Chúng ta có cần một chiến lược Giáo dục Mở Quốc gia?

Do We Need a National Open Education Strategy?

February 5, 2024 by opencontent

Theo: https://opencontent.org/blog/archives/7389

Bài được đưa lên Internet ngày: 05/02/2024

tl;dr – Để có thể phù hợp trong hiện tại và tương lai, một chiến lược giáo dục mở quốc gia phải (1) biết chính xác mục tiêu mà chiến lược này hướng tới và (2) tích hợp sâu AI tạo sinh.

WICHE đang triệu tập một loạt các cuộc trò chuyện trong tuần này và tuần tới có tiêu đề "Chúng ta có cần một Chiến lược giáo dục mở quốc gia không?" Bài luận này là đóng góp (rất) cá nhân của tôi cho cuộc trò chuyện đó.

Chúng ta đã đến đây như thế nào

Vào năm 1998, khi tôi khởi động dự án OpenContent (Nội dung Mở) và giấy phép mở đầu tiên cho các tài liệu giáo dục và các tác phẩm sáng tạo khác (không phải là phần mềm), tôi đã khuyến khích mọi người cấp phép mở cho bất kỳ thứ gì họ muốn cấp phép mở. Tôi đã lấy cảm hứng từ tiềm năng chuyển đổi của Internet - chỉ khả dụng cho công chúng rộng rãi trong vài năm tại thời điểm đó - và phong trào phần mềm nguồn mở. Việc kết hợp các giấy phép mở với khả năng chia sẻ tức thời của Internet trên toàn thế giới dường như có tiềm năng cách mạng hóa giáo dục. Tôi đã không có chiến lược nào về việc làm cho nội dung mở dễ hiểu, áp dụng hoặc sử dụng đối với các nhà giáo dục và người học - tôi chỉ cố gắng thuyết phục mọi người rằng thế giới sẽ không kết thúc nếu họ chia sẻ công việc của mình theo các giấy phép mở (vì hầu hết đều tin rằng điều đó sẽ xảy ra). Các tài liệu được chia sẻ trong những năm đầu tiên đó hoàn toàn ngẫu nhiên - các bài luận, ảnh, tài liệu kỹ thuật, v.v. Tương tự như vậy, khi Connexions ra mắt tại Đại học Rice vào năm 1999, họ cũng thúc đẩy việc chia sẻ các phần nội dung riêng lẻ.

Vào đầu những năm 2000, MIT OpenCourseWare đã đưa ra một chiến lược mạch lạc hơn về việc cấp phép mở cho toàn bộ bộ sưu tập tài liệu mà giảng viên đã phát triển cho một khóa học cụ thể. (Đây cũng là thời điểm giấy phép Creative Commons được đưa ra.) Hầu hết giảng viên vẫn có vẻ tin rằng thế giới sẽ kết thúc nếu họ chia sẻ tài liệu khóa học của mình, nhưng cách trình bày mạch lạc hơn về nội dung mở là "bộ sưu tập tài liệu được sử dụng để hỗ trợ một khóa học", cùng với sức mạnh của thương hiệu MIT, đã giúp mọi người bắt đầu nắm bắt được tầm nhìn về những gì có thể có với nội dung mở. Sau khi ra mắt MIT OCW và Creative Commons, một cuộc họp của UNESCO đã quyết định rằng tất cả chúng ta nên bắt đầu gọi nội dung mở được sử dụng trong giáo dục là "tài nguyên giáo dục mở".

Vào cuối những năm 2000 và đầu những năm 2010, một cái gì đó giống như một chiến lược toàn diện bắt đầu hợp nhất xung quanh ý tưởng đóng gói nội dung mở dưới dạng sách giáo khoa để giúp giáo viên dễ hiểu và dễ áp dụng hơn. (Dự án Sách giáo khoa khoa học miễn phí cho học sinh trung học là một trong những dự án tiên phong của mô hình này vào đầu những năm 2000.) Flat World Knowledge bắt đầu xuất bản “sách giáo khoa mở” vào năm 2007, và Connexions tại Rice đổi tên thành OpenStax và bắt đầu xuất bản sách giáo khoa mở vào năm 2012.

Và về cơ bản, đó là nơi sự đổi mới dừng lại. Để nghe một số người ủng hộ OER mô tả về nó ngày nay vào năm 2024, cùng một định dạng đã được sử dụng vào cuối những năm 2000 - sách giáo khoa truyền thống được xuất bản theo giấy phép mở - là công nghệ tiên tiến nhất khi nói đến tài nguyên giáo dục mở. Theo quan điểm này, có lẽ sự đổi mới quan trọng nhất trong hai mươi năm qua là ý tưởng định dạng sách giáo khoa mở dưới dạng hộp khóa học để chúng dễ tải lên hệ thống quản lý học tập hơn. 🙁

Tất nhiên, sự đổi mới với OER thực sự không dừng lại ở sách giáo khoa truyền thống được cấp phép mở. OER cũng đã được sử dụng như một phần của hệ thống học liệu tương tác, được cá nhân hóa. Ví dụ, cả Sáng kiến học tập mở tại Đại học Carnegie Mellon và Lumen Learning đều sử dụng OER theo cách này. Nhưng học liệu và các nỗ lực liên quan đã bị nhiều người trong cộng đồng OER xa lánh vì trong những năm 2010, phần lớn cộng đồng đã thay đổi trọng tâm từ 'cải thiện khả năng tiếp cận cơ hội giáo dục' sang 'đảm bảo rằng tài liệu khóa học miễn phí cho sinh viên'. Và mặc dù đây là một mục tiêu liên quan, nhưng nó là một mục tiêu khác theo những cách cực kỳ quan trọng.

Miễn phí, bất kể chi phí

Không có gì sai khi thay đổi trọng tâm của bạn – Tôi cũng đã thay đổi trọng tâm của mình trong nhiều thập kỷ. Khi tôi ban đầu có ý tưởng cấp phép mở cho các tài liệu giáo dục vào cuối những năm 1990, tôi thấy rất thú vị vì sức mạnh của nó trong việc tăng khả năng tiếp cận cơ hội giáo dục. Và tôi đã trở thành người ủng hộ mạnh mẽ việc sử dụng nội dung mở (và sau đó là OER) để gia tăng quyền truy cập cơ hội giáo dục. Nhưng sau nhiều thập kỷ làm việc, tôi đã tận mắt chứng kiến rằng việc tăng khả năng tiếp cận cơ hội thôi là chưa đủ. Do đó, tôi đã thay đổi trọng tâm của mình và trở thành người ủng hộ việc sử dụng OER để cải thiện thành công của sinh viên. Tôi không chỉ muốn mọi thứ trở nên khả thi; tôi muốn chúng thực sự tốt hơn. Tôi không muốn dừng lại ở các cơ hội, tôi muốn đạt được tất cả các kết quả.

Theo quan điểm của tôi, việc nhiều người trong phong trào OER chuyển sang khăng khăng rằng các tài liệu giáo dục phải miễn phí đã khiến họ mắc kẹt trong thế giới năm 2010 của những cuốn sách giáo khoa được cấp phép mở, trông giống truyền thống. Điều này là do khi bạn yêu cầu không có bất kỳ chi phí nào liên quan đến tài liệu học tập, thì con đường bền vững nhất để tiến lên phía trước là tạo ra một tệp PDF được định dạng đẹp mắt để sinh viên tải xuống. Và khi bạn đưa sự nhiệt tình đó vào chính sách - bằng cách bắt buộc sử dụng tài liệu "không mất phí" (hoặc rất được ưu tiên) trong một số khóa học nhất định hoặc trên toàn trường - bạn không chỉ chà đạp lên quyền tự do học thuật của giảng viên trong việc lựa chọn tài liệu khóa học tốt nhất cho sinh viên của họ mà còn đặt ra những giới hạn tiên nghiệm đối với các loại đổi mới có thể thực hiện được. Và nếu bạn xem xét dữ liệu quốc gia về kết quả của sinh viên trong giáo dục đại học - đặc biệt là đối với sinh viên BIPOC và sinh viên thu nhập thấp của chúng ta - bạn không thể nói rằng, "Điều này đang hoạt động tốt! Chúng ta chỉ cần làm cho nó rẻ hơn!"

Nghiên cứu cho thấy rõ ràng rằng khi sinh viên tham gia vào hoạt động thực hành tương tác với phản hồi ngay lập tức, họ học được nhiều hơn đáng kể so với khi họ đọc hoặc xem video (ví dụ, xem Koedinger, et al., 2016; Koedinger, et al., 2018; Van Campenhout, et al., 2022; Van Campenhout, et al., 2023). Thành thật mà nói, sự phản đối tích cực của nhiều người trong cộng đồng OER đối với học liệu tương tác có thể đã giúp sinh viên tiết kiệm tiền bằng cách gây hại cho việc học của sinh viên. Tôi nghĩ rằng lựa chọn ưu tiên chi phí thấp hơn thay vì học tốt hơn này là một tâm lý "miễn phí, bất kể chi phí". (Hãy lưu ý rằng nhiều học liệu OER tương tác nằm trong phạm vi "chi phí thấp" được đồng thuận trên toàn quốc là 40 đô la trở xuống.)

Vai trò của AI tạo sinh trong Giáo dục Mở

Sự phản đối của nhiều người trong cộng đồng OER đối với học liệu, vì nó có chi phí, không báo hiệu tốt cho mối quan hệ tương lai của cộng đồng với trí tuệ nhân tạo tạo sinh. "Suy luận", cách chúng ta gọi khi một hệ thống AI tạo sinh như ChatGPT tạo ra phản hồi cho lời nhắc của người dùng, tốn tiền. Do đó, ngay cả các tổ chức phi lợi nhuận được tài trợ rất tốt như Khan Academy cũng tính phí để sử dụng công cụ AI tạo sinh của họ (Khanmigo). Nếu một bộ phận có ý nghĩa của cộng đồng OER tiếp tục khăng khăng rằng tài liệu giáo dục phải miễn phí và tiếp tục ủng hộ các chính sách miễn phí trên toàn tổ chức, toàn hệ thống hoặc toàn tiểu bang, thì sự ủng hộ miễn phí đó sẽ loại trừ sinh viên khỏi việc tiếp cận công nghệ giáo dục mạnh mẽ nhất kể từ khi Internet ra đời.

Có nhiều cách để suy nghĩ về vai trò mà AI tạo sinh có thể đóng trong chính sách giáo dục mở trên toàn quốc tại Hoa Kỳ. Tôi thảo luận về ba vai trò rõ ràng nhất trong số những vai trò này bên dưới. Nhưng tôi hoàn toàn thừa nhận rằng chúng ta vẫn chưa biết vai trò mạnh mẽ nhất của AI tạo sinh sẽ là gì.

Phần 1: GenAI và OER truyền thống

Vai trò đầu tiên và rõ ràng nhất là AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo ra thứ mà tôi gọi là "OER truyền thống" - sách giáo khoa, chương, bài luận, hình ảnh, v.v. được cấp phép mở trông giốn cách truyền thống, vốn là trọng tâm của phong trào OER chính thống trong mười lăm năm qua. Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ đã nhất quán khẳng định rằng các sản phẩm do công cụ AI tạo ra không đủ điều kiện để được bảo vệ bản quyền. Và nếu bạn xem Điều khoản Bản quyền của Hiến pháp, cụ thể là nếu bạn xem xét cơ sở lý luận mà nó nêu ra để trao cho Quốc hội quyền cấp bản quyền và bằng sáng chế, thì không có cách nào mà các tác phẩm do AI tạo ra đủ điều kiện để được bảo vệ. Mục đích của bản quyền, như được mô tả trong Hiến pháp, là cung cấp động lực cho những người sáng tạo để sáng tạo. AI không cần động lực. Do đó, Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ đã nhất quán tuyên bố rằng các tác phẩm do AI tạo ra không đủ điều kiện để được bảo vệ.

Điều này có nghĩa là mọi thứ do ChatGPT, Claude, Bard, DALL-E hoặc bất kỳ công cụ AI tạo ra nào khác tạo ra đều là OER. Vì những sáng tạo này thuộc phạm vi công cộng (tức là không có bản quyền), bạn có thể hợp pháp tham gia vào bất kỳ hoạt động 5R nào với chúng (giữ lại, sửa đổi, phối lại, tái sử dụng, phân phối lại). Điều đó khiến chúng trở thành OER.

Bằng cách giảm thời gian tạo bản thảo đầu tiên hoàn chỉnh từ nhiều tháng xuống còn vài ngày, AI tạo sinh có thể giảm đáng kể thời gian và chi phí sản xuất OER truyền thống. Sử dụng AI tạo sinh cũng có thể giảm đáng kể thời gian và chi phí cập nhật và duy trì OER truyền thống, giúp giải quyết (nhưng không giải quyết hoàn toàn) vấn đề được gọi là "vấn đề bền vững" với OER.

Phần 2: Lời nhắc Mở

AI tạo sinh tạo ra các đầu ra của nó để phản hồi các lời nhắc do người dùng cung cấp. Các lời nhắc này bao gồm các hướng dẫn được viết dưới dạng văn bản. Một số lời nhắc quá đơn giản không đủ điều kiện để được bảo vệ bản quyền, nhưng khi các lời nhắc trở nên tinh vi và mạnh mẽ hơn, khả năng chúng đủ điều kiện được bảo vệ bản quyền sẽ tăng lên. Những lời nhắc tinh vi hơn này có thể chỉ đạo một mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động như một gia sư có trình độ cao trong tương tác giảng dạy mở rộng với học sinh, ví dụ thế. Các lời nhắc có thể được cấp bản quyền có thể được chia sẻ theo giấy phép mở, biến "lời nhắc mở" thành một loại OER.

Lời nhắc là công thức để tự động tạo OER được cá nhân hóa theo thời gian thực. Hàng triệu người có thể sử dụng một lời nhắc được viết tốt để tạo ra hàng tỷ dòng văn bản giải thích, ví dụ, câu hỏi thực hành, phản hồi và các tài liệu giáo dục khác được cá nhân hóa. Vì lý do này, chúng mạnh hơn đáng kể về khả năng tăng khả năng tiếp cận cơ hội giáo dục và cải thiện kết quả của học sinh so với OER truyền thống.

Hãy xem xét lượng thời gian và tiền bạc đầu tư vào việc tạo ra một sách giáo khoa mở thông thường. Hãy nghĩ đến tất cả những nỗ lực bỏ ra để tạo ra một nguồn tài nguyên chung, tĩnh không thể đáp ứng động với nhu cầu và sở thích của từng người học. Bây giờ hãy tưởng tượng điều gì có thể xảy ra nếu cùng một lượng thời gian và công sức đó thay vào đó được đầu tư vào việc tạo ra và tinh chỉnh các lời nhắc được cấp phép mở được tạo ra để khiến các hệ thống AI tạo ra tham gia vào các hoạt động giảng dạy dựa trên bằng chứng khi chúng tương tác với người học.

Tiềm năng kết hợp các lời nhắc mở với các hệ thống đã sử dụng OER rồi theo cách tương tác, như các học liệu được cá nhân hóa, cho thấy một kịch bản tốt nhất của cả hai thế giới này.

(Tôi đã bỏ qua việc tạo ra các lời nhắc động và đa phương thức ở đây vì mục đích đơn giản hóa. Nhưng việc đưa chúng vào sẽ không thay đổi kết luận rằng thời gian và công sức đầu tư vào việc tạo ra các lời nhắc mở sẽ mang lại tác động giáo dục lớn hơn đáng kể so với cùng một lượng thời gian và công sức đầu tư vào việc tạo ra một sách giáo khoa mở. Việc bao gồm đa phương thức, v.v., sẽ chỉ làm cho lời giải thích trở nên phức tạp hơn.)

Phần 3: Mô hình Mở

Tính mở trong AI tạo sinh có thể vượt ra ngoài các lời nhắc. Khung 5R cũng có thể được áp dụng cho trọng số mô hình, giống như mã nguồn của các mô hình AI tạo sinh. Nếu bạn được phép tải xuống trọng số mô hình (giữ lại), tinh chỉnh chúng bằng RLHF hoặc DPO hoặc một số kỹ thuật khác (sửa đổi và phối lại), sử dụng trọng số mô hình đã được cập nhật cho bất kỳ mục đích nào (tái sử dụng) và chia sẻ trọng số đã được cập nhật của bạn với những người khác (phân phối lại), thì chúng ta có thể nói về một mô hình AI tạo sinh là "mở" theo cùng nghĩa mà OER là mở. Và trên thực tế, chúng ta đã thấy rất nhiều hoạt động như thế này trên HuggingFace, một cộng đồng nơi mọi người chia sẻ các mô hình mở, tinh chỉnh chúng, chia sẻ những mô hình đã tinh chỉnh đó và so sánh chúng với nhau để xem chúng hoạt động tốt như thế nào trên các tác vụ khác nhau.

Các mô hình có thể được tinh chỉnh cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm cả việc cung cấp cho chúng kiến thức chuyên sâu hơn về lĩnh vực. Ví dụ: một mô hình được tinh chỉnh về nội dung sinh học sẽ có nhiều khả năng cung cấp câu trả lời chính xác cho các câu hỏi về sinh học hơn. Các mô hình cũng có thể được tinh chỉnh bằng cách sử dụng các bài báo nghiên cứu về các phương pháp giảng dạy dựa trên bằng chứng và các ví dụ về các phương pháp đó đang được ban hành. Điều này sẽ cho phép các phương pháp giảng dạy hiệu quả cao được mở rộng trên diện rộng. Khi các thế hệ mô hình nền tảng mới được tạo ra và các hình thức tinh chỉnh mới được phát minh (DPO là ví dụ gần đây nhất), mức độ mà chúng ta có thể điều khiển thành công hành vi mô hình sẽ tiếp tục được cải thiện.

Tuy nhiên, có hai điểm chúng ta cần nhấn mạnh về các mô hình mở. Đầu tiên, các mô hình được cấp phép mở vẫn phải chạy ở đâu đó. Nghĩa là, các mô hình AI tạo sinh với trọng số mở vẫn cần một lượng lớn sức mạnh tính toán để có thể sử dụng ở bất kỳ quy mô nào, và do đó vẫn sẽ có chi phí liên quan đến việc sử dụng các mô hình mở. Nếu AI tạo sinh là một phần có ý nghĩa trong tương lai của OER, những người ủng hộ OER sẽ phải thoải mái với ý tưởng rằng sẽ có một số chi phí liên quan đến tài liệu học tập.

Thứ hai, đúng là có một số mô hình AI tạo sinh nhỏ hơn có thể chạy trên máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn cao cấp hơn. Nhưng độ chính xác và sức mạnh của các mô hình này, được đo bằng ELO và các số liệu khác như trên bảng xếp hạng HuggingFace, có thể sẽ luôn thấp hơn hiệu suất của các mô hình độc quyền rộng hơn như GPT-4. Nếu chiến lược AI tạo sinh không tốn kém của những người ủng hộ OER là lập luận cho việc sử dụng các mô hình có thể chạy cục bộ trên máy tính xách tay của sinh viên (tức là không có thêm chi phí tính toán), thì những người ủng hộ đó (một lần nữa) sẽ tạo ra thay vì giải quyết các vấn đề về công bằng. Tương tự như cách mà việc ủng hộ và chính sách không tốn kém đã ngăn cản nhiều sinh viên sử dụng học liệu tương tác được chứng minh là hiệu quả hơn nhiều so với sách giáo khoa truyền thống, chiến lược này sẽ ngăn cản sinh viên sử dụng các mô hình AI tạo sinh hiệu quả hơn. Trớ trêu thay, chiến lược không tốn kém nhằm cải thiện công bằng thay vào đó chủ yếu hoạt động để nới rộng khoảng cách thành công trong học tập giữa những sinh viên có nguy cơ cao nhất của chúng ta (được giao sử dụng các mô hình chi phí bằng không (0), ít mạnh mẽ hơn) và các bạn cùng lứa (sử dụng các mô hình hiện đại). “Nhưng David,” bạn phản đối, “có lẽ một ngày nào đó các mô hình mở sẽ mạnh mẽ như các mô hình độc quyền.” Đừng bao giờ nói không bao giờ. Nhưng ngày đó không phải là hôm nay. Và có lẽ không nằm trong khung thời gian của một kế hoạch năm năm cho một chiến lược giáo dục mở quốc gia.

Kết luận

Hãy tưởng tượng một nhóm những người ủng hộ giáo dục làm việc vào năm 1998. Hãy tưởng tượng họ vận động chống lại việc giảng viên giao cho sinh viên đọc các trang web cho lớp học vì có chi phí liên quan đến việc kết nối Internet từ nhà. Bây giờ hãy hướng tâm trí của bạn đến năm 2024 và tưởng tượng những người đó vẫn đang vận động chống lại việc sử dụng Internet trong giáo dục - vận động chống lại các khóa học trực tuyến và chương trình cấp bằng trực tuyến, gửi email thông báo cho sinh viên, cung cấp quyền truy cập vào các bài giảng đã ghi âm hoặc phân phối giáo trình qua LMS. Vận động chống lại việc đăng ký lớp học trực tuyến, các công cụ lập kế hoạch cấp bằng trực tuyến, điền FAFSA trực tuyến, v.v. Tất cả chỉ vì kết nối Internet tốn kém. Và đưa ra lập luận này nhân danh công bằng. Một chiến lược giáo dục đại học "không có Internet" sẽ có liên quan như thế nào trong thế giới ngày nay? Quan trọng hơn, nó sẽ công bằng như thế nào?

AI tạo sinh sẽ cách mạng hóa thế giới ít nhất ở cùng mức độ như Internet, có thể còn hơn thế nữa. Tương tự như cách nhiều người trong chúng ta đã nhìn vào Internet vào những năm 1990 và cố gắng tưởng tượng ra những khả năng đáng kinh ngạc mà nó mang lại cho giáo dục (bao gồm nội dung mở và OER), chúng ta cần cùng một loại hình tưởng tượng như vậy ngay bây giờ trong bối cảnh AI tạo sinh. Một chiến lược quốc gia cho bất kỳ điều gì - và đặc biệt là một chiến lược quốc gia cho giáo dục - không lường trước được những khả năng của AI tạo sinh sẽ tự đẩy mình vào tình trạng không liên quan. Có những cơ hội đáng kinh ngạc để chúng ta mở rộng khả năng tiếp cận cơ hội giáo dục và thực sự cải thiện thành công của học sinh nếu chúng ta chủ động tận dụng những khả năng này.

Chắc chắn, chắc chắn, cuộc thảo luận về chính sách giáo dục mở quốc gia không chỉ là nỗ lực mở rộng các chính sách tài liệu khóa học miễn phí hiện có trên khắp Hoa Kỳ. Chắc chắn nó sẽ là một cái gì đó hướng tới tương lai hơn - và quan tâm hơn đến việc cải thiện thành công của sinh viên - hơn thế nữa.

Tôi tin rằng những câu hỏi quan trọng nhất có thể được trả lời trong cuộc thảo luận về chiến lược giáo dục mở quốc gia cho Hoa Kỳ là:

1. Mục tiêu bạn đang cố gắng đạt được bằng cách sử dụng "giáo dục mở" là gì? Nó chỉ tiết kiệm tiền cho sinh viên hay còn điều gì khác? Nếu không có mục tiêu được nêu rõ ràng và thống nhất, thì chiến lược sẽ không đi đến đâu.

2. Sau hơn 25 năm, liệu có cách nào hiệu quả hơn để đạt được bất kỳ mục tiêu nào đó ngoài việc sử dụng giáo dục mở như ban đầu được hình dung ở Hoa Kỳ cách đây nhiều thập kỷ (tức là thông qua OER truyền thống) không?

3. Giáo dục mở có thể trông như thế nào nếu được hình dung lại từ đầu, thừa nhận sự ra đời của AI tạo sinh và cố gắng tận dụng khả năng cung cấp độc đáo của nó?

Chủng loại artificial intelligence, improving learning, open content

• Suy nghĩ về Công bằng AI từ Góc nhìn Công bằng Băng thông rộng

• Suy ngẫm về Cuộc trò chuyện về Chiến lược Giáo dục Mở Quốc gia Hoa Kỳ