VDI - NỀN TẢNG HỌC TẬP THÍCH ỨNG
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra vai trò quan trọng của công nghệ trong giáo dục. Tuy nhiên, điều cốt lõi nằm ở yêu cầu thực tiễn của Chương trình GDPT 2018, nơi trọng tâm là phát triển năng lực học sinh. Để làm được điều đó, giáo viên cần đánh giá học sinh một cách thường xuyên, chính xác và có lưu trữ lịch sử học tập, từ đó xây dựng lộ trình học tập cá nhân hóa cho từng em.
Vì không có hai học sinh nào giống nhau, việc cá thể hóa hoàn toàn thủ công là không khả thi. Công nghệ chính là công cụ hỗ trợ giáo viên theo dõi tiến trình, phân tích dữ liệu, phát hiện lỗ hổng và đưa ra gợi ý học tập phù hợp. Đây là lý do công nghệ trở thành yếu tố không thể thiếu trong lớp học hiện đại.
Học tập đồng loạt giống như việc cả lớp cùng đi trên một con đường duy nhất. Tất cả học sinh phải bước cùng nhịp, cùng tốc độ và hướng đến cùng một mục tiêu. Đây là mô hình dạy học truyền thống: phù hợp với một số em, nhưng lại khiến nhiều em cảm thấy quá khó, quá dễ hoặc không theo kịp tiến độ chung.
Chúng tôi xây dựng mô hình dựa trên ba nguồn dữ liệu đầu vào:
1. Học liệu có cấu trúc,
2. Khai báo và đánh giá chẩn đoán,
3. Hành vi học tập theo thời gian.
Từ các dữ liệu này, hệ thống tạo ra lộ trình học thích ứng, tự động điều chỉnh độ khó theo vùng phát triển gần (ZPD) của từng học sinh.
Thuật toán cốt lõi của hệ thống là mô hình Neural Network – Knowledge Tracing. AI dự đoán xác suất học sinh trả lời đúng câu tiếp theo, từ đó gợi ý câu hỏi tối ưu: đủ vừa sức để không gây quá tải nhưng vẫn đủ thử thách để thúc đẩy tiến bộ liên tục.
Hệ thống có ba chế độ học chính:
– Học theo nhu cầu học sinh
– Học theo chương trình
– Học theo chỉ định giáo viên AI nằm ở trung tâm, gợi ý câu hỏi phù hợp theo từng mục tiêu.
