Trong bối cảnh này, trí tuệ nhân tạo (AI) đã hỗ trợ các tổ chức phi giáo dục trong nỗ lực cung cấp cho người học những kỹ năng cần thiết để thành công trong trường đại học và hơn thế nữa. Đây cũng có thể là chìa khóa để tạo ra sự thay đổi lâu dài trong hệ thống giáo dục toàn cầu.
Sự hỗ trợ khi giáo dục toàn cầu bị gián đoạn
Trong một báo cáo gần đây về tác động của đại dịch đối với trường học và việc học tập, Trung tâm Từ thiện của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) đã phác thảo chi tiết những tác động đầy đủ của lệnh phong tỏa đối với học sinh, các hộ gia đình và giáo viên. Báo cáo đã kết luận với tuyên bố: “Covid-19 và việc đóng cửa trường học là một câu chuyện về sự bất bình đẳng ngày càng tăng”.
Báo cáo mô tả đại dịch đã và đang là sự gián đoạn lớn nhất mà các hệ thống giáo dục chứng kiến trong thế kỷ 21. Vào đỉnh điểm của làn sóng dịch đầu tiên, việc đóng cửa trường học đã ảnh hưởng đến hơn 90% tất cả người học trên toàn thế giới. Điều này đã đặt các nhà giáo dục vào một môi trường giảng dạy đầy thách thức và khiến hàng triệu hộ gia đình rơi vào tình trạng căng thẳng về kinh tế. Sự mất mát trong học tập và nguy cơ học sinh nghỉ học gia tăng, đặc biệt đối với những người dễ bị tổn thương nhất. Điều này có thể ảnh hưởng lâu dài đến tăng trưởng kinh tế trong tương lai cũng như sức khỏe thể chất và tinh thần của họ.
Các chính phủ đã cam kết tài trợ và công bố các chương trình mới trong nỗ lực giảm thiểu những xu hướng trên. Tuy nhiên, theo OECD, những đóng góp đáng chú ý nhất cho một nỗ lực mang tính toàn cầu nhằm bù đắp những tổn thất kéo dài qua nhiều đợt phong tỏa đã và sẽ tiếp tục là các tổ chức từ thiện, đặc biệt là tổ chức sử dụng công nghệ một cách hiệu quả.
Một nghiên cứu gần đây cho thấy, ít nhất 20,2 tỷ USD trong hoạt động quyên góp Covid-19 toàn cầu là do các nhà tài trợ lớn và giàu có giúp đỡ trong suốt năm 2020. Các quỹ công ty và các chương trình quyên góp của công ty chiếm 9,4 tỷ USD (44%) trong tổng số tiền tài trợ của Covid-19. Về mặt giáo dục, nhiều nhà tài trợ từ thiện đã giải ngân nhanh chóng các khoản tiền, chuyển hướng các nguồn lực đã cam kết sang các vấn đề mới và trong một số trường hợp, xác định lại chiến lược trung và dài hạn của họ.
Giải quyết bất bình đẳng nhờ AI
Phần lớn các quỹ trên đang được phân phối cho việc học tập có sự trợ giúp của AI, nhằm giảm bất bình đẳng do đại dịch gây ra. AI có thể là một công cụ mạnh mẽ để nâng cao trải nghiệm giáo dục của người khuyết tật hoặc các nhu cầu đặc biệt khác.
Chúng ta sẽ xem xét một số ví dụ về những gì đang diễn ra trong thế giới của AI và giáo dục phi lợi nhuận. Ví dụ, một giáo viên nhận thấy bằng cách ghép nối một ứng dụng toán học tương tác, cô có thể thu hút học sinh tốt hơn và giảm bớt sự lo lắng trong lớp học cho những em đang gặp khó khăn vốn có nguy cơ bị tụt hậu.
Một số cơ sở mới thành lập đã cam kết đương đầu với những thách thức giáo dục bằng cách tiếp cận tư duy công nghệ. Một ví dụ nổi bật về điều này là Quỹ Nick Maughan (NMF) do nhà đầu tư, nhà từ thiện người Anh Nick Maughan thành lập năm 2020. Quỹ này nhằm tăng cường thêm một loạt sáng kiến từ thiện trong giáo dục, môi trường và các chương trình hỗ trợ công dân cho các cộng đồng dễ bị tổn thương.
Trên các phương tiện truyền thông, ông Maughan nói về sự chênh lệch về trình độ học vấn, sự khác biệt về kết quả của học sinh có xuất thân giàu và nghèo. Vấn đề này đặc biệt nghiêm trọng ở Anh. Tại đây, sự phân chia giai cấp theo lứa tuổi đã tạo ra một hệ thống trường học với các nguồn lực và cơ hội khác biệt đến mức những người chỉ trích gay gắt nhất gọi nó là “phân biệt chủng tộc trong giáo dục”.
Maughan mang chuyên môn về mô hình thuật toán nhiều năm của mình vào vấn đề bất bình đẳng trong giáo dục bằng cách nghiên cứu và triển khai các kỹ thuật sử dụng AI để tạo ra một hệ thống giáo dục toàn diện bình đẳng hơn.
Cá nhân hóa kế hoạch học tập
Trong nghiên cứu của mình, Maughan phát hiện ra các thuật toán có thể được thực hiện trong môi trường lớp học để cung cấp cho học sinh kế hoạch học tập được cá nhân hóa theo nhu cầu. Mặc dù học tập dựa trên cá nhân hóa nghe có vẻ là giải pháp cuối cùng để cải thiện giáo dục trên toàn thế giới, nhưng nó chỉ hoạt động nếu học sinh nhận được sự hướng dẫn cá nhân hóa chất lượng cao như nhau. Điều này có nghĩa là giáo viên cần truy cập vào lượng lớn dữ liệu về mức độ học tập của học sinh tại mọi thời điểm.
Một ví dụ thành công là Hệ thống dạy kèm thích ứng (Adaptive tutoring system – ATS). Nó đã thu được kết quả to lớn, đặc biệt là trong lĩnh vực toán học và khoa học vốn khá dễ định lượng.
Một lĩnh vực thú vị khác mà mô hình thuật toán đã thực sự phát triển mạnh là trong lĩnh vực khai thác và truy xuất dữ liệu. Các nhà khoa học máy tính đã phát hiện các thuật toán để tìm ra học sinh có một số loại hành vi tiêu cực nhất định. Việc trả lại dữ liệu này để giúp giáo viên quyết định hoạt động hoặc xem phong cách học tập nào phù hợp nhất cho học sinh đó.
Trong bối cảnh trên, NMF đã tuyên bố dành nguồn lực để nuôi dưỡng các câu lạc bộ ngoài trường học, nhằm giúp người trẻ tuổi chuyển đổi thành công sang tuổi trưởng thành.
Sự chú trọng của NMF về sức khỏe thể chất và tinh thần được thông báo bằng dữ liệu và các mô hình thuật toán là một thành phần quan trọng để tạo cầu nối giữa người giàu và người trẻ nghèo phù hợp với khuyến nghị của OECD. Khuyến nghị này thừa nhận các tổ chức từ thiện cần hỗ trợ một cách tổng thể thay vì chỉ tập trung vào kết quả học tập của học sinh.
Các khuyến nghị khác của NMF nêu rõ cơ hội để các cơ sở xây dựng cầu nối giữa các bên liên quan như khu vực công, tư nhân và công nghệ, làm việc với các chính phủ để thực hiện các chiến dịch tựu trường, nâng cao nhận thức về giá trị và tầm quan trọng của các chương trình giáo dục có sự tham gia của công nghệ cho các chính phủ, các nhà tài trợ và cộng đồng địa phương.
