DỮ LIỆU LỚN VÌ HỌC SINH NGHÈO
WASHINGTON, DC - Các quốc gia cần những người có kỹ năng và tài năng để tạo ra những cải cách làm cơ sở cho tăng trưởng kinh tế dài hạn. Điều này đúng trong những nền kinh tế đã phát triển cũng như đang phát triển. Nhưng điều đó sẽ không xảy ra nếu không đầu tư vào giáo dục và đào tạo. Nếu chúng ta muốn chấm dứt đói nghèo, giảm tỷ lệ thất nghiệp, và ngăn cản sự bất bình đẳng về kinh tế đang gia tăng, chúng ta phải tìm ra những cách thức mới, tốt hơn, và rẻ hơn để dạy học - và trên một quy mô rộng lớn.
Mục tiêu này có lẽ dường như vượt quá khả năng ngay cả những nước giàu có; nhưng việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu giáo dục một cách thông minh có thể làm nên một khác biệt lớn. Và, may mắn thay, chúng ta đang sống trong một thời đại mà công nghệ thông tin mang lại cho chúng ta những công cụ thích hợp để mở rộng sự tiếp cận với giáo dục chất lượng cao, có giá cả phải chăng. Dữ liệu lớn - những tập dữ liệu phức tạp, số lượng lớn mà các doanh nghiệp sử dụng để phân tích và dự đoán hành vi người tiêu dùng - có thể cung cấp cho giáo viên và các công ty một lượng thông tin chưa từng có về những mô hình học tập của học sinh, giúp đỡ các trường cá nhân hoá sự hướng dẫn theo những cách ngày càng tinh vi.
(Nhóm) Ngân hàng Thế giới (World Bank Group) và chi nhánh cho vay khu vực tư nhân của nó, Tổng công ty Tài chính Quốc tế (International Finance Corporation - IFC), đang cố gắng khai thác tiềm lực này để hỗ trợ cho các hệ thống giáo dục quốc dân. Một sáng kiến được khởi động gần đây, được gọi là Tiếp cận hệ thống vì Kết quả Giáo dục Tốt hơn (Systems Approach for Better Education Results - SABER), thu thập và chia sẻ những dữ liệu so sánh về các chính sách và các thể chế giáo dục từ những nước trên thế giới.
Trong khu vực tư nhân, khả năng thu thập thông tin về sự tương tác giáo viên-học sinh, và sự tương tác giữa học sinh với hệ thống học tập, có thể có một tác động sâu sắc. Ví dụ, ở Kenya, Học viện Quốc tế Bridge (Bridge International Academies) (mạng lưới giáo dục giá rẻ dành cho người nghèo – ND) đang sử dụng học tập thích ứng trên một quy mô lớn. Bridge là một khách hàng của IFC được ba doanh nhân Mỹ sáng lập, nó điều hành 259 trường mẫu giáo và tiểu học, với học phí trung bình 6 đô la hàng tháng. Đó là một phòng thí nghiệm học tập đồ sộ cho học sinh và những nhà giáo dục.
Bridge thử nghiệm những phương pháp khác nhau để dạy các kỹ năng và các khái niệm chuẩn bằng cách triển khai hai phiên bản của một bài học cùng một lúc trong một lượng lớn các lớp học. Các bài học được giáo viên trình bày theo các kế hoạch có kịch bản và được tiêu chuẩn hoá, thông qua máy tính bảng còn theo dõi được giáo viên dành thời gian bao lâu cho mỗi bài học. Kết quả kiểm tra được ghi lại trên máy tính bảng của giáo viên, với hơn 250.000 điểm đăng nhập mỗi 21 ngày. Từ những dữ liệu này, nhóm đánh giá của Bridge xác định bài học nào là có hiệu quả nhất và phân phối bài học đó cho phần còn lại của mạng lưới của Học viện.
Chúng ta biết rằng một loạt các vấn đề có thể khiến cho hiệu quả học tập của học sinh suy giảm – sức nóng của mùa hè như thiêu đốt trong những lớp học không có điều hòa không khí, những vấn đề ở nhà, hoặc giáo viên kém chất lượng, chỉ là một số mà thôi. Nhưng khi người ta tập hợp những kết quả lại trên một quy mô lớn thì các biến được làm phẳng ra, và những khác biệt quan trọng nổi lên. Đó là giá trị vĩ đại của dữ liệu lớn.
Một trường hợp khác là SABIS, nhà cung ứng giáo dục phổ thông (K-12) tại Hoa Kỳ, châu Âu, châu Á, Trung Đông và Bắc Phi. SABIS khai thác những tập dữ liệu rộng lớn để đảm bảo các tiêu chuẩn cao và nâng cao hiệu quả học tập cho hơn 63.000 học sinh. Việc theo dõi liên tục kết quả học tập của học sinh hàng năm sản sinh ra hơn 14 triệu điểm dữ liệu được sử dụng để phát triển việc giảng dạy, hoàn thành các mục tiêu học tập, và đảm bảo tính nhất quán trong toàn mạng lưới các trường học của Công ty tại 15 quốc gia.
Knewton, diễn đàn học tập thích ứng cá nhân hoá các khóa học kỹ thuật số (digital courses) sử dụng những phân tích dự báo, là một công ty khác đi đầu trong cuộc cách mạng dữ liệu. Với nội dung và hướng dẫn hoàn toàn phù hợp, ngay cả những lớp học không có những nguồn lực của trường tư cũng có thể cung cấp sự học tập theo cá nhân. Do đó, giáo viên dành thời gian của họ theo cách có thể có hiệu quả nhất - giải quyết các vấn đề cùng học sinh - thay cho việc cung cấp những bài học không được phân biệt hoá.
Những lợi ích này không tự nhiên đến mà không có rủi ro gì. Chúng ta chỉ mới bắt đầu vật lộn với câu hỏi làm sao để tiềm lực to lớn của dữ liệu lớn cho học tập có thể được khai thác trong khi vẫn bảo vệ được sự riêng tư của học sinh. Trong một số trường hợp, công nghệ thu thập dữ liệu đang đi nhanh hơn khả năng chúng ta quyết định nó cần được thu thập, lưu trữ và chia sẻ ra sao. Dù cho dữ liệu được thu nhận một cách chặt chẽ như thế nào, chúng ta vẫn có nhu cầu cấu trúc cấp phép rõ ràng cho việc sử dụng chúng. Nhiều nước đang phát triển không có quy định bảo mật dữ liệu riêng tư nào cả.
Jin-Yong Cai |
Những điểm tương tác giữa dữ liệu và giáo dục chứa đựng triển vọng về những sản phẩm giáo dục mới nhằm cải thiện việc học tập, với những lợi ích tiềm tàng lớn lao, đặc biệt đối với người nghèo. Để thu được những lợi ích đó - và để làm thế một cách có trách nhiệm - chúng ta phải đảm bảo rằng việc thu thập dữ liệu không quá mức và cũng không phải là không thích đáng, và rằng nó hỗ trợ cho việc học tập. Các chính phủ, khu vực tư nhân, và các tổ chức như (Nhóm) Ngân hàng Thế giới cần phải xây dựng các quy tắc về cách thức tập hợp, chia sẻ, và sử dụng những thông tin quan trọng về hiệu quả học tập của học sinh. Phụ huynh và học sinh xứng đáng được hưởng không ít hơn thế.
Jin-Yong Cai là Phó chủ tịch và Giám đốc điều hành của Tổng công ty Tài chính Quốc tế, một thành viên của (Nhóm) Ngân hàng Thế giới.
Phạm Văn Minh dịch
Nguồn: Big Data for Poor Students, Project Syndicate, APR 18, 2014