Google ứng dụng giao diện tạo sinh giúp giáo viên thiết kế bài giảng tương tác

Các công cụ giáo dục kỹ thuật số đã thay đổi cách học sinh trên khắp thế giới tiếp cận thông tin, từ sách giáo khoa trực tuyến đến các thư viện video. Tuy nhiên, bất chấp những bước tiến vượt bậc về công nghệ và khả năng tiếp cận, việc học tập kỹ thuật số thường mang lại cảm giác thụ động. Các hình thức thực hành tương tác, hấp dẫn và đa phương thức có thể khuyến khích học sinh tự suy nghĩ và tìm ra lời giải vốn có tiềm năng học tập rất lớn nhưng phần lớn vẫn nằm ngoài tầm với. Chúng tốn kém để tạo ra, số lượng hạn chế và thường đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn từ phía giáo viên. Chúng tôi muốn tìm hiểu xem liệu AI có thể giúp thu hẹp khoảng cách này hay không.

Hôm nay, chúng tôi chia sẻ nghiên cứu mới nhất của mình nhằm đẩy mạnh các giới hạn của việc học tập tương tác. Thử nghiệm nghiên cứu mới của chúng tôi cho phép các nhà giáo dục tạo ra các mô phỏng giáo dục tùy chỉnh, tương tác và có hướng dẫn. Những công cụ học tập tương tác này được thiết kế riêng theo mục tiêu và chương trình giảng dạy của giáo viên, đồng thời được tạo ra một cách linh hoạt, tận dụng ứng dụng mới của giao diện người dùng tạo sinh (GenUI) mà chúng tôi đã tối ưu hóa cho việc học tập.

Sau khi nhận được phản hồi tích cực ban đầu từ nhóm người dùng thử đáng tin cậy, chúng tôi cũng đang phát hành một thư viện mẫu gồm hơn 30 công cụ học tập tương tác bằng tiếng Anh cho các môn STEM bao gồm vật lý, hóa học, sinh học và toán học, tập trung vào cấp trung học cơ sở và trung học phổ thông. Tất cả các công cụ này đều do AI tạo ra và được giáo viên kiểm duyệt. Các trường học sử dụng Google Workspace for Education có thể đăng ký để đóng góp phản hồi nhằm cải thiện các công cụ học tập tương tác thông qua Chương trình Thử nghiệm Google for Education (Google for Education Pilot Program). Chương trình thí điểm này là một bước đi sớm hướng tới việc phát triển thêm nhiều công cụ học tập tương tác phục vụ công chúng.

Lập luận cho việc học tập chủ động

Học tập không phải là một môn thể thao dành cho khán giả. Từ công trình của John Dewey, một nhà lý thuyết giáo dục nền tảng, người đã lập luận từ năm 1916 rằng chúng ta nên “giao cho học sinh việc gì đó để làm”, đến Jean Piaget, nhà tâm lý học có ảnh hưởng với công trình tiên phong cho thấy cách người học xây dựng kiến thức, đã có bằng chứng rõ ràng rằng học sinh học tốt hơn thông qua sự tham gia chủ động. Nghiên cứu nhận thức hiện đại, chẳng hạn như khung ICAP, khẳng định rằng các hành vi tương tác mang lại sự xây dựng lược đồ sâu sắc hơn và khả năng ghi nhớ lâu dài hơn so với việc nghe hoặc đọc thụ động. Tóm lại, học sinh học bằng cách thực hành. Khi học sinh chủ động thử nghiệm, kiểm tra giả thuyết và giải quyết vấn đề, các em xây dựng được một mô hình tư duy hoàn thiện hơn nhiều.

Học tập chủ động là một trong những nguyên tắc khoa học giáo dục then chốt mà chúng tôi tối ưu hóa trong nghiên cứu của mình. Đây là nền tảng của LearnLM, dòng mô hình AI tạo sinh của Google được tinh chỉnh cho giáo dục ra mắt vào năm 2024, và đã được khám phá trong thử nghiệm nghiên cứu "Learn Your Way" năm 2025, vốn tái hình dung sách giáo khoa cổ điển bằng AI tạo sinh. Dựa trên nghiên cứu trước đó, chúng tôi bắt đầu khám phá cách các tiến bộ mới nhất trong mô hình tạo sinh có thể được sử dụng để chuyển đổi nội dung hơn nữa, giúp giáo viên tạo ra trải nghiệm học tập kỹ thuật số chủ động và hấp dẫn hơn nhiều.

Thích ứng giao diện tạo sinh (Generative UI) cho giáo dục

Để hiện thực hóa điều này, chúng tôi đã chuyển sang sử dụng giao diện tạo sinh (Generative UI), một lĩnh vực nghiên cứu tích cực, nơi các mô hình AI tự động xây dựng giao diện người dùng thay vì yêu cầu các giao diện đó phải được lập trình từ trước.

Chúng tôi đã khám phá cách tối ưu hóa các giao diện tạo sinh cho các hành trình giáo dục chuyên sâu thay vì các tương tác nhanh. Bằng cách sử dụng thiết kế hướng dẫn được chỉ dẫn cẩn thận và các rào cản sư phạm, chúng tôi muốn trao quyền cho giáo viên tự tạo ra môi trường tương tác của riêng họ — phù hợp với chương trình giảng dạy và thích ứng với các đầu vào theo ngữ cảnh của họ.

Thiết kế hướng dẫn

Trước tiên, chúng tôi tìm cách xác định thế nào là trải nghiệm học tập tương tác tốt. Chúng tôi dựa trên khoa học giáo dục đã được thiết lập để xác định một số nguyên tắc sư phạm then chốt, phù hợp với những nguyên tắc đằng sau sự phát triển của LearnLM:

Những nguyên tắc này trở nên sống động trong thiết kế học tập dựa trên trò chơi của chúng tôi. Để khuyến khích động lực, mỗi công cụ học tập tương tác có một loạt các thử thách tăng dần độ khó, dựa trên các mục tiêu học tập (ví dụ: trong ví dụ về khoa học trái đất nêu trên, cấp độ đầu tiên tập trung vào nhiệt độ, trước khi chuyển sang các thử thách khó hơn về sự nóng lên nhanh chóng và bão). Điều này được kết hợp với một bộ gợi ý, hướng dẫn và phản hồi có giàn giáo (ví dụ: hướng dẫn người học đến công thức liên quan hoặc giải thích một thuật ngữ cụ thể) để cung cấp cho mỗi người học sự hỗ trợ cần thiết để hoàn thành từng cấp độ.

Chúng tôi xác định các yêu cầu tạo sinh bao gồm:

Tạo sinh lặp lại với các rào cản sư phạm

Để đảm bảo kiểm soát chất lượng, chúng tôi đã xây dựng các vòng lặp tự sửa lỗi vào quy trình tạo sinh — nghĩa là đây là một quy trình lặp đi lặp lại, được thúc đẩy bởi một số rào cản sư phạm. Mặc dù điều này làm tăng thời gian cần thiết để tạo ra các công cụ học tập tương tác cuối cùng, nhưng vòng lặp củng cố mạnh mẽ đảm bảo sự tuân thủ chặt chẽ hơn các tiêu chí chất lượng. Các tiêu chí này bao gồm sư phạm (ví dụ: các cấp độ có bao quát đúng mục tiêu học tập và độ khó có tăng dần không?), cơ chế (ví dụ: các nút có hoạt động không? Cấp độ này có thể giải được không?), và các khía cạnh hình ảnh (ví dụ: có các đối tượng thừa trên giao diện gây mất tập trung không?). Trong các vòng lặp tự sửa lỗi, có các quy trình tự đánh giá mang tính chất tác nhân (ví dụ: đánh giá khả năng giải quyết sẽ mở một phiên bản Chrome và tương tác với mô phỏng như thể đó là một người dùng). Mục tiêu không chỉ là kiểm tra tính hợp lệ của một giải pháp cụ thể mà còn thử các hành động đối nghịch như đưa các núm điều khiển đến giá trị cực đoan. Vòng lặp tự sửa lỗi lặp lại cho đến khi kết quả được tạo ra đáp ứng tất cả các tiêu chí yêu cầu.

Do AI tạo ra, được giáo viên kiểm duyệt

Trong suốt nghiên cứu của chúng tôi, một nguyên tắc chỉ đạo cốt lõi là công nghệ phải phục vụ các nhà giáo dục và mục tiêu của họ. Giáo viên là trung tâm của bất kỳ lớp học nào và là người hiểu rõ nhất không chỉ mô phỏng dựa trên AI nào sẽ thu hút học sinh của họ, mà còn là khi nào và ở đâu chúng phù hợp với chương trình giảng dạy. Tất cả các công cụ học tập tương tác được phát hành trong thư viện và có sẵn ngày hôm nay đều được giáo viên kiểm duyệt và phê duyệt. Chúng bao gồm các chủ đề từ chương trình học của trường như Định luật Kepler về chuyển động hành tinh, Trực quan hóa dữ liệu và Chuyển động ném.

Ngoài ra, một bộ sưu tập các công cụ học tập tương tác đã được các giáo viên STEM tại Vương quốc Anh đánh giá. Kết quả cho thấy xếp hạng tổng thể là tốt hoặc xuất sắc, trong đó vật lý và hóa học là những môn dễ tạo mô phỏng nhất. Thông tin chi tiết và kết quả đầy đủ có sẵn trong báo cáo kỹ thuật của chúng tôi.

Chúng tôi cũng đã thực hiện một nghiên cứu ban đầu với 12 giáo viên tại Mỹ. Mỗi giáo viên này yêu cầu ba công cụ tương tác tùy chỉnh khác nhau, được tạo ra cho nhu cầu lớp học cụ thể của họ. Phản hồi rất tích cực với điểm đánh giá trung bình của giáo viên là 8/10 về chất lượng của các công cụ tương tác. Các giáo viên nhấn mạnh cách tạo sinh động giải quyết một thách thức lâu dài trong lớp học: sự bất lực trong việc phân hóa hướng dẫn bằng cách sử dụng các mô phỏng tĩnh, có sẵn. Như một giáo viên khoa học trung học phổ thông đã giải thích: "Nếu tôi đang dạy và tôi có thể nhập nội dung này vào [cho bất kỳ chủ đề chương trình giảng dạy nào] và sau đó một mô phỏng sẽ [được tạo ra], điều đó thật tuyệt vời... Tôi chưa bao giờ có thể phân hóa bất kỳ mô phỏng nào vì bạn chỉ nhận được những gì có sẵn".

Các nhà giáo dục cũng lưu ý các yếu tố thiết kế được tạo ra phù hợp chặt chẽ với mục tiêu giảng dạy của họ như thế nào: "Đó là lý do tại sao việc thực sự chế tạo và xây dựng một thứ gì đó hoàn toàn phù hợp với mục tiêu giảng dạy và mục tiêu học tập lại thú vị đến vậy" (giáo viên khoa học trung học cơ sở). Họ cũng ca ngợi phần giàn giáo hỗ trợ học sinh được tích hợp sẵn, lưu ý rằng các gợi ý theo tầng và các lời giải mẫu mô phỏng kiểu hướng dẫn từng bước mà họ cung cấp khi hỗ trợ học sinh cá nhân, và các cấp độ tiến triển tương ứng tốt với đánh giá xác thực và các câu hỏi thực hành.

Các bước tiếp theo của chúng tôi với giáo viên

Khi chúng tôi mở rộng thư viện, vẫn còn nhiều điều cần học hỏi và cải thiện, và chúng tôi sẽ thực hiện điều đó với sự cộng tác của các giáo viên đứng lớp.

Với sự cộng tác của Google for Education, chúng tôi sẽ thí điểm các công cụ học tập tương tác tại các trường học và lớp học trên khắp thế giới. Các trường học có thể đăng ký tham gia một chương trình thí điểm sắp tới thông qua Chương trình Thử nghiệm Google for Education, mang đến cho giáo viên của họ cơ hội yêu cầu các mô phỏng cho bất kỳ khái niệm STEM tùy chỉnh nào phù hợp với chương trình giảng dạy, mục tiêu học tập và cấp lớp của họ. Các công cụ học tập tương tác mới được tạo sẽ được gửi đến giáo viên đã yêu cầu để xem xét. Chỉ sau khi giáo viên xác nhận và phê duyệt, các công cụ học tập tương tác mới mới có thể được thêm vào thư viện của chúng tôi và có sẵn cho công chúng sử dụng.

Ngoài ra, chúng tôi sẽ tiến hành nghiên cứu UX và các nghiên cứu thực địa để đánh giá kết quả học tập và sự tham gia của học sinh khi sử dụng các công cụ học tập tương tác trong lớp học.

Bằng cách tối ưu hóa các công nghệ tạo sinh cho việc học tập, chúng tôi tiến gần hơn đến một tương lai nơi việc thực hành học tập trở nên chủ động, hiệu quả và phù hợp hơn cho mọi thời điểm. Chúng tôi cảm ơn các giáo viên vì sự hợp tác của họ trong nghiên cứu đang diễn ra này và mong muốn xây dựng các công cụ học tập tương tác có thể mang lại lợi ích cho học sinh trên toàn thế giới.

Lời cảm ơn

Gửi lời cảm ơn đến tất cả những người đã đóng góp cho công trình này: Alex Moy, Alisa Kovshov, Anisha Choudhury, Anna Iurchenko, Ayça Cakmakli, Ayelet Shasha Evron, Brit Mennuti, Diana Akrong, Femi Olanubi, Ian Li, Ido Lerer, Julia Wilkowski, Lidan Hackmon, Michal Gordon, Nir Kerem, Preeti Singh, Rena Levitt, Rotem Yulzary, Sarah Smith, Shlomi Ben Shimon, Sophie Allweis, Tracey Lee-Joe, Tzvika Stein, Yaniv Carmel, Yishay Mor và Yuri Lev. Đặc biệt cảm ơn các nhà lãnh đạo điều hành của chúng tôi: Niv Efron, Avinatan Hassidim, Maureen Heymans, Amy Keeling, Katherine Chou, Ronit Levavi Morad, Yossi Matias, Chris Phillips và Ben Gomes.