Đưa AI vào môi trường giáo dục sẽ đòi hỏi các nhà lãnh đạo CNTT trong môi trường trường học phải mở đường với loại cơ sở hạ tầng phù hợp. Suy cho cùng, bất kỳ hệ thống AI nào cũng chỉ tốt khi có công nghệ cơ bản hỗ trợ nó. Tất cả điều này bắt đầu với dữ liệu.

Đó là một quan điểm cũ trong lĩnh vực CNTT nhưng vẫn đúng: sắp xếp dữ liệu của bạn theo thứ tự và mọi thứ khác sẽ tuân theo. Các mô hình AI đơn giản là không thể hoạt động hiệu quả nếu không có loại dữ liệu chất lượng phù hợp, cả trong giai đoạn đào tạo và khi các mô hình thực hiện suy luận ngoài hiện trường. 

Nếu bạn đang muốn triển khai các mô hình AI trong môi trường trường học thì những mô hình này cần phải được đào tạo về dữ liệu an toàn và được tinh chỉnh để hạn chế mọi kết quả đầu ra không mong muốn. Nhưng ở cấp độ cơ bản hơn, các trường muốn sử dụng AI ở bất kỳ khả năng nào sẽ cần đảm bảo rằng việc lưu trữ hồ sơ kỹ thuật số của họ tốt nhất có thể để tận dụng tối đa các dịch vụ AI của họ.

Về mặt thực tế, điều này có nghĩa là đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu đầy đủ.

Xây dựng cơ sở hạ tầng phù hợp cho AI: Những điều cần biết 

Thiết lập mô hình quản trị dữ liệu nghiêm ngặt có tính đến nhu cầu hiện tại và ngắn hạn đến trung hạn đối với dữ liệu của bạn. Tùy thuộc vào mức độ chuyển đổi kỹ thuật số mà tổ chức của bạn đã trải qua, điều này cũng có thể liên quan đến những nỗ lực số hóa mạnh mẽ, tất cả đều sẽ giúp tích hợp AI suôn sẻ.

Dữ liệu phải được xử lý, gắn nhãn để dễ sử dụng và được lưu trữ trong môi trường có thể mở rộng để đáp ứng việc mở rộng dữ liệu trong tương lai. Trong ngắn hạn, điều này sẽ lý tưởng cho bất kỳ trường học nào muốn sử dụng AI để rút ra những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của họ bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu. Ví dụ: nếu trường học có nhu cầu đào tạo mô hình AI dựa trên dữ liệu của chính trường đó để sử dụng trong liên lạc nội bộ, thì dữ liệu có cấu trúc và chú thích phù hợp sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu cung cấp cho mô hình thông tin phù hợp nhất.

Các doanh nghiệp thuộc khu vực tư nhân phần lớn đang chuyển sang đám mây để đáp ứng những nhu cầu này và đây là điều mà khu vực công cũng nên theo đuổi. Một trong những lợi ích chính của việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng đám mây là nó vốn có khả năng mở rộng, do đó có thể mở rộng hoặc thu hẹp để phù hợp với nhu cầu thay đổi của bất kỳ tổ chức nào.

Quản lý dữ liệu phù hợp là ưu tiên hàng đầu do loại trường học sẽ thu thập và lưu trữ dữ liệu. Đồng thời, khi bất kỳ nhà quản lý giáo dục nào xem xét các tác động và giới hạn về mặt đạo đức của việc sử dụng AI trong trường học của họ, họ cũng sẽ cần đặt câu hỏi về mức độ mà giải pháp lưu trữ dữ liệu hiện tại của họ có thể bảo mật dữ liệu của học sinh và nhân viên. 

Nếu có bất kỳ nghi vấn nào về việc tiết lộ thông tin nhạy cảm cho bên thứ ba vì mục đích đào tạo AI, các nhà lãnh đạo sẽ phải bổ sung thêm các biện pháp bảo vệ cho hệ thống công nghệ của họ.. Điều này có thể có nghĩa là đầu tư vào các công nghệ nâng cao quyền riêng tư (PET), cho phép các tổ chức phân tích dữ liệu mà không cần di chuyển hoặc tiết lộ dữ liệu, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp mà Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể được đào tạo. Về mặt lý thuyết, điều này sẽ cho phép một trường đào tạo LLM về các câu trả lời mẫu trong bài kiểm tra mà không làm lộ câu trả lời thực sự của sinh viên.

Sẵn sàng bổ sung phần cứng mới được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ AI. Phần cứng AI hiện đang có nhu cầu rất cao – thật khó để thấy các bộ xử lý đồ họa (GPU) và các bộ xử lý thần kinh (NPU) giảm giá nhiều trong khi sự quan tâm đến AI vẫn ở mức cao. May mắn thay, ngay cả những trường học lớn nhất cũng không cần đầu tư trực tiếp vào phần cứng AI mà thay vào đó có thể đưa dữ liệu của họ đến phần cứng chuyên dụng thông qua đám mây.

Các nhà cung cấp dịch vụ được quản lý (MSP) cũng có thể trợ giúp ở đây, với các khung làm sẵn cho AI được lưu trữ trên đám mây và được hỗ trợ bởi các bộ tăng tốc phần cứng được xây dựng bởi chuyên gia AI như Nvidia. MSP có thể cung cấp các nhu cầu suy luận hoặc đào tạo theo mô hình riêng tùy thuộc vào kết quả mà trường học đang tìm kiếm và thay thế CapEx ban đầu – một vấn đề đau đầu đối với bất kỳ nhà lãnh đạo trường học nào khi xem xét ngân sách của họ – với OpEx được liên kết với việc sử dụng AI thực tế hàng ngày cơ sở ngày.

Cần lưu ý rằng cơ sở hạ tầng AI phù hợp với tương lai cho bất kỳ trường học nào cũng đang dự đoán nhu cầu trong tương lai. Ngoài ra, mặc dù những cải tiến hiện tại trong không gian AI có thể khiến các trường học buộc phải theo kịp những thay đổi liên tục và có bước nhảy vọt với công nghệ AI, nhưng điều này khó xảy ra. Các mô hình mới nhất đã đạt được sự cân bằng giữa sức mạnh và kích thước tham số, điều này có thể bù đắp những lo ngại ban đầu rằng các tổ chức như trường học sẽ không thể khai thác AI do chi phí vận hành cao.

Cuối cùng, nếu bạn đã vạch ra kế hoạch chính xác về cách bạn muốn áp dụng AI trong trường học của mình hoặc có bản phác thảo về những gì cần thiết lập để cho phép áp dụng trong tương lai, thì bạn thực sự đã đi đúng hướng. 

Khi cơ sở hạ tầng AI ban đầu đã sẵn sàng, các cải tiến về khả năng mở rộng và hiệu quả sẽ cho phép bạn thực hiện các cải tiến gia tăng mà không phải trả chi phí liên quan đến việc nâng cấp và chuyển đổi hệ thống của bạn thường xuyên hơn.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.techlearning.com/news/building-an-ai-friendly-infrastructure-in-schools