Muốn đổi mới, trước hết phải biết nền giáo dục đang ở đâu: bao nhiêu học sinh (HS) đi học, bao nhiêu em có nguy cơ bỏ học, chất lượng giữa các vùng miền ra sao, HS lựa chọn môn học thế nào, bao nhiêu em tiếp tục học THPT, vào giáo dục nghề nghiệp hay đại học, sau tốt nghiệp có việc làm hay không… Những câu hỏi ấy không thể trả lời bằng cảm nhận mà phải bằng dữ liệu.
Nhưng dữ liệu giáo dục không nên chỉ dừng ở quy mô, tỷ lệ tốt nghiệp hay số trường đạt chuẩn mà cần kết nối xuyên suốt hành trình học tập - lựa chọn môn học - thi cử - tuyển sinh - đào tạo - việc làm. Khi đó, chúng ta mới có thể đánh giá đầy đủ hiệu quả của hệ thống giáo dục.
Một giá trị quan trọng khác của dữ liệu là phát hiện những bất thường. Trong kỳ thi có hàng triệu thí sinh, một vài điểm cao có thể bình thường nhưng sự tập trung bất thường của điểm cao, phân bố điểm khác biệt hay những tương quan bất thường có thể là tín hiệu cần kiểm tra. Dữ liệu không kết luận gian lận mà chỉ ra nơi cần đặt câu hỏi. Những vụ gian lận thi cử ở Hà Giang, Sơn La, Hòa Bình trước đây và những vấn đề tại kỳ thi ở Tuyên Quang năm nay cho thấy vai trò của dữ liệu như một "hệ thống cảnh báo sớm", góp phần bảo vệ sự trung thực.
Dữ liệu còn giúp hiểu người học. Việc HS tập trung vào một số môn, bỏ những môn khác có thể phản ánh tác động của thi cử, tuyển sinh, việc làm, chất lượng dạy học và tâm lý xã hội. Lựa chọn môn học hôm nay cũng là tín hiệu nguồn nhân lực ngày mai.
Giáo dục không thể tách rời thị trường lao động. Nếu dữ liệu học tập được kết nối với tuyển sinh, đào tạo và việc làm, chúng ta có thể nhận diện ngành nghề đang tăng sức hút, lĩnh vực thiếu hoặc dư nhân lực, từ đó điều chỉnh giáo dục phổ thông, nghề nghiệp và đại học. Không thể yêu cầu HS chọn nghề theo nhu cầu xã hội mà thiếu thông tin đáng tin cậy. Dữ liệu chính là chiếc cầu nối giữa giáo dục và thị trường lao động.
Dữ liệu cũng giúp đánh giá thực chất phổ cập giáo dục. Tỷ lệ trẻ đến trường cao mới là điểm khởi đầu. Cần biết các em có hoàn thành chương trình, đạt năng lực cần thiết, tiếp tục học THPT, giáo dục nghề nghiệp hay rời hệ thống.
Trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu giáo dục càng trở nên quan trọng. AI có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn, phát hiện xu hướng học tập, nhận diện bất thường, dự báo nhu cầu nhân lực và hỗ trợ nhà quản lý ra quyết định nhanh hơn. Nhưng AI chỉ hiệu quả khi dữ liệu đủ tốt, đủ sạch, đủ sống và đủ liên thông. Vì vậy, chuyển đổi số không thể chỉ dừng ở việc số hóa hồ sơ hay xây dựng thêm phần mềm, mà phải hướng tới một hệ sinh thái dữ liệu giáo dục thống nhất, chính xác, cập nhật và có khả năng phân tích.
Muốn đi đúng hướng, trước hết phải biết mình đang ở đâu. Dữ liệu chính là chiếc la bàn giúp giáo dục nhìn rõ hiện tại và định hướng tương lai.
Bình luận (0)