Tham dự có GS.TS Nguyễn Quý Thanh – Hiệu trưởng, PGS.TS Phạm Văn Thuần – Phó Hiệu trưởng, các chuyên gia, các nhà khoa học, các học viên và nghiên cứu sinh.
Về phía ĐHQGHN có sự tham dự của Viện Đảm bảo chất lượng giáo dục, Trung tâm Kiểm định Giáo dục, Trung tâm Khảo thí.
PGS.TS Lê Anh Vinh – Phó Viện trưởng Viện Khoa học Giáo dục Việt Nam là diễn giả trình bày Hội thảo.
PGS.TS Lê Anh Vinh - Phó Viên trưởng Viện Khoa học Giáo dục Việt Nam
Chia sẻ tại Hội thảo, PGS.TS Lê Anh Vinh nhấn mạnh: “tính ứng dụng của khoa học dữ liệu chỉ nằm ở câu hỏi mà chúng ta đặt ra”.
Chia sẻ về tính ứng dụng và những lợi ích của khoa học dữ liệu mang lại trong bối cảnh dữ liệu ngày càng phát triển mạnh mẽ, PGS. Lê Anh Vinh đưa ra các minh chứng về: sự phát triển của datasision và trường hợp dự đoán địa điểm bùng phát của dịch cúm H5N1 tại Mỹ do google thực hiện đã đưa ra cảnh báo sớm hơn 2 tuần so với các nhà chức trách; (2) Ứng dụng Farecast với việc sử dụng dữ liệu và dự đoán về khả năng tăng giảm của giá vé máy bay trong tương lai; (3) Google map với dự đoán về khả năng tắc đường, thực hiện trên việc kiểm tra lưu lượng các xe đang chuẩn bị đi đến 1 vùng cụ thể, số lượng xe tăng lên, tốc độ xe giảm đi nghĩa là nguy cơ tắc đường rất cao; (4) Facebook hay Twitter có thể sử dụng dữ liệu khoa học người dùng để dự đoán các nguy cơ (VD: nguy cơ biểu tình).
Vấn đề được đặt ra là sử dụng khoa học dữ liệu như thế nào để kiểm soát những vấn đề trong cuộc sống? Khoa học dữ liệu trả lời cho câu hỏi gì? Trí tuệ nhân tạo là gì? Chúng ta phải làm gì để cạnh tranh với trí tuệ nhân tạo? Tác động của khoa học dữ liệu trong giáo dục? Quy trình khai phá dữ liệu như thế nào?
Theo PGS.TS Lê Anh Vinh, Khoa học dữ liệu trả lời cho 5 câu hỏi: (1) Đây là vấn đề gì? (2) Điều này có gì bất thường?; (3) Bao nhiêu?; (4) Dữ liệu được tổ chức như thế nào?; (5) Tôi nên làm gì tiếp theo?
Nhắc đến dữ liệu lớn trong khoa học dữ liệu, không thể không nhắc đến trí tuệ nhân tạo. 2 ví dụ tiêu biểu về trí tuệ nhân tạo được đưa ra là phần mềm Alphagozero – được xây dựng trên nền tảng của phần mềm đánh cờ thách thức các kiện tướng thế giới. Tuy không tiếp xúc với con người nhưng phần mềm này có khả năng tự sinh ra kiến thức và liên tục kiến tạo kiến thức; Trường hợp 1 con robot dự thi vào Đại học Tokyo Nhật Bản với vòng thi đánh giá năng lực đạt top 20% học sinh giỏi nhất, và vòng thi viết luận vượt qua được 60% thí sinh cùng thi. Mặc dù, nó đã không thi đỗ nhưng việc robot sử dụng những thuật toán về khoa học dữ liệu và vượt qua những đối thủ nặng kí tại ĐH Tokyo Nhật Bản là một điều thực sự ấn tượng.
Trong giáo dục, khoa học dữ liệu có tác động mạnh mẽ đến việc dạy và học trong nhà trường. Những dữ liệu được thu thập và khai thác trong quá trình dạy và học, thông qua công nghệ dữ liệu được phân tích và đưa ra dự đoán. Những dự đoán này mang tới tác động và ảnh hưởng nhất định tới việc dạy và học? Thông qua khoa học dữ liệu, chúng ta có thể triển khai nhiều hoạt động ứng dụng. Tuy nhiên, PGS.TS Lê Anh Vinh cũng đưa ra những khuyến nghị cần tuân thủ các quy trình khai phá dữ liệu như: xác định vấn đề, xác định phạm vi nghiên cứu, hiểu về dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, khai phá dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu sao cho phù hợp với bài toán đặt ra. Trong đó, việc xác định rõ tất cả những nguồn thông tin phải hồi có thể sử dụng làm tư liệu là cần thiết.
Thêm một ví dụ cho việc khai phá dữ liệu được đưa ra về việc phân tích dự đoán khả năng tiếp tục theo học của phụ huynh học sinh, những trường hợp có khả năng hay không có khả năng học hết cấp 3 thậm chí là lớp 9 được đưa ra và khuyến nghị can thiệp nhằm điều chỉnh tình trạng dự đoán. Quá trình này hoàn toàn tự động và không có sự can thiệp của con người. Hiện nay, trên thế giới có nhiều công cụ Platform học trực tuyến nhưng không được các chuyên gia giáo dục hỗ trợ dựa trên nghiên cứu. PGS.TS Lê Anh Vinh bày tỏ lạc quan về sự kết nối giữa chuyên gia giáo dục và công nghệ, giữa nhà trường và các doanh nghiệp.
GS.TS Nguyễn Quý Thanh - Hiệu trưởng Trường ĐHGD khẳng định với sứ mệnh là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực khoa học giáo dục, được sự kỳ vọng và đầu tư của ĐHQGHN, Trường ĐHGD hiện nay đã và đang triển khai các nhiệm vụ liên quan đến khoa học dữ liệu như: Bigdata, đánh giá thích ứng dựa trên trí tuệ nhân tạo, thí nghiệm, tăng cường đầu tư theo chiều sâu tập trung vào ứng dụng để khai thác tối đa công nghệ.
Hội thảo thu hút sự quan tâm, chia sẻ và bàn luận của các chuyên gia, các nhà khoa học.
PGS.TS Lê Đức Ngọc - Chuyên gia Đo lường và Đánh giá
Đại diện của Trung tâm Khảo thí chia sẻ về việc thu thập và đánh giá dữ liệu trong công tác khảo thí
Năm 2018, Khoa Công nghệ Giáo dục – Trường Đại học Giáo dục – ĐHQGHN được thành lập, trong đó bộ môn Khoa học dữ liệu trực thuộc Khoa được kỳ vọng là một trong những bộ môn đồng hành cùng khoa Công nghệ giáo dục trong chặng đường hình thành và phát triển.
UED Media
