What does AI mean for education?

• AI có tiềm năng lớn trong việc chuyển đổi giáo dục bằng cách cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa, tăng tính tương tác và giúp giảm tải công việc cho giáo viên.
• Tuy nhiên, việc tích hợp AI cũng đặt ra những lo ngại đáng kể về gian lận và nguy cơ thay thế tư duy con người, đòi hỏi một sự phát triển cẩn trọng và có trách nhiệm.
• Thách thức cốt lõi là phát triển các công cụ AI được thiết kế có chủ đích cho giáo dục, nhằm khuếch đại khả năng của giáo viên và thúc đẩy sự tham gia sâu sắc của học sinh, thay vì chỉ phục vụ các tác vụ giao dịch đơn thuần.

• AI có thể giúp giảm tình trạng kiệt sức của giáo viên thông qua tự động hóa các tác vụ như lập kế hoạch bài giảng và chấm điểm.
• Công nghệ AI mang lại tiềm năng dân chủ hóa quyền tiếp cận dịch vụ dạy kèm 1 kèm 1 và học tập chất lượng cao, có khả năng nâng cao đáng kể kết quả học tập.
• Các nhà giáo dục cần tái đánh giá phương pháp dạy và nội dung học tập, tập trung vào việc phát triển tư duy phản biện và kỹ năng bền vững thay vì chỉ ghi nhớ thông tin.
• AI có thể tạo ra các trải nghiệm học tập tương tác cao, như mô phỏng, đóng vai với các nhân vật lịch sử, hoặc huấn luyện kỹ năng chuyên nghiệp.
• Việc đánh giá có thể chuyển đổi từ các bài kiểm tra truyền thống sang quy trình tương tác liên tục với AI, mang lại cái nhìn toàn diện hơn về sự hiểu biết của học sinh.
• Cần có một "lớp sản phẩm" (product layer) chuyên biệt được xây dựng trên nền tảng AI để hỗ trợ cả học sinh và giáo viên sử dụng công nghệ một cách hiệu quả, giảm thiểu gian lận và sự không chắc chắn.
• AI cho phép cá nhân hóa tài liệu học tập dựa trên sở thích riêng của từng học sinh, tăng cường sự gắn kết và động lực học tập.

• AI — Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo)
• tư duy phản biện — critical thinking
• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) — Large Language Model
• tác vụ — task
• gia sư 1 kèm 1 — one-on-one tutoring
• học tập cá nhân hóa — personalized learning
• kiệt sức của giáo viên — teacher burnout
• lớp sản phẩm — product layer
• kỹ năng bền vững — sustainable skills
• đánh giá qua lại — interactive assessment

Giới thiệu: AI và Giáo dục

Tôi rất không muốn thấy một tương lai mà giáo viên giao phó cho AI những phần mà tôi tin rằng thực sự tạo nên một nền giáo dục tốt, đó là những khía cạnh kết nối khi bạn thực sự hiểu học sinh của mình và có thể dành thời gian cho các em. AI có thể được sử dụng theo nhiều cách để giúp giáo viên có thêm thời gian thực hiện công việc đó. Và tôi rất hào hứng khi chúng tôi có thể làm việc với các tổ chức và thảo luận về những cách mà chúng tôi có thể khuếch đại kiến thức họ đã có.

Xin chào mọi người. Chúng ta ở đây để nói về chủ đề yêu thích của tôi: AI và giáo dục. Tên tôi là Drew Bent. Tôi lãnh đạo công việc của chúng tôi trong lĩnh vực giáo dục về các triển khai có lợi. Trước đây tôi là giáo viên toán cấp ba, bố mẹ tôi đều là nhà giáo dục. Tôi từng làm việc trong lĩnh vực giáo dục phi lợi nhuận và chắc chắn tự coi mình là một người học hỏi suốt đời.

Tham gia cùng tôi là những đồng nghiệp tuyệt vời của tôi, những người đang làm việc trong lĩnh vực giáo dục trên khắp tổ chức. Zoe, bạn muốn bắt đầu chứ? Rất sẵn lòng. Vâng, chào mọi người, tôi là Zoe. Tôi thuộc nhóm giáo dục của Anthropic và tôi hỗ trợ tất cả các đối tượng không chuyên về kỹ thuật, bao gồm việc giáo dục giáo viên và học sinh về cả sản phẩm của chúng tôi lẫn AI nói chung.

Chào mọi người, tôi là Maggie, người đã thành lập và hiện đang quản lý, hỗ trợ nhóm giáo dục nói trên, mà chúng tôi vẫn trìu mến gọi nội bộ là Bộ Giáo dục.

Chào mọi người, tôi là Efrem. Tôi là Quản lý Kỹ thuật Sản phẩm và cũng đã giúp xây dựng một số sản phẩm của chúng tôi cho giáo dục.

Tiềm năng và Rủi ro của AI trong Giáo dục

Vậy tôi nghĩ sẽ hữu ích nếu bắt đầu bằng câu hỏi: tại sao chúng ta lại thảo luận về giáo dục ngay từ đầu? Hoặc tại sao chúng ta lại làm việc trong lĩnh vực giáo dục ngay từ đầu tại một phòng thí nghiệm AI đa năng như thế này? Tất nhiên, tất cả chúng ta đều biết rằng tại Anthropic, chúng tôi rất quan tâm đến việc nghiên cứu cả tiềm năng lẫn rủi ro của công nghệ mà chúng tôi đang xây dựng. Tôi nghĩ giáo dục là một ví dụ hoàn hảo và là hiện thân của điều đó, bởi vì tất nhiên có những lợi ích to lớn như chúng ta sẽ nói đến trong cuộc chat này, nhưng cũng có rất nhiều lo ngại về tác động của AI trong giáo dục.

Và khi chúng tôi nghĩ về những lợi ích, chúng tôi nghĩ về – chúng tôi đã có nhiều cuộc chat với các bạn về cách AI có thể ngăn chặn tình trạng kiệt sức của giáo viên, cách nó có thể chuyển đổi và thực sự dân chủ hóa quyền tiếp cận việc học và dạy kèm chất lượng cao, cách nó có thể thay đổi cách giáo viên dạy và nội dung họ dạy.

Nhưng sau đó, tất nhiên, chúng tôi cũng thấy mặt khác của vấn đề, đó là tất cả các rủi ro và lo ngại mà giáo viên có về việc AI có thể dẫn đến nhiều gian lận hơn và thực tế là đang dẫn đến nhiều gian lận hơn, tất nhiên, nhưng cũng là những rủi ro mang tính hiện sinh hơn về việc làm thế nào để đảm bảo rằng những công cụ này thực sự nâng cao và bổ trợ tư duy của con người chứ không phải thay thế nó? Vì vậy, hy vọng của tôi cho cuộc chat này là chúng ta có thể đi sâu vào tất cả những sắc thái này, nhưng cũng nói về loại công việc thực tế mà chúng tôi đang làm tại Anthropic để giải quyết những vấn đề này.

Động lực Cá nhân tham gia Lĩnh vực Giáo dục

Vậy có lẽ để bắt đầu, tôi rất muốn nghe – tôi biết tất cả các bạn, tôi đã quen biết các bạn một thời gian, nhưng tôi không nhất thiết phải biết tất cả câu chuyện của các bạn về điều gì đã khiến các bạn quan tâm đến việc làm việc trong lĩnh vực giáo dục ngay từ đầu. Vậy Maggie, tôi rất muốn bắt đầu với bạn và điều gì đã đưa bạn đến với công việc này?

Chà, sở thích của tôi về giáo dục có hai khía cạnh. Tôi nghĩ về mặt chuyên môn, giáo dục và giao tiếp luôn là một phần trong mọi công việc mà tôi từng đảm nhiệm trước khi đến Anthropic. Và tôi nghĩ về mặt cá nhân, tôi có hai đứa con đáng yêu trong cuộc đời mình, và tôi đang vật lộn với những điều mà mọi phụ huynh khác đều phải đối mặt trong thời đại này: Tôi có thể làm gì để giúp nuôi dưỡng chúng trở thành những người tư duy thông minh, chu đáo và những cá nhân có tư duy phản biện khi chúng lớn lên trong thời đại AI? Một khía cạnh là mối quan tâm chuyên môn nhiều hơn và nơi tôi cảm thấy mình có thể tạo ra sự khác biệt. Và khía cạnh sau đó là một mối bận tâm cấp bách đối với cốt lõi của tôi với tư cách là người giám hộ của những tâm hồn trẻ thơ.

Còn bạn thì sao, Efrem? Chà, tôi bắt đầu sự nghiệp của mình trong giới học thuật. Tôi học vật lý, toán học, và tôi đã nghĩ rằng mình sẽ làm nghiên cứu phần lớn cuộc đời trước khi chuyển sang lĩnh vực công nghệ. Tôi đã từng dạy các lớp học khi ở MIT, tôi đã là một giảng viên kiêm nhiệm, vì vậy giáo dục là điều tôi luôn quan tâm. Khi nói đến AI và giáo dục, tôi có hai đứa con đang học đại học, vì vậy tôi lo lắng mỗi ngày về những gì chúng đang học, cách chúng học, và chúng sẽ làm gì sau khi tốt nghiệp. Tôi cũng rất đam mê về điều mà tôi chắc chắn chúng ta sẽ nói đến sau này: làm thế nào để các tổ chức xử lý AI trong giáo dục của họ. Vì vậy, có rất nhiều vấn đề ở đây vừa mang tính cá nhân, nhưng cũng hướng tới xã hội. AI có ý nghĩa gì đối với giáo dục là điều mà tôi thực sự quan tâm?

Ý tôi là, tôi nghĩ cả bạn và tôi đều có con, và điều đó là một trong những mối bận tâm cấp bách nhất khiến mọi thứ trở nên rất thực tế đối với bạn ngay bây giờ. Và tôi nghĩ rằng con của bạn đang ở tuổi đại học, vì vậy chúng đang cố gắng tìm ra con đường của mình. Còn con tôi thì nhỏ hơn, nhưng tôi thấy rằng rất sớm thôi, sẽ có những thời điểm quyết định quan trọng để bạn có thể bắt đầu nuôi dưỡng kiểu tư duy này. Và tôi cảm thấy nếu bạn không nắm bắt sớm, đó là lý do tại sao chúng tôi quan tâm đến giáo dục ở mọi lứa tuổi khác nhau, thì mọi thứ có thể trở nên khá tồi tệ và tích lũy, đúng không?

Vâng, tôi cảm thấy điều đó đã chạm đến rất nhiều lý do tại sao tôi bắt đầu tham gia vào giáo dục ngay từ đầu, đó là vì tôi có một niềm tin sâu sắc rằng giáo dục là một trong những điều quan trọng nhất mà chúng ta có thể làm để tạo ra sự thay đổi trong xã hội. Tôi nghĩ hầu hết mọi người đều đồng ý với điều đó. Và khi tôi chuyển từ bục giảng sang lĩnh vực công nghệ, đó là vì tôi muốn làm việc cho các tổ chức có thể thực hiện sự thay đổi đó ở quy mô lớn. Tôi nghĩ có một số điều trong hệ thống giáo dục của chúng ta mà tôi sẽ sửa nếu tôi có một cây đũa thần. Và tôi hy vọng rằng AI có thể giúp đẩy nhanh một số thay đổi đó theo hướng tốt hơn, nhưng cũng rất nhận thức rằng chúng ta có trách nhiệm đảm bảo rằng sự thay đổi đó diễn ra tốt đẹp hôm nay và cả trong 10 năm tới.

Có một câu nói tuyệt vời từ một giáo sư mà tôi đã trò chuyện tại một thời điểm nào đó, họ nói rằng tất cả các vấn đề trong giới học thuật đã tồn tại một thời gian với tư cách là một thể chế. Chỉ là AI là hàm bắt buộc khiến mọi người phải đối mặt với nó ngay bây giờ thay vì trì hoãn. Tôi đoán là dời gáo nước xuống đường, đúng không? Vâng. Vì vậy, tôi rất vui khi chúng ta đối mặt với các vấn đề của mình. Tôi chỉ vừa nhận ra rằng chúng ta có những bậc phụ huynh ở phía bên này. Chúng ta mang đến một trung tâm tốt cho những người tham gia của chúng ta ở đây.

Và vâng, tôi cũng nghĩ rằng về phần mình, bố mẹ tôi là nhà giáo dục. Vì vậy, tôi luôn ngưỡng mộ họ và muốn làm những gì họ đã làm.

Nghiên cứu về Cách sử dụng Claude trong Giáo dục

Nhưng tôi nghĩ điều quan trọng là phải đặt cuộc chat này dựa trên một số nghiên cứu mà tất cả chúng ta đã thực hiện ở đây. Và tôi nghĩ vào cuối năm ngoái, nhóm tác động xã hội của chúng tôi tại Anthropic đã thực hiện nghiên cứu về tất cả các cách người dùng đang sử dụng Claude và phát hiện ra rằng một số cách sử dụng hàng đầu là trong giáo dục. Tôi nghĩ chúng ta đã thấy điều này xuất hiện ở tất cả các chatbot ở một mức độ nào đó, nhưng tôi nghĩ đó cũng là một lời cảnh tỉnh đối với chúng tôi bởi vì điều thú vị là các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) này, như chúng ta đều biết, được xây dựng không phải để phục vụ giáo dục, mà chủ yếu là để trả lời câu hỏi. Chúng được tinh chỉnh theo cách đó. Chúng được thiết kế cho các tác vụ năng suất. Và sau đó, đây là một hiện tượng phát sinh thú vị, đó là chúng rất hữu ích cho giáo dục, đôi khi cũng có khả năng gây hại cho việc học của con người.

Vì vậy, chúng tôi bắt đầu đi sâu hơn vào điều đó. Nhưng tôi nghĩ điều nổi bật trong nghiên cứu là một thống kê luôn được nhắc đến là 47% tương tác của học sinh trên Claude là các loại tương tác trực tiếp, mang tính giao dịch với rất ít sự tương tác. Tôi biết trong phân tích của chúng tôi, chúng tôi coi dữ liệu đó như một lời cảnh tỉnh bởi vì, một lần nữa, chúng ta có tất cả những cách đáng kinh ngạc để sử dụng nó như một gia sư kiểu Socrates, nhưng sau đó lại thấy rằng trong một số trường hợp, mọi người chỉ đơn giản sử dụng nó để làm bài tập về nhà.

Và tôi biết với tư cách là một giáo viên, đối với tôi, tôi thường nghĩ về các kỹ năng nhận thức khác nhau mà tôi muốn học sinh của mình học. Và ở cấp độ cơ bản, đó có thể là những điều như ghi nhớ một sự thật và hiểu một số kiến thức. Nhưng sau đó bạn muốn cuối cùng đưa chúng lên mức độ tổng hợp và, bạn biết đấy, sáng tạo, tất nhiên, chúng ta gọi đây là phân loại Bloom. Nhưng điều chúng tôi thấy trong dữ liệu mà tôi nghĩ là hấp dẫn là chúng tôi bắt đầu nghiên cứu các tương tác của Claude trong các cuộc chat này và thấy Claude đang thực hiện tốt đến mức nào đối với các tác vụ nhận thức này. Và chúng tôi nhận thấy rằng Claude đang thực hiện ở các cấp độ cao nhất của việc sáng tạo và phân tích, mà một lần nữa, với tư cách là một giáo viên, đó là điều bạn muốn học sinh của mình làm.

Vâng, tôi nghĩ học sinh đang đảo ngược kịch bản theo một cách đáng lo ngại đối với chúng tôi với tư cách là nhà giáo dục. Và tôi không biết liệu điều đó nhất thiết phải là – tôi nghĩ phản ứng ban đầu là đó là một điều tồi tệ. Nhưng tôi nghĩ một phần điều tôi muốn thách thức chúng ta và thế giới suy nghĩ là, liệu có một phân loại mới nào mà đó là nền tảng. Và sau đó bạn có thể xây dựng dựa trên đó để tạo ra điều gì đó mới mà AI chưa từng có khả năng làm được.

Thay đổi trong Phương pháp Dạy và Học

Chúng tôi cũng đã khám phá cách mà các nhà giáo dục đang sử dụng nó và họ đang thử nghiệm nó cho các kế hoạch bài giảng tuyệt vời, chấm điểm. Tôi nghĩ có một giáo sư ở Northeastern đã nói với chúng tôi rằng họ sẽ không bao giờ giao một bài luận truyền thống nào nữa vì họ đã có quá nhiều học sinh nộp các bài tập được tạo bằng AI. Dù những bài này có phải từ Claude hay không, chúng tôi không biết. Nhưng tôi nghĩ điều đó đã đặt ra hàng loạt câu hỏi cho chúng tôi. Tôi cảm thấy bạn đã thực sự chạm đến hai trong số những điều chúng tôi thường nói với các nhà giáo dục, đó là AI đang thay đổi cả cách học của học sinh và cả những gì chúng cần học, đúng không?

Giống như tôi thực sự không biết liệu việc học sinh có cùng khả năng ghi nhớ như 10 năm trước có còn quan trọng hay không, bởi vì chúng có sẵn các công cụ AI hoặc trên lý thuyết thì chúng nên có sẵn các công cụ AI. Và sau đó, khi bạn đạt đến các cấp độ học thuật cao hơn, có thể có những kỹ năng mà chúng ta đang dạy hôm nay sẽ không còn quan trọng trong tương lai. Và vì vậy, đây là một thách thức lớn đối với giáo viên.

Tiềm năng của Trải nghiệm Học tập Tương tác và Hỗ trợ Cá nhân

Tôi rất muốn nghe từ tất cả các bạn. Điều gì khiến các bạn thực sự hào hứng về việc AI có thể thay đổi việc dạy và học?

Tôi nghĩ một điều thực sự nổi bật đối với tôi là trải nghiệm học tập tương tác. Tôi có một kỷ niệm rất sống động về thời tôi còn đứng lớp. Học sinh của tôi đã chơi một trò chơi mô phỏng virus được lập trình hoàn chỉnh. Chúng đóng vai virus và xâm nhập vào tế bào rồi nhân bản. Và mức độ tương tác mà tôi thấy từ lớp học ngày hôm đó không giống bất kỳ điều gì khác. Và tôi nghĩ hầu hết giáo viên đều đã chứng kiến điều gì đó tương tự. Nhưng tôi thực sự muốn bạn làm điều này ở quy mô lớn với bất kỳ môn học nào, đúng không? Hãy tưởng tượng bạn đang nói chuyện với một nhân vật lịch sử và giáo viên có thể đặt ra nhiều hàng rào bảo vệ cho điều này bằng các công cụ phù hợp.

Nhưng tôi rất hào hứng khi thấy lĩnh vực đó phát triển theo thời gian. Tôi nghĩ tính tương tác cũng rất thú vị đối với tôi. Có rất nhiều hỗ trợ bạn có thể nhận được từ AI mà về mặt nguồn lực thực sự khó để có được sự tương tác, đặc biệt là ở những vùng tài nguyên thấp, nơi mà nhiều học sinh không có quyền tiếp cận với một huấn luyện viên nghề nghiệp cá nhân có thể hướng dẫn bạn cách phỏng vấn đúng cách tại một tổ chức, đúng không? Và với sức mạnh của một AI như Claude, bạn có thể tải lên mô tả công việc, sơ yếu lý lịch của mình, v.v. và chỉ cần yêu cầu Claude giúp bạn đóng vai để thực hành những điều này. Tôi nghĩ có rất nhiều trải nghiệm đóng vai thú vị, hấp dẫn, cho dù là với một nhân vật lịch sử đã qua đời hay với một tình huống huấn luyện nào đó có thể thực sự giúp bạn vượt qua nhiều trải nghiệm mà một góc nhìn bên ngoài sẽ rất hữu ích, nhưng lại rất khó để tìm được người khác dành thời gian ngồi lại với bạn, đặc biệt ở những vùng có ít tài nguyên.

Liên quan đến điều đó, tôi rất hào hứng về cách giáo viên đang thay đổi các đánh giá của họ bằng cách sử dụng nó.

AI trong giáo dục và Học tập Cá nhân hóa

Vài tuần trước, tôi đã trò chuyện với một giáo viên. Có lần, tôi nghĩ là trong thời kỳ đại dịch, cô ấy đã dành thời gian qua Zoom để phỏng vấn trực tiếp tất cả học sinh và thực sự đánh giá họ một cách toàn diện hơn. Tuy nhiên, điều đó không thể mở rộng quy mô một cách hiệu quả và vì thế cô ấy đã ngừng làm. Nhưng rồi với các công cụ AI ra đời, cô ấy đã có thể sử dụng cùng một bộ tiêu chí và bắt đầu cho tất cả học sinh thực hiện các bài đánh giá qua lại với chatbot một cách thường xuyên. Sau đó, giáo sư, hay giáo viên, có thể xem xét và đánh giá họ dựa trên quá trình tương tác qua lại với AI.

Tôi nghĩ đánh giá là một cách ứng dụng AI rất thú vị. Tôi có thể hình dung trong tương lai, việc đánh giá sẽ không phải là một khoảnh khắc cụ thể mà là một quá trình tương tác liên tục với AI, giúp phát triển sự hiểu biết sâu sắc hơn về một khái niệm đại số, hoặc không. Một điều mà tôi thực sự hào hứng là AI có thể cung cấp học tập cá nhân hóa. Có một nghiên cứu về đào tạo gia sư 1 kèm 1. Và những gì họ phát hiện là, trung bình, một học sinh được đào tạo gia sư 1 kèm 1 tốt hơn 98% học sinh không được đào tạo gia sư 1 kèm 1 trong môi trường lớp học. Và đó là với con người? Chính xác, khó mở rộng quy mô. Một học sinh có thể chỉ được đào tạo gia sư 1 kèm 1 khoảng một giờ mỗi ngày. Với AI, bạn có thể được đào tạo gia sư 1 kèm 1 liên tục. Và điều đó có sẵn cho tất cả mọi người trên thế giới. Vì vậy, tôi nghĩ rằng điều đó có tiềm năng lớn để thay đổi thế giới và cách mọi người học.

Vâng, tôi đồng ý. Tôi nghĩ có rất nhiều thách thức khi mọi người xem xét các nghiên cứu đó và làm thế nào để tái tạo tốt nhất những điều đó. Nhưng tôi nghĩ đó là một kim chỉ nam rất hữu ích về những gì có thể đạt được nếu bạn có thể có một trải nghiệm gia sư rất cá nhân hóa nhưng cũng mang tính cá nhân. Hoàn toàn đúng. Mọi thứ ngày nay, chúng ta có thể có các lớp học được phân chia theo trình độ học sinh. Hoặc bạn tham gia một lớp AP, nếu bạn thuộc nhóm học sinh đó hoặc không. Nhưng mỗi học sinh có thể có hành trình riêng của mình. Những người có khả năng tiến bộ sẽ tiến bộ rất nhanh. Những người cần giúp đỡ có thể nhận được sự giúp đỡ cá nhân hóa đó.

Điều đó làm tôi nhớ đến một trường hợp sử dụng rất thú vị mà tôi đã nói chuyện với một giáo viên, nơi bạn luôn muốn đáp ứng học sinh ở nơi họ quan tâm nhất. Đó là một cách tiếp cận kiểu "câu chuyện khiêm tốn", nơi bạn hỏi: "Chủ đề yêu thích của bạn là gì?" và sau đó ghép nối tất cả các môn học với chủ đề đó. Điều đó thực sự khó mở rộng quy mô. Nhưng có một giáo viên tôi đã nói chuyện, cô ấy chỉ hỏi học sinh về những điều yêu thích của họ. Họ kể cho cô ấy một câu chuyện nhỏ. Và bây giờ, mỗi tài liệu học tập mà bạn có, với cùng các khái niệm toán học, thậm chí cùng các bài toán, nhưng mỗi tài liệu đều được tạo ra cho từng học sinh. Và nó chính xác theo sở thích của họ. Nó có một câu chuyện hấp dẫn đối với họ, những vấn đề mà họ thực sự quan tâm. Và cô ấy đã nhận thấy sự tăng lên trong sự tham gia của học sinh, chắc chắn rồi, bởi vì đột nhiên những học sinh này có một sợi dây xuyên suốt mỗi môn học trong lớp học, tự xây dựng theo một cách siêu cá nhân hóa theo sở thích của họ, điều mà nếu điều đó có trong mỗi lớp học, hãy tưởng tượng học sinh sẽ hòa mình vào đó như thế nào.

Thách thức và Giải pháp Sản phẩm trong Kỷ nguyên AI

Vậy bạn đang nghĩ gì về câu hỏi "Điều gì đáng học trong kỷ nguyên AI?" Với tư cách là một người làm phát triển sản phẩm, điều tôi thấy là sự thiếu vắng của một lớp sản phẩm có thể giúp cả học sinh và giáo viên sử dụng AI một cách rất hiệu quả. Ví dụ, lớp của con gái tôi đang học Python. Cả hai con tôi đều học khoa học máy tính. Vì vậy, rất phù hợp cho các kỳ thi của chúng khi viết Python, họ muốn chúng viết trên một mảnh giấy vì họ sợ gian lận. Lý do tại sao điều đó lại trở thành một thách thức lớn bây giờ là không có sản phẩm nào để học sinh sử dụng để học. Cũng không có sản phẩm nào để giáo viên sử dụng. Đó là một nhiệm vụ nhẹ nhàng như chấm điểm bài tập về nhà. Tất cả những điều này đều rất nhẹ nhàng so với những gì chúng ta có thể làm như một sản phẩm. Nhưng khi không có một sản phẩm có chủ đích được xây dựng trên nền tảng Mô hình ngôn ngữ lớn, điều đó bộc lộ rất nhiều sự không chắc chắn, nỗi sợ hãi và sự lạm dụng công nghệ mà chúng ta đang xây dựng. Vì vậy, quan điểm của tôi về vấn đề này là, chỉ với một chút hỗ trợ trong tư duy sản phẩm, rất nhiều sự không chắc chắn và gian lận có thể được giảm thiểu.

Kỹ năng Bền vững và Tư duy Phản biện

Một trong những điều tôi trăn trở là chúng ta có thể quay ngược lại từ việc các công việc đang thay đổi như thế nào và bắt đầu suy nghĩ về việc giáo dục đại học nên thay đổi ra sao. Nhưng khi chúng ta nghĩ về những đứa trẻ bằng tuổi con bạn ở cấp K12, đó là một câu hỏi thậm chí còn khó hơn về những kỹ năng bền vững nào mà chúng sẽ cần trong nhiều năm tới. Vì vậy, tôi không có câu trả lời, nhưng tôi luôn tìm đến bạn, bạn là người điều hành. Ôi trời, đó là một câu hỏi đầy thách thức. Tôi nghĩ rằng điều mà nhiều giáo viên tôi nói chuyện cùng đều đồng tình là nhiều kỹ năng bạn dạy cho những bộ óc trẻ về cách tư duy phản biện về thế giới xung quanh họ trong thế giới con người có thể được áp dụng khá tốt cho AI, đặc biệt là trong việc tư duy phản biện về những sự thật mà bạn được trình bày. Có một giai đoạn phát triển mà bạn chuyển từ việc tin tưởng mọi thứ mọi người nói với bạn sang việc bắt đầu suy nghĩ về những điều khác bạn cần biết để tin rằng điều này là đúng.

Với các con tôi, đó là một khuôn khổ gồm hai phần, trong đó phần một là tầm quan trọng của giáo dục. Tôi nghĩ điều đó quan trọng hơn bao giờ hết, nơi bạn không thể biết liệu một AI có kém về toán hay không, nếu bạn kém về toán hoặc bạn không thực sự biết câu trả lời đúng là gì, phải không? Chúng ta chưa đến giai đoạn mà AI luôn đáng tin cậy như một chiếc máy tính bỏ túi hay thứ gì đó. Và vì vậy, chỉ cần hiểu điều đó và nhấn mạnh rằng việc học, đọc, viết, khoa học, toán học và vân vân vẫn rất quan trọng. Và phần sau là phát triển chúng thành những người tiêu dùng thông tin có tư duy phản biện, nơi không chỉ là "đây là một sự thật được đưa ra cho tôi" mà là "tại sao lại như vậy, làm sao tôi có thể tin điều đó là đúng?" "Những lĩnh vực nào cần kiểm tra để đảm bảo rằng tôi có thể xác nhận những gì tôi đang học ở đây?" Và loại kỹ năng tư duy phản biện đó, bạn có thể phát triển từ rất sớm, bất kể đó là AI cung cấp thông tin cho bạn hay một người khác cung cấp thông tin cho bạn, loại tư duy phản biện đó tôi nghĩ là một trong những điều quan trọng nhất cần có ở độ tuổi sớm. Sự hoài nghi, tò mò và sự kết hợp.

Mô hình Học tập và Vai trò của Người lớn

Vâng, tôi muốn thêm vào điều đó vì tôi cảm thấy rất nhiều giáo viên và phụ huynh mà tôi nói chuyện đều cảm thấy áp lực rất lớn phải có câu trả lời và biết phải dạy con cái điều gì và biết cách tổ chức các bài học trong lớp học của họ. Và tôi nghĩ rằng trẻ em thông minh hơn chúng ta nghĩ rất nhiều. Vì vậy, có điều gì đó thực sự sâu sắc khi chỉ ngồi với các học sinh hoặc con cái của bạn và cùng học với chúng, hỏi AI một điều gì đó và sau đó cùng nhau đánh giá những gì xuất hiện từ đó, và để trẻ em suy ngẫm và xây dựng khuôn khổ riêng của chúng để tương tác với AI mà tôi nghĩ là thực sự, thực sự mạnh mẽ. Và tất cả chúng ta đều nghe nói, chúng ta không có câu trả lời. Do đó, không ai có. Rõ ràng là chúng ta đang làm việc rất chăm chỉ để tìm ra chúng. Nhưng tôi nghĩ rằng việc khuyến khích sự suy ngẫm đó ở mọi lứa tuổi, bất cứ nơi nào phù hợp với sự phát triển, là một trong những điều tốt nhất mà mọi người có thể làm ngay bây giờ. Bạn biết đấy, tôi khuyên bạn nên ngồi xuống với con cái của mình và cùng nhau xem AI, phải không? Hãy hỏi một câu hỏi và sau đó nói, "À, điều này được nói ra rất tự tin. Nhưng liệu điều đó có đủ khi ai đó nói điều gì đó tự tin không? Liệu điều đó có đủ để bạn tin điều đó không?" Và hy vọng câu trả lời là không, phải không? Bạn có thể kiểm tra điều gì khác? Bạn có thể tìm kiếm ở nơi khác không? Bạn cần thông tin gì để suy nghĩ về điều này và thực sự hiểu rằng điều đó đúng hay không? Bài tập đó, tôi nghĩ là vô cùng hiệu quả.

Và tôi nghĩ mặt ngược lại là để chứng minh việc không biết điều gì đó. Tôi nghĩ rằng nhiều lúc, việc thể hiện sự không chắc chắn và làm gương cho con cái khi bạn không biết điều gì đó. Quá trình tự mình tìm ra điều đó là gì? Phải không? Quá trình học hỏi của bạn là gì? Tôi nghĩ rằng điều tôi muốn truyền đạt cho con cái mình là việc tìm ra câu trả lời chỉ là khởi đầu của hành trình học hỏi của bạn. Và tôi nghĩ đối với nhiều trường học và tổ chức, việc tìm ra câu trả lời thực sự là những gì chúng ta đang kiểm tra bây giờ. Nhưng nếu chúng ta biến điều đó thành khởi đầu hành trình của một người, đặc biệt là học với AI, thì tôi nghĩ điều đó sẽ mở ra cả một chuỗi cánh cửa. Và vì vậy, vâng, ở nhà, tôi cố gắng cho thấy quá trình khám phá điều gì đó của mình và rằng người lớn không phải lúc nào cũng có câu trả lời. Trẻ em siêu thông minh và chúng có thể tự tìm ra câu trả lời theo những cách mà nếu chúng ta chỉ nói chuyện và đặt đúng câu hỏi, thì chúng sẽ có thể tự mình phân biệt điều gì là đúng và điều gì không, và không chỉ tin mọi thứ theo giá trị bề ngoài.

Vâng. Và tôi thích cách bạn diễn đạt điều đó, kiểu như làm mẫu cách giải quyết vấn đề đó. Làm mẫu sự không chắc chắn là một điều rất quan trọng. Tất cả chúng ta đều không chắc chắn. Vậy hãy tận dụng điều đó. Và chúng ta không làm điều đó đủ. Tôi nghĩ rằng chúng ta muốn thể hiện một kiểu tự tin. Và tôi nghĩ đôi khi điều đó có thể gây bất lợi cho sự phát triển của một đứa trẻ khi chỉ bảo chúng tin mọi thứ mọi người nói hoặc người lớn xung quanh chúng luôn biết họ đang nói gì, bởi vì tôi nghĩ điều đó mang lại cho chúng một cái nạng để không thực sự phải tự mình suy nghĩ về sự thật và tìm ra sự thật của riêng mình. Tôi nghĩ một điều vẫn không thay đổi là cách con người học hỏi. Phải không? Chúng ta học những điều cơ bản trước. Chúng ta học phép cộng, phép trừ và cứ thế xây dựng lên. Vì vậy, điều đó sẽ vẫn đúng cho dù chúng ta có AI để học hay AI thế hệ tiếp theo. Vì vậy, tôi nghĩ rằng nơi tôi thấy tôi không biết nghiên cứu đó là gì, nhưng dù sao đi nữa, chúng ta vẫn phải trải qua quá trình học hỏi này. Và tôi nghĩ vấn đề lớn hiện nay là bạn thực sự có thể sử dụng AI để nâng cao việc học của mình, để đạt được sự hiểu biết sâu sắc hơn.

Học tập Cơ bản và Sự thay đổi trong Lập trình

Vì vậy, sự không chắc chắn có thể theo hai cách khác nhau. Một cách là cá nhân, tôi học vật lý vì tất cả sự tò mò khi còn nhỏ. Vì vậy, nếu bạn là một người tò mò muốn tìm hiểu về thế giới, thì đây là một cơ hội tuyệt vời vì AI có thể dạy bạn bất cứ điều gì bạn muốn biết. Nhưng nếu bạn đang nghĩ về một nghề nghiệp, như điều gì sẽ xảy ra tiếp theo, làm thế nào để tôi kiếm sống, thì dù thế nào đi nữa, chúng ta cũng phải có khả năng sử dụng công nghệ AI để biến bản thân bạn + AI thành một nhân viên có năng lực hơn. Tôi đồng ý, mặc dù tôi nghĩ một số nguyên tắc cơ bản đang thay đổi về thứ tự chúng ta học các điều.

Một ví dụ tôi quay lại là bạn đã nói về lập trình và khoa học máy tính. Khi tôi học lập trình, có lẽ cũng tương tự như bạn, tôi đã dành 90% thời gian học khoa học máy tính để học cách viết mã và viết thuật toán. Và sau đó có lẽ 10% thời gian để học cách đọc mã của người khác và xem xét nó. Và bây giờ, tất nhiên, tại Anthropic, khi tôi lập trình với tất cả các tác nhân viết mã và Claude Code và tất cả những thứ đó, tôi dành có lẽ 10% thời gian để viết mã, nhưng 90% thời gian để đọc mã. Và điều đó đã khiến tôi tự hỏi, chúng ta thường học cách đọc trước khi viết, giống như trẻ em. Nhưng với lập trình, chúng ta thường dành nhiều thời gian hơn để viết và sau đó đọc. Và điều đó bắt đầu khiến tôi tự hỏi liệu chúng ta có cần xem xét lại một số nguyên tắc cơ bản đó hay không, và có lẽ một phần cốt lõi của giáo dục sinh viên khoa học máy tính nhập môn nên là suy nghĩ về việc đọc và có khả năng phân biệt mã tốt với mã xấu và tất cả những điều này. Vì vậy, tôi muốn chúng ta quay trở lại với những gì Anthropic đang làm ở đây. Tôi nghĩ điều đó quan trọng và tất cả chúng ta đều biết rằng chúng ta có trách nhiệm ở đây.

AI và Trách nhiệm Giáo dục

Chúng tôi đang xây dựng công nghệ này, thứ đang có tác động đến hệ thống giáo dục, mặc dù ban đầu chúng tôi không có ý định như vậy. Và vì thế, chúng tôi có trách nhiệm với tư cách là một công ty, một tập đoàn vì lợi ích công cộng, nhưng đặc biệt là với tư cách cá nhân làm việc trong công ty này, những cựu nhà giáo dục. Vì vậy, tôi nghĩ sẽ hữu ích khi thảo luận về những gì chúng ta đang làm? Chúng ta đang vật lộn với những điều gì? Tôi không biết Zoe hay Maggie có muốn nói về một số công việc chúng tôi đã làm với AI fluency không? Vâng, vâng, rất vui được bắt đầu. Tôi làm về nội dung giáo dục. Đó là một trong những cách chính mà tôi có thể tạo ra sự khác biệt trong lĩnh vực này. Một trong những điều tôi thực sự hào hứng là các khóa học AI fluency của chúng tôi. Chúng tôi đã hợp tác với hai giáo sư, Joe Feller và Rick Daken, những người đã xây dựng một khung công việc thực sự tuyệt vời về cách tư duy sử dụng AI. Và điều thú vị ở đây là chúng tôi đang lùi lại một bước từ các sản phẩm hiện có và việc prompting cũng như tất cả những hack mà bạn thấy ngoài kia có rất nhiều. Và đúng là có rất nhiều, đúng không? Nó khá choáng ngợp. Và chúng lỗi thời rất nhanh. Và mọi người tìm kiếm chúng. Vì vậy, ý tưởng ở đây là chúng tôi muốn cung cấp cho mọi người một công cụ mà họ có thể sử dụng để hiểu các tương tác mà họ đang có với AI và hướng tới các tương tác hiệu quả, năng suất, có đạo đức và an toàn. Đó là định nghĩa AI fluency.

Khóa học AI Fluency

Vì vậy, chúng tôi có khóa học cốt lõi này mà tôi nghĩ là khá tuyệt. Và sau đó, chúng tôi cũng đã tạo ra các khóa học mở rộng cho các nhà giáo dục và cho cả sinh viên, cũng như một khóa học dài hơn cho các nhà giáo dục quan tâm đến việc giảng dạy AI fluency. Và vì vậy, ý tưởng là bất kỳ ai tham gia một trong các khóa học này đều được trang bị tốt hơn để đánh giá các tương tác AI của chính họ. Tôi đã nói về việc học cùng với học sinh của bạn trước đó và sức mạnh của việc suy ngẫm về các tương tác AI của bạn. Và cốt lõi, đó thực sự là những gì khóa học này hướng tới. Nó chỉ nhắc nhở mọi người, giáo viên, học sinh, phụ huynh rằng họ có quyền tự chủ trong các tương tác AI của mình. Vì vậy, đó là một điều tôi rất hào hứng.

Vâng, tôi nghĩ điều thú vị về công việc AI fluency của chúng tôi là chúng tôi đang lùi lại để xem xét các nguyên tắc cơ bản. Khi chúng tôi bắt đầu công việc AI fluency này từ rất lâu trước đây, tôi không biết Drew có nhớ không, câu hỏi mà chúng tôi đang cố gắng trả lời là trong tất cả các mẹo vặt và những thứ tương tự, chúng được phát triển bởi những con người khác, đúng không? Và vì vậy, không phải Anthropic có siêu năng lực lớn hơn những người khác bên ngoài. Chúng tôi chỉ có một cách suy nghĩ khác để tiếp cận các mô hình. Và nó giống như, làm thế nào để bạn dạy tư duy đó cho ai đó? Bởi vì nó luôn luôn là trọng tâm. Giống như trong tất cả chúng ta. Nghe có vẻ sến sẩm, nhưng chúng ta có khả năng trở thành những người có tư duy phản biện tham gia vào điều này. Và tôi nghĩ đôi khi nỗi sợ hãi về việc phải làm đúng đã vượt qua khả năng của chúng ta để thử nghiệm. Và điều tôi yêu thích ở AI fluency là chúng tôi đang mở ra cánh cửa cho sự thử nghiệm và nói rằng, bạn có thể thử những điều này. Chúng có thể không hiệu quả với bạn. Và việc học khi chúng không hiệu quả với bạn, và khi bạn không nên sử dụng AI, cũng quan trọng như việc học khi bạn có thể sử dụng nó. Và có một điều mà chúng tôi thường nói trong nhóm giáo dục, mà tôi nghĩ rất phù hợp, đó là chúng tôi thà dạy một triệu người không sử dụng AI còn hơn là chứng kiến một tỷ người trở nên phụ thuộc vào công nghệ. Đúng không? Và trên thực tế, điều đó có thể khá khó khăn. Nhưng tôi nghĩ đó là một khởi đầu rất vững chắc. Tôi vẫn nhớ lần đầu tiên nghe bạn nói điều đó. Tôi rất hạnh phúc. Tôi biết mình đã đến đúng công ty vì ở đây, tôi không phải là một phòng thí nghiệm AI. Và tôi đã nói, vâng, tôi không nghĩ chúng ta nên sử dụng AI trong trường hợp này. Hãy dạy mọi người cách không sử dụng AI. Giống như cung cấp cho họ các công cụ để họ tự đưa ra quyết định đúng đắn. Đó là bầu không khí. Quay lại tư duy phản biện mọi lúc.

Learning Mode trên Claude

Nhưng tôi nghĩ, tất nhiên, một phần của nó là giáo dục và đào tạo và nhận thức. Nhưng chúng tôi cũng đang xây dựng sản phẩm và mô hình được sử dụng trong thực tế. Và vì vậy, tôi nghĩ công việc mà Ephraim và nhóm của bạn đã làm về learning mode là một phần rất quan trọng trong đó. Vì vậy, chúng tôi rất muốn bạn chia sẻ thêm về cách nó ra đời. Learning mode là một tập hợp các tính năng định vị Claude như một gia sư cho sinh viên. Sinh viên có thể vào, ví dụ, tải bài tập của họ lên. Và thay vì trả lời các câu hỏi một cách rõ ràng, nó sẽ giúp sinh viên thông qua tài liệu được đề cập trong lớp học của họ. Nó sẽ hướng dẫn họ cách trả lời câu hỏi. Nó sẽ kèm cặp họ. Nó cũng sẽ giúp họ chuẩn bị cho các kỳ thi, ví dụ, bằng cách hiển thị flashcard dựa trên nội dung mà họ đã tải lên. Thực ra nó rất giống với một hiệu ứng từ cơ sở. Rất nhiều người trong công ty rất đam mê giáo dục và muốn thêm các công cụ giáo dục vào dòng sản phẩm chính.

Vậy learning mode là gì, những gì chúng tôi đã làm là thêm, thực sự là những tính năng nhỏ ở đây và ở đó, nhưng sau đó điều chỉnh ứng dụng Claude để thực sự giỏi trong việc giúp sinh viên học tập. Cùng với đó, chúng tôi cũng đã thêm một vài tính năng nữa như mở rộng số lượng nội dung bạn đưa vào dự án, để ngày càng nhiều nội dung có thể được đưa vào đó, kết nối với các hệ thống quản lý lớp học, để nội dung có thể luân chuyển rất dễ dàng. Vì vậy, đó chỉ là điểm khởi đầu và giống như hình dung nó có thể trở thành gì trong tương lai. Tôi nghĩ điều thú vị là một số nghiên cứu ban đầu dẫn đến learning mode là chúng tôi đã phỏng vấn sinh viên đại học và chúng tôi biết rằng các nhà giáo dục muốn một dạng learning mode nào đó. Họ liên tục nói, learning mode của bạn ở đâu? Và tôi thấy giống như, được thôi, bây giờ chúng ta phải tiếp tục xây dựng nó. Nhưng thực sự chính sinh viên đã thực sự làm rõ điểm này cho chúng tôi bởi vì tất nhiên họ đã sử dụng một từ khác, đó là "brain rot" (thối não), nhưng chúng tôi nghe họ nói về "brain rot" và họ nhận ra rằng trong ngắn hạn, họ có thể sử dụng chatbot AI để giúp họ hoàn thành bài tập. Nhưng khi nói đến việc thực sự ôn thi giữa kỳ và hiểu cũng như ghi nhớ các khái niệm, họ muốn một phiên bản của Claude mà họ không phải prompt theo mọi cách khác nhau. Chính xác. Họ không muốn chỉ đưa cho nó một bài tập, nó chỉ đưa ra câu trả lời. Và họ nói ngay cả bài tập, nó hướng dẫn bạn qua các câu trả lời. Nếu họ đang ôn thi cuối kỳ, bạn chỉ có thể cho họ xem flashcard giúp họ ghi nhớ và học nội dung. Vì vậy, đó là learning mode. Nó hoàn toàn thay đổi giao diện trong Claude để tập trung vào việc học. Và phiên bản đầu tiên này mất bao lâu để xây dựng? Phiên bản ban đầu mất rất ít thời gian. Đây là một số người cực kỳ đam mê thêm khả năng này. Chúng tôi mất khoảng hai tuần từ đầu đến cuối và thật tuyệt vời. Thật đáng kinh ngạc.

Hợp tác với các Tổ chức Bên ngoài

Vâng, khía cạnh khác của vấn đề này tất nhiên là chúng ta có thể thực hiện các chương trình đào tạo này, chúng ta có thể cải thiện sản phẩm và mô hình của mình. Nhưng sau đó, tất nhiên, là làm thế nào để chúng ta hợp tác với thế giới bên ngoài? Chúng ta chỉ là một công ty công nghệ. Chúng ta là một phần nhỏ của hệ sinh thái rộng lớn hơn này. Và vì vậy, bạn đã thực hiện rất nhiều công việc mà chúng ta đã làm trong việc hợp tác với các tổ chức như Hiệp hội Giáo viên, AFT, rất muốn nghe thêm về những gì diễn ra trong các mối quan hệ đối tác đó và tại sao chúng ta lại tập trung vào chúng nhiều như vậy?

Vâng, ý tôi là, cả bạn và tôi đều như vậy. Nhưng vâng, tôi nghĩ một lần nữa, điều chúng tôi rất hào hứng là chúng tôi có kinh nghiệm trong lớp học của mình khá lỗi thời. Tôi đã ở trong lớp học trước COVID. Giống như tôi biết nó rất khác so với ứng dụng miễn phí của họ. Ứng dụng miễn phí. Ứng dụng miễn phí. Ứng dụng miễn phí. Ứng dụng miễn phí. Giống như họ chi tiêu không còn quan trọng nữa. Nhưng chúng tôi có thể hợp tác với các tổ chức này để học hỏi từ các giáo viên đang thực sự trong lớp học và các giáo sư trong các trường đại học để hiểu các vấn đề thực sự mà họ đang gặp phải trong trường học của họ và những lợi ích thực sự như những điều đang diễn ra rất tốt và dựa vào cả hai điều đó cho dù đó là với tài liệu giáo dục để đào tạo giáo viên hay các giải pháp sản phẩm mang lại cho họ nhiều quyền tự chủ và công cụ hơn. Và vì vậy, vâng. Cốt lõi của điều này là đây là một vấn đề tập thể, phải không? Giống như một vấn đề tập thể trên toàn nhân loại. Và chúng ta còn lâu mới biết mọi thứ chúng ta cần để giúp giải quyết vấn đề này. Tôi nghĩ rằng sợi dây xuyên suốt trong tất cả công việc của chúng ta là đưa nhiều người hơn vào cuộc trò chuyện. Giống như bạn có thể cho đủ người tham gia các khóa học AI Fluency, hy vọng của chúng ta là sau đó họ mang kiến thức đó đến các tổ chức của họ và bắt đầu những cuộc trò chuyện này. Và như Zoe đã nói trước đây, sinh viên thực sự thông minh và họ cũng thực sự muốn không bị "brain rot". Một số phản hồi tốt nhất mà chúng ta nhận được đến từ những người dùng sinh viên của chúng ta, những người mà tôi nghĩ đôi khi chúng ta không ghi nhận họ, chúng ta nghĩ rằng họ chắc chắn sẽ muốn gian lận với điều này. Nhưng đó là một vấn đề thể chế chứ không nhất thiết là một vấn đề động lực của con người.

Triết lý Phát triển Sản phẩm của Anthropic

Tôi nghĩ rằng phản hồi tốt nhất của chúng ta từ tất cả những người dùng sản phẩm của chúng ta chỉ ra rằng họ không muốn sự phụ thuộc vào các mô hình này. Họ muốn cảm thấy rằng khả năng của chính con người họ được tăng cường và cải thiện nhờ sự hợp tác với AI. Vì vậy, tôi rất tự hào về chúng ta nói chung trong các sản phẩm của mình vì không tối ưu hóa cho các chỉ số tương tác tiêu chuẩn mà chúng ta không cố gắng tối ưu hóa cho retention (duy trì người dùng) hay thời gian bạn dành cho sản phẩm hoặc sự phụ thuộc vào sản phẩm. Và chúng ta đưa ra các quyết định về sản phẩm tích cực, ngay bây giờ và trong tương lai, đôi khi thực sự khuyến khích tư duy tăng cường (augmented thinking) lớn hơn hoặc khuyến khích những lúc bạn không sử dụng AI hoặc như bọn trẻ gọi là "touch grass" (tương tác với thế giới thực). Đúng không? Vì vậy, tôi rất hào hứng khi chúng ta tiếp tục đi theo con đường đó. Vâng, và thực ra đó là một trong những điều đáng ngạc nhiên nhất đối với tôi khi gia nhập Anthropic là nó không phải là một công ty tối ưu hóa tăng trưởng. Đúng không? Giống như hầu hết các công ty SaaS muốn tối ưu hóa cho người dùng, retention (duy trì người dùng), tất cả những thứ này. Và nó có một cái nhìn rộng hơn nhiều về thành công trông như thế nào trong các sản phẩm của chúng ta mà tôi nghĩ là thực sự thú vị. Trong quá trình phát triển sản phẩm của chúng ta, không chỉ thông qua các sáng kiến giáo dục hướng tới tương lai mà còn cho mọi thứ khác chúng ta xây dựng. Vâng, không phải là giữ cho người dùng tương tác với sản phẩm. Điều này thực sự là về việc làm cho AI có lợi khi được triển khai và tác động đến xã hội.

Lựa chọn có chủ ý về việc sử dụng AI và vai trò của giáo viên

Tôi nghĩ chúng ta đã đề cập rằng mọi quyết định về việc sử dụng AI ở đâu đó hay không đều là một lựa chọn có chủ ý. Tôi nghĩ chúng ta đang trên con đường tạo ra AI ở mọi nơi. Hy vọng rằng công việc mà chúng ta làm với tư cách một công ty, những sản phẩm chúng ta tạo ra và những lựa chọn chúng ta đưa ra để xây dựng sản phẩm theo những cách nhất định có thể làm gương và cũng mời mọi người nhận ra rằng mọi thứ đều là một lựa chọn có chủ ý, và đôi khi việc chọn không làm gì cũng tốt, thậm chí tốt hơn. Tôi không muốn thấy một tương lai nơi giáo viên thuê ngoài cho AI những phần mà tôi nghĩ thực sự tạo nên nền giáo dục tốt, đó là những mảnh ghép kết nối, khi bạn thực sự hiểu học sinh của mình và có thể dành thời gian cho chúng. AI có thể được sử dụng theo nhiều cách để nhiều giáo viên có nhiều thời gian hơn để làm những công việc đó. Và tôi rất hào hứng khi chúng ta, theo thời gian, sẽ nói chuyện với các tổ chức và thảo luận với họ về những cách chúng ta có thể khuếch đại kiến thức mà họ đã có. Các chuyên gia mà chúng ta hợp tác thường có một ý kiến khá rõ ràng về việc khi nào AI đang gây hại tích cực đến kết quả giáo dục, và nhiệm vụ của chúng ta chỉ là lắng nghe và cố gắng thực hiện điều đó trong các sản phẩm hoặc chương trình giáo dục của mình.

Những thách thức và bất định trong giáo dục AI

Chúng tôi đã nói rất nhiều về quan điểm cá nhân của chúng tôi về giáo dục AI, về những gì chúng tôi đang làm với tư cách một công ty, nhưng chúng tôi chắc chắn chưa giải quyết được nó. Vậy những điều chúng tôi vẫn chưa chắc chắn là gì? Tôi tò mò muốn nghe ý kiến của các bạn về điều này, những điều chúng tôi vẫn đang cố gắng tìm hiểu là gì? Tôi nghe thấy một vài điều khá khác biệt, nhưng một điều chúng ta đã đề cập trước đó là AI đang thay đổi những gì bạn cần dạy. Bạn đã đề cập đến coding. Chúng tôi khá chắc chắn rằng các chương trình giảng dạy coding sẽ trông rất khác trong năm năm tới. Tôi quan tâm muốn xem mọi thứ bắt đầu thay đổi như thế nào và liệu có bất kỳ framework hoặc bất cứ điều gì chúng ta có thể phát triển để giúp các học giả trong các lĩnh vực này hiểu được những loại kỹ năng nào có thể được tăng cường nhiều hơn trong tương lai, và những loại kỹ năng nào sẽ cần sự hỗ trợ bổ sung của con người như đánh giá hoặc quản lý. Tôi nghĩ chúng ta đang bắt đầu hiểu điều đó trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, nhưng vẫn còn rất sớm và chúng tôi biết điều này sẽ ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực hơn, đặc biệt là trong giáo dục đại học. Đó là điều tôi quan tâm.

Tôi nghe thấy rất nhiều lo ngại ở cấp K-12 về các công cụ khác nhau và cố gắng hiểu điều gì sẽ xảy ra với dữ liệu khi bạn đưa nó vào các công cụ đó. Và tôi nghĩ hiện tại đang có sự bùng nổ lớn của các công cụ AI trong các lớp học, và giáo viên cùng quản trị viên thực sự bị quá tải vì những lý do rất chính đáng. Có rất nhiều khái niệm thực sự mới mẻ đối với mọi người, có những yếu tố về quyền riêng tư dữ liệu (data privacy) là mới và khó hiểu. Vì vậy, tôi thực sự quan tâm muốn xem bối cảnh đó sẽ phát triển như thế nào, liệu chúng ta có cần thực sự đẩy mạnh giáo dục về quyền riêng tư dữ liệu để mọi người có thể đánh giá tốt hơn bối cảnh hay không, hay liệu chúng ta có bắt đầu thấy những người chiến thắng rõ ràng trong không gian này. Tôi thực sự quan tâm muốn xem điều gì sẽ xảy ra ở đó.

Tôi nghĩ ngoài ra, công nghệ thực sự đang thay đổi rất nhanh trong thời gian gần đây. Vì vậy, một trong những lo ngại và tôi không chắc nó sẽ diễn ra như thế nào theo thời gian là các tổ chức sẽ thích nghi ra sao. Họ thường di chuyển chậm và được xây dựng có chủ ý theo cách đó, trong khi tốc độ thay đổi của công nghệ lại rất nhanh chóng. Thật khó để dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong sáu tháng hoặc một năm tới. Vì vậy, tôi nghĩ tốc độ thay đổi mà các tổ chức thường thích nghi với công nghệ mới là một lĩnh vực mà tôi đang suy nghĩ. Tôi nghĩ rằng ở khắp mọi nơi, mọi tổ chức đều cảm thấy áp lực lớn phải làm điều gì đó với AI thay vì không làm gì. Và tôi không biết làm thế nào để cân bằng hoặc giúp các tổ chức cân bằng thực tế là áp lực đó là có thật, nhưng khi nói đến giáo dục đặc biệt, việc di chuyển nhanh và phá vỡ mọi thứ không phải là một lựa chọn. Và điều đó thật sự thách thức đối với cả giáo viên cá nhân và toàn bộ tổ chức nói chung.

Gỡ rối giáo dục và vai trò của AI

Tôi gọi đó là sự tháo gỡ (unbundling) của giáo dục. Một là chính kiến thức, mà AI thực sự rất giỏi trong việc cung cấp giáo dục cá nhân hóa. Nhưng các tổ chức cung cấp nhiều hơn là chỉ truyền đạt kiến thức cho sinh viên. Cái kia thực sự giống như tôi có hai đứa con đang học đại học, chúng không chỉ học những gì chúng nhận được mà còn là nơi chúng lớn lên, nơi chúng trưởng thành, học trách nhiệm và vân vân. Vậy AI giải quyết rất tốt vấn đề gì, đó là truyền đạt kiến thức và học tập. Tôi nghĩ điều mà xã hội chúng ta phải làm trong tương lai là làm thế nào để chúng ta tận dụng AI trong phần chuyển giao kiến thức nhưng cũng giữ lại các tổ chức cho tất cả những vai trò tuyệt vời khác mà họ đóng trong xã hội, đúng không? Để tách riêng một số phần. Chính xác, như tiêu chí thành công của một nhà giáo dục giỏi không phải là làm mọi phần của việc này, nhưng tôi nghĩ điều bạn đang nói là đúng: hãy làm một việc tốt hơn, rồi để AI xử lý những thứ có thể liên quan đến thu thập kiến thức, nhưng không phải là mối quan hệ với học sinh, đúng không?

Đúng vậy. Ý tôi là, một trong những phản hồi chúng tôi nhận được khi thăm các trường đại học, ví dụ, là mặc dù các AI assignments rất hấp dẫn – đó là điều họ muốn làm – nhưng AI assignments có nghĩa là sinh viên sử dụng AI sẽ hoàn thành các bộ tác vụ lớn mà có thể mất sáu tháng, nhưng cuối cùng chỉ mất hai tuần. Vậy làm thế nào để bạn chấm điểm chúng, đúng không? Đúng vậy. Vì vậy, có rất nhiều sự tham gia của AI đồng nghĩa với việc có rất nhiều học tập có thể diễn ra nhanh hơn nhiều khi bạn tận dụng AI để thực hiện khía cạnh học tập của nó. Còn tất cả những thứ khác mà các giáo viên, các tổ chức đang cung cấp cho sinh viên thì sao? Tôi nghĩ đó là nơi sự tháo gỡ và việc tận dụng tất cả những phần phù hợp từ cả công nghệ lẫn những gì các tổ chức làm. Và tôi nghĩ kịch bản tốt nhất của điều này là giảm burnout trên quy mô lớn, đây là vấn đề số một mà hầu hết các giáo viên đang phải đối mặt. Và nếu bạn tháo gỡ chỉ ở nơi bạn có thể, đúng không? Đúng vậy, nơi mọi nhà giáo dục thực sự rất tài năng ở một số lĩnh vực, và những lĩnh vực đó mang lại cho họ rất nhiều năng lượng và họ rất xuất sắc trong đó. Và nếu AI có thể hỗ trợ họ trong những việc không mang lại năng lượng cho họ thì sao? Và tôi nghĩ điều đó chỉ tạo ra một hệ thống cân bằng hơn nhiều cho cuộc sống cá nhân của họ và sau đó cũng cho những học sinh mà họ đang hỗ trợ.

Đánh giá việc sử dụng AI và tư duy phản biện

Cuộc trò chuyện này cũng nhắc nhở tôi về một phần của chương trình AI resiliency curriculum mà chúng tôi có dành cho các nhà giáo dục mà tôi thấy vô cùng hấp dẫn, đó là việc tích hợp AI rất sâu vào các tác vụ, trải nghiệm diễn ra liên tục, và thay vào đó bắt đầu chấm điểm việc AI use chứ không phải chấm điểm kết quả quá nhiều. Đúng không? Trở lại với việc bạn suy nghĩ về những project dài hạn này như thế nào, hoặc mọi thứ khác biệt như thế nào trong AI world này, việc có loại tương tác đó rất khác biệt và AI forward theo một cách mà tôi rất hào hứng muốn thấy nhiều tổ chức áp dụng.

Tôi nghĩ bạn đã nói đúng. Trong cuộc trò chuyện của chúng ta, một trong những điều đã nảy sinh là khi bạn chấm điểm, bạn không nhất thiết chỉ chấm điểm kết quả cuối cùng, mà bạn đã tạo ra cách học sinh đạt được kết quả đó như thế nào, cách họ sử dụng công nghệ ra sao, quá trình qua lại đó cũng trở thành một phần của việc học. Một trong những trưởng phòng marketing của chúng tôi đã từng ngồi xuống với tôi và nói: "Bạn biết đấy, tôi nghĩ sức mạnh thực sự của AI nằm ở quá trình." Vâng, tôi nghĩ đó thực sự là trọng tâm của những gì chúng ta đang hướng tới, đúng không?

Vâng, tôi cũng tò mò từ góc độ model training về những gì chúng ta có thể làm để dung hòa cách mà, tôi nghĩ tôi đang giấu diếm, tôi đã có một cuộc trò chuyện thực sự tuyệt vời với một người là triết gia về nhận thức luận (epistemics), đúng không? Giống như làm thế nào để bạn biết điều gì đó là sự thật? Và họ đã đưa ra một điểm tuyệt vời về việc AI dễ dàng hơn bất kỳ loại trí thông minh nào khác mà con người từng gặp phải, có thể rất tự tin, đúng không? Hoặc có thể nói những điều nghe có vẻ rất thực tế, và thường ở con người, phải mất rất nhiều sức hút và luyện tập để trở thành người có thể nói điều đó và không nói những điều đúng. Nhưng với AI, bạn gần như luôn gặp phải điều đó, và khả năng của con người chúng ta để phân biệt điều gì là thật và điều gì không dựa trên cách chúng ta phân biệt ở những người khác, điều này có thể không thành công khi bạn áp dụng cho AI, đúng không? Đó là một điều hoàn toàn khác để làm sáng tỏ và tìm ra cách bạn có thể phù hợp hơn với AI personality ở khu vực đó hay bạn bắt đầu dạy mọi người một cách mới để phân biệt sự thật. Và ý kiến nóng bỏng của tôi là tôi nghĩ rằng điều sau mạnh mẽ hơn một chút bởi vì nó cũng là một liều thuốc chủng ngừa tốt chống lại tất cả các hình thức văn viết thuyết phục, tư duy thuyết phục, bất kể đó là AI hay con người. Nhưng critical thinking, trở lại với thực tế là AI chỉ đang buộc chúng ta phải dung hòa những thứ đã tồn tại, tôi nghĩ rằng việc dạy critical thinking thực sự khó.

Vâng, và điều này quay trở lại với child psychology, đúng không? Giống như chúng ta có cả một thế hệ digital natives bây giờ, những người có thể xác định rõ ràng một spam text, trong khi điều đó thực sự khó đối với một số người. Và thế hệ AI native là gì? Nó trông như thế nào và nó có tác động gì đến sự development của trẻ em? Giống như có những điều chúng ta chưa biết.

Tầm nhìn cho giáo dục trong 5 năm tới

Để kết thúc điều này, bởi vì tôi nghĩ chúng ta có thể nói mãi. Tôi rất muốn nghe ý kiến từ tất cả các bạn khi chúng ta nghĩ về năm năm tới, thành công sẽ trông như thế nào đối với việc giảng dạy và học tập. Năm năm là một khoảng thời gian điên rồ để dự đoán trong AI world. Tôi đoán tôi sẽ cho bạn biết hy vọng của tôi, đúng không? Tôi không biết thành công trông như thế nào, nhưng tôi biết tôi hy vọng điều gì, đó là trong các tổ chức giáo dục, giáo viên có nhiều thời gian hơn để tương tác cá nhân trong các mối quan hệ và phần nuôi dưỡng. Trở lại với ý của Eference, có lẽ không phải là phần tiếp thu kiến thức mà giáo viên tham gia nhiều, mà là tổng hợp kiến thức đó vào hệ sinh thái lớn hơn của cuộc sống và thế giới của bạn, và hiểu cách bất kỳ cá nhân nào cũng có thể được giúp đỡ tốt nhất để học hỏi, bởi vì chúng ta vẫn là những cá nhân độc đáo trong tương lai này, và việc tôn vinh và nhấn mạnh sự độc đáo đó là điều tôi hy vọng chúng ta có thể đạt được với giáo dục.

Tôi nghĩ năm năm là một khoảng thời gian rất dài, nhưng đối với tôi, thành công vào thời điểm đó sẽ trông giống như mỗi người trên hành tinh đều có một tutor cá nhân, sẵn sàng cho họ bất cứ lúc nào. Và sau đó, nếu chúng ta đã thực hiện quá trình chuyển đổi đó thành công, các tổ chức của chúng ta đều tồn tại và đang đóng vai trò quan trọng mà họ đã và đang đóng trong xã hội.

Vâng, đối với tôi, tôi nghĩ nó quay trở lại với phần critical thinking. Tôi muốn mỗi người, thực sự là mỗi học sinh, mỗi giáo viên, có một vốn từ vựng chung và hiểu biết văn hóa xung quanh ý nghĩa của việc sử dụng AI và học tập. Tôi nghĩ cần có nhiều sự phân định và suy ngẫm hơn, và chỉ cần có ý định rõ ràng về việc sử dụng AI. Tôi biết tôi cảm thấy như mình lặp đi lặp lại như một đĩa nhạc hỏng, nhưng sẽ thật tuyệt vời nếu mọi học sinh đều có thể nói rõ khi nào họ muốn sử dụng AI và khi nào họ không muốn, và tại sao. Loại kiến thức đó về thói quen của bản thân, cách bạn suy nghĩ và cách bạn học tốt nhất, sự cá nhân hóa kiến thức đó thật thú vị. Và tôi nghĩ đó là một lối tắt để hình dung thành công có thể trông như thế nào. Hoặc có lẽ mặt khác, họ không cần phải đưa ra quyết định đó vì công nghệ là product, chính product đó đều hướng tới cả hai điều đó. Vâng, cùng nhau chắc chắn là product, trải nghiệm và giáo dục. Tôi sẽ phải đi tiếp và thực hiện.

Điều mà tôi cứ suy nghĩ mãi, điều mang lại cho tôi sự lạc quan, bởi vì đôi khi trong công việc này, có rất nhiều sự bi quan, jobs đang thay đổi và chúng ta không biết điều gì sẽ xảy ra. jobs của chúng ta đòi hỏi rất nhiều trách nhiệm cá nhân, điều đó sẽ cảm thấy vượt quá bất cứ điều gì đã xảy ra. Nhưng đồng thời, tôi thấy trong một thế giới mà trí thông minh đang trở nên dồi dào và luôn luôn... [transcript bị gián đoạn]

Tái Định Nghĩa Con Người Trong Kỷ Nguyên Trí Tuệ Nhân Tạo

Tôi nghĩ rằng điều đó sẽ không còn là đặc điểm định nghĩa con người chúng ta nữa. Điều này có thể đáng sợ ở một mức độ nào đó, nhưng tôi cũng nghĩ rằng nó mang tính giải phóng, bởi vì trong vài trăm năm qua, tôi gần như cảm thấy chúng ta đã đánh mất một phần nhân tính của mình. Chúng ta biết rằng chúng ta đã trải qua một cuộc cách mạng và có thể làm nhiều điều, nhưng chúng ta cũng đến văn phòng, thực hiện các tác vụ và định nghĩa bản thân bằng công việc mình làm. Và đó có thể không phải là điều chúng ta làm tốt nhất trong năm năm tới. Nhưng có rất nhiều điều mà một giáo viên hay một bác sĩ làm, những điều thực sự mang tính nhân văn, mà không phải là trí tuệ.

Kỷ Nguyên Của Việc Đặt Câu Hỏi Hay

Vì vậy, tôi gần như hào hứng khi những thứ này dần được loại bỏ. Và đối với chúng ta, tôi nghĩ hệ thống giáo dục của chúng ta ở cốt lõi cần thực sự tập trung vào điều gì làm nên con người. Có một giáo sư Đại học Oxford đã nói một câu rất hay mà tôi luôn nghĩ đến: "Tôi nghĩ kỷ nguyên của Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ là kỷ nguyên của việc đặt ra những câu hỏi hay." Điều đó không nhất thiết đến từ việc biết nhiều, đúng không? Nó chỉ đơn giản là tò mò, và sau đó cũng cần một chút phân tích, một chút hoài nghi về những gì bạn nhận được, để rồi đưa ra những câu hỏi tốt hơn.

AI: Gia Sư Cá Nhân Và Chất Xúc Tác Cho Các Vấn Đề

Và tôi nghĩ rằng với Trí tuệ nhân tạo (AI) trong tay, nó giống như một gia sư cá nhân. Thế giới của việc đặt câu hỏi đã mở ra vô cùng rộng lớn, vượt xa bất cứ điều gì chúng ta từng có trong lịch sử nhân loại. Chúng ta chỉ cần định hướng mọi người theo tư duy cho phép họ đặt ra những câu hỏi hay. Chưa bao giờ có thời điểm tốt hơn để đối mặt với một vấn đề. Chưa bao giờ không có thời điểm để có một vấn đề. Đúng vậy, tôi nghĩ đó là một cách kết thúc hoàn hảo. Cảm ơn tất cả các bạn. Cảm ơn vì đã dành thời gian.