Mô hình trí tuệ nhân tạo hỗ trợ trong quản lý người học và sinh viên hiện nay

Chia sẻ: Liễu Yêu Yêu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

39
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Mô hình trí tuệ nhân tạo hỗ trợ trong quản lý người học và sinh viên hiện nay" giới thiệu về mô hình Trí tuệ nhân tạo với những đặc điểm, chức năng, nhiệm vụ; đặc biệt là vai trò của mô hình này trên lĩnh vực giáo dục và các hoạt động hành chính. Cụ thể hơn là, phương pháp nhận diện khuôn mặt giúp cho việc quản lý người học một cách hiệu quả nhất hiện nay. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Mô hình trí tuệ nhân tạo hỗ trợ trong quản lý người học và sinh viên hiện nay

MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HỖ TRỢ TRONG QUẢN LÝ NGƯỜI HỌC VÀ SINH VIÊN HIỆN NAY Lý Thị Mỹ Dung Trường Đại học Văn hóa Hà Nội Tóm tắt: Mục đích chủ yếu của hệ thống giáo dục đại học là để các cơ sở giáo dục đại học có thể hoạt động một cách có hiệu quả, đáp ứng tốt nhất yêu cầu xã hội, tạo nên thương hiệu, sự uy tín bền vững cho nhà trường. Vì vậy, để làm tốt công tác quản lý người học và sinh viên trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay với nhiều hình thức giảng dạy vừa dạy trực tuyến vừa trực tiếp, tác giả sẽ giới thiệu về mô hình Trí tuệ nhân tạo với những đặc điểm, chức năng, nhiệm vụ; đặc biệt là vai trò của mô hình này trên lĩnh vực giáo dục và các hoạt động hành chính. Cụ thể hơn là, phương pháp nhận diện khuôn mặt giúp cho việc quản lý người học một cách hiệu quả nhất hiện nay. Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, nhận diện khuôn mặt, quản lý người học 1. Giới thiệu mô hình: Trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) là phần mềm được xây dựng dựa trên nền tảng trí thông minh nhân tạo (AI)1. Đây là phần mềm tìm kiếm thế hệ mới, phản hồi câu trả lời ngắn gọn, trực tiếp vào câu hỏi của người sử dụng. Với dữ liệu là kho tri thức khổng lồ được các hãng công nghệ nổi tiếng hiện nay như Google Assistant, Siri của Apple, Bixby của Samsung... tích hợp sâu vào trong hệ điều hành với mục đích chính là hỗ trợ người dùng thực hiện các thao tác, phân tích và quyết định một cách dễ dàng hơn. Về bản chất, các loại trí tuệ nhân tạo đều hướng đến mục tiêu chính là cố vấn thông minh cho người dùng, đa số các thao tác diễn ra đều được lập trình theo tác vụ. Với mục tiêu phục vụ con người ngày càng tốt hơn, nhanh hơn, chính xác hơn, hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện rất nhiều việc như: gửi thông tin cập nhật về các chủ đề mà bạn quan tâm mà không cần bạn tìm kiếm chúng (ví dụ: luật và quy định mới được Chính phủ triển khai nếu áp dụng cho hệ thống hành chính, sự nghiệp, giáo dục); báo cáo thời tiết; thêm các sự kiện và các cuộc họp vào lịch của một nhóm hoặc từng thành viên riêng biệt; đặt báo thức và nhắc nhở để mọi thứ diễn ra theo đúng lịch trình; trả lời câu hỏi chung bằng giọng nói (thay vì mở liên kết để bạn tìm kiếm câu trả lời); tạo và điền vào danh sách việc cần làm; thực hiện dịch thuật thời gian thực; ngay lập tức cập nhật cho bạn về lưu lượng trên tuyến đường của bạn (đặc biệt hữu ích cho các hoạt động hậu cần); theo dõi hàng tồn kho trong kho và tự động điền vào danh sách mua sắm với các mặt hàng sẽ được đưa ra ngoài; điều khiển các thiết bị khác từ ánh sáng đến máy tính cá nhân; đọc email và các tài liệu khác thành tiếng thay vì bạn đọc chúng; ghi lại lời nói chính tả và chuyển nó thành văn bản thay vì bạn gõ thủ công; tìm các doanh nghiệp địa 1 Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) 153
phương và nhà thầu cho nhu cầu hiện tại của bạn; quản lý chấm công, điểm danh qua nhận diện khuôn mặt (kể cả đeo khẩu trang),... Do đó, chúng ta có thể khẳng định rằng chức năng và nhiệm vụ phổ biến nhất của trí tuệ nhân tạo bao gồm: 1. Phân tích quản lý sắp xếp lịch biểu/kế hoạch; 2. Sắp xếp lịch trình; 3. Tổ chức dữ liệu, giám sát email, quản lý nhân sự, quản lý người học; 4. Quản lý cuộc gọi, quản lý truyền thông xã hội; 5. Phân tích và quản lý số liệu tài chính - kế toán; 6. Khảo sát, phân tích lấy ý kiến khách hàng tiềm năng và quan hệ đối tác; 7. Phân tích, quản lý chăm sóc dịch vụ khách hàng; 8. Hỗ trợ phân tích, ra quyết định chuyên môn… Theo đó, các công nghệ đi kèm với trí tuệ nhân tạo bao gồm: Machine Learning (Học máy - một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo), Natural Language Processing (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và Speech Recognition (nhận dạng lời thoại), tích hợp với những thiết bị camera, loa thông minh. Hiện nay, trí tuệ nhân tạo khá phổ biến trên thế giới và đã được thực hiện trong một số lĩnh vực khác nhau như: hành chính, văn phòng (ở các cơ quan nhà nước, văn phòng công ty); giáo dục (ở các trường học), y tế, chăm sóc sức khỏe (chủ yếu ở các bệnh viện), du lịch, ngân hàng, hàng không, truy tìm tội phạm, bảo vệ, an ninh và nông nghiệp... Ở lĩnh vực hành chính, văn phòng: Với vai trò là một trợ lý, phần mềm sẽ hỗ trợ các cơ quan, tổ chức hành chính trong việc: tổ chức và lưu giữ hồ sơ lao động; thường xuyên cập nhật cơ sở dữ liệu nội bộ của cơ quan, doanh nghiệp (chẳng hạn như: nhân viên nghỉ ốm, nghỉ thai sản, nghỉ phép năm...); lập, quản lý và lưu giữ giấy tờ về các chính sách và thủ tục nhân sự; liên kết với các đối tác bên ngoài như công ty bảo hiểm, bệnh viện đóng bảo hiểm y tế cho nhân viên và đảm bảo tuân thủ đúng quy định của pháp luật; trả lời thắc mắc của nhân viên về các vấn đề liên quan đến nhân sự; hỗ trợ phòng kế toán bằng việc cung cấp các thông tin nhân sự có liên quan (ví dụ: số ngày nghỉ phép, ngày nghỉ ốm và số ngày làm việc); phân tích, lên kế hoạch nghỉ mát cho nhân viên công ty, sắp xếp chỗ ở cho nhân viên và lãnh đạo đi công tác, xử lý các loại chi phí liên quan; tham gia vào các dự án của phòng nhân sự (chẳng hạn như hỗ trợ tổ chức sự kiện ngày hội việc làm). Cũng giống như hệ thống hành chính, văn phòng trí tuệ nhân tạo sẽ tự động Chatbot2 có thể giúp người dân đặt lịch, sắp xếp cuộc hẹn, thông báo mới về nghị định, luật, tới họ một cách nhanh chóng chỉ với một vài thao tác đơn giản. Ở lĩnh vực giáo dục: Ứng dụng hữu ích nhất của Chatbot trong mảng giáo dục là phục vụ như một phương tiện học tập hiện đại. Chatbot có thể được thiết kế thành một kịch bản Hỏi 2 Chatbot là phần mềm tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên qua hình thức âm thanh hoặc tin nhắn. 154
- Đáp học tập, với các phản hồi được xây dựng từ hệ thống bài giảng. Với từng học sinh có các nhu cầu khác nhau, Chatbot có thể chủ động cung cấp các tài liệu học tập, chủ đề thông qua tin nhắn văn bản, hình ảnh, video, tệp tài liệu,… giúp cho việc dự đoán số hồ sơ ảo khi tuyển sinh. Chatbot giáo dục có thể hoạt động như một người trợ giảng tâm huyết cá nhân hóa cho từng người học, hỗ trợ giáo viên phản hồi bạn học những tác vụ thường ngày. Chatbot có thể được thiết kế với kịch bản các chuỗi câu hỏi thường gặp của người học như: kế hoạch giảng dạy, lịch học, lịch thi, các mốc thời hạn kết thúc khi nộp bài. Chatbot có thể theo dõi tiến trình học và tự học của học sinh; có thể đưa nhận xét, phản hồi riêng cho từng học sinh; có thể đưa ra các gợi ý môn học, tài liệu học được cá nhân hóa cho từng học sinh. Hiện nay, rất nhiều công ty công nghệ trên thế giới đang cố gắng phát triển các giải pháp thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nắm bắt xu thế công nghệ tiên tiến cũng như nhận thức được bối cảnh phức tạp của dịch Covid-19, giải pháp quản lý người học theo phương pháp nhận diện khuôn mặt, sử dụng các kỹ thuật tiên tiến của trí tuệ nhân tạo với độ chính xác lên đến 98% trong chưa đầy 1 giây. Sau mỗi lần đi qua, trí tuệ nhân tạo sẽ lại có thêm dữ liệu về khuôn mặt để phân tích và khiến độ nhận diện càng nhanh, càng chính xác hơn. Nhờ đó, trí tuệ nhân tạo giúp tăng cường thêm tính năng nhận dạng được khuôn mặt khi đeo khẩu trang, đảm bảo an toàn nơi làm việc với vai trò là một camera an ninh cảnh báo xâm nhập lạ, tình huống nguy hiểm… Mang đến một mô hình quản lý học viên, sinh viên trong quá trình học tập bằng hình thức trực tuyến hoặc trực tiếp và có thể tích hợp thêm nhiều tính năng dựa trên trí tuệ nhân tạo khác như: chấm công thông minh, nhận diện biển số xe ParkingXpress, quản lý xe buýt trường học BusEye,… 2. Quy trình của hệ thống nhận dạng khuôn mặt Hình 1: Quy trình của hệ thống nhận dạng khuôn mặt Áp dụng các kỹ thuật học máy (machine learning) vào các giải pháp bảo mật sinh trắc học (biometric security) là một trong những xu hướng AI mới nở rộ. Đây là cách phát triển hệ thống nhận dạng sinh trắc học dựa trên nhận dạng khuôn mặt bằng thư viện OpenCV, DLib và phát trực tuyến thời gian thực qua camera ghi hình. 155
Để hệ thống hoạt động, chúng ta cần thực hiện ba bước. Đầu tiên, nó phải phát hiện được khuôn mặt. Sau đó, nó phải nhận ra khuôn mặt đó là ai gần như ngay lập tức. Cuối cùng, phải thực hiện được bất kỳ hành động nào được yêu cầu, chẳng hạn như cấp phép truy cập cho những người được phép. • Phương pháp nhận diện khuôn mặt của Violas và John Phát hiện mặt người là bài toán cơ bản được xây dựng từ nhiều năm nay, có nhiều phương pháp được đưa ra như sử dụng template matching, neuron network… Cho tới nay, bài toán nhận diện khuôn mặt hầu như được giải quyết dựa trên phương pháp sử dụng các đặc trưng Haar-Like. Phương pháp này được cho là đơn giản và kết quả phát hiện là tương đối cao, lên tới 98%, các hãng sản xuất máy ảnh như Canon, Samsung… cũng đã tích hợp nó vào trong các sản phẩm của họ. • Các đặc trưng Haar-Like Các đặc trưng Haar-Like là những hình chữ nhật được phân thành các vùng khác nhau như hình: Hình 2: Các đặc trưng Haar-Like Đặc trưng do Viola và Jones công bố gồm 4 đặc trưng cơ bản để xác định khuôn mặt người. Mỗi đặc trưng Haar-Like là sự kết hợp của hai hay ba hình chữ nhật trắng hay đen như trong hình sau: Để sử dụng các đặc trưng này vào việc xác định khuôn mặt người, 4 đặc trưng Haar-Like cơ bản được mở rộng ra và được chia làm 3 tập đặc trưng như sau: ✓ Đặc trưng cạnh (edge feature) 156
✓ Đặc trưng đường (line feature) ✓ Đặc trưng xung quanh tâm (center-surround features) Sử dụng các đặc trưng trên, ta có thể tính được các giá trị của đặc trưng Haar-Like là sự chênh lệch giữa tổng của các pixel của vùng đen và vùng trắng như trong công thức sau: Viola và Joines đưa ra một khái niệm gọi là Integral Image, là một mảng 2 chiều với kích thước bằng với kích thước của ảnh cần tính đặc trưng Haar-Like, với mỗi phần tử của mảng này được tính bằng cách tính tổng của điểm ảnh phía trên (dòng-1) và bên trái (cột-1) của nó. Công thức tính Intergral Image Sau khi tính được Integral Image, việc tính tổng các giá trị mức xám của một vùng bất kỳ nào đó trên ảnh thực hiện rất đơn giản theo cách sau: Giả sử, ta cần tính tổng giá trị mức xám của vùng D như hình dưới, ta có thể tính được như sau: D = A + B + C + D - (A + B) - (A + C) + A Với A + B + C + D chính là giá trị tại điểm P4 trên Integral Image, tương tự như vậy, A + B là giá trị tại điểm P2, A + C là giá trị tại điểm P3, và A là giá trị tại điểm P1. Vậy, ta có thể viết lại biểu thức tính D ở trên như sau: 157
Nhận dạng khuôn mặt thường được coi là một tập hợp các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như: phát hiện khuôn mặt trong ảnh hoặc khuôn mặt trong luồng video, xác định giới tính và tuổi, tìm đúng người trong số nhiều hình ảnh khuôn mặt hoặc xác minh rằng hai hình ảnh là của cùng một người. Để giải quyết những vấn đề này, các ký hiệu mô tả khuôn mặt đặc biệt hoặc các véc-tơ ký hiệu cần thiết để nhận dạng và xác minh khuôn mặt sẽ được trích xuất từ các bức ảnh. Trong trường hợp này, nhiệm vụ nhận dạng được giảm xuống thành việc tìm véc- tơ đặc điểm gần nhất và việc xác minh có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một ngưỡng đơn giản khoảng cách giữa các véc-tơ. Bằng cách kết hợp hai hành động này, hệ thống có thể nhận dạng một người nào đó trong số các hình ảnh khuôn mặt được đưa ra, hoặc đưa quyết định người đó có nằm trong số các hình ảnh được phân tích kia không. Quy trình này được gọi là nhận dạng trong tập hợp mở. Như vậy, tùy thuộc vào nhu cầu của mỗi trường học, cơ quan, doanh nghiệp, trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động như một trợ lý điều hành, trợ lý hành chính hoặc trợ lý cá nhân, có nhiệm vụ hỗ trợ quản lý: nhân sự, người học, lịch thi, email, trả lời điện thoại... Phạm vi công việc của trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi tùy theo các ngành từ giáo dục, tiếp thị, đến thiết kế web, kế toán, hành chính văn phòng và các dịch vụ hành chính công khác. 3. Một số giải pháp Chuyển đổi số để hướng tới nền kinh tế số, xã hội số là một chủ trương lớn của Đảng và Nhà nước ta cần được tập trung triển khai trong thời gian tới. Do đó, để có thể phát huy hiệu quả của mô hình trí tuệ nhân tạo trong mỗi trường giáo dục đại học, chúng ta cần tập trung thực hiện các giải pháp sau đây: Một là, để hoàn thành mục tiêu hướng tới sự phát triển của các cơ sở giáo dục đại học một cách hiệu lực, hiệu quả; nâng cao năng lực cạnh tranh, tạo thế mạnh cho các trường, chúng ta cần tiếp tục nâng cao nhận thức của đội ngũ cán bộ lãnh đạo, công chức về vai trò và xu thế phát triển tất yếu của mô hình Trí tuệ nhân tạo ứng dụng rộng rãi trong trường học. Xác định việc thay đổi thói quen sử dụng văn bản giấy tờ như hiện nay là cần thiết và việc đưa trí tuệ nhân tạo xuất hiện trong từng lĩnh vực chuyên môn sẽ là lời giải giúp cán bộ, giảng viên tiếp cận nhanh chóng dễ dàng. Hai là, lợi thế lớn của việc dùng trí tuệ nhân tạo là các trường, cơ quan, doanh nghiệp có thể lựa chọn và trả tiền cho các dịch vụ cụ thể mà họ cần. Đối với khu vực tư, mức độ linh hoạt này có thể tiết kiệm cho chủ doanh nghiệp hàng triệu đô-la mỗi năm, đồng thời mang lại cho họ cơ hội mở rộng hợp đồng khi doanh nghiệp của họ phát triển và yêu cầu nhiều dịch vụ hơn. Trong thời đại công nghệ số ngày nay, trí tuệ nhân tạo là một người bạn đồng hành gần như không thể thiếu đối với mỗi cán bộ, giảng viên, sẽ cho phép mở rộng quy mô hoạt động và ít rủi ro hơn. 158
Ba là, các trường phải có được hệ thống hạ tầng kỹ thuật đảm bảo. Để an toàn và bảo mật những thông tin liên quan đến cơ quan và cá nhân khi sử dụng trí tuệ nhân tạo, ta cần quan tâm đến hai thành phần công nghệ quan trọng, đó là: Mạng lưới an toàn: cần có công nghệ bảo vệ mạng lưới khỏi bị nghe trộm và sửa đổi thông tin được truyền tải, để tránh khỏi việc bị đánh cắp thông tin (vì thế, người dùng cần phải cài đặt chương trình bảo mật an toàn); Sự thẩm định điện tử: phải có một hệ thống thẩm định mô hình trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy cho các trường, các cơ quan, cá nhân, doanh nghiệp. Chúng ta cần: (i) có chính sách ưu tiên, tập trung nguồn lực đầu tư cho xây dựng hạ tầng số; (ii) có cơ chế đặc thù, khả thi để huy động, quản lý và sử dụng nguồn lực trong và ngoài nước, xã hội hóa đầu tư cho ứng dụng phát triển công nghệ thông tin xây dựng số hóa trong các trường đại học; (iii) tăng cường hợp tác với các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới để nghiên cứu, phát triển, chuyển giao công nghệ xây dựng hạ tầng công nghệ thông tin, hạ tầng số, nền tảng số, ngăn ngừa tội phạm, bảo vệ các sự kiện quan trọng; (iv) tăng cường lắp đặt thêm hệ thống nhận diện khuôn mặt giúp cho nhà quản lý có thể chủ động hơn trong việc kiểm soát, hệ thống sẽ nhận diện khuôn mặt một cách kín đáo, bằng cách chụp ảnh khuôn mặt của những ai bước vào một khu vực được xác định từ camera giám sát, nhận dạng khuôn mặt hiện đang được sử dụng để xác định danh tính, có thể cảnh báo khi bị tội phạm xâm nhập. Hệ thống giám sát nhận diện khuôn mặt có thể nhận dạng ngay lập tức khi sinh viên bị trục xuất, những người nguy hiểm, những người buôn bán ma túy hoặc các cá nhân khác đe dọa đến sự an toàn trường học ra, vào sân trường. Bằng cách cảnh báo đến các nhân viên bảo vệ trường học ngay tại thời điểm đó, nhận diện khuôn mặt giúp làm giảm nguy cơ các hành vi bạo lực. Ngoài việc giúp trường học an toàn hơn, nhận diện khuôn mặt có khả năng theo dõi sự tham dự của sinh viên khi ra vào lớp, tránh được tình trạng học hộ, thi hộ đã từng xảy ra như hiện nay. Bốn là, để có thể “điều khiển” được trợ lý của mình, đội ngũ cán bộ, giảng viên phải có năng lực cao, có trình độ chuyên môn giỏi, sử dụng thuần thục máy tính và am hiểu về quy trình sử dụng các phần mềm ứng dụng, để cập nhật thông tin nhanh và chính xác. Trong tình hình hiện nay, với sự phát triển không ngừng của công nghệ, hệ thống giáo dục đang dần chuyển mình để đáp ứng nhu cầu thực của xã hội trước tình hình phát triển như vũ bão của ngành công nghiệp 4.0. Đồng thời, cùng với đại dịch Covid-19 hoành hành khắp mọi nơi trên toàn cầu, việc chuyển đổi số thúc đẩy hoàn thành xây dựng và phát triển hệ thống giáo dục, góp phần đổi mới phương thức làm việc, nâng cao năng suất, hiệu quả hoạt động của cơ sở giáo dục đại học có đủ năng lực vận hành nền kinh tế số, xã hội số đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội, quốc phòng, an ninh và hội nhập quốc tế. Các cơ sở giáo dục cần đầu tư xây dựng hạ tầng công nghệ thông tin, để việc ứng dụng công nghệ thông tin trong hoạt động của các cơ quan nhà nước, các cơ sở giáo dục, đặc biệt là các trường đại học phát triển ngày càng vững mạnh. 159
Tài liệu tham khảo 1. https://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/voice_ip_comm/cust_contact/contact_center /pcce/pcce_12_5_1/design/guide/pcce_b_soldg-for-packaged-cce-12_5.pdf (Section - CVA Call Flows and Architecture). 2. Hoy MB. (2018), Alexa, siri, cortana, and more: An introduction to voice assistants. Med Ref Serv Q, 2018; 37:81-8. 3. Available from: https://www.ovum.informa.com/resources/product-content/virtual- digital-assistants-to-overtake-world-population-by-2021. [Last accessed on 2022 July 1]. 4. Available from: https://www.theoneoff.com/journal/the-rise-of-vui. [Last accessed on 2022 July 2]. 5. Available from: https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2018/12/23/yes- chatbots-and-virtual-assistants-are-different/#47b137b66d7d. [Last accessed on 2022 July 2] 160