AI và giáo dục: Chủ đề “nóng” định hình lại ưu tiên nghiên cứu
AI và giáo dục là hướng nghiên cứu xem trí tuệ nhân tạo tác động thế nào đến người học, quá trình dạy – học, đánh giá và quản trị nhà trường, qua đó đề xuất cách dùng công nghệ thông minh để nâng cao chất lượng, bảo đảm công bằng, an toàn và trách nhiệm trong hệ thống giáo dục. Hội thảo Khoa học giáo dục với chủ đề “Đổi mới giáo dục trong kỷ nguyên AI: Góc nhìn từ khoa học nhận thức và công nghệ giáo dục” diễn ra trong hai ngày 25 và 26-9, thu hút sự tham gia của đông đảo nhà khoa học, nhà quản lý, giảng viên, giáo viên và chuyên gia giáo dục. Điều đáng nói không phải ở số lượng đại biểu, mà ở cách họ đang tái định nghĩa ưu tiên nghiên cứu khoa học giáo dục trong kỷ nguyên số. Thay vì hỏi “AI vào lớp học như thế nào?”, các nhóm tham luận chuyển sang câu hỏi khó hơn: “AI có giúp người học giỏi hơn, độc lập hơn, có trách nhiệm hơn hay không?”.
Gần 190 nghiên cứu: Bản đồ ưu tiên mới của khoa học giáo dục
Các con số tại hội thảo cho thấy AI và giáo dục không còn là trào lưu bên lề mà đã thành dòng nghiên cứu chính. Có 317 bài tham luận đến từ hơn 120 cơ sở đào tạo, viện nghiên cứu và đơn vị giáo dục thuộc hơn 20 tỉnh, thành phố. Sau phản biện, 225 bài được chọn vào kỷ yếu, trong đó gần 190 bài tập trung vào AI và giáo dục trong môi trường số. Đây là phát biểu có thể trích dẫn: "Trong tổng số 225 bài in kỷ yếu, gần 190 nghiên cứu tập trung vào AI và giáo dục trong môi trường số". Ba cụm nội dung lớn nổi lên gồm: khoa học nhận thức và khoa học học tập trong kỷ nguyên AI; công nghệ giáo dục và đổi mới dạy học; đánh giá giáo dục, dữ liệu học tập và quản trị giáo dục. Nói cách khác, giới nghiên cứu Việt Nam đang ưu tiên các câu hỏi về dạy học, đánh giá, dữ liệu và quản lý hơn là các màn trình diễn kỹ thuật tách rời lớp học.
Từ lớp học đến quản trị: AI được nhìn như hệ sinh thái, không phải công cụ đơn lẻ
Phát biểu khai mạc, Thứ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo Phạm Quang Hưng nhấn mạnh yêu cầu tăng cường kết nối khoa học giáo dục với khoa học nhận thức và công nghệ trong bối cảnh AI tác động mạnh mẽ đến giáo dục. Ông cũng cảnh báo: sử dụng AI giúp người học hoàn thành nhiệm vụ tốt hơn chưa đồng nghĩa với việc năng lực học tập được nâng cao. Đây là điểm then chốt: AI chỉ có ý nghĩa khi hỗ trợ năng lực tự học, tư duy độc lập và khả năng vận dụng kiến thức, đồng thời bảo đảm chi phí hợp lý, khả năng tiếp cận, an toàn và có cơ chế giám sát của con người. Từ góc độ công nghệ giáo dục, Bộ GD&ĐT định hướng lấy mục tiêu phát triển phẩm chất, năng lực người học làm cơ sở để thiết kế, lựa chọn và sử dụng công nghệ, trong đó các giải pháp AI phải được đặt trong quan hệ với chương trình, ngôn ngữ, văn hóa và điều kiện cụ thể của nhà trường. Đây không phải “cơn sốt ứng dụng”, mà là cách nhìn AI như một phần của hệ sinh thái giáo dục có trách nhiệm.
Dữ liệu và công nghệ thông minh: Hạ tầng mới cho nghiên cứu khoa học giáo dục
Nếu AI là “bộ não” thì dữ liệu đang được đặt vào vai trò “huyết mạch” của đổi mới giáo dục AI. Dữ liệu được nhìn nhận như một hạ tầng quan trọng cho nghiên cứu và quản trị giáo dục. Bộ GD&ĐT đang hoàn thiện nền tảng số quản trị giáo dục quốc gia và các cơ sở dữ liệu chuyên ngành theo hướng “đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất, dùng chung”. Với nguồn dữ liệu chuẩn hóa, các nhà khoa học có thêm căn cứ để phân tích thực tiễn, kiểm chứng nhận định và hỗ trợ hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng. Điều này mở ra thế hệ nghiên cứu khoa học giáo dục mới, nơi các mô hình AI không chỉ dự đoán hành vi học tập mà còn gắn chặt với bằng chứng dữ liệu. Song song, áp lực lên đội ngũ giáo viên cũng tăng: họ phải được bồi dưỡng năng lực số, biết thiết kế hoạt động học tập và đánh giá trong môi trường có AI, đồng thời giữ vai trò định hướng, bảo đảm giá trị nhân văn của quá trình giáo dục.
Từ hội thảo đến chính sách: Khuyến nghị Đà Nẵng và cơ hội cho trường học Việt Nam
Hội thảo không dừng ở trao đổi học thuật. Thứ trưởng đề nghị ban tổ chức tổng hợp kết quả tọa đàm, hội thảo để hoàn thiện “Khuyến nghị Đà Nẵng 2026”, làm rõ hướng nghiên cứu tiếp theo, cơ hội hợp tác và điều kiện đưa kết quả nghiên cứu vào chính sách, thực tiễn giáo dục. Một trong những kết quả quan trọng được kỳ vọng là dự thảo khuyến nghị này, tập trung đề xuất các ưu tiên nghiên cứu khoa học giáo dục đến năm 2035 và tăng cường kết nối giữa nhà khoa học, cơ sở giáo dục, cơ quan quản lý, địa phương và doanh nghiệp. Nói khác, gần 190 nghiên cứu về AI và giáo dục đang được “dịch” thành định hướng dài hạn, chứ không nằm trong kỷ yếu. Hội thảo toàn quốc vì vậy là cơ hội để các trường học chia sẻ giải pháp AI thực tiễn, kiểm chứng lẫn nhau và cùng tham gia vào việc định hình chính sách đổi mới giáo dục AI của Việt Nam trong thập kỷ tới.
