Cơ hội và thách thức của trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học, một số khuyến nghị đối với hoạt động đào tạo nghề Luật ở Việt Nam

Tóm tắt:

Bài viết đánh giá những cơ hội và thách thức trong công cuộc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, viết tắt là AI) vào lĩnh vực giáo dục đại học. Từ đó, đưa ra một vài kiến nghị đối với Việt Nam trong hoạt động giáo dục và đào tạo nghề Luật bậc đại học, nhằm thúc đẩy một cách hiệu quả nhất mối quan hệ tương hỗ giữa giáo dục và AI. Bài viết sẽ góp phần thúc đẩy việc ứng dụng AI trong giáo dục đại học, đặc biệt trong đào tạo nghề Luật ở Việt Nam.

Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, giáo dục đại học, đào tạo nghề Luật, nghề Luật.

1. Đặt vấn đề

Cuộc cách mạng công nghiệp (CMCN) 4.0 đã và đang tác động mạnh mẽ đến mọi mặt đời sống xã hội thông qua các công nghệ như mạng xã hội, điện toán đám mây, thiết bị di động, phân tích dựa trên dữ liệu lớn (Social, Mobile, Analytics và Cloud - SMAC), internet vạn vật (Internet of Things - IoT)... Trong đó, AI với sự phát triển nhanh chóng đã góp phần một cách trực tiếp trong việc đổi mới và nâng cao chất lượng giáo dục từ tổ chức dạy học, kiểm tra đánh giá cho đến vai trò của người giảng dạy. Ngành Giáo dục nói chung và giáo dục đại học nói riêng không nằm ngoài sự ảnh hưởng đó.

Cơ hội và thách thức của AI trong giáo dục đại học là một chủ đề nóng hổi trong thời đại công nghệ 4.0. AI đang dần thay đổi mọi khía cạnh của cuộc sống và giáo dục cũng không ngoại lệ. Bài viết này sẽ phân tích những tiềm năng to lớn mà AI mang lại cho giáo dục đại học, đồng thời cũng đề cập đến những thách thức cần được giải quyết để ứng dụng AI hiệu quả.

2. Khái niệm và một số công cụ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học

2.1. Khái niệm về trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - viết tắt: AI) thường được mô tả là trí thông minh do con người tạo ra bằng hệ thống phần mềm, máy móc, đối lập với trí tuệ tự nhiên vốn có của con người và các loài vật. Đây cũng là một ngành học thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer Science).

Theo John McCarthy - nhà khoa học máy tính người Mỹ, đã định nghĩa trí tuệ nhân tạo là: “Khoa học và kỹ thuật để tạo ra những cỗ máy thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh. Nó liên quan đến nhiệm vụ sử dụng máy tính để hiểu trí thông minh của con người, nhưng trí tuệ nhân tạo không tự giới hạn mình trong các phương pháp có thể quan sát được về mặt sinh học.^[1] Một số ví dụ điển hình về AI như ô tô tự lái, phần mềm dịch thuật tự động, trợ lý ảo trên điện thoại (như: Gemini, Character.AI…) hay đối thủ ảo (bots) trong các trò chơi điện tử trên điện thoại…

Trong cuốn sách "Trí tuệ nhân tạo: Hướng tiếp cận mới nhất" (Artificial Intelligence: A Modern Approach) (2021) tái bản lần 4 của tác giả Stuart Russel và Peter Norvig có tổng hợp một số định nghĩa khác nhau về AI như sau: “Trí tuệ nhân tạo là nghệ thuật tạo ra các cỗ máy có thể thực hiện những chức năng yêu cầu trí tuệ khi thực hiện bởi con người. Trí tuệ nhân tạo là những hành động của máy móc gắn liền với tư duy của con người, ví dụ như ra quyết định hay giải quyết vấn đề. Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu để máy tính có khả năng nhận thức, nhận định và hành động. Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu cách khiến máy tính làm được điều mà ở thời điểm hiện tại con người vẫn đang làm tốt hơn.”^[2]

Dựa trên nghiên cứu và đánh giá, theo các chuyên gia về trí tuệ nhân tạo, AI có 8 đặc tính cơ bản sau: (1) tính sáng tạo, (2) tính không thể dự đoán trước, (3) tính độc lập, tự chủ trong hoạt động, không có sự can thiệp của con người; (4) tính hợp lý; (5) khả năng tự học tập và không ngừng cải tiến, phát triển thông qua sự tương tác với môi trường; (6) khả năng thu thập dữ liệu và truyền đạt, (7) tính hiệu quả, chính xác; (8) khả năng tự do sử dụng các phương án thay thế.^[3]

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo là sự "tư duy" của máy móc, trong đó các thiết bị sẽ bắt chước cách tư duy tự nhiên của con người để giải quyết các vấn đề với những mức độ khác nhau từ đơn giản đến phức tạp. Cụ thể, đó là trí tuệ do con người thiết kế, mô phỏng quá trình suy nghĩ học tập của con người cho máy móc nhằm làm cho máy móc có được những khả năng và trí thông minh của con người theo các mức độ, như biết suy nghĩ và biết suy luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ và tiếng nói, biết tự học, tự thích nghi và hoàn thiện.

2.2. Một số công cụ trí tuệ nhân tạo phổ biến trong giáo dục đại học

Trí tuệ nhân tạo trong ngành giáo dục đã cung cấp những phần mềm, ứng dụng, công cụ hỗ trợ đắc lực trong quá trình học tập và làm việc của sinh viên và giảng viên với một số xu hướng phổ biến như công nghệ lớp học thông minh, hệ thống gia sư thông minh. Những phần mềm, ứng dụng phổ biến trong giáo dục đó có thể kể tên Gemini, Learnt.AI, Character.AI… Cụ thể:

Gemini là một chatbox thông minh được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ cho các ứng dụng đối thoại (LaMDA) của Google, điều này cho phép Gemini có thể tương tác với người dùng một cách tự nhiên và liên tục trong các cuộc hội thoại. Gemini có thể trả lời câu hỏi, cung cấp thông tin từ tổng quát đến chi tiết về đa dạng lĩnh vực, đặc biệt hữu ích với ngành giáo dục đại học, để từ đó phục vụ cho quá trình nghiên cứu, giảng dạy hay học tập của giảng viên, sinh viên.

Learnt.AI là nền tảng trực tuyến cung cấp ý tưởng giảng dạy và học tập hiệu quả. Giảng viên sử dụng Learnt.AI có thể tiết kiệm thời gian và công sức trong việc tạo ra các bài giảng chất lượng, hấp dẫn với những câu hỏi bài tập, bài kiểm tra đa dạng, phong phú, phù hợp với mục tiêu của môn học. Công cụ này giúp cho công việc của giảng viên trở nên tự động hóa hơn, tiết kiệm thời gian và công sức hơn.

Character AI là ứng dụng AI cho phép người dùng sáng tạo và trò chuyện với các nhân vật AI của riêng họ. Công cụ này sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo nhằm tạo ra các nhân vật, hình mẫu có thể hiểu và trả lời các câu hỏi, yêu cầu của người dùng một cách tự nhiên và chân thực. Trong giáo dục đại học, Character AI có thể tạo ra các phương pháp giảng dạy hiệu quả hơn và thu hút học sinh hơn.

Có thể thấy, trí tuệ nhân tạo đã có những ứng dụng nhất định đối với cả giảng viên và sinh viên trong giáo dục đại học. Trí tuệ nhân tạo khi được ứng dụng vào ngành Giáo dục đã đem đến một diện mạo hoàn toàn mới. Mặc dù vẫn trong giai đoạn đầu, nhưng những ứng dụng này được dự kiến sẽ ngày càng vượt trội trong tương lai.

3. Cơ hội và thách thức của trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học

Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (Artificial Intelligence in Education - AIEd) ra đời vào khoảng năm 1970 và tập trung nghiên cứu, phát triển và đánh giá phần mềm máy tính để cải thiện việc giảng dạy và học tập. Mục tiêu dài hạn được xác định là nhằm thu thập phản hồi của người học, đánh giá năng lực người học và nguyên nhân yếu kém, cá nhân hóa cho một người hoặc nhóm người học, và cuối cùng là sử dụng các kỹ thuật của AI để tìm hiểu và phát triển các lý thuyết dạy - học.^[4] Với sự phát triển ngày càng vượt trội, sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo đã đưa tới cả những cơ hội và thách thức đối với giáo dục đại học hiện nay.

3.1. Cơ hội của giáo dục đại học với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo

Thứ nhất, tự động hoá các hoạt động giáo dục. Với giáo dục truyền thống, giảng viên sẽ thực hiện các công việc lặp đi lặp lại có thể gây mệt mỏi, nhàm chán như phân loại bài tập về nhà, đánh giá tiểu luận, chấm bài cho sinh viên… Hiện nay, AI góp phần tự động hóa và thực hiện các hoạt động quản trị, chuyên môn nói trên và giảm áp lực cho các giảng viên. AI cung cấp các công cụ phần mềm tương tác và tùy chỉnh được tích hợp với thực tế ảo, triển khai trên các thiết bị kỹ thuật số. Có thể kể đến như hệ thống tự động chấm điểm bài tập trắc nghiệm, bài tập viết, đánh giá tiểu luận GradeScope, Turnitin. Các công cụ AI đã giúp giảm thời gian và công sức của giảng viên trong việc hành chính, giao bài, chấm bài.

Thứ hai, cá nhân hóa quá trình học tập. Thông qua các thuật toán thu thập, các sinh viên sẽ được cá nhân hóa nội dung học tập theo mức độ, sở thích và cảm xúc của mỗi cá nhân giúp tối ưu hóa thời gian học tập, tập trung vào điểm yếu và có lộ trình học phù hợp. AI sẽ xác định điểm mạnh, điểm yếu và đề xuất bài học phù hợp cho từng sinh viên, đưa ra những kiến thức khó hơn hoặc đề xuất/gợi ý những kiến thức, nguồn tài liệu tham khảo phù hợp với nhu cầu/ khả năng/ tiến độ học tập nhằm tăng tốc học tập nếu sinh viên hiểu nhiều hơn và tiếp tục tăng lên nữa (hoặc giảm xuống) tùy theo trình độ người học. Bằng cách này, cả người học nhanh và chậm đều có thể cải thiện trình độ mà không ảnh hưởng đến các sinh viên khác. Học tập cá nhân hóa cho phép sinh viên học mọi lúc mọi nơi và giảng viên đóng vai trò hướng dẫn, thay vì phải tập trung vào nhiều bạn học sinh cùng một lúc.

Thứ ba, trợ lý/ giảng viên ảo. Một lớp học được tích hợp AI đồng nghĩa với việc cung cấp cho sinh viên một “giảng viên ảo”. “Giảng viên ảo” ứng dụng học máy (Machine Learning) và AI sẽ mang lại một phương pháp học trực tuyến hiệu quả, thiết thực nhất đến với người dùng. Ngoài ra, có thể tận dụng sự hỗ trợ của AI bằng cách “nhúng” AI vào các ứng dụng, website dạy học, qua đó thu thập, phân tích các “thói quen, hành vi” của sinh viên trong quá trình học tập. Mô hình dữ liệu cũng giúp tìm kiếm chung mô hình giữa nhiều sinh viên và thực hiện dự đoán phân tích, như dự báo cách sinh viên sẽ hành xử trong tương lai.

Việc sử dụng AI tiên tiến hơn có thể liên quan đến các thuật toán hình ảnh phức tạp để phân tích biểu cảm khuôn mặt của người học, như sự nhàm chán và mất tập trung và liên kết với những dữ liệu khác được thu thập trên các trường hợp khác để tạo ra một bức tranh đầy đủ hơn về mô hình người học. Hệ thống cũng đưa ra những “gợi ý”, “tư vấn” cho sinh viên lựa chọn một phương pháp học tập hay một khoá học phù hợp. Có thể kể đến Will - một giáo viên công nghệ số được sáng chế bởi Công ty phần mềm AI Soul Machines và Công ty năng lượng Vector tại thành phố Auckland - đã chính thức giảng dạy tại một số lớp học ở New Zealand với các bài giảng về năng lượng tái tạo^[5].

Bên cạnh hỗ trợ sinh viên học tập, AI còn hỗ trợ trợ lý giảng viên ảo. Cụ thể, Trường Đại học Giáo dục đã xây dựng thành công phần mềm “trợ lý giáo viên ảo” giúp giáo viên và các nhà lãnh đạo quản lý hồ sơ dạy học, tích lũy các minh chứng trong suốt quá trình hoạt động nghề nghiệp và tự đánh giá theo các tiêu chuẩn, tiêu chí của chuẩn nghề nghiệp giáo viên phổ thông.^[6] Với sự trợ giúp của AI, việc dạy và học có thể diễn ra ở mọi nơi, mọi lúc. AI có thể thay thế giảng viên trong một số trường hợp, đồng thời, tối ưu chi phí học tập, đầu tư đối với sinh viên, giảng viên.

Thứ tư, AI cung cấp những phản hồi thường xuyên. Bot trò chuyện có thể đóng một vai trò hữu ích cho mục đích giáo dục, vì đây là một cơ chế tương tác so với học trực tuyến truyền thống các hệ thống. Sinh viên có thể liên tục tương tác với bot bằng cách đặt câu hỏi liên quan đến một lĩnh vực cụ thể^[7]. AI chatbot là một trong những ứng dụng được sử dụng trong thu thập thông tin sinh viên liên quan đến sở thích, thói quen và phương pháp học, thậm chí thu thập các lỗi sai thường gặp trong một điểm ngữ pháp cụ thể của sinh viên. Chatbot trong giáo dục có thể hoạt động như một “trợ giảng” tâm huyết, cụ thể: (1) Chatbot được thiết kế với một kịch bản các chuỗi câu hỏi thường gặp; (2) Có thể theo dõi tiến trình học và tự học của sinh viên; (3) Có thể đưa ra nhận xét, phản hồi riêng cho từng sinh viên; (4) Đưa ra các gợi ý môn học, tài liệu học được cá nhân hóa.

3.2. Thách thức của giáo dục đại học với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo

Sự ứng dụng AI trong giáo dục đại học mang đến nhiều tiềm năng nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức cần được giải quyết. Một trong những thách thức lớn nhất là nhu cầu về kỹ năng mới. Việc sử dụng AI đòi hỏi giảng viên và sinh viên cần có kỹ năng sử dụng và khai thác tối đa công nghệ này. Việc triển khai AI cũng cần nguồn vốn đầu tư lớn, đặc biệt cho các trường đại học ở các nước đang phát triển. Ngoài ra, sử dụng AI trong giáo dục cũng đặt ra nhiều vấn đề đạo đức như thiên vị thuật toán, gian lận học tập, và bảo mật dữ liệu.

Việc tiếp cận công nghệ AI không đồng đều có thể dẫn đến sự phân biệt đối xử giữa các sinh viên. Việc lạm dụng AI quá mức có thể ảnh hưởng đến sự phát triển các kỹ năng mềm và khả năng tương tác xã hội của sinh viên. Chi phí đầu tư cho hệ thống AI là một thách thức lớn, đặc biệt cho các trường đại học ở các nước đang phát triển. Cần có sự hỗ trợ từ chính phủ và các tổ chức để thu hẹp khoảng cách tiếp cận công nghệ AI trong giáo dục. Việc sử dụng AI có thể dẫn đến thay thế một số công việc trong ngành giáo dục, gây ảnh hưởng đến sinh kế của người lao động, bao gồm cả giảng viên và người đi học là sinh viên. Cần có các chương trình đào tạo và hỗ trợ để giúp cả giảng viên và sinh viên thích ứng với sự thay đổi này.

4. Thực trạng và khuyến nghị đối với hoạt động đào tạo nghề Luật ở Việt Nam khi phát triển AI trong giáo dục đại học

4.1. Thực trạng của giáo dục ngành Luật ở Việt Nam

Qua thực tiễn đào tạo trong nhiều năm qua, việc đào tạo cử nhân luật ở các cơ sở trong chừng mực nào đó đã đáp ứng phần lớn nhu cầu của xã hội. Thực tiễn cho thấy, không ít sinh viên luật ra trường trong khoảng thời gian ngắn đã giữ những vị trí quan trọng trong các cơ quan nhà nước nói chung và cơ quan tư pháp nói riêng. Trong nhiều năm vừa qua, những đầu ra chất lượng từ các cơ sở đào tạo cả chuyên ngành hay không chuyên ngành Luật cũng đã phần nào đáp ứng được nhu cầu thiết yếu của xã hội.

Hình 1: Số liệu tỷ lệ % cử nhân Luật có việc làm sau khi tốt nghiệp 12 tháng tại 3 cơ sở đào tạo ngành Luật lớn ở Việt Nam tại năm 2019 và 2020^[8]

Trên thực tiễn, hàng năm, Việt Nam đào tạo ra khoảng 4.000 đến 5.000 cử nhân Luật, tuy nhiên điều đó vẫn là chưa đủ vì số liệu đào tạo ngành Luật nói chung vẫn còn tồn đọng sự thiếu hụt về nguồn nhân lực. Ngoài ra, trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế, những doanh nghiệp nước ngoài khi đến với Việt Nam yêu cầu một đội ngũ pháp chế, tư vấn viên phải có khả năng về ngoại ngữ tốt, đặc biệt là tiếng Anh cũng như kiến thức chuyên môn cao.^[9]

Hiện nay, đội ngũ cán bộ giảng dạy ngày càng chất lượng và có trình độ chuyên môn cao hơn, ngoài sự hỗ trợ của Đảng và Nhà nước trong công cuộc đổi mới, đưa ra các chính sách có lợi cho nền giáo dục đại học, như Quy chế “Tuyển sinh đi học nước ngoài” của Bộ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo đã đưa rất nhiều cử nhân, cán bộ, công chức, viên chức tiếp cận với các nước có nền pháp luật tiên tiến để được đào tạo và bồi dưỡng. Chương trình đào tạo được xây dựng ngày càng hiện đại hơn, phù hợp hơn với điều kiện kinh tế - xã hội, gắn bó mật thiết với các lĩnh vực chính trị, văn hóa, an ninh, quốc phòng,... của đất nước cũng như là Luật quốc tế. Hệ thống giáo trình, học liệu, tài liệu tham khảo cho sinh viên tương đối đầy đủ và đa dạng, nhằm phục vụ cho quá trình học tập và nghiên cứu khoa học. Điều kiện, chất lượng của sinh viên ngày càng được chú trọng hơn, dẫn đến có sự đổi mới nhất định trong phương pháp giảng dạy, có sự đầu tư hơn về cơ sở vật chất, cũng như công tác quản lý, chính trị sinh viên,...

Mặc dù vậy, bên cạnh những kết quả đã đạt được, công cuộc đào tạo sinh viên, cử nhân ngành Luật vẫn còn không ít khó khăn, bất cập. Chính vì vậy, cần phải đánh giá một cách khách quan, khoa học, dựa trên những thông số, số liệu đáng tin cậy, chính xác để đưa các biện pháp kịp thời để có những giải pháp đổi mới hay các chủ trương, chính sách nhằm đa dạng hóa các loại hình đào tạo luật ở Việt Nam trong những năm tới.

Thứ nhất, hoạt động nghiên cứu khoa học chưa nhận được sự quan tâm thỏa đáng. Nghiên cứu khoa học luôn là ưu tiên hàng đầu của giảng viên và các cơ sở đào tạo. Mặc dù vậy, hoạt động này hiện vẫn chưa được quan tâm sát sao ở nhiều cơ sở đào tạo luật. Thực tế cho thấy, một số cơ sở đào tạo đang thiếu hụt về công trình nghiên cứu, nhiều đề tài nghiên cứu cấp trường chưa thực sự chất lượng bởi nội dung, giá trị của nó vẫn chưa bắt kịp được xu thế hội nhập hiện nay. Những công trình này vẫn chưa thể đóng góp được cho công cuộc đổi mới tư duy và phương pháp dạy học nhằm nâng cao chất lượng đào tạo. Điều này có thể lý giải là bởi giảng viên vẫn còn phải dành nhiều thời gian cho công việc giảng dạy, dẫn đến cơ chế quản lý nghiên cứu khoa học còn nhiều hạn chế, thiếu sự linh hoạt. Ngoài ra, cơ chế tạo động lực, các chính sách hỗ trợ thúc đẩy việc xây dựng một môi trường học thuật chất lượng cao vẫn còn chưa thực sự thỏa đáng.

Thứ hai, chưa có nhiều thay đổi mạnh mẽ trong công tác quản lý đào tạo. Công tác quản lý đào tạo vẫn luôn là vấn đề nổi trội trong môi trường giáo dục đại học, nếu được thực hiện một cách triệt để sẽ là động lực lớn cho việc nâng cao chất lượng đào tạo, thích ứng với nhiều hoàn cảnh cụ thể. Tuy nhiên, công tác này vẫn chưa được hoàn thành tốt trong thời gian vừa qua. Trên thực tế, những người quản lý ở các cơ sở đào tạo vẫn mang trong mình tư duy và phong thái làm việc chậm, chưa thể bắt kịp những nhu cầu về sự thích ứng với việc tổ chức nghiên cứu khoa học và dạy học của giảng viên. Tại một số cơ sở đào tạo, người quản lý còn cho rằng quản lý đào tạo đơn giản chỉ là vấn để kiểm tra và thi cử, họ không có cán bộ chuyên trách, mà giao cho các giảng viên để trực tiếp đảm nhiệm việc quản lý đào tạo. Ngoài ra, vẫn còn sự thiếu kiểm tra, giám sát việc đào tạo cử nhân Luật do lỗi của nhiều cấp quản lý đào tạo, đặc biệt là trong công việc kiểm định, đánh giá.

Thứ ba, sự chậm trễ trong đổi mới phương pháp đào tạo giảng dạy AI trong đào tạo. Trí tuệ nhân tạo đang có những bước phát triển mạnh mẽ trong thời gian vừa qua, nhưng việc đổi mới trong phương pháp giảng dạy hay ứng dụng AI trong giáo dục đại học vẫn còn nhiều chậm trễ. Điều này có thể lý giải bởi các nguyên nhân như là nguồn lực tài chính chưa đầy đủ, cơ sở vật chất chưa thực sự chất lượng, đội ngũ giảng viên chưa tâm huyết, tận tâm với nghề. Ngoài ra, việc chuyển đổi từ phương pháp đào tạo truyền thống sang phương pháp đào tạo ứng dụng AI vẫn còn gặp nhiều khó khăn, bất cập khi sinh viên, giảng viên vẫn chưa thích ứng với phương pháp mới.

4.2. Khuyến nghị đối với hoạt động đào tạo nghề Luật ở Việt Nam khi phát triển AI trong giáo dục đại học

4.2.1. Đảm bảo sự đồng bộ và công bằng

Bên cạnh những điểm tích cực mà AI đem lại, nó cũng có thể góp phần tạo ra sự bất bình đẳng giữa các nhóm dân số thiệt thòi và yếu thế có nhiều khả năng bị loại khỏi giáo dục được hỗ trợ bởi AI. Kết quả là một kiểu phân chia kỹ thuật số mới: Sự phân chia trong việc sử dụng kiến thức dựa trên dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh.^[10]0000000000000 Khi thiết kế các chính sách cho AI trong giáo dục đại học, điều cốt lõi là phải đảm bảo tính công bằng và hòa nhập. Một nghiên cứu đã chỉ ra những trở ngại chính cho việc đưa AI vào giáo dục ở các nước đang phát triển bao gồm: 1- Tính khả dụng của phần cứng ICT; 2- Sự sẵn có của điện; 3 - Độ tin cậy của Internet; 4 - Chi phí dữ liệu; 5 - Kỹ năng công nghệ thông tin cơ bản của sinh viên; 6 - Ngôn ngữ và 7 - Thiếu nội dung phù hợp với văn hoá.^[11] Hilbert (2015) cho biết, việc thiếu các điều kiện hạ tầng cơ bản thiếu cơ sở hạ tầng cơ bản cũng tạo ra một khoảng cách kỹ thuật số mới trong việc sử dụng kiến thức dựa trên dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh. Từ đó, vấn đề đặt ra là phải đảm bảo được số lượng, chất lượng khi đưa AI và sử dụng

4.2.2. Kiểm duyệt nguồn thông tin đầu vào

Nguồn thông tin đầu vào cần phải được đảm bảo, bởi khi đưa AI vào làm công cụ hỗ trợ cho giảng viên, sinh viên trong quá trình học tập tại cơ sở đào tạo Luật thì những nguồn thông tin này sẽ phần nào phản chiếu chất lượng giáo dục của nhà trường. Tất cả những sản phẩm này cần phải được sàng lọc, kiểm chứng và mang tính chính thống cao. Điều này là cần thiết bởi nếu những thông tin đầu vào không khoa học hay không được kiểm chứng một cách minh bạch sẽ dẫn đến sự lan truyền sai lệch, mê tín dị đoan, gây ảnh hưởng tới chất lượng đào tạo, đặc biệt là trong hoạt động kiểm định của nền giáo dục Việt Nam hiện nay.

4.2.3. Đảm bảo năng lực, trình độ và cơ hội tiếp cận của giảng viên, sinh viên

Giảng dạy không đơn thuần chỉ là cung cấp kiến thức mà bỏ qua tầm quan trọng của yếu tố sáng tạo, cảm xúc xã hội^[12] và giảng viên là người quyết định thời điểm thích hợp để sử dụng các công cụ có hỗ trợ của AI. Các công cụ đó được phát triển và tích hợp vào quá trình dạy học nhằm hỗ trợ những điều mà nhà giáo dục cần, chứ không phải những người làm công nghệ nghĩ rằng giáo dục cần^[13]333333333333. Để có thể sử dụng các công cụ có sự hỗ trợ của AI một cách hiệu quả, giảng viên cần có các kỹ năng sau:

- Hiểu rõ về cách các hệ thống với sự hỗ trợ AI có thể tạo điều kiện và làm cho quá trình dạy học trở nên hiệu quả hơn.

- Có các kỹ năng về nghiên cứu, phân tích dữ liệu; Kỹ năng quản lý mới để có thể quản lý được nguồn nhân lực và AI theo ý muốn chủ quan.

- Tận dụng lợi thế của AI để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhằm mang lại nhiều năng lực hơn cho con người mà trước đây họ có thể không có thời gian thực hiện: Cố vấn, hỗ trợ tinh thần, kỹ năng giao tiếp cá nhân,...

- Có quan điểm phản biện về cách AI và công nghệ kỹ thuật số ảnh hưởng đến cuộc sống con người, các khuôn khổ mới về tư duy tính toán và kỹ năng kỹ thuật số có thể nâng cao năng lực của sinh.

Đồng thời, cần hỗ trợ sinh viên trang bị những kiến thức cơ bản để có thể sử dụng các phần mềm ứng dụng cũng như có các cơ hội được tiếp cận công nghệ AI từ sớm thông qua máy tính, điện thoại… Để có thể đảm bảo được điều đó, cần sự hỗ trợ từ Chính phủ, các tổ chức xã hội, từ sự chủ động của chính những cơ sở đào tạo Luật và từ sự hỗ trợ của các doanh nghiệp thông qua các chương trình hợp tác, hỗ trợ sinh viên,...

4.2.4. Phát triển của các chính sách công liên quan đến AI trong giáo dục

Mặc dù sự phát triển của các chính sách công liên quan đến AI trong giáo dục vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng đây là một lĩnh vực được dự báo sẽ phát triển theo cấp số nhân trong 10 năm tới. Do đó, cần thiết ban hành các cơ chế, chính sách đồng bộ, tạo điều kiện phát triển một hệ sinh thái đa dạng và hoàn chỉnh, kêu gọi các nguồn đầu tư, xây dựng các trung tâm nghiên cứu AI, tuyển dụng và đào tạo các chuyên gia AI, đặc biệt trong các cơ sở giáo dục đại học. Ngoài ra, cần tiếp tục đẩy mạnh hợp tác công tư trong việc đào tạo, nghiên cứu và triển khai ứng dụng. Điều này một mặt sẽ giúp chia sẻ nguồn nhân lực và tài chính, một mặt sản phẩm đào tạo phù hợp với nhu cầu thị trường lao động.

5. Kết luận

Trí tuệ nhân tạo mang đến những cơ hội to lớn cho giáo dục đại học. Việc ứng dụng AI hiệu quả sẽ giúp nâng cao chất lượng đào tạo, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của xã hội. Tuy nhiên, để thực hiện điều này, cần có sự chung tay góp sức của các nhà giáo dục, nhà quản lý, nhà phát triển công nghệ và cả sinh viên.

TÀI LIỆU TRÍCH DẪN VÀ THAM KHẢO:

[1] John McCarthy (2007). Computer Science Department Stanford University, (Nov12, 2007).

[2] Stuart Russel - Peter Norvig (2021). Artificial Intelligence: A modern Approach. 4th.Edition. UK: Pearson.

[3] Shlomit Yanisky Ravid & Xiaoqiong (Jackie) Liu (2017). When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions: The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law, Cardozo Law Review, forthcoming 2017, 11-15. https://ssrn.com/abstract=2931828.Shlomit Yanisky Ravid & Xiaoqiong (Jackie) Liu, Tlđd,.

[4] Judy Kay (2015). Whither or wither AI and education?. Seventeenth International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2015 Workshop Proceedings), 4, 85 (1-10), http://users.sussex.ac.uk/~bend/aied2015/.

[5] Dr.Wai Yan Nyein Naing (2008). Meet World’s First AI Digital Human Teacher!. Available at: https://www.linkedin.com/pulse/meet-worlds-first-ai-digital-human-teacher-wai-yan-nyein-naing.

[6] Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội. Phần mềm trợ lý giáo viên ảo. Truy cập tại: https://education.vnu.edu.vn/index.php/WebControl/viewpage/281.

[7] Kowalski S., Hoffman R., Jain R., Mumtaz M. (2011). Using Conversational Agents to Help Teach Information Security Risk Analysis. SOTICS 2011: The First International Conference on Sociol Eco-Informatics. Available at: www.thinkmind.org/download.php?.

[8] Huyên Nguyễn (2021). Từ 75 đến 98% sinh viên ngành Luật có việc làm sau khi tốt nghiệp 12 tháng. Truy cập tại: https://laodong.vn/giao-duc/tu-75-den-98-sinh-vien-nganh-luat-co-viec-lam-sau-khi-tot-nghiep-12-thang-905189.ldo

[9] Đại học Quốc tế Hồng Bàng (2022). Nhu cầu về nguồn nhân lực ngành Luật hiện nay. Truy cập tại: https://hiu.vn/dinh-huong-tuong-lai/nhu-cau-ve-nguon-nhan-luc-nganh-luat-hien-nay/#:~:text=Theo%20thông%20tin%20từ%20Bộ,năm%20trước%207%2C7%25

[10] Hilbert M. (2015). Big Data for Development: A Review of Promises and Challenges. Development Policy Review, 34 (1), 135-174. Available at: https://doi. org/10.1111/dpr.12142.

[11] Nye, B.D. (2015). Intelligent Tutoring Systems by and for the Developing World: a review of trends and approaches for Educational Technology in a Global Context. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 25 (2), 2015, 177-203.

[12] Bali, Maha (2017). Against the 3A’s of EdTech: AI, Analytics, and Adaptive Technologies in Education. Avaiable at: https://www.chronicle.com/blogs/profhacker/against-the-3as-of-edtech-ai-analytics-and-adaptive-technologies-in-education.

[13] Luckin R., Holmes W., Griffiths M. & Forcier L. B (2016). Intelligence Unleashed: an argument for Al in Education. London: Pearson.

Opportunities and challenges in the application of artificial intelligence (AI)

in the field of higher education, and some recommendations

for the legal profession training in Vietnam

Assoc. Prof. PhD. Doan Hong Nhung¹

Nguyen Xuan Bao²

Vu Thi Hong Ha³

¹Lecturer, University of Law, Vietnam National University - Hanoi

² Foreign Trade University
³ Hanoi Law University

Abstract:

This paper evaluated the opportunities and challenges in the application of artificial intelligence (AI) in the field of higher education. Based on the paper’s findings, some recommendations were made to improve the training activities in the field of higher education and in the legal profession training activities in order to most effectively take advantage of AI applications in the education field. This paper is expected to promote the application of AI in higher education, especially in legal profession training in Vietnam.

Keywords: artificial intelligence, higher education, legal training, legal profession.