NYC và LA đang hạn chế AI cho học sinh. Chúng tôi đã dùng nó để phơi bày những gì trường học bỏ sót—và sửa chữa hai năm lỗ hổng trong sáu tuần. Phần 1 trong chuỗi 3 phần.
Giữa chồng tôi và tôi, ba trong số bố mẹ của chúng tôi từng là giáo viên trường công. Ngay cả người thứ tư cũng từng làm việc, trong một thời gian ngắn, trong hệ thống trường công. Chúng tôi vô cùng tôn trọng hệ thống đó.
Tôi dùng thì quá khứ có lý do.
Trong mười hai năm, chúng tôi đã cho rằng: chúng tôi cho rằng ở trong một khu học chánh tốt, chúng tôi sẽ an toàn trước sự suy thoái của giáo dục công.
Con trai tôi ("Bobby") là một học sinh xuất sắc ở trường tiểu học, nhưng gặp khó khăn khi thích nghi với trường trung học cơ sở. Chúng tôi quyết định bắt đầu tham quan các trường tư thục địa phương, và bị sốc khi thấy họ đi trước trường công xa như vậy. Trường tư thục yêu cầu viết bài luận bằng chữ viết tay từ lớp ba, dạy đại số ở lớp sáu, và thực sự bắt học sinh chịu trách nhiệm ngay từ khi còn nhỏ.
Chúng tôi nhận ra mình đang thất bại trong việc nuôi dạy con cái, và chúng tôi đang có một tình huống khẩn cấp. Chúng tôi gửi Bobby đến học tại nhà với ông bà trong khoảng sáu tuần, để hoàn thành phần còn lại của học kỳ bằng cách học viết chữ thảo và phân tích câu. Sau đó, chúng tôi gửi cậu ấy đến trường hè toàn thời gian tại trường tư, và hy vọng điều đó là đủ.
Một tháng trước khi năm học bắt đầu, cậu ấy làm bài kiểm tra đầu vào. Cậu ấy đáng lẽ phải vào lớp bảy.
Bobby đã trượt bài kiểm tra đầu vào.
Cậu ấy thậm chí còn trượt cả bài kiểm tra xếp lớp lớp sáu, khiến cậu ấy thực sự tụt lại phía sau hai năm.
Đây là một cú sốc cho cả gia đình. Bobby đã khóc rất nhiều vì điều này - sau tất cả những nỗ lực của cậu ấy, và hy sinh cả một mùa hè, cậu ấy đã không vượt qua được.
Nhưng câu chuyện có một kết thúc có hậu. Sau sáu tuần, Bobby đã có thể vượt qua bài kiểm tra lại xếp lớp.
Đây là câu chuyện về cách chúng tôi đã sử dụng AI để sửa chữa những thiếu hụt kéo dài hai năm trong môn toán và ngữ pháp Saxon.
Chúng tôi đã biến thời hạn thành một vấn đề kỹ thuật
Các môn Bobby trượt là toán và ngữ pháp. Trường tư thục có chương trình toán Saxon. Chúng tôi có sáu tuần để thử lại. Chúng tôi không thể sử dụng một chương trình học và bắt đầu từ trang một. Chúng tôi cần tìm và xác định các điều kiện tiên quyết và điểm yếu còn thiếu, sửa chữa chúng, và giúp cậu ấy vượt qua bài kiểm tra trong sáu tuần.
Tôi đã tải xuống sách giáo khoa toán Saxon. Tôi nhờ AI thiết kế một bài kiểm tra chẩn đoán toàn diện bao gồm toán Saxon đến lớp sáu.
Bobby đạt 35 trên 60 điểm trong bài đánh giá ban đầu. Các điểm yếu về cấu trúc được xác định là phép chia dài và phép nhân số thập phân. Bài kiểm tra cũng cho thấy cậu ấy chưa bao giờ được dạy về tỷ lệ phần trăm, thứ tự thực hiện phép tính, hình học, hoặc thống kê. Một vài thói quen có thể sửa được đã được xác định: không rút gọn tỷ lệ và câu trả lời cuối cùng.
Kết quả chẩn đoán của Bobby.
Ngữ pháp cần một kế hoạch sửa chữa khác. Ở đó, khoảng cách còn nghiêm trọng hơn nhiều: cậu ấy không biết sự khác biệt giữa danh từ và động từ. (Làm thế nào và tại sao điều này xảy ra trong các trường công lập Utah là chủ đề của phần 2). Cậu ấy đã học cách phân tích câu, vì vậy cậu ấy có hiểu biết trực quan về cấu trúc tiếng Anh, nhưng cậu ấy cần học các nhãn phù hợp cho chúng.
Bobby chưa bao giờ tương tác với Chatbot
Bobby đã không dành sáu tuần này trước màn hình máy tính. Tất cả công việc cậu ấy làm đều trên giấy và bút với các bài tập do AI tạo ra.
Vòng lặp:
- Đưa cho Bobby một bài chẩn đoán mà không có gợi ý hay ôn tập.
- Xác định lý do đằng sau mỗi lần sai.
- Nhờ AI tạo một bài học hoặc bài kiểm tra ngắn trên giấy nhắm vào vấn đề đó.
- Nhờ một người lớn trong gia đình quản lý và chấm điểm, và chia sẻ kết quả với AI.
- AI quyết định xem mỗi lần sai đến từ một khái niệm còn thiếu, một quy trình không vững chắc, hay một sơ suất đơn giản.
- Thay đổi bài tập tiếp theo để đáp ứng.
- Kiểm tra lại kỹ năng sau đó mà không có gợi ý và trộn lẫn với tài liệu sau.
Cách chương trình AI hoạt động.
Các lỗi khác nhau đòi hỏi các bài tập khác nhau. Nếu Bobby không biết phần trăm là gì, cậu ấy cần được hướng dẫn. Nếu Bobby hiểu phần trăm nhưng lại trừ thuế thay vì cộng, cậu ấy cần kiểm tra lại hướng đi. Nếu cậu ấy mắc lỗi trong chính phép tính số học thay vì khái niệm, thì việc ôn lại khái niệm chỉ lãng phí thời gian.
Phương pháp tùy chỉnh bởi AI này nhắm chính xác vào những gì Bobby cần để thành thạo toán Saxon.
Ví dụ, ban đầu Bobby hoàn toàn không biết về tỷ lệ phần trăm. Sau khi học khái niệm cơ bản, cậu ấy nhanh chóng thành thạo việc chuyển đổi giữa phân số, số thập phân và tỷ lệ phần trăm. Sau đó, lỗi của cậu ấy không còn là tính toán sai nữa, mà là cách áp dụng chúng một cách chính xác. Vì vậy, AI đã đưa ra quyết định phát triển các bài tập của cậu ấy để nhấn mạnh vào các bài toán đố và tình huống thực tế.
Giữa sáu tuần này, cậu ấy đạt 22 trên 26 điểm trong một bài kiểm tra chặng, chứng minh rằng cậu ấy vẫn cần thêm luyện tập và thực hành trước khi có thể tuyên bố thành thạo.
Mẫu bài tập.
AI có thể xác định các thói quen theo cách mà cha mẹ có thể không làm được. Bobby đạt 24 trên 29 điểm về thứ tự thực hiện phép tính, nhưng mọi lần sai đều đến từ cùng một thói quen. Khi phép nhân hoặc chia nằm cùng một dòng với phép cộng hoặc trừ, cậu ấy quay trở lại tính toán từ trái sang phải một cách nghiêm ngặt. Một bài tập tùy chỉnh chỉ đơn giản yêu cầu cậu ấy khoanh tròn thứ tự đúng. Cậu ấy không cần phải làm các phương trình tẻ nhạt để sửa thói quen.
Cá nhân hóa làm cho việc học trở nên thú vị hơn
Thành thạo hai năm toán Saxon trong sáu tuần là một khối lượng công việc lớn đối với một đứa trẻ. Bobby thích máy móc, khoa học viễn tưởng, vịt cao su và trò chơi board game, vì vậy các bài tập được tùy chỉnh theo sở thích của cậu ấy.
Lộ trình toán học xoay quanh Kẻ hủy diệt (Terminator). Thành thạo mỗi khái niệm chính sẽ giúp cậu ấy được thăng cấp lên mô hình Kẻ hủy diệt tiếp theo.
Gamification các bài tập.
Việc tùy chỉnh cũng phù hợp với phong cách tư duy của cậu ấy. Ví dụ, cấu trúc các khái niệm như một dây chuyền lắp ráp đã giúp cậu ấy thành thạo chúng nhanh hơn. Bobby chỉ được phép "tiến lên" sau khi vượt qua một bài kiểm tra khái niệm không có sự trợ giúp.
AI đã thay đổi kinh tế sản xuất
Một gia đình có thể biết rằng một đứa trẻ cần luyện tập thêm về tỷ lệ phần trăm. Nhưng việc tạo ra bài tập đúng để đạt được sự thành thạo trong thời gian ngắn nhất lại là một câu chuyện hoàn toàn khác.
Chỉ một hệ thống đã biết rõ Bobby từ trong ra ngoài mới biết rằng một bài tập phải giải thích phần trăm là "trên một trăm" và có thể tận dụng kiến thức hiện có của Bobby về phân số để tăng tốc độ thành thạo của cậu ấy. Và khi hệ thống phát hiện ra Bobby đang nhầm lẫn giữa giảm giá và giá bán, hệ thống phải thích ứng và sửa lỗi đó một cách nhanh chóng chỉ sau một đêm.
AI đã làm cho việc sửa đổi đó đủ rẻ để thực hiện chỉ trong một đêm. Tổng cộng, chúng tôi đã sản xuất 60 bài tập trong 6 tuần, tổng cộng 398 trang.
Chúng tôi có thể tạo ra một bài học đã được dàn trang, một đáp án mới và một bài đánh giá mới bất cứ khi nào bằng chứng thay đổi. Nếu không có sự tự động hóa này, gần như chắc chắn chúng tôi sẽ bị mắc kẹt với việc đưa ra các bài tập Saxon tiêu chuẩn mà không có con đường rõ ràng nào để đạt được sự thành thạo trong một khung thời gian ngắn như vậy.
Những gì chúng tôi đã học được
AI có khả năng chẩn đoán đủ hẹp để hành động.
Một nhãn rộng như "tụt lại phía sau" rất khó để khắc phục. AI có khả năng đi sâu vào các điểm yếu chính xác và tận dụng các điểm mạnh (ví dụ: thành thạo phân số) để thiết lập con đường nhanh nhất đến sự thành thạo tổng thể.
AI có khả năng tạo ra bài học hữu ích nhỏ nhất.
Các bài tập lặp đi lặp lại của toán Saxon có thể hữu ích khi học các khái niệm trong suốt một năm. Chúng không hữu ích lắm khi cố gắng vượt qua bài kiểm tra đầu vào trong sáu tuần. AI đã có thể chẩn đoán tải trọng nhận thức tối thiểu để đạt được sự thành thạo. Khi một thói quen xấu được xác định, Bobby không bị yêu cầu phải giải quyết các phép tính tẻ nhạt hết lần này đến lần khác để sửa nó. Thay vào đó, cậu ấy sẽ điền vào chỗ trống hoặc vẽ các vòng tròn.
AI không loại bỏ con người khỏi phương trình.
Một người lớn trong gia đình có thể biết liệu Bobby có đang làm bài qua loa, có từ chối đọc hướng dẫn hay không, và có thể sửa lỗi bằng một số gợi ý. Những sự phân biệt này thường hữu ích hơn cho AI trong việc tạo ra các bộ bài học tiếp theo so với điểm số thực tế.
AI có thể được sử dụng để thưởng cho sự tiến bộ và tạo ra niềm vui.
Các hướng dẫn chấm điểm siêu địa phương có thể thưởng (hoặc phạt) Bobby khi cậu ấy bỏ qua các đơn vị, hoặc khi cậu ấy bỏ qua việc đọc hướng dẫn. Gamification các bài tập theo sở thích của Bobby đã giúp cậu ấy cảm thấy vui vẻ với chúng thay vì thấy chúng tẻ nhạt.
Con người vẫn là nguồn lực khan hiếm.
AI đã giảm chi phí sản xuất chương trình học. AI không in bài tập, không ngồi với Bobby, không thực thi lịch trình, không chấm điểm bài làm, hay thuyết phục một đứa trẻ kiệt sức cố gắng lại. Đây là một sự can thiệp gia đình cường độ cao.
Kết luận cuối cùng
Kết quả giống như một đội ngũ kỹ thuật chương trình học nhỏ được tổ chức xung quanh một học sinh. AI liên tục viết lại các bài học, bài đánh giá, động lực và ôn tập tích lũy xoay quanh một học sinh.
Bobby vẫn làm việc trên giấy và không bao giờ nhìn vào màn hình. Người lớn vẫn giữ quyền đánh giá. Việc vượt qua bài kiểm tra sau sáu tuần là kết quả của cả gia đình.
Nhưng vẫn còn một câu hỏi: làm thế nào mà một học sinh giỏi trong một khu học chánh công lập tốt lại có nhiều lỗ hổng trong toán và ngữ pháp đến vậy?
Phần 2 khám phá lý do tại sao và làm thế nào các hệ thống trường công lại rơi vào tình trạng này.
