Gửi bình luận
Hệ thống PEDA Edu vừa tổ chức thành công workshop trực tuyến với chủ đề “Thiết kế đề kiểm tra đánh giá chất lượng và bám sát mục tiêu cùng AI”.
Chương trình được PEDA Edu phát sóng trực tiếp trên Fanpage chính thức của hệ thống tạo thu hút hơn 1.000 giáo viên, chuyên gia và học sinh từ khắp mọi miền đất nước tham gia theo dõi, thảo luận sôi nổi. Mục tiêu nhằm mang đến cái nhìn thực tế và giải pháp ứng dụng AI hiệu quả trong bối cảnh bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình bức tranh giáo dục toàn diện, trong đó có khâu kiểm tra và đánh giá học sinh.
Chương trình được dẫn dắt bởi ThS Lê Nguyễn Như Anh - giảng viên Khoa Tiếng Anh, Trường Đại học Sư phạm TPHCM trong vai trò diễn giả chính, cùng sự điều phối chuyên nghiệp của TS Đặng Ngọc Khương - giáo viên Trường THPT Chuyên Ngoại ngữ – Trường Đại học Ngoại ngữ (ĐHQG Hà Nội). Suốt buổi chia sẻ, một thông điệp mang tính cốt lõi và định hướng đã được khẳng định mạnh mẽ: “AI đề xuất, giáo viên quyết định".
Mở đầu buổi tọa đàm, TS Đặng Ngọc Khương và ThS Lê Nguyễn Như Anh đã đặt ra những câu hỏi rất thực tế, đánh trúng tâm lý của nhiều thầy cô đang đứng lớp hiện nay: Thầy cô đã từng nhờ AI ra câu hỏi kiểm tra chưa? Có tự giải lại để kiểm tra đáp án AI đưa ra không? Và AI đã bao giờ cho đáp án sai chưa? Những câu hỏi này ngay lập tức mở ra một thực trạng đáng suy ngẫm về giới hạn của công nghệ.
Theo phân tích sâu sắc từ ThS Lê Nguyễn Như Anh, mặc dù các mô hình AI có khả năng tạo ra hàng chục câu hỏi chỉ trong vài giây, nhưng những bộ đề do AI viết hoàn toàn tự động thường ẩn chứa những lỗi hệ thống rất tinh vi. Nếu giáo viên chỉ đọc lướt qua, sẽ rất khó để phát hiện ra các "bẫy ngầm" như:
Các phương án nhiễu được tạo ra một cách khiên cưỡng, "cho có" khiến học sinh dễ dàng loại trừ mà không cần tư duy. Tồn tại tình trạng một câu hỏi nhưng có đến hơn một đáp án có thể bảo vệ được về mặt logic. Đáp án sai sót lại nằm ẩn bên trong một câu hỏi có cấu trúc câu từ trông cực kỳ chuyên nghiệp.
Xu hướng "lập trình" ngầm khiến đáp án đúng thường rơi vào phương án có chiều dài dài nhất, hoặc phân phối đáp án bị dồn quá nhiều vào các lựa chọn B và C. Nghiêm trọng hơn, AI rất dễ đưa vào các kiến thức vượt quá chương trình học hiện tại, hoặc tự bịa ra các dữ kiện, số liệu "nghe rất hợp lý" nhưng hoàn toàn không có thực.
Do đó, workshop không đi theo hướng khuyến khích thầy cô "giao khoán" việc ra đề cho AI. Thay vào đó, trọng tâm là trang bị kỹ năng biến AI thành một "trợ lý soạn nháp" đắc lực, nâng cao năng lực thẩm định bản nháp đó cho giáo viên. Người thầy phải luôn là người làm chủ công nghệ, là người đưa ra phán quyết cuối cùng để sàng lọc câu nào đáp ứng đúng yêu cầu cần đạt, câu nào đảm bảo tính công bằng, đúng ma trận mức độ, câu nào tuyệt đối không bao giờ được phép xuất hiện trong bài thi của học sinh.
Điểm đặc biệt giúp workshop nhận được sự đánh giá cao từ cộng đồng là tính thực hành rất cao. Nội dung được thiết kế bám sát theo các tiêu chuẩn quy định tại Công văn 7991 của Bộ GD&ĐT. Sau khi được giới thiệu và làm quen với công cụ Gemini Notebook cùng các nguyên tắc vàng trong ra đề, các thầy cô tham dự đã trực tiếp trải nghiệm quy trình xây dựng đề kiểm tra qua 5 module chuyên sâu:
Module 1: Xây dựng sổ tay tư liệu chuyên môn
Thay vì để AI trả lời một cách chung chung và mơ hồ, giáo viên được hướng dẫn cách "neo" AI vào các vùng dữ liệu cố định bao gồm: Sách giáo khoa, yêu cầu cần đạt của chương trình, kế hoạch dạy học cụ thể và hệ thống đề tham khảo của chính nhà trường. Giáo viên có thể tận dụng AI để dự đoán trước các lỗi sai phổ biến mà học sinh thường mắc phải, từ đó lấy làm nguồn chất liệu quý giá để thiết kế các phương án nhiễu chất lượng.
Module 2: Thiết lập ma trận và bản đặc tả đề thi
Từ việc phân tích một đề thi thực tế, giáo viên học cách giữ lại khung cấu trúc chuẩn hóa, sau đó nạp nội dung của học kỳ mới vào. Điểm tiến bộ ở đây là độ khó của câu hỏi sẽ được mô tả cụ thể bằng các thao tác tư duy, số bước giải hoặc độ dài của ngữ liệu, thay vì chỉ dán nhãn các mức độ Biết – Hiểu – Vận dụng một cách cảm tính như trước.
Module 3: Kỹ thuật viết câu hỏi theo 4 dạng thức
Module này đi sâu vào việc hướng dẫn viết câu hỏi cho 4 dạng thức phổ biến: Trắc nghiệm nhiều lựa chọn, Trắc nghiệm Đúng – Sai, Câu hỏi trả lời ngắn và Tự luận kèm hướng dẫn chấm chi tiết. Ban tổ chức đã cung cấp các mẫu lời nhắc (prompt) tối ưu cùng các ví dụ minh họa trực quan áp dụng cho đa dạng bộ môn từ Tiếng Anh, Khoa học Tự nhiên cho đến Lịch sử.
Module 4: Phân hóa đề thi nhưng giữ nguyên mục tiêu
Làm sao để đề thi vừa có tính phân hóa tốt vừa đảm bảo chuẩn đầu ra? Câu trả lời nằm ở việc tạo ra ba phiên bản: Hỗ trợ – Chuẩn – Thử thách cho cùng một yêu cầu cần đạt. Thông qua một bảng kiểm (checklist) khoa học, giáo viên đảm bảo được rằng chỉ có phần giàn giáo hỗ trợ thay đổi để giúp đỡ các đối tượng học sinh khác nhau, còn mục tiêu kiến thức cốt lõi không hề bị thay đổi.
Module 5: Quy trình 3 lớp thẩm định trước khi ký duyệt
Để một đề thi được ra đời, nó phải trải qua 3 màng lọc nghiêm ngặt: Sử dụng AI để tự phản biện lại chính câu hỏi nó vừa tạo ra; Áp dụng phương pháp “giải mù” bằng cách đưa câu hỏi sang một mô hình AI khác (không kèm đáp án) để xem mô hình này có giải ra đúng kết quả không; Giáo viên cùng tổ chuyên môn trực tiếp rà soát, đối chiếu theo bảng kiểm với 8 tiêu chí khắt khe. Đây là lớp thẩm định duy nhất và tối cao có quyền phê duyệt đề thi.
Sự kết hợp ăn ý giữa phần chia sẻ chuyên môn sâu sắc của ThS Lê Nguyễn Như Anh và sự điều phối nhịp nhàng, khéo léo của TS Đặng Ngọc Khương đã giữ chân hơn 1.000 khán giả cho đến những phút cuối cùng của buổi livestream. Phần hỏi – đáp diễn ra vô cùng sôi nổi, giải quyết trực tiếp nhiều bài toán hóc búa mà các thầy cô đang gặp phải khi ứng dụng EdTech vào giảng dạy.
Thay cho lời kết, ThS Lê Nguyễn Như Anh đã đúc kết lại 5 "kim chỉ nam" cốt lõi mà bất kỳ giáo viên nào cũng cần ghi nhớ: Nguồn tốt vào, đề tốt ra, chất lượng đầu vào của dữ liệu quyết định chất lượng đầu ra của đề thi; Nói với AI bằng ngôn ngữ đánh giá, giao tiếp với AI bằng các thuật ngữ sư phạm chuẩn xác; Độ khó phải đo lường được, định lượng độ khó bằng hành vi tư duy cụ thể; Phân hóa phần hỗ trợ, không phân hóa mục tiêu giúp đỡ học sinh bằng phương pháp, không hạ thấp tiêu chuẩn; AI đề xuất, giáo viên quyết định công nghệ là trợ lý, người thầy là vị trọng tài duy nhất.
