Đại học Khoa học và Kỹ thuật hàng đầu Hàn Quốc đã triển khai một trợ lý giảng dạy AI được thiết kế riêng để hỗ trợ sinh viên trong các khóa học sau đại học quy mô lớn. Kết quả ban đầu cho thấy nó giúp giảm các câu hỏi lặp lại từ sinh viên, đồng thời khuyến khích học tập chủ động và tự định hướng hơn.

Tại Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Hàn Quốc (KAIST), một nhóm nghiên cứu do giáo sư trường sau đại học AI Choi Yoon-jae và giáo sư thiết kế Hong Hwa-jung dẫn đầu đã phát triển một trợ lý giảng dạy ảo (VTA) có thể trả lời câu hỏi của sinh viên bất kỳ lúc nào, với các câu trả lời được tùy chỉnh theo bài giảng và tài liệu học tập cụ thể.

Công cụ này đã được thử nghiệm vào mùa thu năm ngoái trong một lớp học lập trình AI, với sự tham gia của 477 sinh viên sau đại học. Đây là lần đầu tiên một hệ thống như vậy được thử nghiệm quy mô lớn trong môi trường đại học Hàn Quốc.

Điều làm nên sự khác biệt của VTA tại KAIST là nó không phải một chatbot thông thường. Thay vào đó, hệ thống sử dụng mô hình tạo nội dung dựa trên truy xuất (retrieval-augmented generation), lấy thông tin trực tiếp từ tài liệu khóa học như slide bài giảng, bài tập lập trình và video bài giảng. Khi sinh viên đặt câu hỏi, hệ thống tìm kiếm nội dung liên quan nhất và đưa ra câu trả lời dựa trên bối cảnh đó. Điều này đảm bảo các câu trả lời đều dựa trên nội dung thực tế được giảng dạy, không chỉ được tạo ra từ một mô hình AI chung.

Trong suốt kỳ học kéo dài 14 tuần, hơn 50% sinh viên sử dụng hệ thống thường xuyên, tạo ra gần 3.870 câu hỏi và câu trả lời. Những sinh viên không có nền tảng vững về AI hoặc lập trình là nhóm sử dụng tích cực nhất, cho thấy VTA đã giúp thu hẹp khoảng cách kiến thức cho những người mới học môn này. Các số liệu này đến từ dữ liệu sử dụng nội bộ do KAIST thu thập trong kỳ học.

Hệ thống không chỉ mang lại lợi ích cho sinh viên. Theo trợ lý giảng dạy chính kiêm nghiên cứu sinh tiến sĩ Kwon Soon-jun, hệ thống đã giảm số lượng câu hỏi thông thường từ sinh viên, như các định nghĩa khái niệm cơ bản hoặc giải thích đã được đề cập trong lớp. Điều này cho phép các trợ lý giảng dạy con người tập trung hơn vào các vấn đề sâu sắc và phức tạp hơn. So với khóa học năm trước, số lượng câu hỏi cần phản hồi trực tiếp từ trợ lý giảng dạy giảm khoảng 40%, theo dữ liệu do giáo sư Choi tổng hợp.

Sinh viên cũng cảm thấy thoải mái hơn khi đặt câu hỏi qua VTA so với hỏi trực tiếp trợ lý giảng dạy, đặc biệt là về các chủ đề lý thuyết. Các cuộc khảo sát do nhóm nghiên cứu của giáo sư Choi thực hiện trước, trong và sau khóa học cho thấy sinh viên ngày càng tin tưởng vào độ tin cậy của hệ thống, và những người ngại phát biểu trong lớp báo cáo mức độ hài lòng cao hơn khi sử dụng trợ lý AI.

Mã nguồn của VTA đã được công khai trên GitHub để khuyến khích các nhà giáo dục và nhà nghiên cứu khác áp dụng. Công trình này cũng đã được chấp nhận tại Industry Track của ACL 2025, một trong những hội nghị quốc tế hàng đầu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.