Nghiên cứu bài tập về nhà bằng AI: Điểm tăng 18%, kết quả thi giảm 20%

Một nghiên cứu mới theo dõi khoảng 27.000 học sinh ở Trung Quốc đã đưa ra một số bằng chứng thuyết phục nhất về AI trong giáo dục: những học sinh sử dụng công cụ AI nhận thấy điểm bài tập về nhà tăng 18% và hoàn thành bài tập trong thời gian ngắn hơn nhiều — sau đó đạt điểm 20% thấp hơn các bạn cùng lớp trong các bài kiểm tra thực hiện mà không có sự trợ giúp của AI. Nghiên cứu do David Strömberg của Đại học Stockholm cùng với Victor Lei và Wu Yanhui của Đại học Hồng Kông dẫn đầu, đã được The Economist nhấn mạnh vào ngày 18 tháng 8 và đang được lưu hành dưới dạng bài báo nghiên cứu về SSRN. Đối với những độc giả đang theo dõi tin nóng về AI, đây là một điểm dữ liệu mà các nhà giáo dục và phụ huynh sẽ không dễ dàng bỏ qua.

Việc thiết lập và cú sốc

Các nhà nghiên cứu bắt đầu trả lời một câu hỏi mà hầu hết các trường học vẫn đang thắc mắc: AI giúp học sinh học tập hay giúp học sinh hoàn thành bài học? Bằng cách theo dõi hàng chục nghìn học sinh ở các môn học trong sáu tháng, nhóm có thể so sánh hiệu suất bài tập về nhà với kết quả kỳ thi tiếp theo của cả những người sử dụng AI và những người không sử dụng.

Những phát hiện tiêu đề, được The Economist tóm tắt: sau sáu tháng, học sinh sử dụng AI nhận thấy điểm bài tập về nhà trung bình của họ tăng 18% ở tất cả các môn, trong khi thời gian dành cho mỗi bài tập giảm từ mức trung bình 64 phút xuống còn 45. Nhưng khi đến kỳ thi, cũng những học sinh đó đạt điểm thấp hơn 20% so với các bạn cùng lớp chưa bao giờ sử dụng AI cho bài tập về nhà.

Việc phát hiện sâu hơn thì tinh vi hơn và rắc rối hơn. Phân tích của Economist lưu ý: "Điểm bài tập về nhà từng dự đoán kết quả bài thi; giờ đây, nghịch lý thay, những người đạt điểm cao nhất lại có nhiều khả năng làm bài kém hơn". Nói cách khác, tín hiệu truyền thống mà giáo viên dựa vào – điểm bài tập về nhà là thước đo cho sự hiểu biết – đã bị phá vỡ một cách âm thầm. Những học sinh có bài tập hay nhất có thể là những học sinh hiểu ít tài liệu nhất.

Gia công chứ không phải học hỏi

Tại sao điểm bài tập về nhà tăng cao trong khi điểm thi tụt dốc? Dữ liệu chỉ ra điều mà các nhà nghiên cứu mô tả là gia công phần mềm: sinh viên giao bài tập cho mô hình thay vì sử dụng nó làm gia sư. Số liệu từ bài báo được trích dẫn trong cuộc thảo luận công khai cho thấy khoảng 81% người dùng AI trong nghiên cứu đã giao bài tập về nhà của họ cho các mô hình ngôn ngữ một cách hiệu quả - và tỷ lệ thuê ngoài tăng lên khi học sinh tiếp xúc với các công cụ này lâu hơn.

Mô hình dần xuất hiện. Giai đoạn đầu nghiên cứu, một số học sinh sử dụng AI vẫn dành hơn 65 phút cho mỗi bài tập - gần bằng thời gian với những học sinh không sử dụng - và kết quả bài tập về nhà cũng như bài kiểm tra của họ trông tương tự như những học sinh tránh sử dụng AI. Các nhà nghiên cứu suy luận rằng những sinh viên này hầu như không sử dụng các mô hình. Nhưng sáu tháng sau khi được áp dụng, không có học sinh nào tiếp xúc với AI vẫn dành hơn 65 phút để làm bài tập về nhà. Những gì bắt đầu khi sự trợ giúp không thường xuyên dường như trượt dần, từng nhiệm vụ một, thành sự ủy quyền đầy đủ.

Sự leo thang đó là nguyên nhân khiến cho những phát hiện này trở nên khó bác bỏ. Không phải là việc dạy kèm AI không thể hoạt động - được sử dụng một cách có chủ đích, với tư cách là một đối tác của Socrates để giải thích và đặt câu hỏi, công nghệ này rõ ràng có thể giúp mọi người học tập. Đó là trong điều kiện tự nhiên, với thanh thiếu niên và nhiệm vụ quá hạn, con đường ít phản kháng nhất sẽ đi thẳng đến câu trả lời.

Tại sao Trung Quốc lại có ca kiểm thử trong sạch

Bối cảnh của nghiên cứu củng cố kết luận của nó. Ở Trung Quốc, việc tuyển sinh đại học diễn ra thông qua các kỳ thi tiêu chuẩn hóa có tính cạnh tranh cao và điểm bài tập về nhà không làm tăng kết quả khóa học theo cách họ có thể làm ở những nơi khác. Các kỳ thi được đánh giá từ bên ngoài và có hậu quả nghiêm trọng, khiến khoảng cách 20 phần trăm khó giải thích hơn bằng cách cho điểm dễ dàng hoặc sự khoan dung của giáo viên. Nghiên cứu đã tách biệt một cách hiệu quả các kênh mà các nhà nghiên cứu quan tâm: AI đã thay đổi cách tạo bài tập về nhà và các kỳ thi đo lường những gì thực sự đã học.

Cuộc thảo luận về bài báo trên Hacker News, nơi nó thu thập hàng trăm điểm, vật lộn với câu hỏi tiếp theo rõ ràng - liệu AI có phải là một "bộ khuếch đại" giúp những học sinh siêng năng trở nên tốt hơn và những học sinh kém gắn kết trở nên kém hơn hay không. Phân tích riêng của bài báo đẩy lùi khung an toàn đó: dữ liệu sử dụng thời gian cho thấy rằng ngay cả những sinh viên bắt đầu sử dụng AI có trách nhiệm cũng chuyển sang ủy quyền trong nhiều tháng, ngụ ý rằng rủi ro không chỉ giới hạn ở những người không bao giờ có ý định học ngay từ đầu.

Vấn đề nan giải về chính sách đối với trường học

Những phát hiện này đến vào một thời điểm khó xử. Các chính phủ và các công ty công nghệ giáo dục đang chạy đua để cung cấp gia sư AI cho học sinh, đặt cược rằng sự hỗ trợ AI được cá nhân hóa sẽ thu hẹp khoảng cách về thành tích. Nghiên cứu này cho thấy kết quả ngược lại có thể xảy ra trên quy mô lớn: bài tập về nhà trở nên suôn sẻ, điểm số được cải thiện và kết quả học tập được đo lường bên dưới chúng lặng lẽ bị xói mòn - chỉ được phát hiện khi đã quá muộn để khắc phục.

Đối với các trường học, những tác động này là cụ thể. Nếu bài tập về nhà không còn có thể coi là bằng chứng của việc học, việc đánh giá phải được thực hiện trong lớp và được giám sát. Nếu việc sử dụng AI là điều không thể tránh khỏi, các bài tập có thể cần phải được thiết kế lại dựa trên công nghệ - phòng vệ miệng, các buổi giải quyết vấn đề trong lớp và chấm điểm dựa trên quy trình để khen thưởng cho nỗ lực mà nghiên cứu cho thấy học sinh đã bỏ qua. Và nếu việc gia công phần mềm tăng cường cùng với sự tiếp xúc, thì độ trễ không phải là trung tính: mỗi tháng truy cập AI không có cấu trúc dường như sẽ làm sâu sắc thêm thói quen.

Đóng góp của các nhà nghiên cứu là thay thế nỗi hoảng loạn mang tính giai thoại về thời kỳ ChatGPT-trong-lớp học bằng những con số theo chiều dọc, những con số thật ảm đạm. Việc cải thiện 18 phần trăm bài tập về nhà được mua với cái giá là giảm 20 phần trăm bài kiểm tra không phải là kết quả học tập - đó là sự chuyển giao công việc từ học sinh sang máy, với lãi suất phải trả vào ngày thi.

Đi trước AI

Để biết những đột phá trong nghiên cứu, kết quả chính sách và phân tích trung thực về AI trong giáo dục, hãy đánh dấu trang AI Buzz Wire.

Đọc thêm tin tức về AI →