Công việc của những người làm giáo dục thường rất khó khăn bởi họ phải vừa là những “bậc thầy” soạn giáo án , vừa phải thành thạo các phương pháp giảng dạy và quản lý lớp học. Nhiệm vụ của họ là thu hút sự chú ý của học sinh và duy trì nó. Nhiệm vụ này càng khó khăn gấp bội khi họ phải hoàn thành trong khi soạn giáo án, theo dõi kết quả học tập của học sinh, hướng dẫn cho học sinh ở mỗi mức độ, kỹ năng khác nhau và thúc đẩy học sinh suy nghĩ chín chắn về những gì các em đang học.
Nói một cách đơn giản, giáo viên là trung tâm của giáo dục và phương pháp giảng dạy của họ chính là chìa khóa thành công cho các lớp học. Thế nhưng, việc chuẩn bị các phương pháp giảng dạy tốn khá nhiều thời gian dẫn đến người hướng dẫn thường làm việc quá sức. Đã đến lúc trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp ích cho họ. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT hứa hẹn sẽ giúp giáo viên cải thiện kết quả lớp học và giảm khối lượng công việc.
Khi được sử dụng một cách thận trọng và có chủ ý, AI có thể hỗ trợ giáo viên thực hiện các chiến lược vốn mất rất nhiều thời gian và công sức để tạo ra. Ở bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ chi tiết về LLM và cách bạn có thể sử dụng chúng như những trợ lý giảng dạy thông thái - người có nguồn kiến thức phong phú nhưng cũng có xu hướng nói dối để làm hài lòng bạn.
Các mô hình ngôn ngữ lớn là gì?
Trước khi làm việc với LLM, hãy hiểu chúng là gì, cách sử dụng chúng và những điều cần chú ý.
LLM là cỗ máy dự đoán, “nghiên cứu” nội dung từ các trang web, phát triển mối liên kết giữa các từ và khái niệm. LLM luôn cố gắng dự đoán các từ sẽ xuất hiện tiếp theo, giống như tính năng tự động hoàn thành trong thanh tìm kiếm Google. Khi bạn nhập nội dung nào đó vào ChatGPT hoặc các LLM khác, nó sẽ hoàn thành văn bản đó một cách hợp lý, dựa trên mọi thứ nó đã đọc. Nếu bạn yêu cầu nó giải thích quá trình quang hợp cho một học sinh cấp hai, nó sẽ cố gắng cung cấp văn bản đó. Vì LLM không hiểu nó đang viết gì nên nó có thể mắc lỗi hoặc sai sót, vì vậy điều quan trọng là phải kiểm tra cẩn thận kết quả đầu ra của nó.
Hiện tại có sáu LLM có sẵn, tất cả đều có phí hàng tháng từ $0 đến $20. Đây là một số phương án:
- ChatGPT 3.5: Đây là phiên bản ChatGPT miễn phí ra mắt vào tháng 11 năm 2022. Phiên bản này rất nhanh nhưng không được kết nối với Internet. Nếu bạn yêu cầu nó tra cứu bất cứ điều gì sau năm 2021, nó sẽ hiểu sai (và thậm chí có thể nói dối về điều đó).
- ChatGPT 4.0: Đây là phiên bản mới của ChatGPT, có tính phí. Nó rất mạnh mẽ và có triển vọng nhất trong các mô hình. Nó cũng không được kết nối với internet, nhưng có xu hướng chính xác hơn về những gì nó biết và những gì nó không biết.
- Bing AI: LLM này được kết nối với internet. Nếu bạn yêu cầu nó tìm kiếm thứ gì đó, nó sẽ tạo ra các liên kết đến nội dung trực tuyến. Trong “Chế độ sáng tạo”, nó sử dụng mô hình AI tiên tiến giống như ChatGPT 4.0. Nếu kết quả của bạn cần độ “Cân bằng” và “Chính xác” thì sẽ rất khó đáp ứng vì chúng sử dụng các mô hình kém hiệu quả hơn.
- Google Bard: LLM của Google không được kết nối với internet và không tốt bằng các mô hình khác. Các phiên bản trong tương lai có thể mạnh hơn.
- Claude: Model này cũng không kết nối internet nhưng xử lý các tác vụ soạn thảo rất tốt, tuy nhiên lại không phổ biến bằng các model khác.
Trải nghiệm LLM thế nào cho đúng?
LLM cực kỳ mạnh mẽ, nhưng hầu hết không có cá tính và không được lập trình để trở nên vui vẻ. Vì vậy, đừng ngại yêu cầu họ dự đoán tương lai hoặc cho bạn biết thời tiết, giống như bạn có thể làm với Alexa. Để biết được AI có thể hữu ích như thế nào, chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu thử nghiệm với nó.
Hãy thử yêu cầu một LLM sản xuất thứ gì đó bạn cần viết (email, bản ghi nhớ, đề xuất). Lưu ý rằng bạn cung cấp cho AI càng nhiều thông tin thì đầu ra của nó càng tốt. Điều này là do thông tin giúp nó hỗ trợ bạn; tuy nó không biết gì về bạn, nhưng nó có thể suy luận, phân tích và kết nối thông tin rất tốt nếu bạn cung cấp cho nó thứ gì đó để làm việc cùng.
“Để biết được sự sáng tạo của AI có thể hữu ích như thế nào, chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu trải nghiệm nó.”
Nếu bạn không thích kết quả được đưa ra, hãy cho AI biết bạn muốn kết quả đó được thay đổi như thế nào và yêu cầu nó thực hiện những thay đổi đó. Hãy cho thông tin cụ thể hơn. Khi yêu cầu AI giải quyết một vấn đề, việc bảo nó “nghĩ từng bước một” có thể mang lại hiệu quả. Hãy thử gán cho nó một vai trò, chẳng hạn như “Bạn là giáo viên”, vì điều này có thể cung cấp ngữ cảnh quan trọng giúp đảm bảo rằng nó đang trả lời câu hỏi của bạn theo đúng giọng điệu và cách thức. Hoặc cho nó biết bạn là ai và bạn cần gì: “Tôi là giáo viên có học sinh đang vật lộn với khái niệm X. Tôi có thể giải thích khái niệm này cho chúng như thế nào?”
Bạn nên chia các câu hỏi thành các phần nhỏ hơn nếu bạn thấy rằng AI đang gặp khó khăn hoặc không tuân theo chỉ dẫn. Nói một cách đơn giản, các câu hỏi phức tạp và cụ thể hơn sẽ hoạt động tốt hơn và thử nghiệm chính là chìa khóa.
Hai cách mà LLM có thể làm để tối ưu hóa công việc của bạn
Hãy cùng thảo luận về hai chiến lược chính mà AI tổng quát có thể giúp giáo viên thực hiện. Lưu ý rằng giáo viên có thể tận dụng LLM để sản xuất nội dung lớp học, nhưng bất kỳ tài liệu nào cũng phải được kiểm tra cẩn thận. AI không nhằm thay thế chuyên môn của con người, mà để phát triển nó.
1. Hãy để AI đưa ra những giải thích phù hợp cho học sinh của bạn
Bằng chứng cho thấy rằng những lời giải thích cùng với các ví dụ hoặc phép loại trừ giúp học sinh học tập tốt hơn. Những lời giải thích hiệu quả sẽ khơi gợi sự ham học hỏi của học sinh và biến các khái niệm khó hiểu trở nên dễ hiểu, hợp lý hơn. Là người hoạt động giáo dục, chúng ta phải đưa ra những lời giải thích vừa dễ tiếp cận vừa mang tính hữu ích, đồng thời xem xét các nhu cầu và tham khảo quan điểm của học sinh.
Đây có thể là công việc tốn nhiều thời gian. Nhưng với sự trợ giúp của AI, chúng ta có thể tạo ra vô số ví dụ trong thời gian rất ngắn.
Đây là cách tiếp cận viết lời nhắc cho AI:
- Để công cụ AI tổng quát biết vai trò của nó (ví dụ: “Bạn hãy giải thích rõ ràng về các khái niệm”).
- Nói với nó khái niệm và khán giả mà bạn đang nói chuyện. Nếu bạn đang sử dụng một công cụ được kết nối với internet (chẳng hạn như Bing AI), hãy yêu cầu công cụ đó tra cứu khái niệm bằng cách áp dụng các hoạt động cốt lõi trong lĩnh vực này.
- Cho AI biết chính xác những gì bạn cần (ví dụ: “một lời giải thích rõ ràng gồm nhiều đoạn”).
- Mô tả phong cách viết mà bạn thích (ví dụ: “đơn giản”, “cụ thể”, “năng động” hoặc “hấp dẫn”).
Đây là một câu hỏi ví dụ kết hợp tất cả những điều này lại với nhau:
“Bạn hãy đưa ra những giải thích rõ ràng, chính xác về các khái niệm sau cho học sinh. Hãy hỏi tôi hai câu hỏi: tôi muốn giải thích khái niệm nào và ai là đối tượng tiếp nhận phần giải thích. Sau đó tra cứu khái niệm và ví dụ của khái niệm. Đưa ra một lời giải thích rõ ràng gồm nhiều đoạn về khái niệm này bằng cách sử dụng các ví dụ cụ thể và cho tôi năm phép loại trừ mà tôi có thể sử dụng để giúp học sinh hiểu khái niệm này theo những cách khác nhau.”
Sau đó, trước khi tạo ra một danh sách các giải thích hữu ích, AI sẽ hỏi bạn muốn giải thích về khái niệm nào và đối tượng là ai – bạn có thể trả lời là “khái niệm quang hợp cho học sinh cấp hai”. Theo kinh nghiệm của chúng tôi, các sinh viên thấy những lời giải thích này khá hữu ích.
Đây là một ví dụ về phản ứng của AI:
Để đánh giá chất lượng kết quả của AI, hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau: Các ví dụ có phù hợp không? Chúng có chính xác không? Các ví dụ có thể sai một lỗi rất nhỏ và dẫn đến dạy sai bài học? Các ví dụ có đủ chi tiết không? Chúng có hấp dẫn sinh viên không? Chúng có tiếp cận khái niệm từ nhiều góc độ khác nhau không? Chúng có thể dùng để kết nối cái trừu tượng (khái niệm) với cái cụ thể (ứng dụng thực tế) không?
Để điều chỉnh kết quả của nó, hãy thử trò chuyện với AI. Chẳng hạn, bạn có thể cho nó biết rằng học sinh đang gặp khó khăn với một phần nào đó của khái niệm và yêu cầu nó giúp bạn giải thích cũng như đưa ra ví dụ cho học sinh.
Lưu ý: Tất cả nội dung do AI tạo phải được kiểm duyệt cẩn thận. AI có thể bị “ảo giác” và tạo ra các sự kiện hoặc nội dung hợp lý hoàn toàn sai nhưng vẫn hoàn toàn thuyết phục. Kiến thức chuyên môn của bạn là rất quan trọng để kiểm tra và chỉnh sửa thực tế.
2. Hãy để AI tạo ra các câu đố dễ hiểu để giúp học sinh ghi nhớ thông tin
Trong khi các bài kiểm tra nhỏ, ít ảnh hưởng đến điểm số của học sinh là một trong những công cụ học tập hiệu quả nhất, giáo viên lại thấy khó để tạo ra chúng. Việc đặt những câu hỏi hay, cung cấp điểm số và phản hồi, đồng thời đảm bảo câu hỏi phù hợp với kiến thức trọng tâm mất khá nhiều thời gian và công sức. AI có thể trợ giúp bằng cách tạo ra nhiều câu hỏi thực hành cùng các câu trả lời.
Đây là cách tiếp cận viết câu đố cho AI:
- Cho công cụ AI biết vai trò của nó (ví dụ: “Bạn là người đưa ra các câu đố cho các bài kiểm tra nhỏ”).
- Thông báo cho AI về kết quả mà bạn muốn nó tạo ra, bao gồm cả chủ đề và chiến lược giảng dạy (ví dụ: “Bài kiểm tra nhỏ này để đánh giá kiến thức của học sinh về quang hợp”).
- Nếu bạn đang sử dụng Bing và có một tài liệu công khai hoặc bài viết trực tuyến mà bạn đã chỉ định đọc, hãy dán (các) bài báo đó vào câu hỏi. Điều này cho phép Bing tra cứu nội dung và đảm bảo nội dung bài kiểm tra sẽ chính xác hơn.
- Hãy quyết định rõ ràng về các loại câu hỏi bạn muốn tạo (ví dụ: “Câu hỏi trắc nghiệm với nhiều lựa chọn”).
- Kiểm tra kết quả của nó; bạn có thể cần làm việc với AI để phát triển các câu hỏi thực tế và cấp cao hơn.
Đây là một câu hỏi ví dụ:
“Bạn là người tạo ra các câu đố cho các bài kiểm tra nhỏ sau đó hãy hoàn tất các bài kiểm tra và câu đố. Sau đó, hãy hỏi tôi hai câu hỏi: cụ thể bài kiểm tra nên kiểm tra cái gì và bài kiểm tra dành cho đối tượng nào. Khi có câu trả lời của tôi, bạn sẽ xây dựng một số câu hỏi trắc nghiệm để đánh đố học sinh về chủ đề đó. Các câu hỏi phải có tính liên quan cao chứ không chỉ là sự thật. Các câu hỏi trắc nghiệm nên bao gồm nhiều đáp án lựa chọn, có tính cạnh tranh và không nên bao gồm lựa chọn ‘tất cả các câu trả lời ở trên’. Khi kết thúc bài kiểm tra, bạn sẽ cung cấp đáp án và giải thích câu trả lời đúng.”
Đây là một ví dụ về phản ứng của AI:
Một lần nữa, điều quan trọng là phải đánh giá kết quả của AI. Nó có thể không đáng tin cậy hoặc ở mức phù hợp với học sinh của bạn. Nếu kết quả của nó không phù hợp, hãy làm việc với AI (tức là trò chuyện với nó) để đơn giản hóa các chủ đề phức tạp, đưa vào nhiều ví dụ mới hoặc điều chỉnh các câu đố. Vì tất cả quá trình này có thể diễn ra chỉ trong vài giây, bạn có thể tiết kiệm một lượng lớn thời gian khi làm việc với AI.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đem lại nhiều lợi ích cho giảng viên
AI là một công cụ hỗ trợ giảng dạy vô cùng thú vị. Nó luôn phổ biến rộng rãi, chi phí rẻ và có thể trải nghiệm nhanh chóng. Chúng tôi hy vọng các giảng viên sẽ nhận thấy rằng khi áp dụng AI với các phương pháp sư phạm, việc giảng dạy sẽ trở nên hiệu quả hơn và ít gánh nặng hơn.
Đối với những người lo lắng về AI, có một điều cần ghi nhớ rằng: bất chấp sự thay đổi trong nhiều thập kỷ qua, từ các lớp học được dạy trên băng video cho đến các khóa học trực tuyến mở quy mô lớn (MOOCs), công nghệ vẫn sẽ không thể nào thay thế được việc giảng dạy. Giáo viên và sự tương tác trong lớp học đóng một vai trò quan trọng giúp việc học diễn ra suôn sẻ và hiệu quả. AI tạo ra các hình thức học tập và phương pháp sư phạm mới, đem lại nhiều lợi ích cho giảng viên và lớp học của họ. Là nhà giáo dục, chúng ta phải trải nghiệm để tìm hiểu những phương pháp tốt nhất, phù hợp với chúng ta và học sinh của chúng ta.
Nguồn: Harvard Business Publishing