Công bằng trong giáo dục trước ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo

“

Tóm tắt:

Việc nghiên cứu các vấn đề công bằng xã hội liên quan đến AI là vô cùng cần thiết.

Công bằng trong giáo dục là việc đảm bảo quyền bình đẳng tiếp cận giáo dục cho mọi người: Giáo dục phổ thông miễn phí; không phân biệt đối xử; đảm bảo nội dung, phương pháp phù hợp với từng đối tượng.

Rủi ro về công bằng trong giáo dục bao gồm: Bất cân bằng giữa các thế hệ; định kiến trong dữ liệu huấn luyện; hộp đen AI; và bất bình đẳng trong tiếp cận giáo dục về AI.

Giải pháp: Ứng dụng AI trong giáo dục phải đảm bảo tôn trọng
phẩm giá của con người, quyền riêng tư, trách nhiệm giải trình và tính minh bạch.

Xu hướng nền tảng hóa, dữ liệu hóa, và thuật toán hóa giáo dục tại Việt Nam và trên thế giới

Trí tuệ nhân tạo (AI), một thuật ngữ do Giáo sư John McCarthy của Đại học Stanford đặt ra vào năm 1955 có nghĩa là “khoa học và kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh”, để nói về các hệ thống lập trình, máy tính hoặc máy móc để thực hiện các tác vụ, giải quyết vấn đề, học hỏi, suy nghĩ và tạo ra dự đoán thông minh [1]. Sự tăng trưởng về sức mạnh tính toán đã thúc đẩy nhu cầu và khả năng xây dựng các hệ thống AI trên toàn thế giới [2-4]. Với việc AI trở nên phổ biến hơn trong mọi mặt của đời sống từ việc làm, giáo dục, giải trí, chính trị v.v.., việc nghiên cứu về các vấn đề công bằng xã hội liên quan tới AI trở thành chủ đề vô cùng cần thiết.

Sự bùng nổ của ứng dụng AI trong giáo dục toàn cầu

Điều đầu tiên, AI trong giáo dục là một xu hướng tất nhiên trong kỷ nguyên mà nền kinh tế toàn cầu đang chịu chi phối to lớn của sự dồi dào về dữ liệu và sức mạnh tính toán. Những năm gần đây, các công ty khởi nghiệp AI chuyên về công nghệ giáo dục (EdTech) đang ngày càng lan rộng trên toàn cầu. Ví dụ, trong lĩnh vực AI đo lường cảm xúc, NEC, Tập đoàn điện tử ở Nhật Bản, đã tung ra công cụ AI vào đầu đại dịch toàn cầu để phân tích cảm xúc của những người tham gia hội nghị truyền hình hoặc các lớp học Zoom [5]. Hay công ty, 4 Little Trees, một hệ thống AI được phát triển ở Hồng Kông không chỉ đánh giá mức độ “chú ý” và “động lực” của học sinh mà còn dự đoán điểm số của các em [6].

Trong lĩnh vực luyện thi, tương tự như vậy, atama +, là công cụ AI dựa trên máy tính bảng (hiện được trang bị ChatGPT) có thể đánh giá mức độ hiểu, sai sót, lịch sử học tập, sự tập trung, v.v.. của học sinh theo thời gian thực và đề xuất chương trình giảng dạy ngắn nhất với hiệu quả học tập cao nhất. Tài liệu quảng cáo của công ty nói rằng sản phẩm của họ có thể được tìm thấy ở hơn 3.200 cơ sở giáo dục trên khắp Nhật Bản và có thành tích đã được chứng minh là giảm thời gian học tập của học sinh gấp sáu lần [7]. Một ví dụ khác là tại Trung Quốc, AI định hướng nghề nghiệp (AI vocationalisation) được các nhà hoạch định chính sách đặt vào vị trí là cốt lõi của nền kinh tế dựa trên dữ liệu (data-driven economy) trong tương lai [8].

AI trong giáo dục trong bối cảnh Việt Nam

Tại Việt Nam, trong bối cảnh hậu đại dịch COVID-19 và sau đó là cơn sốt toàn cầu về ChatGPT [9, 10], tiềm năng và thách thức của AI trong giáo dục đã bắt đầu được chú ý, thảo luận rộng rãi. Theo đánh giá của Báo Chính phủ, ứng dụng AI được nhận định có thể hỗ trợ rất nhiều phân mảng trong giáo dục: Sáng tạo nội dung thông minh; cá nhân hóa việc học tập; Tự động hóa các nhiệm vụ; Tự động hóa việc dịch các tài liệu giúp mức độ phổ cập cao hơn; hỗ trợ duy trì học tập từ xa và học tập suốt đời; hỗ trợ 24/7 với AI chatbots; giúp cảnh báo, giám sát trong việc coi thi.

Các ứng dụng AI đã và đang được đưa vào trong giáo dục ở tất cả các cấp, từ mầm non, đến tiểu học, đại học và sau đại học. Đã có một vài ứng dụng AI cho giáo dục trong nước và ngoài nước nổi lên và được sử dụng rộng rãi. Ví dụ, cộng đồng phụ huynh trường Tiểu học Jean Piaglet tại quận Cầu Giấy, Hà Nội đã chia sẻ, trao đổi kinh nghiệm và sử dụng ứng dụng IXL của Mỹ, một ứng dụng có khả năng tự động giới thiệu bài học toán, ngoại ngữ, và khoa học thường thức cho học sinh, dựa trên dữ liệu hành vi học tập của các bạn nhỏ.

Một ví dụ khác là ứng dụng Onluyen.vn là một ví dụ điển hình với khả năng cá nhân hóa lộ trình luyện thi, thuật toán của ứng dụng này có khả năng tạo ra hàng trăm nghìn lộ trình luyện thi cá nhân khác nhau [11]. Gần đây, ứng dụng ClassDojo, một ứng dụng được phát triển tại Thung lũng Sillicon, với gần 3 triệu người dùng đã có mặt trên hơn 180 nước, với mục tiêu quản lí hành vi của học sinh trong lớp học, cũng đã bắt đầu được áp dụng ở quy mô nhỏ trong việc học tiếng Anh tại một vài trung tâm ở Việt Nam [12]. Ngoài ra, được biết, đã có các trung tâm ngoại ngữ và du học tự mình phát triển các nền tảng hệ thống tự động hóa phục vụ cho việc quản lí học liệu, học sinh và nhân viên.

Có thể thấy, nhu cầu của xã hội và người học về ứng dụng của AI trong việc giúp luyện thi, học ngoại ngữ đã dẫn tới xu hướng nền tảng hóa, dữ liệu hóa, và thuật toán hóa giáo dục đã bắt đầu lan rộng. Hơn thế nữa, việc công nghệ tự động AI sẽ chi phối, hoặc có ảnh hưởng lên các tương tác giữa người và người là không thể tránh khỏi trong tương lai.

Tiềm năng của AI trong giáo dục trong việc giảm chi phí, giảm thời gian công sức định hướng cho học sinh, giúp người học giữ được sự chú ý v.v.. đã được nêu ra trong các ý kiến chuyên gia và trên truyền thông đại chúng. Tuy vậy, những xu hướng này đặt ra các vấn đề gì trong việc đảm bảo công bằng trong giáo dục?

Bài viết sẽ đi vào phân tích bốn khía cạnh rủi ro tiềm ẩn của ứng dụng AI trong giáo dục đối với việc đảm bảo sự công bằng xã hội (Hình 2): 1) Vấn đề về sự bất bình đẳng giữa các thế hệ; 2) Vấn đề về bất bình đẳng trong tiếp cận giáo dục về AI và robots; 3) Sự tồn tại của định kiến trong dữ liệu huấn luyện; 4) Vấn đề về hộp đen của thuật toán.

Bài viết đưa ra ý kiến về tầm quan trọng của yếu tố con người trong việc đảm bảo các giá trị công bằng và hài hòa khi đưa ứng dụng AI vào thực tiễn.

Giáo dục và công bằng xã hội trong bối cảnh của Việt Nam

Trong giáo dục, công bằng được xem là một khái niệm cốt lõi, thể hiện sự tôn trọng cơ bản đối với phẩm giá và quyền lợi của mọi cá nhân trong xã hội. Theo nghiên cứu của Lê Thị Vinh, công bằng xã hội trong giáo dục theo quan điểm của chủ nghĩa Mác-Lênin được thể hiện qua việc đảm bảo quyền bình đẳng tiếp cận giáo dục cho mọi người.

Nội dung cơ bản về công bằng xã hội trong giáo dục gồm: Giáo dục phổ thông miễn phí; không phân biệt đối xử; đảm bảo nội dung, phương pháp phù hợp với từng đối tượng; nhà nước thực hiện các biện pháp đảm bảo công bằng giáo dục [13]. Nói rộng ra, công bằng xã hội trong giáo dục đề cập đến trạng thái lý tưởng mà ở đó, tất cả mọi người đều có điều kiện bình đẳng để tiếp nhận tri thức và phát huy tiềm năng của bản thân, bất kể những đặc điểm về giới tính, chủng tộc, tín ngưỡng, hoàn cảnh xuất thân.

Công bằng trong giáo dục đòi hỏi phải loại bỏ tất cả những rào cản có thể ngăn cản cá nhân thụ hưởng quyền giáo dục. Điều đó có nghĩa là tạo ra sự bình đẳng giữa các cá nhân, nhóm xã hội trong khả năng tiếp cận tài nguyên, cơ sở vật chất giáo dục, trong các quy trình tuyển sinh và đánh giá kết quả. Cuối cùng, công bằng giáo dục nhằm mục đích xóa bỏ hoàn toàn sự phân biệt đối xử và bất bình đẳng giữa các cá nhân, góp phần xây dựng một xã hội công bằng, nhân văn, và tiến bộ.

Ở Việt Nam, Đảng và Nhà nước luôn đề ra mục tiêu đảm bảo sự tiếp cận bình đẳng về cơ hội học tập cho mọi người dân trên cơ sở phù hợp với điều kiện kinh tế - xã hội của đất nước. Nhưng công bằng không có nghĩa là cào bằng, Việt Nam vẫn có những chính sách đầu tư tạo cơ hội, điều kiện cho tiếp cận giáo dục với đồng bào dân tộc hoặc những nhóm học sinh nâng cao ôn luyện để tham gia các chương trình thi cấp Quốc gia và Thế giới. Những tư tưởng này đã được hiện thực hóa vào những văn bản pháp lý, các thể chế, và các chủ trương cũng như chính sách xuyên suốt các cấp, các ban ngành.

Ví dụ, trong Hiến pháp 2013, Điều 39 đã quy định: “Công dân có quyền và nghĩa vụ học tập”. Khoản 3 Điều 61 trong Hiến pháp 2013 cũng nêu rõ: “Nhà nước ưu tiên phát triển giáo dục ở miền núi, hải đảo, vùng đồng bào dân tộc thiểu số và vùng có điều kiện kinh tế - xã hội đặc biệt khó khăn; ưu tiên sử dụng, phát triển nhân tài; tạo điều kiện để người khuyết tật và người nghèo được học văn hóa và học nghề”.

Tại Hội nghị Bộ trưởng Giáo dục ASEAN+3 lần thứ 5, tháng 10/2022 [14], Bộ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo Việt Nam Nguyễn Kim Sơn, đã nhấn mạnh: “Giáo dục có chuyển đổi thế nào thì mục tiêu đầu tiên cần hướng tới đó là sự công bằng và một hệ thống giáo dục dễ dàng tiếp cận đối với mọi đối tượng người học”. Gần đây, Ủy ban Dân tộc đã ước tính tổng kinh phí thực hiện các chính sách đối với trẻ em, học sinh vùng dân tộc thiểu số và miền núi rơi vào khoảng 9.219 tỷ đồng; đối với sinh viên dân tộc thiểu số là khoảng 1.486 tỷ đồng. Hiện nay, vốn chính sách tín dụng ưu đãi đã được 400.485 học sinh, sinh viên sử dụng với dư nợ trên 11 nghìn tỷ đồng nhằm phục vụ học tập [15].

Nhận xét về tình hình giáo dục tại Việt Nam, tạp chí nổi tiếng của Anh - The Economist mới đây đã nhấn mạnh rằng Việt Nam hiểu giá trị của giáo dục và trẻ em ở Việt Nam được trải nghiệm một trong những hệ thống giáo dục tốt nhất thế giới. Bài báo trích xuất dữ liệu mới nhất từ Ngân hàng Thế giới cho thấy, xét về điểm học tập tổng hợp, học sinh Việt Nam không chỉ vượt trội so với các bạn cùng lứa ở Malaysia và Thái Lan mà còn vượt trội so với học sinh ở Anh và Canada, những quốc gia giàu hơn gấp sáu lần. Ngay cả ở Việt Nam, điểm số của học sinh cũng không thể hiện mức độ bất bình đẳng phổ biến giữa các giới tính và các khu vực khác nhau [16].

Trong bối cảnh trên, sự phát triển và ứng dụng của các thuật toán thông minh, để có thể phát huy những thành tựu đã đạt được tại Việt Nam, cần hạn chế những tác động tiêu cực đối với công bằng xã hội của các công nghệ 4.0. Phần tiếp theo đi sâu tổng quan và phân tích những thách thức đối với công bằng xã hội mà công nghệ AI đang đặt ra.

AI và những rủi ro về công bằng trong giáo dục

Theo bản chất, AI hoạt động dựa trên nguyên lý máy học từ dữ liệu nhằm tối ưu hóa những hàm mục tiêu do người lập trình đặt ra. Các thuật toán AI được thiết kế để phân tích các mẫu dữ liệu lớn, tìm ra các quy luật và mô hình ẩn bên trong chúng [17]. Thuật toán deep learning đằng sau ứng dụng GPT-4 được cho rằng là có tới hơn 100 nghìn tỷ tham số và được huấn luyện trên toàn bộ văn bản chính thống trên mạng và sách. Ngay cả những kĩ sư AI hằng đầu cũng không thể lường trước được output của thuật toán này [18]. Điều này đặt ra thách thức lớn cho việc ứng dụng đạo đức của AI, đặc biệt trong các lĩnh vực chạm tới sinh kế và cuộc sống của toàn dân như giáo dục.

Dưới đây là phân tích sơ khai về bốn thách thức chính liên quan tới công bằng và AI trong giáo dục.

Bất cân bằng giữa các thế hệ

Việc giáo dục đã bước vào thời đại của các hệ thống AI siêu năng đã tạo ra sự tương phản giúp các nhà nghiên cứu nhận rõ sự bất cân bằng giữa các thế hệ (generational unfairness). Vấn đề này đã trở thành một trong những trọng tâm của phê phán đối với công nghệ AI trong giáo dục cũng như trong đồ chơi của trẻ nhỏ [19, 20]. Cụ thể hơn, hai học giả Andrew McStay và Gilad Rosner, tại Anh, cho rằng sự bất bình đẳng xảy ra vì trẻ nhỏ có rất ít sự kiểm soát trong việc tuổi thơ của mình bị dữ liệu hóa và thuật toán hóa như thế nào. Ngược lại, người lớn có khả năng từ chối sử dụng công nghệ hoàn toàn hoặc tắt bỏ những chức năng mà mình không mong muốn [19, 20].

Có thể thấy, những quyết định trong sử dụng công nghệ AI của người lớn từ mức độ cá nhân, gia đình, và rộng hơn là cấp độ trường học và xã hội, sẽ có ảnh hưởng lớn tới cá nhân trẻ nhỏ. Trong khi đó, theo lẽ tự nhiên, trẻ nhỏ là bộ phận dễ bị tổn thương hơn theo hai nghĩa: Trẻ nhỏ dễ bị thao túng hơn (ví dụ như việc “đu trend” các trào lưu vô bổ) và ít năng lực tư duy trừu tượng hơn (ví dụ như khả năng hiểu một cách trừu tượng về những tổn thương tâm lí có thể gặp phải khi tiêu thụ những nội dung độc hại hoặc vấn đề về mất danh tính).

Như vậy, dù các sản phẩm công nghệ AI trong giáo dục có thể mang lại những lợi ích trước mắt về cá nhân hóa việc học, hoặc tạo thêm cảm ứng hơn cho người học v.v.. việc dữ liệu thu từ hành vi và cảm xúc hay lời nói của trẻ nhỏ được lưu trữ, xử lí, và chia sẻ như thế nào giữa các bên liên quan là vấn đề hệ trọng. Người lớn và các bên có thẩm quyền cần đưa ra những quyết sách hợp lí để đảm bảo quyền lợi của trẻ nhỏ, thế hệ chưa có khả năng tự quyết và đưa ra đồng thuận về cách dữ liệu cá nhân của mình cần được bảo vệ, lưu trữ, và xử lí như thế nào cho phù hợp với các chuẩn mực đạo đức, đặc biệt là về tính công bằng xã hội.

Bên cạnh đó, cũng cần phải nhấn mạnh rằng, việc thiết lập các quy chuẩn về sử dụng dữ liệu của trẻ nhỏ và vị thành niên sao cho phù hợp với mục tiêu chung của giáo dục, cũng như đảm bảo môi trường kinh doanh cạnh tranh lành mạnh giúp phát triển hệ thống sinh thái khởi nghiệp về công nghệ giáo dục cũng là một trong những mục tiêu quan trọng cần được lưu tâm [21].

Từ vấn đề về sự bất cân bằng trong quyền tự quyết giữa các thế hệ, ta có thể nhận thấy tầm quan trọng của Đảng và Nhà nước trong việc đưa ra định hướng đúng đắn nhằm khắc phục cho những khuyết tật và giúp định hướng thị trường [22-25].

Định kiến trong dữ liệu để huấn luyện

Một vấn đề khác có thể tạo nên sự bất bình đẳng của AI trong giáo dục là định kiến tồn tại sẵn có trong dữ liệu huấn luyện. Theo nhà xã hội học Massimo Airoldi (2021), ta có thể hiểu rằng các thuật toán vốn không phải thuần túy là sản phẩm của khoa học, mà còn là sản phẩm của quá trình xã hội [26]. Quy trình huấn luyện AI bao gồm các bước chính là thu thập dữ liệu, tiền xử lý, lựa chọn mô hình, huấn luyện mô hình và đánh giá mô hình [17]. Trong đó, khâu thu thập và lựa chọn và làm sạch dữ liệu đầu vào quyết định phần lớn đến kết quả hoạt động của AI. Nếu dữ liệu huấn luyện không có đủ tính đa dạng và bao trùm, không đại diện cho các nhóm đối tượng khác nhau trong xã hội thì rất dễ dẫn đến việc tiếp tục tái diễn các định kiến xã hội đang cần được loại bỏ [27, 28]. Ví dụ, tại Nhật Bản, dư luận xã hội đã rất quan tâm tới việc đảm bảo tính cân bằng giới trong dữ liệu huấn luyện của ứng dụng AI trong giáo dục và tuyển dụng cũng như hướng nghiệp [26]. Hoặc ví dụ, nếu dữ liệu huấn luyện chỉ lấy từ các trường thành thị có học sinh thu nhập cao, thì AI có thể có những đánh giá không công bằng đối với học sinh tới từ nông thôn.

Chính vì vậy, các kĩ sư AI cần có trách nhiệm trong việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng. Cân bằng dữ liệu về giới, tuổi tác, nhóm xã hội là điều cần thiết để đảm bảo AI không bị thiên lệch, từ đó góp phần bảo đảm tính công bằng trong ứng dụng. Đây cần được xem là yêu cầu số 1 khi huấn luyện AI cho bất kỳ mục đích nào. Sự thiếu đa dạng trong dữ liệu huấn luyện ban đầu có thể khiến AI vô tình khuếch đại thêm các khoảng cách và bất bình đẳng hiện hữu trong xã hội. Điều này vi phạm nguyên tắc cơ bản của giáo dục là cung cấp cơ hội bình đẳng cho mọi học sinh, không phân biệt đối xử.

Chỉ khi lựa chọn và xử lý dữ liệu đúng cách, AI mới có thể trở thành công cụ hỗ trợ hiệu quả cho giáo dục, góp phần xóa bỏ khoảng cách và thúc đẩy công bằng xã hội. Đó là trách nhiệm của cả các công ty công nghệ lẫn các cơ quan giáo dục khi đưa AI vào ứng dụng. Chỉ với sự chú trọng đúng mức đến cả đầu vào lẫn đầu ra, AI mới có thể trở thành công cụ hữu hiệu để thúc đẩy công bằng và bình đẳng trong giáo dục, không tạo ra sự phân biệt đối xử giữa các nhóm học sinh.

Hộp đen AI

Hộp đen (black box) là một trong những cơ chế hoạt động phổ biến của các hệ thống AI, đặc biệt là trong paradigm phổ biến nhất hiện nay: deep learning (học sâu) [29]. Theo cơ chế này, các thuật toán AI hoạt động cực kỳ phức tạp với hàng triệu thông số và mối liên hệ không thể giải thích được. Người dùng, thậm chí là các kĩ sư cũng chỉ biết được đầu vào và đầu ra của AI chứ không hiểu rõ bên trong hộp đen diễn ra các xử lý như thế nào.

Điều này tạo ra thách thức lớn khi áp dụng AI vào các lĩnh vực nhạy cảm như giáo dục. Bởi vì không hiểu được cơ chế hoạt động, rất khó để giám sát và kiểm soát được quá trình ra quyết định của AI. Chúng ta không thể biết chắc AI dựa trên căn cứ và nguyên tắc nào để đưa ra các dự đoán về kết quả học tập, khả năng của học sinh. Những sai sót, thiên vị tiềm ẩn cũng khó có thể phát hiện và khắc phục.

Điều này có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng là các hệ thống AI trở thành công cụ vô tình củng cố các định kiến giới tính, sắc tộc, giai cấp; hoặc thậm chí còn tạo ra sự phân biệt đối xử mới mà không ai có thể phát hiện ra được. Những điều này vi phạm nguyên tắc công bằng và bình đẳng mà giáo dục cần hướng tới. Không thể đảm bảo được sự công bằng là nguồn cơn cho sự mất đoàn kết, đồng thuận xã hội.

Chính vì vậy, khi áp dụng các hệ thống AI trong giáo dục cần đặc biệt lưu ý tới vấn đề minh bạch cơ chế hoạt động. Các công ty cung cấp AI cần công khai về cách thức vận hành của các thuật toán để các bên có thể giám sát. Đồng thời, cần có các cơ chế đánh giá độc lập để kiểm tra xem kết quả của AI có mang tính thiên vị hay phân biệt đối xử giữa các nhóm học sinh hay không. Chỉ có sự minh bạch về cơ chế hoạt động mới có thể khiến AI thực sự trở thành công cụ hỗ trợ hiệu quả cho một nền giáo dục công bằng.

Bất bình đẳng trong tiếp cận giáo dục về AI

Thực tế, do khoảng cách về điều kiện kinh tế - xã hội, các em học sinh thuộc gia đình khó khăn thường ít có cơ hội tiếp cận các nguồn lực về dữ liệu và công nghệ hiện đại như học sinh giàu có. Điều này khiến cho việc ứng dụng các công nghệ mới, trong đó có AI vào giáo dục lại trở thành đặc quyền của các em dân cư thành thị, học sinh trường nổi tiếng. Nhóm học sinh nghèo, vùng sâu vùng xa ít có cơ hội được tiếp cận những lợi ích mà AI có thể mang lại. Điều này cũng là sự tiếp nối của vấn đề bất bình đẳng về tiếp cận giáo dục phổ thông giữa các nhóm dân cư. Ví dụ: vấn đề tài chính là một cản trở dẫn đến hiện trạng con em của các gia đình nghèo phải bỏ học, nhất là ở cấp 3. Theo Báo cáo năm 2022 của UNICEF về giáo dục Việt Nam, tỷ lệ trẻ bỏ học ở cấp 3 nơi các gia đình nghèo trên toàn quốc là 47% trong khi tỷ lệ này ở các gia đình khá giả chỉ là 2% [30].

Khoảng cách này còn có nguy cơ bị kéo lớn thêm bởi ảnh hưởng của chính AI. Bởi vì thiếu tiếp cận dữ liệu và công nghệ, học sinh nghèo có nguy cơ bị “bỏ lại phía sau” trong môi trường giáo dục áp dụng nhiều công nghệ cao. Điều này khiến bất bình đẳng giàu nghèo trong giáo dục ngày càng gia tăng thay vì được thu hẹp.

Chính vì vậy, khi đưa AI vào ứng dụng trong lĩnh vực giáo dục, Chính phủ và các cơ quan giáo dục cần có chính sách đảm bảo mọi nhóm học sinh đều có cơ hội tiếp cận công bằng. Hỗ trợ các em học sinh nghèo vùng sâu vùng xa tiếp cận tri thức và công nghệ mới là việc cấp thiết. Chỉ khi tất cả học sinh đều có cơ hội bình đẳng, AI mới thực sự phát huy giá trị tích cực và không trở thành phương tiện để đào sâu thêm khoảng cách xã hội.

Lấy con người làm trung tâm trong thời đại công nghệ 4.0

Từ những phân tích trên, chúng ta nhận thấy ứng dụng AI có thể tạo ra những thay đổi tích cực cũng như làm xấu tình hình bất bình đẳng trong giáo dục. Và với bốn thách thức được xác định, sự hiện diện của con người trong mọi giai đoạn phát triển và triển khai AI vào giáo dục là vô cùng, dù là trong giai đoạn đang phát triển hiện nay hay là giai đoạn ứng dụng sau này [31].

Nguyên tắc xây dựng các thuật toán các giá trị như tôn trọng phẩm giá của con người, đảm bảo sự bao trùm, tính bền vững, cũng như quyền riêng tư, giữ vững trách nhiệm giải trình và tính minh bạch trong quá trình ứng dụng AI vào giáo dục là nền tảng cơ bản đảm bảo cho AI trong giáo dục giúp xã hội trở nên công bằng và tốt đẹp hơn.

Thiết nghĩ, từ góc độ cá nhân và gia đình, việc xây dựng một xã hội tốt đẹp lấy con người làm trọng tâm trong thời đại máy móc thông minh cần được bắt đầu từ giáo dục gia đình [32]. Điều này là để những giá trị truyền thống cốt lõi làm nên hồn cốt và bản sắc của dân tộc không bị phai nhạt trong nền kinh tế số bị chi phối của của các thuật toán mang tính cá nhân hóa.

Từ góc độ quản lí vĩ mô, các bên liên quan trong giáo dục cần đòi hỏi các công ty cung cấp AI phải công khai cơ chế hoạt động, cho phép kiểm định độc lập. Đồng thời, các chính sách và quy định cần yêu cầu các công ty AI tuân thủ các nguyên tắc công bằng, không phân biệt đối xử. Bên cạnh đó, là việc thiết lập các cơ chế để lên tiếng phản đối và khiếu nại khi xảy ra bất công. Chỉ khi AI hoạt động minh bạch và trách nhiệm, lợi ích mà nó mang lại mới vượt trội so với rủi ro, góp phần xóa bỏ khoảng cách, thúc đẩy công bằng xã hội.

Có thể thấy, việc nghiên cứu phát triển và ứng dụng AI vào giáo dục là những việc dài hơi cần có sự kế thừa và phát huy. Giống như trong giáo dục tại Việt Nam, Đảng và Nhà nước liên tục có các chương trình phát động những phong trào học tập với những kết quả hết sức tích cực [33], việc nghiên cứu và phát triển AI vào giáo dục cũng cần có những định hướng và chính sách hỗ trợ mang theo những tầm nhìn dài hạn và phát huy trên nền tảng của các thành tựu đã đạt được về giáo dục tại Việt Nam trong thời gian qua./.

“

Tài liệu tham khảo:

1. Manning, C. Artificial Intelligence Definitions. 2020.

2. Meserole, C. ORDER FROM CHAOS: Artificial intelligence and the security dilemma. 2018 [cited 2021 April 22]; Available from:
https://www.brookings.edu/blog....

3. Savage, N. The race to the top among the world’s leaders in artificial intelligence. Nature Index, 2020. S102-S104 DOI:10.1038/d41586-020-03409-8.

4. Fatima, S., et al. How countries are leveraging computing power to achieve their national artificial intelligence strategies. 2022 [cited 2022 August 4]; Available from:https://www.brookings.edu/blog....

5. Abe, K. and S. Iwata, NEC’s emotion analysis solution supports work style reform and health management. NEC Technical Journal, 2022.
2019(190109).

6. Crawford, K., Time to regulate AI that interprets human emotions. Nature, 2021. 592(167).

7. AI Smiley. AIを教育現場に活用するメリット・デメリットとは？導入事例を紹介 [What are the advantages and disadvantages of using AI in education?]. 2022 [cited 2022 September 24]; Available from: https://aismiley.co.jp/ai_news....

8. Knox, J., AI and Education in China: Imagining the Future, Excavating the Past. 2023: Taylor & Francis.

9. Ted Chiang. ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web. The New Yorker 2023 [cited 2023 July 7]; Available from: https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web.

10. Mantello, P. and M.-T. Ho, Losing the information war to adversarial AI. AI & SOCIETY, 2023.

11. Phủ, B.C. 7 ứng dụng nổi bật của AI trong giáo dục. 2023 [cited 2023 November 11]; Available from: https://xaydungchinhsach.chinhphu.vn/7-ung-dung-noi-bat-cua-ai-trong-giao-duc-119230808182319684.htm.

12. Tran, M., The application of Class Dojo to manage and motivate students for online classes during Covid-19 pandemic. VietTESOL International Convention Proceedings, 2023.

13. Le, T.V., Công bằng xã hội trong giáo dục theo quan điểm của chủ nghĩa Mác - Lênin. Tạp chí Công Thương, 2019. 9 (Tháng 5):p.168-172.

14. Báo ĐTĐCSVN. Chuyển đổi giáo dục phải hướng tới mục tiêu công bằng. 2022 [cited 2023 November 10]; Available from:https://dangcongsan.vn/giao-du...

15. Báo ĐTĐCSVN. Tạo sự công bằng trong giáo dục đào tạo cho người dân tộc thiểu số. 2023 [cited 2023 November 10]; Available from:https://dangcongsan.vn/bao-dam...

16. The Economist. Why are Vietnam’s schools so good?2023 [cited 2023 November 10]; Available from: https://www.economist.com/asia/2023/06... a,simply%20more%20effective%20at%20teaching.

17. Mitchell, M., Artificial intelligence: A guide for thinking humans. 2019, New York: Farrar Straus & Giroux.

18. Ray, P.P., ChatGPT: A comprehensive review on background, applications, key challenges, bias, ethics, limitations and future scope. Internet of Things and Cyber-Physical Systems, 2023. 3: p. 121-154.

19. McStay, A., Emotional AI and EdTech: serving the public good? Learning, Media and Technology, 2020. 45(3): p. 270- 283.

20. McStay, A. and G. Rosner, Emotional artificial intelligence in children’s toys and devices: Ethics, governance and practical remedies. Big Data & Society, 2021. 8(1): p. 2053951721994877.

21. Kozuka, S., AIの時代と法 [The age of AI and the law]. 2019: 株式会社岩波書店.Kindle Edition.

22. Vuong, Q.H., Meadering Sobriety. 2023: https://www.amazon.com/dp/B0C2TXNX6L/.

23. infocalypse: The importance of building a new culture for protecting the infosphere. AI & SOCIETY, 2023.

24. Pham, M.-C. and Q.H. Vuong, Kinh tế Việt Nam: Thăng trầm và đột phá. 2009: Nxb Chính trị quốc gia-Sự thật.

25. Vuong, Q.-H.,The (ir)rational consideration of the cost of science in transition economies. Nature Human Behaviour, 2018. 2(1): p. 5-5.

26. Mantello, P. and M.-T. Ho, Emotional AI and the future of wellbeing in the post-pandemic workplace. AI & SOCIETY, 2023.

27. Kitchin, R. and M. Dodge, Code/space: Software and everyday life. 2014: Mit Press.

28. Mantello, P. and M.-T. Ho, Why we need to be weary of emotional AI. AI & SOCIETY, 2022.

29. Ho, M.-T., et al., Affective computing scholarship and the rise of China: a view from 25 years of bibliometric data. Humanities and Social Sciences Communications, 2021. 8(1): p. 282.

30. Nguyen, K.T. Công bằng cơ hội trong giáo dục. 2023 [cited 2023 November 10]; Available from: https://tapchitoaan.vn/cong-bang-co-hoi-trong-giao-duc9016.html.

31. Melville, N.P., L. Robert, and X. Xiao, Putting humans back in the loop: An affordance conceptualization of the 4th industrial revolution. Information Systems Journal, 2022. n/a(n/a).

32. Nguyen, T.N.H., Giáo dục gia đình - Một trong những biện pháp cơ bản về xây dựng xã hội tốt đẹp ở Việt Nam hiện nay, in Kỷ yếu hội thảo khoa học quốc tế: Tư tưởng của Hồ Chí Minh và Rosa Luxemburg về xây dựng một xã hội tốt đẹp. 2023, NXB Đại học Quốc Gia Hà Nội: Hà Nội. p. 375-389.

33. Báo Nhân Dân. Xây dựng xã hội học tập, thúc đẩy việc học tập suốt đời cho mọi người dân. 2023 [cited 2023 November 10]; Available from: https://nhandan.vn/xay-dung-xa....

(Bài đăng ấn phẩm in Tạp chí TT&TT số 11 tháng 11/2023)