ຕ້ອງການແຜນທີ່ເສັ້ນທາງຂອງແອັບພລິເຄຊັນ AI

AI ແມ່ນພຽງແຕ່ເຄື່ອງມື. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາຕ້ອງການແຜນທີ່ເສັ້ນທາງສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI. ຕາມ​ນັ້ນ​ແລ້ວ, ພວກ​ເຮົາ​ຕ້ອງ​ເອົາ​ຄົນ​ເປັນ​ໃຈກາງ, ພ້ອມ​ກັບ​ນະ​ໂຍບາຍ​ການ​ສຶກສາ ​ແລະ ສັງຄົມ.

ປັນຍາປະດິດ (AI) ພວມຂະຫຍາຍຕົວທົ່ວໂລກ, ແນ່ນອນວ່າ ຫວຽດນາມ ບໍ່ຢາກຖືກປະຖິ້ມໄວ້. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການເຂົ້າໄປໃນການແຂ່ງຂັນນີ້ໂດຍບໍ່ມີການຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມລົ້ມເຫລວຂອງຄົນອື່ນອາດຈະເປັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍ.

ກະຊວງສຶກສາທິການ ແລະ ກີລາ ມຸ່ງໄປເຖິງ “ນຳ AI ເຂົ້າສູ່ການສຶກສາໄວ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ”, ໂດຍຖືວ່າ AI ເປັນເຄື່ອງມືເພື່ອເພີ່ມທະວີການເຂົ້າເຖິງການສຶກສາ, ປະດິດສ້າງວິທີການສິດສອນ, ສະໜັບສະໜູນການປັບແຕ່ງຂະບວນການຮຽນແບບສ່ວນຕົວ ແລະ ຊຸກຍູ້ການຮຽນດ້ວຍຕົນເອງ. ຢູ່​ນະຄອນ​ໂຮ່ຈິ​ມິນ, AI ​ໄດ້​ຖືກ​ນຳ​ໃຊ້​ເພື່ອ​ໜູນ​ຊ່ວຍ​ຄູ​ອາຈານ​ໃນ​ການ​ກະກຽມ​ບົດຮຽນ, ຈັດ​ອັນ​ດັບ, ​ວິ​ເຄາະ​ຜົນ​ການ​ຮຽນ, ​ແລະ ​ແກ້​ໄຂ​ຄຳ​ຄິດ​ເຫັນ​ຂອງ​ນັກຮຽນ​ແຕ່ລະຄົນ. ໃນສະຫະລັດ, ຝຣັ່ງແລະຫຼາຍປະເທດ, ປະຊາຊົນເຄີຍເຊື່ອວ່າພຽງແຕ່ເຄື່ອງຈັກທີ່ດີແລະຫ້ອງທົດລອງ AI ທີ່ທັນສະໄຫມຈະປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ແຕ່ຄວາມເປັນຈິງໄດ້ພິສູດວ່າເຕັກໂນໂລຢີດຽວແມ່ນບໍ່ພຽງພໍ. ຖ້າຄູສອນແລະຜູ້ບັນຍາຍບໍ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເຄື່ອງຈັກແລະຫ້ອງທົດລອງ AI ທັງຫມົດຈະກາຍເປັນການຕົກແຕ່ງ, ບໍ່ໄດ້ນໍາເອົາປະສິດທິຜົນການສຶກສາທີ່ແທ້ຈິງ.

ໂຄງການ AI4T (Artificial Intelligence for and by Teachers) ໃນເອີຣົບ - ປະຕິບັດໃນປະເທດຝຣັ່ງ, ອີຕາລີ, ສະໂລເວເນຍ, ໄອແລນແລະລັກເຊມເບີກ - ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າໂຮງຮຽນມີອຸປະກອນດີ, AI ສາມາດມີປະສິດທິພາບພຽງແຕ່ຖ້າຄູໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຫຼັກສູດໄລຍະຍາວ ແລະ MOOCs (ຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ເປີດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ) ຊ່ວຍໃຫ້ຄູສອນເປັນເຈົ້າການໃນການນໍາໃຊ້ ແລະການເຊື່ອມໂຍງຂອງ AI ເຂົ້າໃນການສອນ.

ຕາມ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ວ່າ, ​ໃນ 15 ປີ​ຕໍ່ໜ້າ, ຍີ່ປຸ່ນ​ຈະ​ຂາດ​ແຮງ​ງານ​ຫຼາຍ​ລ້ານ​ຄົນ, ສະ​ນັ້ນ, ປະ​ເທດ​ນີ້​ຈຶ່ງ​ລົງທຶນ​ຢ່າງ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ​ໃນ​ດ້ານ​ຫຸ່ນຍົນ, AI, ​ແລະ​ລະບົບ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ເພື່ອ​ຕື່ມ​ໃສ່​ຊ່ອງ​ຫວ່າງ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ບັນຫາທີ່ພົ້ນເດັ່ນແມ່ນຄົນງານທີ່ມີອາຍຸບໍ່ພ້ອມດ້ວຍທັກສະດ້ານດິຈິຕອລ, ເຊິ່ງກໍ່ໃຫ້ເກີດຊ່ອງຫວ່າງການຜະລິດ ແລະ ຊັບພະຍາກອນທີ່ເສຍໄປ. ສິ່ງ​ດັ່ງກ່າວ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ວ່າ ການ​ຝຶກ​ອົບຮົມ ​ແລະ ຍົກ​ລະດັບ​ຄວາມ​ສາມາດ​ໃຫ້​ແກ່​ຜູ້​ສູງ​ອາຍຸ​ແມ່ນ​ປັດ​ໄຈ​ທີ່​ບໍ່​ສາມາດ​ລະ​ເລີຍ.

ຄວາມຜິດພາດອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນຄິດວ່າ AI "ເຂົ້າໃຈ" ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງທີ່ພວກເຮົາເອົາເຂົ້າໃນມັນ. ຫຼາຍຄົນເຂົ້າໄປໃນການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ນໍາໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນປອມ (ເອີ້ນວ່າ "ຄວາມຫມອງຫມອງ"). ນີ້ເກີດຂື້ນໃນ Silicon Valley, ເຊິ່ງຖືວ່າເປັນບ່ອນຈອດລົດຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກ້າວ ໜ້າ. ເຖິງແມ່ນວ່າຕົວແບບທີ່ນິຍົມມັກຈະຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຖ້າຄໍາແນະນໍາບໍ່ຊັດເຈນ. ສະນັ້ນ ວິສະວະກຳດ່ວນ—ທັກສະການຖາມຄຳຖາມ ແລະຄຳສັ່ງໃຫ້ AI—ບໍ່ແມ່ນເກມ, ແຕ່ເປັນທັກສະພື້ນຖານທີ່ຕ້ອງໄດ້ສອນຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ.

AI ແມ່ນພຽງແຕ່ເຄື່ອງມື. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາຕ້ອງການແຜນທີ່ເສັ້ນທາງສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI. ຕາມ​ນັ້ນ​ແລ້ວ, ພວກ​ເຮົາ​ຕ້ອງ​ເອົາ​ຄົນ​ເປັນ​ໃຈກາງ, ພ້ອມ​ກັບ​ນະ​ໂຍບາຍ ​ການ​ສຶກສາ ​ແລະ ສັງຄົມ.

ທີ່ມາ: https://nld.com.vn/can-lo-trinh-ung-dung-ai-196251011190709925.htm