Dạy lại xong, một câu mới sẽ cho biết nên giữ hay đổi cách hỗ trợ

Một lớp vừa học lại cách so sánh hai phân số khác mẫu. Trước đó, vài học sinh nhìn mẫu số lớn hơn rồi kết luận phân số đó lớn hơn. Giáo viên đã đổi cách giải thích: cho hai phân số cùng quy về một hình trực quan trước khi quay lại phép tính. Câu hỏi còn lại không phải là bài giảng mới có nghe hợp lý hay không. Câu hỏi hữu ích hơn là: sau lần dạy lại, học sinh có xử lý được một trường hợp mới không?

Đó là lúc một exit ticket ngắn có giá trị. AI có thể giúp tạo một câu hỏi mới và gợi ý cách nhóm câu trả lời, nhưng dữ liệu quyết định phải đến từ học sinh thật. UNESCO khuyến nghị việc dùng AI tạo sinh trong giáo dục phải giữ quyền chủ động và trách nhiệm ở con người, đồng thời cần được theo dõi và đánh giá về tính phù hợp sư phạm.

Khóa mục tiêu trước khi nhờ AI tạo câu mới

Giả sử mục tiêu của tiết học là: học sinh giải thích được vì sao không thể so sánh hai phân số khác mẫu chỉ bằng cách nhìn mẫu số. Đừng gửi cho chatbot cả danh sách tên, điểm hay bài làm của lớp. Chỉ cần mô tả mục tiêu và lỗi đã được ẩn danh:

Học sinh vừa được dạy lại về so sánh phân số khác mẫu. Lỗi trước đó là cho rằng mẫu số lớn hơn thì phân số lớn hơn. Hãy tạo một câu exit ticket ngắn dùng hai phân số khác ví dụ vừa học. Câu hỏi phải yêu cầu giải thích bằng một câu, không chỉ chọn đáp án.

Ví dụ này do biên tập dựng để minh họa quy trình; nó không phải kết quả chạy một lớp học hay một chatbot cụ thể.

Trước khi dùng câu hỏi, giáo viên tự kiểm hai điểm. Thứ nhất, câu mới có thật sự bám mục tiêu vừa dạy lại không. Thứ hai, học sinh có thể trả lời chỉ bằng cách nhớ lại đúng ví dụ trên bảng hay không. Nếu có, hãy đổi ngữ cảnh hoặc cặp số để câu hỏi đòi hỏi vận dụng thay vì chép lại.

Quyết định trước khi nhìn câu trả lời

Điểm dễ bỏ qua là tiêu chí quyết định nên được viết trước khi thu exit ticket. Chẳng hạn:

• nếu phần lớn câu trả lời giải thích đúng nguyên lý bằng lời của học sinh, giữ cách hỗ trợ và chuyển sang bài tiếp theo;
• nếu nhiều em vẫn lặp lỗi cũ, đổi cách hỗ trợ thay vì chỉ cho thêm bài cùng dạng;
• nếu câu trả lời lẫn lộn vì chính câu hỏi mới mơ hồ, chưa kết luận về việc học — sửa phép đo trước.

Ba nhánh này không phải một thang điểm chuẩn cho mọi lớp. Giáo viên cần đặt ngưỡng phù hợp với mục tiêu, độ tuổi và cách đánh giá của trường. Điều quan trọng là tránh nhìn kết quả xong mới đặt một tiêu chí có lợi cho cách dạy vừa thử.

AI có thể nhóm câu trả lời, nhưng không được tạo ra bằng chứng

Sau khi học sinh làm exit ticket, giáo viên có thể tự đọc hoặc dùng công cụ được nhà trường cho phép để hỗ trợ nhóm những câu trả lời có lỗi tương tự. Nếu dùng AI, hãy bỏ tên và dữ liệu nhận dạng khi chính sách cho phép, rồi yêu cầu công cụ trích lại chính câu hoặc ý làm căn cứ cho mỗi nhóm. Sau đó giáo viên kiểm lại trên bài gốc.

Không nên đưa các câu trả lời do AI tự dựng vào bảng kết quả rồi coi chúng như học sinh thật. Một ví dụ giả có thể giúp thử prompt; nó không cho biết việc dạy lại có hiệu quả. Bằng chứng ở bước này là câu trả lời mới của học sinh sau can thiệp.

UNESCO nhấn mạnh rằng AI trong giáo dục cần hỗ trợ chứ không thay thế năng lực và trách nhiệm của giáo viên, người học; hướng dẫn của tổ chức này cũng đề nghị các ứng dụng AI được theo dõi và đánh giá trong suốt quá trình sử dụng. Một bài viết khác của UNESCO về đánh giá trong thời đại AI lập luận rằng đánh giá nên hướng nhiều hơn tới biểu hiện tư duy và năng lực thực, thay vì chỉ những sản phẩm mà công cụ có thể tạo thay. Hai nguồn này hỗ trợ nguyên tắc giữ phép đo học tập ở phía con người; chúng không chứng minh rằng exit ticket một câu sẽ hiệu quả trong mọi lớp.

Khi nào nên dừng và xem lại cách đo

Nếu câu hỏi mới quá giống ví dụ vừa chữa, kết quả tốt có thể chỉ cho thấy học sinh nhớ thủ thuật trong vài phút. Nếu câu hỏi đổi quá nhiều thứ cùng lúc, kết quả kém lại khó cho biết học sinh vướng ở kiến thức cũ hay ở ngữ cảnh mới. Vì vậy, lần kiểm tra đầu tiên nên thay vừa đủ để buộc học sinh giải thích nguyên lý, nhưng vẫn giữ đúng mục tiêu học tập.

Sau một lượt, giáo viên không cần biến quy trình này thành hệ thống chấm tự động. Giá trị của nó nằm ở một vòng khép kín nhỏ: thấy chỗ vướng → thay một cách hỗ trợ → hỏi lại bằng một câu mới → quyết định từ bằng chứng mới. Nếu kết quả chưa rõ, lựa chọn hợp lý có thể đơn giản là thu thêm bằng chứng thay vì ép một kết luận.

Nguồn tham khảo

• UNESCO — Guidance for generative AI in education and research: cơ sở cho nguyên tắc human agency, trách nhiệm của giáo viên và yêu cầu theo dõi/đánh giá việc dùng GenAI trong giáo dục.
• UNESCO — What’s worth measuring? The future of assessment in the AI age: bối cảnh về việc đánh giá cần tập trung vào biểu hiện học tập và tư duy có ý nghĩa trong môi trường có AI.