Biên giới tiếp theo trong giáo dục: AI tạo sinh và XR sẽ phát triển thế giới học tập như thế nào trong thập kỷ tới

(Ai)Daptive XR trao quyền cho học sinh thông qua việc cá nhân hóa thời gian thực và học tập cộng tác

NORTHAMPTON, MA / ACCESSWIRE / Ngày 16 tháng 7 năm 2024 / Qualcomm

Được viết bởi Elliott Levine

Việc hình dung tương lai của giáo dục và nghệ thuật học tập nói chung không phải là điều gì mới mẻ. Hơn 120 năm trước, nghệ sĩ người Pháp Jean-Marc Côté đã gợi ý về việc học tập có thể trông như thế nào vào năm 2000. Trong khi nhiều người nhìn vào hình ảnh của ông và cười khúc khích – ý tưởng rằng sách có thể được xử lý bằng cách nào đó và tải trực tiếp lên điện tử vào tâm trí của những người trẻ tuổi – thì khái niệm này sẽ được giới thiệu lại trong bộ phim khoa học viễn tưởng năm 1999 “The Matrix”.

Nhưng cuộc sống có thể bắt chước nghệ thuật không? Liệu trí tuệ nhân tạo (AI) và thực tế mở rộng (XR) có hội tụ trong những năm tới để phản ánh môi trường học tập được Côté và “The Matrix” mô tả không?

Ở Hoa Kỳ, giáo dục K-12 đại diện cho một ngành công nghiệp trị giá hơn 100 tỷ đô la,¹ trong đó chỉ có khoảng 4% hiện đang được đầu tư vào công nghệ giáo dục.² Mặc dù vậy, nhiều nhà giáo dục chuyển sang công nghệ để khai mở tiềm năng của học sinh. Nhưng ngay cả khi đó, công nghệ thường được sử dụng để bổ sung cho các phương pháp giảng dạy thụ động (ví dụ, giảng dạy từ các bảng tương tác phẳng, sách giáo khoa kỹ thuật số, video trực tuyến và kiểm tra), dẫn đến kết quả học tập ít hoặc không cải thiện do thiếu sự tham gia. Thay vào đó, học sinh có thể được phục vụ tốt hơn với các phương pháp giảng dạy chủ động được cung cấp thông qua trải nghiệm học tập AI và XR.

Thực tế mở rộng (XR), còn được gọi là điện toán không gian, là phổ trải nghiệm nhập vai kết hợp không gian vật lý và ảo và có thể truy cập thông qua thiết bị đeo đầu như kính hoặc tai nghe.

Ngày nay, hầu hết các trải nghiệm XR giáo dục đều tập trung vào trò chơi, chuyến tham quan ảo và trải nghiệm nhập vai và trải nghiệm cho phép ứng dụng lý thuyết học tập trong thế giới thực vào lớp học. Nhưng với sự hội tụ của các khả năng AI, chúng ta đang ở bờ vực của một cơ hội chuyển đổi thực sự để thực hiện lời hứa về việc học “cá nhân hóa” thực sự theo những cách có thể mang lại kết quả học tập có thể đo lường được. Những năm tới sẽ cho phép chúng ta thấy những ứng dụng AI tạo sinh khác nhau này đang được sử dụng ngày nay, tự động hóa chúng để mang lại trải nghiệm học tập theo thời gian thực.

Ngày nay, AI tạo sinh có thể làm được những gì trong lớp học?

Giáo viên có thể tận dụng AI tạo ra để tạo ra các bài học được tùy chỉnh cao. Trong một loạt các bước thủ công, các nhà giáo dục có thể nhanh chóng tạo ra các video động để phục vụ như các công cụ hướng dẫn với ít hoặc không có kỹ năng kỹ thuật. Hãy cùng phác thảo một con đường như vậy trong đó nội dung như vậy có thể được tạo ra:

• Viết tập lệnh cơ sở: Yêu cầu Bard hoặc ChatGPT viết cho bạn một kịch bản video ngắn từ ba đến năm phút về chủ đề hướng dẫn hoặc thách thức mà bạn muốn giải quyết. Điều chỉnh bất kỳ nội dung nào để giải quyết các mục tiêu học tập có thể đo lường được.

• Chuyển đổi thành kịch bản đàm thoại:Dán văn bản ban đầu vào một công cụ như Quillbot để diễn giải lại nội dung ban đầu do AI tạo ra sao cho có giọng điệu chân thực và mang tính đàm thoại hơn.

• Tạo lời tường thuật âm thanh của bạn: Dán văn bản hội thoại mới vào một công cụ như Speechify. Với gói đăng ký cao cấp, bạn sẽ có nhiều giọng nói bao gồm Snoop Dogg và Gwenyth Paltrow để lựa chọn.

• Tạo video của bạn: Sử dụng Movio hoặc Invideo để chuyển một tập lệnh âm thanh thành video. Bạn có thể chọn thể loại và định dạng phân phối.

Câu chuyện tiếp tục

Sử dụng phương pháp này và nhiều phương pháp khác tương tự, các nhà giáo dục có thể đưa các bài học tùy chỉnh của mình tiến xa hơn nữa với tính cá nhân hóa. Ví dụ, AI tạo sinh có thể tạo ra các kế hoạch bài học giúp khuếch đại điểm mạnh của học sinh, đồng thời giải quyết các lĩnh vực cần cải thiện. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể được đào tạo để trò chuyện với học sinh để được hỗ trợ cụ thể theo yêu cầu, từ đó có thể giải phóng thời gian cho giáo viên.

Nhưng trong khi công nghệ hiện đại chắc chắn đã đưa giáo dục vào thời đại ngày nay, chúng ta chủ yếu thấy điều này dưới dạng máy tính bảng và màn hình máy tính. Trong khi công nghệ 2D hiện tại có hình thức quen thuộc với học sinh ngày nay, họ vẫn nhìn vào màn hình thay vì tương tác với giáo viên hướng dẫn và các bạn cùng lớp. Đây là lúc XR phát huy tác dụng và tìm cách giải quyết sự ngắt kết nối này. Một khả năng khác với AI tạo sinh trong giáo dục là kết hợp nó với sức mạnh của điện toán không gian để tạo ra một môi trường học tập nhập vai thu hút người học bằng các bài học tương tác và cộng tác.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là thuật ngữ bao gồm nhiều công nghệ khác nhau giúp các chương trình máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường được coi là trí thông minh của con người.

Áp dụng phương pháp AI vào học tập XR

Ngày nay, hầu hết các trải nghiệm học tập XR đều tồn tại dưới dạng mô phỏng (tức là tái tạo môi trường, bối cảnh hoặc bài tập trong môi trường ba chiều và ảo, hoặc hướng dẫn, nâng cao các video và đồ dùng thao tác thông thường được sử dụng trong phòng thí nghiệm và lớp học). Chúng chủ yếu là các trải nghiệm cá nhân có khởi đầu và kết thúc rõ ràng. Và ngay cả với việc học tập XR như hiện nay, một báo cáo của PwC đã phát hiện ra rằng người học nắm vững nội dung nhanh hơn bốn lần so với việc học tập trên lớp học truyền thống và người dùng tự tin hơn gần ba lần khi áp dụng các kỹ năng học được từ khóa đào tạo XR của họ.³

Nếu chúng ta áp dụng những gì tốt nhất của AI tạo sinh vào một nền tảng thời gian thực thì sao? Tôi tin rằng kết quả sẽ là một công cụ chuyển đổi cho phép mọi người học đạt được tiềm năng lớn nhất của họ. Hãy cùng xem xét một số cách mà khái niệm này (Ai) thích ứng XR (phát âm là Ay-daptive) có thể mang lại kết quả có ý nghĩa:

• Giới thiệu việc học tập ở nơi học sinh hiện đang ở: (Ai)daptive XR hoạt động theo thực tế về khả năng của học sinh đó. Nếu các em thoải mái hơn khi học bằng ngôn ngữ thay thế, thì nội dung sẽ được truyền tải ngay lập tức bằng ngôn ngữ đó (vượt qua rào cản điển hình đối với người học tiếng Anh là ngôn ngữ thứ hai hiện nay).

• Cá nhân hóa: Trong khi những nỗ lực cá nhân hóa ngày nay thường không hơn gì việc học phân hóa, (Ai)daptive XR có thể mang lại sự cá nhân hóa thực sự. Chỉ trong chốc lát, từ những thách thức đầu tiên trong trải nghiệm nhập vai, công cụ có thể nhận ra điểm mạnh và điểm yếu, cũng như điều chỉnh các mục tiêu học tập. Ví dụ, nếu mục tiêu của mô phỏng là đo thể tích không gian, nhưng người học lại gặp khó khăn với phép nhân phức tạp, thì người học thường sẽ trượt mô phỏng với ít tiến bộ. (Ai)daptive XR có thể nhanh chóng đánh giá nguyên nhân gốc rễ của khoảng cách – và thay đổi các mục tiêu học tập để giúp trẻ đáp ứng các điều kiện tiên quyết cần thiết để hoàn thành mục tiêu học tập ban đầu. Một trải nghiệm XR mới được tạo ra dựa trên những thách thức học tập đã xác định. Sau đó, người học có thể chuẩn bị tốt hơn để hoàn thành thành công các mục tiêu, thay vì để những thiếu sót này tăng tốc và khiến trẻ trượt học sau này.

• Làm cho việc học trở nên có liên quan: Một lý do khiến hầu hết các chủ đề trong lớp học không “thu hút” được học sinh là vì họ không thấy được sự liên quan của chủ đề. Tuy nhiên, bằng cách hiểu được niềm đam mê cá nhân của học sinh, nội dung XR (Ai)daptive có thể được điều chỉnh nhanh chóng để trình bày chủ đề theo chủ đề vừa liên quan vừa hiệu quả với học sinh. Ví dụ, mô phỏng đo diện tích đất nông nghiệp có thể nhanh chóng được cập nhật theo thời gian thực thành đo diện tích vải cho một người trẻ mơ ước trở thành nhà thiết kế thời trang. Sự thay đổi nhanh chóng đó có thể có những thay đổi đáng kể đối với kết quả của mô phỏng đó.

• Phản hồi cho người dùng: Thay vì chỉ đánh giá hiệu suất bằng cách “nhấp” vào bộ điều khiển cầm tay, (Ai)daptive XR có thể phản hồi phản hồi bằng giọng nói từ người dùng bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ. Trong khi các trải nghiệm XR ngày nay có khả năng hạn chế trong việc thu thập phản hồi của người dùng, việc chấp nhận lời nói đàm thoại từ người dùng sẽ cho phép tương tác tự nhiên hơn và giúp hệ thống giải quyết các câu hỏi hoặc mối quan tâm một cách phù hợp.

• Phản hồi thời gian thực: Trải nghiệm thực tế ảo và thực tế tăng cường không chỉ giúp người học thấy được những tác động thực tế đối với lựa chọn của họ mà còn cung cấp cơ hội củng cố sự thành thạo các chủ đề trước đó. Trong môi trường lớp học truyền thống, giáo viên thường không có nhiều thời gian để tiến hành đánh giá cho học sinh của mình. Nhưng với XR, các đánh giá tự nhiên theo thời gian thực có thể được tiến hành nhiều lần mỗi ngày trong một môi trường không căng thẳng.

• Sự hợp tác: Một số ít trải nghiệm học tập XR cho phép nhiều học sinh cùng làm việc để giải quyết một thử thách, vì việc tạo nội dung dựa trên cá nhân dễ dàng hơn. XR (Ai)daptive có thể đánh giá các thử thách và kịch bản mới do nhóm học sinh cộng tác đưa ra, thay đổi nội dung được cung cấp để phản hồi lại các hành động tập thể của họ trong mô phỏng.

Khả năng là vô tận cho (Ai)daptive XR

Sự phát triển của XR hướng dẫn với AI sẽ là một sự bổ sung tuyệt vời và đáng hoan nghênh cho EdTech trong thập kỷ tới. Nó đại diện cho một cơ hội để cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa thực sự cho mọi trẻ em trong mọi cộng đồng. Những thay đổi như vậy sẽ đòi hỏi các cuộc thảo luận chu đáo trên nhiều lĩnh vực bao gồm quản trị, quyền riêng tư, kết nối và công bằng.

Khi chúng ta tiếp tục thấy các ví dụ về AI tạo sinh được áp dụng rộng rãi trong thập kỷ tới, việc đưa AI vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta sẽ trở nên phổ biến. Qualcomm Technologies đứng ở ngã ba đường của lĩnh vực này, với vị thế dẫn đầu trong cả xử lý AI và XR. Ước mơ của tôi là được chứng kiến ​​điều này phát triển từ khái niệm thành hiện thực trong suốt cuộc đời mình.

Lưu ý của biên tập viên: Bài viết này đã được chỉnh sửa để rõ ràng hơn vào ngày 20 tháng 5 năm 2024.

Ý kiến ​​thể hiện trong nội dung được đăng ở đây là ý kiến ​​cá nhân của tác giả gốc và không nhất thiết phản ánh ý kiến ​​của Qualcomm Incorporated hoặc các công ty con của Qualcomm (“Qualcomm”). Nội dung được cung cấp chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không nhằm mục đích chứng thực hoặc đại diện cho Qualcomm hoặc bất kỳ bên nào khác. Trang web này cũng có thể cung cấp liên kết hoặc tham chiếu đến các trang web và tài nguyên không phải của Qualcomm. Qualcomm không đưa ra bất kỳ tuyên bố, bảo đảm hoặc cam kết nào khác về bất kỳ trang web không phải của Qualcomm hoặc tài nguyên của bên thứ ba nào có thể được tham chiếu, truy cập từ hoặc liên kết đến trang web này.

Người giới thiệu:

1: Allied Market Research. (10 tháng 11 năm 2023). Thị trường giáo dục K12 đạt 525,7 tỷ đô la vào năm 2031, tăng trưởng ở mức 17,7% CAGR: Allied Market Research tuyên bố. Truy cập ngày 20 tháng 5 năm 2024 từ: https://www.globenewswire.com/news-release/2023/11/10/2778034/0/en/K12-Education-Market-to-Reach-525-7-Billion-by-2031-Growing-at-17-7-CAGR-states-Allied-Market-Research.html.

2: HolonIQ. (Tháng 1 năm 2021). Công nghệ giáo dục trong 10 biểu đồ. Truy cập ngày 20 tháng 5 năm 2024 từ: https://www.holoniq.com/edtech-in-10-charts#:~:text=5.,term%20in%20new%20digital%20models

3: PwC. (15 tháng 9 năm 2022). Thực tế ảo và siêu vũ trụ có ý nghĩa gì đối với đào tạo? Truy cập ngày 9 tháng 5 năm 2024 từ: https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/emerging-tech/virtual-reality-study.html.

Xem thêm nội dung đa phương tiện và nhiều câu chuyện ESG khác từ Qualcomm trên 3blmedia.com.

Thông tin liên lạc:
Người phát ngôn: Qualcomm
Trang web: https://www.3blmedia.com/profiles/qualcomm
Email: [email protected]

NGUỒN: Qualcomm

Xem bản thông cáo báo chí gốc trên accesswire.com

Facebook Comments Box