Generative Textbooks
July 5, 2023 by opencontent
Theo: https://opencontent.org/blog/archives/7238
Bài được đưa lên Internet ngày: 05/07/2023
Tôi đã giới hạn bản thân trong một giờ viết bài đăng này, vì vậy nó giống một tập hợp các suy nghĩ hơn là một câu chuyện mạch lạc. Tôi hy vọng tôi sẽ có nhiều điều để nói hơn về chủ đề này trong tương lai. Hiện tại, tôi chỉ muốn đưa những khởi đầu của ý tưởng này ra thế giới, cùng với một số hàm ý ban đầu.
Kể từ khi ChatGPT trở nên phổ biến như vũ bão, tôi liên tục ngạc nhiên trước những cách sáng tạo mà mọi người đã tưởng tượng ra để sử dụng AI tạo sinh. Trong nhiều tháng nay, tôi cảm thấy như mỗi tuần tôi lại đọc về một số cách mới mà AI tạo sinh đang được sử dụng khiến tôi hoàn toàn kinh ngạc. Ví dụ, con trai tôi, người đang học về an ninh mạng, gần đây đã nhắc nhở tôi về ChatGPT theo những dòng này: 'Bạn là người quản lý tuyển dụng cho vị trí an ninh mạng tại một công ty lớn. Hãy tiến hành một cuộc phỏng vấn thử với tôi, hỏi tôi mười câu hỏi khái niệm. Sau khi tôi trả lời tất cả các câu hỏi, hãy phản hồi về câu trả lời của tôi. Sau đó, hãy hỏi tôi mười câu hỏi kỹ thuật. Sau khi tôi trả lời tất cả các câu hỏi, hãy phản hồi về câu trả lời của tôi một lần nữa.' Con trai tôi nói với tôi rằng bài tập này vô cùng hữu ích và cháu dự định sẽ làm thêm nhiều lần nữa trước khi có một cuộc phỏng vấn "thực sự".
Theo định nghĩa, sự thiếu trí tưởng tượng của chúng ta là giới hạn duy nhất đối với khả năng sử dụng các công cụ này theo những cách mới lạ.
Tôi tiếp tục cố gắng tưởng tượng ra những cách AI tạo sinh có thể tác động đến việc dạy và học, bao gồm cả tài liệu học tập như sách giáo khoa. Đầu tuần này, tôi bắt đầu tự hỏi – nếu trong tương lai, các nhà giáo dục không viết sách giáo khoa thì sao? Nếu thay vào đó, chúng ta chỉ viết các bộ sưu tập có cấu trúc gồm các câu hỏi được thiết kế tinh xảo thì sao? Thay vì đọc một cuốn sách giáo khoa tĩnh theo cách tuyến tính, người học sẽ sử dụng các câu hỏi để tương tác với một mô hình ngôn ngữ lớn. Những câu hỏi này có thể giúp người học yêu cầu những điều như:
tổng quan và giải thích sâu về các chủ đề cụ thể theo trình tự cụ thể,
các ví dụ mà người học thấy có liên quan và thú vị,
thực hành tương tác – bao gồm các bài tập mở – với phản hồi sửa lỗi ngay lập tức,
cấu trúc mối quan hệ giữa các ý tưởng và khái niệm,
v.v.
Là một phép tính gần đúng thô sơ đầu tiên, hãy tưởng tượng bạn lấy một cuốn sách giáo khoa hiện có, tìm từng tiêu đề trong văn bản, biến tiêu đề thành lời nhắc, sau đó xóa toàn bộ văn bản bên dưới tiêu đề. Sau đó, làm tương tự với mọi hộp nhỏ đầy màu sắc chứa ví dụ, nghiên cứu tình huống, v.v.
Thay vì "đọc", trải nghiệm học tập này sẽ giống như một cuộc trò chuyện hơn. Bạn đã bao giờ đọc sách giáo khoa, không hiểu điều gì đó mình đọc và ước mình có thể quay sang ai đó và yêu cầu họ giải thích theo một cách hơi khác không? Với một cuốn sách giáo khoa sáng tạo, bạn có thể làm được điều đó. Bạn chỉ cần hỏi, "Bạn có thể giải thích cho tôi theo một cách khác không?" hoặc "Ý bạn là (nêu lại sự hiểu biết của bạn)?" hoặc “Bạn có thể sử dụng một ví dụ khác không – có thể là ví dụ sử dụng (sở thích hoặc mối quan tâm của bạn ở đây)?”
Hãy tưởng tượng xem việc dạy các kỹ năng siêu nhận thức, hiểu biết thông tin và các chủ đề liên quan sẽ tự nhiên hơn biết bao khi hoạt động chính của người học là đặt câu hỏi cho một LLM, thay vì đọc một văn bản tĩnh. Học cách đặt câu hỏi hữu ích - cho dù là cho một LLM, một người khác hay chính vũ trụ - nằm ngay tại trung tâm của hoạt động giáo dục.
Khi còn học sau đại học, tôi vô cùng thích thú với lý thuyết hội thoại của Gordon Pask, lý thuyết này dường như có ý nghĩa rộng lớn đối với việc thiết kế loại tài liệu hướng dẫn mới này. Tôi nghĩ rằng thế giới sắp khám phá lại công trình của Pask, Pangaro và những người khác.
Một bộ sưu tập có cấu trúc gồm các gợi ý cụ thể có rất ít điểm tương đồng với sách giáo khoa mà chúng ta đã từng sử dụng khi lớn lên. Tuy nhiên, một trong những cách tốt nhất để thúc đẩy việc áp dụng ban đầu các phát minh mới là diễn đạt chúng bằng ngôn ngữ của người xưa – hãy nghĩ đến “cỗ xe không ngựa”. Tôi chắc rằng chúng ta sẽ nghĩ ra một cái tên mô tả phù hợp hơn vào một thời điểm nào đó trong tương lai cho loại tài liệu học tập này. Nhưng hiện tại, bằng cách gọi chúng là “sách giáo khoa”, tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ tăng đáng kể khả năng các giáo viên thực sự cân nhắc áp dụng chúng. Tôi sẽ gọi những tài liệu học tập này là “sách giáo khoa giao tiếp” (liên quan đến tác phẩm của Pask) ngoại trừ cụm từ đó đã có nghĩa khác. Vì vậy, hiện tại tôi sẽ gọi chúng là “sách giáo khoa tạo sinh”.
Là bước đầu tiên theo hướng này, sách giáo khoa tạo sinh có thể được tạo ra như là tài liệu bổ sung cho sách giáo khoa tĩnh hiện có. Tuy nhiên, tôi dự đoán nhiều học sinh sẽ nhanh chóng từ bỏ sách giáo khoa định dạng truyền thống để ủng hộ bản chất tương tác, cởi mở và cá nhân hóa hơn của sách giáo khoa tạo sinh.
Và đối với những ai mong đợi mọi bài đăng trên blog này đều liên quan đến OER theo một cách nào đó (bạn có để ý là tôi đã đổi tên blog không?), vâng, bạn có thể cấp phép công khai cho sách giáo khoa tạo sinh của mình (bộ sưu tập các lời nhắc). Nhưng vai trò cơ bản của OER thay đổi đáng kể trong các tình huống tương lai khi phần lớn tài liệu học tập mà sinh viên tham gia được tạo ra ngay lập tức bởi LLM và ngay từ đầu đã không đủ điều kiện để được bảo vệ bản quyền.
Trong trường hợp sách giáo khoa tạo sinh, kỹ thuật nhắc là kỹ thuật học tập, hoặc thiết kế hướng dẫn, hoặc bất cứ tên gọi nào họ gọi trong thế giới của bạn.
Chủng loại artificial intelligence, improving learning, instructional design, student success
I’ve limited myself to one hour of writing for this post, so it’s more a collection of thoughts than a coherent narrative. I expect I’ll have lots more to say on this topic in the future. For now, I just want to get the beginnings of this idea out into the world, together with some initial implications.
Since ChatGPT’s meteoric rise to popularity, I’ve constantly been amazed by the creative ways people have imagined to make use of generative AI. For months now it feels like each week I read about some new way generative AI is being used that just completely blows my mind. For example, my son who is studying cybersecurity recently told me prompted ChatGPT along these lines: ‘You are the hiring manager for a cybersecurity position at a large company. Conduct a mock interview with me, asking me ten conceptual questions. After I have answered all the questions, give me feedback on my answers. Then ask me ten technical questions. After I have answered all the questions, give me feedback on my answers again.’ My son tells me this exercise was incredibly helpful and he plans to do it several more times before having a “real” interview.
By definition, our lack of imagination is the only limit on our ability to use these tools in novel ways.
I continue to try to imagine ways generative AI can impact teaching and learning, including learning materials like textbooks. Earlier this week I started wondering – what if, in the future, educators didn’t write textbooks at all? What if, instead, we only wrote structured collections of highly crafted prompts? Instead of reading a static textbook in a linear fashion, the learner would use the prompts to interact with a large language model. These prompts could help learners ask for things like:
overviews and in-depth explanations of specific topics in a specific sequence,
examples that the learner finds personally relevant and interesting,
interactive practice – including open-ended exercises – with immediate, corrective feedback,
the structure of the relationships between ideas and concepts,
etc.
As a very crude first approximation, imagine taking an existing textbook, finding each heading in the text, turning the heading into a prompt, and then deleting all the text beneath the heading. Then do the same with every colorful little box containing an example, case study, etc.
Rather than “reading,” this learning experience would be more like a conversation. Have you ever been reading a textbook, not understood something you read, and wished you could just turn to someone and ask them to explain it in a slightly different way? With a generative textbook you can. You simply ask, “Can you explain it to me a different way?” or “Do you mean (restate your understanding)?” or “Could you use a different example – maybe one using (your hobby or interest here)?”
Imagine how much more natural it would be to teach metacognitive skills, information literacy, and related topics when a learner’s primary activity is asking questions of an LLM, rather than reading a static text. Learning to ask useful questions – whether of an LLM, another person, or the universe itself – is directly at the center of the educational enterprise.
In graduate school I was endlessly fascinated with Gordon Pask’s conversation theory, which seems to have broad implications for the design of this new kind of instructional material. I think the world is about to rediscover the work of Pask and Pangaro and others.
A structured collection of specific prompts bears very little resemblance to the textbooks we all used growing up. However, one of the best ways to help drive the initial adoption of new inventions is to couch them in the language of the old – think “the horseless carriage.” I’m sure we will come up with a more appropriately descriptive name at some point in the future for this kind of learning material. But for now, by calling them “textbooks” I think we will greatly increase the likelihood of instructors actually considering adopting them. I would call these learning materials something like “conversational textbooks” (with reference to Pask’s work) except that phrase already means something different. So for the time being I’m going to call these “generative textbooks.”
As an initial first step in this direction, generative textbooks could be created as supplemental companions to existing static textbooks. However, I predict many students will quickly abandon the traditional format textbook in favor of the more interactive, open-ended, and personalized nature of the generative textbook.
And for those of you who expect every post on this blog to be related to OER in some way (you did notice I changed the name of the blog, right?), yes, you could openly license your generative textbook (collection of prompts). But the fundamental role of OER changes dramatically in future scenarios where the majority of the learning material a student engages with is generated on the fly by an LLM, and was never eligible for copyright protection in the first place.
In the case of generative textbooks, prompt engineering is learning engineering, or instructional design, or whatever they call it in your world.
Categories artificial intelligence, improving learning, instructional design, student success
Dịch: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Hội nghị Đối tác Dữ liệu Mở châu Á năm 2021 do Việt Nam lần đầu tiên chủ trì
Các khung năng lực trong hành động
Phong trào Bình dân học vụ số: Mục tiêu, đối tượng, nội dung, nguồn lực, phương thức tổ chức thực hiện
Lễ công bố công khai Trung tâm Năng lực Kim cương châu Âu và dự án ALMASI
Khung năng lực AI cho giáo viên
Sư phạm Mở là gì (Trang của Đại học British Columbia, Canada)
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Triển khai Khuyến nghị Khoa học Mở của UNESCO, cập nhật 15/10/2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Tài liệu quan điểm của KR21 về Giữ lại Quyền Tác giả: Giữ lại các quyền trong kết quả đầu ra nghiên cứu để cho phép phổ biến mở kiến thức’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘LƯU Ý KHÁI NIỆM: Hội nghị Tài nguyên Giáo dục Mở Thế giới lần 3 năm 2024 của UNESCO “Tài sản Công cộng Kỹ thuật số: Giải pháp Mở và AI vì Quyền truy cập Toàn diện tới Tri thức”’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
Dữ liệu để phân loại AI
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
Ứng dụng và phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) tại Việt Nam
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'