AI có thể cá nhân hóa việc học và mở rộng bất bình đẳng cùng lúc. - SAVA META

Một hệ thống AI có thể giải thích một khái niệm theo nhiều cách, hỗ trợ người học ngoài giờ và đưa ra nội dung phù hợp với tiến độ.

Đó là những khả năng đáng chú ý.

Nhưng một người học không có kết nối ổn định, phải chia sẻ thiết bị hoặc không biết dữ liệu của mình được sử dụng thế nào sẽ trải nghiệm cùng hệ thống theo một cách hoàn toàn khác.

Báo cáo AI and Education: Protecting the Rights of Learners của UNESCO đề nghị nhìn AI trong giáo dục từ quyền của người học, thay vì chỉ từ khả năng của công nghệ.

Cách tiếp cận này không phủ nhận đổi mới. Nó đặt ra một tiêu chuẩn rõ hơn: công nghệ chỉ thực sự mở rộng cơ hội học tập khi người học có thể tiếp cận, hiểu, sử dụng an toàn và được bảo vệ khỏi những tác động không mong muốn.

Khoảng cách AI bắt đầu từ khoảng cách kết nối

Theo UNESCO, vào năm 2024, gần một phần ba dân số thế giới, khoảng 2,6 tỷ người, vẫn chưa được kết nối Internet.

Các nhóm chịu ảnh hưởng lớn hơn bao gồm trẻ em gái, cộng đồng nông thôn, người khuyết tật và những người học thuộc nhóm yếu thế.

Khi giáo dục phụ thuộc nhiều hơn vào nền tảng số và AI, khoảng cách kết nối có thể chuyển thành khoảng cách về khả năng tiếp cận kiến thức, hỗ trợ và cơ hội.

Vì vậy, khả năng hoạt động trên thiết bị phổ biến, băng thông thấp, hỗ trợ đa ngôn ngữ và các tiêu chuẩn tiếp cận cần được xem là yêu cầu cốt lõi, không phải tính năng bổ sung.

Cá nhân hóa cần minh bạch về dữ liệu và giới hạn

AI có thể điều chỉnh nội dung dựa trên hành vi học tập.

Nhưng chính dữ liệu ấy cũng có thể bộc lộ năng lực, thói quen, khó khăn hoặc những thông tin nhạy cảm của người học.

Nếu người học và phụ huynh không biết dữ liệu nào được thu thập, được lưu trong bao lâu và ai có quyền truy cập, lợi ích cá nhân hóa sẽ đi cùng những rủi ro khó nhìn thấy.

Một hệ thống giáo dục có trách nhiệm cần thu thập dữ liệu tối thiểu, giải thích mục đích sử dụng và tránh biến dự đoán của AI thành một nhãn cố định về khả năng của người học.

Dự đoán có thể giúp đưa ra hỗ trợ. Nó không nên trở thành giới hạn đối với cơ hội học tập.

AI không tự đảm bảo chất lượng học tập

Một câu trả lời nhanh chưa chắc giúp người học hiểu sâu.

Nếu AI cung cấp đáp án mà không tạo cơ hội thực hành, phản biện hoặc nhận phản hồi, trải nghiệm có thể tăng tốc việc hoàn thành nhiệm vụ nhưng làm giảm khả năng hình thành năng lực.

Vì vậy, công nghệ cần được đặt trong thiết kế sư phạm: người học sẽ quan sát gì, thử điều gì, được phép sai trong phạm vi nào, nhận hướng dẫn lúc nào và giáo viên sẽ nhìn thấy tín hiệu nào để hỗ trợ.

Chất lượng không thể chỉ được đo bằng số câu hỏi người học đã đặt với AI.

Vai trò của giáo viên và tổ chức không biến mất

UNESCO kêu gọi một cách tiếp cận lấy con người và quyền của người học làm trung tâm, với các lớp bảo vệ về dữ liệu, đạo đức, quản trị minh bạch, tiếp cận toàn diện và trách nhiệm giải trình.

Trong thực tế, điều đó có nghĩa AI hỗ trợ thay vì che khuất trách nhiệm.

Giáo viên vẫn cần hiểu nguồn, kiểm tra nội dung và quyết định cách sử dụng phù hợp với mục tiêu học tập.

Tổ chức giáo dục cần có quy tắc rõ về lựa chọn công nghệ, đánh giá rủi ro, đào tạo người dùng, phản hồi sự cố và quyền khiếu nại.

Không thể chuyển toàn bộ trách nhiệm cho người học chỉ bằng một điều khoản chấp thuận.

Điều tổ chức giáo dục có thể rút ra

Điều kiện tiếp cận của người học cần được đánh giá trước khi quyết định nền tảng, thiết bị và mức độ phụ thuộc vào AI.

Tổ chức cũng cần xác định rõ dữ liệu nào cần thu thập, mục đích sử dụng và ai được phép truy cập; ưu tiên dữ liệu tối thiểu.

Cuối cùng, kết quả cần được đo bằng khả năng học, thực hành và mức độ hỗ trợ của giáo viên, thay vì chỉ đo thời gian sử dụng hoặc số lượt tương tác với hệ thống.