1. Khung khái niệm về “quyết định dựa trên dữ liệu trong giáo dục” (Mathematica Policy Research)
Khung khái niệm này được phát triển bởi Mathematica Policy Research để cung cấp một bức tranh toàn diện về quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu (DDDM) trong giáo dục. Khuôn khổ bao gồm sáu bước chính:
1.1. Xác định mục tiêu/mối quan tâm: Bước đầu tiên là xác định rõ ràng các mục tiêu hoặc mối quan tâm mà dữ liệu sẽ được sử dụng để giải quyết.
1.2. Thu thập dữ liệu đa nguồn: Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu điểm số, dữ liệu khảo sát, dữ liệu quan sát và dữ liệu hành chính.
1.3. Phân tích/giải thích dữ liệu: Dữ liệu được phân tích và giải thích để xác định các xu hướng, mô hình và mối quan hệ.
1.4. Lập kế hoạch hành động: Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, một kế hoạch hành động được phát triển để giải quyết các mục tiêu hoặc mối quan tâm đã xác định trước đó.
1.5. Thực hiện quyết định: Kế hoạch hành động được thực hiện và theo dõi.
1.6. Đánh giá/phản hồi: Kết quả của việc thực hiện được đánh giá và phản hồi được thu thập để cải thiện quá trình ra quyết định trong tương lai.
Khuôn khổ này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để có được bức tranh toàn diện về những gì đang xảy ra trong trường học. Nó cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân tích và giải thích dữ liệu một cách có ý nghĩa để xác định các xu hướng, mô hình và mối quan hệ. Cuối cùng, khuôn khổ nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá và phản hồi để cải thiện quá trình ra quyết định trong tương lai.
Khuôn khổ này có thể được sử dụng bởi các nhà quản lý giáo dục, giáo viên và các bên liên quan khác để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về các vấn đề như giảng dạy, học tập, phân bổ tài nguyên và chính sách giáo dục.
Văn hoá dữ liệu trong hệ thống giáo dục
Văn hóa dữ liệu trong quản lý giáo dục đề cập đến các giá trị, niềm tin và thực hành trong một tổ chức giáo dục thúc đẩy việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu hiệu quả để ra quyết định. Nó bao gồm việc tạo ra một môi trường mà dữ liệu được coi là một nguồn tài nguyên có giá trị và nơi các nhà giáo dục và quản trị viên được khuyến khích sử dụng dữ liệu để thông báo cho các hoạt động của họ và cải thiện kết quả. Dưới đây là một số khía cạnh chính của văn hóa dữ liệu trong quản lý giáo dục:
● Hiểu biết về dữ liệu: Phát triển kỹ năng hiểu biết về dữ liệu cho các nhà giáo dục và quản trị viên là điều cần thiết để tạo ra một nền văn hóa dữ liệu. Điều này bao gồm khả năng hiểu và giải thích dữ liệu, phân tích xu hướng và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa. Các chương trình đào tạo và cơ hội phát triển chuyên nghiệp có thể giúp xây dựng kỹ năng hiểu biết về dữ liệu và thúc đẩy sự hiểu biết chung về cách sử dụng dữ liệu để thúc đẩy cải tiến.
● Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Một nền văn hóa dữ liệu khuyến khích ra quyết định dựa trên bằng chứng và phân tích dữ liệu thay vì chỉ dựa vào trực giác hoặc thông tin giai thoại / cảm tính. Nó bao gồm sử dụng dữ liệu để xác định các lĩnh vực cần cải thiện, đặt mục tiêu và đánh giá tiến độ. Ra quyết định dựa trên dữ liệu đảm bảo rằng các hoạt động và chính sách giáo dục được dựa trên thông tin đáng tin cậy và có thể dẫn đến các biện pháp can thiệp hiệu quả và nhắm mục tiêu hơn.
● Thực hành cộng tác với dữ liệu: Sự hợp tác và chia sẻ dữ liệu giữa các bên liên quan là các thành phần chính của một nền văn hóa dữ liệu. Các nhà giáo dục, quản trị viên và các nhân viên khác nên có cơ hội hợp tác và thảo luận về dữ liệu, chia sẻ hiểu biết và cùng nhau giải quyết vấn đề. Các thực hành dữ liệu cộng tác thúc đẩy tinh thần trách nhiệm chung đối với thành công của học sinh và thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục.
● Phản hồi và đào sâu suy nghĩ dựa trên dữ liệu: Một nền văn hóa dữ liệu khuyến khích các nhà giáo dục đào sâu suy nghĩ về các hoạt động của họ và sử dụng dữ liệu để hướng dẫn các quyết định giảng dạy của họ. Bằng cách thường xuyên phân tích dữ liệu học sinh và đào sâu suy nghĩ về hiệu quả của các chiến lược giảng dạy, các nhà giáo dục có thể điều chỉnh các phương pháp để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của học sinh. Các vòng lặp phản hồi liên quan đến việc phân tích dữ liệu và cung cấp phản hồi cho các nhà giáo dục có thể hỗ trợ thêm sự phát triển chuyên môn của họ.
● Quyền riêng tư: Một nền văn hóa dữ liệu mạnh mẽ cũng ưu tiên quyền riêng tư dữ liệu và các thực hành đạo đức. Các nhà giáo dục và quản trị viên nên được đào tạo về các quy định bảo mật dữ liệu và các thông lệ tốt nhất để xử lý và bảo vệ dữ liệu học sinh. Họ cũng nên nhận thức được các cân nhắc đạo đức liên quan đến việc thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách có trách nhiệm và đạo đức.
● Truyền thông và minh bạch dựa trên dữ liệu: Truyền thông cởi mở và minh bạch về các hoạt động dữ liệu là những khía cạnh quan trọng của một nền văn hóa dữ liệu. Việc chia sẻ những hiểu biết về dữ liệu, báo cáo tiến độ và kết quả với các bên liên quan, chẳng hạn như học sinh, phụ huynh và cộng đồng rộng rãi, sẽ xây dựng niềm tin và sự tham gia. Truyền thông minh bạch giúp các bên liên quan hiểu được giá trị của dữ liệu và khuyến khích họ tham gia tích cực vào việc ra quyết định về giáo dục.
Việc thiết lập một nền văn hóa dữ liệu trong quản lý giáo dục cần có thời gian và nỗ lực. Nó đòi hỏi sự hỗ trợ của lãnh đạo, cơ hội phát triển chuyên môn và cam kết cải thiện liên tục các hoạt động dữ liệu. Bằng cách tạo ra một nền văn hóa dữ liệu, các tổ chức giáo dục có thể khai thác sức mạnh của dữ liệu để thúc đẩy sự thay đổi tích cực và cải thiện kết quả học tập của học sinh.
3. Sử dụng dữ liệu trong quản lý, tổ chức và định hướng giáo dục
Việc sử dụng dữ liệu trong quản lý, tổ chức và định hướng giáo dục ngày càng trở nên quan trọng trong những năm gần đây. Nó cho phép các nhà giáo dục đưa ra quyết định hợp lý, theo dõi sự tiến bộ của học sinh, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và cuối cùng là nâng cao trải nghiệm giáo dục tổng thể.
3.1. Ra quyết định dựa trên dữ liệu trong giáo dục: Các báo cáo toàn cầu đều nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong giáo dục. Nó nêu bật cách các nhà giáo dục có thể sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa hoạt động giảng dạy, xác định những học sinh có nguy cơ gặp rủi ro trong học tập và phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả.
3.2. Đánh giá và theo dõi kết quả học tập của học sinh: Nhiều cơ sở giáo dục đã triển khai các hệ thống dữ liệu phức tạp để theo dõi kết quả học tập của học sinh theo thời gian. Những hệ thống này giúp các nhà giáo dục theo dõi sự tiến bộ của từng học sinh, xác định những khoảng trống trong học tập và đưa ra các biện pháp can thiệp có mục tiêu. Bằng cách phân tích dữ liệu đánh giá, các nhà giáo dục có thể điều chỉnh cách giảng dạy để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng học sinh.
3.3. Phân tích dự đoán để giúp sinh viên thành công: Các mô hình phân tích dự đoán đang được sử dụng để xác định những sinh viên có nguy cơ thất bại trong học tập hoặc bỏ học. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và các chỉ số rủi ro khác nhau, những mô hình này có thể đưa ra cảnh báo sớm cho các nhà giáo dục, cho phép họ can thiệp và hỗ trợ những học sinh đang gặp khó khăn trước khi quá muộn.
3.4. Phân bổ và lập kế hoạch nguồn lực: Phân tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức giáo dục tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực. Bằng cách kiểm tra các yếu tố như tuyển sinh, khối lượng công việc của giáo viên và việc sử dụng cơ sở vật chất, đơn vị quản lý giáo dục có thể đưa ra quyết định sáng suốt về việc bố trí nhân sự, lập kế hoạch và cải thiện cơ sở hạ tầng. Điều này đảm bảo rằng các nguồn lực được phân bổ hiệu quả và hiệu quả.
3.5. Phản hồi và cải tiến: Việc thu thập và phân tích dữ liệu cung cấp những hiểu biết có giá trị để cải thiện các chương trình và chính sách giáo dục. Các nhà giáo dục có thể thu thập phản hồi từ học sinh, phụ huynh và nhân viên thông qua các cuộc khảo sát và sử dụng dữ liệu này để đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng. Quá trình lặp đi lặp lại này cho phép cải tiến liên tục trong thực tiễn giáo dục.
3.6. Cá nhân hóa việc học: Các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu cho phép trải nghiệm học tập được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của từng học sinh. Hệ thống học tập thích ứng sử dụng dữ liệu để điều chỉnh hoạt động giảng dạy một cách linh hoạt, cung cấp nội dung có mục tiêu và các biện pháp can thiệp dựa trên điểm mạnh và điểm yếu của từng cá nhân. Điều này thúc đẩy sự tham gia của sinh viên và cải thiện kết quả học tập.
Nhìn chung, việc sử dụng dữ liệu trong quản lý, tổ chức và định hướng giáo dục có tiềm năng cách mạng hóa lĩnh vực giáo dục. Nó trao quyền cho các nhà giáo dục và quản trị viên đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng, nâng cao kết quả của học sinh và cải thiện trải nghiệm giáo dục tổng thể. Tuy nhiên, điều cần thiết là phải giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư và cân nhắc về mặt đạo đức để đảm bảo việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm và hiệu quả trong giáo dục.
Dưới đây là một số chi tiết bổ sung về việc sử dụng dữ liệu trong quản lý, tổ chức và định hướng giáo dục:
Hệ thống cảnh báo sớm: Các cơ sở giáo dục đang triển khai hệ thống cảnh báo sớm để xác định những học sinh có thể gặp khó khăn trong học tập hoặc bỏ học. Các hệ thống này sử dụng nhiều điểm dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như điểm danh, hành vi và hiệu suất khóa học, để tạo cảnh báo cho các nhà giáo dục. Bằng cách can thiệp sớm và cung cấp hỗ trợ có mục tiêu, trường học có thể giúp học sinh vượt qua thử thách và nâng cao cơ hội thành công.
Chiến lược giảng dạy dựa trên dữ liệu: Phân tích dữ liệu cho phép các nhà giáo dục xác định các mô hình và xu hướng trong kết quả học tập của học sinh, từ đó có thể cung cấp thông tin cho các chiến lược giảng dạy. Ví dụ: nếu dữ liệu đánh giá cho thấy một số lượng đáng kể học sinh đang gặp khó khăn với một khái niệm cụ thể thì giáo viên có thể điều chỉnh phương pháp giảng dạy của mình hoặc cung cấp thêm nguồn lực để giải quyết vấn đề. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này giúp các nhà giáo dục điều chỉnh hướng dẫn của họ để đáp ứng nhu cầu cụ thể của học sinh.
Lưu trữ và tích hợp dữ liệu: Các tổ chức giáo dục đang áp dụng các giải pháp lưu trữ dữ liệu để tập trung và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này cho phép phân tích và báo cáo toàn diện hơn. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ hệ thống thông tin sinh viên, hệ thống quản lý học tập và nền tảng đánh giá, quản trị viên có thể có được cái nhìn toàn diện về tiến bộ và kết quả giáo dục của sinh viên.
Cải tiến liên tục và trách nhiệm giải trình: Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục và trách nhiệm giải trình trong giáo dục. Bằng cách thường xuyên phân tích dữ liệu, các nhà giáo dục có thể đánh giá tính hiệu quả của phương pháp giảng dạy, chương trình giảng dạy và các biện pháp can thiệp. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện và hướng dẫn phát triển các chính sách và thực tiễn dựa trên bằng chứng.
Trực quan hóa và báo cáo dữ liệu: Các công cụ trực quan hóa dữ liệu đang được sử dụng để trình bày dữ liệu giáo dục ở định dạng hấp dẫn trực quan và dễ hiểu. Đồ thị, biểu đồ và trang tổng quan cho phép nhà giáo dục và quản trị viên nhanh chóng nắm bắt các xu hướng, mô hình và thông tin chuyên sâu. Việc trình bày dữ liệu trực quan này tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp và hỗ trợ các cuộc thảo luận và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Phát triển chuyên môn và đánh giá giáo viên: Phân tích dữ liệu có thể cung cấp thông tin cho các sáng kiến phát triển chuyên môn và quy trình đánh giá giáo viên. Bằng cách kiểm tra kết quả của học sinh và dữ liệu về hiệu suất của giáo viên, các nhà quản lý có thể xác định nhu cầu phát triển chuyên môn và cung cấp các cơ hội đào tạo có mục tiêu. Ngoài ra, dữ liệu có thể được sử dụng như một phần của hệ thống đánh giá giáo viên toàn diện để đánh giá hiệu quả giảng dạy và hỗ trợ sự phát triển chuyên môn.
Phân tích dữ liệu theo chiều dọc: Phân tích dữ liệu theo chiều dọc liên quan đến việc theo dõi sự tiến bộ của học sinh trong một khoảng thời gian dài. Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều năm, các nhà giáo dục có thể hiểu rõ hơn về các xu hướng dài hạn, xác định các yếu tố góp phần tạo nên thành công hoặc thách thức cũng như đánh giá tác động của các biện pháp can thiệp và chương trình theo thời gian. Phân tích dữ liệu theo chiều dọc cung cấp cái nhìn toàn diện về sự phát triển của học sinh và giúp cung cấp thông tin cho việc lập kế hoạch giáo dục và ra quyết định.
Điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù phân tích dữ liệu mang lại những hiểu biết có giá trị nhưng nó cần được bổ sung bằng đánh giá chuyên môn và sự hiểu biết về bối cảnh mà dữ liệu được thu thập. Giáo dục là một lĩnh vực phức tạp và dữ liệu nên được sử dụng như một công cụ hỗ trợ việc ra quyết định thay vì là yếu tố quyết định duy nhất của thực tiễn giáo dục.
4. Định hướng xây dựng “vốn” dữ liệu
Ngành Giáo Dục Đào Tạo TP. HCM xác định rõ chuyển đổi số là quá trình thay đổi về tư duy, cách thức hành động của cá nhân và vận hành của tổ chức trong hệ thống giáo dục. Sự thay đổi này được tạo điều kiện bởi công nghệ, được phát triển bởi sự tiếp nhận và tham gia tích cực của cộng đồng và được dẫn dắt bởi sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế từ khai thác nguồn vốn tài chính sang khai thác nguồn vốn dữ liệu.
Hành trình chuyển đổi số đang được triển khai từng bước với tầm nhìn đến năm 2030, các hoạt động giáo dục TP. HCM có thể:
4.1. Dựa vào Big Data và AI xây dựng được một mô trường học tập hướng đối tượng, gắn bó chặt chẽ với điều kiện đặc thù và nhu cầu riêng của từ cá nhân người học
4.2. Khả năng của AI giúp phân tích, theo dõi quá trình học tập của học sinh. Định hướng phát triển bản thân và tự quản lý việc tiếp thu kiến thức một cách phù hợp với năng lực học sinh. Giúp nhà quản lý có những thông tin chính xác để đưa ra quyết định
4.3. Tận dụng khả năng đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu của công nghệ Blockchain để hạn chế những vấn đề về gian lận điểm, giả mạo điểm, giả mạo bằng cấp.
Ngành giáo dục đào tạo TP. HCM tích cực quan sát và cập nhật quá trình triển khai ở các nước khu vực ASEAN và APAC từ đó đúc kết được kinh nghiệm và thực tiễn triển khai để bổ sung vào kế hoạch triển khai của ngành.
5. Dự án DELIMA Malaysia
A. Tổng quan về giáo dục Malaysia
- Hệ thống Giáo Dục Malaysia được thiết kế để cung cấp cho học sinh hệ thống giáo dục chặt chẽ và toàn diện. Hệ thống giáo dục chia là 2 cấp độ primary và secondary (lower secondary và upper secondary), hệ thống tập trung vào trang bị cho học sinh tư duy phản biện (critical thinking), kỹ năng creative và innovation
- Hệ thống giáo dục Malaysia đang phục vụ cho
+ 4.766.929 học sinh
+ 413.000 giáo viên
+ 10.225 trường học
Bảng minh họa thống kê Hệ Thống Giáo Dục Malaysia
B. Dự án Digital Educational Learning Initiative Malaysia (DELIMa)
- Mục đích của dự án “Sáng kiến Giáo dục và Học Tập Số Malaysia” (DELIMa) là:
+ Cung cấp các tài nguyên học tập chất lượng cho tất cả học sinh ở tất cả các khu vực địa lý và điều kiện kinh tế.
+ Nuôi dưỡng văn hóa học tập suốt đời và phát triển chuyên môn của cộng đồng giáo viên, giúp cho giáo viên có thể tích hợp được công nghệ vào các hoạt động giảng dạy và đáp ứng được sự biến đổi liên tục của giáo dục.
- Kết quả mong muốn của Bộ Giáo dục Malaysia (MOE Malaysia) khi triển khai nền tảng Delima là rèn luyện kỹ năng thể kỷ 21 cho học sinh, nâng cao năng lực số để hỗ trợ các em trở thành công dân tích, tham gia tích cực vào các hoạt động kinh tế số.
- Chiến lược triển khai tập trung vào việc tận dụng công nghệ để cá nhân hóa việc học, thúc đẩy việc cộng tác, giao tiếp và hỗ trợ cho tất cả các cách tổ chức hoạt động giáo dục khác nhau
- DELIMa được hỗ trợ công nghệ từ cả Google, Microsoft và Apple sẽ cung cấp các dịch vụ hỗ trợ giáo dục cho học sinh và cung cấp cho giáo viên khả năng lựa chọn các nội dung giảng dạy phù hợp với các hoạt động giảng dạy của mình..
- Từ tháng bảy năm 2019, tất cả các giáo viên và học sinh thuộc các trường công cập Malaysia đã có tài khoản email riêng và lưu trữ điện toán đám mây để phục vụ các hoạt động giáo dục trực tuyến.
- Dự án DELIMa triển khai từ năm 2020, hiện đang phục vụ cho 445.000 giáo viên và 4.27 triệu học sinh. Dự án đang bước vào giai đoạn 2 để cải thiện trải nghiệm người dùng, khả năng phân tích dữ liệu và nội dung.
Giao diện dành cho cho học sinh và giáo viên
C. Khía cạnh kỹ thuật của dự án:
a. Hạ tầng kết hợp giữa Cloud và On-Premise để có thể phục vụ đồng thời cho toàn bộ học sinh và giáo viên Malaysia:
- Interface (Giao diện)- chuẩn hóa đối với người dùng cuối End User (EU), truy cập bằng mọi thiết bị
+ Thấu hiểu khả năng truy cập và các thách thức của người dùng cuối
+ Tích hợp giải pháp mới trở thành 1 phần của các quy trình vận hành hiện tại
+ Giao diện được cá nhân theo vai trò của người dùng
- Dịch vụ trên nền điện toán đám mây của Google - Phục vụ các giao dịch (Transactional) ở scale cho toàn bộ học sinh và giáo viên và đồng bộ hóa (sync) với dữ liệu On-Prem của MoET Malaysia.
+ Đăng nhập 1 lần bằng dịch vụ Google cho tất cả các ứng dụng EdTech, từ đó xác định vai trò và chức năng của người dùng
+ Sử dụng các dịch vụ của Google Workspace for Education (Microservice) và năng lực của hệ thống Google: Transaction Log, Phân tích dữ liệu, quản lý thiết bị, các công cụ điều tra số, công cụ bảo mật.
+ Lựa chọn 1 số content/ ứng dụng đưa lên Google Cloud
- Dữ liệu On Premise (máy chủ của MoE Malaysia) - Hệ thống lõi
+ Dữ liệu học sinh, giáo viên, nhà trường
+ Data repository/ Phân tích dữ liệu
+ Nội dung/ Ứng dụng của MoE
b. Sử dụng nền tảng Google Workspace for Education để đăng nhập 1 lần:
- EU dựa trên tài khoản Gmail dựa trên nền tảng Google Workspace for Education để đăng nhập vào hệ thống.
- Dựa trên tài khoản đăng nhập hệ thống sẽ xác định vai trò của người dùng cuối, hiển thị giao diện theo profile EU với các giao diện tùy chỉnh riêng cho Học sinh, giáo viên và quản trị nhà trường.
- MOE có thể theo dõi được hành vi và mức độ sử dụng nền tảng của EU: mức độ sử dụng Google Classroom, Số lượng nhận xét được tạo ra, số tài nguyên được chia sẻ, được xem, số lượng ứng dụng EdTech được click vào sử dụng, số lượng câu hỏi được đặt ra
Mô tả SSO
Mô tả SSO và các Dữ Liệu có thể thu nhập tại thời điểm hiện tại
c. Hệ thống được tích hợp vào quy trình công việc và cấu trúc hoạt động của MoE
- Toàn bộ hệ thống được xây dựng dựa trên cấu trúc hoạt động hiện tại của MOE.
- Ví dụ sau đây minh họa một quy trình làm việc để tổ chức đào tạo được tích hợp với DELIMa:
+ Bước 1: MOE lên kế hoạch phát triển chuyên môn
+ Bước 2: MOE lựa chọn trường và nhóm đối tượng triển khai, lựa chọn điều phối viên đào tạo (Giáo viên tại trường)
+ Bước 3: Đơn vị tổ chức đào tạo (Training Organizer - TO) tạo lịch đào tạo cho trường và nhóm đối tượng.
+ Bước 4: TO briefing lại cho điều phối viên đào tạo
+ Bước 5: Tạo Lớp Học bằng Google Classroom
+ Bước 6: Điều phối việc nhập học của người học trên hệ thống
+ Bước 7: Học sinh hoàn tất khóa học
+ Bước 8: Điều phối viên tại trường tổng hợp kết quả
+ Bược 9: Tổng hợp dữ liệu để tạo huy điện tử (Digital Badges)
+ Bước 10: Trao thưởng huy hiệu điện tử (Digital Badges) cho người học - DELIMa DIGITAL ME
Quy trình đào tạo dựa trên DELIMa
d. Xây dựng các dashboard dữ liệu
- Dựa trên nhu cầu của MOE và trường học, các dashboard được xây dựng để phục vụ nhu cầu quản trị của MOE và trường học
- Các loại dashboard dữ liệu đã được xây dựng và sử dụng:
+ Dashboard về nội dung tương tác: theo dõi tương tác của EU để giúp quá trình cải thiện tính năng và nội dung của platform.
+ Dashboard quản trị trường học
+ Dashboard về mức độ sử dụng các ứng dụng số hằng ngày (daily)
+ Dashboard theo dõi Huy Hiệu Điện Tử (Digital Badge) - theo dõi tác động của Digital Badge tới từng bang, quận và từng dạng học sinh, giúp đưa ra các thông tin hữu ích (insights) để hỗ trợ học sinh yếu và có nhu cầu đặc biệt.
+ Dashboard theo dõi hiệu quả sử dụng của thiết bị được tặng
+ Dashboard theo dõi việc triển khai Lab trường học
6. Cập nhập từ các nước khác ở ASEAN
a. Singapore
- Hệ thống giáo dục Singapore để phục vụ cho 344 trường học, 420.000 học sinh, 38.000 giáo viên.
- Bộ Giáo Dục Singapore (MoE Singapore) đã công bố chiến lược "Chuyển đổi giáo dục thông qua Công Nghệ" Masterplan 2023 (Transforming Education through Technology” Masterplan 2030) hay gọi tắt là “EdTech Masterplan 2030” để tận dụng công nghệ để tăng cường việc dạy và học.
- Một trong trong 5 đột phá chiến lược (Strategic Thrust) của MoE Singapore là cung cấp nền tảng hỗ trợ tùy biến (greater customization) quá trình học tập của học sinh:
1. Cung cấp 1 nền tảng học tập thống nhất và được tích hợp công nghệ AI và tài nguyên học tập phong phú cho học sinh và giáo viên Singapore Student Learning Space (SLS):
a. SLS phát triển dựa trên triết lý Agile để nhanh chóng đáp ứng được được các yêu cầu mới từ người dùng và sự thay đổi trong chính sách
b. SLS đã tạo ra một danh sách cho phép (whitelist) gần 200 nội dung và công cụ. Các chuẩn APIs của SLS được xây dựng dựa trên các tiêu chuẩn quốc tế để có thể dễ dàng tích hợp với hệ thống khác để trao đổi nội dung và công cụ (LTI 1.3), các công cụ đánh giá (QTI3) và dữ liệu học tập (xAPI)
i. Tháng 06/023, MOE Singapore đã triển khai hệ thống học tập thích ứng (Adaptive Learning System) cho 3 chủ đề của môn Toán lớp 5 sau khi thử nghiệm ở 33 trường học. Hệ thống học tập thích ứng sẽ được mở rộng nhiều chủ đề, trình độ và môn học
2. Cung cấp công cụ số và nền tảng dựa trên công nghệ AI để cung cấp trợ lý học tập cho học sinh, trợ lý giảng dạy cho giáo viên
a. Từ tháng 12/2023, học sinh có thể sử dụng hai hệ thống trợ lý học tập - Learning Feedback Assistants thông qua SLS: Language Feedback Assistant for English and the Short Answer Feedback Assistant
b. Language Feedback Assistant for English: cung cấp các trợ giúp cơ bản cho học sinh trong kỹ năng viết (đánh vần, ngữ pháp), giúp cho giáo viên có thể tập trung hướng dẫn học sinh trong các hoạt động phức tạp hơn trong việc học ngoại ngữ, xây dựng các kỹ năng cao hơn ví dụ: thể hiện sự sáng tạo, thuyết phục và ngữ điệu
c. Short Answer Feedback Assistant: hỗ trợ việc chấm điểm tự động và hệ thống tự ra nội dung phản hồi có liên quan quan tới nội dung giảng dạy cho các câu hỏi đóng và câu hỏi ngắn cho tất cả môn học và cấp độ. Giáo viên cung cấp nhận xét nhanh hơn bằng việc chỉnh sửa và phát triển dựa trên bảng nháp (first-draft) do hệ thống tự động tạo ra.
b. Indonesia
- Bộ Giáo Dục, Văn Hóa , Nghiên Cứu và Công Nghệ Indonesia - Ministry of Education, Culture, Research and Technology (MoECRT) hợp tác với Google Cloud và Google For Education để xây dựng một nền tảng Digital Education Platform và Chromebook cho tất cả các học sinh Indonesia.
- Digital Education Platform được triển khai từ năm 2020 với mục tiêu công nghệ di động để chuyển đổi số các hoạt động giáo dục.
- Super App giáo dục của MoECRT là nền tảng cung cấp cho giáo viên, học sinh và trường học truy cập vào dịch vụ trực tuyến như the National Assessment và National Talent Management. Hệ thống phải hỗ trợ cho hoạt động dạy và học hằng ngày của 60 triệu học sinh và 3 triệu giáo viên.
- Hệ thống là nền tảng để MoECRT để đắt đầu tích hợp các công nghệ AI vào hỗ trợ hoạt động giáo dục.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Tài liệu tổng hợp từ Google For Education
2. https://sites.google.com/moe-dl.edu.my/delimaeng/home?authuser=1
3. https://project-id.org/blog/2020/7/13/what-is-delima-malaysias-rocketing-online-education
4. https://www.thestar.com.my/news/education/2022/08/22/delima-improved-to-offer-more-personalised-experience-says-radzi
5. https://www.nst.com.my/lifestyle/bots/2020/06/600934/tech-moe-launches-delima
6. https://opengovasia.com/awards-custom/digital-educational-learning-initiative-malaysia-delima/
7. https://www.learning.moe.edu.sg/about/overview-of-student-learning-space/
8. https://cloud.google.com/customers/moec
9. https://en.antaranews.com/news/271287/ministry-pushing-educational-transformation-through-digital-technology
10. https://www.learning.moe.edu.sg/about/future-of-student-learning-space/
11. https://www.moe.gov.sg/education-in-sg/educational-technology-journey/edtech-masterplan
12. https://www.nst.com.my/amp/news/nation/2023/02/882727/moe-finalising-post-pandemic-digital-education-policy
13. https://www.thestar.com.my/news/education/2022/08/22/delima-improved-to-offer-more-personalised-experience-says-radzi
14. https://www.bettshow.com/bett-articles/improving-equity-through-tech-malaysia
15. https://www.todayonline.com/singapore/more-ai-schools-moe-success-maths-tool-pri5-2259496