Trước khi đại dịch xảy ra, Ka Tim Chu, giáo viên kiêm phó hiệu trưởng trường True Light College của Hồng Kông, đã quan sát khuôn mặt học sinh của mình để đánh giá phản ứng của chúng với bài tập trên lớp. Hiện nay, với hầu hết các bài giảng trực tuyến, công nghệ đang giúp anh Chu trong việc giảng dạy. Một nền tảng học tập được hỗ trợ bởi AI giám sát cảm xúc của học sinh khi trẻ học ở nhà.
Phần mềm “4 Little Trees” được tạo ra bởi công ty khởi nghiệp Find Solution AI có trụ sở tại Hồng Kông. Trong khi việc sử dụng AI nhận dạng cảm xúc trong trường học và các cơ sở khác đã gây ra lo ngại, người sáng lập Viola Lam cho biết phần mềm có thể làm cho lớp học ảo trở nên tốt hơn.
Học sinh làm bài kiểm tra và bài tập về nhà trên nền tảng như một phần của chương trình giảng dạy tại trường. Trong khi chúng học, AI sẽ đo các điểm cơ trên khuôn mặt của trẻ thông qua camera trên máy tính hoặc máy tính bảng và xác định các cảm xúc bao gồm hạnh phúc, buồn bã, tức giận, ngạc nhiên và sợ hãi.
Hệ thống cũng theo dõi học sinh mất bao lâu để trả lời câu hỏi; ghi lại lịch sử hoạt động; tạo báo cáo về điểm mạnh, điểm yếu và động lực; và dự đoán điểm của chúng. Chương trình có thể điều chỉnh phù hợp với từng học sinh, nhắm vào những lỗ hổng kiến thức và đưa ra các bài kiểm tra theo kiểu trò chơi được thiết kế để giúp việc học trở nên thú vị. Học sinh đạt kết quả tốt hơn 10% trong các kỳ thi nếu các em đã học cách sử dụng “4 Little Trees”, bà Lam cho biết.
Bà Lam, người đã từng là giáo viên, nhớ lại việc phát hiện ra rằng một số học sinh chỉ gặp khó khăn khi nhận được kết quả thi - lúc đó "đã quá muộn".
Bà đã ra mắt “4 Little Trees” năm 2017 với kinh phí 5 triệu USD được tài trợ để tạo cơ hội cho giáo viên "can thiệp sớm hơn". Số trường học sử dụng “4 Little Trees” ở Hồng Kông đã tăng từ 34 lên 83 trường trong năm ngoái. Mức giá từ 10 USD đến 49 USD cho mỗi học sinh cho một khóa học.
Bà Lam cho biết công nghệ này đặc biệt hữu ích đối với giáo viên trong thời kỳ đại dịch vì nó cho phép họ theo dõi từ xa cảm xúc của học sinh khi học.
“4 Little Trees” cho phép học sinh “kiếm tiền” thông qua việc học trên nền tảng, điều này thúc đẩy trẻ tiếp tục học - Ảnh: edition.cnn.com
Anh Chu tin rằng lợi ích của công nghệ sẽ tồn tại lâu hơn đại dịch, bởi vì nó giảm tải cho việc quản trị của anh ấy bằng cách tạo, đánh dấu các bài kiểm tra và bài tập trên lớp được cá nhân hóa. Và, không giống như giáo viên, AI có thể chú ý đến cảm xúc của mọi học sinh, ngay cả trong một lớp học đông người.
Nhưng công nghệ giám sát khuôn mặt của trẻ em làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư.
Ở Trung Quốc, AI phân tích dữ liệu sinh trắc học cho mục đích giám sát trong trường học và những nơi khác đã gây ra tranh cãi.
Bà Lam cho biết “4 Little Trees” ghi lại dữ liệu cơ mặt, đó là cách AI diễn giải các biểu hiện cảm xúc, nhưng phần mềm không quay video khuôn mặt của học sinh.
AI theo dõi chuyển động của các cơ trên khuôn mặt của học sinh để đánh giá cảm xúc. Ví dụ, nếu khóe miệng của họ nhếch lên, máy sẽ phát hiện ra trẻ đang hạnh phúc - Ảnh: edition.cnn.com
Pascale Fung, giám đốc Trung tâm Nghiên cứu AI tại Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông, nói rằng "tính minh bạch" là chìa khóa để duy trì quyền riêng tư của học sinh. Cô ấy nói rằng các nhà phát triển phải nhận được sự đồng ý của phụ huynh để thu thập dữ liệu của trẻ, và sau đó "giải thích dữ liệu sẽ đi đến đâu."
Thành kiến chủng tộc cũng là một vấn đề nghiêm trọng đối với AI. Nghiên cứu cho thấy một số công nghệ phân tích cảm xúc gặp khó khăn khi xác định cảm xúc của những khuôn mặt có màu da tối hơn, một phần là do thuật toán được định hình bởi thành kiến của con người và học cách xác định cảm xúc từ những khuôn mặt chủ yếu là da trắng.
Bà Lam cho biết cô đào tạo AI với dữ liệu khuôn mặt phù hợp với nhân khẩu học của học sinh. Cho đến nay, phần mềm đã hoạt động tốt trong xã hội chủ yếu là người Trung Quốc ở Hồng Kông, nhưng cô ấy cũng nhận ra rằng nhiều cộng đồng đa sắc tộc hơn có thể là một thách thức lớn hơn đối với phần mềm.
Bà Lam cho biết tính năng nhận dạng cảm xúc của Find Solution AI hoạt động với độ chính xác 85% ở Hồng Kông. Fung cho biết các thuật toán "cài đặt rất tốt" có thể xác định chính xác các cảm xúc chính chẳng hạn như hạnh phúc và buồn bã, lên đến 90% thời gian.
Tuy nhiên, những cảm xúc phức tạp hơn, như kích thích, nhiệt tình hoặc lo lắng, có thể khó đọc hơn.
Fung nói, “Chúng ta có thể hy vọng độ chính xác 60% hoặc 70%”, đồng thời cho biết thêm rằng hầu hết mọi người không thể xác định những cảm xúc phức tạp với mức độ chính xác cao hơn. Bà cho biết thêm: "Con người không hiểu hết tất cả nét mặt. Chúng tôi muốn đào tạo máy móc trở nên... tốt hơn con người bình thường."
Khi AI được cải thiện, bà Lam hy vọng sẽ phát triển các ứng dụng cho các doanh nghiệp, cũng như trường học, để hiểu rõ hơn nhu cầu của người tham gia và tăng cường sự tham gia vào các cuộc họp trực tuyến và hội thảo trên website.
Ở những nơi liên quan đến giao tiếp của con người, AI "có thể giúp tạo ra sự tương tác tốt hơn", bà nói.
Thanh Huyền
(Lược dịch)