Công Nghệ

trí tuệ nhân tạo thay giáo viên chấm điểm và viết lời phê


Mùa xuân vừa qua, ông Phillips Pham là một trong 12.000 người đến từ 148 quốc gia đã tham gia lớp học trực tuyến có tên Code in Place. Được tiến hành bởi Đại học Stanford, khóa học này đào tạo các nguyên tắc cơ bản của lập trình máy tính.

Sau 4 tuần tham gia, Pham, một sinh viên 23 tuổi sống ở miền nam Thụy Điển đã thực hiện bài kiểm tra đầu tiên với nhiệm vụ viết một chương trình có thể tạo ra những làn sóng hình viên kim cương xanh trong không khí. một khung màu đen và trắng. Vài ngày sau, anh nhận được một bình luận chi tiết về các dòng lệnh của mình.

Trong khi khen ngợi công việc của mình, bản kiểm điểm cũng chỉ ra một lỗi. “Có vẻ như bạn có một lỗi nhỏ. Có thể bạn đang chạy vào tường sau khi vẽ làn sóng thứ ba. “. Phản hồi này chính xác là những gì Pham cần, và nó đến từ máy tính.

Tương lai của học trực tuyến: trí tuệ nhân tạo thay thế giáo viên chấm điểm và viết lời phê bình - Ảnh 1.

Trong khóa học trực tuyến này, một hệ thống trí tuệ nhân tạo mới đã phản hồi cho Phạm và hàng nghìn sinh viên khác tham gia bài kiểm tra. Được xây dựng bởi một nhóm tại Đại học Stanford, hệ thống tự động này báo trước một tương lai mới cho giáo dục trực tuyến, một hệ thống có thể dễ dàng tiếp cận hàng nghìn người nhưng không phải lúc nào cũng là lời khuyên. hướng dẫn chi tiết nhiều học sinh cần.

Bà Chelsea Finn, Giáo sư Stanford và nhà nghiên cứu AI, một thành viên của dự án chia sẻ: “Chúng tôi đã triển khai nó và không mong đợi nó hoạt động tốt hơn mong đợi.”. Tiến sĩ Finn và nhóm của bà đã thiết kế hệ thống này ban đầu dành riêng cho các lớp học lập trình của Stanford. Nhưng họ đã sử dụng các kỹ thuật có thể tự động hóa phản hồi của sinh viên trong các tình huống khác, bao gồm cả các môn học ngoài lập trình.

Tiến sĩ Etzioni, giám đốc Viện Trí tuệ nhân tạo Allen và là cựu giáo sư tại Đại học Washington, cảnh báo rằng những kỹ thuật này còn lâu mới thay thế được những người hướng dẫn trong lớp học. Phản hồi, lời khuyên từ các giáo sư, gia sư hoặc người dạy kèm rõ ràng vẫn tốt hơn là một lời phê bình tự động được viết ra. Dù vậy, anh ấy vẫn gọi dự án của Stanford là “Một bước quan trọng đi đúng hướng”và tốt hơn là có một phản hồi tự động còn hơn là không có gì.

Khóa học trực tuyến mà Pham và hàng nghìn người khác đã tham gia vào mùa xuân vừa qua dựa trên một khóa học đã có mặt tại Đại học Stanford trong hơn một thập kỷ. Mỗi học kỳ, nhà trường cho sinh viên làm bài kiểm tra giữa kỳ về các bài tập lập trình, và họ lưu giữ một bản ghi điện tử về những kết quả đó, bao gồm cả mã mà sinh viên đã viết. cũng như nhận xét và cho điểm từ giáo viên hướng dẫn. Chính phần dữ liệu này đã tạo tiền đề cho thử nghiệm trí tuệ nhân tạo mang tính giáo dục mới này.

Tương lai của học trực tuyến: trí tuệ nhân tạo thay thế giáo viên trong việc chấm điểm và viết lời phê bình - Ảnh 2.

Cấu trúc cơ bản của mạng nơron

Tiến sĩ Finn và nhóm của ông đã xây dựng một mạng nơ-ron, một hệ thống toán học với khả năng học các kỹ năng từ một lượng lớn dữ liệu. Ví dụ, với hàng nghìn bức ảnh về mèo, một mạng lưới thần kinh có thể học cách nhận ra mèo. Bằng cách phân tích hàng trăm cuộc gọi điện thoại, nó có thể học cách nhận ra các từ được nói. Vì vậy, bằng cách xem cách gia sư đánh giá các bài kiểm tra lập trình, nó cũng có thể học cách tự chấm điểm các bài kiểm tra này.

Hệ thống của Stanford đã dành nhiều giờ để phân tích các ví dụ từ các bài kiểm tra giữa kỳ cũ và học hỏi từ hơn một thập kỷ các trường hợp. Sau đó, nó đã sẵn sàng để học thêm. Với quyền truy cập vào một vài mẫu bổ sung từ học kỳ mới này, nó có thể hoàn thành công việc một cách nhanh chóng. Như Mike Wu, một nhà nghiên cứu về dự án, nói: “Nó có thể nhận ra nhiều loại vấn đề. Sau đó, nó có thể thích ứng với những vấn đề mà nó chưa từng gặp phải trước đây. “

Trong khóa học cuối cùng, hệ thống đã đưa ra 16.000 phản hồi và tỷ lệ phản hồi là 97,9%, theo các nhà nghiên cứu của Stanford. Để so sánh, các sinh viên đồng ý với phản hồi của giảng viên với tỷ lệ 96,7%.

Anh Phạm, một sinh viên kỹ thuật tại Đại học Lund, Thụy Điển đã vô cùng ngạc nhiên trước hiệu quả của công nghệ này. Mặc dù công cụ tự động không thể đánh giá một trong những chương trình mà anh ta tạo ra (có thể vì mã của anh ta không giống bất cứ thứ gì mà AI từng thấy), nhưng nó có thể xác định nhiều lỗi cụ thể. trong mã của bạn, bao gồm cả lỗi OBOE (thiếu / thừa 1 đơn vị) và đề xuất về cách khắc phục chúng. Phạm chia sẻ: “Ít khi” [khi học trực tuyến] bạn sẽ nhận được phản hồi tiêu chuẩn giống như vậy. “

Hệ thống này hoạt động rất tốt vì vai trò của nó được xác định rất chính xác. Khi làm bài kiểm tra, anh Phạm đang viết mã với những mục tiêu rất cụ thể trong đầu, và chỉ có một số sai phạm hữu hạn mà anh và các học sinh khác có thể đưa ra.

Nhưng khi học được từ dữ liệu chính xác, mạng nơ-ron có thể làm được nhiều việc khác nhau. Đây là công nghệ làm nền tảng cho khả năng nhận dạng khuôn mặt của Facebook trong ảnh khi bạn đăng chúng hoặc cách iPhone nhận dạng lệnh của bạn hoặc khả năng dịch trên các ứng dụng như Skype hoặc Google Translate. . Đối với nhóm nghiên cứu tại Stanford và các nhà nghiên cứu khác, hy vọng nằm ở việc các kỹ thuật như thế này có thể tự động hóa giáo dục theo nhiều cách khác nhau như thế nào.

Tương lai của học trực tuyến: trí tuệ nhân tạo thay thế giáo viên chấm điểm và viết lời phê bình - Ảnh 3.

AI có thể thay thế con người trong một số nhiệm vụ

Các nhà nghiên cứu đã xây dựng các công cụ giảng dạy tự động từ những năm 1970, bao gồm giáo viên hướng dẫn bằng robot và hệ thống chấm điểm luận văn dựa trên máy tính. Nhưng quá trình phát triển các hệ thống này diễn ra khá chậm. Việc xây dựng một hệ thống hướng dẫn và đào tạo đơn giản, mạch lạc cho sinh viên có thể mất nhiều năm làm việc và các nhà thiết kế luôn gặp khó khăn khi xác định các phần hành vi khác nhau.

Sử dụng các phương pháp dự án từ Đại học Stanford, các nhà nghiên cứu đã có thể tăng tốc đáng kể công việc đó. Theo Giáo sư Peter Foltz từ Đại học Colorado, người đã dành nhiều thập kỷ để phát triển hệ thống chấm điểm luận án tự động: “Có sức mạnh thực sự trong dữ liệu. Khi máy móc có nhiều ví dụ hơn, chúng có thể khái quát hóa ”.

Các bài luận văn xuôi có vẻ khác biệt rất nhiều so với các dòng lệnh trên máy tính. Nhưng không phải trong trường hợp này. Trong những năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã có thể xây dựng công nghệ phân tích ngôn ngữ tự nhiên theo cách tương tự như hệ thống phân tích mã của Stanford.

Mặc dù hệ thống Stanford đưa ra kết quả khá chính xác, nhưng sẽ vô ích nếu sinh viên có bất kỳ câu hỏi nào về việc họ bắt đầu sai từ đâu. Nhưng đối với Giáo sư Chris Piech, người cũng giám sát dự án, mục tiêu của dự án không phải là thay thế những người hướng dẫn.

Hệ thống tự động hóa mới này là một cách để tiếp cận nhiều học sinh hơn những gì giáo viên đứng lớp có thể tự mình tiếp cận. Và nếu nó có thể xác định các lỗi cụ thể trong mã của sinh viên và tần suất họ mắc phải, nó sẽ giúp người hướng dẫn biết rõ hơn sinh viên nào cần giúp đỡ và làm thế nào để giúp họ. . Như Tiến sĩ Piech nói: “Tương lai là cộng sinh – giáo viên và trí tuệ nhân tạo sẽ làm việc cùng nhau.”

Steve

Pháp luật & độc giả

.



Source link

Tin Tức 7S

Tin tức 7s: Cập nhật tin nóng online Việt Nam và thế giới mới nhất trong ngày, tin nhanh thời sự, chính trị, xã hội hôm nay, tin tức chính thống VN.Cập nhật tin tức 24/7: Giải trí, Thể thao...tại Việt Nam & Thế giới hàng ngày. Thông tin, hình ảnh, video clip HOT cập nhật nhanh & tin cậy nhất.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button