Chủ Đề 3 Thiết kế kiểm tra đánh giá hiệu quả với ứng dụng AI 1

Tóm tắt ngắn:

Buổi workshop hướng dẫn sử dụng AI để thiết kế bài kiểm tra đánh giá hiệu quả, tập trung vào việc ứng dụng công nghệ AI trong việc tạo câu hỏi trắc nghiệm, câu hỏi tự luận và cả tiêu chí đánh giá (rubric). Các công cụ được đề cập bao gồm Google Notebook LM, ChatGPT, và Overleaf. Ứng dụng chính là giúp giáo viên tiết kiệm thời gian soạn đề, cá nhân hóa bài kiểm tra, và đa dạng hóa hình thức đánh giá. Quá trình được trình bày chi tiết bao gồm việc xây dựng prompt (yêu cầu) hiệu quả cho AI, cung cấp dữ liệu đầu vào (bài học, câu hỏi mẫu, ma trận đề...), và xử lý đầu ra (chỉnh sửa, kiểm tra tính chính xác của câu hỏi và đáp án do AI tạo ra). Tuy nhiên, buổi học cũng nhấn mạnh những giới hạn của AI trong đánh giá, đặc biệt là đánh giá định tính và những yếu tố phụ thuộc vào bối cảnh.

Tóm tắt chi tiết:

Buổi workshop được chia thành các phần chính:

Giới thiệu Google Notebook LM và ví dụ ứng dụng với video YouTube: Phần này giới thiệu công cụ Google Notebook LM, một công cụ ghi chú và nghiên cứu tích hợp AI. Giảng viên hướng dẫn cách sử dụng Notebook LM để tương tác với video YouTube, trích xuất thông tin và tạo câu hỏi. Tuy nhiên, giảng viên nhấn mạnh những hạn chế: video phải công khai, có phụ đề tiếng Việt, và không quá mới. Một số vấn đề về ngôn ngữ cũng được đề cập, ví dụ khó khăn trong việc xử lý ký hiệu hóa học trong video về hóa học.
Phân loại đánh giá và vai trò của AI: Giảng viên phân biệt hai loại đánh giá: đánh giá quá trình và đánh giá định kỳ. AI được cho là có thể hỗ trợ cả hai loại đánh giá, giúp tiết kiệm thời gian, đa dạng hóa câu hỏi, cá nhân hóa bài kiểm tra và hỗ trợ chấm bài (nhưng vẫn cần sự giám sát của giáo viên). Giảng viên nhấn mạnh đây là trong "môi trường lý tưởng".
Quá trình thiết kế bài kiểm tra với AI: Giảng viên trình bày quá trình thiết kế bài kiểm tra với AI, bao gồm hai khâu chính: tạo câu hỏi và tạo đáp án/hướng dẫn chấm. Việc xây dựng prompt hiệu quả được nhấn mạnh, bao gồm cung cấp ngữ cảnh, nội dung kiến thức, dạng câu hỏi mẫu, và thậm chí cả đáp án mẫu. Một ví dụ cụ thể về việc tạo 10 câu hỏi trắc nghiệm cho môn Tin học lớp 12 được trình bày, cho thấy tầm quan trọng của prompt chi tiết.
Thực hành tạo câu hỏi trắc nghiệm với ChatGPT: Giảng viên thực hành tạo câu hỏi trắc nghiệm với ChatGPT, sử dụng một prompt chi tiết bao gồm ngữ cảnh, tài liệu bài học, và câu hỏi mẫu. Kết quả cho thấy ChatGPT có thể tạo ra câu hỏi theo các mức độ nhận thức khác nhau (nhận biết, thông hiểu, vận dụng). Tuy nhiên, cần chỉnh sửa và kiểm tra lại kết quả do AI tạo ra.
Tạo rubric và chấm bài với AI: Giảng viên trình bày cách sử dụng AI để tạo tiêu chí đánh giá (rubric) và hỗ trợ chấm bài. Việc tạo rubric được minh họa bằng một ví dụ về môn lập trình Scratch. Về chấm bài, giảng viên nhấn mạnh đây là lĩnh vực nhạy cảm và AI chỉ nên được dùng như công cụ hỗ trợ, không thay thế hoàn toàn sự đánh giá của giáo viên. Một ví dụ về việc sử dụng AI để chấm bài lập trình và đưa ra nhận xét được trình bày, cho thấy khả năng của AI trong việc phát hiện lỗi và đưa ra điểm số tham khảo.
Giới hạn của AI trong kiểm tra đánh giá: Phần cuối cùng nhấn mạnh những giới hạn của AI trong kiểm tra đánh giá: AI chưa thể đánh giá yếu tố định tính, bối cảnh địa phương, và không phù hợp với tất cả các hình thức đánh giá. Giảng viên khuyến nghị kết hợp đánh giá định tính và định lượng, và sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ chứ không phải là công cụ thay thế hoàn toàn.
Sử dụng Overleaf để tạo công thức toán học: Phần này hướng dẫn cách sử dụng Overleaf để chuyển đổi công thức toán học được tạo bằng LaTeX (do AI tạo ra) sang định dạng dễ đọc hơn. Đây là một giải pháp bổ sung để xử lý những bài kiểm tra có nhiều công thức toán, lý, hóa.

Buổi workshop kết thúc bằng lời khuyên giáo viên nên sử dụng AI một cách thận trọng và có sự kiểm tra, chỉnh sửa kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác và khách quan của bài kiểm tra. Giáo viên không nên phụ thuộc hoàn toàn vào AI mà cần kết hợp với kinh nghiệm sư phạm của mình.