Trao đổi với báo chí sáng 28/7, Thứ trưởng Bùi Văn Ga cho biết, điểm sàn xét tuyển ĐH năm 2016 được Hội đồng xác định điểm sàn xác định dựa trên 3 yếu tố: Đảm bảo chất lượng, chỉ tiêu tuyển sinh và phương thức xác định tổ hợp của các trường.

Thứ trưởng Bùi Văn Ga trả lời báo chí trong sáng nay, 28/7. (Ảnh: Lê Văn)

Theo Thứ trưởng Ga, Hội đồng xác định điểm sàn đều muốn mức điểm sàn nằm trên dưới mức 15 để mỗi môn thi của thí sinh phải đạt mức 5 điểm.

"Đây là căn cứ đầu tiên để xác định ngưỡng đảm bảo chất lượng đầu vào (điểm sàn)" - Thứ trưởng Ga khẳng định.

Về chỉ tiêu tuyển sinh, năm nay tổng số chỉ tiêu đăng kýcủa các trường là 420.000 thí sinh song trong đó đã có 100.000 thí sinh đượcxét tuyển từ kết quả học tập THPT. Do đó, điểm sàn được Hội đồng xét tuyển đảmbảo nguồn xét tuyển cho 320.000 chỉ tiêu.

Với phương thức tổ hợp xét tuyểncủa các trường, Thứ trưởng Ga cho biết, Hội đồng xác định chỉ tiêu với 5 khối truyền thống là A, A1, B, C, D chứ không xác địnhvới các tổ hợp khối thi do các trường tự bổ sung.

"Số lượng thí sinh trên điểm sàn của 5 khối thi này chỉ là số tối thiểu. Số thísinh có thể nộp đơn dự thi vào các trường đại học năm nay có thể cao hơn do cáctrường dùng tổ hợp xét tuyển khác. Vì thế, nguồn tuyển dư ra khá nhiều so vớinguồn tuyển truyền thống" - Thứ trưởng Ga cho hay.

Từ những căn cứ trên, Bộ GD-ĐT đã đưa ra 3 phương án để Hội đồng xác định điểm sàn thảo luận: Phương án 1 là 15,5 điểm, cao hơn năm 2015. Phương án thứ 2 là bằngnăm 2015 - 15 điểm. Một phương án thấp hơn là 14,5 điểm. Phương án cuối cùng làcác khối A, B, C là 15 điểm còn riêng khối D là 14 điểm do môn Ngoại ngữ nămnay khá thấp.

Tuy nhiên, tất cả các thành viên Hội đồng xác định điểm sàn đã xác định chọn điểm sàn năm nay là 15 điểm dù Bộ băn khoăn khối D có thể cao hơn so với thực tế.

"Điều này cho thấy quyết tâm đảm bảo chất lượng của các trường chứ không phải là chạy theo chỉ tiêu. Chất lượng vẫn là tiêu chí hàng đầu để xác định điểm sàn" -Thứ trưởng Ga khẳng định.

Kết hợp AI “dạy” tiếng Việt  

Lãnh đạo của một doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tại Việt Nam mong muốn học tiếng Việt nhanh, đọc được 90% nội dung của các văn bản thông thường. Vấn đề là, ông ấy quá bận rộn và chỉ có khoảng thời gian 1 tiếng (từ 12-13h mỗi ngày) để học. Vì vậy, cần áp dụng công nghệ vào phần mềm học ngôn ngữ sao để giúp ông ngoại ngữ nhanh? 

Trên đây là bài toán của vị trí lãnh đạo công ty FDI đặt ra với PGS.TS Đinh Điền, Giám đốc Trung tâm Ngôn ngữ học tính toán, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia TP.HCM. 

Là người có nhiều đề tài nghiên cứu khoa học và công trình công bố quốc tế về ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dịch máy, ngôn ngữ học phản bác và dạy tiếng Việt cho người nước ngoài, PGS Điền cho rằng, ứng dụng AI rất cần thiết để giải quyết các vấn đề trong ngôn ngữ học.  

Cụ thể, bước đầu tiên của việc học bất kỳ ngôn ngữ nào là dạy ngôn ngữ âm thanh. Rào cản ở đây là tiếng Việt có thanh điệu, có điệu, khi dạy cho những người học thuộc hệ ngôn ngữ không có thanh điệu như người Anh, người Pháp… sẽ rất khó. Đơn cử, thay vì hỏi: “Bạn đi ngủ chưa?” thì người học sẽ nói “Bạn đi ngu chưa?”, bởi họ không phân biệt được thanh điệu. Cần dạy họ đặt trò chơi ở đâu khi phát âm, khẩu hình ngậm ra sao, phát âm ra đúng hay sai khác nhau như thế nào.  

Lúc này, phần mềm ứng dụng AI trong dạy ngoại ngữ có thể mô phỏng khẩu hình đánh răng, phát âm thanh sẵn để người học bắt chước. Sau đó, người học tập phát lại âm thanh, thu vào phần mềm, sử dụng công nghệ đối chiếu giữa phát âm của người học và phát âm chuẩn từ phần mềm, cải thiện khả năng phát âm nhanh. Tất cả các công đoạn trên đều bắt buộc phải ứng dụng AI.  

Một dẫn chứng khác, theo Từ điển tiếng Việt của Viện Ngôn ngữ học do cố Giáo sư Hoàng Phê chủ biên, vốn từ gốc tiếng Việt có khoảng 34.000 từ, tính toán cho thấy, cần dạy khoảng 10% lượng từ cho máy, tương đương với 3.400 từ thông tin ứng dụng, là máy có thể đọc được khoảng 90% văn bản tiếng Việt thông thường. Để có được bảng thống kê dữ liệu này, PGS Điền buộc phải sử dụng AI, gắn nhãn lên hệ thống từ vựng trong kho ngữ liệu tiếng Việt . 

Có thể nói, AI đã thay đổi cách dạy - học của ngành giáo dục. Thực tế, rất nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo đã ra đời nhằm hỗ trợ quá trình dạy - học trở nên nhanh chóng, hiệu quả hơn.  

Câu chuyện kết hợp giữa khoa học máy tính và ngôn ngữ học khá thú vị trên cho thấy, quá trình đào tạo, ứng dụng AI vào thực tế là rất cần thiết, song không dễ dàng. Các dữ liệu cần được phân tách theo nhiều lớp định danh, ở mỗi lớp sẽ phải xử lý từng biến số với các định danh cụ thể khác nhau nữa. 

Khi máy móc học ngôn ngữ...  

Không chỉ giúp con người học ngôn ngữ, trí tuệ nhân tạo còn giúp các hệ thống hỗ trợ lý trí thông minh ngôn ngữ tốt hơn. Máy móc được huấn luyện và tiến bộ mỗi ngày.  

Tương tự câu chuyện của PGS Điền, dưới đây lại là dẫn chứng sinh động khác về cách mà một trợ lý thông minh hiểu ngôn ngữ con người.

Đó là quá trình nghiên cứu và phát triển trợ lý giọng nói tiếng Việt Kiki trên ô tô, để nhận dạng tốt giọng nói với nhiều ngữ điệu vùng miền khác nhau. Trong khoa học máy tính, nhận dạng giọng nói là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), chuyển đổi giọng nói con người thành một định dạng hữu ích và có thể hiểu được bằng các ứng dụng máy tính. Công nghệ này là cầu nối tương tác giữa máy móc và con người. Trợ lý giọng nói đã trở thành ứng dụng không thể thiếu trên toàn thế giới. Phổ biến nhất có thể kể đến như: Siri của Apple, Google Assistant, Amazon Alexa, hay Kiki ở Việt Nam.

Anh Nguyễn Hoàng Khánh Duy, người viết những dòng code đầu tiên cho Kiki chia sẻ, để huấn luyện mô hình AI đủ thông minh khi nhận diện giọng nói, phản hồi thông tin đúng cho người dùng, thì dữ liệu ngôn ngữ đóng vai trò chủ chốt. 

Dẫn chứng, chức năng rất quan trọng với người dùng trợ lý tiếng Việt Kiki trên ôtô là dẫn đường. Do đó, đội ngũ phát triển sản phẩm phải chuẩn bị dữ liệu, vốn từ vựng để hỗ trợ “mượt” cho các câu lệnh từ người dùng. Sau quá trình thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, chỉ số thể hiện chất lượng nhận diện giọng nói ở phiên bản sau đã cải thiện 40% so với ban đầu.

Việc nhận diện giọng nói trên xe ô tô không chỉ dừng lại ở mỗi bài toán về dẫn đường, địa điểm mà còn nhiều vấn đề khác. 

Ví dụ, đặc thù sử dụng Kiki trên xe ô tô thì tiếng ồn do động cơ, gió hay tiếng phát ra từ các thiết bị giao thông trên đường cũng rất lớn, điều này ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng nhận diện giọng nói của Kiki trên xe. Do đó, yêu cầu đội ngũ Kiki phải cố gắng giải quyết điều kiện ồn ào bằng cách tăng cường dữ liệu bằng cách nói trong điều kiện ồn ào sao cho phù hợp với cuộc sống thực tế nhất.  

Ngoài ra, bằng các kỹ thuật mới trên thế giới như self-supervised (học tự giám sát), Kiki đang cố gắng “học” từ cả những dữ liệu không được gán nhãn, để cải thiện mô hình tốt hơn nữa. Tính ổn định của trợ lý giọng nói tiếng Việt này đang cải thiện với việc không ngừng đào tạo, nâng cấp sản phẩm.

Rõ ràng, tiến bộ của công nghệ đang diễn ra hàng ngày, hàng giờ. ChatGPT ra đời cuối năm 2022 đã trả lời một phần cho câu hỏi về cách dữ liệu lớn vận hành. Công nghệ đang “bước” vào giữa đời sống, đặc biệt, trong giáo dục, ngôn ngữ, những lĩnh vực vốn phụ thuộc nhiều vào con người trước đây. AI tái định nghĩa cách chúng ta học tập, làm việc, sinh hoạt... như những ví dụ cụ thể nêu trên.