DIỄN NGÔN VỀ SỰ HIỂU BIẾT AI VÀ CHUẨN MỰC HÓA VIỆC HỌC: KIẾN TẠO HÌNH ẢNH SINH VIÊN “TỐT” VÀ “XẤU” TRONG GIÁO DỤC ĐẠI HỌC VIỆT NAM
Từ khóa
DOI:
https://doi.org/10.34238/tnu-jst.14332Tóm tắt
Sự tích hợp nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) vào giáo dục đại học đã khiến các trường đại học xem năng lực AI như một năng lực học thuật thiết yếu. Các nghiên cứu hiện nay chủ yếu tiếp cận năng lực AI dưới góc độ kỹ năng công nghệ, nhận thức đạo đức hoặc trách nhiệm cá nhân, trong khi chưa quan tâm đầy đủ đến cách nó được kiến tạo qua diễn ngôn và tác động đến bản sắc người học. Dựa trên cách tiếp cận phân tích diễn ngôn theo tư tưởng của Michel Foucault, nghiên cứu này xem xét cách các diễn ngôn về năng lực AI góp phần đạo đức hóa việc học trong giáo dục đại học Việt Nam. Dữ liệu nghiên cứu gồm các bài viết phản hồi của sinh viên trước hướng dẫn của nhà trường về việc sử dụng AI tại một trường đại học công lập ở Việt Nam. Thay vì tập trung vào thái độ hay hành vi, nghiên cứu xem xét cách sinh viên kiến tạo những phân biệt mang tính chuẩn mực giữa người học “tốt” và “xấu” liên quan đến việc sử dụng AI. Kết quả cho thấy ba xu hướng diễn ngôn nổi bật: hình tượng sinh viên “có năng lực AI” gắn với trách nhiệm, tính tự chủ và khả năng tự điều chỉnh; việc lạm dụng AI bị nhìn nhận như biểu hiện của sự phụ thuộc và lệch chuẩn đạo đức; đồng thời, hoạt động học tập ngày càng được điều tiết thông qua cơ chế “cho phép có điều kiện” và sự tự giám sát của người học. Nghiên cứu góp phần mở rộng hướng tiếp cận về AI trong giáo dục khi xem năng lực AI như một hình thức quản trị đạo đức thay vì chỉ là một tập hợp kỹ năng trung tính. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của diễn ngôn trong việc định hình trách nhiệm, tính tự chủ và tính chính danh của người học trong môi trường học tập có sự hỗ trợ của AI, đồng thời cho thấy cần có những cách tiếp cận phản tư hơn đối với năng lực AI vượt ra ngoài các đối lập đạo đức trong giáo dục đại học.Lượt tải
Tài liệu tham khảo
D. T. L. Ng, J. K. Y. Leung, S. K. W. Chu, and M. S. Qiao, “Conceptualizing AI literacy: An exploratory review,” Comput. Educ. Artif. Intell., no. 2, 2021, Art. no. 100041.
D. Long and B. Magerko, “What is AI literacy? Competencies and design considerations,” In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York: ACM; 2020, pp. 1-16.
UNESCO, Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policymakers. Paris: UNESCO, 2021.
S. Taylor, What Is Discourse Analysis?. London: Bloomsbury Academic, 2013.
M. Foucault, Power/Knowledge: Selected Interviews and Other Writings 1972–1977. New York: Pantheon Books, 1980.
N. Rose, Governing the Soul: The Shaping of the Private Self, 2nd ed. London: Free Association Books, 1999.
M. Billig, S. Condor, D. Edwards, M. Gane, D. Middleton, and A. Radley, Ideological Dilemmas: A Social Psychology of Everyday Thinking. London: Sage, 1988.
B. Macfarlane, J. Zhang, and A. Pun, “Academic integrity: A review of the literature,” Stud. High. Educ., vol. 39, no. 2, pp. 339-358, 2014.
N. Selwyn, Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education. Cambridge: Polity Press, 2019.
B. Williamson, R. Eynon, and J. Potter, “Pandemic politics, pedagogies and practices: digital technologies and distance education during the coronavirus emergency,” Learn Media Technol., vol. 45, no. 2, pp. 107-114, 2020.
T. T. H. Tran and T. K. T. Dang, “Digital transformation in Vietnamese higher education: Opportunities and challenges,” VNU J. Sci. Educ. Res., vol. 38, no. 4, pp. 1-12, 2022.
T. Q. Nguyen and H. T. Pham, “University students’ perceptions of AI-assisted learning in Vietnam,” Asian J. Educ. Technol., vol. 6, no. 1, pp. 15-27, 2023.
S. J. Ball, “The teacher’s soul and the terrors of performativity,” Journal of Education Policy, vol. 18, no. 2, pp. 215-228, 2003, doi: 10.1080/0268093022000043065.
