Ứng dụng AI vào giảng dạy và hỗ trợ giải đáp cho sinh viên sao cho hiệu quả?

Ngày 11/12, hội thảo “Trí tuệ nhân tạo và tương lai giáo dục đại học” (AI4Edu 2024) đã diễn ra tại Đại học Quốc gia Hà Nội với sự tham gia của những nhà giáo dục, chuyên gia đầu ngành trong lĩnh vực đào tạo công nghệ thông tin - trí tuệ nhân tạo và các doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam về trí tuệ nhân tạo.

Hội thảo được tổ chức bởi Câu lạc bộ các khoa - trường - viện Công nghệ thông tin - truyền thông Việt Nam (FISU Việt Nam), Trường Đại học Công nghệ (Đại học Quốc gia Hà Nội) và Trường Đại học CMC.

Nên đưa nội dung "Trách nhiệm và đạo đức AI" vào chương trình giảng dạy

Tại hội thảo, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Phạm Văn Cường - Chủ nhiệm Khoa Trí tuệ nhân tạo, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đã trình bày tham luận về “Giảng dạy trí tuệ nhân tạo tại các trường đại học ở Việt Nam”.

Phó Giáo sư Nguyễn Văn Cường cho biết, nhu cầu về nhân lực ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) chất lượng cao hiện nay được dự báo đang tiếp tục tăng mạnh.

Theo Google DeepMind, nhu cầu nhân lực phục vụ AI là 1 triệu người, nhưng hiện nay chỉ có khoảng 10 nghìn nhân lực chất lượng cao đáp ứng được nhu cầu này.

“Theo khảo sát từ một số website có uy tín, ngành Trí tuệ nhân tạo có cơ hội và vị trí việc làm khá đa dạng như: kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, chuyên gia nghiên cứu, kỹ sư robotics,...

Trong đó, có một vài vị trí yêu cầu nền tảng về Trí tuệ nhân tạo khá cao, yêu cầu tạo ra những mô hình mới và hiệu quả cho những bài toán khác nhau của doanh nghiệp”, thầy Cường nhận định.

Qua những khảo sát thực tế về yêu cầu của nhà tuyển dụng đối với đội ngũ nhân lực ngành Trí tuệ nhân tạo, thầy Cường cho biết, nhân lực ngành này cần phải có kiến thức chuyên sâu về lập trình và giải thuật. Ngoài ra, có khả năng sử dụng các framework khác nhau như: Tensorflow, Keras, Pytorch, Sk-learn; ngôn ngữ gần như bắt buộc là Python.

Phó Giáo sư Nguyễn Văn Cường nhấn mạnh, để đáp ứng tốt các yêu cầu của nhà tuyển dụng, sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo cần được trang bị những kỹ năng phát triển phần mềm ở các nền tảng khác nhau, ứng dụng các mô hình học máy cho các bài toán khác nhau của doanh nghiệp.

“Trong thiết kế chương trình đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo, để đáp ứng được những yêu cầu về chất lượng của đội ngũ nhân lực có khá nhiều vấn đề cần quan tâm.

Bên cạnh việc dựa vào những yêu cầu của doanh nghiệp, các cơ sở giáo dục cần dựa vào định hướng giảng dạy, nghiên cứu, mô hình,...để xây dựng chương trình đào tạo phù hợp, đem lại hiệu quả, tạo ra đội ngũ nhân lực chất lượng cao trong tương lai”, thầy Cường cho hay.

Phó Giáo sư Nguyễn Văn Cường cũng đưa một số nhóm kiến thức nên xây dựng trong chương trình đào tạo ngành AI tại các cơ sở giáo dục đại học:

Về cơ sở, nên có những môn như: Đại số tuyến tính, Xác suất thống kê, Cơ sở Toán cho Khoa học máy tính,…

Về lập trình và thuật toán, nên đưa các môn Cấu trúc dữ liệu và giải thuật, Thiết kế thuật toán, Toán rời rạc, Ngôn ngữ lập trình,...vào chương trình đào tạo.

Thầy Cường nhấn mạnh, các nhân lực ngành Trí tuệ nhân tạo cần có hiểu biết sâu rộng về hệ thống dữ liệu, về nội dung này, có thể đưa vào chương trình đào tạo các môn như: Hệ điều hành, Kiến trúc máy tính, Tính toán phân tán, Tính toán song song, các nền tảng DevOps, MLOps, Tensorflow, Pytorch, Docker; Cơ sở dữ liệu, Nhập môn Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu lớn,...

Nhìn chung, lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo hiện nay đang nhấn mạnh vào những mảng căn bản trong học máy, do vậy, các nhà trường có thể xây dựng chương trình đào tạo có những mảng như mô hình tạo sinh, thị giác máy tính, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,...

“Gần đây, một số trường đại học nổi tiếng trên thế giới có đề cập đến kiến thức về đạo đức và trách nhiệm AI, độ tin cậy, độ an toàn,…Chính vì vậy, theo tôi, dù nhiều hay ít cũng nên đề cập đến những nội dung này trong chương trình đào tạo.

Bên cạnh đó, tôi cho rằng một trong những kỹ năng quan trọng mà các cơ sở giáo dục cần trang bị cho sinh viên là kỹ năng làm việc liên ngành để giúp sinh viên sau khi ra trường có khả năng thích nghi nhanh chóng với các ngành khác.

Trí tuệ nhân tạo biến đổi rất nhanh, cả người dạy và người học cần thích nghi với sự biến đổi nhanh này để đáp ứng những yêu cầu mới”, thầy Cường phân tích.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào công tác đào tạo nhằm hỗ trợ sinh viên, giảng viên

Cùng trình bày tham luận tại hội thảo, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Hữu Quỳnh - Phó Hiệu trưởng Trường Đại học CMC đã có những chia sẻ về "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ giải đáp cho giảng viên và sinh viên về công tác đào tạo".

Trong bài tham luận, Phó Giáo sư Nguyễn Hữu Quỳnh đã đề cập đến trường hợp đến “Trợ lý đào tạo AI”. Đây là ứng dụng cụ thể nhằm đáp ứng nhu cầu tối ưu hóa quy trình hỏi - đáp và quản lý thông tin tại các trường đại học. Đồng thời, khắc phục những hạn chế của phương pháp hỗ trợ truyền thống nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và trải nghiệm của giảng viên và sinh viên.

"Nền tảng của “Trợ lý đào tạo AI” là mô hình ngôn ngữ lớn với nhiều tham số và có thể thích ứng cho nhiều bài toán cụ thể.

Đây là ứng dụng có thể đáp ứng khoảng 80-90% nhu cầu hỏi - đáp, trao đổi về thông tin, đồng nghĩa với việc có thể tiết kiệm 80-90% công sức của con người trong việc giải quyết nhiệm vụ hỏi - đáp.

Thực tế cho thấy, các giảng viên, cố vấn học tập hay các bộ phận khác không thể giải quyết nhu cầu thông tin của sinh viên 24/7, nhưng với công cụ hỗ trợ này, mọi thắc mắc, yêu cầu về thông tin của sinh viên có thể được giải quyết mọi lúc, mọi nơi với tốc độ khá nhanh chóng”, thầy Quỳnh cho hay.

Theo thầy Quỳnh, ứng dụng này có cơ chế đặc thù riêng khi người dùng đặt câu hỏi không phù hợp, hệ thống sẽ đưa ra phản hồi tương ứng, trong trường hợp câu trả lời có liên quan, hệ thống sẽ đưa ra câu trả lời phù hợp. Ngoài ra, để đảm bảo độ tin cậy của thông tin, ứng dụng có hiển thị tài liệu liên quan đến câu trả lời để người dùng có thể kiểm tra nguồn thông tin.

“Trợ lý đào tạo AI” còn có cơ chế cơ chế chuyển câu hỏi cho người được phân công trả lời trong trường hợp ứng dụng không đáp ứng được. Bên cạnh đó, với các chức năng tìm kiếm, quản lý tài liệu, quản lý nhóm,..ứng dụng này là một giải pháp hữu ích giúp tự động hóa quy trình hỏi - đáp và quản lý thông tin trong môi trường đại học số mà vẫn đảm bảo cơ chế chất lượng.

Cuối cùng, Phó Giáo sư Nguyễn Hữu Quỳnh cũng lưu ý rằng cần cải thiện tốc độ trả lời và quản lý lịch sử hội thoại để đảm bảo độ tin cậy, chính xác trong câu trả lời của ứng dụng này.