Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu giới hạn của sự thiên vị, bịa đặt và tính minh bạch của trí tuệ nhân tạo và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức (công bằng, toàn diện, trách nhiệm giải trình) trong các quyết định giảng dạy
- Khả năng thiết lập hệ thống làm việc cá nhân và thói quen xác minh kết hợp toàn bộ quy trình làm việc, từ kế hoạch đến phản hồi, từ đầu đến cuối bằng trí tuệ nhân tạo
- Khả năng thiết lập một khuôn khổ quản trị trong đó đầu ra trí tuệ nhân tạo không thay thế các quyết định sư phạm và trách nhiệm cũng như sự phê duyệt cuối cùng luôn thuộc về giáo viên.
Thi học phần
1. Một giáo viên đưa câu hỏi và đáp án lịch sử do trí tuệ nhân tạo tạo ra vào bài thi mà không kiểm tra, và ngày trên chìa khóa bị sai. Bài học chính của tình huống này là gì?
- A) Đưa đầu ra trí tuệ nhân tạo vào nơi có ảnh hưởng đến học sinh mà không kết nối với nguồn và kiểm chứng; Phớt lờ trách nhiệm thuộc về giáo viên ✔
- B) Nghiêm cấm sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc tạo câu hỏi
- C) Trí tuệ nhân tạo không bao giờ có thể tạo ra các câu hỏi lịch sử
- D) Câu hỏi không được trình bày trong bảng
Mô tả: Trí tuệ nhân tạo rất thông thạo nhưng thực tế có thể tạo ra thông tin sai lệch (ảo giác). Bất kỳ đầu ra nào ảnh hưởng trực tiếp đến học sinh, chẳng hạn như các câu hỏi và câu trả lời, không được phép sử dụng nếu chưa được giáo viên xác minh bằng cách liên kết đến nguồn; Trách nhiệm thuộc về giáo viên.
2. Cách tiếp cận tốt nhất khi nhập văn bản về một học sinh vào một công cụ trí tuệ nhân tạo có sẵn công khai là gì?
- A) Dán tên và số học sinh để tăng tốc độ.
- B) Xóa thông tin nhận dạng và ẩn danh dữ liệu, đồng thời sử dụng các công cụ bảo mật/tổ chức nếu có thể ✔
- C) Chỉ giấu họ và để lại mã số trường.
- D) Việc thông báo bằng lời nói cho học sinh trước khi chia sẻ dữ liệu là đủ.
Giải thích: Dữ liệu của học sinh là dữ liệu cá nhân; Thông tin về sức khỏe, gia đình hoặc hành vi có thể được giữ kín. Thông tin nhận dạng như tên-họ, số trường, lớp nên được loại bỏ, dữ liệu phải được ẩn danh và nếu có thể, nên ưu tiên các công cụ thể chế có đảm bảo xử lý dữ liệu.
3. Phân loại của Bloom cung cấp cho giáo viên điều gì khi viết mục tiêu học tập (kết quả)?
- a) Sắp xếp tên học sinh theo thứ tự bảng chữ cái
- B) Tự động chấm điểm bài thi
- C) Làm rõ mức độ tư duy nhận thức mục tiêu bằng động từ hành động thích hợp và căn chỉnh nó với phép đo ✔
- D) Luôn ấn định thời lượng bài học là 40 phút
Mô tả: Hệ thống phân loại của Bloom phân loại các quá trình nhận thức từ ghi nhớ đến sáng tạo. Viết kết quả bằng một động từ hành động đúng sẽ làm rõ mức độ suy nghĩ dự định và điều chỉnh nó phù hợp với thước đo; Việc đặt câu hỏi/hoạt động từ AI ở cấp độ này giúp việc đặt câu hỏi/hoạt động trở nên dễ dàng hơn.
4. 'Người đánh lạc hướng tốt' có nghĩa là gì trong câu hỏi trắc nghiệm?
- A) Một phương án mà không ai chọn vì nó rõ ràng là vô lý
- B) Một lựa chọn có ý nghĩa giống hệt với câu trả lời đúng
- C) Luôn là lựa chọn được viết dài nhất
- D) Một phương án đặc biệt có vẻ hợp lý đối với học sinh có quan niệm sai lầm mặc dù nó sai ✔
Giải thích: Một phương pháp đánh lạc hướng tốt là một lựa chọn có vẻ hợp lý đối với một học sinh chưa học đầy đủ môn học, mặc dù nó sai. Nó thường dựa trên quan niệm sai lầm mà học sinh thường mắc phải; vì vậy câu hỏi trở nên thực sự đặc biệt. Những yếu tố gây phân tâm vô nghĩa hoặc không liên quan làm cho câu hỏi trở nên dễ dàng hơn và làm suy yếu việc đo lường.
5. Sự khác biệt chính giữa phiếu tự đánh giá phân tích và phiếu tự đánh giá tổng thể là gì?
- A) Phiếu phân tích cho điểm từng tiêu chí riêng biệt; Phiếu tự đánh giá tổng thể đưa ra một mức độ chung duy nhất cho nghiên cứu ✔
- B) Phiếu tự đánh giá phân tích chỉ được sử dụng trong các kỳ thi, phiếu tự đánh giá tổng thể chỉ được sử dụng trong các dự án.
- C) Cả hai đều tự động cho điểm cuối cùng bằng trí tuệ nhân tạo
- D) Phiếu tự đánh giá phân tích không được tính điểm, phiếu tự đánh giá tổng thể được tính điểm.
Mô tả: Thang đánh giá phân tích chấm điểm từng tiêu chí (ví dụ: nội dung, ngôn ngữ, bố cục) ở các cấp độ riêng biệt và cung cấp phản hồi chi tiết. Phiếu tự đánh giá tổng thể đưa ra một mức độ chung duy nhất cho toàn bộ nghiên cứu; Nó nhanh hơn nhưng không đưa ra phản hồi chi tiết.
6. Hình thức phản hồi mang tính xây dựng nào hữu ích nhất cho học sinh?
- A) Một phán quyết chung cho rằng học sinh là 'không thành công' hoặc 'lười biếng'
- B) Chỉ cho điểm một chữ cái hoặc điểm
- C) Phản hồi nhắm vào sản phẩm và thể hiện một bước phát triển cụ thể và hướng tới tương lai ✔
- D) Đưa ra cùng một câu, không mang tính cá nhân hóa cho cả lớp.
Giải thích: Phản hồi mang tính hình thành nhằm thúc đẩy việc học tập; Nó nhắm đến sản phẩm/kết quả chứ không phải tính cách của học sinh và thể hiện một bước phát triển cụ thể và hướng tới tương lai. Những phản hồi dán nhãn những điều như 'Bạn lười biếng' hoặc chỉ chấm điểm sẽ không thúc đẩy việc học tập.
7. Rủi ro đạo đức quan trọng nhất khi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giảng dạy phân hóa là gì?
- A) Chất liệu không có nhiều màu sắc
- B) Nguy cơ biến học sinh thành một nhãn hiệu và nhốt học sinh vào một khuôn mẫu thiên vị hoặc rập khuôn ✔
- C) Trí tuệ nhân tạo đề xuất quá nhiều hoạt động
- D) Sự khác biệt không được đưa vào chương trình giảng dạy
Giải thích: Trí tuệ nhân tạo có thể gán cho học sinh một nhãn hiệu (“yếu”, “tài năng”) và đưa ra những khuyến nghị thiên vị hoặc rập khuôn. Sự khác biệt phải được kết hợp với việc giáo viên hiểu học sinh; Đề xuất trí tuệ nhân tạo không nên bó hẹp trong khuôn mẫu mà phải linh hoạt và mang tính tạm thời.
8. Giáo viên cho học sinh điểm 0 dựa trên 'máy dò' AI đánh dấu bài tập '90% AI'. Vấn đề chính của cách tiếp cận này là gì?
- A) Máy dò quét bài tập quá chậm
- B) Máy dò AI không đáng tin cậy; Việc phạt dựa trên một điểm duy nhất là không công bằng do dương tính giả ✔
- C) Điểm của máy dò luôn đúng nhưng giáo viên bỏ qua
- D) Nên cho điểm thấp thay vì 0
Mô tả: Máy dò AI không đáng tin cậy; Nó có thể nhầm lẫn văn bản thực của học sinh với trí tuệ nhân tạo (dương tính giả), đặc biệt đối với những học sinh có ngôn ngữ mẹ đẻ khác nhau. Thật không công bằng khi áp dụng các hình phạt dựa trên điểm của một người phát hiện duy nhất; tính chính trực trong học tập phải được đánh giá thông qua bằng chứng về quá trình và cuộc phỏng vấn với sinh viên.
9. Cách tiếp cận tốt nhất khi chuẩn bị thông điệp truyền tải một tình huống tiêu cực (vấn đề hành vi) đến phụ huynh bằng trí tuệ nhân tạo là gì?
- A) Viết bằng ngôn ngữ buộc tội và chính xác và gửi trực tiếp cho phụ huynh.
- B) Bao gồm toàn bộ lịch sử của học sinh và tên của các học sinh khác
- C) Chuẩn bị một bản thảo mang tính xây dựng, tập trung vào giải pháp và tôn trọng và yêu cầu giáo viên xác nhận giọng điệu cũng như độ chính xác của nó trước khi gửi ✔
- D) Giữ tin nhắn càng ngắn càng tốt và không đưa ra bất kỳ ngữ cảnh nào
Mô tả: Văn bản phải mang tính xây dựng, hướng đến giải pháp và tôn trọng; Nó nên bao gồm một sự kiện cụ thể và một lời kêu gọi hợp tác mà không phán xét học sinh. Ngoài ra, tính bảo mật của học sinh phải được bảo vệ và giáo viên phải đích thân xác nhận tính chính xác và giọng điệu của văn bản trước khi gửi.
10. Một câu trích dẫn của nhà khoa học trong tài liệu giảng dạy do AI tạo ra có thể chưa thực sự được nói ra. Giáo viên nên làm gì?
- A) Sử dụng nguyên câu trích dẫn vì AI nói chung là đúng
- B) Xác minh trích dẫn từ nguồn đáng tin cậy, không sử dụng nếu không thể xác minh ✔
- C) Ghi nguồn trích dẫn là 'internet'
- D) Thay đổi trích dẫn một chút để khiến nó đáng tin hơn.
Mô tả: Trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra những trích dẫn, nguồn và sự kiện đáng tin cậy nhưng bịa đặt. Các trích dẫn và sự kiện phải được xác minh từ các nguồn đáng tin cậy trước khi đưa cho lớp học; Nếu không thể xác minh được thì không nên sử dụng. Thông tin sai lệch tạo ra những quan niệm sai lầm vĩnh viễn ở học sinh.
11. Nguyên tắc chấm điểm (đánh giá cuối kỳ) đúng khi soạn đề tự đánh giá hoặc bài thi bằng trí tuệ nhân tạo là gì?
- A) Trí tuệ nhân tạo có thể tự động chấm điểm tất cả các bài kiểm tra với điểm cuối cùng
- B) Điểm cuối khóa là quyết định ảnh hưởng đến tương lai của học sinh; Trách nhiệm và sự phê duyệt cuối cùng thuộc về giáo viên ✔
- C) Chỉ cần trí tuệ nhân tạo cho điểm thì giáo viên không cần kiểm tra
- D) Việc chấm điểm chỉ nên dựa trên điểm của máy dò
Mô tả: Trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra các đề cương đánh giá, câu hỏi và đề cương phản hồi; Tuy nhiên, điểm cuối cùng là quyết định ảnh hưởng đến tương lai của học sinh và trách nhiệm thuộc về giáo viên. Sự nhất quán và công bằng trong việc chấm điểm cần được giáo viên giám sát.
12. Phương pháp sư phạm lành mạnh nhất khi giới thiệu trí tuệ nhân tạo cho học sinh trong lớp học là gì?
- A) Cấm hoàn toàn trí tuệ nhân tạo và không thảo luận gì về chủ đề này
- B) Dạy học sinh trí tuệ nhân tạo luôn đúng
- C) Thiết lập các quy tắc sử dụng minh bạch/có đạo đức và hướng dẫn xác minh nguồn và đánh giá quan trọng ✔
- D) Chỉ cho phép những học sinh thành công sử dụng trí tuệ nhân tạo
Giải thích: Cách tiếp cận lành mạnh nhất là đặt ra các quy tắc sử dụng minh bạch và có đạo đức thay vì cấm đoán; Đó là dạy học sinh về xác minh nguồn, đánh giá phê phán và trí tuệ nhân tạo có thể mắc sai lầm. Như vậy, trí tuệ nhân tạo trở thành đối tác tư duy chứ không phải là công cụ sao chép.
13. Câu nào sau đây thể hiện giới hạn đúng của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giảng dạy?
- A) Trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra mọi quyết định sư phạm thay giáo viên
- B) Trí tuệ nhân tạo chỉ có thể được sử dụng để thuyết trình và không có gì khác
- C) Trí tuệ nhân tạo là trợ giảng và đối tác tư tưởng; Trách nhiệm và sự phê duyệt cuối cùng đối với các quyết định quan trọng thuộc về giáo viên ✔
- D) Trí tuệ nhân tạo có thể cho điểm cuối kỳ cho học sinh mà không cần sự chấp thuận của giáo viên
Mô tả: Trí tuệ nhân tạo là trợ lý giảng dạy, người tạo đề cương và đối tác ý tưởng. Trách nhiệm và sự phê duyệt cuối cùng đối với các quyết định quan trọng ảnh hưởng đến học sinh, chẳng hạn như chấm điểm, đánh giá sư phạm, các quyết định về liêm chính trong học tập và hướng dẫn, luôn thuộc về giáo viên.
14. Lợi ích chính của việc viết lời nhắc mạnh thay vì lời nhắc yếu đối với giáo viên là gì?
- A) Trí tuệ nhân tạo tạo ra câu trả lời chậm hơn
- B) Đạt được kết quả đầu ra phù hợp với cấp lớp, phù hợp và có thể sử dụng được khi đưa ra bối cảnh, cấp độ, kết quả và định dạng ✔
- C) Trí tuệ nhân tạo không còn yêu cầu bất kỳ xác minh nào
- D) Đặt lời nhắc lâu hơn luôn làm cho kết quả đầu ra trở nên tồi tệ hơn.
Mô tả: Một lời nhắc mạnh mẽ bao gồm vai trò, cấp lớp, kết quả, thời lượng, ràng buộc và định dạng đầu ra mong muốn cho phép AI tạo ra các bản nháp phù hợp với cấp lớp, căn chỉnh và có thể sử dụng được thay vì các bản nháp chung chung. Một phản hồi chung chung và không thể áp dụng được đưa ra đối với một yêu cầu không có ngữ cảnh.