Gửi bình luận
Năm học 2025 - 2026, Bộ GD&ĐT đề nghị các sở GD&ĐT triển khai ứng dụng AI có trách nhiệm, có lộ trình phù hợp từng cấp học, địa phương, nhóm đối tượng với quan điểm lấy người học làm trung tâm, đội ngũ nhà giáo và cán bộ quản lý giáo dục là lực lượng tiên phong.
“Triển khai AI trong giáo dục không thể tiến hành đồng loạt mà cần có lộ trình phù hợp theo từng cấp học, địa phương và nhóm đối tượng, căn cứ vào Chương trình giáo dục phổ thông 2018 và thực tiễn”. Lý giải điều này, TS Phạm Văn Giềng - Phó Hiệu trưởng Trường THCS-THPT Sư phạm (Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2) cho rằng, yêu cầu cần đạt ở mỗi cấp học khác nhau.
Tiểu học chú trọng hình thành phẩm chất, thói quen học tập và năng lực nền tảng. THCS tập trung phát triển tư duy phân tích, giải quyết vấn đề. THPT nâng cao năng lực tự chủ, định hướng nghề nghiệp. Nếu áp dụng cùng một mô hình AI cho cả ba cấp sẽ dễ gây lệch mục tiêu, học sinh nhỏ tuổi bị quá tải trong khi học sinh lớn lại không được khai thác đúng tiềm năng.
Bên cạnh đó, triển khai ứng dụng công nghệ thông tin trong nhà trường từ trước đến nay được xây dựng theo từng mức độ cụ thể, gắn với yêu cầu lứa tuổi. Do đó, ứng dụng AI cần được tích hợp theo tiến trình tương ứng. Nếu áp dụng đồng loạt, giáo viên sẽ không được chuẩn bị đầy đủ, hạ tầng và nội dung không đồng bộ, dẫn tới tình trạng hình thức hoặc lãng phí nguồn lực.
Hơn nữa, khả năng nhận thức, mức độ tự chủ trong sử dụng công cụ học tập ở các độ tuổi rất khác nhau. Học sinh tiểu học chưa hoàn thiện kỹ năng phân biệt đúng sai và kiểm soát hành vi nên dễ lệ thuộc hoặc tiếp nhận thông tin lệch lạc; nhưng học sinh cấp cao hơn có thể phát huy AI như một công cụ sáng tạo. Vì vậy, cần phân bậc triển khai thay vì “một khuôn cho tất cả”.
Ngoài ra, sự khác biệt về điều kiện phát triển kinh tế - xã hội và hạ tầng công nghệ thông tin giữa các vùng miền cũng đặt ra yêu cầu lộ trình linh hoạt. Bởi áp dụng đồng loạt sẽ tạo thêm khoảng cách số. Nơi đủ điều kiện được hưởng lợi, trong khi nơi chưa sẵn sàng bị bỏ lại phía sau.
“Chính vì thế, lộ trình ứng dụng AI trong giáo dục phải gắn với mục tiêu của từng cấp học trong Chương trình giáo dục phổ thông 2018, phù hợp điều kiện vùng miền, đặc điểm của học sinh, để công nghệ trở thành công cụ hỗ trợ thiết thực, hiệu quả và công bằng”, TS Phạm Văn Giềng nêu quan điểm.
Tương tự, TS Tôn Quang Cường - Chủ nhiệm khoa Công nghệ giáo dục, Trường Đại học Giáo dục (Đại học Quốc gia Hà Nội) cũng nhấn mạnh cần xây dựng một chiến lược quốc gia về AI trong giáo dục với lộ trình thực sự bài bản. Trong đó, ưu tiên số 1 là xây dựng hạ tầng số và chuẩn hóa dữ liệu.
Ưu tiên số 2 là đào tạo lại đội ngũ giáo viên, cán bộ quản lý một cách bài bản, cập nhật, trên cơ sở có đánh giá diện rộng, toàn diện lại thực trạng.
Ưu tiên số 3 là xây dựng khung pháp lý về đạo đức và bảo mật AI.
Triển khai chỉ nên bắt đầu bằng các dự án thí điểm quy mô nhỏ, có giám sát chặt chẽ tại những nơi có đủ điều kiện; tiến hành đánh giá tổng kết rút kinh nghiệm để từ đó nhận rộng.
Thầy Vũ Ngọc Hòa - giáo viên Trường THPT Biên Hòa (Đồng Nai) cho rằng, cấp THPT ứng dụng AI nên tập trung hỗ trợ cá nhân học tập, tự học và phát triển kỹ năng số, tư duy phản biện, hỗ trợ đánh giá, kiểm tra.
Cụ thể, AI có thể giúp phân tích dữ liệu học tập của học sinh, từ đó đưa ra lộ trình học tập phù hợp với năng lực, sở thích từng em. Điều này đặc biệt hữu ích trong phát triển kỹ năng chuyên biệt và định hướng nghề nghiệp. Các trợ lý ảo có khả năng trả lời câu hỏi, cung cấp tài liệu tham khảo, hướng dẫn giải bài tập, giúp học sinh tự học hiệu quả. Mô hình lớp học tương tác và tự học với trợ lý ảo nên được nghiên cứu, áp dụng.
Bên cạnh dạy cách sử dụng công cụ AI, cần trang bị cho học sinh tư duy phản biện, khả năng đặt câu hỏi và kiểm chứng dữ liệu. Điều này giúp các em làm chủ, không trở thành người làm thuê cho công nghệ. Cuối cùng, AI có thể được sử dụng để đánh giá thường xuyên và định kỳ thông qua hình thức trực tuyến, giúp giáo viên theo dõi sự tiến bộ của học sinh khách quan, hiệu quả.
“Triển khai ứng dụng AI cần đi kèm với bồi dưỡng năng lực số và AI cho đội ngũ nhà giáo, cán bộ quản lý giáo dục; đồng thời, xây dựng học liệu số dùng chung và đảm bảo an toàn môi trường giáo dục số trong nhà trường”, thầy Lê Văn Hòa chia sẻ thêm.
Với bối cảnh còn chênh lệch về điều kiện kinh tế - xã hội, hạ tầng số giữa các địa phương, TS Tôn Quang Cường cho rằng, cần có giải pháp bảo đảm tính công bằng, hiệu quả khi đưa AI vào trường học.
Về lý thuyết, có thể xây dựng mô hình phân tích “Tháp nhu cầu và phân tầng kỹ thuật” ứng dụng AI trong giáo dục từng địa phương. Trong đó, có các mức độ phân tầng chính như: Ứng dụng AI offline có thể chạy trên thiết bị cấu hình thấp, kết nối Internet không ổn định (như phần mềm AI hỗ trợ đọc-viết, trợ lý giảng dạy đơn giản); ứng dụng AI hybrid, kết hợp xử lý cục bộ (Local) và đám mây (Cloud), phù hợp kết nối Internet không ổn định; các giải pháp AI nâng cao, toàn diện cho các khu vực có hạ tầng số phát triển.
Nói cách khác, việc thiết kế và triển khai hạ tầng AI (kèm cơ sở dữ liệu ban đầu) cần thỏa mãn hai yếu tố: Đảm bảo hoạt động được trong môi trường kết nối Internet hạn chế (cơ chế đồng bộ định kỳ) và tối ưu hóa hiệu năng cho thiết bị cấu hình thấp, tiêu thụ ít dữ liệu.
Theo TS Tôn Quang Cường, việc phân tầng theo tiếp cận kỹ thuật nói trên sẽ giúp đưa ra hàng loạt định hướng phát triển giải pháp ứng dụng AI đáp ứng điều kiện thu hẹp khoảng cách vùng miền và thúc đẩy công bằng trong tiếp cận; đồng thời gợi ý, tùy vào điều kiện thực tế có thể phát triển mô hình trung tâm kỹ thuật số cộng đồng, “Phòng Lab AI lưu động” cho giáo dục vùng khó khăn, khó tiếp cận; hay phát triển nền tảng Cloud chuyên dụng để kết nối với trường có điều kiện tốt, chia sẻ tài nguyên máy chủ, xử lý AI cho trường khó khăn…
Bên cạnh đó, địa phương khó khăn có thể đề xuất tạo cơ chế để doanh nghiệp công nghệ nhận “đỡ đầu”, cung cấp giải pháp và đào tạo sử dụng AI với chi phí tối thiểu; các nhà mạng viễn thông cung cấp dữ liệu miễn phí cho các ứng dụng AI giáo dục…
Khoảng cách số là thực tế không thể bỏ qua, tác động trực tiếp và đầu tiên đến “sự chấp nhận” và khả năng ứng dụng AI trong nhà trường. Điều này không thể khắc phục trong ngày một ngày hai, hoặc bằng mệnh lệnh hành chính; càng không thể áp dụng một khuôn mẫu hay mô hình dùng chung. Năng lực của đội ngũ tiên phong cần được rà soát, đánh giá lại để có một bức tranh sát với thực tế về năng lực số, năng lực sử dụng công nghệ và “sư phạm tích hợp công nghệ”. - TS Tôn Quang Cường
