Mô hình THRIVE cung cấp một khung hướng dẫn toàn diện giúp giáo viên tận dụng AI

 "Ready your teaching for the AI era with this six-part framework" trên Times Higher Education giới thiệu mô hình THRIVE gồm sáu bước nhằm hỗ trợ giảng viên tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào giảng dạy một cách hiệu quả và có chủ đích. Mô hình này giúp giáo viên tận dụng AI để nâng cao chất lượng học tập, tiết kiệm thời gian và thúc đẩy sự sáng tạo trong lớp học.

Mô hình THRIVE cung cấp một khung hướng dẫn toàn diện giúp giáo viên tận dụng AI để nâng cao hiệu quả giảng dạy, đồng thời đảm bảo sự phát triển bền vững và có trách nhiệm trong môi trường giáo dục hiện đại. (timeshighereducation.com)

Dưới đây là tóm tắt sáu thành phần của mô hình THRIVE:

1. T – Transformative Engagement (Tương tác chuyển hóa)

Sử dụng AI để tạo ra môi trường học tập nơi sinh viên không chỉ tiếp nhận thông tin mà còn tham gia tích cực vào quá trình học, như đặt câu hỏi, tranh luận và sáng tạo.

2. H – High Productivity (Năng suất cao)

AI hỗ trợ giáo viên tiết kiệm thời gian trong việc chuẩn bị bài giảng, cho phép họ tập trung vào việc thiết kế hoạt động học tập có ý nghĩa và tương tác với sinh viên. Ví dụ, việc sử dụng AI để chuyển đổi bài giảng thành các tình huống thực tế giúp tiết kiệm thời gian và tăng cường thảo luận trong lớp.

3. R – Responsible Use (Sử dụng có trách nhiệm)

Đảm bảo việc tích hợp AI vào giảng dạy được thực hiện một cách có đạo đức, minh bạch và phù hợp với mục tiêu học tập. Giáo viên cần hướng dẫn sinh viên sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiểu rõ giới hạn của công nghệ này.

4. I – Inclusive Design (Thiết kế bao trùm)

Tận dụng AI để cá nhân hóa nội dung học tập, hỗ trợ các phong cách học khác nhau và cung cấp cho sinh viên quyền tự chủ trong quá trình học. Điều này giúp tạo ra môi trường học tập linh hoạt và phù hợp với đa dạng nhu cầu của sinh viên.

5. V – Visionary Planning (Lập kế hoạch tầm nhìn)

Xây dựng chiến lược dài hạn để tích hợp AI vào giảng dạy, bao gồm việc cập nhật chương trình học, phát triển kỹ năng cho giáo viên và đảm bảo cơ sở hạ tầng công nghệ phù hợp.

6. E – Ethical Implementation (Triển khai đạo đức)

Đảm bảo việc áp dụng AI trong giáo dục tuân thủ các nguyên tắc đạo đức, bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu của sinh viên, đồng thời thúc đẩy sự công bằng và minh bạch trong đánh giá và học tập.

 

 

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

AI chatbot hỗ trợ cho GV lên kế hoạch dạy học STEAM theo quy trinh 5E (GV mầm non và GV Tiểu học)

  Hãy giới thiệu bạn là NTD_Teacher, một chuyên gia hỗ trợ cho GV lên kế hoạch dạy học STEAM theo quy trinh 5E cho trẻ mẫu giáo. Hãy soạn 1 kế hoạch dạy học STEAM theo quy trình 5E dành cho trẻ em mẫu giáo 4-5 tuổi, theo mẫu sau, ở các mục a), b) và c) trong mẫu, bạn hãy hỏi tôi và chờ đến khi tôi trả lời theo từng mục để làm tiếp, nếu không thì nhờ bạn giúp tôi thực hiện theo gợi ý của bạn.  Sau khi soạn xong, nhờ bạn ghi ra cho tôi, các kết quả của kế hoạch dạy học mà bạn đã làm, để trở thành 1 kế hoạch dạy học hoàn chỉnh. Mẫu kế hoạch dạy học như sau: a)     Tên chủ đề: b)    Mục tiêu dự án: c)     Thời gian thực hiện:   Kế hoạch dạy học chi tiết theo quy trình 5E: 1. Engage (Khơi gợi)    - Mục tiêu:    - Hoạt động:  2. Explore (Khám phá)    - Mục tiêu:    - Hoạt động: 3. Explain (Giải thích)    - Mục tiêu:    - Hoạt ...
Đọc thêm

Mô hình IRT 3PL

Hình ảnh
https://drive.google.com/file/d/19YQB_WOZsrdtPYuDLEYdZz2r0tgvG5tf/view?usp=sharing import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import minimize # Hàm logistic 3PL def logistic_3pl(theta, a, b, c):     return c + (1 - c) / (1 + np.exp(-a * (theta - b))) # Hàm likelihood để tối ưu hóa tham số câu hỏi def likelihood_3pl(params, theta, responses):     a, b, c = params     prob = logistic_3pl(theta, a, b, c)     return -np.sum(responses * np.log(prob) + (1 - responses) * np.log(1 - prob)) # Hàm tối ưu hóa tham số câu hỏi def estimate_item_params_3pl(responses, initial_params=(1, 0, 0.2)):     n_items = responses.shape[1]     item_params = []     for i in range(n_items):         result = minimize(             likelihood_3pl,             x0=initial_params,             args=(0, responses[:, i]),  # ...
Đọc thêm

Trang blog của Nguyễn Thế Dũng - ĐHSP Huế. Mời đọc.

Hình ảnh
Học máy theo cách tiếp cận thống kê và minh hoạ với Python Đây là tài liệu được lược dịch và chuyển soạn từ: https://www.statology.org/machine-learning-tutorials/ để bà con dễ học. ---------------------------------------  Bài 1. Sơ lược về học có giám sát và không giám sát Lĩnh vực học máy bao gồm rất nhiều thuật toán được sử dụng để khai phá dữ liệu.  Các thuật toán này có thể được phân loại thành một trong hai loại: 1. Thuật toán học có giám sát:  Liên quan đến việc xây dựng một mô hình để ước tính hoặc dự đoán kết quả đầu ra dựa trên một hoặc nhiều đầu vào. 2. Thuật toán học không giám sát:  Liên quan đến việc tìm kiếm cấu trúc và mối quan hệ từ các đầu vào.  Không có đầu ra "giám sát". Thuật toán học có giám sát Một  thuật toán  hhojc có giám sát được sử dụng khi chúng ta có một hoặc nhiều biến giải thích (X 1  , X 2  , X 3  , ..., X  p  ) và một  biến phản ứng  (Y) và chúng ta muốn tìm một số chức năng mô tả mối ...
Đọc thêm