Cơ bản
Giao ngay
Giao dịch tiền điện tử một cách tự do
Giao dịch ký quỹ
Tăng lợi nhuận của bạn với đòn bẩy
Chuyển đổi và Đầu tư định kỳ
0 Fees
Giao dịch bất kể khối lượng không mất phí không trượt giá
ETF
Sản phẩm ETF có thuộc tính đòn bẩy giao dịch giao ngay không cần vay không cháy tải khoản
Giao dịch trước giờ mở cửa
Giao dịch token mới trước niêm yết
Futures
Truy cập hàng trăm hợp đồng vĩnh cửu
TradFi
Vàng
Một nền tảng cho tài sản truyền thống
Quyền chọn
Hot
Giao dịch với các quyền chọn kiểu Châu Âu
Tài khoản hợp nhất
Tối đa hóa hiệu quả sử dụng vốn của bạn
Giao dịch demo
Bắt đầu với Hợp đồng
Nắm vững kỹ năng giao dịch hợp đồng từ đầu
Sự kiện tương lai
Tham gia sự kiện để nhận phần thưởng
Giao dịch demo
Sử dụng tiền ảo để trải nghiệm giao dịch không rủi ro
Launch
CandyDrop
Sưu tập kẹo để kiếm airdrop
Launchpool
Thế chấp nhanh, kiếm token mới tiềm năng
HODLer Airdrop
Nắm giữ GT và nhận được airdrop lớn miễn phí
Launchpad
Đăng ký sớm dự án token lớn tiếp theo
Điểm Alpha
Giao dịch trên chuỗi và nhận airdrop
Điểm Futures
Kiếm điểm futures và nhận phần thưởng airdrop
Đầu tư
Simple Earn
Kiếm lãi từ các token nhàn rỗi
Đầu tư tự động
Đầu tư tự động một cách thường xuyên.
Sản phẩm tiền kép
Kiếm lợi nhuận từ biến động thị trường
Soft Staking
Kiếm phần thưởng với staking linh hoạt
Vay Crypto
0 Fees
Thế chấp một loại tiền điện tử để vay một loại khác
Trung tâm cho vay
Trung tâm cho vay một cửa
Chúng tôi là các nhà kinh tế học đã thiết kế một chatbot để giúp sinh viên của chúng tôi suy nghĩ hợp lý thay vì gian lận. Gặp gỡ ‘Macro Buddy’
Sinh viên sử dụng AI để gian lận trong bài tập về nhà hoặc kiểm tra là một chủ đề được bàn luận nhiều. Nhưng một số học giả cho rằng rủi ro lớn hơn của việc sinh viên sử dụng AI là họ sẽ không học được gì.
Video đề xuất
Khoảng 90% trong số 1.100 sinh viên Mỹ khảo sát tại các trường cao đẳng hai năm và bốn năm vào năm 2025 cho biết đã sử dụng AI tạo ra để làm mọi thứ từ soạn thảo bài tập đến làm rõ các khái niệm phức tạp.
Nhưng khi sinh viên sử dụng AI như một người hướng dẫn hoặc bạn học để học tập, không phải như một máy tạo câu trả lời ngay lập tức, liệu điều đó có giúp họ học dễ hơn hay khó hơn?
Chúng tôi là các nhà kinh tế học đã cố gắng trả lời câu hỏi này bằng cách thiết kế một công cụ AI sử dụng tính năng GPT tùy chỉnh của ChatGPT, với khả năng truy cập web của chatbot bị vô hiệu hóa.
Chúng tôi đặt tên công cụ là Macro Buddy và huấn luyện nó hướng dẫn một số sinh viên trong một lớp học kinh tế vĩ mô đại học tại Đại học Wisconsin, La Crosse, qua quá trình suy nghĩ của họ thay vì cung cấp câu trả lời trực tiếp.
Trong nghiên cứu của chúng tôi, thực hiện vào mùa xuân 2025, chúng tôi nhận thấy rằng sinh viên sử dụng Macro Buddy, cùng với thảo luận nhóm, đạt điểm thi cao hơn so với sinh viên làm bài một mình mà không có trợ giúp của AI này.
Sinh viên đại học ngày càng sử dụng AI để hỗ trợ việc học của mình. Maskot/iStock/Getty Images
Gặp gỡ người hướng dẫn mới của bạn
Một trong các khóa học kinh tế vĩ mô của chúng tôi có 140 sinh viên đại học, chủ yếu là sinh viên năm nhất hoặc năm hai, chia thành bốn nhóm.
Tài liệu học tập, bài tập và đề thi của sinh viên đều giống nhau ở tất cả các nhóm. Sinh viên thường không được phép sử dụng công cụ AI hoặc hợp tác với bạn cùng lớp trong kỳ thi. Tất cả các bài kiểm tra đều diễn ra trực tiếp và sinh viên không được phép tham khảo bất kỳ ghi chú hoặc tài liệu nào trong suốt kỳ thi.
Do đó, điểm thi phản ánh khả năng hiểu và giải thích của sinh viên mà không cần sự trợ giúp của AI hoặc nguồn bên ngoài nào khác.
Sau khi tất cả sinh viên làm bài kiểm tra đầu tiên, chúng tôi ngẫu nhiên phân chia các nhóm thành các hình thức học tập khác nhau.
Chúng tôi yêu cầu một nhóm sinh viên làm việc cá nhân, không có Macro Buddy; một nhóm làm việc theo nhóm, không có Macro Buddy; một nhóm làm việc cá nhân có Macro Buddy; và nhóm cuối cùng làm việc theo nhóm có Macro Buddy.
Chúng tôi muốn so sánh cách các phương pháp học tập khác nhau – làm việc một mình, làm việc nhóm, sử dụng Macro Buddy hoặc kết hợp cả hai – ảnh hưởng như thế nào đến kết quả thi của sinh viên.
Kỹ năng của Macro Buddy
Chúng tôi huấn luyện Macro Buddy dựa trên các bản ghi bài giảng, slide và câu hỏi bài tập cụ thể từ khóa học kinh tế vĩ mô này.
Macro Buddy đã tắt truy cập internet, vì vậy nó chỉ dựa vào tài liệu của giảng viên cung cấp.
Macro Buddy được thiết kế để hoạt động như một người hướng dẫn, không phải như một máy trả lời tự động. Thay vì cung cấp cho sinh viên các giải pháp hoàn chỉnh, Macro Buddy đặt các câu hỏi theo dõi nhằm hướng dẫn sinh viên đi đến câu trả lời.
Ví dụ, nếu sinh viên hỏi tại sao giá thấp hơn có thể làm tăng chi tiêu của người tiêu dùng, Macro Buddy sẽ không cung cấp lời giải thích nhanh chóng, đầy đủ. Thay vào đó, nó có thể hỏi điều gì xảy ra với sức mua của người tiêu dùng khi giá giảm. Lúc này, sinh viên sẽ phải liên kết các khái niệm và giải thích lý do của mình bằng lời nói của chính họ, từng bước một.
Sự khác biệt giữa việc giải thích một ý tưởng và nhận được một câu trả lời hoàn chỉnh là rất quan trọng.
Một công cụ AI chỉ cung cấp câu trả lời có thể khiến sinh viên bỏ qua việc suy nghĩ về vấn đề. Một nghiên cứu cho thấy khi sinh viên đại học dựa vào chatbot như một chiếc crutch, hiệu suất của họ sẽ kém hơn khi không còn truy cập vào nó nữa. Một công cụ đặt câu hỏi buộc sinh viên phải tự làm việc, dù vẫn nhận được hướng dẫn. Đây chính là quá trình giúp việc học trở nên bền vững hơn.
Điều gì đã xảy ra với việc học của sinh viên
Nhóm sinh viên duy trì làm việc cá nhân, không có AI, đóng vai trò là nhóm đối chứng của chúng tôi.
Ba nhóm còn lại đã thay đổi cách học: Một nhóm bắt đầu làm việc theo nhóm mà không có AI, một nhóm làm việc cá nhân có Macro Buddy, và nhóm cuối cùng kết hợp làm việc nhóm với Macro Buddy.
Tất cả điểm trung bình của sinh viên đều giảm khi họ thi lần thứ hai, ở tất cả bốn nhóm.
Tuy nhiên, đến kỳ thi thứ ba, sự khác biệt giữa các nhóm trở nên rõ ràng hơn.
Sinh viên sử dụng cả Macro Buddy và thảo luận nhóm đạt điểm trung bình cao nhất. Sinh viên dùng Macro Buddy một mình cũng có điểm cao hơn so với nhóm làm việc riêng mà không có Macro Buddy. Nhóm làm việc theo nhóm không có Macro Buddy cho thấy mức cải thiện nhỏ hơn so với các nhóm còn lại.
Kỳ thi thứ ba diễn ra vài tuần sau khi chúng tôi giới thiệu các hình thức học tập mới.
Lúc đó, sinh viên trong nhóm kết hợp có thể đã quen hơn với việc sử dụng Macro Buddy để kiểm tra hiểu biết của mình, đồng thời giải thích ý tưởng cho bạn cùng lớp. Làm việc với bạn bè đồng nghĩa với việc phải trình bày rõ ràng lý luận và phản hồi câu hỏi, điều này có thể giúp hiểu biết sâu sắc hơn theo thời gian.
Tại sao điều này quan trọng
Một số người chỉ trích AI lo ngại rằng sinh viên sẽ dựa vào AI để làm những phần khó nhất của việc học. Điều này phản ánh nỗi sợ rằng sinh viên có thể ngừng luyện tập các kỹ năng xây dựng chuyên môn. Sinh viên trở thành chuyên gia trong lĩnh vực của họ khi gặp khó khăn với tài liệu phức tạp, sửa đổi giải thích và kiểm tra xem họ có thực sự hiểu ý tưởng hay không.
Thử nghiệm của chúng tôi gợi ý rằng sự suy giảm trong việc học khi sử dụng AI không phải là điều tất yếu.
Chúng tôi nhận thấy rằng khi AI được thiết kế như một người hướng dẫn đặt câu hỏi thay vì chỉ cung cấp câu trả lời – và khi sinh viên cũng bắt buộc phải giải thích lý luận của mình cho bạn cùng lớp – công nghệ này có thể hỗ trợ việc học chứ không thay thế nó.
Hầu hết sinh viên ngày nay sử dụng chatbot đa năng không được thiết kế như người hướng dẫn. Họ nhập câu hỏi và nhận phản hồi. Nhưng các phát hiện của chúng tôi cho thấy ngay cả những lựa chọn thiết kế nhỏ, như xây dựng chatbot AI với các câu hỏi hướng dẫn, cũng có thể ảnh hưởng đến cách sinh viên tiếp cận tài liệu.
Thảo luận nhóm cũng mang lại điều gì đó mà AI không thể cung cấp: trách nhiệm xã hội và tiếp xúc với các lý luận thay thế.
Cùng nhau, các phương pháp này khuyến khích sinh viên suy nghĩ tích cực hơn về các vấn đề.
Bằng chứng từ nghiên cứu của chúng tôi nhấn mạnh một sự phân biệt thực tế: AI có thể được sử dụng để thay thế suy nghĩ hoặc để hỗ trợ nó. Tác động có thể phụ thuộc ít hơn vào công nghệ và nhiều hơn vào cách nó được cấu trúc và tích hợp vào quá trình học tập.
Saharnaz Babaei-Balderlou, Phó Giáo sư Giảng dạy Kinh tế tại Đại học Wisconsin-La Crosse và Shishir Shakya, Phó Giáo sư Kinh tế tại Đại học Appalachian State
Bài viết này được đăng lại từ The Conversation theo giấy phép Creative Commons. Đọc bài gốc.