Học sinh tại trường Trung học Tottori Koryo ở Tottori, miền tây Nhật Bản. Ảnh minh họa: Kyodo/TTXVN

Số liệu thống kê của Bộ Giáo dục nước này cho thấy trong 3 tháng đầu năm 2020, có tới 612.496 vụ bắt nạt xảy ra tại các trường tiểu học, trung học cơ sở và trung học phổ thông cũng như các trường học dành cho học sinh đặc biệt trên toàn quốc, tăng 68.563 trường hợp so với cùng kỳ năm ngoái.

Để ngăn chặn vấn nạn này, các chính quyền của gần 30 địa phương ở Nhật Bản đang lên kế hoạch áp dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để đánh giá mức độ nghiêm trọng của các vụ bắt nạt học đường, nhằm mục đích xử lý kịp thời và hiệu quả hơn mỗi khi những sự việc này xảy ra.

Cụ thể, mỗi khi xảy ra bắt nạt học đường, mọi thông tin về vụ việc như thời gian, địa điểm và thủ phạm, sẽ được đưa vào hệ thống, sau đó cơ sở dữ liệu AI của hệ thống này sẽ phân tích khoảng 50 mục dữ liệu để đánh giá mức độ nghiêm trọng của vụ việc và sau đó biểu thị dưới dạng tỷ lệ phần trăm nguy cơ.

Theo các nhà phát triển hệ thống, nếu kết quả phân tích đánh giá mức độ 70% hoặc thậm chí cao hơn, điều đó có nghĩa là giáo viên và cán bộ chức năng cần can thiệp khẩn cấp và thực hiện các biện pháp thích hợp tiếp sau đó.  

Chính quyền thành phố Otsu đã hợp tác với nhà cung cấp dịch vụ công nghệ thông tin Hitachi Systems Ltd., để phát triển hệ thống AI giám sát nguy cơ bắt nạt học đường dựa trên phân tích các trường hợp tương tự xảy ra trước đó.

Năm 2011, tại thành phố Otsu đã xảy ra một loạt vụ bắt nạt học đường gây rúng động dư luận, trong đó học sinh 13 tuổi đã tự tử sau khi bị bạn bắt nạt. Chính quyền địa phương đã hứng chịu "búa rìu" dư luận do không thể xử lý thích đáng các trường hợp này, do theo quy trình, giới chức địa phương phải kiểm tra tuần tự từng trường hợp trong hàng trăm báo cáo được gửi đến cho họ qua email mỗi tháng.

Bằng cách sử dụng hệ thống AI, chính quyền địa phương có thể nhanh chóng xác định các trường hợp có nguy cơ trở nên nghiêm trọng để khuyến cáo giáo viên, đặc biệt là những người chưa có nhiều kinh nghiệm có cách thức ứng phó phù hợp./.