Một món đồ từ thời tân tự do… Đây là món đồ của một giáo sư kinh doanh có ít kinh nghiệm trực tiếp về giáo dục, nhưng người tin rằng các nguyên tắc kinh tế thị trường tự do là câu trả lời cho các vấn đề của giáo dục (và gần như tất cả các vấn đề xã hội khác của xã hội).

Mở trong ứng dụng or Trực tuyến

---

Tháng 10

Lập bản đồ về vai trò ngày càng phát triển của AI trong giáo dục: Nó có thể và nên có tác động ở đâu?

Nghe · 31M

		MICHAEL B. Sừng

Hai nhà đổi mới trong giáo dục, Laurence Holt và Jacob Klein, đã hợp tác cùng nhau để tạo ra một bản đồ thị trường nhằm vạch ra lộ trình và tác động của AI trong giáo dục K–12. Bản đồ không chỉ biểu thị các vị trí mà các công ty và sản phẩm AI mới đang thâm nhập mà còn nêu bật những nơi AI có thể tạo ra tác động tích cực trong một cú huých không quá tinh vi đối với các nhà đổi mới. Trong cuộc trò chuyện này, chúng ta điểm qua một số xu hướng lớn mà họ nhận thấy đang diễn ra; suy đoán về lĩnh vực mà AI vẫn chưa có tác động lớn và vẫn có thể; nói về một số rủi ro thực sự của AI trong giáo dục; và thảo luận cách bạn có thể giúp Holt và Klein cập nhật bản đồ thị trường. Đây là liên kết đến bản đồ thị trường.

Như thường lệ, người đăng ký có thể nghe podcast, xem trên YouTube hoặc đọc bản ghi.

Micheal Horn:

Tham gia cùng tôi có hai người đã suy nghĩ rất nhiều về cách thực hiện điều này trong nhiều năm. Laurence Holt và Jacob Klein, hai doanh nhân, nhà đổi mới, nhà tư tưởng lớn trong lĩnh vực giáo dục lâu năm về cách tạo ra một thế giới tốt đẹp hơn cho các nhà giáo dục và học sinh trong đó. Và các bạn, thật vui được gặp lại cả hai bạn. Cảm ơn vì đã có cuộc trò chuyện này. Tại sao tôi không bắt đầu với bạn khi chúng ta bắt đầu cuộc trò chuyện bằng cách đưa ra một bản phác thảo thu nhỏ về cách bạn bắt đầu cuộc trò chuyện ngay cả trước phần trí tuệ nhân tạo, chỉ giáo dục nói chung, cách bạn tham gia vào lĩnh vực này và phần nào đó của bạn. bởi vì cả hai bạn đều có con đường khởi nghiệp và sáng tạo rất cao, nhưng những con đường khác nhau. Vậy, Laurence, sao cậu không đi trước?

Laurence Holt:

Chắc chắn. Vì vậy, tôi ban đầu là một kỹ sư, kỹ sư phần mềm và đã gia nhập Amplify, một công ty Edtech ở Brooklyn khi nó còn khá nhỏ và là giám đốc sản phẩm ở đó trong hơn một thập kỷ trải qua những thăng trầm trong lĩnh vực giải trí và rời đi khoảng hai năm trước để dành thời gian với gia đình mà còn theo đuổi một số lợi ích từ thiện và hỗ trợ các doanh nhân. Và điều đó đã chỉ thẳng cho tôi đến AI gần đây.

Micheal Horn:

Tuyệt vời, Jacob.

Jacob Klein:

Vì vậy, tôi đã dạy kèm học sinh trong nhiều năm. Tôi từng là giáo viên tại trường KIPP một thời gian ngắn. Tôi quay lại trường học và lấy bằng thạc sĩ về Công nghệ thiết kế học tập tại Trường Sư phạm sau đại học Stanford. Và khi ở đó, tôi đã có thể thành lập công ty trở thành bộ trò chơi Motion Math xoay quanh việc dạy toán K-8, đặc biệt là cố gắng tận dụng công nghệ mới, vào thời điểm đó là iPhone và iPad. Chúng tôi đã có thể phát triển công ty đó và cuối cùng bán nó cho Curriculum Associates, nơi chúng tôi tiếp tục phát triển bộ trò chơi toán học của mình, hiện được gọi là Trò chơi học tập iReady. Tôi vừa rời khỏi đó vài tháng trước. Tôi đã tư vấn cho một số công ty trong lĩnh vực công nghệ giáo dục AI, bao gồm Oko Labs và EdLight, và thực sự hào hứng với tương lai của lĩnh vực này.

Micheal Horn:

Tuyệt vời. Và các bạn đã hợp tác với nhau, các bạn đã xây dựng nên thứ gọi là AI trong Bản đồ Giáo dục. Đó là một bài viết trên Medium giống như nơi nó tồn tại. Nhưng hãy cho chúng tôi biết trên đó có gì, bạn đang theo dõi cái gì? Và chúng ta sẽ tìm hiểu lý do tại sao cũng như sắp xếp những câu hỏi đó một chút. Nhưng hãy bắt đầu với bề mặt của nó là gì?

Laurence Holt:

Chắc chắn. Và nếu mọi người không thể, có lẽ bạn sẽ liên kết nó trong phần ghi chú của chương trình.

Micheal Horn:

Chính xác.

Laurence Holt:

Nếu bạn chỉ tìm kiếm Medium và AI and Education Map, mọi người sẽ tìm thấy nó. Đó là bản đồ về các trường hợp sử dụng hoặc loại công việc cần thực hiện mà chúng tôi tin rằng có thể được hỗ trợ bởi AI tổng hợp, đặc biệt là về hoạt động thực hành của giáo viên cũng như việc dạy và học nói chung, trong và ngoài lớp học. Vì vậy, nó không phải là bản đồ của các công ty khởi nghiệp trong không gian. Nó bao gồm điều đó, nhưng chúng tôi muốn nó rộng hơn thế.

Micheal Horn:

Hiểu rồi. Jacob, bạn có muốn thêm bất cứ điều gì vào mô tả đó không, hay nó có thể hiện được những gì bạn nghĩ nó đang làm trên thực địa, từ góc nhìn của bạn không?

Jacob Klein:

Chà, tôi nghĩ rằng bắt đầu từ tất cả những công việc phải làm, hãy chỉ ra những nơi có nhiều công ty, đặc biệt là trong lĩnh vực tạo nội dung, đã bắt đầu và sẽ có một số công ty lớn được xây dựng ở đó, nhưng cũng có những nơi mà chúng tôi không biết đến bất kỳ công ty nào mới bắt đầu nhưng chúng tôi vẫn nghĩ rằng có tiềm năng rất lớn.

Micheal Horn:

Vâng. Vì vậy, hãy tìm hiểu lý do tại sao bạn đã tạo ra nó. Laurence chợt nhận ra rằng trong những nỗ lực về công nghệ và giáo dục trước đây, đã có nhiều tác nhân khác nhau được tài trợ tốt để cùng nhau cố gắng tạo ra bản đồ thị trường edtech vào thời điểm hiện tại hoặc bất cứ điều gì khác. Có vẻ như điều này chưa từng xảy ra trong AI cho đến nay và tất cả các bạn đã tạo ra bản đồ này. Động lực để làm như vậy là gì?

Laurence Holt:

Có quá nhiều thứ đang diễn ra, và như bạn đã chỉ ra, phần lớn trong số đó là những đổi mới quan trọng, đúng vậy, những điều nhỏ hơn mà mọi người đang cố gắng vì bạn có thể thực hiện chúng rất nhanh. Và chúng tôi muốn tự mình hiểu điều đó và hiểu những gì ở ngoài kia, nhưng lắp nó vào một loại cấu trúc nào đó mà chúng tôi nghĩ nó giống như một viên nang thời gian. Sẽ rất thú vị nếu nắm bắt nó ở giai đoạn đầu và sau đó cập nhật nó thường xuyên và xem nó phát triển như thế nào.

Micheal Horn:

Bây giờ, Jacob, ngược lại với dòng đó, chúng ta sẽ đi vào các danh mục và các công việc khác nhau cần hoàn thành hoặc những nhiệm vụ mà bạn thấy rằng AI có thể thực hiện ngay lập tức. Nhưng tất cả các bạn đều gặp phải những rủi ro này ngay ở phần cuối của bài viết này, với AI trong chính bài viết, tại sao bạn lại đưa một phần như thế vào phần có lẽ sẽ không được nhìn thấy? Mọi người không đến để tìm kiếm rủi ro. Họ sẽ đến để tìm kiếm bản đồ nhiệt, nếu bạn muốn. Tại sao bạn lại bao gồm điều đó?

Jacob Klein:

Vâng, có một khía cạnh rất lạc quan trong lĩnh vực của chúng tôi, nơi mọi công nghệ mới đều có sự phấn khích. Điều này sẽ biến đổi mọi thứ.

Cuối cùng chúng ta cũng ở đây. Chẳng hạn, tôi rất ngạc nhiên khi bài báo trên tờ New York Times về Khanmigo vài tháng trước đã có một cách tiếp cận đầy hoài nghi. Và tôi nghĩ bạn có thể lạc quan về công nghệ này. Thật kỳ diệu về nhiều mặt trong khi vẫn tìm kiếm tất cả những rủi ro đã làm giảm tác động của các công nghệ khác trong Edtech. Và có một điều sâu sắc hơn, tôi nghĩ, với AI sáng tạo, thực sự là sự định nghĩa lại cách suy nghĩ và cách viết cũng như công việc trí tuệ thực sự đe dọa hoặc có tiềm năng định nghĩa lại rất nhiều nội dung của trường học. Vì vậy, tôi nghĩ điều quan trọng là phải nhận thức được những rủi ro đó khi chúng ta phát triển và tìm kiếm, vâng, và.

Micheal Horn:

Có một số cái đầu khá lớn ở trong đó. Sự teo của tư duy phê phán. Phải. Đó là một rủi ro khá nặng nề khi bạn liệt kê ở đó rằng bạn có giả thuyết vô giá trị và ảo giác, và một số trong số đó có thể được mọi người đoán rõ hơn, nếu bạn muốn. Nhưng chỉ lấy cái đó một lát thôi. Sự teo đi của tư duy phản biện, cụ thể bạn muốn nói điều đó là gì? Và lo lắng là gì?

Jacob Klein:

Vâng, Ethan Mollick có lẽ là người viết tốt nhất về chủ đề này. Cách đây vài tháng anh ấy đã có một bài luận hay. Điều đó có nghĩa là gì khi bạn có thể nhận được bài luận Tôi không biết, B trừ bằng cách nhấp vào nút? Nó thực sự nâng tầm sàn, đó có thể là một điều tốt. Nhưng bạn có thể thấy chắc chắn sẽ có khá nhiều sinh viên thực sự làm như vậy. Trong khi trước đây họ có thể cố gắng nhiều hơn để viết một bài luận hay thì giờ đây, đó là những gì ChatGPT sẽ đưa ra. Máy dò AI dường như không hoạt động. Vì vậy, đó là một rủi ro thực sự, đó là rất nhiều học sinh sẽ sử dụng các công cụ này, không hiểu cách chúng hoạt động, không đặt câu hỏi một cách phản biện và không học được nhiều.

Micheal Horn:

Hiểu rồi. Bây giờ, khi chúng ta xem xét các danh mục thực tế, Laurence, hãy để tôi chuyển sang vấn đề này với bạn. Bạn có cả loại vật phẩm và danh mục thực tế, và sau đó các ý tưởng gần như giống như danh sách mong muốn, Chúa ơi, tôi hy vọng ai đó sẽ phát triển thứ này. Hãy cho chúng tôi biết về các danh mục khác nhau và cách bạn tạo chúng.

Laurence Holt:

Vâng, điều đó hoàn toàn đúng. Chúng tôi muốn lập bản đồ những gì chúng tôi đang thấy cũng như những gì chúng tôi nghĩ là có thể, nhưng chúng tôi vẫn chưa thấy. Vì vậy, chúng tôi có nhiều màu sắc khác nhau trên bản đồ để làm nổi bật điều đó. Và điều đó xuất phát từ một luận điểm gần như chưa được che đậy, đó là nếu chúng ta nghĩ về những thực hành dựa trên bằng chứng và những thực hành hấp dẫn, những thứ mà chúng ta viết và bạn viết về, nhưng chúng ta không thấy phổ biến ở trường học . Tôi đang nghĩ về những thứ như đóng vai, học tập dựa trên dự án hoặc năng lực hay chỉ là phản hồi cho học sinh. Chúng thường là một chủ đề phổ biến có thể là chúng tốn rất nhiều công sức, trong quá trình chuẩn bị của giáo viên hoặc trong quá trình thực hiện. Họ đang làm việc chăm chỉ ở hình thức hiện tại. Và vì vậy, chúng tôi bắt đầu tự hỏi, điều gì sẽ xảy ra nếu có một giáo viên trợ giảng có thể làm việc đó dễ dàng hơn nhiều dưới sự chỉ đạo của giáo viên nhưng về cơ bản loại bỏ một số trở ngại trong thời kỳ giáo viên và giải phóng thời gian.

Và do đó, có thể chúng ta sẽ thấy những thực hành này đột nhiên trở nên phổ biến hơn, hoặc có thể dần dần trở nên phổ biến hơn, và bản thân điều đó có thể mang tính đột phá và biến đổi.

Micheal Horn:

Vâng, tôi muốn chuyển sang vấn đề này ngay lập tức, nhưng tôi thực sự muốn thực hiện đường cong ở đây bởi vì, Laurence, tôi nghĩ rằng bạn đã viết một trong những bài báo thú vị hơn trong Giáo dục Tiếp theo, vài năm trước, nếu tôi nhớ lại, dòng thời gian của tôi có thể bị sai lệch và có lẽ tôi chắc chắn sẽ coi thường những gì bạn đã viết. Nhưng trong câu chuyện của tôi, bạn đã nói về việc làm thế nào có những phát hiện này trong các dòng nghiên cứu khoa học khác nhau, trên thực tế, nơi chúng ta biết rằng những cá nhân có dấu chân nhiễm sắc thể khác nhau, vì thiếu một từ hay hơn, dường như có những cách học tập khác nhau. Nó có thể giải thích cho chứng ADHD hoặc nó có thể giải thích rằng chúng có thể cần số lượng thụ thể dopamine nhiều hơn và những thứ có tính chất tương tự, điều này cũng có thể thay đổi cách bạn giáo dục chúng. Tôi chỉ hơi tò mò và bạn có thể tóm tắt điều này tốt hơn tôi vừa làm, nhưng một trong những điều tôi rút ra được từ điều đó, chương trình phần mềm trung bình của bạn, nó có thể tiếp cận một tập hợp con của những đứa trẻ đó nhưng có lẽ không tiếp cận được những đứa trẻ khác, và bạn cần phải điều chỉnh nó. Có phải quan điểm của bạn là ngay cả trong thế giới AI, nơi mà Jacob biết rất nhiều về tất cả sự cường điệu và những thứ tương tự, nó sẽ được cá nhân hóa, nó sẽ hiện thực hóa những danh mục này? Quan điểm của bạn có phải là chúng tôi thực sự sẽ phải xây dựng tùy chỉnh cho các nguyên mẫu khác nhau có thể tồn tại ngoài kia không? Hay AI sẽ có thể hiểu được một số khác biệt di truyền cơ bản này để giải thích một số khác biệt về học tập mà đôi khi chúng ta không nói đến trong giáo dục?

Laurence Holt:

Vâng. Wow, có rất nhiều thứ để giải nén ở đó. Phát hiện này là như vậy, và một phát hiện khá cũ trong tâm lý học là con người phản ứng khác nhau trước các biện pháp can thiệp, cách tiếp cận và lộ trình học tập. Bạn có thể tưởng tượng. Trên thực tế, các nhà nghiên cứu đã tìm thấy một nhóm sinh viên phản ứng rất tốt với một công cụ đọc trực tuyến, và những sinh viên khác thì không. Và khi tôi đang xây dựng và Jacob đang xây dựng rất nhiều sản phẩm này, câu hỏi thường là nó có hoạt động hay không? Và nghiên cứu này cho biết đó là một câu hỏi sai. Câu hỏi đúng là nó hiệu quả với ai? Và nếu bạn biết trước điều đó thì trường học có thể trở thành nơi phù hợp hơn với cách bạn muốn học và các phương pháp thực hành hiệu quả dành cho bạn. Bây giờ, chúng ta đã tự mình quay trở lại giếng, điều đó có vẻ như có rất nhiều công việc liên quan đến vấn đề của ai đó.

Và đối với câu hỏi của bạn về việc ai sẽ tìm ra điều đó, ở một khía cạnh nào đó, điều đó khá dễ dàng để tìm ra. Bạn chỉ cần thử những thứ và những thứ có hiệu quả, bạn sẽ thấy kim di chuyển, đúng không. Và đó là điều bạn nên làm nhiều hơn. Nhưng điều đó có nghĩa là bạn phải cung cấp cho học sinh nhiều cách làm việc khác nhau và điều đó có thể khó thực hiện trong một lớp hoặc một trường, đúng không. AI chắc chắn sẽ giúp ích được điều đó.

Micheal Horn:

Nó siêu thú vị. Đây chỉ là một bài viết hấp dẫn mà tôi vẫn nghĩ nhiều người nên tìm hiểu sâu hơn và vật lộn với những hàm ý của nó. Vậy bạn đã tìm thấy gì về các danh mục mà bạn đã lập bản đồ cho đến nay, chỉ một chút về những gì có trên bản đồ.

Jacob Klein:

Nó đang di chuyển rất nhanh. Tôi thực sự ấn tượng với bản đồ thị trường mới nhất của Reach Capital, bản đồ này có một số mối liên hệ với chính chúng tôi. Có rất nhiều công ty khởi nghiệp tạo nội dung, soạn giáo án và những người chơi hiện có đang làm việc trong lĩnh vực đó. Có một số công ty lớn cung cấp dịch vụ huấn luyện giáo viên, công cụ hỗ trợ giáo viên cũng như chấm điểm. Một công ty mà tôi đã làm việc cùng, Edlight, đang nghiên cứu vấn đề phản hồi về chữ viết tay của học sinh, điều mà tôi nghĩ có rất nhiều tiềm năng để thoát khỏi các giao diện kỹ thuật số thuần túy cho bài tập toán nói riêng. Vì vậy, chúng ta đang thực sự chứng kiến ​​sự bùng nổ kỷ Cambri của các công ty và những nỗ lực trong các công ty hiện tại nhằm đưa AI vào sản phẩm của họ. Điều mà chúng tôi chưa thấy nhiều như Lawrence đã đề cập, đó là mang lại một số phương pháp sư phạm sáng tạo, hiệu quả cho giáo viên với chi phí thấp hơn cả về mặt giá cả lẫn chi phí tinh thần khi thực hiện và chấm điểm. Đó là một trong những công việc thú vị hơn, tôi nghĩ điều đó có thể và hy vọng sẽ được thực hiện.

Micheal Horn:

Tại sao bạn nghĩ như vậy hoặc khác và những lĩnh vực nào khác chưa được khám phá? Nhưng tại sao bạn không liệt kê một số khu vực vẫn chưa được khám phá trong đầu khi nhìn vào bản đồ? Và có thể một số giả thuyết giải thích tại sao chúng tôi chưa thấy những gì bạn vừa nói, chi phí thấp hơn, triển khai dễ dàng hơn hoặc có lẽ một số danh mục nhất định vẫn chưa được lấp đầy trên bản đồ?

Jacob Klein:

Vâng, như Laurence đã đề cập, học tập dựa trên dự án, học tập dựa trên năng lực, một số mô hình học tập xã hội, ghép hình, mô phỏng, đóng vai có thể biết nền tảng của một khóa học trong học kỳ, nhưng không phải là điều mà giáo viên thực hiện hàng tuần trong lớp học của họ , chỉ vì thời gian chuẩn bị chứ đừng nói đến thời gian chấm điểm thực sự rất khó khăn. Vì vậy, tôi nghĩ điều tự nhiên là các công ty đang tìm kiếm những mô hình hiện có mà giáo viên đã biết, đã triển khai và nói rằng, chúng ta có thể làm điều này nhanh hơn nhiều. Tôi nghĩ giai đoạn tiếp theo sẽ là bạn có thể thỉnh thoảng thử công việc này, nhưng đây là cách để thực hiện nó mỗi tuần chỉ trong một giờ thời gian của bạn. Và đặc biệt là những mô hình xã hội thực sự khiến tôi quan tâm. Có một số công trình học thuật thú vị từ phòng thí nghiệm của Dan Schwartz tại Stanford về các tác nhân có thể dạy được mà tôi chưa bao giờ thấy được đưa lên quy mô lớn. AI có thể giúp với điều đó. Có rất nhiều công việc tuyệt vời trong giới học thuật chưa được đưa vào giáo dục về mặt thương mại và AI có thể hỗ trợ điều đó.

Laurence Holt:

Vì vậy, điều này sẽ xảy ra, nếu tôi có thể thêm Michael, và đây là lĩnh vực của bạn hơn của chúng tôi là liệu điều gì sẽ xảy ra trong giáo dục là AI về cơ bản đang duy trì những đổi mới như nó dường như nằm ngoài giáo dục. Những người chiến thắng ngang hàng là Google, Microsoft, những nghi phạm thông thường. Điều đó cũng sẽ xảy ra trong giáo dục chứ? Và kết quả thấp là đi đến những việc mà giáo viên đã làm rồi, nên có thể họ đến gặp giáo viên, trả tiền cho giáo viên để tìm bài học. Chà, bây giờ tôi có thể truy cập một trong hàng chục trang web miễn phí tạo bài học khác nhau và làm điều tương tự, trong khi những đổi mới mang tính đột phá hơn sẽ tạo ra các mô hình mới, tạo điều kiện cho các phương pháp thực hành mới. Vì vậy, câu hỏi lớn là liệu điều đó có đến sau hay không?

Micheal Horn:

Cả hai giả thuyết của bạn về điều này là gì? Bởi vì tôi đồng ý với quan sát chung của bạn rằng phần lớn bên ngoài giáo dục, có vẻ như ngay bây giờ và hãy nhìn xem, nó có thể thay đổi, phải không? Nhưng hiện tại, có vẻ như đó là một sự đổi mới bền vững đối với những gã khổng lồ công nghệ đó, phải không? Đây không phải là một nền tảng bán buôn làm thay đổi cấu trúc chi phí và nếu có thì nó thực sự làm tăng chi phí. Phải. Có vẻ như giáo dục có vẻ không rõ ràng lúc biết. Jacob, từ những gì bạn vừa nói cho đến nay, thực ra, chúng tôi không thấy có nhiều hoạt động đột phá vì chúng tôi không thấy chi phí thấp hơn đáng kể, khả năng tiếp cận cao hơn, đơn giản hơn và những thứ thuộc về bản chất đó. Cả hai bạn thích gì? Bạn nghĩ những công ty đương nhiệm sẽ thực sự nắm giữ được điều này ở đâu, hay bạn nghĩ chúng ta sẽ chứng kiến ​​một làn sóng khởi nghiệp?

Laurence Holt:

Chúng tôi chắc chắn đang nhìn thấy làn sóng khởi nghiệp.

Micheal Horn:

Tôi nên nói rằng những công ty khởi nghiệp sẽ đột phá. Và cuối cùng, tôi đoán, đáng lẽ phải là câu hỏi, phải không?

Laurence Holt:

Vâng, đó là một câu hỏi khác. Tôi nghĩ rằng có giáo dục, như bạn biết, đó không chỉ là trường hợp áp dụng công nghệ và làm điều gì đó gây ngạc nhiên mà còn là trải nghiệm người dùng. Đó là làm thế nào để bạn tạo ra một phần kết cấu của việc dạy và học trong lớp học? Và đó là một rào cản cao hơn nhiều. Và vì vậy tôi nghĩ liệu một số công ty đổi mới hơn có thực sự được tập hợp thành một thứ gì đó có tính đột phá hơn hay không, tôi nghĩ tất cả vẫn còn phải xem.

Micheal Horn:

Jacob, còn bạn thì sao? Bạn nghĩ sao về việc chuyện này sẽ đi đến đâu?

Jacob Klein:

Vâng, tôi nghĩ cuối cùng thì phải có sự đơn giản hóa và một số loại công cụ mạch lạc hơn, tích hợp nhiều hơn. Bây giờ bạn có những người chấp nhận sớm khám phá rất nhiều thứ. Ý tôi là, ChatGPT theo một cách nào đó là sự hợp nhất của nhiều loại trò chuyện, bot và công cụ AI trước đó riêng biệt khác nhau, tất cả được gói gọn trong một. Nhưng tôi nghĩ cảm giác của tôi là chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên thậm chí còn phân mảnh hơn nữa, với các trạng thái chứng từ đưa tiền công vào các mô hình trường học khác nhau, với một số đường dẫn đến đại học bị rút lại và nhiều người nhận ra rằng có những con đường sự nghiệp khác có thể được thực sự thỏa mãn. Vì vậy, tôi nghĩ rằng sẽ có một số sự thống nhất, nhưng cũng có một loạt các trường hợp sử dụng thích hợp hơn để hỗ trợ một cách tích cực cho những người học đa dạng hơn.

Micheal Horn:

Jacob, tôi muốn đề cập đến một trong những điểm mà bạn vừa nêu lên về các mô hình giáo dục mới. Nhưng trước tiên, một câu hỏi khác, một trong những giả thuyết khác mà tôi có là chúng ta sẽ thấy có nhiều người học hơn trong thế giới AI này, nhiều công cụ đưa việc học và sức mạnh của AI trực tiếp vào chính bàn tay của học sinh. Bạn đang nhìn thấy gì trên bản đồ? Cả hai bạn có đảm nhận khả năng đó hay không.

Jacob Klein:

Tôi hy vọng bạn đã đúng. Ý tôi là, đây là thời kỳ vàng son cho những đứa trẻ mắc bệnh autodidex. Bạn đã có Wikipedia. Bây giờ bạn đã có một số gia sư ảo khá giỏi có thể hướng dẫn bạn tìm hiểu tài liệu, chỉ cho bạn tài liệu mới, thử thách bạn. Vì vậy, đối với đứa trẻ đã cảm nhận được quyền tự chủ đó và tự chịu trách nhiệm về việc học của mình, thực sự là có giới hạn, thậm chí còn nhiều hơn những gì đã xảy ra trước đây. Vì vậy, điều đó rất thú vị. Làm thế nào để bạn khiến những đứa trẻ khác cảm thấy như vậy? Một số trẻ cần cơ cấu xã hội nhiều hơn, và tôi nghĩ đó là lý do tại sao một số công ty khởi nghiệp có chút mù quáng khi nghĩ rằng mỗi đứa trẻ, nếu được cung cấp công cụ, sẽ tự định hướng việc học của mình. Họ cần một giáo viên, họ cần một nhóm bạn bè, họ cần những tín hiệu xã hội về những gì họ nên học.

Sự hướng dẫn đó. Nhưng tôi nghĩ AI chắc chắn có thể hỗ trợ giáo viên, hỗ trợ nhân viên tư vấn, hỗ trợ từng gia sư với học sinh để giúp học sinh tìm được cơ quan đó.

Micheal Horn:

Laurence, bạn nghĩ sao về câu hỏi đó?

Laurence Holt:

Vâng, tôi cũng nghĩ rằng câu trả lời cho nó có thể nằm ở chi tiết, cụ thể, rằng có thể có những lĩnh vực mà chúng ta sẽ bắt đầu thấy một số gián đoạn thực sự. Nếu tôi chọn một cặp đôi với sự chắc chắn là sai thì có lẽ vậy. Nhưng đó là ý tưởng ứng dụng sát thủ kiểu cũ. Ứng dụng sát thủ này dùng để làm gì? Một chiếc Macintosh hoặc thứ gì đó tương tự. Và một trong số đó mà tôi khá hào hứng là phản hồi. Học sinh nhận được phản hồi ngày càng tốt hơn và nhanh hơn. Chúng tôi biết điều đó thúc đẩy việc học và chúng tôi biết rằng nhìn chung, học sinh thực sự không nhận được nhiều phản hồi. Trên thực tế, giáo viên không phải lúc nào cũng đặt ra những bài tập có kết thúc mở dài vì đây là một bài tập chấm điểm rất, rất lớn đối với họ đối với 150 học sinh.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu họ đặt ra nhiều câu hỏi mở hơn và học sinh có thể nhận được phản hồi chất lượng, có lẽ do giáo viên sắp xếp, phản hồi theo vòng lặp và cơ hội để xem lại những gì họ đã làm, điều mà họ thường không làm được hôm nay vào học. Tất cả những điều đó dường như đều nằm trong tầm tay của AI hiện đại và có một số người đang nghiên cứu vấn đề đó. Vì vậy, nó có thể cụ thể như vậy. Chỉ có một đòn bẩy lớn bắt đầu thực sự cất cánh.

Micheal Horn:

Vâng. Và rõ ràng là đầu óc tôi quay cuồng khi bạn đề cập rằng chúng ta có thể cần tạo ra một số mô hình giáo dục mới có thể tiếp thu những thay đổi đó trong việc sử dụng thời gian và những thứ tương tự, đúng vậy, với các nhà giáo dục và học sinh. Nhưng nó cũng gợi lên một điều khác mà tôi đã suy nghĩ rất nhiều, đó là liệu bạn có thể sử dụng AI như một công nghệ hỗ trợ để trở thành hạt nhân giúp bạn xây dựng trường học mới không? Và bạn biết đấy, Imagine Worldwide, phải không? Họ có công việc ở Malawi và Sierra Leone và những nơi tương tự ở Châu Phi, đọc viết và tính toán và bạn thêm AI vào đó, nó trở nên mạnh mẽ hơn nhiều và sau đó bạn bắt đầu có các cộng đồng cơ sở, trường học xem xét lại, có thể xung quanh đó hạt nhân. Hoặc Jacob, bạn đã đề cập đến các tiểu bang có tài khoản tiết kiệm giáo dục, phải không? Các mô hình trường học rất mới có thể bắt đầu xuất hiện, có thể được hỗ trợ bởi AI theo nhiều cách khác nhau. Có phải tất cả các bạn đều đang theo dõi điều đó không? Bạn đang nhìn cái gì vậy? Nếu vậy.

Laurence Holt:

Vâng, trước tiên, tôi nghĩ bạn đúng khi chúng ta đã nói về giáo dục Hoa Kỳ trong 15 phút qua, nhưng thực tế có những lĩnh vực khác có thể dễ tiếp thu hơn đối với sự đổi mới và các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình, nơi thường xuyên xảy ra vấn đề các giáo viên có thể không có mặt ở đó ngày hôm nay. Và vì vậy, giả sử chúng ta có băng thông, cơ sở hạ tầng sẵn có, ngày càng nhiều hơn, nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm, đó thực sự có thể là một sự chuyển đổi lớn. Tôi cũng nghĩ rằng các trường học vi mô, có thể là dạy học tại nhà, đây là những lĩnh vực mà việc thành lập một trường học vi mô ngay bây giờ là một bước tiến lớn. Và sự phổ biến rộng rãi của các công cụ AI có thể khiến việc này trở nên dễ dàng hơn đáng kể. Nhưng chúng tôi chưa thấy bất cứ thứ gì đặc biệt là loại AI tổng hợp dành cho giáo dục vi mô. Tôi nghĩ thực tế hơn là toàn bộ bản đồ có các trường hợp sử dụng trên đó sẽ giúp thúc đẩy các trường học vi mô.

Micheal Horn:

Khi chúng ta bắt đầu kết thúc ở đây, câu hỏi khác tôi muốn nói đến là bản đồ này rất lớn. Có rất nhiều khu vực khác nhau. Tôi thậm chí không biết liệu chúng tôi có cung cấp cho mọi người ý nghĩa đầy đủ về việc bạn có bao nhiêu hạng mục khác nhau trong đó hay không, nhưng bạn có một số hạng mục vĩ mô về thực hành của giáo viên, hỗ trợ, tài liệu lớp học, đánh giá và phản hồi, hỗ trợ học sinh, và sau đó trong mỗi danh mục đó bạn ngày càng có nhiều danh mục hơn. Tôi nghĩ chúng ta có thể chiếu một số video về điều này khi cuộc trò chuyện này diễn ra trực tiếp, nhưng tôi hơi tò mò khi bạn lùi lại và nhìn vào nó, ai đó nhảy lên trang web, họ nhìn vào bản đồ. Đối với mỗi bạn, điều thú vị nhất hoặc hai đến ba điều quan trọng nhất xuất phát từ quan điểm của mỗi bạn là gì?

Jacob Klein:

Vâng, tôi nghĩ một trong những điểm rút ra chính của tôi chỉ là sự đa dạng của các trường hợp sử dụng. Và tôi nghĩ cuối cùng AI sẽ chỉ tương đương với từ kỹ thuật số. Ý tôi là, nó được nhúng vào hầu hết mọi thứ, tại sao không? Bạn có đưa một số thông tin thông minh, một số nội dung tổng quát, một số AI khác vào phần mềm bạn đang tạo không? Vì vậy tôi nghĩ cuối cùng nó sẽ trở thành một công nghệ vô hình trong hầu hết các trường hợp sử dụng. Và chúng ta cũng chỉ đang ở giai đoạn khởi đầu thú vị. Vì vậy, tôi nghĩ rằng đây là khoảng thời gian thực sự thú vị về công nghệ nói chung ở Edtech và tôi hy vọng rằng chúng ta sẽ học được từ những sai lầm trước đây của các chu kỳ khác của Ed tech, vốn sẽ nhấn mạnh đến sự nghiêm ngặt, rằng chúng ta sẽ không đánh mất tính nhân văn trong cốt lõi của giáo dục . Và tôi nghĩ nếu chúng ta làm điều đó, sẽ có một số mô hình mới tuyệt vời và như bạn đã nói, sự tự chủ của người học sẽ tăng lên.

Laurence Holt:

Hoàn toàn đồng ý với tất cả điều đó. Tôi nghĩ chỉ cần kể tên một vài chi tiết cụ thể mà chúng tôi rất vui mừng về những phản hồi mà tôi đã đề cập. Tôi nghĩ đó chỉ là một cách dễ dàng để thấy được sự tiến bộ. Một doanh nhân đã sử dụng cụm từ thực sự thú vị mà tôi yêu thích này, nó được sửa đổi một cách chặt chẽ. Như chúng ta biết, có rất nhiều sự sửa đổi trong chương trình giảng dạy đang diễn ra. Và đôi khi chính giáo viên đang cố gắng tìm ra những hoạt động mà họ biết học sinh của mình có thể làm, nhưng điều đó có thể gây ra tác dụng phụ không mong muốn là giảm tính nghiêm ngặt. Vậy làm thế nào bạn có thể sửa đổi một bài học mà vẫn giữ được tính chặt chẽ? Đã có một số thử nghiệm cho thấy AI có thể thực hiện việc dạy kèm đó. Cho đến nay, chúng ta đã thấy một kiểu dạy kèm từng bài tập về nhà, mà chúng ta biết rằng kiểu dạy kèm này không thực sự có tác dụng trong môn văn.

Laurence Holt:

Nó chuyên sâu hơn nhiều và được hướng dẫn bởi gia sư. Và vì vậy liệu chúng ta có thể bắt đầu thấy rằng nhóm nhỏ và xã hội đó sẽ là nhóm cuối cùng không? Tôi đã đề cập rằng mọi người nghĩ rằng việc AI đưa các công cụ AI vào lớp học sẽ làm giảm khía cạnh xã hội. Nhưng thực ra những công cụ này có thể rất hữu ích trong việc quản lý diễn ngôn và khuyến khích diễn ngôn, đóng vai và tranh luận. Vì vậy tôi nghĩ có một số nơi thực sự thú vị mà chúng ta có thể bắt đầu thấy đang phát triển ở đó. Tôi sẽ nói rằng chúng tôi đã không thấy trong vài tháng qua khi chúng tôi theo dõi điều này, rất nhiều trường hợp sử dụng mới. Chúng tôi đã thấy một vài thứ sẽ được thêm vào bản đồ. Nhưng tôi nghĩ lãnh thổ này là làn sóng khám phá đầu tiên. Lãnh thổ đã được khá kỹ lưỡng.

Micheal Horn:

Điều đó thật thú vị phải không? Tôi đoán có một lượng hoạt động điên cuồng và có thể sau đó mọi người đang tạm dừng để cố gắng tìm hiểu xem nên đi đâu từ đây.

Jacob Klein:

Một điều nữa, Michael, chỉ là tôi rất được truyền cảm hứng bởi các công ty, AI Camp và Mindjoy là hai trong số đó, đang đưa sinh viên đến ngay đỉnh cao của công nghệ, cung cấp cho họ công cụ để bắt đầu thử nghiệm của riêng mình, không chỉ với tư cách là người tiêu dùng nhưng thực sự là người đồng sáng tạo ra một số công cụ này. Bởi vì thường thì những sinh viên trẻ sẽ mở rộng bản đồ để nghĩ ra các trường hợp sử dụng mới, sẽ có những người bản xứ AI sẽ lớn lên với những công nghệ này, những người sẽ có thể dạy chúng ta về những trường hợp sử dụng tốt nhất .

Micheal Horn:

Điểm thực sự quan trọng. Tôi thậm chí còn chưa nghĩ đến phần đó. Nó đan xen vào câu hỏi cuối cùng mà tất cả các bạn đều tiếp nhận chúng tôi một cách tự nhiên khi chúng tôi kết thúc ở đây, đó là làm cách nào bạn luôn cập nhật bản đồ này? Tần số là bao nhiêu? Mọi người có thể giúp đỡ bằng cách nào? Họ có thể đóng góp cho bản đồ không? Bởi vì tôi nghi ngờ nhiều người, họ muốn có một cái nhìn về vấn đề này và họ muốn một cái nhìn tiếp tục phát triển khi những người khác bước vào không gian hoặc những người đương nhiệm khác tung ra những cải tiến của riêng họ trong AI để có thể giải quyết một số trường hợp sử dụng này. Mọi người có thể giúp đỡ bằng cách nào?

Laurence Holt:

Vâng, chúng tôi đang nghiên cứu bản cập nhật cho cuối năm nay và chúng tôi rất mong được trợ giúp. Vì vậy, chúng tôi định kêu gọi khán giả của bạn, có thể để thực hiện một số công việc cho chúng tôi. Chắc chắn bất cứ điều gì mọi người cảm thấy còn thiếu hoặc sai, chúng tôi rất muốn nghe về điều đó. Có lẽ cách dễ nhất chỉ là thêm nhận xét vào ghi chú hiển thị ở đây hoặc vào bài viết trên Medium. Chúng tôi sẽ theo dõi tất cả những điều đó.

Micheal Horn:

Hoàn hảo. Tôi cũng sẽ đưa nó lên trên để mọi người có thể theo dõi. Nhưng Jacob Lawrence luôn ngưỡng mộ cả hoạt động, khả năng kinh doanh và khả năng lãnh đạo tư tưởng của bạn, đồng thời các bạn cũng đã chủ động đưa một số tổ chức vào một không gian mới nổi rất nhanh mà tất cả chúng ta đang cố gắng theo dõi ngay bây giờ và hãy xem nó sẽ đi đâu. Và như bạn đã nói, có một số rủi ro rõ ràng. Có một số rủi ro rõ ràng về giả thuyết vô hiệu rằng nó sẽ giống như sự cường điệu về chu kỳ cũ và sau đó quay trở lại nhịp điệu. Nhưng tất cả chúng ta đều muốn thấy điều gì đó lớn hơn và tốt hơn cho tất cả học sinh. Vì vậy, đánh giá cao cả hai bạn và công việc bạn đã bỏ ra cho việc này.

Laurence Holt:

Cảm ơn bạn, Michael, thật vui và tuyệt vời khi được gặp bạn.

Micheal Horn:

Vâng, tương tự như vậy. Vâng, bạn đặt cược. Và để xem tất cả, hãy kiểm tra bản đồ. Chúng tôi sẽ cung cấp một liên kết đến nó trong ghi chú chương trình và bạn có thể đóng góp cho nó, như bạn đã nghe. Nói với họ điều gì sai, nói với họ điều gì đúng. Và hãy tiếp tục cuộc trò chuyện. Chúng tôi sẽ quay lại lần sau trên Tương lai của Giáo dục.

© 2023 Michael Horn