Luận Án Tiến Sĩ: Phương Pháp Dạy Học Ngành Công Nghệ Thông Tin Hiện Đại Với Sự Hỗ Trợ Của AI

Luận án tiến sĩ giáo dục phân tích dạy học cho sinh viên ngành công nghệ thông tin với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực nghiệm,

• Tác giả: Đinh Thị Mỹ Hạnh
• Người hướng dẫn: PGS. Ngô Tứ Thành
• Trường học: Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Lí luận và phương pháp dạy học
• Đề tài: Dạy Học CNTT Với Trí Tuệ Nhân Tạo Hiệu Quả
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÍ LUẬN VÀ THỰC TIỄN DẠY HỌC CHO SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
• 1.1. Tóm tắt chương 1
• 1.2. Tổng quan nghiên cứu về AI và AIEd
• 1.3. Tình hình nghiên cứu trên thế giới
• 1.4. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.5. Một số bài học kinh nghiệm và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 1.6. Các khái niệm liên quan đến đề tài
• 1.6.1. Khái niệm công cụ
• 1.6.2. Một số khái niệm khác liên quan
• 1.7. Cơ sở lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của AI
• 1.7.1. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ
• 1.7.2. Các thành tố của quá trình dạy học
• 1.7.3. Những ứng dụng nổi bật của AI trong hỗ trợ dạy học
• 1.7.4. Tác động và những thách thức của AI đối với việc dạy và học trong giáo dục đại học
• 1.7.5. Một số công cụ trong dạy học có sự hỗ trợ của AI
• 1.8. Các lí thuyết và phương pháp dạy học có liên quan
• 1.8.1. Lí thuyết kết nối
• 1.8.2. Dạy học tương tác
• 1.8.3. Dạy học kết hợp
• 1.9. Điều kiện triển khai dạy học với sự hỗ trợ của AI
• 1.10. Thực trạng dạy học ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI
• 1.10.1. Mục đích khảo sát
• 1.10.2. Phương pháp
• 1.10.3. Đánh giá thực trạng về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI
• 1.11. Tiểu kết chương 1
• 2. THIẾT KẾ DẠY HỌC VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CHO SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TRÌNH ĐỘ ĐẠI HỌC
• 2.1. Tóm tắt chương 2
• 2.2. Đặc điểm ngành Công nghệ thông tin và nhu cầu đào tạo nhân lực ngành Công nghệ thông tin
• 2.2.1. Đặc điểm ngành Công nghệ thông tin
• 2.2.2. Nhu cầu đào tạo nhân lực ngành Công nghệ thông tin
• 2.3. Phân tích chương trình ngành Công nghệ thông tin
• 2.3.1. Chuẩn đầu ra
• 2.3.2. Phương pháp và công cụ đánh giá
• 2.4. Nguyên tắc thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của AI
• 2.4.1. Đảm bảo tương tác người và máy
• 2.4.2. Đảm bảo tính thống nhất và khoa học với việc sử dụng các phương tiện dạy học khác
• 2.4.3. Đảm bảo tính hiệu quả
• 2.4.4. Đảm bảo tính gợi mở, định hướng cho người học
• 2.4.5. Đảm bảo nguyên tắc về cấu trúc của khóa học trực tuyến
• 2.5. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI cho sinh viên ngành Công nghệ thông tin
• 2.5.1. Các hình thức dạy học
• 2.5.2. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI cho sinh viên ngành Công nghệ thông tin
• 2.6. Thiết kế khóa học học phần cơ sở ngành với sự hỗ trợ của AI
• 2.6.1. Môi trường và phương tiện dạy học
• 2.6.2. Thiết kế học liệu số
• 2.6.3. Thiết kế hệ thống dạy học với sự hỗ trợ của AI
• 2.6.4. Thiết kế tiến trình dạy học với sự hỗ trợ của AI
• 2.6.5. Thiết kế website dạy học với sự hỗ trợ của AI
• 2.6.6. Kịch bản dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI
• 2.7. Tiểu kết chương 2
• 3. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 3.1. Tóm tắt chương 3
• 3.2. Mục đích, đối tượng, phương pháp thực nghiệm và đánh giá
• 3.2.1. Mục đích thực nghiệm và đánh giá
• 3.2.2. Địa điểm, đối tượng thực nghiệm và đánh giá
• 3.2.3. Phương pháp thực nghiệm và đánh giá
• 3.2.4. Đánh giá kết quả thực nghiệm
• 3.2.5. Phương pháp chuyên gia
• 3.2.6. Phương pháp điều tra thông tin
• 3.2.7. Phương pháp thực nghiệm sư phạm
• 3.3. Tiểu kết chương 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: PHIẾU ĐIỀU TRA THỰC TRẠNG
• PHỤ LỤC 2: PHIẾU ĐIỀU TRA THỰC TRẠNG PHIẾU KHẢO SÁT GV
• PHỤ LỤC 3: PHIẾU KHẢO SÁT SINH VIÊN VỀ VIỆC SỬ DỤNG CHATBOT TRONG HỖ TRỢ HỌC TẬP
• PHỤ LỤC 4: PHIẾU XIN Ý KIẾN SINH VIÊN VỀ VIỆC AI HỖ TRỢ CÁ NHÂN HOÁ HỌC TẬP
• PHỤ LỤC 5: PHIẾU XIN Ý KIẾN CHUYÊN GIA
• PHỤ LỤC 6: DANH SÁCH CHUYÊN GIA XIN Ý KIẾN
• PHỤ LỤC 7: DANH SÁCH SINH VIÊN LỚP THỰC NGHIỆM NỘI DUNG ỨNG DỤNG CHATBOT HỖ TRỢ DẠY HỌC
• PHỤ LỤC 8: DANH SÁCH SINH VIÊN LỚP ĐỐI CHỨNG NỘI DUNG ỨNG DỤNG CHATBOT HỖ TRỢ DẠY HỌC
• PHỤ LỤC 9: DANH SÁCH SINH VIÊN LỚP THỰC NGHIỆM NỘI DUNG ỨNG DỤNG “CÁ NHÂN HOÁ” ĐỂ HỖ TRỢ DẠY HỌC
• PHỤ LỤC 10: DANH SÁCH SINH VIÊN LỚP ĐỐI CHỨNG NỘI DUNG ỨNG DỤNG “CÁ NHÂN HOÁ” ĐỂ HỖ TRỢ DẠY HỌC

Tóm tắt

I. Giới thiệu về luận án

Luận án tiến sĩ 'Dạy Học CNTT Với Trí Tuệ Nhân Tạo Hiệu Quả' của Đinh Thị Mỹ Hạnh tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dạy học CNTT. Nghiên cứu này nhằm nâng cao hiệu quả giảng dạy thông qua việc áp dụng các công nghệ hiện đại. Luận án chỉ ra rằng, việc tích hợp AI vào giáo dục không chỉ giúp cải thiện chất lượng học tập mà còn tạo ra môi trường học tập thông minh và hiện đại. Đặc biệt, nghiên cứu nhấn mạnh vai trò của AI trong việc cá nhân hóa quá trình học tập, giúp sinh viên có thể học tập theo tốc độ và phong cách riêng của mình.

1.1. Tầm quan trọng của AI trong giáo dục

AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong giáo dục hiện đại. Nghiên cứu cho thấy rằng, việc ứng dụng AI trong giáo dục không chỉ giúp nâng cao chất lượng giảng dạy mà còn tạo ra những trải nghiệm học tập phong phú hơn cho sinh viên. AI có khả năng phân tích dữ liệu học tập của sinh viên, từ đó đưa ra những gợi ý và điều chỉnh phù hợp với nhu cầu học tập của từng cá nhân. Điều này không chỉ giúp sinh viên tiếp thu kiến thức hiệu quả hơn mà còn khuyến khích họ chủ động trong việc học tập.

II. Cơ sở lý luận và thực tiễn

Chương này trình bày các khái niệm cơ bản liên quan đến dạy học CNTT và trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu đã tổng hợp các lý thuyết và phương pháp dạy học hiện đại, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc áp dụng công nghệ thông tin trong giáo dục. Các ứng dụng của AI trong giáo dục được phân tích chi tiết, từ việc sử dụng học máy đến các hệ thống hỗ trợ dạy học thông minh. Luận án cũng chỉ ra rằng, việc áp dụng AI không chỉ giúp cải thiện hiệu quả giảng dạy mà còn tạo ra những thách thức mới cho giáo viên và sinh viên trong quá trình dạy và học.

2.1. Các ứng dụng nổi bật của AI trong giáo dục

Nghiên cứu đã chỉ ra nhiều ứng dụng của AI trong giáo dục, bao gồm các hệ thống tutoring thông minh, chatbot hỗ trợ học tập, và các công cụ phân tích dữ liệu học tập. Những ứng dụng này không chỉ giúp sinh viên tiếp cận kiến thức một cách dễ dàng hơn mà còn giúp giáo viên theo dõi và đánh giá quá trình học tập của sinh viên một cách hiệu quả. Việc áp dụng AI trong giáo dục cũng mở ra cơ hội cho việc phát triển các phương pháp dạy học mới, phù hợp với xu hướng giáo dục hiện đại.

III. Thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của AI

Chương này tập trung vào việc thiết kế các khóa học cho sinh viên ngành Công nghệ thông tin với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu đã đề xuất một mô hình dạy học kết hợp giữa giáo dục truyền thống và công nghệ hiện đại, nhằm tối ưu hóa quá trình học tập. Các nguyên tắc thiết kế dạy học được trình bày rõ ràng, bao gồm việc đảm bảo tính tương tác giữa người học và máy, cũng như việc sử dụng các công cụ dạy học hiện đại để nâng cao hiệu quả giảng dạy.

3.1. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI

Mô hình dạy học được đề xuất trong luận án bao gồm các yếu tố như tương tác, cá nhân hóa và đánh giá liên tục. Nghiên cứu cho thấy rằng, việc áp dụng AI trong thiết kế dạy học không chỉ giúp sinh viên tiếp cận kiến thức một cách hiệu quả mà còn tạo ra môi trường học tập tích cực, khuyến khích sự sáng tạo và chủ động của sinh viên. Mô hình này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng các công nghệ mới để hỗ trợ quá trình dạy và học, từ đó nâng cao chất lượng giáo dục.

IV. Thực nghiệm và đánh giá

Chương cuối cùng của luận án trình bày kết quả thực nghiệm và đánh giá hiệu quả của việc áp dụng AI trong dạy học CNTT. Nghiên cứu đã tiến hành khảo sát và thu thập dữ liệu từ sinh viên và giảng viên để đánh giá mức độ hài lòng và hiệu quả của các phương pháp dạy học mới. Kết quả cho thấy rằng, việc sử dụng AI trong giáo dục không chỉ giúp nâng cao hiệu quả giảng dạy mà còn tạo ra những trải nghiệm học tập tích cực cho sinh viên. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, việc áp dụng AI trong giáo dục cần được thực hiện một cách cẩn thận và có kế hoạch để đảm bảo tính hiệu quả và bền vững.

4.1. Đánh giá kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng, sinh viên tham gia vào các khóa học có sự hỗ trợ của AI có sự tiến bộ rõ rệt trong việc tiếp thu kiến thức và kỹ năng. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, sinh viên cảm thấy hài lòng hơn với phương pháp dạy học mới, nhờ vào sự tương tác và hỗ trợ từ AI. Điều này chứng tỏ rằng, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục là một hướng đi đúng đắn, góp phần nâng cao chất lượng giáo dục và đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động hiện đại.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ chuyên ngành Lí luận và phương pháp dạy học (mã số: 9140110) của nghiên cứu sinh Đinh Thị Mỹ Hạnh, được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Ngô Tứ Thành tại Viện Sư phạm Kĩ thuật, Đại học Bách khoa Hà Nội (năm 2023), mang đề tài: "Dạy học cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin với sự hỗ trợ của công nghệ Trí tuệ nhân tạo".

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 và quá trình chuyển đổi số đặt ra yêu cầu đổi mới căn bản giáo dục đại học, được thể chế hóa qua Nghị quyết số 29-NQ/TW, Quyết định số 1981/QĐ-TTg, Quyết định số 1982/QĐ-TTg, Quyết định số 117/QĐ-TTg, Quyết định số 749/QĐ-TTg và Quyết định số 127/QĐ-TTg ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) đến năm 2030.

Trong thực tiễn giáo dục đại học theo học chế tín chỉ tại Việt Nam, công tác cố vấn học tập còn mang tính hình thức; sự phân hóa về tốc độ tiếp thu kiến thức của sinh viên chưa được giải quyết triệt để bằng các phương pháp truyền thống. Mặc dù sinh viên ngành Công nghệ Thông tin (CNTT) có đặc thù tiếp cận công nghệ nhanh, dành nhiều thời gian tương tác trên máy tính và Internet, song việc tổ chức dạy học có sự hỗ trợ của AI cho đối tượng này vẫn thiếu một khung lí luận hoàn chỉnh, mô hình sư phạm và tiến trình thiết kế bài bản kết hợp công cụ thực nghiệm.

Mục tiêu, câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu

• Mục đích nghiên cứu: Xây dựng và áp dụng được mô hình, tiến trình dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI trong dạy học cho sinh viên ngành CNTT.
• Nhiệm vụ nghiên cứu:
  1. Nghiên cứu lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI;
  2. Khảo sát thực trạng về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI trong các trường đại học ở Việt Nam;
  3. Xây dựng mô hình dạy học phù hợp với thực tiễn hoạt động dạy học ngành CNTT với sự hỗ trợ của công nghệ AI nhằm nâng cao chất lượng dạy học định hướng năng lực;
  4. Thực nghiệm sư phạm.
• Câu hỏi nghiên cứu:
  • Câu hỏi 1: Tổng quan về AI và những ảnh hưởng, tác động của AI đến quá trình dạy học trong bối cảnh hiện nay như thế nào?
  • Câu hỏi 2: Chatbot và cá nhân hoá học tập được ứng dụng như thế nào trong việc hỗ trợ dạy học cho SV ngành CNTT?
  • Câu hỏi 3: Biện pháp áp dụng AI trong hỗ trợ dạy học cho SV ngành CNTT?
  • Câu hỏi 4: Công cụ và công nghệ hỗ trợ việc dạy học cho SV ngành CNTT?
  • Câu hỏi 5: Đo lường và đánh giá độ tin cậy của việc ứng dụng AI hỗ trợ dạy học cho SV ngành CNTT như thế nào?
  • Câu hỏi 6: Liệu có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ trải nghiệm và kết quả học tập giữa nhóm SV lớp thực nghiệm (học tập có sự hỗ trợ của AI) và đối chứng (học tập không có sự hỗ trợ của AI)?
• Giả thuyết nghiên cứu: Nếu xác định được các cơ sở khoa học (lí luận và thực tiễn) của dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI ở bậc đại học kết hợp với một tiến trình cụ thể để thiết kế dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của công nghệ AI thì sẽ có tác động tích cực đến kết quả và quá trình học tập của SV.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Công nghệ AI trong việc hỗ trợ dạy và học cho SV ngành CNTT tại một số trường đại học ở Việt Nam.
• Khách thể nghiên cứu: Quá trình dạy và học cho SV ngành CNTT ở trường đại học.
• Phạm vi nội dung: Nghiên cứu thực trạng dạy học các môn thuộc lĩnh vực CNTT với sự hỗ trợ của AI và thực trạng sử dụng website dạy học; đề xuất mô hình, tiến trình và xây dựng website hỗ trợ dạy học các học phần cơ sở ngành (Tin học đại cương, Đồ họa máy tính, Lập trình C/C++).
• Phạm vi không gian: Giảng viên và sinh viên các Khoa Tin học/CNTT tại các trường đại học khu vực miền Trung; thực nghiệm trực tiếp trên sinh viên ngành CNTT bậc đại học thuộc Đại học Đà Nẵng.
• Phạm vi thời gian: Từ năm 2020 đến năm 2023.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước

• Lịch sử và phân loại AIEd: Thuật ngữ AI được J. McCarthy đề xuất năm 1956. Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (AIEd) hình thành từ những năm 1970 với trọng tâm ban đầu là Hệ thống dạy kèm thông minh (ITS). Tuomi phân loại AI trong dạy học thành hai nhóm: AI dựa trên tri thức/đại diện và AI theo hướng dữ liệu.
• Vai trò và hệ sinh thái AIEd: Baker xác định ba vai trò của mô hình AIEd (công cụ khoa học, thành phần hệ thống, cơ sở thiết kế); Dimitrova, McCalla và Bull phát triển thêm vai trò của Mô hình người học mở (OLMs). S. Maghsudi và cộng sự mô tả hệ sinh thái giáo dục cá nhân hóa trực tuyến bao gồm người học, người hướng dẫn, nhà xây dựng nội dung và người thiết kế chính sách. Bernard Marr nhấn mạnh AI giải phóng giảng viên khỏi các nhiệm vụ quản trị lặp lại để tập trung vào sư phạm.
• Hệ thống dạy kèm và nền tảng thích ứng: Nghiên cứu về các hệ thống thực tế gồm StuDiAsE (Samarakou và cộng sự), OLI (Đại học Carnegie Mellon), ALEKS, SQL-Tutor, Gia sư nhận thức, ASSISTments, IBM Watson và các hệ thống đối thoại ảo (DBT) như AutoTutor (Graesser và cộng sự), MATHia.
• Công cụ tương tác và Chatbot: Nghiên cứu của Ciechanowski và cộng sự, Fabio Clarizia và cộng sự định nghĩa chatbot như tác nhân thông minh hỗ trợ hội thoại học tập. Sự xuất hiện của ChatGPT (OpenAI, tháng 11/2022) mở ra khả năng tự động hóa giải đáp thắc mắc và sinh phản hồi ngôn ngữ tự nhiên.
• Thực trạng triển khai: Khảo sát của Microsoft và IDC tại 15 thị trường khu vực Châu Á - Thái Bình Dương (dự án Future Ready Skills) chỉ ra: 61% nhân sự tin AI giúp tăng hiệu suất, 75% lãnh đạo giáo dục nhận định AI nâng cao năng lực cạnh tranh, nhưng chỉ có 32% cơ sở đại học trong khu vực bắt đầu hành trình ứng dụng AI do rào cản về dữ liệu và chiến lược đầu tư.

Khoảng trống nghiên cứu

Phần lớn các hệ thống AIEd hoàn chỉnh được phát triển và thử nghiệm tại các quốc gia phương Tây. Tại Việt Nam, các nghiên cứu chủ yếu dừng lại ở việc áp dụng E-learning truyền thống hoặc thảo luận chung về công nghệ mới nổi. Chưa có công trình nào xây dựng hoàn chỉnh mô hình sư phạm kết hợp công cụ website tích hợp chatbot và giải thuật cá nhân hóa bài tập/tài liệu cho việc giảng dạy các môn học chuyên biệt ngành CNTT ở bậc đại học.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

• Các lý thuyết dạy học nền tảng: Thuyết hành vi (B. Skinner), Thuyết nhận thức (E. Tolman), Thuyết kiến tạo xã hội (L. Vygotsky), Thuyết sư phạm tương tác và Lí thuyết kết nối (Connectivism).
• Mô hình sư phạm tích hợp công nghệ: Khung kiến thức công nghệ - sư phạm - nội dung TPACK (Mishra & Koehler, kế thừa từ PCK của Shulman); Mô hình thiết kế dạy học của Dick & Carey; Khung giáo dục thông minh SMART/SMARTER.
• Quan niệm về AI can thiệp quá trình dạy học: Luận án xác định AI không thay thế giảng viên mà tác động hỗ trợ vào 4 thành tố: (1) Phương pháp dạy học; (2) Phương tiện dạy học; (3) Hoạt động dạy học; (4) Kiểm tra đánh giá.
• Thuật toán và công nghệ hỗ trợ: Giải thuật phân lớp K láng giềng gần nhất (K-nearest Neighbor - KNN) sử dụng công thức tính khoảng cách Euclidean để phân loại trình độ người học và khuyến nghị tài liệu; kiến trúc xử lý ngôn ngữ tự nhiên kết hợp kịch bản và API của OpenAI (ChatGPT) cho chatbot.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

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

1. Phương pháp nghiên cứu lí thuyết: Phân tích, tổng hợp tài liệu khoa học trên Google Scholar và các cơ sở dữ liệu học thuật trong nước để xây dựng khung lí luận.
2. Phương pháp chuyên gia: Khảo sát các chuyên gia giáo dục và công nghệ thông tin thông qua bảng hỏi về tính cần thiết, tính hợp lí và tính khả thi của mô hình đề xuất.
3. Phương pháp điều tra bằng bảng hỏi: Thiết kế phiếu trưng cầu ý kiến theo thang đo Likert 5 mức độ để khảo sát thực trạng nhận thức, nhu cầu và mức độ sẵn sàng sử dụng AI của cán bộ quản lý, giảng viên và sinh viên.
4. Phương pháp thực nghiệm sư phạm: Tổ chức dạy học thực nghiệm có đối chứng (nhóm TN sử dụng hệ thống có AI hỗ trợ; nhóm ĐC học theo phương thức truyền thống).
5. Phương pháp thống kê toán học: Sử dụng phần mềm SPSS và Microsoft Excel để tính toán giá trị trung bình ($Mean$), độ lệch chuẩn ($SD$), phương sai, kiểm định $T\text{-test}$ độc lập, kiểm định tương quan từng cặp (Paired Samples Correlations) và tính hệ số ảnh hưởng ($ES$).

---

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1. Cơ sở lí luận và thực tiễn dạy học cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin với sự hỗ trợ của công nghệ Trí tuệ nhân tạo

Chương 1 hệ thống hóa các khái niệm công cụ: AI, AIEd, Dạy học với sự hỗ trợ của AI, Chatbot, Cá nhân hóa học tập và Mô hình dạy học. Chương này phân tích cấu trúc 6 thành tố của quá trình dạy học (Mục tiêu, Nội dung, Phương pháp, Phương tiện, Hoạt động, Đánh giá) và làm rõ sự chuyển đổi vai trò của người dạy - người học khi ứng dụng công nghệ.

Về mặt thực tiễn, tác giả trình bày kết quả khảo sát thực trạng trên cán bộ quản lý, giảng viên và sinh viên ngành CNTT tại khu vực miền Trung. Dữ liệu khảo sát phản ánh nhận thức chung về tiềm năng của AI, nhu cầu ứng dụng chatbot để giải đáp thắc mắc thường gặp và mong muốn cá nhân hóa lộ trình ôn tập dựa trên kết quả kiểm tra.

Thành phần khảo sát	Chỉ số đo lường chính	Nội dung ghi nhận từ thực trạng
Giảng viên	Thang đo Likert ($Mean, SD$)	Nhận thức cao về vai trò hỗ trợ của AI; gặp khó khăn về thời gian cá nhân hóa bài tập cho từng sinh viên.
Sinh viên	Thang đo Likert ($Mean, SD$)	Thường xuyên dùng Internet tự học; có nhu cầu nhận phản hồi tức thì và gợi ý tài liệu phù hợp năng lực.
Hạ tầng & Hệ thống	Tỷ lệ % triển khai	Chủ yếu sử dụng LMS cơ bản; thiếu vắng các công cụ phân tích dữ liệu học tập và trợ giảng tự động.

---

CHƯƠNG 2. Thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ Trí tuệ nhân tạo cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin trình độ đại học

Chương 2 phân tích đặc điểm đào tạo và chuẩn đầu ra của ngành CNTT, từ đó xác định 5 nguyên tắc thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của AI:

1. Đảm bảo tương tác người và máy;
2. Đảm bảo tính thống nhất và khoa học với việc sử dụng các phương tiện dạy học khác;
3. Đảm bảo tính hiệu quả;
4. Đảm bảo tính gợi mở, định hướng cho người học;
5. Đảm bảo nguyên tắc về cấu trúc của khóa học trực tuyến.

Tác giả đề xuất quy trình tổ chức dạy học gồm 3 giai đoạn:

• Giai đoạn 1: Chuẩn bị dạy học: Xây dựng mục tiêu, thiết kế học liệu số, thiết lập hệ thống bài tập, cấu hình bộ testcase tự động và nạp dữ liệu tri thức cho chatbot.
• Giai đoạn 2: Tổ chức dạy học: Giảng viên định hướng; sinh viên học tập kết hợp tương tác với chatbot để giải đáp thắc mắc và làm bài tập trên hệ thống.
• Giai đoạn 3: Kiểm tra, đánh giá và điều chỉnh: Hệ thống tự động chấm điểm bài kiểm tra, áp dụng thuật toán phân loại (KNN theo khoảng cách Euclidean) để chẩn đoán điểm yếu và đưa ra khuyến nghị tài liệu học tập bổ trợ.

Chương này cũng mô tả chi tiết kiến trúc kỹ thuật của hệ thống website dạy học, sơ đồ phân cấp chức năng (BFD), module quản lý khóa học (Tin học đại cương, Đồ họa máy tính), module tạo cuộc thi ảo và giao diện tích hợp API OpenAI.

---

CHƯƠNG 3. Thực nghiệm và đánh giá

Chương 3 trình bày việc triển khai thực nghiệm sư phạm tại Đại học Đà Nẵng với 2 nội dung trọng tâm:

1. Đánh giá tác động của Chatbot trong việc hỗ trợ học tập và giải đáp thắc mắc;
2. Đánh giá hiệu quả của hệ thống cá nhân hóa học tập (gợi ý nội dung, tự động đánh giá kỹ năng lập trình C/C++).

Tác giả tiến hành thu thập ý kiến đánh giá của chuyên gia về 3 tiêu chí: Tính cần thiết, Tính hợp lí và Tính khả thi; tất cả đều đạt mức đồng thuận cao.

Trong thực nghiệm sư phạm, nhóm thực nghiệm (TN) và nhóm đối chứng (ĐC) được kiểm định $T\text{-test}$ độc lập trước thực nghiệm để đảm bảo trình độ đầu vào tương đương. Sau quá trình tác động sư phạm, kết quả kiểm tra sau thực nghiệm cho thấy nhóm TN đạt điểm số trung bình và mức độ thành thạo kỹ năng lập trình cao hơn nhóm ĐC có ý nghĩa thống kê, với hệ số ảnh hưởng ($ES$) đạt mức tin cậy.

Nội dung thực nghiệm	Nhóm	Công cụ / Phương thức hỗ trợ	Đánh giá qua xử lý thống kê
Ứng dụng Chatbot	TN1 vs ĐC1	Tương tác giải đáp tự động qua Chatbot tích hợp website	Kiểm định $T\text{-test}$ cho thấy sự khác biệt về mức độ hài lòng và điểm kiểm tra quá trình ($p < 0.05$).
Cá nhân hóa học tập	TN2 vs ĐC2	Tự động chấm Testcase + Thuật toán KNN gợi ý tài liệu	Điểm kiểm tra kỹ năng lập trình C/C++ của lớp TN cao hơn lớp ĐC; hệ số $ES$ khẳng định mức độ tác động rõ rệt.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lí luận

• Tổng hợp và hệ thống hóa khung lí thuyết về dạy học có sự hỗ trợ của AI trong giáo dục đại học, làm rõ các khái niệm chuyên ngành liên quan đến AIEd, Chatbot và Cá nhân hóa học tập.
• Cung cấp dữ liệu khảo sát cắt ngang về thực trạng nhận thức, mức độ sẵn sàng và kì vọng của giảng viên, sinh viên ngành CNTT đối với công nghệ AI tại Việt Nam.
• Xây dựng mô hình dạy học và quy trình thiết kế dạy học 3 giai đoạn (Chuẩn bị - Tổ chức - Đánh giá/Điều chỉnh) tích hợp các công cụ AI phù hợp với bối cảnh đào tạo đại học.

Đóng góp về mặt thực tiễn

• Thiết kế và vận hành website dạy học có tích hợp công cụ chatbot tương tác tự động và giải thuật phân loại/khuyến nghị (KNN) nhằm thực hiện cá nhân hóa việc học tập.
• Xây dựng hệ thống học liệu số, ngân hàng bài tập, cấu hình bộ kiểm thử tự động (testcase) cho các học phần Tin học đại cương, Đồ họa máy tính và Kỹ năng lập trình C/C++.
• Cung cấp bằng chứng thực nghiệm sư phạm chứng minh việc dạy học có sự hỗ trợ của AI giúp nâng cao kết quả học tập, củng cố kỹ năng lập trình và thúc đẩy tính tự học độc lập của sinh viên ngành CNTT.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

• Đối với các cơ sở giáo dục đại học: Cần đầu tư đồng bộ hạ tầng công nghệ thông tin, nâng cấp hệ thống quản trị học tập (LMS) có khả năng tích hợp các công cụ phân tích dữ liệu lớn và AI; tổ chức các chương trình bồi dưỡng năng lực số và kỹ năng ứng dụng AI cho đội ngũ giảng viên.
• Đối với giảng viên: Chủ động thay đổi vai trò từ truyền thụ kiến thức sang thiết kế môi trường và định hướng; tận dụng AI để giảm tải công việc chấm điểm và quản trị hành chính nhằm tập trung hỗ trợ chuyên sâu cho sinh viên.
• Đối với sinh viên: Rèn luyện ý thức tự học, nâng cao kỹ năng tương tác với các công cụ học tập thông minh để chủ động xây dựng lộ trình học tập cá nhân.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

• Địa bàn khảo sát thực trạng và thực nghiệm sư phạm còn tập trung chủ yếu tại khu vực miền Trung (Đại học Đà Nẵng), chưa mở rộng phạm vi ra các trường đại học trên cả nước.
• Nội dung thực nghiệm mới áp dụng trên một số học phần cơ sở ngành (Tin học đại cương, Đồ họa máy tính, Lập trình C/C++), chưa triển khai đồng bộ cho toàn bộ chương trình đào tạo ngành CNTT.
• Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt của công cụ Chatbot trên website trong một số ngữ cảnh phức tạp còn phụ thuộc vào giới hạn kỹ thuật của mô hình tại thời điểm nghiên cứu.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng phạm vi thử nghiệm mô hình dạy học sang các học phần chuyên ngành nâng cao và các ngành kỹ thuật liên quan.
• Tối ưu hóa thuật toán khuyến nghị và nâng cấp năng lực xử lý hội thoại của chatbot bằng các mô hình ngôn ngữ lớn mới hơn.
• Nghiên cứu tích hợp sâu hơn hệ thống AI vào khung quản lý chất lượng và chuẩn đầu ra tổng thể của nhà trường.

---

Giá trị tham khảo

• Đối với nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Khoa học giáo dục / PPDH: Luận án cung cấp khung lí luận, phương pháp luận nghiên cứu kết hợp giữa khoa học giáo dục và công nghệ thông tin, cùng phương pháp thiết kế thực nghiệm sư phạm có sử dụng thống kê toán học (SPSS).
• Đối với giảng viên các trường đại học đào tạo khối ngành CNTT và Kỹ thuật: Cung cấp tài liệu tham khảo thực tế về cấu trúc khóa học trực tuyến, cách xây dựng bộ testcase chấm điểm tự động và kịch bản ứng dụng chatbot hỗ trợ dạy học.
• Đối với cán bộ quản lý đào tạo và hoạch định chính sách: Cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn để xây dựng chiến lược chuyển đổi số, triển khai Quyết định 127/QĐ-TTg về ứng dụng AI trong giáo dục đại học.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án xác định công nghệ AI can thiệp vào những thành tố nào của quá trình dạy học?

Theo luận án, AI không thay thế toàn bộ vai trò của giảng viên mà tham gia hỗ trợ vào 4 thành tố chính của quá trình dạy học: (1) Phương pháp dạy học; (2) Phương tiện dạy học; (3) Hoạt động dạy học; và (4) Kiểm tra đánh giá.

2. Luận án đề xuất những nguyên tắc nào trong thiết kế dạy học có AI hỗ trợ cho sinh viên ngành CNTT?

Tác giả đề xuất 5 nguyên tắc:

1. Đảm bảo tương tác người và máy;
2. Đảm bảo tính thống nhất và khoa học với việc sử dụng các phương tiện dạy học khác;
3. Đảm bảo tính hiệu quả;
4. Đảm bảo tính gợi mở, định hướng cho người học;
5. Đảm bảo nguyên tắc về cấu trúc của khóa học trực tuyến.

3. Công cụ Chatbot trong hệ thống được xây dựng nhằm giải quyết những nhiệm vụ gì?

Chatbot đóng vai trò trợ giảng ảo nhằm: giải đáp tự động các thắc mắc thường gặp về nội dung bài học; hỗ trợ thông tin hành chính (lịch thi, nộp bài, đăng ký môn học); lặp lại kiến thức cũ khi sinh viên quên; và thu thập dữ liệu phản hồi của người học về khóa học.

4. Kỹ thuật nào được sử dụng để thực hiện chức năng cá nhân hóa học tập trên website?

Hệ thống sử dụng thuật toán phân lớp K láng giềng gần nhất (K-nearest Neighbor - KNN) dựa trên công thức khoảng cách Euclidean để phân nhóm sinh viên theo kết quả bài kiểm tra và lịch sử học tập, từ đó kích hoạt Module khuyến nghị (Recommendation module - RM) đưa ra nhận xét và gợi ý tài liệu ôn tập phù hợp với trình độ từng cá nhân.

5. Kết quả thực nghiệm sư phạm khẳng định điều gì về mặt định lượng?

Xử lý số liệu qua SPSS bằng kiểm định $T\text{-test}$ độc lập và phân tích tương quan cho thấy nhóm sinh viên học tập có sự hỗ trợ của AI (nhóm TN) đạt điểm số kiểm tra kiến thức và kỹ năng lập trình cao hơn nhóm học theo phương pháp thông thường (nhóm ĐC) với mức ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$), đồng thời hệ số ảnh hưởng ($ES$) chứng minh tính hiệu quả của mô hình đề xuất.

---

Kết luận

Luận án của NCS. Đinh Thị Mỹ Hạnh đã giải quyết hoàn chỉnh mục tiêu xây dựng cơ sở lí luận và quy trình thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI cho sinh viên đại học ngành CNTT. Thông qua việc thiết kế hệ thống website tích hợp chatbot và giải thuật cá nhân hóa học tập, công trình đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả sư phạm qua dữ liệu thực nghiệm tại Đại học Đà Nẵng. Kết quả nghiên cứu đóng góp cả về mặt học thuật lẫn ứng dụng thực tiễn, phục vụ trực tiếp cho mục tiêu đổi mới căn bản giáo dục đại học và chiến lược chuyển đổi số quốc gia.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU 1. Lí do chọn đề tài 1. Tăng cường ứng dụng Công nghệ Thông tin vào đổi mới giáo dục, đáp ứng yêu cầu của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 Cuộc Cách mạng Công nghiệp (CMCN) 4.0 sẽ tạo ra những thay đổi sâu sắc về công nghệ sản xuất và lưu thông, phân phối, tạo ra những tác động mạnh mẽ, toàn diện đến mọi mặt của đời sống kinh tế - xã hội thông qua các công nghệ như Internet vạn vật (Internet of Things - IoT), trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), thực tế ảo (Virtual Realtime - VR), tương tác thực tại ảo (Augmented Reality - AR), mạng xã hội, điện toán đám mây (ĐTĐM), di động, phân tích dựa trên dữ liệu lớn (Social, Mobile, Analytics và Cloud - SMAC). để chuyển hóa toàn bộ thế giới thực thành thế giới số.

Trong những năm tới, các đại học trên toàn thế giới sẽ đứng trước những cơ hội và thách thức to lớn về đào tạo nhân lực thích nghi với sự thay đổi to lớn này. Giáo dục nói chung và giáo dục đại học nói riêng sẽ không nằm ngoài tầm ảnh hưởng đó. Xu hướng này phù hợp với hành vi thay đổi bao gồm các đặc tính như: tính song hành, kết nối và trực quan hóa [1], [2].1 Cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 đặt ra yêu cầu về đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao Đảng ta đã xác định đào tạo nhân lực, nhất là nhân lực chất lượng cao là một trong những khâu đột phá để phát triển đất nước trong những năm tới. Nhu cầu nguồn nhân lực có trình độ cao (tốt nghiệp đại học và sau đại học) với kĩ năng mềm tốt (kĩ năng ngoại ngữ, ứng dụng Công nghệ Thông tin (CNTT), làm việc nhóm…) sẽ gia tăng trong những năm tới.

Đảng và Nhà nước đã có nhiều văn bản quan trọng liên quan đến chủ trương, chính sách đầu tư cho công tác đào tạo, bồi dưỡng nguồn nhân lực chất lượng cao, đáp ứng yêu cầu hội nhập và phát triển của đất nước. Quyết định số 1981/QĐ-TTg ngày 18 tháng 10 năm 2016 về phê duyệt Khung cơ cấu hệ thống giáo dục quốc dân và Quyết định số 1982/QĐ-TTg ngày 18 tháng 10 năm 2016 về phê duyệt Khung trình độ quốc gia Việt Nam. Đây là hai văn bản quan trọng để các trường đại học định hướng mục tiêu đào tạo, điều chỉnh lại chương trình, khung thời gian, chuẩn đầu ra để đào tạo sinh viên (SV) có trình độ và năng lực tương đương với các trường đại học trong khu vực và trên thế giới. Nghị quyết 29-NQ/TW ngày 04 tháng 11 năm 2013 về “Đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo, đáp ứng yêu cầu công nghiệp hóa, hiện đại hóa trong điều kiện kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa và hội nhập quốc tế” ra đời đã có tác động tích cực đến nền giáo dục nước nhà.

Theo đó, giáo dục Việt Nam đã có những bước phát triển tích cực.2 Sự chuyển đổi của quá trình dạy học dưới tác động của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 Sự chuyển đổi dạy học trong thế kỉ XXI, đặc biệt dưới tác động của cuộc CMCN 4.0 là quá trình dạy học có sự hỗ trợ của CNTT và Truyền thông (cụm từ trong tiếng Anh là Information & Communication Technologies, viết tắt là ICT), kết hợp dạy học theo những học thuyết kinh điển (Thuyết hành vi – B. Skinner, Thuyết nhận thức – E. Tolman, Thuyết kiến tạo xã hội – J.Vugotsky, Thuyết sư phạm tương tác – J.) và học thuyết sư phạm kết nối. Vì vậy, quá trình dạy học trong thế kỉ XXI có sự dịch chuyển lớn, đặc biệt nhấn mạnh sự kết hợp với dạy học số.

Việc ứng dụng các tiến bộ trong lĩnh vực ICT vào giáo dục nói chung và quá trình dạy – học nói riêng đã và sẽ tiếp tục đem lại những bước chuyển biến đáng kể. Vai trò của giáo viên và và sinh viên đều cần thay đổi để phù hợp với xu thế. Bảng 1 thể hiện sự chuyển đổi này. Bảng 1 Ứng dụng ICT trong giảng dạy mang lại sự thay đổi trong vai trò của giáo viên và sinh viên (Nguồn:[3]) Sinh viên Giáo viên Vai trò cũ Vai trò mới Vai trò cũ Vai trò mới Người tiếp nhận Người chủ động tìm Người truyền Người hỗ trợ học thông tin, tri thức là kiếm, chia sẻ thông thụ, chuyển giao tập, cộng tác viên, chủ thể thụ động tin, chủ thể tích cực thông tin, tri huấn luyện viên của quá trình dạy của quá trình học thức học tập Người tái hiện lại Người tạo ra tri thức Là nguồn thông Người định hướng kiến thức mới tin chính kiến thức và đồng hành với người học Thực hiện hoạt Thực hiện hoạt Là người kiểm Là người tạo ra cho động học tập đơn động học tập hợp soát và chỉ đạo sinh viên nhiều lựa lẻ, rời rạc tác, cộng tác nhóm tất cả các hoạt chọn và trách nhiệm động của người hơn với việc học học của chính họ Đổi mới phương pháp dạy học (PPDH) bằng cách áp dụng rộng rãi, triệt để những thành tựu khoa học, đặc biệt CNTT là một trong những việc cần thiết và hiệu quả.

Chính sách của Việt Nam về ứng dụng và phát triển CNTT trong Luật CNTT 2006 đã nêu rõ: “Ưu tiên ứng dụng và phát triển CNTT trong chiến lược phát triển kinh tế - xã hội và sự nghiệp công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước”, …“tạo điều kiện thuận lợi để phát triển cơ sở hạ tầng thông tin quốc gia”, cho phép ứng dụng những thành tựu của CNTT vào trong giáo dục và đào tạo (GDĐT) thuận lợi. Hệ thống các văn bản chỉ đạo, triển khai từ Đảng, Chính phủ, các Bộ, ngành đã thể hiện sự quyết tâm cao trong việc đẩy mạnh và nâng cao chất lượng của việc ứng dụng CNTT trong đổi mới PPDH. Một số văn bản quan trọng có thể kể đến như Chỉ thị số 5444/BGDĐT-GDĐH, ngày 16 tháng 11 năm 2017 của Bộ GDĐT về áp dụng cơ chế đặc thù đào tạo các ngành thuộc lĩnh vực CNTT trình độ đại học, Chỉ thị số 16/CT-TTg ngày 04 tháng 5 năm 2017 của Thủ tướng Chính phủ về tăng cường năng lực tiếp cận Cuộc CMCN lần thứ 4, Quyết định số 117/QĐ-TTg ngày 25 Trang 2 tháng 01 năm 2017 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt Đề án “Tăng cường ứng dụng CNTT trong quản lí và hỗ trợ các hoạt động dạy – học, nghiên cứu khoa học góp phần nâng cao chất lượng giáo dục và đào tạo giai đoạn 2016-2020 định hướng đến năm 2025”, Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03 tháng 6 năm 2020 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030”. Trên cơ sở các Chỉ thị, Quyết định của Chính phủ, hằng năm, Bộ GDĐT đều ban hành chương trình, nhiệm vụ năm học để triển khai cụ thể hoá.

Trong đó, nhiệm vụ về tăng cường CNTT trong dạy và học luôn là nhiệm vụ quan trọng. Gần đây nhất là Công văn số 4003/BGDĐT-CNTT ngày 07/10/2020 về việc hướng dẫn thực hiện nhiệm vụ CNTT năm học 2020 – 2021. Ngày 26 tháng 01 năm 2021, Thủ tướng Chính phủ đã kí Quyết định số 127/QĐ-TTg ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng TTNT đến năm 2030, đặt mục tiêu đẩy mạnh nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI, đưa AI trở thành lĩnh vực công nghệ quan trọng của Việt Nam trong cuộc CMCN lần thứ tư. Một trong những nội dung quan trọng liên quan đến việc thúc đẩy phát triển và triển khai các ứng dụng AI trong lĩnh vực giáo dục là: “Dự đoán nhu cầu công việc của thị trường; xác định tiêu chí đánh giá SV, hỗ trợ SV xác định được thế mạnh việc làm khi tốt nghiệp; tự động hóa quy trình nghiệp vụ của giáo viên; xác định các tiêu chí nhằm đạt mục tiêu học tập; cá nhân hóa việc học tập, nâng cao hiệu quả học tập có sự trợ giúp của giáo viên và trợ giảng ảo; hỗ trợ nâng cao nhận thức của SV”.

Vai trò của AI trong dạy học Theo dự báo của các chuyên gia kinh tế thế giới thì đến giữa thập niên 2030 sẽ có khoảng 30% lao động hiện nay được thay thế bằng robot. Khoảng thời gian này có thể rút ngắn hơn khi tốc độ phát triển AI, Big Data, IoT ngày càng mạnh mẽ như hiện nay. Trong những năm tới, những công việc đơn giản và mang tính lặp lại sẽ do máy móc thực hiện hoàn toàn. Ngay cả những công việc đòi hỏi trí tuệ như giáo viên, phiên dịch, chuyển ngữ, kế toán… cũng sẽ do robot thực hiện.

Các trường đại học vì thế phải nhanh chóng đổi mới chương trình, mục tiêu đào tạo, phương pháp giảng dạy để đào tạo ra thế hệ SV mới có thể thích nghi với môi trường lao động đang biến đổi sâu sắc.0 đã và đang tác động mạnh mẽ đến mọi mặt đời sống xã hội, thông qua các công nghệ như IoT, AI, VR, AR, mạng xã hội, ĐTĐM, di động, phân tích dữ liệu lớn. để chuyển hóa toàn bộ thế giới thực thành thế giới số.0 này có ảnh hưởng trực tiếp đến nhiều lĩnh vực như: Giao thông, thương mại, dịch vụ, giải trí, y tế, nông nghiệp… và giáo dục.0 đáp ứng nhu cầu của xã hội trong “kỉ nguyên sáng tạo”. Xu hướng này phù hợp với hành vi thay đổi với các đặc tính đặc biệt của tính song hành, kết nối và trực quan hóa. Giáo dục nói chung và giáo dục đại học nói riêng sẽ không nằm ngoài tầm ảnh hưởng đó.

Giáo dục thay đổi trong nhiều thế kỉ, từ phạm vi kiến thức tới mô hình và không gian học tập. Trong thời đại CMCN 4.0, nhiều quan niệm học tập truyền thống đã thay đổi so với quá khứ, mở ra một viễn cảnh giáo dục rộng mở và linh hoạt hơn. Học tập suốt đời, học tại bất cứ đâu, vai trò của giảng viên (GV) từ chuyên gia thành người điều phối. là những khác biệt trong nền giáo dục.

Trang 3 Một trong những công nghệ được nhắc đến nhiều trong một vài năm trở lại đây, góp phần tạo ra những bước đột phá mạnh mẽ và đem lại những kết quả “thần kì” chính là AI. AI là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể thực hiện tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Tiếp cận theo hướng thực tế thì AI là lĩnh vực nghiên cứu triển khai, hướng tới phát triển máy tính (nói riêng) và máy (nói chung) với năng lực trí tuệ có thể chứng minh (cảm nhận, đối sánh; đo đếm, đánh giá) được.