểu như biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ và tiếng nói, biết học và tự thích nghi [45].
J. McCarthy là người đầu tiên đưa cụm từ AI trở thành một khái niệm khoa học.
Nghiên cứu AI nhằm mô tả chính xác các khía cạnh của xử lí trí tuệ, học (để có được tri thức) và tạo ra được các hệ thống, máy mô phỏng hoạt động học và xử lí trí tuệ [7].
S. Russell và P. Norvig đề cập 04 khái niệm về AI như Bảng 1.2 sau đây:
Bảng 1.2 Bốn khái niệm về AI (Nguồn:[8]) Tư y như n người
“Những nỗ lực...làm cho máy tính suy nghĩ ... máy móc có tâm trí, theo nghĩa đầy đủ và theo nghĩa đen” (Haugeland, 1985).
“Các hoạt động tự động hóa gắn kết với tư duy của con người, như ra quyết định, giải quyết vấn đề, học ...” (Bellman, 1978).
Tư y h
"Nghiên cứu năng lực thần kinh thông qua các mô hình tính toán"
(Charniak và McDermott, 1985).
“Nghiên cứu các mô hình tính toán giúp máy có nhận thức, có lập luận và hành động” (Winston, 1992).
H nh i như n người
"Nghệ thuật tạo ra máy móc thực hiện các chức năng đòi hỏi trí thông minh giống như khi con người thực hiện" (Kur weil, 1990).
"Nghiên cứu cách thức làm cho máy tính làm được những việc trí tuệ có thể tốt hơn con người" (Rich and Knight, 1991).
H nh i h
“Tính toán thông minh là nghiên cứu về thiết kế các tác tử thông minh” (Poole và cộng sự, 1998).
“TTNT... quan tâm đến hành vi thông minh trong vật tạo tác”
(Nilsson, 1998).
Baker và Smith đưa ra một cách hiểu rộng hơn về AI: “Máy tính thực hiện các nhiệm vụ nhận thức, thường gắn liền với tâm trí con người, đặc biệt là học tập và giải quyết vấn đề”. Họ giải thích rằng AI không mô tả một công nghệ duy nhất. Nó là một thuật ngữ bao trùm để mô tả một loạt các công nghệ và phương pháp, chẳng hạn như học máy, xử lí ngôn ngữ tự nhiên, khai thác dữ liệu, mạng nơ-ron hoặc một thuật toán [63]. Đây chính là khái niệm mà tác giả lựa chọn để sử dụng xuyên suốt luận án của mình.
1.2.1.2. Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục a) Khái niệm
Hầu hết các tài liệu nước ngoài đều đề cập đến khái niệm về Artificial Intelligence in Education (AIEd), dịch sang tiếng Việt nghĩa là Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục. Tuy nhiên, nội hàm các khái niệm này đều liên quan đến việc dạy học (teaching) chứ không theo nghĩa rộng của thuật ngữ “giáo dục” trong tiếng Việt.
Trang 25
Khái niệm TTNT trong giáo dục ra đời vào khoảng những năm 1970 [11], ban đầu được thực hiện trong các nhóm về AI, tập trung nghiên cứu, phát triển và đánh giá phần mềm máy tính để cải thiện việc giảng dạy và học tập, mục tiêu dài hạn được xác định là nhằm thu thập phản hồi của người học, đánh giá năng lực người học và nguyên nhân yếu kém, cá nhân hóa cho một người hoặc nhóm người học, cuối cùng là sử dụng các kĩ thuật của AI để tìm hiểu và phát triển các lí thuyết dạy – học [12].
Năm 2010, Hiệp hội AIEd quốc tế đưa ra khái niệm AIEd là nghiên cứu liên ngành “ở ranh giới của khoa học máy tính, giáo dục và tâm lí học”. Nó thúc đẩy nghiên cứu, phát triển môi trường học tập tương tác và thích ứng cho người học ở mọi lứa tuổi, trên mọi lĩnh vực” [64]. Đây cũng là khái niệm được thống nhất hiểu trong tất cả các phần của luận án này.
1.2.1.3. Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ Trí tuệ nhân tạo
Trong tiếng Việt, khái niệm “dạy học” được hiểu ở một phạm vi h p hơn so với khái niệm “giáo dục”. Do đó, luận án tiến hành nghiên cứu các khái niệm về dạy học, quá trình dạy học để từ đó đề xuất ra khái niệm “dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ TTNT”.
Dạy học là hoạt động đặc trưng và chủ yếu nhất trong nhà trường, diễn ra theo một quá trình nhất định từ t0 đến tn gọi là quá trình dạy học. Đó là một quá trình xã hội bao gồm và gắn liền với hoạt động dạy và hoạt động học, trong đó người học (SV, học sinh…) tự giác, tích cực, chủ động trong việc tổ chức, điều chỉnh hoạt động nhận thức của mình dưới sự điều khiển, chỉ đạo, tổ chức, hướng dẫn của người dạy (giáo viên, GV…) nhằm thực hiện mục tiêu, nhiệm vụ dạy học. Quá trình dạy học là chuỗi liên tiếp các hành động dạy, hành động của người dạy và hành động của người học đan xen và tương tác với nhau trong khoảng không gian và thời gian nhất định, nhằm thực hiện các nhiệm vụ dạy học [65]. Kết quả của quá trình dạy học là làm biến đổi ở người học những đặc tính nào đó đã được xác định từ trước.
Hình 1.4 Dấu hiệu của quá trình dạy học (Nguồn: [65])
Trang 26
Hà Đức Ngọc đưa ra khái niệm “Dạy học với các công nghệ mới nổi là tập hợp các thiết kế và hoạt động dạy học thông qua việc tăng cường sử dụng các công nghệ mới nổi đóng vai trò như các công cụ nhận thức cho người học” [60].
Trên cơ sở các khái niệm nêu trên, luận án đề xuất khái niệm về “dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ TTNT”. Theo đó, dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ TTNT là quá trình dạy học trong đó sử dụng các công cụ có tích hợp TTNT (ứng dụng, website…) để hỗ trợ việc dạy học nhằm đem lại hiệu quả cao hơn cho việc dạy và học. Trong quá trình đó, TTNT đóng vai trò hỗ trợ cho người dạy trong việc hướng dẫn và truyền thụ tri thức cho người học thông qua các cách thức khác nhau như theo dõi tiến trình, cá nhân hóa học tập, chatbot... Ngoài ra, TTNT còn tham gia hỗ trợ quá trình kiểm tra đánh giá, gợi ý kiến thức... nhằm giúp người học thuận tiện hơn trong việc ôn tập và điều chỉnh tiến độ, lộ trình học tập.
Trên cơ sở mô tả về quá trình dạy học nêu trên (Hình 1.4), luận án mô tả quá trình dạy học khi có sự tham gia của công nghệ AI (Xem Hình 1.5). Theo đó, công nghệ AI sẽ tác động đến cả quá trình dạy của GV và quá trình học của SV theo nhiều cách và ở nhiều cấp độ khác nhau.
Ở Hình 1.5 dưới đây, nếu xem quá trình dạy học bắt đầu từ trạng thái của người học ở thời điểm t0 đến thời điểm tn như các quá trình dạy học thông thường khác, trong đó:
Trạng thái người học ở thời điểm t0 và tn đều thể hiện bởi:
- Sự hiểu biết, khả năng, thái độ;
- Các điều kiện nội tâm khác.
Điểm khác nhau ở 2 thời điểm này chính là quá trình dạy học sẽ làm thay đổi các đặc tính được xác định từ trước, hay nói một cách khác, đây chính là việc thực hiện mục tiêu của quá trình dạy học. Ngoài ra, mỗi quá trình dạy học đều chịu sự tác động, ảnh hưởng từ các yếu tố bên ngoài như các điều kiện kinh tế, văn hoá, xã hội… Việc sử dụng công nghệ AI để hỗ trợ cho quá trình dạy học cần được tác động ở cả hoạt động dạy và hoạt động học (bao gồm cả hoạt động học tập và hoạt động học tập phụ). Ở đây, hoạt động dạy hướng vào đối tượng là GV còn hoạt động học hướng vào chủ thể là SV.
Hình 1.5 AI tham gia vào quá trình dạy - học
Công nghệ AI
Trạng thái của SV ở thời điểm t(1) Trạng thái của SV
ở thời điểm t(0)
Giảng viên Định hướng
Dạy học
Điều chỉnh Kiểm tra Hoạt động học tập
Hoạt động học tập phụ Điều kiện ngoại cảnh (môi trường)
Trang 27