Một đoạn giải thích có thể rất mạch lạc, một bảng tổng hợp có thể trông đầy đủ, và một danh sách tài liệu có thể đúng hình thức. Tuy vậy, trước khi đưa chúng vào bài giảng hoặc bản thảo, bạn vẫn cần biết thông tin có đúng và phù hợp với mục đích sử dụng không.
Kiểm chứng đầu ra AI là một phần của công việc chuyên môn. Bài viết này đề xuất sáu bước để rà soát bản nháp, từ xác định loại lỗi đến lưu lại thay đổi. Bạn có thể áp dụng cho một đoạn văn, bộ câu hỏi hoặc bảng trích xuất; mức độ kiểm tra cần tăng theo ảnh hưởng của nội dung đến người học và kết luận nghiên cứu.
1. Xác định bản nháp sẽ được dùng để làm gì
Trước khi kiểm tra chi tiết, hãy ghi mục đích sử dụng. Một gợi ý tên bài có yêu cầu khác với đáp án bài thi; một đoạn diễn đạt lại có yêu cầu khác với kết luận dựa trên dữ liệu nghiên cứu.
Nếu đầu ra là dàn ý, hãy kiểm tra phạm vi và logic. Nếu là nội dung kiến thức, hãy kiểm tra khái niệm và điều kiện áp dụng. Nếu là bài tập, hãy kiểm tra đề có đủ dữ kiện, đáp án có hợp lý và sinh viên có thể hoàn thành với kiến thức đã học không.
Việc xác định mục đích giúp bạn dành công kiểm tra cho những lỗi có hậu quả thực tế, đồng thời đặt tiêu chuẩn rõ ràng trước khi đánh giá bản nháp.
2. Tách đoạn văn thành các nhận định có thể kiểm tra
Một đoạn ngắn có thể chứa nhiều nhận định: định nghĩa, mối liên hệ, giải thích nguyên nhân và đề xuất áp dụng. Hãy tách chúng thành các câu hỏi cụ thể.
Ví dụ, nếu AI viết “phương pháp này cải thiện kết quả học tập”, bạn cần hỏi: phương pháp nào, với người học nào, đo kết quả gì và so với điều kiện nào? Nếu bản nháp không trả lời được, nhận định đang quá rộng.
Bạn có thể nhờ AI hỗ trợ lập danh sách:
Hãy liệt kê các nhận định cần kiểm chứng trong đoạn dưới đây. Với mỗi nhận định, chỉ ra loại bằng chứng cần tìm và từ ngữ có thể làm kết luận quá rộng. Không tự bổ sung tài liệu tham khảo. Kết quả sẽ được tôi đối chiếu với nguồn gốc.
Đây là cách tạo phiếu rà soát. Việc AI đồng ý với một câu hoặc tự sửa câu đó chưa đủ để xác nhận tính đúng đắn.
3. Đối chiếu nguồn gốc và kiểm tra mức độ hỗ trợ
Với định nghĩa, hãy tìm giáo trình hoặc tài liệu chuyên môn phù hợp. Với kết quả nghiên cứu, hãy xem bài gốc, thiết kế, đối tượng và phép đo. Với thông tin về công cụ AI, hãy ưu tiên tài liệu chính thức và kiểm tra thời điểm cập nhật.
Hãy kiểm tra hai việc riêng: nguồn có tồn tại không, và nguồn có hỗ trợ đúng nhận định không. Nghiên cứu của Walters và Wilder cho thấy văn bản AI tạo có thể chứa cả nguồn không tồn tại và lỗi thư mục; kết quả được ghi nhận với GPT-3.5 và GPT-4 trong điều kiện nghiên cứu năm 2023 (Walters & Wilder, 2023). Xem nghiên cứu gốc.
Khi chỉ đọc được tóm tắt, hãy giới hạn nhận xét vào những gì tóm tắt cung cấp. Nếu chưa tiếp cận được phần phương pháp hoặc dữ liệu cần thiết, ghi lại điểm chưa xác minh thay vì suy đoán.
4. Kiểm tra bảng, số liệu và hình minh họa
Với bảng dữ liệu, hãy đối chiếu tên biến, đơn vị, cỡ mẫu và từng giá trị dùng để đưa ra kết luận. Kiểm tra cả tiêu đề hàng, cột và chú thích; một con số đúng nhưng gắn sai nhóm vẫn dẫn đến diễn giải sai.
Với biểu đồ, hãy xem trục, thang đo và dữ liệu nguồn. Với sơ đồ khoa học, hãy xem nhãn, hướng mũi tên và quan hệ được mô tả. Hình có vẻ thuyết phục không đủ để bảo đảm chính xác.
Nếu dùng dữ liệu giả lập cho bài tập, hãy ghi rõ ngay trong nội dung rằng dữ liệu phục vụ minh họa. Người học cần phân biệt ví dụ luyện tập với kết quả của một nghiên cứu thực tế.
5. Rà tính phù hợp với người học và thông tin riêng tư
Một lời giải đúng chuyên môn vẫn có thể khó hiểu nếu dùng thuật ngữ chưa được giới thiệu. Hãy đọc lại từ góc nhìn của người học: họ cần biết gì trước, bước suy luận nào còn thiếu và nhiệm vụ có yêu cầu vượt quá thời lượng không?
Đồng thời, chỉ đưa vào công cụ những thông tin cần thiết và được phép sử dụng. Loại bỏ thông tin định danh khỏi ví dụ phản hồi bài làm; với tài liệu chưa công bố, kiểm tra quy định của đơn vị và điều kiện sử dụng công cụ.
Hướng dẫn UNESCO đề cao quyền chủ động của con người và bảo vệ dữ liệu trong giáo dục, nghiên cứu (Miao & Holmes, 2023). Xem hướng dẫn của UNESCO. Trong thực hành, giảng viên và nhà nghiên cứu cần quyết định nội dung nào phù hợp để sử dụng.
6. Lưu bản đã sửa và điểm chưa xác minh
Với nội dung quan trọng, hãy giữ bản nháp AI, nguồn đối chiếu và bản đã chỉnh sửa. Ghi ngắn gọn phần sửa, lý do sửa và vấn đề còn mở. Cách lưu này giúp bạn xem lại quyết định khi cập nhật bài giảng hoặc trao đổi với cộng tác viên.
Trước khi dùng, hãy tự hỏi: các nhận định chính có nguồn hỗ trợ chưa, số liệu có kiểm tra được không, ví dụ giả lập có ghi rõ không, nội dung có phù hợp người học không và còn điểm nào chưa xác minh?
Bạn có thể thử ngay trên một đoạn AI đã tạo cho công việc của mình. Tách ba nhận định quan trọng nhất, tìm nguồn và sửa từng câu. Qua những lần rà soát nhỏ như vậy, bạn sẽ xây dựng được quy trình sử dụng AI có thể giải thích và kiểm tra lại.
Đọc tiếp trong chuỗi bài
- AI trong giảng dạy: quy trình 5 bước chuẩn bị bài học
- AI trong nghiên cứu: đọc và tổng hợp tài liệu có kiểm chứng
Tài liệu tham khảo
- Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports, 13, 14045. Bài gốc.
- Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. Trang tài liệu.
5 Comments