8/10/2024 (TinAI.vn) – Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những công nghệ tiên tiến nhất ở thời điểm hiện tại, mang đến những khả năng mới trong việc cải thiện chất lượng và hiệu quả của giáo dục. Khả năng cá nhân hóa việc học bằng AI đang trở thành một xu hướng quan trọng, giúp tối ưu hóa trải nghiệm học tập cho từng cá nhân, từ học sinh tiểu học đến sinh viên đại học và cả người học suốt đời.
Học tập cá nhân hóa là gì?
Trải nghiệm học tập đáp ứng nhu cầu và sở thích riêng biệt của từng cá nhân cấu thành phương pháp học tập cá nhân hóa. Đây là phương pháp tiếp cận lấy người học làm trung tâm, cung cấp cho người học hành trình học tập tùy chỉnh và linh hoạt hơn cũng như cơ hội khám phá các chủ đề phù hợp với sở thích của mình.
Người ta ước tính rằng đến năm 2024, thị trường học tập cá nhân hóa toàn cầu có thể vượt quá 2 tỷ đô la. Khi các tổ chức trên toàn thế giới nỗ lực để việc học tập trở nên dễ tiếp cận với nhân viên toàn cầu, việc học tập cá nhân hóa ngày càng được sử dụng để tạo ra các lộ trình học tập tùy chỉnh phù hợp với địa điểm, vai trò, mục tiêu nghề nghiệp và hiệu suất của nhân viên.
Học tập cá nhân hóa bằng AI (Personalize Learning using AI) là một lĩnh vực đang phát triển. Nó sử dụng rộng rãi phân tích dữ liệu để theo dõi tiến trình của nhân viên, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đo lường tác động của các chương trình đào tạo. Điều này cho phép các tổ chức xác định các khoảng cách kỹ năng cụ thể trong lực lượng lao động và tùy chỉnh nội dung đào tạo để phù hợp với nhu cầu hoặc tiến trình của người học.
Học tập cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI
Học tập cá nhân hóa bằng AI đang giúp việc học trở nên hiệu quả hơn, hiệu suất hơn và có khả năng mở rộng hơn bằng cách cho phép các nhà lãnh đạo L&D cung cấp hỗ trợ có mục tiêu cho từng người học, thích ứng với các phong cách học tập riêng biệt và theo dõi tiến độ chặt chẽ hơn.
Một số cách mà AI đã thay đổi việc học tập được cá nhân hóa bao gồm:
- Nền tảng học tập thích ứng: Nền tảng học tập thích ứng do AI điều khiển giúp các tổ chức phân tích hiệu suất và hành vi của người học theo thời gian thực. Điều này cho phép điều chỉnh độ khó và loại nội dung theo tốc độ học tập, điểm mạnh và điểm yếu của người học.
- Tạo nội dung: AI có thể hỗ trợ tạo nội dung được cá nhân hóa, chẳng hạn như các câu đố, bài tập hoặc mô phỏng tùy chỉnh theo nhu cầu học tập cụ thể.
- Đề xuất được cá nhân hóa: Thuật toán AI phân tích lịch sử học tập và sở thích của từng cá nhân để đề xuất nội dung phù hợp và kế hoạch học tập cá nhân hóa.
- Phản hồi và đánh giá tức thì: AI có thể cung cấp phản hồi tức thì về bài tập và câu đố, đánh giá câu trả lời và cung cấp lời giải thích hoặc tài nguyên bổ sung để nâng cao quá trình học tập.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Công nghệ NLP cho phép chatbot và gia sư ảo tham gia trò chuyện với người học, trả lời câu hỏi và cung cấp hướng dẫn.
- Khả năng tiếp cận và tính toàn diện: AI có thể hỗ trợ làm cho tài liệu học tập dễ tiếp cận hơn đối với người học khuyết tật thông qua các định dạng thay thế, bản dịch hoặc các điều chỉnh khác.
- Học tập suốt đời và phát triển chuyên môn: Các nền tảng do AI điều khiển giúp nhân viên phát triển các kỹ năng mới và cập nhật thông tin trong thị trường việc làm thay đổi nhanh chóng.
- Linh hoạt về thời gian: AI cho phép học mọi lúc, mọi nơi bằng cách cho phép người học truy cập tài nguyên 24/7.
- Phân tích dữ liệu và phân tích dự đoán: Bằng cách phân tích các tập dữ liệu để xác định xu hướng và mô hình trong hiệu suất của người học, AI có thể đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu về phương pháp giảng dạy, nội dung đào tạo và các biện pháp can thiệp.
- Hiệu quả và tiết kiệm chi phí: AI giúp tự động hóa các nhiệm vụ hành chính và thường lệ, cho phép L&D tập trung vào đào tạo và hỗ trợ cá nhân hóa hơn.
Làm thế nào để cá nhân hóa việc học với trí tuệ nhân tạo
Học tập cá nhân hóa bằng AI liên quan đến việc tận dụng công nghệ để tạo ra những trải nghiệm phù hợp và thích ứng, do đó làm cho việc học hiệu quả và hấp dẫn hơn. Các bước để cá nhân hóa việc học bằng AI được mô tả dưới đây:
- Xác định mục tiêu và mục đích học tập rõ ràng.
- Xác định nhu cầu học tập của từng cá nhân.
- Chọn các công cụ hoặc nền tảng hỗ trợ AI để hỗ trợ việc học tập được cá nhân hóa.
- Phát triển hoặc biên tập nội dung có thể điều chỉnh dựa trên khả năng và tiến độ của người học.
- Sử dụng AI để tạo ra các bài đánh giá phù hợp với năng lực của người học.
- Cung cấp phản hồi tức thời bằng AI và đề xuất các nguồn lực bổ sung.
- Theo dõi tiến trình của người học và gợi ý thời điểm chuyển sang chủ đề tiếp theo hoặc thời điểm xem lại.
- Thúc đẩy việc học tập cộng tác thông qua các công cụ như diễn đàn thảo luận.
- Theo dõi hiệu suất và sự tham gia để xác định những lĩnh vực mà người học có thể cần can thiệp.
- Đảm bảo L&D có thể xem xét dữ liệu do AI tạo ra và cung cấp hướng dẫn hoặc can thiệp bổ sung khi cần.
- Tìm kiếm phản hồi từ người học và người hướng dẫn để cải thiện phương pháp học tập cá nhân hóa dựa trên AI.
- Theo dõi các chỉ số đánh giá hiệu suất chính để đánh giá hiệu quả của việc học tập cá nhân hóa.
Lợi ích của việc sử dụng AI cho việc học tập được cá nhân hóa
Học tập cá nhân hóa bằng AI mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức. Một số lợi ích chính của việc sử dụng AI cho học tập cá nhân hóa bao gồm:
- Cải thiện kết quả học tập: Việc học được cá nhân hóa nhờ AI có thể giúp người học hiểu và ghi nhớ tốt hơn, từ đó cải thiện kết quả học tập.
- Khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận toàn cầu: Sử dụng AI để cá nhân hóa việc học giúp dễ dàng mở rộng quy mô và cung cấp chương trình đào tạo dễ tiếp cận, nhất quán và chất lượng cao cho lực lượng lao động toàn cầu .
- Đào tạo tiết kiệm chi phí: AI giúp tự động hóa một số khía cạnh của quy trình đào tạo, chẳng hạn như đánh giá và phản hồi, giúp giảm thời gian, công sức và chi phí liên quan đến sự can thiệp của con người.
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu: AI hỗ trợ ra quyết định sáng suốt về việc cải thiện chương trình đào tạo bằng cách phân tích dữ liệu về tiến độ học tập và sở thích của từng cá nhân.
- Phát triển nghề nghiệp tùy chỉnh: Học tập cá nhân hóa do AI thúc đẩy giúp các tổ chức bồi dưỡng các nhà lãnh đạo tương lai với các kỹ năng và kiến thức cần thiết cho các vai trò hiện tại và sự phát triển nghề nghiệp trong tương lai, từ đó có thể giảm tình trạng hao hụt nhân sự.
- Nâng cao khả năng tiếp cận và tính toàn diện: Bằng cách hỗ trợ người học khuyết tật và làm cho tài liệu đào tạo dễ tiếp cận và toàn diện hơn, AI giúp các tổ chức thể hiện cam kết đối với sự đa dạng và công bằng.
- Văn hóa học tập liên tục: AI thúc đẩy văn hóa học tập liên tục , trong đó nhân viên có thể nâng cao hoặc học lại kỹ năng để thích ứng với môi trường kinh doanh luôn thay đổi.
- Lợi thế cạnh tranh: Các tổ chức áp dụng AI cho việc học tập được cá nhân hóa có thể đạt được lợi thế cạnh tranh bằng cách thu hút nhân tài hàng đầu và cải thiện năng lực của lực lượng lao động.
5 trụ cột của việc học tập được cá nhân hóa bằng cách áp dụng LMS/LXP hỗ trợ AI
Các công cụ hỗ trợ AI như LMS (hệ thống quản lý học tập – Learning Management System) và LXP (nền tảng trải nghiệm học tập – Learning Experience Platform) có thể giúp hiểu được trình độ năng lực của người học và đề xuất lộ trình học tập cá nhân hóa phù hợp với trình độ kiến thức hiện có.
Sau đây là 5 trụ cột của việc học tập cá nhân hóa bằng cách áp dụng LMS hoặc LXP hỗ trợ AI.
1. Hiểu về năng lực cơ bản
Kiểm tra kiến thức do AI điều khiển có thể giúp xác định các khoảng cách kỹ năng hiện có. Đối với mỗi câu trả lời đúng mà người học đưa ra, mức độ khó của câu hỏi tiếp theo sẽ tăng lên. Tương tự, nếu người học nộp câu trả lời sai, câu hỏi tiếp theo sẽ trở nên dễ hơn. Phiên hỏi đáp do AI điều khiển này giúp hiểu được trình độ cơ bản của người học.
2. Đề xuất nội dung
AI giúp theo dõi hiệu suất và tiến độ của người học để đề xuất chương trình đào tạo phù hợp với trình độ và sở thích của từng cá nhân. Bằng cách đề xuất các loại nội dung được cá nhân hóa và nhiều loại, LXP và LMS hỗ trợ AI giúp cá nhân học tốt hơn và cải thiện năng suất.
3. Tạo lộ trình học tập
Sau khi xác định được trình độ thành thạo của người học, LMS/LXP hỗ trợ AI sẽ xây dựng lộ trình học tập do người học lựa chọn theo nhu cầu cụ thể.
4. Cung cấp hỗ trợ chủ động
Trợ lý ảo và chatbot hỗ trợ AI có thể trả lời các câu hỏi của người học, nhắc nhở họ về bài tập và ngày nộp bài, chủ động đề xuất các chương trình đào tạo có liên quan và thậm chí gợi ý thông tin từ phạm vi công cộng (ví dụ: TED, HBR, BBC).
5. Chia sẻ phản hồi
Thuật toán học máy cung cấp cho người học phản hồi có ý nghĩa và tức thì, cho phép người học theo dõi tiến trình và khắc phục điểm yếu.
Hệ thống học tập thích ứng
Các nền tảng học tập thích ứng được hỗ trợ bởi AI phân tích dữ liệu của người học để cung cấp lộ trình học tập được cá nhân hóa cho từng người học , thông qua nội dung, tài nguyên và hoạt động phù hợp. Các hệ thống học tập này có thể đóng vai trò như hệ thống gia sư thông minh cung cấp cho người học hướng dẫn hoặc phản hồi ngay lập tức, riêng biệt mà không cần sự can thiệp của con người.
Quy trình triển khai học tập cá nhân hóa bằng AI
Việc triển khai thành công việc học tập được cá nhân hóa bằng AI đòi hỏi phải có sự lập kế hoạch cẩn thận và sự hợp tác chặt chẽ giữa các bộ phận, các nhà công nghệ và người học. Các bước liên quan đến việc triển khai việc học tập được cá nhân hóa bằng AI là:
- Làm rõ mục tiêu của việc học tập cá nhân hóa với AI.
- Hiểu được nhu cầu và khả năng của người học.
- Chọn nền tảng AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
- Tạo nội dung thích ứng cho AI.
- Tiến hành thử nghiệm thí điểm trên quy mô nhỏ để tìm ra những cải tiến.
- Đào tạo các mô hình AI về dữ liệu và mục tiêu học tập.
- Cá nhân hóa các thông số để thiết lập cách AI điều chỉnh nội dung.
- Tìm kiếm phản hồi để thu thập ý kiến nhằm cải thiện AI.
- Theo dõi liên tục để nắm được tiến độ và sự tham gia của người học.
- Sử dụng đánh giá thích ứng để đánh giá năng động.
- Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
- Đánh giá và cải thiện chương trình thường xuyên.
- Mở rộng quy mô sau khi thí điểm thành công.
- Thường xuyên liên lạc và cập nhật thông tin cho mọi bên liên quan.
- Hãy linh hoạt để thích nghi và phát triển khi cần thiết.
Việc triển khai học tập cá nhân hóa bằng AI có thể gây ra những rủi ro mà các nhà lãnh đạo cần lưu ý. Một số rủi ro mà các nhà lãnh đạo nên chủ động giải quyết để điều hướng việc triển khai học tập cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI hiệu quả hơn bao gồm:
- Bảo vệ dữ liệu người học và giải quyết các thành kiến trong thuật toán AI.
- Giải quyết sự hoài nghi, cung cấp đào tạo và hỗ trợ người hướng dẫn.
- Phân bổ nguồn lực một cách khôn ngoan để đảm bảo chất lượng nội dung.
- Duy trì yếu tố con người trong quá trình phát triển học tập.
- Lên kế hoạch cho các vấn đề kỹ thuật và thiết lập hướng dẫn sử dụng dữ liệu có đạo đức.
- Liên tục đánh giá hiệu quả và khả năng tồn tại lâu dài.
- Phấn đấu đạt được sự tiếp cận và kết quả công bằng.
Chiến lược học tập cá nhân có thể thực hiện được
- Thu hẹp khoảng cách kỹ năng: AI cung cấp khả năng xác định chính xác hơn khoảng cách kỹ năng của nhân viên và đề xuất những cách tốt nhất để thu hẹp khoảng cách đó.
- Khám phá tác động của việc học: AI thu thập dữ liệu chính xác hơn, giúp cung cấp bức tranh rõ nét về tác động của các chương trình học.
- Hỗ trợ người học chủ động: Huấn luyện viên và cố vấn ảo (hình đại diện) được hỗ trợ bởi AI có thể hỗ trợ người học bằng cách chủ động phản hồi cho Chương trình Học tập và Phát triển được cá nhân hóa.
- Diễn giải phân tích nâng cao nhanh hơn: AI khai thác và diễn giải lượng dữ liệu khổng lồ, cung cấp thông tin chi tiết quan trọng cho L&D, giúp điều chỉnh hoặc chứng minh chiến lược học tập dễ dàng hơn.
- Có tư duy số: Các tổ chức phải điều chỉnh tư duy của mọi người tham gia để nắm bắt cách thức hoạt động của AI.
Đầu tư vào việc học tập cá nhân hóa
Học tập cá nhân hóa sử dụng AI hỗ trợ nhu cầu ngày càng phát triển của người học và nhân viên. Đầu tư vào học tập cá nhân hóa có tiềm năng mang lại lợi ích đáng kể cho cả cá nhân và tổ chức.
Một số lý do chính khiến các tổ chức đầu tư vào việc học tập cá nhân hóa bằng AI là:
- Đào tạo tiết kiệm chi phí – Tự động hóa một số khía cạnh của quy trình đào tạo, giảm giờ làm việc cần thiết cho sự can thiệp của con người.
- Hiệu suất làm việc – Kết quả tốt hơn, năng suất được cải thiện và hiệu suất công việc tốt hơn.
- Giảm chi phí – Giảm tỷ lệ nhân viên nghỉ việc, dẫn đến giảm chi phí tuyển dụng nhân viên mới. Nâng cao năng suất của nhân viên giúp giảm chi phí đào tạo.
- Lợi thế cạnh tranh – Học tập cá nhân hóa, tạo ra lực lượng lao động có tay nghề cao hơn và lợi thế cạnh tranh.
- ROI – Có thể thay đổi tùy thuộc vào bối cảnh, mục tiêu và cách triển khai cụ thể. ROI thường bao gồm cả các yếu tố định lượng và định tính, chẳng hạn như cải thiện tinh thần của nhân viên, sự hài lòng của khách hàng hoặc tỷ lệ giữ chân.
Tương lai của việc học tập được cá nhân hóa bằng AI
Tương lai của việc học tập được cá nhân hóa bằng AI mang lại những khả năng thú vị cho Học tập và Phát triển. Bằng cách chú ý đến các xu hướng đang phát triển trong Học tập và Phát triển, các nhà lãnh đạo có thể đảm bảo lợi ích tối đa cho người học và tổ chức. Một số cân nhắc chính mà các nhà lãnh đạo nên lưu ý được mô tả dưới đây:
- Luôn cập nhật thông tin về những tiến bộ của AI và các công nghệ mới nổi. Đổi mới liên tục có thể dẫn đến khả năng cá nhân hóa tinh vi hơn. Giải quyết các vấn đề liên quan đến đạo đức, thiên vị, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu để duy trì lòng tin.
- Ưu tiên nội dung hấp dẫn, chất lượng cao và điều chỉnh theo nhu cầu thay đổi của người học. Cân nhắc tích hợp AI vào các mô hình học tập kết hợp. Thúc đẩy sự hợp tác giữa các bên liên quan để cùng tạo ra trải nghiệm học tập cá nhân hóa hiệu quả hơn.
- Thiết kế các hệ thống học tập linh hoạt có thể thích ứng với nhu cầu thay đổi của người học và các ngành công nghiệp đang phát triển. Cho phép người học định hình lộ trình học tập và trải nghiệm riêng. Cung cấp cho người hướng dẫn các kỹ năng cần thiết để khai thác AI hiệu quả cho việc học tập được cá nhân hóa.
- Khám phá cách AI có thể cho phép tùy chỉnh nhiều hơn ở quy mô lớn, đáp ứng các sở thích học tập đa dạng và mục tiêu cá nhân trong các nhóm lớn. Xem xét toàn cầu hóa Học tập và Phát triển thông qua AI, đảm bảo rằng nội dung có thể tiếp cận được với đối tượng toàn cầu có nền tảng văn hóa và ngôn ngữ đa dạng. Tập trung vào tính bao hàm, đảm bảo rằng việc học tập hỗ trợ AI có thể tiếp cận được với những người học khuyết tật và có nhu cầu học tập khác nhau.
- Thiết lập các phương pháp mạnh mẽ để đánh giá hiệu quả của việc học cá nhân hóa do AI hỗ trợ và chịu trách nhiệm về tác động của nó. Sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt và thực hiện các cải tiến lặp đi lặp lại trong quy trình học cá nhân hóa do AI hỗ trợ.
- Hãy chuẩn bị cho khả năng phản kháng thay đổi, dù là từ người hướng dẫn hay người học, và có chiến lược để quản lý sự thay đổi này.
- Hãy xem xét tính bền vững lâu dài của các hệ thống chạy bằng AI, bao gồm các yếu tố như bảo trì, cập nhật và hiệu quả về chi phí.
Học tập cá nhân hóa sử dụng AI đang sẵn sàng chuyển đổi quá trình Học tập và Phát triển bằng cách cách mạng hóa cách cá nhân học tập, thích nghi và vượt trội. Với khả năng điều chỉnh đào tạo theo nhu cầu và sở thích riêng của người học, nó hứa hẹn cải thiện kết quả, tăng cường sự tham gia, hiệu quả về chi phí và lợi thế cạnh tranh.
Tương lai của việc học tập cá nhân hóa bằng AI hứa hẹn rất nhiều. Bằng cách giải quyết những thách thức và cơ hội mà nó mang lại, các nhà lãnh đạo và người ra quyết định có tư duy tiến bộ có thể mở đường cho một bối cảnh học tập thích ứng hơn, toàn diện hơn và hiệu quả hơn.
