Ứng dụng AI nâng tầm hiệu quả kiểm tra, đánh giá học sinh

TS Kiều Phương Thùy hướng dẫn học sinh sử dụng AI để vẽ tranh trong Lễ phát động Cuộc thi Imagine Cup Junior 2024.

Mở ra nhiều cơ hội mới nâng cao hiệu quả kiểm tra, đánh giá

TS Kiều Phương Thùy, giảng viên chính bộ môn Lí luận và phương pháp dạy học, khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội nhận định: Công nghệ nói chung và trí tuệ nhân tạo (AI) nói riêng mở ra nhiều cơ hội mới để nâng cao hiệu quả công tác kiểm tra, đánh giá theo định hướng phát triển phẩm chất, năng lực học sinh.

Ví dụ, AI có thể hỗ trợ giáo viên xây dựng ma trận đề nhanh chóng, xác định chính xác năng lực cần đánh giá và đề xuất các dạng câu hỏi phù hợp với mục tiêu dạy học. AI có khả năng tạo ra các câu hỏi tình huống gắn với thực tiễn, yêu cầu học sinh phải vận dụng kiến thức để giải quyết vấn đề - điều cốt lõi trong đánh giá năng lực.

Đặc biệt, trong đánh giá thường xuyên, công nghệ và AI phát huy ưu thế rõ rệt trong cả hai hình thức: Đánh giá quá trình và đánh giá sản phẩm. Với đánh giá quá trình, AI có thể giúp giáo viên theo dõi tiến độ học tập của từng học sinh thông qua dữ liệu tương tác, sản phẩm học tập từng bước, từ đó đưa ra phản hồi kịp thời và cá nhân hóa việc hỗ trợ.

Còn với đánh giá sản phẩm, AI hỗ trợ phân tích, so sánh sản phẩm học tập của học sinh dựa trên tiêu chí đã thiết lập, giúp tăng tính khách quan, tiết kiệm thời gian cho giáo viên.

Ngoài ra, công nghệ giúp tối ưu hóa quy trình tổ chức kiểm tra, đánh giá; từ việc phân phối bài kiểm tra, thu thập và phân tích kết quả, đến việc phản hồi cho học sinh, tất cả đều có thể thực hiện nhanh chóng, chính xác. AI cũng hỗ trợ cá nhân hóa bài kiểm tra cho từng học sinh, cả về nội dung, hình thức câu hỏi, qua đó nâng cao độ phù hợp và công bằng trong đánh giá.

TS Kiều Phương Thùy ví dụ: Để tạo ra một câu hỏi đúng/sai gắn với bối cảnh thực tế, giáo viên có thể mất rất nhiều thời gian. Nhưng với AI, thầy cô có thể dễ dàng tạo ra hàng loạt câu hỏi tương tự với bối cảnh khác nhau, được phân loại rõ theo các mức độ nhận thức: Nhận biết, thông hiểu, vận dụng. Điều này giúp xây dựng nhanh chóng ngân hàng câu hỏi phong phú, phục vụ hiệu quả cho kiểm tra định kỳ cũng như đánh giá quá trình.

TS Kiều Phương Thùy đồng thời chia sẻ kinh nghiệm trong sử dụng AI để thiết kế hệ thống câu hỏi đúng/sai - một dạng câu hỏi mới đang được khuyến khích triển khai trong đánh giá năng lực.

Theo đó, bước đầu tiên là tự xây dựng một câu hỏi mẫu đảm bảo có tình huống gắn với thực tiễn và rõ ràng về mục tiêu đánh giá. Sau đó, phối hợp với AI để phân tích câu hỏi mẫu, xác định các thành phần quan trọng như mục tiêu đánh giá, mức độ nhận thức (nhận biết, thông hiểu, vận dụng) và cách triển khai câu hỏi.

Bước tiếp theo, cung cấp nội dung học tập cùng với yêu cầu cụ thể về mức độ đánh giá, để AI đề xuất các câu hỏi tương tự theo đúng hướng cần thiết. Cuối cùng là kiểm tra, chỉnh sửa và tinh chỉnh các đề xuất này để tạo ra ngân hàng câu hỏi đạt chất lượng, phục vụ cho kiểm tra thường xuyên hoặc đánh giá quá trình.

Giáo viên Trường tiểu học Dĩnh Kế (Bắc Giang) thực hành ứng dụng công cụ, phần mềm trong kiểm tra đánh giá học sinh. Ảnh: website nhà trường.

Yếu tố cốt lõi vẫn là năng lực chuyên môn của giáo viên

Khẳng định công nghệ và trí tuệ nhân tạo là những công cụ hỗ trợ mạnh mẽ cho giáo viên trong công tác kiểm tra, đánh giá; tuy nhiên TS Kiều Phương Thùy lưu ý, yếu tố cốt lõi vẫn là năng lực chuyên môn của giáo viên trong xác định đúng mục tiêu đánh giá, xây dựng câu hỏi chất lượng và hiểu rõ đặc điểm người học.

Khác biệt là thay vì phải làm toàn bộ công việc thì giáo viên có thể giao một phần việc cho AI hỗ trợ. Để làm được như vậy, thầy cô có tư duy phân chia công việc của mình thành các nhiệm vụ để giao cho AI, hướng dẫn AI từng bước để có thể thực hiện đúng. Cuối cùng, là sử dụng tư duy phản biện để đánh giá, cải thiện câu trả lời.

Để ứng dụng công nghệ và AI trong kiểm tra, đánh giá một cách phù hợp và khoa học, TS Kiều Phương Thùy chia sẻ quy trình 4 bước.

Theo đó, bước 1 là huấn luyện AI đúng cách. Cụ thể, trước khi yêu cầu AI tạo đầu ra, giáo viên cần cung cấp cho AI kiến thức nền như: Nội dung cần kiểm tra đánh giá, dạng thức câu hỏi, mức độ nhận thức (nhận biết, thông hiểu, vận dụng), ví dụ mẫu của các câu hỏi chất lượng để AI phân tích và học theo.

Bước 2 là giao nhiệm vụ rõ ràng, cụ thể. Một câu lệnh hiệu quả cần có đầy đủ thành phần: Vai trò, mục tiêu, đối tượng, bối cảnh, ràng buộc.

Về vai trò, yêu cầu AI đóng vai một chuyên gia kiểm tra đánh giá hoặc giáo viên dạy môn cụ thể. Mục tiêu cần nêu rõ yêu cầu tạo ma trận đề, xây dựng câu hỏi, tiêu chí đánh giá, hay kế hoạch kiểm tra, đánh giá. Đối tượng, cần xác định rõ học sinh lớp mấy, trình độ như thế nào, có phân hóa không.

Bối cảnh, giáo viên mô tả tình huống sử dụng, như đánh giá quá trình, đánh giá sản phẩm, đánh giá trên lớp hay trực tuyến. Ràng buộc, giáo viên nêu số lượng câu hỏi, mức độ nhận thức, cách viết phương án phải tương đương về độ dài, nhiễu phải xuất phát từ lỗi sai phổ biến, không sử dụng phương án “tất cả đúng” hoặc “tất cả sai”....

Hiếu Nguyễn