Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học môn hóa học với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, công nghệ đã thay đổi mạnh mẽ đời sống kinh tế và xã hội, tạo ra cả… 253 trang · Đại học Bách khoa Hà Nội · 2024.

• Tác giả: Nguyễn Minh Giám
• Người hướng dẫn: PGS.TS Ngô Tứ Thành
• Trường học: Đại học Bách khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Lý Luận Và Phương Pháp Dạy Học
• Đề tài: Dạy Học Định Hướng Phát Triển Năng Lực Tự Học Môn Hóa Học Với Sự Hỗ Trợ Của Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
• MỞ ĐẦU
• Lý do chọn đề tài
• Mục đích nghiên cứu
• Mục đích chung
• Các mục tiêu cụ thể
• Khách thể, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• Khách thể nghiên cứu
• Đối tượng nghiên cứu
• Phạm vi nghiên cứu
• Giả thuyết khoa học
• Nhiệm vụ nghiên cứu
• Nghiên cứu cơ sở lý luận về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của AI chatbot trong dạy học môn hóa học
• Nghiên cứu thực tiễn dạy học môn hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• Xây dựng kịch bản dạy học AI Chatbot và quy trình dạy học môn hóa học THCS trên cơ sở khung NLTH và cây phả hệ nội dung môn hóa học
• Kiểm nghiệm, đánh giá tính khả thi và hiệu quả của giả thuyết khoa học trong luận án
• Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
• Cách tiếp cận
• Phương pháp nghiên cứu
• Những đóng góp mới của Luận án
• Bố cục của luận án
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN CỦA DẠY HỌC ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC TỰ HỌC VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
• 1.1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu
• 1.1.1. Những kết quả nghiên cứu trên thế giới về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo
• 1.1.1.1. Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục
• 1.1.1.2. Dạy học định hướng phát triển NLTH
• 1.1.1.3. Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI định hướng phát triển NLTH
• 1.1.2. Những kết quả nghiên cứu tại Việt Nam
• 1.1.2.1. Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục
• 1.1.2.2. Dạy học định hướng phát triển NLTH
• 1.1.2.3. Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI định hướng phát triển NLTH
• 1.1.3. Đánh giá chung
• 1.1.4. Năng lực tự học
• 1.1.5. Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học
• 1.1.5.1. Dạy học phát triển năng lực
• 1.1.5.2. Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học
• 1.1.6. Công nghệ trí tuệ nhân tạo
• 1.1.7. Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục
• 1.2. Những đặc điểm tự học môn Hóa học của học sinh phù hợp với việc sự hỗ trợ của AI chatbot trong quá trình học tập
• 1.2.1. Đặc điểm tự học môn hóa học của học sinh THCS
• 1.2.2. Sự phù hợp của phát triển NLTH trong quá trình học tập môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 1.3. Một số lí thuyết, mô hình, phương pháp sử dụng trong dạy học định hướng phát triển NLTH
• 1.3.1. Một số lí thuyết học tập định hướng phát triển năng lực tự học
• 1.3.1.1. Thuyết kiến tạo
• 1.3.1.2. Thuyết siêu nhận thức
• 1.3.1.3. Tiếp cận công nghệ
• 1.3.1.4. Tải nhận thức và cấu trúc thông tin
• 1.3.2. Một số phương pháp và mô hình dạy học phát triển NLTH
• 1.3.2.1. Dạy học phân hóa
• 1.3.2.2. Học tập khám phá
• 1.3.2.3. Sử dụng thí nghiệm trong dạy học
• 1.3.2.4. Kĩ thuật dạy học microlearning
• 1.4. Một số vấn đề về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI
• 1.4.1. Các đặc trưng của dạy học với sự hỗ trợ của AI
• 1.4.2. Nhược điểm của AI trong giáo dục
• 1.4.3. Dạy học với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 1.4.4. Sử dụng AI Chatbot trong dạy học
• 1.5. Thực trạng của dạy học định hướng phát triển NLTH môn Hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 1.5.1. Mục đích khảo sát
• 1.5.2. Nội dung khảo sát
• 1.5.3. Đối tượng khảo sát
• 1.5.4. Địa bàn khảo sát
• 1.5.5. Phương pháp khảo sát
• 1.5.6. Phân tích và đánh giá kết quả điều tra
• 1.5.6.1. Thực trạng ứng dụng công nghệ AI trong dạy học tại trường THCS
• 1.5.6.2. Thực trạng về phát triển năng lực tự học môn Hóa học cho học sinh THCS
• 1.6. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ DẠY HỌC SỬ DỤNG AI CHATBOT CHO MÔN HÓA HỌC THCS ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC TỰ HỌC
• 2.1. Phân tích chương trình hóa học THCS
• 2.2. Xây dựng khung NLTH môn hóa học với sự hỗ trợ AI Chatbot
• 2.2.1. Nguyên tắc xây dựng
• 2.2.2. Quy trình xây dựng khung NLTH
• 2.2.3. Khung năng lực tự học hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 2.3. Phả hệ nội dung: cấu trúc nội dung học tập trong kho học liệu của AIChatbot
• 2.3.1. Cây phả hệ nội dung
• 2.3.2. Thiết kế phả hệ nội dạy học bài Tính chất hóa học của Kim loại môn Hóa 9
• 2.4. Biện pháp phát triển NLTH môn hóa học cho học sinh THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 2.4.1. Đối với thành phần NL xác định mục tiêu và nhiệm vụ học tập
• 2.4.2. Năng lực hỏi và tra cứu kiến thức lý thuyết
• 2.4.3. Năng lực giải thích thí nghiệm và vận dụng
• 2.4.4. Năng lực tự giải bài tập theo chủ đề
• 2.4.5. Năng lực tự kiểm tra, đánh giá và cải thiện việc học
• 2.5. Quy trình xây dựng AI Chatbot trong dạy học môn hóa học định hướng phát triển NLTH
• 2.5.1. Mục tiêu xây dựng kịch bản AI Chatbot
• 2.5.2. Nguyên tắc xây dựng kịch bản AI Chatbot
• 2.5.3. Quy trình xây dựng kịch bản AI Chatbot
• 2.6. Quy trình dạy học định hướng phát triển NLTH môn hóa học với sự hỗ trợ của AI chatbot
• 2.7. Phát triển NLTH trong quá trình dạy học môn hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 2.7.1. Sử dụng trước khi lên lớp
• 2.7.2. Sử dụng trong khi lên lớp
• 2.7.3. Sử dụng sau khi lên lớp
• 2.8. Thiết kế công cụ đánh giá NLTH của học sinh với sự hỗ trợ của AI Chatbot trong dạy học môn hóa học THCS
• 2.8.1. Sử dụng thang đánh giá năng lực tự học
• 2.8.2. Đánh giá năng lực tự học thông qua bài kiểm tra
• 2.8.2.1. Quy trình thiết kế bài kiểm tra năng lực
• 2.8.2.2. Đề kiểm tra và đáp án
• 2.9. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: KIỂM NGHIỆM ĐÁNH GIÁ
• 3.1. Kiểm nghiệm bằng phương pháp chuyên gia
• 3.1.1. Thiết kế phương pháp chuyên gia
• 3.1.2. Kết quả phương pháp chuyên gia
• 3.2. Thực nghiệm sư phạm
• 3.2.1. Mục đích và giả thuyết thực nghiệm
• 3.2.2. Nhiệm vụ và nội dung thực nghiệm
• 3.2.3. Tiến trình thực nghiệm
• 3.2.4. Kết quả thực nghiệm
• 3.2.4.1. Đánh giá thông qua phiếu khảo sát
• 3.2.4.2. Đánh giá thông qua bài kiểm tra
• 3.3. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới Thiệu Dạy Học Hóa Học THCS Với AI Chatbot Hiệu Quả

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, công nghệ đã thay đổi mạnh mẽ đời sống kinh tế và xã hội, tạo ra cả thách thức lẫn cơ hội cho giáo dục. Đại dịch Covid-19 cho thấy việc sử dụng công nghệ mang lại giải pháp đột phá cho học tập từ xa, giữ cho quá trình giáo dục không bị gián đoạn. Trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một công cụ quan trọng, có thể thay đổi cách giáo dục được triển khai. AI có thể cung cấp nội dung học tập phù hợp với từng cá nhân, tạo ra các bài giảng tùy chỉnh dựa trên kiến thức hiện có của học sinh và đề xuất nội dung học tập phù hợp. Điều này giúp học sinh nhận biết mối liên quan giữa các khái niệm và học tập hiệu quả hơn. AI cũng có thể hỗ trợ thiết kế các phương tiện thực hành ảo, giúp học sinh giải thích và vận dụng các thí nghiệm mà không cần vật liệu thực tế, giúp tiết kiệm chi phí và tăng tính linh hoạt. Theo Nguyễn Minh Giám (2024), AI thực sự tạo ra sự phối hợp hài hòa giữa lợi thế của con người và máy móc.

1.1. Vai Trò Của AI Chatbot Trong Giáo Dục Hóa Học THCS

AI Chatbot đang trở thành những công cụ học tập vô cùng hữu ích trong việc cá nhân hóa người học, đồng thời là một công cụ hữu hiệu giúp phát triển năng lực tự học (NLTH) cho học sinh trong quá trình học tập. Chương trình giáo dục THCS, Hóa học là môn học quan trọng trong việc thực hiện mục tiêu giáo dục phổ thông. Môn Hóa ở phổ thông, kiến thức có tính nối tiếp, kế thừa nhau và liên tục từ cấp học THCS đến THPT. Nội dung môn Hóa bao gồm nhiều khái niệm phức tạp và trừu tượng như cấu trúc nguyên tử, phân tử. Các kiến thức môn Hóa học được xây dựng dựa trên nhau và liên kết với nhau rất phức tạp. Hóa học không chỉ là việc hiểu lý thuyết mà còn bao gồm các hoạt động thực hành như thí nghiệm và tính toán…. NLTH của HS là yếu tố quan trọng có tác động tích cực đến quá trình và kết quả học tập môn Hóa học. AI chính là giải pháp phù hợp giúp giải quyết những thách thức này.

1.2. Tầm Quan Trọng Phát Triển NL Tự Học Môn Hóa Học THCS

Năng lực tự học là chìa khóa để học sinh chủ động khám phá kiến thức, rèn luyện tư duy và kỹ năng giải quyết vấn đề. Môn Hóa học THCS với đặc thù kiến thức liên tục và trừu tượng đòi hỏi học sinh phải tự giác, tích cực trong quá trình học tập. Phát triển NLTH giúp học sinh hiểu sâu sắc hơn các khái niệm, ứng dụng kiến thức vào thực tiễn và chuẩn bị tốt cho các cấp học cao hơn. Việc tích hợp AI Chatbot vào quá trình dạy học không chỉ cung cấp nguồn tài nguyên phong phú mà còn tạo môi trường tương tác, khuyến khích học sinh tự tìm tòi, nghiên cứu. Phương pháp này giúp học sinh chuyển từ vai trò thụ động tiếp nhận kiến thức sang chủ động khám phá và xây dựng kiến thức.

II. Thách Thức Dạy Hóa Học THCS Theo Phương Pháp Truyền Thống

Thực tiễn dạy học cho thấy, với những lớp học mà HS có các năng lực và sở thích khác nhau thì việc hỗ trợ cho từng HS là rất cần thiết. Các trường học có chi phí đắt nhất trên thế giới cũng không thể có được loại hình giáo dục này. Đó là lý do tại sao Chatbot là giải pháp thay thế hợp lý nhất cho việc học tập cá nhân hóa. AI Chatbot đang trở thành những công cụ học tập vô cùng hữu ích trong việc cá nhân hóa người học đồng thời là một công cụ hữu hiệu giúp phát triển NLTH cho học sinh trong quá trình học tập. Hiện nay, việc sử dụng AI Chatbot trong dạy học vẫn còn nhiều hạn chế do chưa có được cách thức và một sản phẩm cụ thể hỗ trợ cho giáo viện trong việc xây dựng và sử dụng chatbot vào quá trình dạy học bộ môn theo hướng nâng cao NLTH của HS ở phổ thông nói chung và THCS nói riêng.

2.1. Hạn Chế Của Phương Pháp Dạy Học Hóa Học Truyền Thống

Phương pháp dạy học truyền thống thường tập trung vào việc truyền đạt kiến thức một chiều từ giáo viên đến học sinh. Điều này có thể dẫn đến tình trạng học sinh thụ động, ít có cơ hội tương tác và khám phá kiến thức một cách chủ động. Ngoài ra, việc đánh giá năng lực học sinh thường dựa trên các bài kiểm tra định kỳ, chưa chú trọng đến quá trình tự học và phát triển kỹ năng cá nhân. Học sinh có thể gặp khó khăn trong việc liên hệ kiến thức hóa học với thực tiễn, dẫn đến việc học tập trở nên khô khan và thiếu hứng thú.

2.2. Thiếu Tính Cá Nhân Hóa Trong Dạy Học Hóa Học THCS

Mỗi học sinh có một phong cách học tập, tốc độ tiếp thu kiến thức và nền tảng kiến thức khác nhau. Phương pháp dạy học đồng loạt có thể không đáp ứng được nhu cầu của tất cả học sinh. Một số học sinh có thể cảm thấy quá chậm, trong khi những học sinh khác lại cảm thấy quá nhanh. Việc thiếu tính cá nhân hóa có thể dẫn đến tình trạng học sinh chán nản, mất hứng thú học tập và không phát huy được hết tiềm năng của bản thân. Theo Nguyễn Minh Giám (2024), AI chatbot sẽ giúp phát triển các công cụ sáng tạo để nâng cao hiệu quả giảng dạy và học tập.

2.3. Khó Khăn Trong Việc Ứng Dụng Công Nghệ Mới Vào Dạy Hóa Học

Mặc dù công nghệ có tiềm năng to lớn trong việc cải thiện chất lượng dạy học, nhưng việc ứng dụng công nghệ vào thực tế vẫn còn gặp nhiều khó khăn. Giáo viên có thể thiếu kỹ năng sử dụng công nghệ, thiếu tài liệu và nguồn lực hỗ trợ, hoặc gặp khó khăn trong việc tích hợp công nghệ vào chương trình dạy học. Ngoài ra, việc đảm bảo cơ sở vật chất và kết nối internet ổn định cũng là một thách thức không nhỏ đối với nhiều trường học, đặc biệt là ở các vùng nông thôn và vùng sâu vùng xa.

III. Giải Pháp Ứng Dụng AI Chatbot Phát Triển Tự Học Hóa Học

Với mong muốn nâng cao chất lượng dạy và học môn Hóa học ở THCS, phát triển NLTH môn Hóa cho HS bằng việc ứng dụng AI chatbot vào quá trình dạy học, chúng tôi chọn đề tài: “Dạy học định hướng phát triển NLTH môn Hóa học với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo” đề thực hiện luận án tiến sĩ chuyên ngành lí luận và phương pháp dạy học; đồng thời góp phần đổi mới phương pháp dạy học nói chung và đổi mới phương pháp dạy học ở THCS nói riêng.

3.1. Xây Dựng Kịch Bản AI Chatbot Hóa Học THCS Chi Tiết

Kịch bản AI Chatbot cần được xây dựng dựa trên chương trình Hóa học THCS hiện hành, đảm bảo bao phủ đầy đủ kiến thức và kỹ năng cần thiết. Kịch bản cần được thiết kế theo hướng tương tác, khuyến khích học sinh đặt câu hỏi, khám phá kiến thức và tự giải quyết vấn đề. AI Chatbot cần có khả năng cung cấp phản hồi kịp thời, hướng dẫn học sinh khi gặp khó khăn và đánh giá kết quả học tập một cách khách quan. Theo Nguyễn Minh Giám (2024), cần số hóa cơ sở dữ liệu môn hóa học và xây dựng kịch bản AI Chatbot trong dạy học môn hóa học lớp 9.

3.2. Thiết Kế Quy Trình Dạy Học Hóa Học Với AI Chatbot

Quy trình dạy học cần được thiết kế sao cho AI Chatbot đóng vai trò là một công cụ hỗ trợ, không thay thế vai trò của giáo viên. Giáo viên cần hướng dẫn học sinh cách sử dụng AI Chatbot một cách hiệu quả, đồng thời tạo ra các hoạt động học tập đa dạng để khuyến khích học sinh tương tác và hợp tác với nhau. Quy trình dạy học cần được điều chỉnh linh hoạt để phù hợp với nhu cầu và trình độ của từng học sinh.

3.3. Tích Hợp AI Chatbot Vào Các Hoạt Động Dạy Và Học

AI Chatbot có thể được tích hợp vào nhiều hoạt động dạy và học khác nhau, như ôn tập kiến thức, giải bài tập, thực hiện thí nghiệm ảo, và tham gia các trò chơi học tập. AI Chatbot cũng có thể được sử dụng để cung cấp thông tin bổ trợ, trả lời các câu hỏi của học sinh, và kết nối học sinh với các nguồn tài liệu học tập trực tuyến. Việc tích hợp AI Chatbot vào các hoạt động dạy và học cần được thực hiện một cách khoa học và có kế hoạch, đảm bảo mang lại hiệu quả cao nhất.

IV. Phương Pháp Quy Trình Dạy Học Hóa Học THCS Cùng AI Chatbot

Luận án của NCS có mục đích tổng quát như sau: Nghiên cứu, vận dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (ở đây là AI Chatbot) trong dạy học môn hóa học học nhằm góp phần phát triển NLTH, tự chủ, tự khám phá kiến thức hóa học cho học sinh THCS.

4.1. Sử Dụng AI Chatbot Trước Trong Và Sau Giờ Học Hóa Học

Trước giờ học, AI Chatbot có thể được sử dụng để ôn tập kiến thức cũ, giới thiệu kiến thức mới, và giao bài tập về nhà. Trong giờ học, AI Chatbot có thể được sử dụng để hỗ trợ giải thích các khái niệm khó, thực hiện thí nghiệm ảo, và cung cấp thông tin bổ trợ. Sau giờ học, AI Chatbot có thể được sử dụng để củng cố kiến thức, giải đáp thắc mắc, và đánh giá kết quả học tập. Việc sử dụng AI Chatbot cần được điều chỉnh linh hoạt để phù hợp với mục tiêu và nội dung của từng bài học.

4.2. Phát Triển Kỹ Năng Tự Học Với AI Chatbot Hóa Học THCS

AI Chatbot có thể giúp học sinh phát triển các kỹ năng tự học quan trọng, như kỹ năng xác định mục tiêu học tập, kỹ năng lập kế hoạch học tập, kỹ năng tìm kiếm và xử lý thông tin, kỹ năng tự đánh giá và điều chỉnh quá trình học tập. AI Chatbot cũng có thể giúp học sinh rèn luyện tính tự giác, chủ động, sáng tạo và chịu trách nhiệm trong học tập. Theo Nguyễn Minh Giám (2024), cần đề xuất quy trình dạy học môn hóa học với sự hỗ trợ cua AI Chatbot nhằm phát triển NLTH hóa học cho HS lớp 9.

4.3. Đánh Giá Năng Lực Tự Học Hóa Học Nhờ AI Chatbot THCS

AI Chatbot có thể được sử dụng để đánh giá năng lực tự học của học sinh một cách khách quan và toàn diện. AI Chatbot có thể thu thập dữ liệu về quá trình học tập của học sinh, như thời gian học tập, số lượng câu hỏi đã đặt, số lượng bài tập đã hoàn thành, và kết quả các bài kiểm tra. Dữ liệu này có thể được sử dụng để đánh giá mức độ chủ động, tự giác, sáng tạo và chịu trách nhiệm của học sinh trong học tập. Kết quả đánh giá có thể được sử dụng để cung cấp phản hồi cho học sinh và điều chỉnh quá trình dạy học.

V. Nghiên Cứu Kiểm Nghiệm Hiệu Quả Dạy Hóa Học Với AI Chatbot

NCS sẽ thực hiện thực nghiệm sư phạm để đánh giá tính khả thi và hiệu quả của việc ứng dụng AI Chatbot vào dạy học Hóa học THCS. Mục tiêu là chứng minh rằng việc sử dụng AI Chatbot có thể phát triển NLTH và nâng cao kết quả học tập của học sinh. Nghiên cứu sẽ so sánh kết quả học tập của nhóm học sinh được dạy bằng phương pháp truyền thống và nhóm học sinh được dạy bằng phương pháp kết hợp với AI Chatbot.

5.1. Thiết Kế Thực Nghiệm Sư Phạm Dạy Hóa Học THCS

Thực nghiệm sư phạm cần được thiết kế theo một quy trình khoa học, đảm bảo tính khách quan và tin cậy. Cần lựa chọn các lớp học tương đương về trình độ và điều kiện học tập, phân chia ngẫu nhiên học sinh vào các nhóm thực nghiệm và đối chứng, và sử dụng các công cụ đánh giá chuẩn hóa để đo lường kết quả học tập. Cần đảm bảo rằng tất cả các học sinh đều có cơ hội tiếp cận với AI Chatbot và được hướng dẫn cách sử dụng một cách hiệu quả. Nguyễn Minh Giám (2024) đã tiến hành nghiên cứu và thực nghiệm tại Trường THCS Trịnh Hoài Đức, thành phố Thuận An, tỉnh Bình Dương.

5.2. Thu Thập Dữ Liệu Và Phân Tích Kết Quả Dạy Hóa Học

Dữ liệu cần được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, như bài kiểm tra, bài tập, phiếu khảo sát, và nhật ký học tập. Cần sử dụng các phương pháp thống kê phù hợp để phân tích dữ liệu và so sánh kết quả học tập giữa các nhóm. Cần chú ý đến các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập, như trình độ học sinh, phương pháp dạy học, và điều kiện học tập. Kết quả phân tích cần được trình bày một cách rõ ràng, dễ hiểu và có ý nghĩa thống kê.

5.3. Đánh Giá Tác Động Của AI Chatbot Lên NL Tự Học

Ngoài việc đánh giá kết quả học tập, cần đánh giá tác động của AI Chatbot lên NLTH của học sinh. Cần sử dụng các công cụ đánh giá NLTH, như phiếu tự đánh giá, phiếu đánh giá đồng đẳng, và phỏng vấn. Cần phân tích dữ liệu thu thập được để đánh giá mức độ chủ động, tự giác, sáng tạo và chịu trách nhiệm của học sinh trong học tập. Kết quả đánh giá cần được sử dụng để cải thiện thiết kế AI Chatbot và quy trình dạy học.

VI. Kết Luận Tiềm Năng Phát Triển Dạy Hóa Học THCS Với AI

Nghiên cứu này sẽ góp phần làm sáng tỏ tiềm năng của AI Chatbot trong việc cải thiện chất lượng dạy học Hóa học THCS và phát triển NLTH cho học sinh. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng các chương trình dạy học Hóa học hiệu quả hơn, cung cấp cho giáo viên các công cụ và nguồn lực hỗ trợ, và khuyến khích học sinh tự giác, chủ động trong học tập.

6.1. Tóm Tắt Các Phát Hiện Chính Về Dạy Hóa Học THCS

Tóm tắt các phát hiện chính liên quan đến hiệu quả của việc sử dụng AI Chatbot trong dạy học Hóa học THCS. Nhấn mạnh những lợi ích về phát triển NLTH, tăng cường tính tương tác và cá nhân hóa quá trình học tập. Đồng thời, chỉ ra những hạn chế và thách thức cần vượt qua để ứng dụng rộng rãi phương pháp này.

6.2. Kiến Nghị Để Ứng Dụng AI Chatbot Dạy Hóa Học THCS Hiệu Quả

Đưa ra các kiến nghị cụ thể cho giáo viên, nhà trường và các nhà quản lý giáo dục để ứng dụng AI Chatbot vào dạy học Hóa học THCS một cách hiệu quả. Các kiến nghị có thể bao gồm việc đào tạo giáo viên về sử dụng công nghệ, xây dựng cơ sở dữ liệu kiến thức chất lượng, và tạo ra môi trường học tập khuyến khích sự sáng tạo và hợp tác.

6.3. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Về AI Trong Dạy Hóa Học

Đề xuất các hướng nghiên cứu tương lai để tiếp tục khám phá tiềm năng của AI trong dạy học Hóa học. Các hướng nghiên cứu có thể bao gồm việc phát triển các AI Chatbot thông minh hơn, có khả năng tương tác tự nhiên và cá nhân hóa cao hơn, hoặc nghiên cứu về tác động của AI Chatbot lên các khía cạnh khác của quá trình học tập, như động lực học tập và sự tự tin.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ chuyên ngành Lý luận và Phương pháp dạy học (mã số: 9140110) với đề tài "Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học môn Hóa học với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo" do nghiên cứu sinh Nguyễn Minh Giám thực hiện tại Đại học Bách khoa Hà Nội, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Ngô Tứ Thành, hoàn thành năm 2024.

Về tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu, tác giả trình bày bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 và giai đoạn phục hồi sau đại dịch Covid-19 đã đặt ra yêu cầu đổi mới phương thức dạy học, trong đó công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) và AI Chatbot đóng vai trò hỗ trợ cá nhân hóa quá trình học tập. Trong chương trình giáo dục phổ thông, Hóa học là môn khoa học thực nghiệm có tính kế thừa liên tục, hệ thống kiến thức liên kết phức tạp từ các khái niệm trừu tượng (cấu trúc nguyên tử, phân tử, phản ứng hóa học) đến hoạt động thí nghiệm và tính toán. Học sinh nếu không nắm vững kiến thức bài học trước sẽ gặp khó khăn khi tiếp thu kiến thức kế tiếp. Do đó, việc tự học có ý nghĩa quyết định đối với chất lượng lĩnh hội môn học. Tuy nhiên, thực tiễn dạy học Hóa học tại các trường Trung học cơ sở (THCS) cho thấy giáo viên còn thiếu các quy trình sư phạm và công cụ phần mềm chuyên biệt để tổ chức dạy học phân hóa, hỗ trợ học sinh tự học có hướng dẫn thông qua các hệ thống tương tác tự động.

Mục đích nghiên cứu của luận án được xác định như sau:

1. Mục đích chung: Nghiên cứu, vận dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (cụ thể là AI Chatbot) trong dạy học môn Hóa học nhằm góp phần phát triển năng lực tự học, tính tự chủ và khả năng tự khám phá kiến thức hóa học cho học sinh THCS.
2. Các mục tiêu cụ thể:
   • Xây dựng cơ sở lý thuyết về phát triển phương pháp dạy học môn Hóa học với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
   • Đề xuất khung năng lực tự học (NLTH) môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot.
   • Xây dựng cơ sở dữ liệu kiến thức hóa học cho AI Chatbot: số hóa cơ sở dữ liệu môn học và xây dựng kịch bản AI Chatbot trong dạy học môn Hóa học lớp 9.
   • Đề xuất quy trình dạy học môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot nhằm phát triển NLTH hóa học cho học sinh lớp 9.

Giả thuyết khoa học: Nếu thiết kế kịch bản dạy học môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot và xây dựng quy trình học tập môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot hợp lý thì sẽ phát triển NLTH và nâng cao hiệu quả học tập môn Hóa học cho học sinh THCS.

Nhiệm vụ nghiên cứu:

1. Nghiên cứu cơ sở lý luận về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của AI Chatbot trong dạy học môn Hóa học.
2. Nghiên cứu thực tiễn dạy học môn Hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot.
3. Xây dựng kịch bản dạy học AI Chatbot và quy trình dạy học môn Hóa học THCS trên cơ sở khung NLTH và cây phả hệ nội dung môn Hóa học.
4. Kiểm nghiệm, đánh giá tính khả thi và hiệu quả của giả thuyết khoa học trong luận án.

Khách thể, đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Khách thể nghiên cứu: Quá trình dạy và học môn Hóa học cấp THCS.
• Đối tượng nghiên cứu: Công nghệ AI nói chung, AI Chatbot nói riêng trong việc hỗ trợ dạy học Hóa học và hoạt động dạy học môn Hóa học có sự hỗ trợ của AI Chatbot.
• Phạm vi không gian và địa bàn: Giáo viên và học sinh tại Trường THCS Trịnh Hoài Đức, thành phố Thuận An, tỉnh Bình Dương.
• Phạm vi nội dung: Chương Kim loại thuộc chương trình Hóa học lớp 9 (theo Chương trình Giáo dục phổ thông năm 2006).
• Phạm vi thời gian: Quá trình nghiên cứu và thực nghiệm được tiến hành từ năm 2021 đến năm 2023.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan tài liệu của luận án hệ thống hóa các công trình nghiên cứu trong nước và quốc tế theo ba nhóm trục nội dung:

1. Các nghiên cứu quốc tế về ứng dụng AI trong giáo dục (AIEd) và phát triển năng lực tự học

• Nguồn gốc và định hướng AIEd: J. McCarthy khởi xướng khái niệm trí tuệ nhân tạo; Masoud Yazdani tổ chức hội thảo AIEd đầu tiên năm 1983 tại Exeter (Anh) do Hiệp hội AISB tài trợ. Cumming và McDougall (2000) phân tích vị trí giao thoa của AIEd giữa khoa học máy tính và tâm lý học nhận thức. Judy Kay (2012) chỉ ra ba xu hướng công nghệ thúc đẩy AIEd gồm hệ thống quản lý học tập (LMS), cảm biến phục vụ học tập suốt đời và các khóa học trực tuyến mở (MOOC), đồng thời phát triển mô hình người học mở (Open Learner Models - OLMs). Woolf và cộng sự (2013) đề xuất 5 định hướng nghiên cứu AIEd gồm: cố vấn học tập cho mọi người, kỹ năng thế kỷ 21, dữ liệu tương tác học tập, lớp học toàn cầu và học tập suốt đời. S. Maghsudi và cộng sự mô hình hóa hệ sinh thái giáo dục cá nhân hóa trực tuyến dựa trên AI.
• Hệ thống dạy kèm thông minh (ITS) và Chatbot giáo dục: Akcora và cộng sự (2018) giới thiệu trợ lý học tập COLA (iCHAT) dựa trên công cụ nhận thức IBM Watson; Samarakou và cộng sự xây dựng hệ thống StuDiAsE gồm 5 hệ thống con (giám sát, ghi nhật ký, lập hồ sơ, mô hình hóa và đánh giá); Timms (2016) nghiên cứu robot trợ giảng; Shazia Afzal và cộng sự phát triển IBM Watson Tutor dạng hộp thoại đối thoại ảo (DBT) tương tự AutoTutor và MATHia; Graesser và cộng sự nghiên cứu "giáo viên ảo" trên nền tảng MyELT; Mikic, Burguillo, Rodríguez và Llamas (2008) phát triển chatbot CHARLIE trên nền tảng AIML trong hệ thống INES; Kowalski (2013) phân tích cơ chế tương tác liên tục của chatbot trong học tập trực tuyến.
• Lý thuyết Năng lực và Tự học: Giáo dục dựa trên năng lực (Competence-Based Education - CBE) phát triển từ những năm 1960-1970 tại phương Tây. Các tác giả Schwartz và Bransford (1998), Birenbaum (2002), Weiss (2004), Taggart (2005), Bullock & Muschamp (2006), Bishop (2006) xác định ba yếu tố nội tại của NLTH: kỹ năng nhận thức cơ bản, kỹ năng siêu nhận thức và kỹ năng cảm xúc. Mutlu Cukurova (2014) tại Đại học York công bố thực nghiệm về tác động của NLTH đến khả năng học tập của sinh viên.

2. Các nghiên cứu tại Việt Nam

• Về trí tuệ nhân tạo và ứng dụng giáo dục: Hồ Tú Bảo (2006) tổng kết 50 năm phát triển AI; Nguyễn Thanh Thủy (2016) thống kê các công bố khoa học Scopus/Web of Science và 40 đề tài AI cấp nhà nước từ năm 2010; Phạm Thế Bảo phân tích ứng dụng đa ngành của AI; Phạm Thành Nam và cộng sự (2020) giới thiệu robot Trí Nhân tại EDU 4.0; ứng dụng AI tại Đại học FPT (hệ thống VioEdu), Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP.HCM, Đại học Quốc tế Hồng Bàng; Lê Vân Anh và Lê Việt Dũng (Trường THPT FPT) ứng dụng IBM Watson dựng "giáo viên ảo" môn Địa lý; Nguyễn Phúc Quân (2023) nghiên cứu ChatGPT hỗ trợ tự học và năng lực số cho thanh niên.
• Về dạy học phát triển NLTH môn Hóa học qua CNTT: Thái Hoài Minh (2018) nghiên cứu năng lực ứng dụng CNTT cho sinh viên sư phạm Hóa học; Nguyễn Thị Kim Ánh (2012) xây dựng giáo trình điện tử rèn luyện kỹ năng tự học; Bùi Thị Hạnh và Phạm Ngọc Sơn nghiên cứu thiết kế bài giảng điện tử và phim thí nghiệm; Phan Hoài Thanh (2020) thiết kế phần mềm tra cứu kiến thức hóa học phát triển NLTH cho học sinh THPT; Nguyễn Văn Đại và Đào Thị Việt Anh (2019) xây dựng khung NLTH trong dạy học hóa học theo mô hình Blended learning; Nguyễn Hoàng Trang (2021) nghiên cứu dạy học kết hợp chương Oxy - Lưu huỳnh tại trường THPT.

3. Khoảng trống nghiên cứu được luận án lựa chọn

Các công trình tại Việt Nam chủ yếu ứng dụng CNTT dưới dạng tài liệu tĩnh (website học tập, phần mềm tra cứu thông thường, slide bài giảng, video thí nghiệm mô phỏng) hoặc các nghiên cứu ứng dụng AI thương mại có phí, chưa có công trình nào nghiên cứu ứng dụng AI Chatbot trong dạy học môn Hóa học THCS nhằm phát triển NLTH. Luận án lựa chọn giải quyết khoảng trống: xác lập cơ sở lý luận, xây dựng khung NLTH hóa học đặc thù khi có AI Chatbot hỗ trợ, thiết kế mô hình cây phả hệ nội dung và xây dựng kịch bản công nghệ cho một sản phẩm AI Chatbot cụ thể ("Hóa Học Bách Khoa") phục vụ dạy học môn Hóa học lớp 9.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

1. Cơ sở lý thuyết và các khái niệm công cụ

• Khái niệm Năng lực và Năng lực tự học: Luận án tổng hợp các định nghĩa của Phạm Lê Liên, Nguyễn Sinh Huy, Đặng Thành Hưng, Malcolm Knowles, Cruchetxki, Trịnh Quốc Lập để xác định: Năng lực tự học môn Hóa học là khả năng của người học tự giác, chủ động, độc lập tìm hiểu, khám phá và lĩnh hội tri thức hóa học một cách hiệu quả, giải quyết vấn đề trong học tập môn Hóa học và vận dụng kiến thức hóa học vào thực tiễn cuộc sống.
• Bốn trụ cột lý thuyết sư phạm định hướng nghiên cứu:
  1. Thuyết kiến tạo (Constructivism): Dựa trên quan điểm của Brandt, tri thức không phải là sự sao chép thụ động mà do người học tự kiến tạo. Luận án vận dụng để thiết kế AI Chatbot theo hướng gợi mở, dẫn dắt học sinh tự tìm kiếm và kiến tạo tri thức.
  2. Thuyết siêu nhận thức (Metacognition): Dựa trên nghiên cứu của Flavell, Wellman, Brown, Wilson với ba chức năng (nhận biết, đánh giá, điều chỉnh) và hai thành phần quản lý (xác định "phải làm gì" và "làm thế nào, khi nào"). Luận án vận dụng vào việc thiết kế chuỗi câu hỏi thử sai, video thí nghiệm và bài tập phản hồi tự động trong Chatbot để học sinh tự đánh giá và điều chỉnh nhận thức.
  3. Tiếp cận công nghệ dạy học: Dựa trên lý thuyết chấp nhận công nghệ của Everett Rogers, Fred Davis và quan điểm công nghệ dạy học là hệ thống phương tiện - phương pháp - kỹ năng. Quá trình dạy học được thiết kế như một quy trình công nghệ chuẩn mực, lấy học sinh làm trung tâm.
  4. Lý thuyết tải nhận thức (Cognitive Load Theory): Dựa trên lý thuyết của John Sweller về giới hạn của bộ nhớ làm việc (working memory load) và sự hình thành sơ đồ nhận thức (schema) trong bộ nhớ dài hạn. Tác giả cấu trúc học liệu hóa học thành các đơn vị kiến thức nhỏ (microlearning), tích hợp đa phương tiện và giảm thiểu thông tin dư thừa.

2. Phương pháp nghiên cứu

Luận án kết hợp các nhóm phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng:

• Phương pháp nghiên cứu lý luận: Phân tích, tổng hợp tài liệu khoa học, chương trình và sách giáo khoa Hóa học, các lý thuyết nhận thức và công nghệ AI.
• Phương pháp nghiên cứu thực tiễn:
  • Phương pháp điều tra khảo sát: Khảo sát bằng phiếu hỏi đối với giáo viên và học sinh THCS tại Bình Dương về thực trạng dạy học tự học và việc ứng dụng AI.
  • Phương pháp quan sát sư phạm: Dự giờ, quan sát tiến trình học tập của học sinh trong các giờ học đối chứng và thực nghiệm.
  • Phương pháp chuyên gia: Xin ý kiến đánh giá từ các nhà giáo dục, chuyên gia phương pháp dạy học về tính khoa học và khả thi của khung NLTH cùng kịch bản AI Chatbot.
  • Phương pháp thực nghiệm sư phạm: Tổ chức dạy học thực nghiệm có đối chứng (lớp TN sử dụng AI Chatbot "Hóa Học Bách Khoa", lớp ĐC học theo phương pháp truyền thống).
• Phương pháp thống kê toán học: Sử dụng phần mềm thống kê SPSS để xử lý dữ liệu định lượng:
  • Kiểm định Shapiro-Wilk để đánh giá tính phân phối chuẩn của dữ liệu điểm số và năng lực.
  • Kiểm định tham số Independent Samples t-test để so sánh điểm số học tập giữa lớp thực nghiệm và lớp đối chứng.
  • Kiểm định phi tham số Mann-Whitney U test và phân tích xếp hạng (rank) để đánh giá sự khác biệt về các mức độ thành phần của NLTH.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn của dạy học định hướng phát triển năng lực tự học với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo

Chương 1 thiết lập khung lý luận toàn diện và báo cáo kết quả khảo sát thực trạng:

• Cơ sở lý luận: Phân tích bản chất của AI, AIEd, AI Chatbot và các cơ chế xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy (Machine Learning). Phân tích đặc điểm môn Hóa học THCS (sự kết hợp giữa lý thuyết và thực nghiệm, tính trừu tượng của phản ứng, yêu cầu an toàn thí nghiệm) chứng minh sự phù hợp khi sử dụng AI Chatbot làm công cụ tương tác cá nhân hóa. Vận dụng 4 lý thuyết cốt lõi (Kiến tạo, Siêu nhận thức, Tiếp cận công nghệ, Tải nhận thức của Sweller) làm nền tảng tổ chức học liệu số.
• Kết quả khảo sát thực tiễn: Tác giả tiến hành điều tra trên địa bàn tỉnh Bình Dương. Kết quả cho thấy đa số giáo viên nhận thức được tầm quan trọng của việc phát triển NLTH nhưng gặp khó khăn về công cụ hỗ trợ cá nhân hóa. Đa số học sinh chưa có phương pháp tự học khoa học ở nhà, việc tiếp cận các ứng dụng AI trong học tập còn mang tính tự phát và thiếu một nền tảng chuyên biệt phục vụ môn Hóa học THCS.

Nội dung khảo sát thực trạng	Thực trạng ghi nhận từ khảo sát
Nhận thức về vai trò của AI trong dạy học	Giáo viên và học sinh đều đánh giá cao tiềm năng hỗ trợ học tập, nhưng mức độ tiếp cận công cụ sư phạm số chuyên sâu còn thấp.
Thói quen và phương pháp tự học của học sinh	Chủ yếu dừng lại ở việc làm bài tập về nhà theo yêu cầu cơ bản, thiếu kỹ năng tra cứu, tự kiểm tra và điều chỉnh nhận thức.
Mức độ ứng dụng phần mềm trong môn Hóa học	Chủ yếu dùng máy chiếu, bài giảng trình chiếu PowerPoint và video thí nghiệm có sẵn; chưa có công cụ tương tác học tập cá nhân hóa tức thời.

---

Chương 2: Thiết kế dạy học sử dụng AI Chatbot cho môn Hóa học THCS định hướng phát triển năng lực tự học

Chương 2 là phần trọng tâm về giải pháp sư phạm và công nghệ, bao gồm các đóng góp cụ thể:

1. Khung năng lực tự học môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot: Cấu trúc gồm 5 thành phần năng lực cốt lõi:

   • Năng lực xác định mục tiêu và nhiệm vụ học tập: Tự nhận biết yêu cầu bài học, lập kế hoạch học tập cá nhân với sự hướng dẫn của Chatbot.
   • Năng lực hỏi và tra cứu kiến thức lý thuyết: Sử dụng từ khóa, cấu trúc câu hỏi truy vấn dữ liệu khái niệm, tính chất hóa học.
   • Năng lực giải thích thí nghiệm và vận dụng: Tương tác xem video thí nghiệm, phân tích hiện tượng, giải thích bản chất phản ứng và viết phương trình hóa học.
   • Năng lực tự giải bài tập theo chủ đề: Luyện tập bài tập trắc nghiệm và tự luận phân hóa theo các mức độ nhận thức.
   • Năng lực tự kiểm tra, đánh giá và cải thiện việc học: Theo dõi kết quả phản hồi của Chatbot, nhận diện lỗi sai và thực hiện các nhiệm vụ bổ trợ để hoàn thiện kiến thức.

2. Cây phả hệ nội dung: Cấu trúc hóa học liệu theo cấu trúc cây phân nhánh logic, phân tách kiến thức thành các đơn vị học tập nhỏ (microlearning), xây dựng bản đồ từ khóa tương ứng. Luận án thiết kế minh họa chi tiết cho bài "Tính chất hóa học của Kim loại" môn Hóa học lớp 9.

Mô hình cấu trúc Cây phả hệ nội dung (Bài Tính chất hóa học của Kim loại):
- Kim loại tác dụng với Phi kim (Oxi, Phi kim khác) -> Video thí nghiệm, Hiện tượng, PTHH, Bài tập
- Kim loại tác dụng với Dung dịch Axit (HCl, H2SO4 loãng) -> Điều kiện, Hiện tượng, PTHH, Bài tập
- Kim loại tác dụng với Dung dịch Muối -> Quy tắc dãy hoạt động, Hiện tượng, PTHH, Bài tập

3. Quy trình xây dựng kịch bản AI Chatbot "Hóa Học Bách Khoa":

   • Xác định ý định người học (Intent), tập hợp các câu hỏi mẫu (Utterances/User expressions).
   • Thiết lập các từ khóa nhận dạng (Keywords) và danh mục thực thể (Entities).
   • Thiết kế các thẻ tiện ích phản hồi: Thẻ văn bản, Thẻ hình ảnh/Sơ đồ, Thẻ Video thí nghiệm, Thẻ câu hỏi trắc nghiệm Q&A.
   • Tích hợp và triển khai hệ thống tương tác qua nền tảng Zalo thông qua quét mã QR.

4. Quy trình dạy học 3 giai đoạn kết hợp AI Chatbot:

   • Giai đoạn 1 (Trước khi lên lớp): Học sinh đăng nhập Zalo quét mã QR, tương tác với AI Chatbot để tra cứu nội dung bài mới, xem video thí nghiệm và thực hiện các câu hỏi khảo sát ban đầu.
   • Giai đoạn 2 (Trong khi lên lớp): Giáo viên tổ chức hoạt động học tập dựa trên dữ liệu báo cáo từ Chatbot; học sinh sử dụng Chatbot để tra cứu nâng cao, luyện tập phân hóa và thảo luận nhóm.
   • Giai đoạn 3 (Sau khi lên lớp): Học sinh tự kiểm tra, giải bài tập mở rộng, củng cố lỗi sai và đánh giá mức độ hoàn thành nhiệm vụ trên hệ thống.

Thành phần kịch bản AI Chatbot	Nội dung mô tả kỹ thuật
Ý định (Intent)	Xác định mục tiêu giao tiếp của học sinh (hỏi tính chất, xem thí nghiệm, giải bài tập, kiểm tra điểm).
Câu mẫu & Từ khóa (Utterances & Keywords)	Tập hợp các biến thể câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và từ khóa cốt lõi của môn Hóa học.
Thực thể (Entities)	Tên chất hóa học, tên kim loại (Fe, Cu, Al...), nhóm axit, loại phản ứng, hiện tượng thí nghiệm.
Thẻ phản hồi đa phương tiện	Khối phản hồi tích hợp văn bản tóm tắt, video liên kết YouTube, hình ảnh và câu hỏi tương tác.

5. Bộ công cụ đánh giá NLTH: Thiết kế thang đo đánh giá các tiêu chí thành phần NLTH và hệ thống bài kiểm tra định lượng đánh giá mức độ tiếp thu kiến thức hóa học.

---

Chương 3: Kiểm nghiệm và đánh giá

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm sư phạm và phân tích định lượng:

• Kiểm nghiệm chuyên gia: Khảo sát ý kiến chuyên gia và giáo viên cốt cán về tính khoa học của Khung NLTH, cấu trúc phả hệ nội dung và tính khả thi của quy trình dạy học bằng AI Chatbot. Kết quả đánh giá đạt mức độ đồng thuận cao.
• Thực nghiệm sư phạm tại Trường THCS Trịnh Hoài Đức:
  • Mẫu thực nghiệm: Phân chia các lớp học sinh khối 9 thành nhóm Thực nghiệm (TN) và nhóm Đối chứng (ĐC) với điều kiện học lực ban đầu tương đương.
  • Tiến trình thực nghiệm: Nhóm TN học tập theo quy trình có sự hỗ trợ của AI Chatbot "Hóa Học Bách Khoa"; nhóm ĐC học theo phương pháp dạy học truyền thống với cùng thời lượng và nội dung bài học.
• Kết quả xử lý thống kê trên phần mềm SPSS:
  • Kiểm định Shapiro-Wilk: Đánh giá tính phân phối chuẩn của tập dữ liệu điểm số và các biến năng lực.
  • Kiểm định Independent Samples t-test cho kết quả học tập: Điểm số trung bình của nhóm thực nghiệm cao hơn nhóm đối chứng có ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$).
  • Kiểm định Mann-Whitney U cho các chỉ báo NLTH: Học sinh nhóm thực nghiệm thể hiện sự vượt trội có ý nghĩa thống kê ở cả 5 thành phần năng lực tự học: xác định nhiệm vụ, tra cứu kiến thức, giải thích thí nghiệm, tự giải bài tập và tự kiểm tra điều chỉnh nhận thức.
  • Khảo sát định tính: Tỷ lệ học sinh tự giác chuẩn bị bài ở nhà, mức độ hứng thú và khả năng tự hoàn thành bài tập ở nhóm thực nghiệm cao hơn rõ rệt so với nhóm đối chứng.

---

Kết quả và những đóng góp mới

1. Đóng góp về mặt lý luận

• Phát triển khung lý thuyết về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của công nghệ AI; hệ thống hóa các khái niệm khoa học: năng lực, tự học, NLTH môn Hóa học, AI trong giáo dục (AIEd) và AI Chatbot.
• Xác lập cơ sở tích hợp giữa các lý thuyết giáo dục học/tâm lý học nhận thức (thuyết kiến tạo, thuyết siêu nhận thức, tiếp cận công nghệ dạy học, lý thuyết tải nhận thức của John Sweller) với kỹ thuật huấn luyện dữ liệu và xây dựng kịch bản cho AI Chatbot.

2. Đóng góp về mặt thực tiễn

• Xây dựng Khung NLTH môn Hóa học gồm 5 thành phần và bộ công cụ tiêu chí đánh giá NLTH của học sinh THCS trong môi trường dạy học có AI hỗ trợ.
• Đề xuất mô hình Cây phả hệ nội dung phục vụ số hóa học liệu môn Hóa học THCS theo cấu trúc vi mô (microlearning).
• Đề xuất 5 nhóm biện pháp sư phạm cụ thể nhằm nâng cao từng thành phần NLTH môn Hóa học cho học sinh THCS.
• Xây dựng quy trình kỹ thuật thiết kế kịch bản AI Chatbot và phát triển sản phẩm ứng dụng cụ thể là AI Chatbot "Hóa Học Bách Khoa" tích hợp trên Zalo; quy trình này có khả năng mở rộng để xây dựng chatbot cho các môn học khác.
• Đề xuất quy trình tổ chức dạy học 3 giai đoạn (trước - trong - sau giờ lên lớp) với sự hỗ trợ của AI Chatbot nhằm phát triển NLTH cho học sinh.

3. Kiến nghị và giải pháp đề xuất

• Đối với giáo viên: Cần tiếp cận quy trình xây dựng kịch bản AI Chatbot, chuyển đổi vai trò từ người truyền thụ kiến thức duy nhất sang người hướng dẫn, tổ chức và điều phối môi trường học tập số.
• Đối với cơ sở giáo dục: Khuyến khích ứng dụng các nền tảng trợ lý ảo trên các ứng dụng quen thuộc (như Zalo) để giảm chi phí đầu tư phần mềm phức tạp, tạo điều kiện thuận lợi cho học sinh tiếp cận học liệu số ở mọi lúc, mọi nơi.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế của luận án:
  • Phạm vi thực nghiệm sư phạm mới chỉ triển khai tại một trường THCS (Trường THCS Trịnh Hoài Đức, thành phố Thuận An, tỉnh Bình Dương) trên đối tượng học sinh lớp 9.
  • Nội dung kiến thức thực nghiệm bị giới hạn trong chương Kim loại thuộc chương trình Hóa học lớp 9 theo khung chương trình Giáo dục phổ thông 2006.
  • Kịch bản của AI Chatbot "Hóa Học Bách Khoa" được xây dựng dựa trên tập luật và ngân hàng câu hỏi định sẵn, khả năng sinh ngôn ngữ tự do chưa đạt mức của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
• Hướng nghiên cứu tiếp theo:
  • Mở rộng địa bàn và quy mô thực nghiệm sư phạm ở nhiều trường THCS trên các vùng miền khác nhau để tăng tính đại diện.
  • Cập nhật, số hóa toàn bộ nội dung môn Khoa học tự nhiên (phân môn Hóa học) theo Chương trình Giáo dục phổ thông 2018.
  • Nâng cấp công nghệ AI Chatbot bằng việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn, công nghệ nhận dạng giọng nói và các môi trường thí nghiệm hóa học ảo 3D/VR.

---

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo cụ thể cho các nhóm đối tượng:

• Nghiên cứu sinh, học viên cao học và nhà nghiên cứu giáo dục: Cung cấp tài liệu tham khảo về phương pháp luận kết hợp giữa lý thuyết tâm lý học nhận thức (siêu nhận thức, tải nhận thức) với công nghệ AI trong việc đo lường và phát triển năng lực người học.
• Giáo viên môn Hóa học và môn Khoa học tự nhiên: Tham khảo quy trình dạy học 3 giai đoạn, phương pháp phân rã nội dung theo cây phả hệ và cách thiết kế kịch bản trợ lý ảo tương tác bằng mã QR trên Zalo để áp dụng trực tiếp vào giảng dạy.
• Cán bộ quản lý giáo dục và nhà phát triển phần mềm giáo dục: Tham khảo mô hình khung năng lực tự học và phương thức cấu trúc hóa tri thức môn học làm cơ sở thiết kế các hệ thống dạy kèm thông minh (ITS) cho trường phổ thông.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Sản phẩm công nghệ cụ thể được luận án xây dựng là gì và hoạt động trên nền tảng nào?

Tác giả đã xây dựng sản phẩm AI Chatbot mang tên "Hóa Học Bách Khoa". Học sinh tương tác với chatbot này thông qua việc quét mã QR tích hợp trực tiếp trên nền tảng ứng dụng Zalo để tra cứu lý thuyết, xem video thí nghiệm và giải bài tập.

2. Khung năng lực tự học môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot trong luận án gồm những thành phần nào?

Khung năng lực gồm 5 thành phần: (1) Năng lực xác định mục tiêu và nhiệm vụ học tập; (2) Năng lực hỏi và tra cứu kiến thức lý thuyết; (3) Năng lực giải thích thí nghiệm và vận dụng; (4) Năng lực tự giải bài tập theo chủ đề; (5) Năng lực tự kiểm tra, đánh giá và cải thiện việc học.

3. Cây phả hệ nội dung trong luận án được thiết kế cụ thể cho bài học nào?

Cây phả hệ nội dung được xây dựng và minh họa chi tiết cho bài "Tính chất hóa học của Kim loại" thuộc chương trình Hóa học lớp 9, phân nhánh theo các tính chất: tác dụng với phi kim, tác dụng với dung dịch axit và tác dụng với dung dịch muối.

4. Bốn trụ cột lý thuyết học tập được luận án vận dụng để thiết kế dạy học với AI Chatbot là gì?

Bốn lý thuyết gồm: Thuyết kiến tạo (Constructivism), Thuyết siêu nhận thức (Metacognition của Flavell, Wilson), Tiếp cận công nghệ dạy học (Rogers, Davis) và Lý thuyết tải nhận thức (Cognitive Load Theory của John Sweller).

5. Luận án sử dụng các công cụ và kỹ thuật thống kê nào để xử lý số liệu thực nghiệm?

Luận án sử dụng phần mềm SPSS, áp dụng kiểm định Shapiro-Wilk để kiểm tra tính phân phối chuẩn, kiểm định Independent Samples t-test để so sánh điểm số kết quả học tập và kiểm định phi tham số Mann-Whitney U test để đánh giá sự khác biệt về các tiêu chí thành phần của năng lực tự học giữa nhóm thực nghiệm và đối chứng.

---

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Nguyễn Minh Giám đã giải quyết vấn đề cấp thiết về phương pháp dạy học môn Hóa học THCS trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa các lý thuyết nhận thức sư phạm và công nghệ AI Chatbot, tác giả đã xây dựng thành công khung năng lực tự học, mô hình cây phả hệ nội dung và sản phẩm AI Chatbot "Hóa Học Bách Khoa". Kết quả thực nghiệm sư phạm được xử lý bằng các phương pháp thống kê toán học khẳng định tính khả thi và hiệu quả của mô hình dạy học đề xuất trong việc nâng cao kết quả học tập và phát triển năng lực tự học cho học sinh. Công trình là tài liệu tham khảo hữu ích cho việc nghiên cứu lý luận dạy học và đổi mới phương pháp giáo dục khoa học tự nhiên ở trường phổ thông.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN CỦA DẠY HỌC ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC TỰ HỌC VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu 1. Những kết quả nghiên cứu trên thế giới về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo 1.1 Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục J. McCarthy là người đầu tiên đưa cụm từ “Trí tuệ nhân tạo” trở thành một khái niệm khoa học.

Nghiên cứu AI nhằm mô tả chính xác các khía cạnh của xử lý trí tuệ và học (để có được tri thức) và tạo ra được các hệ thống, máy mô phỏng hoạt động học và xử lý trí tuệ 93 T í tu nhân tạo t ong giáo dục (Artificial Intelligence in Education - AIEd) ra đời vào khoảng những năm 1970 và hội thảo đầu tiên liên quan đến vấn đề này diễn ra vào năm 1983 được tổ chức bởi Masoud Yazdani tại Exeter (Anh) và được tài trợ bởi Hiệp hội AI của Anh là AISB 92. Mục tiêu ban đầu của các nhà nghiên cứu là hướng đến xây dựng một hệ thống được gọi là H th ng dạy kèm thông minh (Intelligent Tutoring Systems - ITS) hoặc hệ thống AIEd. Cả ITS và AIEd đều có cùng một mục tiêu chính là tạo ra các hệ thống máy tính có thể cung cấp việc giảng dạy được cá nhân hóa, giống như một giáo viên hiểu biết với các kỹ năng giảng dạy chuyên nghiệp có thể làm được. AIEd ban đầu được thực hiện trong các nhóm về AI, tập trung nghiên cứu, phát triển những và đánh giá phần mềm máy tính để cải thiện việc giảng dạy và học tập, mục tiêu dài hạn được xác định là nhằm thu thập phản hồi của người học, đánh giá năng lực người học và nguyên nhân yếu kém, cá nhân hóa cho một người hoặc nhóm người học, và cuối cùng là sử dụng các kỹ thuật của AI để tìm hiểu và phát triển các lý thuyết dạy – học 130.

Vào năm 2000, Cumming và McDougall 81 đã dự đoán, AIEd sẽ trở thành một xu hướng chính trong giáo dục vào khoảng năm 2010 và những năm tiếp theo. McDougall cho rằng AIEd nên được xem như chồng lắp với “khoa học nhận thức” dù ở một quy mô nhỏ hơn (tr. AIEd có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc 8 kết hợp nghiên cứu định hướng khoa học máy tính (AI) và tâm lý học / sư phạm (Giáo dục).1 minh họa quan niệm mới về AIED so với trước đây trong việc kết hợp AI và Ed lại với nhau: (hình a) AIEd là lợi ích tổng hợp của AI và nghiên cứu giáo dục; (hình b) AIEd như một lĩnh vực độc lập, đa ngành, xác định mục tiêu và phạm vi của riêng mình giữa các lĩnh vực AI và Giáo dục tương ứng. Hai quan niệm thay thế về mối kết hợp giữa AI và Ed 67 Giải phóng AIEd khỏi những ranh giới bao bọc xung quanh nó (Hình 1.1, hình a) sẽ giúp đặt ra những câu hỏi nghiên cứu cho riêng nó (Hình 1.

Trong khi AI đặt học máy và trí thông minh giống con người làm trọng tâm, thì giáo dục chú trọng bồi dưỡng trí tuệ và học thức của con người. Kiến thức AIEd sẽ thu hẹp khoảng cách này bằng cách cung cấp các kỹ thuật để thúc đẩy các tương tác hiệu quả và thông minh hơn với con người nhằm cải thiện kết quả dạy học, năng cao năng lực tự học. Nghiên cứu về AIEd trong vài thập kỷ qua đã được dành riêng cho việc thúc đẩy các công nghệ tính toán thông minh như hệ thống dạy kèm thông minh 55, 63, chatbots [127].