Adaptive learning là gì? Học tập thích ứng hỗ trợ thầy cô như thế nào?

Adaptive learning (Học tập thích ứng), một trong những xu hướng giáo dục lớn nhất trong kỷ nguyên AI Edtech đang thu hút sự quan tâm của các nhà giáo dục Việt Nam. Giải pháp này giúp việc quản lý các lộ trình học tập cá nhân trở nên khả thi trong một khoảng thời gian nhất định. Cụ thể, học tập thích ứng hỗ trợ thầy cô như thế nào trong việc giảng dạy? FLYER mời quý thầy cô xem bài viết sau đây để có thêm thông tin cho mình.

1. Adaptive learning là gì?

1.1. Khái niệm

Adaptive learning (Học tập thích ứng) là phương pháp giáo dục mà ở đó, những hành động học tập của người học liên tục được phân tích và đánh giá, qua đó thầy cô có thể điều chỉnh cách thức giảng dạy ngay lập tức cho phù hợp với nhu cầu của người học.

Trong kỷ nguyên Edtech, công nghệ học tập thích ứng đề cập đến nền tảng sử dụng thuật toán máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI) để thiết kế và điều chỉnh lộ trình học tập ngay lập tức dựa vào sự tương tác của người học với hệ thống. 

Mời quý thầy cô xem video ngắn dưới đây về khái niệm của Adaptive learning (Vui lòng bật chức năng dịch tự động):

Bài viết này tập trung vào phương pháp học tập thích ứng sử dụng trí tuệ nhân tạo trong thời đại chuyển đổi số.

1.2. Nguồn gốc phương pháp Adaptive Learning

Nhà tâm lý học và triết gia xã hội người Mỹ BF Skinner là người đứng sau phương pháp adaptive learning. Học tập thích ứng tiếp tục phát triển theo thời gian và thực sự tạo nên làn sóng mới trong phong trào trí tuệ nhân tạo (AI) những năm 1970.

Ngày nay, adaptive learning không chỉ ứng dụng trong lĩnh vực giáo dục mà còn trong giải trí, truyền thông, kinh doanh,… 

Ví dụ:

Khi tìm từ khóa “sổ ghi chú” trên Google, thầy cô sẽ bắt gặp nhiều quảng cáo hoặc nội dung liên quan đến sổ ghi chú. Bởi hệ thống đã học hỏi từ các lựa chọn và sự quan tâm của người dùng để tạo ra trải nghiệm phù hợp.

2. Adaptive learning hoạt động như thế nào?

Các khóa học thích ứng hiện nay thường được tạo trên nền tảng web. Thông thường, nền tảng web sẽ cung cấp một cụm thông tin sau:

• Thông tin về các khóa học
• Các hoạt động trong khóa học
• Đánh giá trình độ và tài liệu cần thiết

Sau khi học sinh tham gia đánh giá/ khảo sát, hệ thống tự động chọn cấp độ và đưa ra các nhiệm vụ phù hợp. Quá trình học tập của học sinh luôn được hướng dẫn dựa trên hiệu suất, nhu cầu, sở thích,… Người học càng tương tác nhiều với nền tảng, các lộ trình sẽ ngày càng tương thích với nhu cầu của họ.

Cơ chế hoạt động này dựa trên 3 điểm đó là: Thuật toán, các yếu tố thích ứng và khả năng thích ứng.

2.1. Thích ứng thuật toán

Adaptive learning (Học tập thích ứng) sử dụng thuật toán của AI để điều chỉnh chương trình đào tạo cho từng học sinh. Các thuật toán này thường trả lời 2 câu hỏi lớn:

• Người học biết điều gì?
• Người học nên trải nghiệm điều gì tiếp theo?

Dựa trên những câu trả lời rút ra từ hành động của học sinh trong quá trình tương tác, các thuật toán có thể lựa chọn “đúng nội dung vào đúng thời điểm”. 

2.2. Các yếu tố thích ứng

Yếu tố thích ứng xem xét hành vi và kết quả học tập nhằm “cá nhân hóa” chương trình học.

Các yếu tố thích ứng bao gồm:

• Hiệu suất: Những gì học sinh đã và đang làm. Ví dụ: Học sinh trả lời đúng hay sai? Học sinh thực hiện nhiệm vụ/ bài tập như thế nào? Học sinh truy cập nền tảng có thường xuyên không?

• Mức độ kiến thức: Khối lượng kiến thức học sinh đã nắm được.
• Hành vi: Học sinh mất bao lâu để trả lời 1 câu hỏi?
• Thông tin: Học sinh có thể chia sẻ mức độ tin cậy của mình đối với tài liệu, tùy chọn loại nội dung hoặc dữ liệu cá nhân.
• Sở thích về nội dung: Chủ đề học sinh quan tâm? Học sinh thích học từ vựng hay ngữ pháp?
• Nhân khẩu học: Gồm độ tuổi, giới tính, vị trí địa lý, học vấn,…
• …

2.3. Khả năng thích ứng

Dựa trên các yếu tố thích ứng và những hoạt động diễn ra trong quá trình học tập của học sinh, các phần mềm học tập thích ứng có thể điều chỉnh kế hoạch học tập, đưa ra gợi ý hoặc định hướng lại toàn bộ lộ trình.

Một số cách điều chỉnh bài học dựa trên kết quả học tập của người học:

• Phản hồi ngay lập tức: Đưa ra trợ giúp khi cần thiết. Ví dụ: Khi học sinh trả lời sai, hệ thống tự động đưa ra các gợi ý/ nội dung cần xem lại, như thể học sinh đang được hướng dẫn bởi một gia sư.
  
• Lộ trình “cá nhân hóa”: Cung cấp chuỗi nội dung khác nhau cho từng học sinh.

Ví dụ: 

• Đối với học sinh tiếp thu chậm, hệ thống giải thích những khái niệm cụ thể trước khi tiếp tục chủ đề mới.
• Đối với học sinh tiếp thu nhanh, hệ thống có thể cho phép các em tự quyết định nội dung bài học.

3. Đặc điểm của Adaptive learning (Học tập thích ứng)

Để học tập thích ứng hoạt động hiệu quả, hệ thống phải tập trung vào 4 điểm chính:

• Việc học dựa theo tốc độ của học sinh
• Các lộ trình được thiết kế phù hợp với nhu cầu của người học
• Phản hồi ngay lập tức thay vì phải chờ giáo viên đánh giá/ chấm điểm
• Có thể điều chỉnh nội dung, các câu hỏi đặt ra và chọn câu trả lời dựa trên hành động thực của học sinh.

Các chương trình học tập thích ứng có thể được chia thành 4 mô hình riêng biệt:

4. Adaptive learning hỗ trợ thầy cô thế nào trong việc giảng dạy?

4.1. Nâng cao trải nghiệm giảng dạy trên mọi quy mô lớn nhỏ

Nhìn chung, quy mô lớp học đang ngày càng mở rộng, khả năng hướng dẫn cho từng học sinh vượt qua mọi bài học là một thách thức lớn đối với các thầy cô. Adaptive learning xuất hiện nhằm hỗ trợ giải quyết vấn đề này.

Một số giải pháp mà hệ thống học tập thích ứng có thể thực hiện để cải tiến quá trình giảng dạy ở quy mô lớn:

• Tạo ra trải nghiệm hấp dẫn, cá nhân hóa, phù hợp với các nhu cầu khác nhau, giúp kiến thức được trải đều ngay cả khi khả năng tiếp thu của các em không đồng đều. 
• Xác định được đối tượng mục tiêu của khóa học chính xác để dự đoán những rào cản. Ví dụ: học sinh có gia cảnh khó khăn, học sinh mắc hội chứng khó đọc,…

• Chia sẻ tài liệu trước khi lên lớp, các bài học phụ đạo, bài nghiên cứu, khám phá những khái niệm mới/ cũ. 
• Giảm tỉ lệ gian lận vì nội dung kiến thức và tiêu chí đánh giá từng học sinh là khác nhau.
• Giáo viên có thể liên tục cải tiến lộ trình học tập thông qua việc so sánh các dữ liệu được cung cấp.
• Xác định mục tiêu học tập rõ ràng và nhất quán.
• Ngăn chặn tình trạng quá tải những nội dung không liên quan.

4.2. Tiết kiệm thời gian giảng dạy

Thiết kế một trải nghiệm học tập thích ứng cho phép học sinh học tập, nhận phản hồi và điều hướng nội dung ngay cả khi không có giáo viên hướng dẫn trực tiếp. Điều này giúp thầy cô có thêm thời gian nghiên cứu nội dung kiến thức chuyên sâu, xác định được khó khăn học sinh đang gặp phải và nâng cao nhiều kỹ năng mới có ích cho công tác giảng dạy. Trong khi đó, học sinh có thể chủ động học tập bất cứ khi nào.

5. Người học hưởng lợi gì từ học tập thích ứng?

Học tập thích ứng được coi là một trong những cách tiếp cận tốt nhất để mang lại kết quả học tập có tính xây dựng. Lợi ích mà nền tảng học tập thích ứng có thể mang lại cho người học ở mọi độ tuổi là:

• Tập trung vào điểm mạnh của người học và khiến họ tham gia tích cực. Nhờ đó giảm tỷ lệ bỏ học và cải thiện kết quả cuối cùng.
• Người học được trao quyền bằng cách dạy chính mình theo sở thích và mối quan tâm khác.
• Cho phép người học tiến bộ theo tốc độ bản thân và khắc phục điểm yếu nhờ tính đa dạng, tính tương tác, sự hòa nhập và phản hồi tùy chỉnh theo thời gian thực.

6. Điểm hạn chế của adaptive learning

Không có hệ thống giáo dục nào hoàn hảo 100% ngay cả khi được ứng dụng công nghệ tiên tiến nhất. Sau đây là một vài điểm hạn chế của adaptive learning:

• Khó khăn khi thiết kế lộ trình học cho những học sinh có vấn đề về sức khỏe/ thể chất.
• Giảm tương tác trực tiếp giữa người với người.
• Quá nhiều câu hỏi, bài kiểm tra có thể gây “hiệu ứng ngược” cho học sinh khi các em không cảm thấy vui vẻ.
• Giáo viên có thể bị lơ là trong việc giảng dạy, học sinh lơ là trong học tập vì không có người đốc thúc.
• Thách thức trong việc lựa chọn nền tảng phù hợp.
• Chi phí còn khá đắt đỏ tại thị trường Việt Nam.
• Lộ trình học tập được thiết kế chưa được “cá nhân hóa” một cách triệt để hoặc nội dung quá hàn lâm.
• Phụ thuộc nhiều vào đường truyền Internet, không gian, trang thiết bị,…

Ứng dụng bất cứ công nghệ mới nào vào thực tế cũng đều cần thời gian và sự chuẩn bị bài bản. Bên cạnh những rào cản đã nêu, thầy cô cũng nhận thấy vô vàn những lợi ích mà hệ thống học tập thích ứng mang lại. Hơn nữa, các rào cản hoàn toàn có thể phá bỏ, nhất là trong một đất nước Việt Nam đang phát triển và luôn lĩnh hội những điều mới. 

7. Làm thế nào để ứng dụng học tập thích ứng?

Khi mới bắt đầu, việc ứng dụng công nghệ học tập thích ứng có thể gặp khó khăn. Để triển khai học tập thích ứng suôn sẻ và hiệu quả trong khu vực trường học, thầy cô có thể thử một số chiến lược sau đây:

• Đánh giá mức độ sẵn sàng: Liệu trường học hoặc bản thân giáo viên có sẵn sàng cho một công nghệ giáo dục mới? Mạng lưới Internet của trường có đủ mạnh để sử dụng hệ thống học tập thích ứng trong lớp học? Thầy cô có đáp ứng được ngân sách dự trù không?… và nhiều câu hỏi khác liên quan đến cơ sở vật chất, tư tưởng và nguồn lực để sẵn sàng cho sự đổi mới mà thầy cô cần làm rõ.

• Thử nghiệm: Thầy cô cần dành thời gian tìm hiểu cách hoạt động của hệ thống thích ứng và từng bước hướng dẫn học sinh thực hành.

• Động viên và tương tác: Giáo viên cần phản hồi kịp thời để thúc đẩy học sinh tham gia học tập, can thiệp đúng lúc để giúp học sinh hiểu được giá trị của hệ thống. 

• Theo dõi: Đảm bảo khóa học sử dụng các chiến lược học tập tích cực như: phân tích, phản ánh phê phán, xây dựng kiến thức. Sau đó, thầy cô cần giám sát học sinh có tham gia thường xuyên và có tự định hướng hơn trong việc học hay không.

• Phân tích dữ liệu: Sử dụng các dữ liệu phân tích học tập từ hệ thống học thích ứng (điểm số, tương tác, hoạt động trong khóa) để hiểu rõ tiến độ của từng cá nhân và can thiệp khi nhận thấy có vấn đề, đồng thời định hình những gì cần làm tiếp theo.

• Chọn nền tảng phù hợp: Nền tảng thích ứng phù hợp cho phép thầy cô lựa chọn nội dung học tập, hoạt động tương tác và đánh giá để đảm bảo nội dung không xa rời với mục tiêu khóa học. Bên cạnh đó, giao diện dễ tiếp cận giúp học sinh tương tác với hệ thống tích cực hơn.

8. Gợi ý nền tảng sử dụng học tập thích ứng

Có rất nhiều công cụ và tài nguyên có sẵn để xây dựng phương pháp học tập thích ứng. Tuy nhiên, các công cụ này đa phần là của nước ngoài, đòi hỏi thầy cô cần đọc hiểu được tiếng Anh và chuẩn bị chi phí để sử dụng dịch vụ.

Ở Việt Nam, có một số nền tảng tích hợp chức năng học tập thích ứng.

Giới thiệu nền tảng Tú Tài:

Giới thiệu nền tảng VioEdu:

Giới thiệu Học liệu thông minh:

Giới thiệu Phòng luyện thi ảo FLYER:

9. Ví dụ dễ hình dung về adaptive learning

Trước khi công nghệ học tập thích ứng được phát minh, khái niệm này đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, đề cập đến loại hình học tập trong đó học sinh được cung cấp tài nguyên và các hoạt động tùy chỉnh để giải quyết nhu cầu học tập. Chẳng hạn như: Khi học sinh gặp khó khăn trong việc đọc từ vựng, giáo viên có thể dạy kèm 1:1 hoặc hướng dẫn thực hành các bài tập bổ sung phù hợp với trình độ của học sinh đó.

Ngày nay, cách ứng dụng adaptive learning trong thực tế đã được “công nghệ hóa”.

Ví dụ 1: 

Ở môn tiếng Anh, nếu học sinh chưa thể phát âm từ vựng chính xác, hệ thống học tập thích ứng sẽ gợi ý các video minh họa chuyển động của môi và lưỡi để học sinh thực hành theo. 

Ví dụ 2: 

Trong trò chơi, nếu một người chơi đang giải một câu đố vui nhưng không tìm ra đáp án, hệ thống ngay lập tức “nhắc nhở” người chơi sử dụng gợi ý có sẵn.

Ví dụ 3:

Trong một doanh nghiệp, các nhân viên L&D (đào tạo và phát triển nhân sự) có thể tạo các mô-đun học tập phù hợp với từng người học dựa trên vai trò, chức năng, bộ phận, địa điểm văn phòng,…

Ví dụ 4: 

Một học sinh gặp khó khăn khi hiểu về khái niệm “ẩn dụ”. Thay vì phải đợi giáo viên giải đáp, hệ thống học tập thích ứng sẽ gợi ý thêm các ví dụ về “ẩn dụ” để học sinh cảm thấy dễ hiểu hơn. 

10. Lưu ý cần xem xét kỹ khi ứng dụng adaptive learning?

Mặc dù được trí tuệ nhân tạo thiết kế và điều chỉnh, hệ thống học tập thích ứng không phải là hệ thống tự động hoàn hảo. Hiệu quả của phương pháp dạy học mới này chỉ phát huy tối đa nếu các nhà giáo dục nghiêm túc xem xét, điều chỉnh và có sự chuẩn bị tốt.

Sau đây là 3 lưu ý thầy cô cần xem xét kỹ lưỡng khi ứng dụng adaptive learning:

• Rủi ro trong công nghệ: Giải pháp học tập thích ứng có thể không thành công nếu người triển khai không ứng dụng công nghệ đúng cách. Các nhà trường, thầy cô cần cẩn trọng trong việc lựa chọn các nền tảng hoặc các đối tác thực hiện dự án.

• Gia tăng chi phí đào tạo: Chương trình học tập thích ứng không được phối hợp chặt chẽ với những hoạt động khác của khóa học có xu hướng làm tăng chi phí vận hành và giá công bố đến người dùng. Ngoài ra, “thành phần bổ sung” này vô tình khiến nền tảng trở nên phức tạp, khiến học sinh mất hứng thú đăng ký.

• Nội dung học tập thích ứng kém chất lượng: Các nội dung “cá nhân hóa” là vô hạn, một vài trong số đó có thể hoàn toàn mới so với những tài liệu hiện có. Vì vậy, để tiết kiệm chi phí, các tổ chức có thể “vô tình” bỏ qua bước nghiên cứu, kiểm duyệt để nhanh chóng ra mắt nền tảng dẫn đến nguồn kiến thức kém chất lượng.

Lưu ý: Trong bối cảnh chuyển đổi số ngành giáo dục Việt Nam, khi một vài tổ chức bắt đầu ứng dụng công nghệ tiến bộ của nước ngoài trong khi chưa thật sự hiểu rõ, việc “hiện thực hóa” một dự án adaptive learning cần được xem xét kỹ lưỡng hơn bao giờ hết. Những rủi ro khuếch đại và truyền bá thông tin sai lệch tới cộng đồng luôn trực chờ. 

11. Tổng kết

Adaptive learning (Học tập thích ứng) không phải là “liều thuốc” thần kỳ trong giáo dục. Giải pháp này có thể là một con dao hai lưỡi nếu các nhà giáo dục hành động vội vàng, thiếu cẩn trọng. Mặc dù vậy, học tập thích ứng hứa hẹn sẽ là phương pháp mang tính đột phá theo dòng phát triển của trí tuệ nhân tạo trong tương lai, và sẽ là “người đồng hành” tốt đối với thầy cô trên chặng đường giáo dục chuyển đổi số. FLYER chúc thầy cô vững bước.

>>> Xem thêm: 

• Thích ứng nghịch cảnh suy thoái 2023: “Phải ứng dụng công nghệ trong quản lý & dạy học!” – Business summit 2023
• Ứng dụng “gamification” vào giảng dạy tiếng Anh cho trẻ em
• 7 cách ứng dụng học tập cá nhân hóa (personalized learning) thực tế, hiệu quả