TS Dennis C. McCornac - Đại học Georgetown tại Qatar (Qatar) - chia sẻ tại hội thảo - Ảnh: TRỌNG NHÂN
Cách đánh giá sinh viên được nhiều chuyên gia bàn luận tại hội thảo quốc tế về AI trong lãnh đạo, quản lý giáo dục đại học, diễn ra ngày 14 và 15-10 tại TP.HCM.
Hội thảo do Trung tâm Đào tạo khu vực của SEAMEO tại Việt Nam (Bộ Giáo dục và Đào tạo) phối hợp ba tổ chức giáo dục quốc tế của Canada và Trung tâm SEAMEO về Giáo dục đại học và Phát triển tại Thái Lan tổ chức.
Hỏi trực tiếp để biết sinh viên hiểu đến đâu
TS Dennis C. McCornac - Đại học Georgetown tại Qatar (Qatar) - cho biết việc kiểm soát sinh viên sử dụng AI đến mức nào trong bài làm rất khó. Với bài tập dạng bài luận hay báo cáo, sinh viên có thể dùng công cụ AI tìm thông tin và trình bày lại. Sản phẩm hoàn chỉnh chưa đủ để xác nhận các bạn hiểu nội dung.
Vì thế bản thân ông đã quay lại thuyết trình trên lớp, thi vấn đáp, yêu cầu sinh viên trực tiếp trình bày và trả lời câu hỏi giúp giảng viên kiểm tra mức độ hiểu bài.
"Đừng đưa cho tôi câu trả lời. Tôi muốn biết bạn có hiểu câu trả lời hay không", ông McCornac thường nói với các sinh viên.
Ông nêu một nghịch lý rằng doanh nghiệp muốn người tốt nghiệp sử dụng AI thành thạo, nhưng việc dùng AI trong quá trình học khiến trường khó đánh giá năng lực thực.
Do vậy nhà trường nên dạy sinh viên sử dụng công cụ, đồng thời kiểm tra kiến thức và kỹ năng các em tự nắm được. Người học cần được tạo nhiều trải nghiệm để vận dụng kiến thức vào hoàn cảnh cụ thể.
Đồng tình, TS Justin Williams - Phó chủ tịch phụ trách học thuật Viện Công nghệ British Columbia (BCIT, Canada) - cho rằng nhiều đại học tại Canada đang xem lại cách kiểm tra, chấm điểm sinh viên vì AI đã có thể làm bài tập.
Theo ông, cấp bằng cũng có nghĩa là nhà trường xác nhận người tốt nghiệp có kiến thức và kỹ năng đáp ứng yêu cầu đào tạo. Vì vậy trường phải kiểm tra được sinh viên thực sự biết gì, làm được gì, kể cả khi các em dùng AI hỗ trợ bài làm.
Gần đây, BCIT đã thử nghiệm cấp 500 giấy phép sử dụng Copilot, trợ lý AI của Microsoft, cho giảng viên, lãnh đạo và nhân viên hành chính. "Giảng viên phải được chuẩn bị, bởi họ không thể dạy kỹ năng AI nếu bản thân chưa đủ năng lực và sự tự tin", ông nói.
Tuy nhiên, ông cho biết BCIT vẫn chưa có hướng dẫn chính thức về cách đánh giá sinh viên và xử lý các vấn đề trung thực trong học tập liên quan đến AI.
TS Justin Williams - Phó chủ tịch phụ trách học thuật Viện Công nghệ British Columbia (Canada) - chia sẻ những cách đánh giá học sinh khi sử dụng AI - Ảnh: TRỌNG NHÂN
Cho sinh viên ra quyết định, tìm lỗi thông tin với AI
TS Ralf St. Clair - Đại học Victoria (Canada) - lưu ý AI có thể giải thích đúng một quy tắc nhưng vẫn làm sai khi bắt tay vào thực tế. Chẳng hạn, một công cụ AI trình bày được cách gieo vần, nhưng bài thơ viết ra lại không tuân theo cách gieo vần ấy.
Tương tự, ông cho rằng quản lý đại học cũng có những việc cần cân nhắc từng trường hợp cụ thể. Khi tuyển nhân sự hay xét thăng tiến cho giảng viên, nhà trường cần xem cả đóng góp thực tế của mỗi người. AI có thể liệt kê các tiêu chuẩn, nhưng việc dựa vào đó để đưa ra quyết định vẫn cần con người xem xét.
Trong khi đó PGS.TS Huy Pham - RMIT Việt Nam - đặt vấn đề: sinh viên tìm thông tin dễ hơn nhờ AI, nhưng có biết dùng kiến thức ấy để giải quyết công việc sau khi tốt nghiệp?
Nhóm của ông đang phát triển các cách thức học và đánh giá qua một số nền tảng mô phỏng, để người học tập ra quyết định, nhận phản hồi và giải thích lựa chọn của mình.
Ví dụ, một nhóm sinh viên làm một nền tảng về tài chính, trong đó sinh viên đóng vai giám đốc tài chính, đưa ra quyết định theo các tình huống và quan sát ảnh hưởng đối với doanh nghiệp qua từng năm.
Các em sau đó phải trao đổi với giảng viên: vì sao chọn cách làm ấy, quyết định có hợp lý và có thể cải thiện ra sao. Ngoài ra, nhiều học phần còn "mời" các chuyên gia trong ngành nhận xét bài làm các em.
Theo ông, một cách đánh giá khác mà các giảng viên có thể thử là giao tình huống ngay tại lớp, trong đó nhiều thông tin được cố ý đưa sai để kiểm tra người học có phát hiện được lỗi hay không. Các nhóm sinh viên có thể dùng AI, nhưng trước những tình huống khó và phức tạp hơn, đòi hỏi các bạn phải tư duy nhiều hơn.
Phó chủ tịch TP.HCM: Dữ liệu nhiều nhưng phải kết nối, khai thác hiệu quảPhó chủ tịch UBND TP.HCM Trương Minh Huy Vũ cho rằng TP.HCM có lợi thế về doanh nghiệp công nghệ, nguồn lực và các giải pháp AI nhưng vẫn cần giải quyết bài toán kết nối, khai thác dữ liệu hiệu quả và bảo vệ thông tin cá nhân.