Gần 190 nghiên cứu AI giáo dục: Tín hiệu cho thấy ưu tiên đã thay đổi
AI giáo dục Việt Nam là tập hợp các nghiên cứu, giải pháp và chính sách dùng trí tuệ nhân tạo để cải thiện dạy học, đánh giá, quản lý và phát triển người học trong bối cảnh chuyển đổi số, đồng thời gắn chặt với chương trình, ngôn ngữ, văn hóa và điều kiện cụ thể của nhà trường.
Điểm đáng chú ý nhất ở 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” là sự “áp đảo” của nghiên cứu về AI và giáo dục. Trong 317 bài tham luận gửi đến từ hơn 120 cơ sở giáo dục và đơn vị trên hơn 20 tỉnh, thành phố, 225 bài được chọn in kỷ yếu; gần 190 trong số đó tập trung vào AI và giáo dục trong môi trường số. Đây không chỉ là một con số ấn tượng, mà là chỉ dấu cho thấy ưu tiên nghiên cứu đang dịch chuyển: từ hỏi “có nên dùng AI không?” sang hỏi “AI thay đổi cách dạy, cách học, cách quản trị như thế nào?”.
Trọng tâm nghiên cứu: Dạy học, đánh giá, dữ liệu và quản trị – vì sao quan trọng?
Nếu nhìn vào cấu trúc gần 190 nghiên cứu, có thể thấy rõ bức tranh ưu tiên của các trường học Việt Nam với AI giáo dục Việt Nam. Ba nhóm nội dung được tập trung thảo luận 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, AI được đặt trong “xương sống” của quá trình giáo dục: cách người học tiếp nhận tri thức, cách giáo viên dạy, cách nhà trường đo lường và quản lý.
Đây là chuyển dịch quan trọng. Thay vì chỉ quan tâm “đưa AI vào lớp học” như một thiết bị hay phần mềm mới, các nghiên cứu cho thấy mối quan tâm đã mở rộng sang những vấn đề nền tảng của quá trình dạy và học. Điều này báo hiệu một cách tiếp cận chín chắn hơn với đổi mới giáo dục AI: coi AI là chất xúc tác buộc hệ thống phải nhìn lại phương pháp dạy học, cơ chế kiểm tra – đánh giá và hạ tầng dữ liệu, thay vì dừng ở bề mặt công nghệ giáo dục.
Quan điểm của Bộ GD&ĐT: AI phải phục vụ phẩm chất, năng lực người học
Từ góc độ chính sách, thông điệp được nhấn mạnh khá rõ: công nghệ không phải điểm xuất phát, người học mới là trung tâm. Từ góc độ công nghệ giáo dục, mục tiêu phát triển phẩm chất, năng lực người học được xem là cơ sở để thiết kế, lựa chọn và sử dụng công nghệ. Thứ trưởng Phạm Quang Hưng cũng nhấn mạnh đây là dịp làm rõ sự gắn kết giữa nghiên cứu về người học, quá trình học tập và phát triển công nghệ giáo dục, qua đó phục vụ các nghị quyết về đổi mới giáo dục.
Đáng lưu ý, các giải pháp AI được yêu cầu phải được xem xét trong mối liên hệ với chương trình, ngôn ngữ, văn hóa, điều kiện nhà trường và phải bảo đảm khả năng tiếp cận, an toàn, cùng cơ chế giám sát của con người. Nói thẳng, đây là lời nhắc rằng đổi mới giáo dục AI nếu chỉ chạy theo phần mềm mới, nền tảng mới mà quên đi bối cảnh rất chênh lệch giữa các vùng miền, người học dân tộc thiểu số, thì nguy cơ tạo thêm khoảng cách sẽ lớn hơn là thu hẹp nó.
Dữ liệu, nền tảng AI và gánh nặng mới đặt lên vai giáo viên
Một điểm sáng – nhưng cũng là thách thức – nằm ở cách hệ thống nhìn nhận dữ liệu và nền tảng chung. Dữ liệu đang được coi là hạ tầng quan trọng cho nghiên cứu và quản trị giáo dục. Nền tảng số quản trị giáo dục quốc gia cùng các cơ sở dữ liệu chuyên ngành đang được hoàn thiện theo hướng “đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất, dùng chung”, nhằm cung cấp căn cứ thực tiễn cho phân tích, kiểm chứng nhận định và hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng.
Song song, một nền tảng giáo dục thông minh quốc gia với gia sư AI và hệ thống thực ảo đang được xây dựng để hỗ trợ người học tự học và thực hành. Đây là bước tiến mang tính hạ tầng cho công nghệ giáo dục, nhưng nó kéo theo yêu cầu mới cho giáo viên: phải được bồi dưỡng năng lực số, biết thiết kế hoạt động học tập và kiểm tra, đánh giá trong môi trường có AI, đồng thời giữ vai trò định hướng và bảo đảm giá trị nhân văn của quá trình giáo dục. Nếu đội ngũ này không được đầu tư đủ, mọi nền tảng sẽ chỉ là công nghệ rỗng.
Từ diễn đàn nghiên cứu đến thay đổi trong lớp học: Điều gì phải xảy ra tiếp theo?
Hội thảo được mô tả là diễn đàn kết nối nghiên cứu khoa học với yêu cầu đổi mới giáo dục trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh. Vấn đề là: kết nối đó có đi đến tận lớp học hay dừng lại ở kỷ yếu và báo cáo? Thứ trưởng Phạm Quang Hưng đã đặt hàng khá rõ: chương trình khoa học giáo dục quốc gia cần thúc đẩy chuỗi liên tục từ nghiên cứu nền tảng, kiểm chứng giải pháp đến dự báo dài hạn, với trọng tâm là trí tuệ nhân tạo và tương lai giáo dục.
Ưu tiên tiếp theo phải là cơ chế để trường học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp cùng xác lập yêu cầu giáo dục, thử nghiệm giải pháp và có đánh giá độc lập, minh bạch. Các nghiên cứu dạy học AI chỉ thực sự có ý nghĩa khi được đưa vào thực nghiệm rộng, nhất là ở những địa bàn khó khăn và với người học yếu thế – đúng như yêu cầu kiểm chứng kinh nghiệm quốc tế trong thực tiễn Việt Nam đã được nêu. Nếu làm được điều đó, làn sóng gần 190 nghiên cứu AI giáo dục lần này sẽ không chỉ là một “mùa hội thảo”, mà có thể trở thành bước ngoặt định hình lại ưu tiên của hệ thống giáo dục Việt Nam trong kỷ nguyên số.
