Vì sao AI tạo sinh là hiệu quả hơn trong việc nâng cao quyền truy cập tới cơ hội giáo dục so với Tài nguyên Giáo dục Mở (OER)

Thứ hai - 23/06/2025 06:14

Why Generative AI Is More Effective at Increasing Access to Educational Opportunity than OER

September 10, 2024 by opencontent

Theo: https://opencontent.org/blog/archives/7589

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/09/2024

Đây là phần mở đầu cho bài thuyết trình ngày 19 tháng 9 năm 2024 của tôi, Tại sao Giáo dục Mở sẽ Trở thành Giáo dục AI Tạo sinh. Tôi đang đăng trước một số nội dung bài thuyết trình do cuộc trò chuyện rất sôi nổi mà thông báo về bài thuyết trình đã tạo ra. Tuần trước, tôi đã đăng phần giữa của bài thuyết trình, AI Tạo sinh Ảnh hưởng đến Tài nguyên Giáo dục Mở như thế nào, trong đó tôi mô tả cách chúng ta cần vượt ra ngoài tư duy hạn hẹp về cách AI tạo sinh tác động đến công việc của chúng ta với OER truyền thống và bắt đầu suy nghĩ rộng hơn về sức mạnh của OER tạo sinh.

Mục tiêu chính của Phong trào Giáo dục mở

Trong hơn 25 năm, mục tiêu chính của phong trào giáo dục mở là tăng cường khả năng tiếp cận các cơ hội giáo dục. Chiến lược chính để đạt được mục tiêu này là tăng cường khả năng tiếp cận các tài liệu giáo dục. Và chiến thuật chính để thực hiện chiến lược này là tạo ra và chia sẻ OER. Hơn 25 năm sau, giờ đây có thể khó nhớ được OER là một sáng kiến đáng kinh ngạc như thế nào vào cuối những năm 1990.

Quyền truy cập Internet của công chúng vừa mới bắt đầu mở rộng. Mặc dù họ có thể chưa học các thuật ngữ từ vựng ECON 101, nhưng mọi người bắt đầu hiểu rằng khi các nguồn lực vật chất được chuyển đổi thành các nguồn lực kỹ thuật số, về cơ bản chúng trở nên không cạnh tranh. Ví dụ, hãy lấy một bản sao vật lý của tờ New York Times. Nếu vợ tôi đang đọc một phần trong bữa sáng, tôi không thể đọc cùng phần đó cùng lúc. Hoặc đối với một ví dụ thậm chí còn cũ hơn, nếu đĩa CD Take 6 ở trong xe của cô ấy, tôi không thể nghe nó trong xe của mình. Những nguồn lực vật chất này (một tờ báo in hoặc đĩa CD) là cạnh tranh. Wikipedia định nghĩa sự cạnh tranh theo cách này:

Trong kinh tế học, một hàng hóa được coi là cạnh tranh nếu việc tiêu thụ của một người tiêu dùng ngăn cản việc tiêu thụ đồng thời của những người tiêu dùng khác hoặc nếu việc tiêu thụ của một bên làm giảm khả năng tiêu thụ của bên kia. Một hàng hóa được coi là không cạnh tranh nếu, đối với bất kỳ mức sản xuất nào, chi phí cung cấp hàng hóa đó cho một cá nhân cận biên (bổ sung) là bằng không.

Tuy nhiên, các đối tác kỹ thuật số của những nguồn tài nguyên này – trang web New York Times hoặc album Take 6 trên Spotify – về cơ bản là không cạnh tranh, nghĩa là nhiều người có thể đọc và nghe chúng cùng một lúc. Vào cuối những năm 1990, nhiều người trong chúng ta bắt đầu nhận ra rằng sự chuyển đổi tương tự này có thể được áp dụng cho các nguồn tài nguyên giáo dục như sách giáo khoa. Nếu bạn biến chúng thành kỹ thuật số, thì các nguồn tài nguyên giáo dục sẽ thừa hưởng đặc tính kỳ diệu, không cạnh tranh này và hàng triệu người có thể cùng sử dụng cùng một nguồn tài nguyên cùng một lúc. Điều này rõ ràng sẽ cách mạng hóa nhiệm vụ cung cấp quyền truy cập vào các nguồn tài nguyên giáo dục cho người học trên toàn cầu.

Nhưng chúng ta phải dừng lại một chút. Chỉ vì có thể chia sẻ tài nguyên với hàng triệu người cùng lúc qua internet về mặt công nghệ không có nghĩa là việc đó là hợp pháp. Trong một khoảng thời gian ngắn bắt đầu vào cuối những năm 1990, các ứng dụng như Napster và LimeWire đã giúp chia sẻ và tải xuống nhiều loại tệp nhạc kỹ thuật số. Nhiều người đã có sự hiểu biết thực sự đầu tiên về luật bản quyền trong giai đoạn này khi họ phải xem vô số thông báo dịch vụ công cộng về bản quyền và tin tức về những người bị kiện đòi bồi thường hàng triệu đô la vì chia sẻ nhạc trực tuyến bất hợp pháp.

Theo một số cách, đây là giai đoạn vô cùng khó chịu. Internet đã giúp việc chia sẻ ở quy mô lớn trở nên khả thi, nhưng làm sao chúng ta có thể hợp pháp hóa việc chia sẻ ở quy mô lớn? Nhờ người bạn cũ của chúng ta là Công ước Berne (mỉa mai), mọi tác phẩm sáng tạo đều tự động được bảo vệ bản quyền theo phạm vi đầy đủ của luật tại thời điểm tác phẩm được cố định ở dạng hữu hình (bao gồm cả dạng kỹ thuật số). Và điều này xảy ra bất kể bạn có muốn bảo vệ bản quyền cho tác phẩm hay không. Nhưng nếu thay vì bảo vệ tác phẩm của mình, bạn muốn chia sẻ nó với người khác thì sao? Không có cách dễ dàng hoặc rõ ràng nào để làm điều đó.

Năm 1998, tôi đã khởi chạy dự án OpenContent và phát hành giấy phép theo kiểu nguồn mở đầu tiên cho các tài liệu giáo dục và nội dung khác. Vài năm tiếp theo, những người khác cũng áp dụng ý tưởng này. Năm 1999, tôi đã hợp tác với Eric Raymond về Giấy phép xuất bản mở. Năm 2000, Quỹ phần mềm tự do đã phát hành Giấy phép tài liệu tự do GNU (GFDL). Và năm 2002, Creative Commons đã công bố các giấy phép đầu tiên của mình.

Công nghệ mới nổi mạnh mẽ nhất

Vào đầu phong trào giáo dục mở hiện đại vào cuối những năm 1990, chúng ta đang bước vào thời đại thông tin – thời đại mà công nghệ mới nổi mạnh mẽ nhất (Internet) có thể tạo và truyền tải các bản sao của tài nguyên kỹ thuật số gần như ngay lập tức và với chi phí tương đối thấp (so với các lựa chọn khác như vận chuyển tài nguyên vật lý trên toàn thế giới). Trong bối cảnh này, chiến thuật tạo và chia sẻ tài liệu giáo dục được cấp phép mở trực tuyến (để có thể tạo và phân phối các bản sao một cách tự do và hợp pháp) là cách tối ưu để tăng khả năng tiếp cận các tài nguyên giáo dục cho mọi người trên khắp thế giới. Chiến thuật này đã chứng minh ngày càng hiệu quả hơn khi kết nối Internet trở nên nhanh hơn, rẻ hơn và phổ biến hơn.

Nhiều người đã quên – hoặc có lẽ chưa bao giờ biết – rằng chúng ta từng phải trả tiền theo phút để sử dụng Internet. Chúng ta gọi đến các ngân hàng qua thiết bị modem bằng điện thoại cố định và lắng nghe âm thanh tuyệt vời đó có nghĩa là chúng ta đang trực tuyến. So với ngày nay, Internet của những năm 1990 chậm và đắt đỏ. Nhưng thực tế là việc sử dụng của chúng ta được đo lường (tính phí theo phút) theo nhiều cách là rào cản lớn nhất đối với việc Internet phát huy hết tiềm năng của nó. Khi dịch vụ băng thông rộng tốc độ cao với mức phí cố định cuối cùng cũng xuất hiện, thói quen sử dụng của mọi người đã thay đổi và cuộc cách mạng Internet thực sự bắt đầu.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) ngày nay giống như Internet vào những năm 1990. Suy luận (“suy luận” là tên gọi khi AI tạo ra phản hồi cho lời nhắc của bạn) chậm, tốn kém và bị giới hạn. Ngay cả khi bạn trả tiền đăng ký hàng tháng cho một thứ gì đó như ChatGPT Pro, nếu bạn gửi quá nhiều lời nhắc trong thời gian quá ngắn, bạn sẽ bị chặn tạm thời và phải đợi trước khi có thể gửi thêm lời nhắc. Nhưng nhờ những tiến bộ nhanh chóng trong nhiều lĩnh vực – từ thuật toán đến phần cứng – tốc độ suy luận đang tăng lên và giá suy luận đang giảm xuống. AI tạo ra đang nhanh chóng tiến đến điểm mà theo lời của Sam Altman, nó sẽ “quá rẻ để giới hạn”. Nói cách khác, AI tạo sinh đang tuân theo mô hình do Internet thiết lập và sẽ trở nên rẻ và phổ biến.

Quan sát này khiến tôi tin rằng chúng ta đang chuyển đổi từ thời đại thông tin sang thời đại tạo sinh. Trong khi công nghệ mới nổi mạnh mẽ nhất của thời đại thông tin (Internet) có thể tạo và truyền tải các bản sao của các nguồn tài nguyên hiện có theo yêu cầu, thì công nghệ mới nổi mạnh mẽ nhất của thời đại tạo sinh (AI tạo sinh) có thể tạo ra các nguồn tài nguyên mới theo yêu cầu. Chúng ta không thể hiểu hết những thay đổi sẽ được gây ra (cả trong giáo dục và những nơi khác) bởi khả năng này. Và những thay đổi đó ngày càng trở nên rõ rệt hơn khi AI tạo sinh trở nên rẻ và phổ biến.

AI sinh sản tạo điều kiện cho khả năng tiếp cận lớn hơn OER truyền thống

Vì có thể tạo ra các tài nguyên mới theo yêu cầu, AI tạo sinh có thể cung cấp quyền truy cập vào nhiều tài nguyên hơn đáng kể, về nhiều chủ đề hơn, bằng nhiều ngôn ngữ hơn, với nhiều ví dụ hơn, sử dụng nhiều phương pháp sư phạm hơn, ở nhiều định dạng hơn, v.v., so với cách tiếp cận hiện tại là "tạo OER truyền thống bằng tay thông qua quy trình tùy chỉnh theo yêu cầu". Khi chúng ta kết nối thực tế này trở lại với mục tiêu chính của phong trào giáo dục mở, hàm ý trở nên rõ ràng. Nếu:

mục tiêu chính của phong trào giáo dục mở là tăng khả năng tiếp cận các cơ hội giáo dục và
chiến lược chính để đạt được mục tiêu này là tăng quyền truy cập tới các tài nguyên giáo dục và
AI tạo sinh có thể cung cấp quyền truy cập vào nhiều tài nguyên hơn đáng kể so với quy trình biên soạn OER tùy chỉnh theo yêu cầu hiện tại, thì
chiến thuật tối ưu để đạt được mục tiêu chính của phong trào giáo dục mở không còn là tạo lập và chia sẻ OER truyền thống nữa –
chiến thuật tối ưu để đạt được mục tiêu chính của phong trào giáo dục mở là sử dụng AI tạo sinh.

Chủng loại artificial intelligence, open education, student success

This is the opening section of my September 19, 2024 presentation, Why Open Education Will Become Generative AI Education. I’m pre-posting some of the presentation content due to the very active conversation the announcement of the presentation has created. Last week I posted the middle section of the presentation, How Generative AI Affects Open Educational Resources, in which I described how we need to move beyond narrow thinking about how generative AI impacts our work with traditional OER and begin thinking more broadly about the power generative OER.

The Primary Goal of the Open Education Movement

For over 25 years, the primary goal of the open education movement has been to increase access to educational opportunities. The primary strategy for accomplishing this goal has been to increase access to educational materials. And the primary tactic for implementing this strategy has been to create and share OER. More than 25 years later now, it can be hard to remember what an incredible innovation OER was in the late 1990s.

Public access to the internet had just started to scale. Although they might not have learned the ECON 101 vocabulary terms, people were beginning to understand that when physical resources are converted into digital resources, they become essentially non-rivalrous. Take, for example, a physical copy of the New York Times. If my wife is reading a section during breakfast I can’t be reading that same section at the same time. Or for an even more dated example, if the Take 6 CD is in her car I can’t listen to it in my car. These physical resources (a printed newspaper or CD) are rivalrous. Wikipedia defines rivalry this way:

In economics, a good is said to be rivalrous if its consumption by one consumer prevents simultaneous consumption by other consumers, or if consumption by one party reduces the ability of another party to consume it. A good is considered non-rivalrous if, for any level of production, the cost of providing it to a marginal (additional) individual is zero.

The digital counterparts of these resources, however – the New York Times website or the Take 6 album on Spotify – are essentially non-rivalrous, meaning that many people can read and listen to them at the same time. In the late 1990s, many of us were beginning to realize that this same transformation could be applied to educational resources like textbooks. If you made them digital, then educational resources inherited this magical, non-rivalrous property and millions of people could all be using the same resource at the same time. This would obviously revolutionize the task of providing access to educational resources to learners around the globe.

But we have to pause for a moment. Just because it is technologically possible to share resources with millions of people simultaneously via the internet doesn’t mean it’s legal to do so. During a brief period of time beginning in the late 1990s, apps like Napster and LimeWire made it possible to share and download a wide range of digital music files. Many people got their first real introduction to copyright law during this period as they were subjected to countless PSAs about copyright and news stories about people being sued for millions of dollars for sharing music online illegally.

In some ways this was an incredibly frustrating period. The internet had made it possible to share at scale, but how could we make it legal to share at scale? Thanks to our old pal the Berne Convention (sarcasm), each and every creative work is automatically copyrighted to the full extent of the law at the moment it is fixed in a tangible (including digital) form. What the internet had made possible, open licenses made legal. We finally had a simple, straightforward way to share educational materials (and other creative works) at scale.

And this happens regardless of whether you want copyright protection for the work or not. But what if instead of protecting your work you wanted to share it with others? There was no easy or obvious way to do that.

In 1998 I launched the OpenContent project and released the first open source-style license for educational materials and other content. The next several years saw others pick up on this same idea. In 1999 I collaborated with Eric Raymond on the Open Publication License. In 2000 the Free Software Foundation released the GNU Free Documentation License (GFDL). And in 2002, Creative Commons published its first licenses.

The Most Powerful Emerging Technology

At the beginning of the modern open education movement in the late 1990s we were entering an information age – a time when the most powerful emerging technology (the internet) could make and transmit copies of digital resources almost instantaneously and at relatively low cost (compared to other options like shipping physical resources around the world). In this context, the tactic of creating and sharing openly licensed educational materials online (so that copies could be made and distributed freely and legally) was the optimal way to increase access to educational resources for people around the world. This tactic has proven more and more effective as internet connectivity has gotten faster, cheaper, and more broadly available.

Many people have forgotten – or perhaps never knew – that we used to pay per minute to use the internet. We dialed into modem banks using our landlines and listened for that marvelous sound that meant we were online. Compared to today, the internet of the 1990s was slow and expensive. But it was the fact that our usage was metered (charged per minute) that was in many ways the biggest barrier to the internet fulfilling its potential. When flat-fee, high-speed broadband finally arrived, people’s usage patterns changed and the internet revolution began in earnest.

Generative AI today is like the internet in the 1990s. Inference (“inference” is what it’s called when generative AI creates a response to your prompt) is slow, expensive, and metered. Even if you pay for a monthly subscription to something like ChatGPT Pro, if you submit too many prompts in too short a period of time you’ll get blocked temporarily and have to wait before you can submit additional prompts. But thanks to rapid advances in a range of areas – from algorithms to hardware – the speed of inference is increasing and the price of inference is decreasing. Generative AI is rapidly approaching the point where it will be, in Sam Altman’s words, “too cheap to meter.” In other words, generative AI is following the pattern established by the internet and will become inexpensive and ubiquitous.

This observation leads me to believe that we are transitioning from an information age to a generative age. While the most powerful emerging technology of the information age (the internet) could make and transmit copies of existing resources on demand, the most powerful emerging technology of the generative age (generative AI) can create new resources on demand. It is impossible for us to fully comprehend the changes that will be caused (both in education and elsewhere) by this capability. And those changes become more and more dramatic as generative AI becomes inexpensive and ubiquitous.

Generative AI Facilitates Greater Access than Traditional OER

Because it can create new resources on demand, generative AI can provide access to dramatically more resources, on more topics, in more languages, with more examples, using more pedagogies, in more formats, etc., than the current “create traditional OER by hand through a bespoke process” approach can. When we connect this fact back to the primary goal of the open education movement, the implication becomes clear. If:

the primary goal of the open education movement is to increase access to educational opportunities, and
the primary strategy for accomplishing this goal is to increase access to educational resources, and
generative AI can provide access to dramatically more resources than the current bespoke OER authoring process can, then
the optimal tactic for accomplishing the open education movement’s primary goal is no longer creating and sharing traditional OER –
the optimal tactic for accomplishing the open education movement’s primary goal is to use generative AI.