Khám phá tác động của Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học: Ứng dụng và thách thức

Nguyễn Lâm Ngọc Vi Nguyễn Lâm Ngọc Vi

doi:10.59294/HIUJS.CDS.2023.369

Từ khóa:

chuyển đổi số, vai trò của Trí tuệ nhân tạo, thách thức của tích hợp Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục

Tóm tắt

Nghiên cứu khám phá vai trò của Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (AIEd) và ứng dụng của nó trong giáo dục đại học. Các ứng dụng AIEd như hệ thống dạy kèm thông minh, hệ thống học tập thích ứng, cố vấn hoạch định chính sách và công cụ học tập thông minh được nghiên cứu để nâng cao trải nghiệm học tập, hiệu suất và chất lượng cho cả người học và giảng viên. Các ứng dụng này nhằm mục đích cung cấp trải nghiệm học tập được phù hợp và cá nhân hóa, cải thiện kết quả học tập và hỗ trợ các nhà quản lý giáo dục đưa ra quyết định phù hợp. Nghiên cứu cũng cho thấy rằng việc tích hợp AI trong giáo dục đại học đặt ra những thách thức cần giải quyết như đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, các mối lo ngại về đạo đức, nhận thức tiêu cực về AI và khoảng cách công nghệ của người tham gia dạy và học cũng như một số đề xuất nhằm tiến tới giải quyết các vấn đề này trong lĩnh vực giáo dục.

Abstract

The study investigates the application of Artificial Intelligence in Education (AIEd) in higher education. Research is conducted on AIEd applications such as intelligent tutoring systems, adaptive learning systems, policy-making advisors, and smart learning tools to improve the learning experience, performance, and quality for both students and teachers. The purpose of these applications is to provide customized and individualized learning experiences, enhance learning outcomes, and aid education administrators in making informed decisions. In addition, the study demonstrates that incorporating AI in higher education poses challenges that must be addressed, such as ensuring data privacy and security, ethical concerns, negative perceptions of AI, and a technology gap between teaching and learning participants, as well as some recommendations for addressing these issues in the field of education.

Tài liệu tham khảo

[1] S. A. M. Aldosari, ‘The future of higher education in the light of artificial intelligence transformations’, Int. J. High. Educ., vol. 9, no. 3, pp. 145–151, 2020, doi: 10.5430/ijhe.v9n3p145.

[2] M. A. Chaudhry and E. Kazim, ‘Artificial Intelligence in Education (AIEd): a high-level academic and industry note 2021’, AI Ethics, vol. 2, no. 1, pp. 157–165, 2022, doi: 10.1007/s43681-021-00074-z.

[3] F. Ouyang, L. Zheng, and P. Jiao, Artificial intelligence in online higher education: A systematic review of empirical research from 2011 to 2020, vol. 27, no. 6. Springer US, 2022. doi: 10.1007/s10639-022-10925-9.

[4] X. Chen, H. Xie, D. Zou, and G. J. Hwang, ‘Application and theory gaps during the rise of Artificial Intelligence in Education’, Comput. Educ. Artif. Intell., vol. 1, no. August, p. 100002, 2020, doi: 10.1016/j.caeai.2020.100002.

[5] X. Chen, H. Xie, and G. J. Hwang, ‘A multi-perspective study on Artificial Intelligence in Education: grants, conferences, journals, software tools, institutions, and researchers’, Comput. Educ. Artif. Intell., vol. 1, no. October, p. 100005, 2020, doi: 10.1016/j.caeai.2020.100005.

[6] G. J. Hwang, H. Xie, B. W. Wah, and D. Gašević, ‘Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education’, Comput. Educ. Artif. Intell., vol. 1, pp. 1–5, 2020, doi: 10.1016/j.caeai.2020.100001.

[7] H. Pham, Q. N. Tran, G. L. La, H. M. Doan, and T. D. Vu, ‘Readiness for digital transformation of higher education in the Covid-19 context: The dataset of Vietnam’s students’, Data Br., vol. 39, p. 107482, 2021, doi: 10.1016/j.dib.2021.107482.

[8] N. T. T. Dung, ‘Cơ sở lý luận về chuyển đổi số trong dạy học đại học’, Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hòa Bình, no. 1, pp. 58–65, 2021.

[9] B. N. Sơn, N. Thị, and H. Giang, ‘Đánh giá tác động của chuyển đổi số đến khả năng phát triển mô hình đại học thông minh tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội’, Tạp chí khoa học giáo dục Việt Nam, vol. 18, no. 5, pp. 58–63, 2022.

[10] Y. S. Tsai, O. Poquet, D. Gašević, S. Dawson, and A. Pardo, ‘Complexity leadership in learning analytics: Drivers, challenges and opportunities’, Br. J. Educ. Technol., vol. 50, no. 6, pp. 2839–2854, 2019, doi: 10.1111/bjet.12846.

[11] M. Alenezi, ‘Deep Dive into Digital Transformation in Higher Education Institutions’, Educ. Sci., vol. 11, no. 770, pp. 1–13, 2021.

[12] M. Akour and M. Alenezi, ‘Higher Education Future in the Era of Digital Transformation’, Educ. Sci., vol. 12, no. 11, 2022, doi: 10.3390/educsci12110784.

[13] M. Alenezi, ‘Digital Learning and Digital Institution in Higher Education’, Educ. Sci., vol. 13, no. 1, 2023, doi: 10.3390/educsci13010088.

[14] V. Niță and I. Guțu, ‘The Role of Leadership and Digital Transformation in Higher Education Students’ Work Engagement’, Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 20, no. 6, p. 5124, 2023, doi: 10.3390/ijerph20065124.

[15] A. Y. Q. Huang, O. H. T. Lu, J. C. H. Huang, C. J. Yin, and S. J. H. Yang, ‘Predicting students’ academic performance by using educational big data and learning analytics: evaluation of classification methods and learning logs’, Interact. Learn. Environ., vol. 28, no. 2, pp. 206–230, 2020, doi: 10.1080/10494820.2019.1636086.

[16] B. C. L. Christudas, E. Kirubakaran, and P. R. J. Thangaiah, ‘An evolutionary approach for personalization of content delivery in e-learning systems based on learner behavior forcing compatibility of learning materials’, Telemat. Informatics, vol. 35, no. 3, pp. 520–533, 2018, doi: 10.1016/j.tele.2017.02.004.

[17] G. George and A. M. Lal, ‘Review of ontology-based recommender systems in e-learning’, Comput. Educ., vol. 142, no. July, p. 103642, 2019, doi: 10.1016/j.compedu.2019.103642.

[18] W. Ma, O. Adesope, J. C. Nesbit, and Q. Liu, ‘Journal of Educational Psychology Intelligent Tutoring Systems and Learning Outcomes : A Meta-Analysis’, J. Educ. Psychol., vol. 106, no. 4, pp. 901–918, 2014.

[19] N. T. Heffernan and C. L. Heffernan, ‘The ASSISTments ecosystem: Building a platform that brings scientists and teachers together for minimally invasive research on human learning and teaching’, Int. J. Artif. Intell. Educ., vol. 24, no. 4, pp. 470–497, 2014, doi: 10.1007/s40593-014-0024-x.

[20] M. J. Wolf, K. W. Miller, and F. S. Grodzinsky, ‘Why We Should Have Seen That Coming’, Orbit j., vol. 1, no. 2, pp. 1–12, 2017, doi: 10.29297/orbit.v1i2.49.

[21] R. V. Yampolskiy and M. S. Spellchecker, ‘Artificial Intelligence Safety and Cybersecurity: a Timeline of AI Failures’, 2016, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1610.07997

[22] W. Holmes et al., ‘Ethics of AI in Education: Towards a Community-Wide Framework’, Int. J. Artif. Intell. Educ., vol. 32, no. 3, pp. 504–526, 2022, doi: 10.1007/s40593-021-00239-1.

[23] T. K. F. Chiu, Q. Xia, X. Zhou, C. S. Chai, and M. Cheng, ‘Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education’, Comput. Educ. Artif. Intell., vol. 4, no. September 2022, p. 100118, 2023, doi: 10.1016/j.caeai.2022.100118.