I. Tổng Quan Về Mô Hình Học Tập Thích Nghi Trong E Learning
Hoạt động dạy và học trực tuyến ngày càng phổ biến nhờ sự phát triển của công nghệ thông tin và Internet. Việc tự học, tìm hiểu kiến thức qua mạng đã trở thành nhu cầu thiết yếu để tiếp thu kiến thức hiệu quả, rút ngắn thời gian và không gian học tập. Để đáp ứng nhu cầu đó, các hệ thống đào tạo điện tử (E-learning) được phát triển và ứng dụng rộng rãi. Sự phát triển của E-learning làm nảy sinh nhiều vấn đề cần được nghiên cứu giải quyết, trong đó, làm thế nào để tạo ra những khóa học E-learning hiệu quả, đáp ứng được nhu cầu của người học đang được nhiều nhà khoa học quan tâm. Bài toán học tập thích nghi trong đào tạo điện tử là một vấn đề cốt lõi cần giải quyết.
1.1. Định Nghĩa và Đặc Điểm Của E learning Thích Nghi
Theo William Horton, E-learning là quá trình học tập có sự trợ giúp của công nghệ Web và Internet. Theo Compare Infobase Inc, E-Learning là một thuật ngữ dùng để mô tả việc học tập, đào tạo dựa trên công nghệ thông tin và truyền thông. Các đặc điểm chính của đào tạo điện tử bao gồm: dựa trên công nghệ thông tin và truyền thông, tính tương tác cao, và khả năng cá nhân hóa nội dung học tập. E-learning đang thu hút sự quan tâm đặc biệt trên toàn thế giới, với sự ra đời của nhiều tổ chức và công ty hoạt động trong lĩnh vực này.
1.2. Lịch Sử Hình Thành và Phát Triển Của Hệ Thống Học Tập Thích Nghi
Cùng với thời gian, đào tạo điện tử đã phát triển qua nhiều giai đoạn: đào tạo dựa trên máy tính, đào tạo dựa trên công nghệ web, và chuẩnhóa các hệ thống đào tạo điện tử. Đào tạo dựa trên công nghệ web đã hội tụ những thế mạnh của đào tạo truyền thống và đào tạo dựa trên máy tính, khắc phục những điểm yếu. Hệ thống LMS (Learning Management System – hệ thống quản trị học tập) ra đời, cho thấy sự phát triển của hệ thống học tập.
II. Thách Thức Trong Xây Dựng Khóa Học Thích Nghi Hiệu Quả
Bài toán học thích nghi trong đào tạo điện tử đặt ra mục tiêu làm thế nào để đáp ứng được các nhu cầu khác nhau của từng người học khi họ tham gia vào một khóa học có nội dung, tiến trình đã được thiết kế và cung cấp trên website. Không nhất thiết tất cả người học đều có một tiến trình học tập giống nhau như thiết kế ban đầu của giáo viên, hoặc phải tham gia tìm hiểu tất cả các nội dung của khóa học. Dựa trên các thông tin về người học, hệ thống học tập thích nghi sẽ gợi ý cho từng người học tiến trình học tập khác nhau, cũng như gợi ý các phần nội dung cần thiết hay không cần thiết phải tìm hiểu.
2.1. Vấn Đề Cá Nhân Hóa Lộ Trình Học Tập Cá Nhân
Mỗi người học khi tham gia khóa học điện tử trên mạng có nhu cầu khác nhau. Có người muốn kết thúc khóa học một cách nhanh nhất mà vẫn hoàn thành yêu cầu, có người muốn tìm hiểu mở rộng nội dung sau khi hoàn thành. Do kiến thức của mỗi người khác nhau, khi tham gia một khóa học mới mỗi người có cách tiếp cận khác nhau. Vậy làm thế nào để đáp ứng nhu cầu của người học khi tham gia khóa học, đặc biệt những khóa học trên mạng mà người học giữ vai trò trung tâm?
2.2. Hạn Chế Của Các Mô Hình Học Tập Thích Nghi Hiện Tại
Một trong những hạn chế của các mô hình xây dựng khóa học thích nghi hiện nay là chỉ dừng lại ở việc lựa chọn các khái niệm của nội dung phù hợp với từng người học. Dựa vào thông tin của từng người, các mô hình chỉ ra cho người học các khái niệm cần phải tìm hiểu. Thêm vào đó, các mô hình chưa xem xét đến nhiều mục tiêu và nhu cầu khác nhau của người học để tạo ra các khóa học thích nghi với từng cá nhân.
2.3. Yêu cầu Đánh giá kiến thức người học
Để thiết kế một hệ thống học tập thích nghi hiệu quả, việc đánh giá chính xác kiến thức hiện tại của người học là vô cùng quan trọng. Việc đánh giá này cần đảm bảo tính toàn diện, bao gồm cả kiến thức nền tảng và kiến thức chuyên sâu liên quan đến chủ đề học tập. Ngoài ra, hệ thống cần phải liên tục theo dõi và cập nhật thông tin về kiến thức của người học trong suốt quá trình học, dựa trên kết quả các bài kiểm tra, bài tập và tương tác của người học với hệ thống.
III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Học Tập Thích Nghi ACGS
Luận án đề ra mục tiêu nghiên cứu cải tiến, bổ sung và phát triển kết quả đã đạt được và đề xuất một mô hình tạo khóa học học tập thích nghi nhằm đáp ứng các mục tiêu: Xây dựng mô hình học tập thích nghi không những lựa chọn được các khái niệm trong nội dung phù hợp với từng người mà còn chỉ dẫn làm thế nào để tìm hiểu khái niệm đó. Mô hình hóa nội dung khóa học, mô hình người học, cơ chế thích nghi, nhằm áp dụng cho các khóa học thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin với mục tiêu không chỉ cung cấp cho người học các khái niệm mà còn yêu cầu người học vận dụng các khái niệm đó trong thực hiện các bài tập, bài thực hành.
3.1. Cải Tiến Mô Hình Hóa Nội Dung Học Tập Thích Nghi
Mô hình nội dung khóa học được cải tiến bằng cách biểu diễn nội dung dưới dạng các khái niệm và nhiệm vụ. Tập các nhiệm vụ là cơ sở để đưa ra các chỉ dẫn thích nghi cho từng người học làm thế nào để hoàn thành nhiệm vụ dựa trên kiến thức của người học về môn học họ đang tham gia. Mục tiêu là không chỉ cung cấp cho người học các khái niệm, mà còn yêu cầu người học vận dụng các khái niệm đó trong thực hiện các bài tập, bài thực hành.
3.2. Phát Triển Cơ Chế Thích Nghi Đa Dạng
Luận án xây dựng tiến trình học phù hợp với từng người, đáp ứng được nhiều nhu cầu, mục tiêu. Để đạt được các mục tiêu nêu trên, nghiên cứu giải quyết các vấn đề mang tính cơ bản, đóng vai trò quyết định trong việc phát triển các hệ thống học tập thích nghi, cụ thể: Khảo cứu các phương pháp, kỹ thuật xây dựng hệ thống học tập thích nghi; nghiên cứu mô hình người học, bổ sung, phát triển mô hình làm cơ sở cho việc xây dựng khóa học thích nghi theo nhu cầu người học.
3.3. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong xây dựng cơ chế thích nghi
Ứng dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo như machine learning và hệ thống suy luận dựa trên tri thức để xây dựng cơ chế thích nghi thông minh hơn. Các thuật toán machine learning có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu học tập của người học, từ đó đưa ra dự đoán về khả năng tiếp thu kiến thức và đề xuất các nội dung, hoạt động học tập phù hợp. Hệ thống suy luận dựa trên tri thức có thể được sử dụng để mô hình hóa các quy tắc và quan hệ giữa các khái niệm, nhiệm vụ học tập, từ đó đưa ra các gợi ý và hướng dẫn cho người học.
IV. Ứng Dụng Mạng Xác Suất Bayes Trong Đánh Giá Kiến Thức Học Tập
Để thích nghi theo kiến thức, mạng xác suất Bayes được sử dụng để định lượng kiến thức của người học đối với khái niệm, nhiệm vụ. Các khái niệm, nhiệm vụ phù hợp được lựa chọn dựa trên luật. Để thích nghi theo mục tiêu và nhu cầu, mô hình bài toán tìm đường đi thỏa mãn ràng buộc được sử dụng để xây dựng tiến trình học tập. Mô hình ACGS, cơ chế thích nghi, các chức năng chính và phân tích đánh giá kết quả thử nghiệm của mô hình.
4.1. Định Lượng Trình Độ Kiến Thức Học Tập Với Bayes
Trong mô hình ACGS, việc định lượng trình độ kiến thức học tập của người học được thực hiện thông qua mạng xác suất Bayes. Mạng Bayes cho phép đánh giá xác suất người học hiểu một khái niệm hoặc hoàn thành một nhiệm vụ dựa trên các bằng chứng thu thập được từ các hoạt động học tập của họ. Các giá trị ngưỡng được sử dụng để xác định liệu người học đã hiểu khái niệm hoặc hoàn thành nhiệm vụ ở mức độ chấp nhận được hay chưa.
4.2. Lựa Chọn Nội Dung Phù Hợp Dựa Trên Đánh Giá Kiến Thức
Dựa trên đánh giá kiến thức, hệ thống sẽ lựa chọn các khái niệm và nhiệm vụ phù hợp với trình độ của người học. Các khái niệm và nhiệm vụ được lựa chọn sao cho vừa đủ thách thức để khuyến khích người học phát triển kiến thức, vừa không quá khó để gây nản lòng. Hệ thống cũng xem xét mối quan hệ giữa các khái niệm và nhiệm vụ để đảm bảo rằng người học sẽ được học các khái niệm cần thiết trước khi thực hiện các nhiệm vụ liên quan.
4.3. Xây dựng mạng xác suất cho khóa học
Mạng xác suất là công cụ quan trọng để mô hình hóa và đánh giá kiến thức của người học. Mạng xác suất thể hiện mối quan hệ giữa các khái niệm, nhiệm vụ và kiến thức của người học, cho phép hệ thống đưa ra các quyết định dựa trên thông tin không chắc chắn. Ví dụ, một phần mô hình mạng Bayes cho khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ" có thể bao gồm các khái niệm như "Khái niệm thực thể", "Thuộc tính", "Mối quan hệ", và các nhiệm vụ như "Xác định thực thể", "Liệt kê các thuộc tính", "Xác định kiểu quan hệ".
V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Của Học Tập Thích Nghi
Luận án tổng kết các kết quả thu được trong quá trình nghiên cứu, thực hiện luận án, cũng như các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu trong các giai đoạn tiếp theo. Các nghiên cứu về học tập thích nghi cần tiếp tục phát triển theo hướng cá nhân hóa sâu sắc hơn, tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo, và mở rộng phạm vi ứng dụng sang các lĩnh vực khác nhau.
5.1. Tóm Tắt Các Đóng Góp Chính Của Luận Án
Luận án đã đóng góp vào lĩnh vực học tập thích nghi bằng cách đề xuất một mô hình tạo khóa học thích nghi mới, cải tiến mô hình hóa nội dung, phát triển cơ chế thích nghi đa dạng, và ứng dụng mạng xác suất Bayes trong đánh giá kiến thức. Các kết quả nghiên cứu này có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống học tập thích nghi hiệu quả hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người học.
5.2. Các Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng Trong Tương Lai
Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai bao gồm: Phát triển các mô hình học tập thích nghi dựa trên trí tuệ nhân tạo; tích hợp các công nghệ thực tế ảo và thực tế tăng cường vào các hệ thống học tập thích nghi; và nghiên cứu các phương pháp đánh giá hiệu quả của các hệ thống học tập thích nghi.
