LTS: Đưa những quan điểm cũng như góc nhìn riêng của mình về tư duy về nhanh và chậm trong giáo dục, tác giả Nguyễn Thị Lan Hương đã có bài viết chia sẻ về vấn đề này.
Tòa soạn trân trọng gửi đến độc giả bài viết.
Trong nền giáo dục hiện đại ngày nay, khi rất nhiều những khái niệm và ứng dụng công nghệ giáo dục vào trong cuộc sống và giáo dục, dường như những gì thuộc về “cổ điển” lại đang có giá [1].
Đây là ý tưởng cơ bản của nhận định, khi chúng ta càng đi vào đời sống số hóa cao độ, chúng ta càng cần phải giữ mình là một con người thật sự [2] (The more digitalized, the more human being).
Điều này làm tôi suy nghĩ về một trong những khái niệm Nhanh – Chậm trong thời đại số hóa và dưới góc nhìn của giáo dục, hòng để bàn bạc xem, chúng ta Nhanh là nhanh cái gì, Chậm là chậm cái gì, để coi như hầu chuyện và cũng để mọi người cùng tư duy, giáo dục con người trong thời đại này và chuẩn bị cho một tương lai bất định, hay “ổn định động” [1], điều gì sẽ giúp học sinh và con trẻ giữ được chính là bản thân họ?
 |
| Tư duy về nhanh và chậm trong giáo dục (Ảnh minh họa: TTXVN). |
Có ý kiến về giáo dục mới có nói đến “Những vấn đề của giáo dục trong thế kỷ 20 vừa rồi đã thay đổi hoàn toàn khi phát triển đến khoa học nhận thức (“cognitive sciences” [3]), mà theo đó, những nguyên lý của John Dewey, Jean Piaget ..đều phải dừng lại”. [4]
Tôi muốn dùng một mục tiêu của một đại học được xây dựng theo chủ đích, dành cho những thế hệ trẻ tương lai, “Being Human” [2] – “Hãy là Con Người”, để bắt đầu về tư duy giáo dục Nhanh – Chậm.
Câu hỏi là, tại sao chúng ta là con người, một xã hội loài người, mà trường đại học có chủ đích lại phải đặt ra mục tiêu giảng dạy và nghiên cứu dành cho thế hệ tương lai về “Hãy là con người”?
Liệu có chăng, với thời đại internet hóa và số hóa càng cao độ, “tính người” trong con người và xã hội chúng ta suy giảm, đến độ buộc đại học phải đặt rõ mục tiêu như vậy, nhằm đảm bảo thế hệ trẻ và tương lai nhận thức rõ họ là ai, khi tương lai xã hội được dự báo sẽ không chỉ là con người, mà là quá trình hợp tác chia sẻ giữa người và máy? [5]
Điều này đặc biệt quan trọng khi dự báo về lao động trong tương lai được cảnh báo rằng “Hơn 50% lao động hiện thời có khả năng được thay thế bởi auto”. [6]
Xin lưu ý là những dự báo tương tự hầu hết được thực hiện bởi các tổ chức tư vấn, tổ chức think-tank và các tập đoàn Big4/8 lớn, trong những ngành có ưu tiên đặc biệt cho chuyển đổi sang tech/internet-based services – tạm dịch, những dịch vụ dựa trên internet và số hóa, và khảo sát lấy dữ liệu cũng dựa trên ý kiến các đại diện tập đoàn đa quốc gia, những người mong muốn thay thế lao động con người bằng hệ thống tự động.
Vậy đại học có chủ đích, giáo dục và khoa học nhận thức sẽ và đã giúp được học sinh, sinh viên học như thế nào để đối mặt với tương lai những công việc lặp lại và không có giá trị tri thức cao sẽ bị thay thế và rằng họ sẽ làm việc và chia sẻ công việc với hệ thống máy thông minh, chứ không phải là con người?
Theo những chia sẻ Education Next, trong 45 năm vừa qua, giáo dục Mỹ được mô tả bằng hình ảnh sau:
 |
| (Ảnh: tác giả cung cấp). |
Còn Trung Quốc, họ đang được quảng bá khắp thế giới về AI và giáo dục như thế này:
 |
| (Ảnh: tác giả cung cấp). |
Hoặc hay hơn nữa, nếu có ai để ý, tại chương trình kêu gọi hỗ trợ Girls’ Learn-UNRWA, UN nhận được $120 triệu từ khắp toàn thế giới, nhưng với chương trình đầu tư cho AI trong giáo dục, chỉ trong 3 tuần, các nhà đầu tư đa quốc gia gom được $50 tỷ [7], trong khi toàn thế giới thiếu 69 triệu giáo viên được đào tạo và nguy cơ không hoàn thành mục tiêu Giáo dục dành cho Tất cả của UN-SDG 2030 là rất lớn! [8]
Tôi muốn đề cập đến số liệu trên trước khi nói đến AI, máy học (machine learning), học tập cá nhân hóa (personalized learning) và đều dựa trên học tập online (online learning), để quý vị lưu tâm và nên suy tư, tại sao tiền đầu tư cho AI và công nghệ, của thế giới đầu tư lại được “đổ” vào nhiều đến thế.
Trong khi hệ thống giáo dục chính thống, gồm giáo dục tốt dành cho đào tạo giáo viên, cơ sở vật chất và môi trường đào tạo cho học sinh sinh viên, cho cộng đồng học tập, hay hơn nữa, những hỗ trợ về tài chính và tinh thần, dành cho học tập suốt đời, những nền tảng cơ bản nhất dành cho con người thật sự (Being Human), lại bị lơ là?
Ngoài ra, nếu ai quan tâm đến dữ liệu lớn, đến công nghệ AI và nhận diện khuôn mặt, đến những biến đổi gene người, chúng ta đều cần suy nghĩ thêm là tại sao Trung Quốc được nhận đăng cai với UN-UNESCO về những chương trình liên quan đến Giáo dục AI, trong khi họ là quốc gia được “đặc biệt” lưu tâm về nhân quyền, về quyền tự do cá nhân, về sử dụng công nghệ kiểm soát tự do con người và thậm chí có những chiến dịch xâm phạm đến những quyền cơ bản của con người [9]?
Từ những hình ảnh/thông tin thực tế trên, tư duy về Nhanh – Chậm có thể giúp chúng ta hình dung,
(i) Nước Mỹ là một trong những quốc gia đầu tiên và tiên phong trong khoa học công nghệ trí tuệ nhân tạo, công nghệ máy tính, và nhiều công nghệ khác liên quan đến máy học, học tập cá nhân hóa, và còn nữa, Watson!
Nhưng hình ảnh chất lượng học, lớp học và sự “tụt hậu” về chất lượng giáo dục là một điều không chối cãi, dẫu cho những đại học hàng đầu thế giới vẫn thuộc về đại học Mỹ, nhưng chỉ đào tạo cho số ít người Mỹ thôi [10]! Nợ của Mỹ lớn nhất trên thế giới, và Trung quốc là chủ nợ lớn nhất [11]!
(ii) Sau hơn 40 năm phấn đấu đi theo con đường công nghiệp hóa và là “công xưởng” của thế giới, Trung Quốc quyết tâm “Made in China” [12], và trở thành quốc gia có khả năng dẫn dắt thế giới trong những ngành công nghệ cơ bản!
Nhưng họ đã chia sẻ với thế giới chương trình “Một Vành Đai, Một Con Đường” [13], đang làm dấy lên nhiều quan ngại về chính sách ngoại giao “bẫy nợ” và “hình thức thuộc địa kiểu mới ở châu Phi”, như lời của Hillary Clinton [14], và trên nhiều châu lục khác.
Vậy, hãy thử điểm lại những nghiên cứu cơ bản về máy học, học tập cá nhân hóa và học online, xem đâu là chuyện khả thi, đâu là chuyện “tương lai xa” và đâu là chuyện bạn đang học bằng “giá phải trả của kẻ khác”?
“Giá phải trả của kẻ khác” là khái niệm được đưa ra trong hai cuốn viết về kinh tế và bất bình đẳng trên toàn cầu, trong vòng 25 năm qua: Bất Bình Đẳng Toàn Cầu – Phương thức Tiếp Cận Mới trong thời đại Toàn cầu hóa và Tất cả đều đổ vỡ - Hãy nhảy múa: Tàn lụi của giới trung lưu [15].
Tuy nhiên, điều này cũng đúng trong phổ cập giáo dục các cấp hiện này và hãy lấy công nghệ giáo dục tại Mỹ làm ví dụ (bởi Mỹ có gì thì Trung quốc chắc phải có hơn!), xin được điểm qua 3 nét chính:
(1) Hơn 20 năm qua, giáo viên là nghề có thu nhập thấp nhất trong xã hội, và tỷ lệ người tham gia học để làm giáo viên không tăng, thậm chí suy giảm, dẫn đến thiếu hụt giáo viên ở Mỹ đã là vấn đề lớn, nếu chưa nói đến họ được đào tạo trong những chương trình và chất lượng yếu nhất ở các đại học Mỹ (NCEE, Marc Tucker) [16].
Theo đó, công nghệ giáo dục có cơ hội để mở rộng và phát triển ứng dụng tại các cấp, đặc biệt là khả năng nghiên cứu ứng dụng máy học [17].
(2) Tuy nhiên, theo báo cáo thẩm định của RAND về dự án Hỗ Trợ Giảng dạy Hiệu quả của Gates Foundation trong hệ thống giáo dục phổ thông, chương trình hỗ trợ qua công nghệ, giúp đỡ giáo viên qua các chương trình, cung cấp các phần mềm trong lớp học…hoặc từ các chương trình tương tự, không có hiệu quả cao, nếu không nói là thất bại [18].
(3) Các chương trình, với phổ thông là mô hình “trường lựa chọn” dành đa phần lớp học với online cho học sinh da màu và học sinh gia đình thu nhập thấp; với đại học, là những yêu cầu buộc sinh viên tăng cường lớp học online và theo chính sách “mở rộng và phổ cập đại học”, gồm các chương trình online trong và ngoài nước Mỹ, chất lượng đào tạo là một thách thức lớn, nếu nhìn đến số sinh viên bỏ học chiếm 60% và vẫn thất nghiệp sau khi có bằng đại học [19].
Câu hỏi là, tại sao các nước như Mỹ, Trung Quốc và một số nước lớn khác trên thế giới, rất “tha thiết” quảng bá về giáo dục online, giáo dục qua máy học, cá nhân hóa học tập, mà tất cả dựa trên nền tảng của chế độ tự học qua internet, dẫu cho trong hơn 15 năm qua, chất lượng dạy và học vẫn chưa được kiểm chứng tốt như học trực tiếp [19]? Dẫu cho đầu tư vào công nghệ để giáo dục online không hề “rẻ” [10]?
Ví dụ như chuyện nghiên cứu về “máy học”, hay “AI và giáo dục”, trong đó nghiên cứu ứng dụng khoa học nhận thức trong quá trình học để quy nạp với robot dạy học là cả một thời gian rất dài [20]?
Khi đọc tham chiếu về Làm sao để sinh viên học tốt, tôi đọc nhiều về những cuốn sách viết chuyên đề, với những từ khóa : Trí Não Con Người – Quá trình Học Tập – Khoa học Nhận Thức – Phát triển Trí Não và Tâm lý trong quá trình học – Trí tuệ nhân tạo – Trí tuệ nhân tạo và học tập…tôi nhận ra được tất cả những gì liên quan đến trí tuệ nhân tạo trong giáo dục, dù dưới hình thức gọi là máy học; học tập cá nhân hóa, hay AI trong giáo dục, đều dẫn đến một thông tin chung:
|
|
“Xây dựng mô hình mẫu tư duy nhận thức trong học tập”, dựa trên những dữ liệu lớn được tích hợp và có lẽ, nếu điều này là sự thật, dựa trên “copy trí thức và kinh nghiệm của con người” trong 30 năm chỉ qua một đêm [1].
Cái mô hình gọi là học tập cá nhân hóa dựa trên phân tích và đánh giá từng cá nhân, và sử dụng dữ liệu cung cấp mô hình học tập phù hợp với từng con người, có vẻ như rất hữu hiệu, và nó hoàn toàn đúng về logic.
Câu hỏi cần đặt ra, với máy học và học tập cá nhân đó, tại sao học sinh sinh viên Mỹ vẫn chưa thành công? [1]
Tôi rất muốn hỏi thêm, ai có thể chỉ ra, kể cả học sinh viên Trung Quốc, hay bất kỳ đất nước nào ứng dụng công nghệ giáo dục vào số đông, thành công trên thế giới hiện nay?
Lý do không nằm trong giáo dục, không nằm trong học sinh sinh viên. Hệ thống nghiên cứu về AI, về máy học, về AI và giáo dục, mục đích cuối cùng và lớn nhất, để phục vụ cho công nghệ vũ khí quân sự và buôn bán vũ khí toàn cầu [21].
Nếu ai có nghi ngờ, hãy tìm đọc những báo cáo về đầu tư cho công nghệ AI trong quân sự ở những nước lớn nhất, và những cảnh báo về cạnh tranh công nghệ AI giữa những nước “vĩ đại” [21].
Đó là lý do tại sao những máy học, những công nghệ AI với giáo dục, về cơ bản, “không”, hay nói đúng ra là “chưa thể” thành tựu cho con người hay cho học tập được, khi họ dùng học sinh sinh viên để thực nghiệm.
Mục tiêu, tôn chỉ của đại học tương lai kêu gọi, “Hãy là Con Người” (Being Human), theo quan điểm cá nhân tôi, cần phải chuyển sang thành “For Human, By Human, Of Human” cho đúng nguyên tắc đầu tiên và quan trọng nhất trên thế giới, “Không vì con người, chúng ta cũng không là con người!”.
Trong tình huống như chia sẻ trên đây, theo quý vị, giáo dục có chất lượng cho tất cả, làm sao để Nhanh? Và Nhanh như thế nào để vì Con Người, vì sự học tập thật sự?
Hay chúng ta cần Chậm, bởi chúng ta đang “Quá Nhanh, Quá Nguy Hiểm” [1], khi thế giới internet, thế giới dữ liệu con người, được cạnh tranh cho những mục tiêu mà đạo đức nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu đều không thực sự minh bạch và cũng không rõ có vì con người hay không?
Tài liệu tham khảo:
[1] Thank you for being late – Thomas Friedman, 2016;
[2] Building the Intentional University: Minerva and the Future of Higher Education (The MIT Press), Appendix B, Mission “Being human”; Stephen M. Kosslyn (Editor, Contributor), Ben Nelson (Editor, Contributor)
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_science; https://www.nap.edu/read/10067/chapter/7#62;
[4] nguyên lý của John Dewey, Jean Piaget
[5] https://www.weforum.org/agenda/2016/10/top-10-ethical-issues-in-artificial-intelligence/; https://www.pewinternet.org/2018/12/10/artificial-intelligence-and-the-future-of-humans/
[6] https://www.mckinsey.com/featured-insights/employment-and-growth/technology-jobs-and-the-future-of-work; http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs.pdf
[7] https://www.unrwa.org/newsroom/press-releases/ministerial-meeting-unrwa-raises-remarkable-us122-million; http://newasiagloballearning.com/tin-tuc/hay-nho-dang-sau-nhung-con-so-la-mang-nguoi-la-con-nguoi.html
[8] http://www.unesco.org/new/en/media-services/single-view/news/close_to_69_million_new_teachers_needed_to_reach_2030_educat/;
[9] https://www.ohchr.org/en/hrbodies/pages/universalhumanrightsindexdatabase.aspx; https://www.amnesty.org/en/latest/news/2016/01/Child-labour-behind-smart-phone-and-electric-car-batteries/; https://www.hrw.org/report/2019/05/01/chinas-algorithms-repression/reverse-engineering-xinjiang-police-mass-surveillance; https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-05-01/alibaba-backed-face-scans-show-big-tech-ties-to-china-s-xinjiang; https://www.forbes.com/sites/zakdoffman/2019/05/03/china-new-data-breach-exposes-facial-recognition-and-ethnicity-tracking-in-beijing/#42e5856c34a7; https://www.business-humanrights.org/en/new-study-reveals-racial-bias-in-facial-recognition-software; https://foreignpolicy.com/2018/07/24/beijings-big-brother-tech-needs-african-faces/; https://www.nytimes.com/2018/07/08/business/china-surveillance-technology.html; https://www.theguardian.com/world/2018/jan/18/china-testing-facial-recognition-surveillance-system-in-xinjiang-report; https://www.businessinsider.com/why-china-chinese-people-dont-care-about-privacy-2018-6
[10] Higher Education in America, Derek Bok, 2014
[11] https://www.marketwatch.com/story/heres-who-owns-a-record-2121-trillion-of-us-debt-2018-08-21; https://www.visualcapitalist.com/63-trillion-world-debt-one-visualization/
[12] https://en.wikipedia.org/wiki/Made_in_China_2025
[13] https://foreignpolicy.com/2018/12/06/bri-china-belt-road-initiative-blunder/; https://en.wikipedia.org/wiki/Belt_and_Road_Initiative
[14] https://en.wikipedia.org/wiki/Debt-trap_diplomacy; https://thediplomat.com/2019/03/chinas-debt-diplomacy-is-a-misnomer-call-it-crony-diplomacy/; https://www.theguardian.com/cities/2018/jul/31/china-in-africa-win-win-development-or-a-new-colonialism; http://baodatviet.vn/van-hoa/nguoi-viet/tau-cat-linh-ha-dong-lay-gi-de-tra-no-650-tynam-3367367/; https://www.reuters.com/article/us-clinton-africa/clinton-warns-against-new-colonialism-in-africa-idUSTRE75A0RI20110611; https://tuoitre.vn/trung-quoc-ha-nua-gia-thau-du-an-duong-sat-de-niu-keo-malaysia-2019013115343487.htm; https://trithucvn.net/kinh-te/sri-lanka-nan-nhan-moi-nhat-cua-chien-luoc-ngoai-giao-bay-no-cua-trung-quoc.html
[15] Global Inequality: A New Approach for the Age of Globalization, 2016; Branko Milanovic; Everything Is Broken Up and Dances: The Crushing of the Middle Class,2018, Edoardo Nesi
[16] https://blogs.edweek.org/edweek/top_performers/2018/11/teachers_colleges_the_weakest_link.html; https://www.edsurge.com/news/2018-04-05-the-data-tells-all-teacher-salaries-have-been-declining-for-years
[17] https://en.wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning
[18] https://www.rand.org/education-and-labor/projects/evaluating-teaching-effectiveness.html;
[19] MOOCs, High Technology, and Higher Learning (Reforming Higher Education: Innovation and the Public Good), by Robert A. Rhoads; Higher Education in the Digital Age, by William G. Bowen
https://www.rand.org/pubs/research_briefs/RB9994.html; https://theconversation.com/the-failure-of-udacity-lessons-on-quality-for-future-moocs-20416; https://www.insidehighered.com/news/2013/02/25/study-finds-some-groups-fare-worse-others-online-courses; https://credo.stanford.edu/pdfs/OnlineCharterStudyFinal2015.pdf; https://www.nea.org/assets/docs/Online%20Learning%20Programs%20Research%20Brief%20NBI%20135%202017.pdf
[20] https://www.ibm.com/watson/education; https://www.rogerschank.com/fraudulent-claims-made-by-IBM-about-Watson-and-AI; The Cognitive Computer: On Language, Learning, and Artificial Intelligence, 1984, Roger C. Schank
[21] https://www.foreignaffairs.com/reviews/review-essay/2018-11-16/beyond-ai-arms-race; https://www.businessinsider.com/china-recruits-high-school-students-to-build-ai-bots-for-military-2018-11; https://www.technologyreview.com/s/612601/how-google-took-on-china-and-lost/; https://www.wbur.org/hereandnow/2019/02/25/china-artificial-intelligence; https://www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2018/06/01/google-to-drop-pentagon-ai-contract-after-employees-called-it-the-business-of-war/?utm_term=.bf82b2b72467; https://www.wired.com/story/ai-research-is-in-desperate-need-of-an-ethical-watchdog/; https://www.reuters.com/article/us-tech-korea-boycott/researchers-to-boycott-south-korean-university-over-ai-weapons-work-idUSKCN1HB392; https://www.weforum.org/agenda/2016/10/top-10-ethical-issues-in-artificial-intelligence/; https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_military_expenditures