AI xác định ranh giới và các cấp độ của lĩnh vực học tập kém khi thiếu sự phân rã rõ ràng
Vấn đề
Khi thiết kế học tập, việc xác định cơ chế cục bộ là chưa đủ. Bạn cần hiểu ranh giới của toàn bộ lĩnh vực: nó bao gồm những cấp độ khác nhau về chất nào, kỹ năng hiện tại chiếm khối lượng bao nhiêu và việc làm chủ nó mở ra những gì tiếp theo.
AI xử lý việc này rất kém nếu làm tự động.
Nó có xu hướng thay thế việc phân rã lĩnh vực thực tế bằng các phân loại quen thuộc từ sách giáo khoa, thuật ngữ hoặc cấp độ ngôn ngữ. Kết quả là một cấu trúc có vẻ hợp lý nhưng có thể không tương ứng với quá trình tiếp thu kỹ năng thực tế.
Tại sao điều này mang tính quyết định
Nếu ranh giới lĩnh vực được xác định không chính xác, sẽ không thể đánh giá một cách đáng tin cậy:
- tổng khối lượng học tập;
- tỷ lệ đã làm chủ;
- sự phụ thuộc giữa các cấp độ;
- thời điểm cấp độ tiếp theo trở nên khả thi;
- sự cần thiết của các giai đoạn trung gian cụ thể;
- tiến độ tổng thể của học viên.
Cơ chế cục bộ có thể được thiết kế tốt, nhưng nếu không có bản đồ của toàn bộ lĩnh vực, sẽ không thể hiểu được nó tiến xa đến mức nào hướng tới mục tiêu cuối cùng.
Ví dụ về lỗi trong việc phân tích đọc
Khi phân tích việc đọc, ban đầu AI đề xuất một phân chia đại loại như thế này:
chữ cái → tổ hợp/âm tiết → từ → cụm từ → câu → văn bản.
Cấu trúc này trông có vẻ hợp lý, nhưng lại được lấy ra gần như trực tiếp từ các đơn vị ngôn ngữ chứ không phải từ việc phân tích các nhiệm vụ học tập khác nhau về chất.
Sau đó, một sơ đồ khác được đề xuất:
nhận diện các yếu tố chữ viết → nhận diện cấu trúc phát ngôn → nhận diện ý nghĩa văn bản.
Cấp độ thứ ba cũng hóa ra là được thêm vào một cách nhân tạo: việc hiểu văn bản trong ngữ cảnh này không được chứng minh là một lĩnh vực làm chủ độc lập riêng biệt, mà phần lớn là kết quả của hai cấp độ đầu tiên.
Sau khi làm rõ, có thể thấy ít nhất hai lớp thực sự khác biệt:
- làm chủ các đơn vị chữ viết và từ ngữ;
- làm chủ cấu trúc của phát ngôn viết: trật tự từ, dấu câu, khoảng dừng, ngữ điệu và các mối liên kết bên trong câu.
Hơn nữa, cấp độ thứ hai trở nên khả thi ngay cả khi chỉ làm chủ một phần, chứ không nhất thiết phải làm chủ hoàn toàn, cấp độ đầu tiên.
Ví dụ này cho thấy một vấn đề quan trọng: AI có thể nhanh chóng nêu tên nhiều cấp độ, nhưng số lượng cấp độ được nêu không có nghĩa là ranh giới lĩnh vực thực sự được hiểu rõ.
Lỗi điển hình của AI
AI thường làm những việc sau:
- nhận ra một chủ đề quen thuộc;
- nhớ lại một phân loại phổ biến;
- biến nó thành "cấu trúc học tập";
- thêm các cấp độ còn thiếu để tạo sự đối xứng hoặc đầy đủ;
- phát biểu mọi thứ một cách tự tin.
Kết quả là tạo ra cảm giác sai lầm rằng lĩnh vực này đã được phân rã.
Đặc biệt nguy hiểm là các công thức kiểu như "hiển nhiên tồn tại cấp độ tiếp theo", nếu cấp độ này không được rút ra từ một nhiệm vụ mới khác biệt về chất.
Cách tính đến hạn chế này
Khi làm việc với AI, ranh giới và các cấp độ của môn học không thể được chấp nhận dựa trên câu trả lời hợp lý đầu tiên.
Bạn cần kiểm tra riêng biệt xem:
- liệu cấp độ tiếp theo có thực sự đòi hỏi một loại năng lực mới hay không;
- liệu nó có thể đạt được như một kết quả tự nhiên của các cấp độ trước đó hay không;
- chính xác điều gì trở nên khả thi sau khi làm chủ một phần cấp độ hiện tại;
- làm thế nào để đo lường tỷ lệ của toàn bộ lĩnh vực mà cơ chế hiện tại bao phủ;
- các tên gọi ngôn ngữ, chủ đề trường học và các phụ thuộc học tập thực tế có bị nhầm lẫn hay không.
Hệ quả quan trọng đối với "Uchitsya - Legko!" (Học Thật Dễ!)
AI hữu ích trong việc tạo ra các phương án, phân tích và tìm kiếm mối liên hệ, nhưng không nên được coi là nguồn đáng tin cậy cho chính bản đồ lĩnh vực giáo dục.
Bản đồ phải được kiểm tra độc lập thông qua:
- năng lực cuối cùng;
- các phụ thuộc thực tế;
- quan sát các chuyển đổi giữa các kỹ năng;
- các tiêu chí đầy đủ cho cấp độ tiếp theo;
- sự chuyển giao giữa các nhiệm vụ.
Điều này đặc biệt quan trọng đối với một nền tảng nơi một trong những nhiệm vụ cốt lõi là rút ngắn con đường học tập. Không thể loại bỏ các giai đoạn một cách an toàn cho đến khi hiểu rõ ranh giới thực sự của lĩnh vực và vai trò của từng giai đoạn trong đó.
