Học tập cá nhân hoá: Đánh giá bài viết được cá nhân hoá

Một vài định nghĩa

Học tập cá nhân hoá

Học tập cá nhân hoá (Personalized Learning) là một phương pháp giảng dạy tập trung vào nhu cầu và khả năng học tập của từng học sinh, cho phép họ tiếp cận và tiêu thu nội dung học tập một cách cá nhân hóa, tối ưu hóa việc học tập và phát triển cá nhân. “Personalized learning is a buzz phrase that educators use as an alternative to “one-size-fits-all” instruction.” Học tập cá nhân hoá là một cụm từ phổ biến mà các giáo viên, giảng viên sử dụng thay thế cho phương pháp giảng dạy “một phương pháp cho tất cả” (Bray & McClaskey, 2013) [1]. Nó là một phương pháp đột phá trong giáo dục, giúp giáo viên tạo ra các nội dung giảng dạy đa dạng và phù hợp với khả năng học tập của từng học sinh, giúp học sinh phát triển tốt hơn về kỹ năng mềm và tư duy sáng tạo.

Xem thêm:

• Phương pháp giảng dạy học tập cá nhân hoá

• Personalized learning - Xây dựng sự tự tin thông qua học tập cá nhân hóa

Đánh giá (Feedback)

Đánh giá (feedback) là thông tin được cung cấp cho học sinh về kết quả học tập, tiến độ và mục tiêu của người học. Đánh giá có thể là chính thức hoặc không chính thức, bằng lời nói hoặc bằng văn bản, ngay lập tức hoặc trì hoãn, và được cung cấp bởi các nguồn khác nhau, ví dụ như giáo viên, bạn bè, phụ huynh hay thậm chí là công nghệ. Đặc điểm then chốt của đánh giá là tính cụ thể, mang tính xây dựng và có thể hành động. Đánh giá không chỉ đơn thuần là lời khen ngợi hay chỉ trích, mà là cơ hội để cải thiện và phát triển. Đánh giá đóng vai trò quan trọng trong học tập cá nhân.

Đánh giá hỗ trợ theo dõi tiến trình học tập của học sinh (Feedback helps students monitor their progress)

Trong học tập cá nhân hóa, học sinh cần chủ động tham gia vào quá trình học tập. Học sinh cần có khả năng đánh giá tiến độ, xác định điểm mạnh, điểm yếu và điều chỉnh chiến lược học tập phù hợp. Đánh giá cung cấp cho học sinh thông tin về những gì các em đã học được, những gì các em vẫn cần học và cách cải thiện kết quả học tập.

Đánh giá thúc đẩy động lực học tập của học sinh (Feedback motivates students)

Học tập cá nhân hóa nhằm mục đích tạo ra một môi trường học tập có liên quan, hấp dẫn và ý nghĩa đối với học sinh. Đánh giá giúp học sinh nhận thấy sự liên quan của việc học tập, tiến bộ của mình và khả năng đạt được mục tiêu. Phản hồi tích cực cũng có thể thúc đẩy lòng tin và khả năng tự học của học sinh, điều cần thiết cho động lực và sự kiên trì của các em.

Đánh giá cung cấp thông tin để điều chỉnh việc dạy học (Feedback informs instruction)

Học tập cá nhân hóa đòi hỏi giáo viên phải hiểu sâu sắc nhu cầu, sở thích và phong cách học tập của học sinh. Đánh giá cung cấp cho giáo viên thông tin về điểm mạnh, điểm yếu của học sinh, giúp giáo viên thiết kế chương trình giảng dạy phù hợp với nhu cầu cá nhân. Phản hồi cũng giúp giáo viên đánh giá hiệu quả giảng dạy của mình và thực hiện các điều chỉnh cần thiết.

Đánh giá hỗ trợ việc tự đánh giá và đặt mục tiêu của học sinh (Feedback supports reflection and goal-setting)

Học tập cá nhân hóa đòi hỏi học sinh phải tự đánh giá về việc học tập của mình và đặt ra mục tiêu cho bản thân. Đánh giá cung cấp cho học sinh thông tin cần thiết để suy ngẫm về tiến độ, xác định những lĩnh vực cần cải thiện và đặt ra mục tiêu thực tế, có thể đạt được.

Đánh giá cá nhân hoá

Đánh giá Cá nhân hóa là một phương pháp giáo dục nhằm điều chỉnh việc đưa ra các nhận xét, đánh giá theo khả năng, phong cách học tập, sở thích và ưu tiên của từng học sinh. Đây là cách hiệu quả để thúc đẩy sự tham gia, động lực và thành tích của học sinh. Tuy nhiên, học tập cá nhân hóa chỉ có thể hiệu quả nếu có sự đánh giá kịp thời, có ý nghĩa và phù hợp. 

Thách thức & Lợi ích của đánh giá cá nhân hoá

Mặc dù đánh giá là yếu tố thiết yếu trong học tập cá nhân hóa, nó cũng đặt ra một số thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là cung cấp phản hồi kịp thời và có liên quan cho học sinh. Học tập cá nhân hóa thường bao gồm các hoạt động học tập đa dạng, chẳng hạn như học tập theo dự án, học tập dựa trên tìm tòi và học tập tự định hướng. Các hoạt động này có thể tốn nhiều thời gian và yêu cầu học sinh học tập theo nhịp độ của riêng mình, khiến giáo viên khó có thể cung cấp phản hồi kịp thời.

Một thách thức khác là cung cấp phản hồi cụ thể, mang tính xây dựng và có thể hành động. Phản hồi mơ hồ, chung chung hoặc mang tính phán xét có thể gây mất động lực và không hiệu quả. Phản hồi chỉ tập trung vào lỗi sai hoặc điểm yếu cũng có thể gây nản lòng và dẫn đến tư duy trì trệ. Phản hồi hiệu quả nên tập trung vào cả điểm mạnh và điểm yếu, đồng thời đưa ra các đề xuất để cải thiện.

Mặc dù có những thách thức này, những lợi ích của đánh giá trong học tập cá nhân hóa vẫn vượt trội hơn những thách thức. Học tập cá nhân hóa kết hợp với đánh giá có thể thúc đẩy các kỹ năng tư duy bậc cao, chẳng hạn như tư duy phản biện, giải quyết vấn đề và sáng tạo. Đánh giá cũng có thể thúc đẩy các kỹ năng metacognition, chẳng hạn như tự phản ánh, tự điều chỉnh và tự đánh giá. Những kỹ năng này rất cần thiết cho việc học tập suốt đời và thành công trong thế kỷ 21.

Một số phương pháp áp dụng đánh giá cá nhân hoá

Phương pháp tiếp cận đánh giá cá nhân hoá với học viên

Đặt ra mục tiêu học tập rõ ràng (Set clear learning objectives)

Trước khi cung cấp phản hồi, điều cần thiết là thiết lập các mục tiêu học tập rõ ràng phù hợp với chương trình giảng dạy, tiêu chuẩn và nhu cầu của học sinh. Mục tiêu học tập cần phải cụ thể, có thể đo lường được, khả thi, có liên quan và có khung thời gian nhất định.

Xem thêm: Áp dụng phương pháp S.M.A.R.T để thiết lập mục tiêu học hiệu quả

Khuyến khích tự phản ánh (Encourage self-reflection)

Tự phản ánh là suy nghĩ nghiêm túc về việc học tập và kết quả học tập của bản thân. Khuyến khích học sinh tự phản ánh về việc học tập có thể giúp các em chủ động hơn, xác định điểm mạnh, điểm yếu và đặt mục tiêu. Tự phản ánh có thể được hỗ trợ thông qua các câu hỏi gợi mở, viết nhật ký hoặc thảo luận.

Phương pháp tiếp cận đánh giá cá nhân hoá với giảng viên

Sử dụng đánh giá hình thành (Use formative assessment)

Đánh giá hình thành thu thập thông tin về tiến độ và sự hiểu biết của học sinh trong quá trình học. Đánh giá hình thành có thể diễn ra dưới nhiều hình thức khác nhau, chẳng hạn như kiểm tra trắc nghiệm, quan sát, tự đánh giá và đánh giá của bạn bè. Đánh giá hình thành giúp giáo viên và học sinh xác định điểm mạnh, điểm yếu, điều chỉnh chiến lược học tập và đặt mục tiêu.

Cung cấp phản hồi kịp thời (Provide timely feedback)

Phản hồi kịp thời là yếu tố thiết yếu trong học tập cá nhân hóa vì nó cho phép học sinh điều chỉnh việc học ngay lập tức. Phản hồi kịp thời nên được cung cấp sau khi đánh giá hoặc hoạt động học tập và càng sớm càng tốt. Công nghệ có thể được sử dụng để cung cấp phản hồi ngay lập tức, chẳng hạn như các bài trắc nghiệm tự động hoặc hệ thống chấm điểm.

Sử dụng mô hình phản hồi (Use a feedback model)

Mô hình phản hồi là một cách tiếp cận có cấu trúc để cung cấp phản hồi đảm bảo tính cụ thể, xây dựng và có thể hành động. Một ví dụ về mô hình phản hồi là mô hình SBI (tình huống, hành vi, tác động). Mô hình SBI bao gồm mô tả tình huống, cung cấp phản hồi về hành vi và mô tả tác động của hành vi đến việc học của học sinh.

Cung cấp hướng dẫn và hỗ trợ (Provide guidance and support)

Cung cấp hướng dẫn và hỗ trợ cho học sinh về cách cung cấp và nhận phản hồi hiệu quả có thể giúp các em phát triển kỹ năng giao tiếp và hợp tác. Giáo viên có thể đưa ra mô hình phản hồi hiệu quả, cung cấp các ví dụ và tạo điều kiện cho các hoạt động phản hồi của bạn bè. Cung cấp phản hồi về cách đưa ra phản hồi cũng có thể hữu ích.

Trí tuệ nhân tạo trong việc hỗ trợ đánh giá cá nhân hoá

Sự thay đổi năng động của giáo dục đã dẫn đến sự phát triển của các hình thức đánh giá và bài tập học tập, với công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện cung cấp phản hồi cá nhân hóa cho học sinh (Jurs & Špehte, 2021)[2]. Phản hồi này có thể được thực hiện thông qua các hệ thống gia sư thông minh dựa trên trình độ năng lực và sở thích của học sinh (Ai, 2017; Kulik & Fletcher, 2016)[3]. Trái ngược với các mô hình đánh giá theo hướng giáo viên truyền thống, mô hình đánh giá theo hướng học sinh nhấn mạnh trách nhiệm và chức năng của cả máy móc và học sinh trong quá trình phản hồi (Li & Han, 2022)[4].

Tuy nhiên, nghiên cứu định tính hiện nay về kỹ năng phản hồi bài viết L2 (Ngôn ngữ thứ hai)  chỉ giới hạn ở các phương pháp lý thuyết và nghiên cứu tình huống, hạn chế khả năng áp dụng cho các bối cảnh học tập khác nhau (Han & Xu, 2020; Yu & Liu, 2021)[5][6]“The use of technology has resulted in new ways of learning, including technology-enhanced feedback that evolves to meet students’needs in terms of frequency, format, and timeliness.” (Việc sử dụng công nghệ đã tạo ra những cách học mới, bao gồm phản hồi được tăng cường công nghệ, phát triển để đáp ứng nhu cầu của học sinh về tần suất, hình thức và tính kịp thời.) (Jurs & Špehte, 2021)[7].

Để cung cấp phản hồi ở quy mô lớn, các giải pháp kỹ thuật số thường sử dụng các câu hỏi trắc nghiệm hoặc kịch bản phân nhánh, trả về phản hồi được xác định trước để đáp ứng lựa chọn của người dùng.

Nhưng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (trí tuệ nhân tạo - trí tuệ nhân tạo) sẽ cho phép người quản lý xây dựng kỹ năng giao tiếp và quản lý của họ bằng cách thực hành các loại cuộc trò chuyện khó khăn mà họ có thể cần phải có với những người báo cáo cho họ.

Thông qua trí tuệ nhân tạo thế hệ (thế hệ - generation), người dùng sẽ chỉ nhận được phản hồi dưới dạng các cuộc trò chuyện thực tế, nhưng họ cũng nhận được phản hồi cá nhân hóa chi tiết về cách họ thể hiện - cho đến các chi tiết cụ thể về chính xác những từ họ đã sử dụng và cách họ đáp ứng các tiêu chí được đặt ra trước đó.

Tương lai của AI là hiện tại, và mức độ tương tác và phản hồi này sẽ cho phép người học thực hành và xây dựng kỹ năng trong một môi trường an toàn.

Dưới đây là một số cách thực hành tốt nhất cần cân nhắc khi triển khai AI để cung cấp phản hồi cá nhân hóa:

• Hiểu rõ mục tiêu học tập (Understand the learning objectives). Đảm bảo rằng công cụ hoặc hệ thống AI phù hợp với các mục tiêu và mục đích học tập cụ thể của khóa học. Xác định rõ ràng các kỹ năng và kiến thức mà người học được mong đợi đạt được, và điều chỉnh phản hồi để giúp họ đạt được các mục tiêu đó.

• Phản hồi từng bước và mang tính xây dựng (Incremental and constructive feedback). Khuyến khích công cụ AI cung cấp phản hồi theo từng bước và mang tính xây dựng. Thay vì chỉ đơn thuần chỉ ra câu trả lời đúng hay sai, công cụ AI có thể hướng dẫn người học thông qua quá trình suy nghĩ của họ, nêu bật những sai lầm và đề xuất các lĩnh vực cần cải thiện.

• Tránh phụ thuộc quá nhiều vào AI (Avoid overreliance on AI). Mặc dù AI có thể là một công cụ hữu ích, nhưng nó không nên thay thế hoàn toàn sự tương tác và phản hồi của con người. Một cách tiếp cận cân bằng kết hợp phản hồi do AI điều khiển với sự tương tác của con người có thể mang lại những điều tốt đẹp nhất của cả hai thế giới.

Kết luận

Bài viết đã cung cấp cho người đọc phương pháp Đánh giá cá nhân hoá và một vài phương pháp tham khảo để có thể áp dụng phương pháp này trong thực tế. Ngoài ra, người đọc có thể áp dụng trí tuệ nhân tạo trong quá trình học tập và đưa ra các đánh giá cá nhân hoá, góp phần tăng cường hiệu quả trong quá trình học tập, nghiên cứu.

Nguồn tham khảo

• Ai, H. (2017). Providing graduated corrective feedback in an intelligent computer-assisted language learning environment. ReCALL, 29(3), 313–334. https://doi.org/10.1017/S095834401700012X

• Bray, B., & McClaskey, K. (2013). A step-by-step guide to personalize learning. ISTE (International Society for Technology in Education).

• Ferlazzo, L. (2018). Response: Ways to give effective feedback on student writing. Education Week. https://www.edweek.org/teaching-learning/opinion-response-ways-to-give-effective-feedback-on-student-writing/2018/11

• Han, Y., & Xu, Y. (2020). The development of student feedback literacy: The influences of teacher feedback on peer feedback. Assessment & Evaluation in Higher Education, 45(5), 680–696. https://doi.org/10.1080/02602938.2019.1689545

• Jurs, P., & Špehte, E. (2021). The role of feedback in the distance learning process. Journal of Teacher Education for Sustainability, 23(2), 91–105. https://doi.org/10.2478/jtes-2021-0019

• Kulik, J. A., & Fletcher, J. D. (2016). Effectiveness of intelligent tutoring systems: A meta-analytic review. Review of Educational Research, 86(1), 42–78. https://doi.org/10.3102/0034654315581420

• Lee, K., & Doe, J. (2023). The impact of AI on modern education. International Journal of Computational Intelligence and Applications. https://doi.org/10.1142/S1793962323410015

• Li, F., & Han, Y. (2022). Student feedback literacy in L2 disciplinary writing: Insights from international graduate students at a UK university. Assessment & Evaluation in Higher Education, 47(2), 198–212. https://doi.org/10.1080/02602938.2021.1908957

• Liu, Y., Xiong, W., Xiong, Y., & Wu, Y.-F. (2023). Generating timely individualized feedback to support student learning of conceptual knowledge in Writing-To-Learn activities. Journal of Computers in Education. https://doi.org/10.1007/s40692-023-00261

• Nguyen, N., & LeBoeuf, R. (2023, September 5). 6 ways to save time facilitating feedback activities with AI. FeedbackFruits. https://feedbackfruits.com/blog/6-ways-to-save-time-facilitating-feedback-activities-with-ai

• Yu, S., & Liu, C. (2021). Improving student feedback literacy in academic writing: An evidence-based framework. Assessing Writing, 48, 100525. https://doi.org/10.1016/j.asw.2021.100525