Luận án tiến sĩ: Dạy học hóa học định hướng phát triển năng lực tự học với công nghệ AI

Luận án tiến sĩ giáo dục phân tích dạy học định hướng phát triển năng lực tự học môn hóa học với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực

• Người hướng dẫn: PGS.TS Ngô Tất Thành
• Trường học: Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Hóa học
• Đề tài: Phát Triển Năng Lực Tự Học Môn Hóa Học Với AI
• 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
• MỤC LỤC
• 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
• 1.2. Những kết quả nghiên cứu trên thế giới và dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo
• 1.2.1. Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục
• 1.2.2. Dạy học định hướng phát triển NLTH
• 1.2.3. Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI định hướng phát triển NLTH
• 1.3. Những kết quả nghiên cứu tại Việt Nam
• 1.3.1. Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục
• 1.3.2. Dạy học định hướng phát triển NLTH
• 1.3.3. Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI định hướng phát triển NLTH
• 1.4. Đánh giá chung
• 1.5. Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học
• 1.6. Công nghệ trí tuệ nhân tạo
• 1.7. Những đặc điểm tự học môn Hóa học của học sinh phù hợp với việc sử dụng AI chatbot trong quá trình học tập
• 1.7.1. Đặc điểm tự học môn hóa học của học sinh THCS
• 1.7.2. Sự phù hợp của phát triển NLTH trong quá trình học tập môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 1.8. Một số lý thuyết, mô hình, phương pháp sử dụng trong dạy học định hướng phát triển NLTH
• 1.8.1. Một số lý thuyết học tập định hướng phát triển năng lực tự học
• 1.8.2. Thuyết siêu nhân thức
• 1.8.3. Tiếp cận công nghệ
• 1.8.4. Tái nhân thức và cấu trúc thông tin
• 1.9. Một số phương pháp và mô hình dạy học phát triển NLTH
• 1.10. Sử dụng thí nghiệm trong dạy học
• 1.11. Một số vấn đề về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI
• 1.11.1. Các đặc trưng của dạy học với sự hỗ trợ của AI
• 1.11.2. Nhược điểm của AI trong giáo dục
• 1.11.3. Dạy học với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 1.11.4. Sử dụng AI Chatbot trong dạy học
• 1.12. Thực trạng dạy học định hướng phát triển NLTH môn Hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 1.12.1. Đối tượng khảo sát
• 1.12.2. Phương pháp khảo sát
• 1.12.3. Phân tích và đánh giá kết quả điều tra
• 1.13. Thực trạng ứng dụng công nghệ AI trong dạy học tại trường THCS
• 1.14. Thực trạng và phát triển năng lực tự học môn Hóa học cho học sinh THCS
• 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. Phát triển nội dung: cấu trúc nội dung học tập trong kho học liệu của AI Chatbot
• 2.3.1. Cây phát triển nội dung
• 2.3.2. Thiết kế phát triển 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 vấn đề
• 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
• 2.6.1. Phát triển NLTH trong quá trình dạy học môn hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot
• 2.6.2. Sử dụng trước khi lên lớp
• 2.6.3. Sử dụng trong khi lên lớp
• 2.6.4. Sử dụng sau khi lên lớp
• 2.7. Thiết kế công cụ đánh giá NLTH của học sinh với sự hỗ trợ của AI Chatbot trong dạy học môn hóa học THCS
• 2.7.1. Sử dụng thang đánh giá năng lực tự học
• 2.7.2. Đánh giá năng lực tự học thông qua bài kiểm tra
• 2.7.2.1. Quy trình thiết kế bài kiểm tra năng lực
• 2.7.2.2. Đề kiểm tra và đáp án
• 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 sản phẩm
• 3.2.1. Mục đích và giá 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
• 3.3. Đánh giá thông qua phiếu khảo sát
• 3.4. Đánh giá thông qua bài kiểm tra
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về phát triển năng lực tự học môn hóa học với AI

Trong bối cảnh giáo dục hiện đại, việc phát triển năng lực tự học cho học sinh là một yếu tố quan trọng. Hóa học là môn học có tính chất phức tạp, đòi hỏi học sinh không chỉ hiểu lý thuyết mà còn phải thực hành và áp dụng kiến thức. Sự xuất hiện của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc hỗ trợ học sinh trong quá trình học tập. Việc áp dụng AI vào dạy học không chỉ giúp cá nhân hóa quá trình học mà còn nâng cao hiệu quả học tập. Theo nghiên cứu, việc sử dụng AI Chatbot trong dạy học có thể giúp học sinh tự học một cách hiệu quả hơn, từ đó phát triển năng lực tự học một cách bền vững.

1.1. Tầm quan trọng của năng lực tự học trong môn hóa học

Năng lực tự học là khả năng tự tìm kiếm, tiếp thu và áp dụng kiến thức một cách độc lập. Trong môn hóa học, năng lực này đặc biệt quan trọng vì môn học này yêu cầu học sinh phải có khả năng liên kết các khái niệm lý thuyết với thực tiễn. Việc phát triển năng lực tự học không chỉ giúp học sinh nắm vững kiến thức mà còn hình thành thói quen học tập suốt đời. Học sinh có thể sử dụng các công cụ như học tập trực tuyến và AI để tự nghiên cứu và giải quyết các vấn đề trong học tập. Điều này không chỉ giúp học sinh tự tin hơn mà còn tạo ra môi trường học tập tích cực và chủ động.

II. Ứng dụng AI trong dạy học hóa học

Sự phát triển của công nghệ giáo dục đã tạo điều kiện cho việc áp dụng AI vào dạy học. AI Chatbot là một trong những ứng dụng tiêu biểu, giúp học sinh có thể tương tác và nhận phản hồi ngay lập tức. Việc sử dụng AI trong dạy học không chỉ giúp học sinh tiếp cận kiến thức một cách dễ dàng mà còn tạo ra những trải nghiệm học tập thú vị. Theo một nghiên cứu, việc sử dụng AI trong dạy học hóa học đã giúp học sinh cải thiện đáng kể kết quả học tập. Học sinh có thể thực hành các bài tập, thí nghiệm ảo và nhận được sự hỗ trợ từ AI trong việc giải quyết các vấn đề khó khăn. Điều này không chỉ giúp học sinh nâng cao năng lực tự học mà còn phát triển kỹ năng tư duy phản biện và giải quyết vấn đề.

2.1. Phương pháp học hiệu quả với AI

Việc áp dụng AI trong dạy học hóa học không chỉ đơn thuần là cung cấp kiến thức mà còn tạo ra các phương pháp học tập hiệu quả. Học sinh có thể sử dụng AI Chatbot để đặt câu hỏi, tìm kiếm thông tin và thực hành các bài tập. AI có khả năng phân tích và đưa ra phản hồi phù hợp với từng học sinh, từ đó giúp họ cải thiện kỹ năng học tập. Hơn nữa, việc sử dụng AI trong dạy học còn giúp giáo viên theo dõi tiến độ học tập của học sinh một cách dễ dàng hơn. Điều này tạo ra một môi trường học tập linh hoạt và hiệu quả, giúp học sinh phát triển năng lực tự học một cách tự nhiên.

III. Kết luận và triển vọng

Việc phát triển năng lực tự học môn hóa học với sự hỗ trợ của AI là một xu hướng tất yếu trong giáo dục hiện đại. AI không chỉ giúp học sinh tiếp cận kiến thức một cách dễ dàng mà còn tạo ra những trải nghiệm học tập phong phú và đa dạng. Tương lai của giáo dục sẽ ngày càng phụ thuộc vào việc áp dụng công nghệ, đặc biệt là AI, trong việc nâng cao chất lượng dạy và học. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng AI Chatbot trong dạy học hóa học có thể giúp học sinh phát triển năng lực tự học một cách hiệu quả, từ đó nâng cao kết quả học tập và sự tự tin trong quá trình học. Điều này mở ra nhiều cơ hội mới cho giáo dục, giúp học sinh trở thành những người học chủ động và sáng tạo.

3.1. Triển vọng phát triển AI trong giáo dục

Triển vọng phát triển AI trong giáo dục là rất lớn. Các công nghệ mới sẽ tiếp tục được phát triển và cải tiến, giúp giáo viên và học sinh có thêm nhiều công cụ hỗ trợ trong quá trình dạy và học. Việc áp dụng AI không chỉ giúp nâng cao năng lực tự học mà còn tạo ra một môi trường học tập tích cực và sáng tạo. Học sinh sẽ có cơ hội tiếp cận kiến thức một cách dễ dàng hơn, từ đó phát triển toàn diện các kỹ năng cần thiết cho tương lai. Sự kết hợp giữa AI và giáo dục sẽ mở ra những hướng đi mới, giúp nâng cao chất lượng giáo dục và đáp ứng nhu cầu học tập của học sinh trong thời đại công nghệ số.

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" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Nguyễn Minh Giám dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Ngô Tứ Thành tại Đại học Bách khoa Hà Nội năm 2024.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Bối cảnh đổi mới giáo dục và tác động của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 cùng giai đoạn chuyển đổi số hậu đại dịch Covid-19 đòi hỏi các phương thức dạy học linh hoạt, cá nhân hóa. Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), đặc biệt là AI Chatbot, có khả năng đóng vai trò trợ lý học tập nhằm điều chỉnh nội dung học tập theo tiến độ và tải nhận thức của từng học sinh.

Trong chương trình Trung học cơ sở (THCS), môn Hóa học có đặc thù kiến thức mang tính kế thừa, trừu tượng và gắn liền giữa lý thuyết với thí nghiệm thực hành. Việc học sinh thiếu kỹ năng tự học dẫn đến khó khăn trong việc tiếp thu các bài học nối tiếp. Mặc dù công nghệ thông tin đã được áp dụng trong giảng dạy Hóa học (như phần mềm mô phỏng, video thí nghiệm, website học tập), việc ứng dụng AI Chatbot nhằm hình thành và phát triển năng lực tự học (NLTH) chuyên biệt cho học sinh THCS tại Việt Nam vẫn còn thiếu các mô hình, quy trình thiết kế kịch bản và công cụ đánh giá cụ thể.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục đích tổng quát của luận án là 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, tự chủ và tự khám phá kiến thức Hóa học cho học sinh THCS.

Các mục tiêu cụ thể được xác định:

1. Xây dựng cơ sở lý thuyết về phát triển phương pháp dạy học môn Hóa học với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
2. Đề xuất khung năng lực tự học môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot.
3. Xây dựng cơ sở dữ liệu kiến thức Hóa học cho AI Chatbot: số hóa cơ sở dữ liệu và xây dựng kịch bản AI Chatbot trong dạy học môn Hóa học lớp 9.
4. Đề xuất quy trình dạy học môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot nhằm phát triển năng lực tự học Hóa học cho học sinh lớp 9.

Câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu

• 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 năng lực tự học và nâng cao hiệu quả học tập môn Hóa học cho học sinh THCS.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Khách thể nghiên cứu: Quá trình dạy và học môn Hóa học THCS.
• Đối tượng nghiên cứu: Công nghệ AI nói chung, AI Chatbot nói riêng trong việc hỗ trợ dạy học Hóa học và quá trình dạy học môn Hóa học có sự hỗ trợ của AI Chatbot.
• Phạm vi không gian (địa bàn): Giáo viên và học sinh tại Trường THCS Trịnh Hoài Đức, thành phố Thuận An, tỉnh Bình Dương.
• Phạm vi đối tượng thực nghiệm: Học sinh lớp 9 THCS.
• 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: Nghiên cứu và thực nghiệm được tiến hành từ năm 2021 đến năm 2023.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu quốc tế

Tác giả tổng quan lịch sử phát triển của Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (AIEd) từ những năm 1970 và hội thảo đầu tiên năm 1983 do Masoud Yazdani tổ chức tại Exeter (Anh) dưới sự tài trợ của Hiệp hội AISB. Các công trình tiêu biểu được điểm lại gồm:

• Hệ thống dạy kèm thông minh (ITS) và AIEd: Cumming và McDougall (2000) dự báo sự giao thoa giữa AIEd và khoa học nhận thức; Judy Kay (1997, 2000) nghiên cứu hệ thống quản lý học tập (LMS), công nghệ cảm biến hỗ trợ học tập suốt đời và Mô hình người học mở (Open Learner Models - OLMs); S. Maghsudi và cộng sự xây dựng hệ sinh thái giáo dục cá nhân hóa trực tuyến dựa trên AI; Woolf và cộng sự (2013) đề xuất 5 lĩnh vực nghiên cứu trọng tâm của AI trong giáo dục.
• Nghiên cứu về Năng lực tự học và Giáo dục dựa trên năng lực (CBE): Phát triển từ thập niên 1960–1970 tại phương Tây. Các thành tố của NLTH được nghiên cứu bởi Schwartz và Bransford (1998), Birenbaum (2002), Weiss (2004), Taggart (2005), Bullock và Muschamp (2006), Bishop (2006), và Mutlu Cukurova (2014 tại Đại học York). Các công trình chỉ ra 3 yếu tố nội tại của NLTH: kỹ năng nhận thức cơ bản, kỹ năng siêu nhận thức và kỹ năng cảm xúc.
• Ứng dụng AI và Chatbot hỗ trợ học tập: Akcora và cộng sự (2018) phát triển trợ lý học tập COLA trên nền tảng iCHAT sử dụng công nghệ IBM Watson; Bernard Marr phân tích vai trò của AI trong việc tùy biến chương trình; Daniel Faggella khảo cứu các ứng dụng AI trong trường học; Samarakou và cộng sự xây dựng hệ thống StuDiAsE theo dõi hiệu suất người học; Đại học Hokkaido áp dụng giải pháp e-learning trên nền tảng đám mây Microsoft Azure; Timms (2016) nghiên cứu mô phỏng thực tế ảo và robot trợ giảng; Shazia Afzal và cộng sự phát triển IBM Watson Tutor dạng gia sư đối thoại (DBT); Graesser và cộng sự khảo sát gia sư ảo trên nền tảng MyELT; Mikic, Burguillo, Rodríguez và Llamas (2008) giới thiệu nền tảng INES với chatbot CHARLIE viết trên nền AIML.

Các hướng nghiên cứu tại Việt Nam

• Về AI trong giáo dục: Hồ Tú Bảo (tổng kết 50 năm phát triển AI); Nguyễn Thanh Thủy (thống kê công bố Scopus, Web of Science và các đề tài cấp Nhà nước về AI); Phạm Thế Bảo; Tập đoàn FPT triển khai AI trong điểm danh và chấm thi; Phạm Thành Nam (2020) chế tạo robot Trí Nhân tại EDU 4.0; Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP.HCM và Đại học Quốc tế Hồng Bàng ứng dụng nhận diện khuôn mặt; giáo viên Lê Vân Anh và học sinh Lê Việt Dũng (THPT FPT) ứng dụng IBM Watson tạo "giáo viên ảo" môn Địa lý; Nguyễn Phúc Quân (2023) nghiên cứu ChatGPT hỗ trợ tự học và năng lực số; nền tảng VioEdu áp dụng AI và Deep Learning để cá nhân hóa việc học.
• Về dạy học phát triển năng lực tự học 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 cho sinh viên; Bùi Thị Hạnh, Phạm Ngọc Sơn 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 theo mô hình Blended Learning; Nguyễn Hoàng Trang (2021) nghiên cứu dạy học kết hợp trong môn Hóa học THPT.

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết

Các công trình tại Việt Nam chủ yếu dừng lại ở các phương tiện CNTT truyền thống (website, phần mềm tra cứu tĩnh, video bài giảng, mô phỏng) hoặc nghiên cứu AI ở cấp đại học và các môn như Ngoại ngữ, Tin học, Toán học. Chưa có công trình nào đi sâu vào việc xây dựng khung năng lực tự học chuyên biệt cho môn Hóa học cấp THCS, cấu trúc hóa dữ liệu học liệu Hóa học thành dạng "Cây phả hệ nội dung", thiết kế kịch bản AI Chatbot tương tác tự động và đề xuất quy trình dạy học 3 giai đoạn (trước, trong và sau giờ lên lớp) nhằm phát triển năng lực tự học cho học sinh THCS.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Luận án tích hợp 4 lý thuyết và cách tiếp cận giáo dục chính:

1. Thuyết kiến tạo (Constructivism): Dựa trên quan điểm của Brandt và các nhà tâm lý học nhận thức, xem quá trình học tập là sự tương tác chủ động giữa học sinh và nội dung tri thức. Luận án vận dụng để thiết kế hệ thống câu hỏi gợi mở trong Chatbot, giúp học sinh tự khám phá và kiến tạo kiến thức Hóa học.
2. Thuyết siêu nhận thức (Metacognition): Dựa trên nghiên cứu của J. Flavell, Wellman, Brown và Wilson với 3 chức năng: nhận biết, đánh giá và điều chỉnh. Người học nhận thức về tiến trình tư duy của bản thân qua 2 giai đoạn: xác định nhiệm vụ ("phải làm gì") và điều chỉnh hành động ("làm thế nào và khi nào") thông qua việc thử - sai khi tương tác với Chatbot.
3. Tiếp cận công nghệ trong dạy học (Technology Approach): Dựa trên lý thuyết tiếp nhận công nghệ của Everett Rogers, Fred Davis và quan điểm xem dạy học là một hệ sinh thái kỹ thuật. Công nghệ AI đóng vai trò công cụ tương tác đa phương tiện, cá nhân hóa tốc độ học tập và tạo môi trường học tập tự điều chỉnh.
4. Lý thuyết tải nhận thức và cấu trúc thông tin (Cognitive Load Theory): Dựa trên mô hình của John Sweller về giới hạn bộ nhớ làm việc (working memory) và sự hình thành các lược đồ (schema) trong bộ nhớ dài hạn. Luận án ứng dụng để phân mảnh kiến thức Hóa học thành các đơn vị thông tin vi mô, giảm tải dư thừa thông qua cấu trúc "Cây phả hệ nội dung".

Khái niệm năng lực tự học môn Hóa học được luận án định nghĩa là khả năng người học tự giác, chủ động, độc lập tìm hiểu, khám phá và lĩnh hội tri thức Hóa học, giải quyết vấn đề và vận dụng kiến thức Hóa học vào thực tiễn cuộc sống.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

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

• Phương pháp nghiên cứu lý luận: Thu thập, phân tích, tổng hợp tài liệu chuyên ngành, văn kiện giáo dục, chương trình môn học để xây dựng cơ sở lý thuyết và khung năng lực.
• Phương pháp điều tra khảo sát: Sử dụng phiếu hỏi khảo sát thực trạng nhận thức, thói quen tự học của học sinh và tình hình ứng dụng AI trong giảng dạy của giáo viên THCS tại Bình Dương.
• Phương pháp quan sát sư phạm: Dự giờ, ghi chép hành vi học tập, tần suất tương tác của học sinh lớp thực nghiệm và lớp đối chứng.
• Phương pháp chuyên gia: Xin ý kiến đánh giá từ các nhà khoa học giáo dục, giảng viên phương pháp dạy học Hóa học và giáo viên THCS cốt cán về tính khoa học, cấu trúc khung năng lực và kịch bản Chatbot.
• Phương pháp thực nghiệm sư phạm: Tổ chức dạy học thực nghiệm có đối chứng (nhóm TN và nhóm ĐC) đối với chương "Kim loại" môn Hóa học lớp 9.
• Phương pháp thống kê toán học: Dữ liệu định lượng từ phiếu khảo sát và bài kiểm tra được xử lý bằng phần mềm SPSS:
  • Thống kê mô tả (Điểm trung bình $\bar{X}$, độ lệch chuẩn $SD$).
  • Kiểm định phân phối chuẩn Shapiro-Wilk.
  • Kiểm định so sánh hai mẫu độc lập Independent Samples t-test (đối với dữ liệu phân phối chuẩn).
  • Kiểm định phi tham số Mann-Whitney U (đối với dữ liệu đánh giá các thành phần năng lực dạng thang đo thứ bậc).

---

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 này tập trung xác lập hệ thống khái niệm cốt lõi: năng lực, tự học, năng lực tự học, dạy học định hướng phát triển NLTH, công nghệ AI và AIEd, AI Chatbot. Tác giả chỉ ra mối quan hệ tương thích giữa môn Hóa học (môn học vừa mang tính lý thuyết hệ thống, vừa đòi hỏi thực hành thí nghiệm và tính toán) với việc hỗ trợ của AI Chatbot trong việc giải đáp tức thời, hướng dẫn thí nghiệm ảo và cá nhân hóa lộ trình học.

Chương 1 trình bày kết quả khảo sát thực trạng tại các trường THCS thuộc tỉnh Bình Dương:

• Về phía giáo viên: Đa số giáo viên nhận thức được tầm quan trọng của việc phát triển NLTH cho học sinh nhưng chủ yếu sử dụng các biện pháp truyền thống (giao bài tập về nhà, yêu cầu đọc trước sách giáo khoa). Việc ứng dụng AI còn rất hạn chế, chủ yếu do thiếu công cụ chuyên dụng và tài liệu hướng dẫn quy trình sư phạm.
• Về phía học sinh: Thói quen tự học ở nhà còn mang tính đối phó; khi gặp kiến thức khó hoặc bài tập phức tạp, học sinh thiếu công cụ hỗ trợ giải thích trực tiếp, dẫn đến giảm sút hứng thú và giảm hiệu quả tự học.

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

Tác giả phân tích cấu trúc chương trình Hóa học lớp 9 (chương trình bản lề chuyển tiếp từ THCS lên THPT, tập trung nghiên cứu chất và sự biến đổi của chất) và tiến hành thiết kế hệ thống giải pháp sư phạm:

1. Xây dựng Khung năng lực tự học môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot

Khung NLTH gồm 5 thành phần năng lực chuyên biệt:

Ký hiệu	Thành phần năng lực tự học môn Hóa học
NL1	Năng lực xác định mục tiêu và nhiệm vụ học tập môn Hóa học
NL2	Năng lực hỏi và tra cứu kiến thức lý thuyết Hóa học
NL3	Năng lực giải thích thí nghiệm và vận dụng kiến thức Hóa học
NL4	Năng lực tự giải bài tập Hóa học theo chủ đề
NL5	Năng lực tự kiểm tra, đánh giá và cải thiện việc học môn Hóa học

2. Xây dựng Cây phả hệ nội dung và Kịch bản AI Chatbot

• Cây phả hệ nội dung (Content Genealogy Tree): Là cấu trúc phân cấp mạng lưới tri thức bài học, phân tách từ chủ đề lớn (ví dụ: Tính chất hóa học của Kim loại) xuống các nhánh tính chất (tác dụng với phi kim, tác dụng với axit, tác dụng với dung dịch muối), kèm các điều kiện phản ứng, hiện tượng, video thí nghiệm và câu hỏi kiểm tra tương ứng.
• Xây dựng kịch bản AI Chatbot: Thiết kế theo cấu trúc Ý định (Intent), Câu mẫu (Sample Utterances), Từ khóa (Keywords) và Thực thể (Entities). Kịch bản này được nạp vào công cụ huấn luyện để xây dựng sản phẩm Chatbot mang tên "Hóa Học Bách Khoa", học sinh truy cập tương tác trực tiếp thông qua việc quét mã QR trên ứng dụng Zalo.

Cấu trúc kịch bản AI Chatbot = {Ý định (Intent) + Câu mẫu (Utterances) + Từ khóa (Keywords) + Thực thể (Entities)}

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

• Giai đoạn 1 - Trước khi lên lớp: Học sinh nhận nhiệm vụ học tập, quét mã QR tương tác với Chatbot để đọc tài liệu, xem video thí nghiệm mô phỏng, tra cứu khái niệm ban đầu và làm bài tự kiểm tra đầu vào.
• Giai đoạn 2 - Trong khi lên lớp: Giáo viên tổ chức thảo luận nhóm, giải quyết các nội dung nâng cao; học sinh sử dụng Chatbot như một kênh tra cứu dữ liệu bổ trợ để hoàn thành phiếu học tập.
• Giai đoạn 3 - Sau khi lên lớp: Học sinh luyện tập củng cố theo mức độ cá nhân hóa, làm bài tập tự luận/trắc nghiệm do Chatbot cung cấp, nhận phản hồi sửa lỗi và tự đánh giá mức độ tiến bộ.

4. Thiết kế bộ công cụ đo lường và đánh giá

Xây dựng bảng tiêu chí đánh giá mức độ đạt được của 5 thành phần NLTH; phiếu khảo sát thái độ, hành vi tự học; ma trận và đề kiểm tra đánh giá năng lực Hóa học định lượng.

Chương 3: Kiểm nghiệm và đánh giá

Chương 3 trình bày toàn bộ quy trình và kết quả kiểm chứng giả thuyết nghiên cứu qua hai bước:

1. Kiểm nghiệm chuyên gia

Tác giả xin ý kiến đánh giá từ các chuyên gia giáo dục học, lý luận dạy học Hóa học về cấu trúc Khung NLTH, Cây phả hệ nội dung và thiết kế kịch bản Chatbot. Kết quả chuyên gia ghi nhận tính khoa học, tính sư phạm và khả năng ứng dụng thực tế của mô hình.

2. Thực nghiệm sư phạm

• Địa bàn và mẫu thực nghiệm: Tiến hành tại Trường THCS Trịnh Hoài Đức (Thuận An, Bình Dương) trên các lớp 9 được chia thành nhóm Thực nghiệm (TN - học theo quy trình có sự hỗ trợ của Chatbot "Hóa Học Bách Khoa") và nhóm Đối chứng (ĐC - học theo phương pháp dạy học truyền thống).
• Nội dung thực nghiệm: Chương "Kim loại" (Hóa học 9).
• Kết quả đánh giá định tính qua phiếu hỏi: Tỷ lệ học sinh nhóm TN chủ động tự học trước ở nhà, hứng thú khi nhận nhiệm vụ và biết cách tra cứu, tự kiểm tra sai sót cao hơn rõ rệt so với nhóm ĐC.
• Kết quả đánh giá định lượng qua bài kiểm tra và xử lý SPSS:
  • Điểm kiểm tra của nhóm TN có giá trị trung bình ($\bar{X}$) cao hơn nhóm ĐC, độ lệch chuẩn ($SD$) phản ánh độ phân tán đều hơn.
  • Kiểm định Shapiro-Wilk xác nhận tính phân phối chuẩn của dữ liệu điểm số.
  • Kiểm định Independent Samples t-test cho thấy sự khác biệt về điểm số giữa nhóm thực nghiệm và đối chứng có ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$).
  • Kiểm định phi tham số Mann-Whitney U trên các tiêu chí của 5 thành phần NLTH (NL1 đến NL5) chỉ ra rằng mức độ phát triển năng lực tự học của học sinh lớp TN cao hơn có ý nghĩa thống kê so với lớp ĐC.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận

• Hệ thống hóa và phát triển khung lý thuyết về dạy học định hướng phát triển năng lực tự học có sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AIEd), làm rõ sự kết hợp giữa lý thuyết kiến tạo, thuyết siêu nhận thức và lý thuyết tải nhận thức trong bối cảnh ứng dụng AI Chatbot vào dạy học bộ môn.
• Xác định và chuẩn hóa khái niệm "Năng lực tự học môn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot" cùng hệ thống biểu hiện của từng thành tố năng lực.

Đóng góp về mặt thực tiễn

• Xây dựng hoàn chỉnh Khung năng lực tự học môn Hóa học gồm 5 thành phần và bộ công cụ tiêu chí đánh giá NLTH cho học sinh THCS.
• Đề xuất phương pháp cấu trúc hóa tri thức Hóa học thành Cây phả hệ nội dung, phục vụ số hóa cơ sở dữ liệu học liệu.
• Xây dựng quy trình thiết kế kịch bản và hoàn thiện sản phẩm ứng dụng thực tế là Chatbot "Hóa Học Bách Khoa" chạy trên nền tảng Zalo, cho phép học sinh tương tác học tập mọi lúc, mọi nơi.
• Đề xuất Quy trình dạy học 3 giai đoạn (trước, trong và sau giờ lên lớp) tích hợp AI Chatbot môn Hóa học lớp 9, có khả năng mở rộng quy trình này cho các môn khoa học tự nhiên khác ở trường phổ thông.

Kiến nghị và giải pháp

• Đối với cơ quan quản lý giáo dục và nhà trường: Cần đầu tư cơ sở hạ tầng CNTT, trang bị đường truyền Internet và thiết bị tại các phòng học bộ môn; khuyến khích giáo viên chủ động ứng dụng công nghệ AI vào giảng dạy.
• Đối với giáo viên: Cần nâng cao kỹ năng thiết kế kịch bản sư phạm, xây dựng ngân hàng học liệu số hóa theo cây phả hệ và tổ chức dạy học linh hoạt theo hướng cá nhân hóa.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

• Phạm vi nội dung: Thực nghiệm sư phạm của luận án mới chỉ tập trung giới hạn trong chương "Kim loại" của chương trình Hóa học lớp 9 theo chuẩn Chương trình Giáo dục phổ thông năm 2006.
• Phạm vi không gian và mẫu khảo sát: Nghiên cứu thực nghiệm được triển khai tại một cơ sở giáo dục duy nhất là Trường THCS Trịnh Hoài Đức (TP. Thuận An, tỉnh Bình Dương), chưa mở rộng kiểm chứng trên nhiều trường ở các vùng miền có điều kiện kinh tế - xã hội khác nhau.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng xây dựng Cây phả hệ nội dung và kịch bản AI Chatbot cho toàn bộ các chương khác của môn Hóa học THCS và THPT.
• Cập nhật và điều chỉnh nội dung học liệu của Chatbot để thích ứng hoàn toàn với Chương trình Giáo dục phổ thông 2018 (môn Khoa học tự nhiên cấp THCS và môn Hóa học cấp THPT).
• Chuyển giao quy trình thiết kế kịch bản AI Chatbot để ứng dụng sang các môn học khác như Vật lý, Sinh học, Toán học.

---

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo chuyên môn cho các đối tượng:

• Nghiên cứu sinh, học viên cao học ngành Lý luận và Phương pháp dạy học: Tham khảo cách tiếp cận tích hợp các lý thuyết tâm lý - giáo dục (kiến tạo, siêu nhận thức, tải nhận thức) với công nghệ AI; cấu trúc phương pháp luận thực nghiệm sư phạm và kỹ thuật phân tích thống kê trên SPSS (Shapiro-Wilk, Independent t-test, Mann-Whitney U).
• Giáo viên Hóa học và Khoa học tự nhiên tại các trường phổ thông: Vận dụng trực tiếp quy trình dạy học 3 giai đoạn, phương pháp cấu trúc Cây phả hệ nội dung và khung 5 thành phần năng lực tự học để thiết kế bài giảng phát triển năng lực cho học sinh.
• Các nhà phát triển phần mềm giáo dục và cán bộ quản lý: Tham khảo quy trình xây dựng kịch bản chatbot sư phạm (Intent, Utterance, Keyword, Entity) tích hợp trên các nền tảng mạng xã hội phổ biến (như Zalo) để thiết kế các giải pháp trợ lý học tập chi phí thấp.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Sản phẩm AI Chatbot cụ thể được xây dựng trong luận án có tên là gì và triển khai trên nền tảng nào?

Sản phẩm được tác giả xây dựng có tên là "Hóa Học Bách Khoa", được tích hợp và vận hành trên nền tảng ứng dụng Zalo, cho phép học sinh đăng nhập và tương tác học tập thông qua thao tác quét mã QR.

2. Khung năng lực tự học môn Hóa học trong luận án gồm những thành phần cốt lõi nào?

Khung gồm 5 thành phần năng lực chuyên biệt:

1. Năng lực xác định mục tiêu và nhiệm vụ học tập môn Hóa học (NL1).
2. Năng lực hỏi và tra cứu kiến thức lý thuyết Hóa học (NL2).
3. Năng lực giải thích thí nghiệm và vận dụng kiến thức Hóa học (NL3).
4. Năng lực tự giải bài tập Hóa học theo chủ đề (NL4).
5. Năng lực tự kiểm tra, đánh giá và cải thiện việc học môn Hóa học (NL5).

3. Khái niệm "Cây phả hệ nội dung" trong luận án giữ chức năng gì trong thiết kế dạy học?

Cây phả hệ nội dung là cấu trúc phân cấp, liên kết logic toàn bộ hệ thống kiến thức của bài học/chủ đề thành mạng lưới tri thức gồm khái niệm, tính chất, phương trình phản ứng, video thí nghiệm và bài tập tương ứng. Cấu trúc này làm căn cứ số hóa kho học liệu và nạp dữ liệu cho kịch bản AI Chatbot, giúp giảm tải nhận thức cho học sinh khi tự học.

4. Tác giả đã sử dụng các kỹ thuật thống kê nào trên phần mềm SPSS để kiểm định dữ liệu thực nghiệm?

Tác giả đã sử dụng thống kê mô tả (điểm trung bình, độ lệch chuẩn), kiểm định phân phối chuẩn Shapiro-Wilk, kiểm định tham số Independent Samples t-test cho điểm số bài kiểm tra, và kiểm định phi tham số Mann-Whitney U cùng phép xếp hạng dữ liệu để đánh giá sự khác biệt về các thành phần năng lực tự học giữa nhóm thực nghiệm và đối chứng.

5. Tiến trình dạy học có sự hỗ trợ của AI Chatbot được chia thành những giai đoạn nào?

Tiến trình gồm 3 giai đoạn liên hoàn:

• Trước khi lên lớp: Học sinh nhận nhiệm vụ, tương tác với Chatbot để chuẩn bị bài, xem video thí nghiệm và kiểm tra kiến thức ban đầu.
• Trong khi lên lớp: Học sinh thảo luận nhóm, giải quyết vấn đề dưới sự điều phối của giáo viên và sử dụng Chatbot tra cứu thông tin bổ trợ.
• Sau khi lên lớp: Học sinh luyện tập củng cố, tự giải bài tập, nhận phản hồi sửa lỗi tức thì từ Chatbot và tự đánh giá mức độ tiến bộ.

---

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Minh Giám đã giải quyết vấn đề tích hợp công nghệ AI Chatbot vào dạy học môn Hóa học lớp 9 nhằm hình thành và phát triển năng lực tự học cho học sinh THCS. Bằng việc kết hợp các lý thuyết giáo dục hiện đại với công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tác giả đã xây dựng thành công Khung năng lực tự học 5 thành phần, phương pháp Cây phả hệ nội dung, quy trình dạy học 3 giai đoạn và sản phẩm Chatbot "Hóa Học Bách Khoa". Kết quả thực nghiệm sư phạm và các kiểm định thống kê toán học khẳng định tính khả thi, hiệu quả của mô hình trong việc nâng cao kết quả học tập và năng lực tự chủ của học sinh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Bä GIÁO DĂC VÀ ĐÀO T¾O Đ¾I HâC BÁCH KHOA HÀ NâI NGUYâN MINH GIÁM D¾Y HâC ĐàNH H¯äNG PHÁT TRIàN NNG LþC Tþ HâC MÔN HÓA HâC VäI Sþ Hà TRþ CĂA CÔNG NGHä TRÍ TUä NHÂN T¾O LU¾N ÁN TI¾N S) LÝ LU¾N VÀ PH¯¡NG PHÁP D¾Y HâC HÀ NäI – 2024 Bä GIÁO DĂC VÀ ĐÀO T¾O Đ¾I HâC BÁCH KHOA HÀ NâI NGUYâN MINH GIÁM D¾Y HâC ĐàNH H¯äNG PHÁT TRIàN NNG LþC Tþ HâC MÔN HÓA HâC VäI Sþ Hà TRþ CĂA CÔNG NGHä TRÍ TUä NHÂN T¾O N L Mã sß 9140110 LU¾N ÁN TI¾N S) LÝ LU¾N VÀ PH¯¡NG PHÁP D¾Y HâC NG¯èI H¯æNG DÀN KHOA HâC: PGS.TS NGÔ TĆ THÀNH HÀ NäI – 2024 LâI CAM ĐOAN Tác giÁ xin cam đoan đây là công trình nghiên cću cąa riêng tác giÁ. Các số liåu, k¿t quÁ nêu trong luÃn án này đ°āc đÁm bÁo tính khoa hãc, trung thāc và khách quan. LuÃn án này cho đ¿n nay ch°a tÿng đ°āc các tác giÁ khác công bố. Tác giÁ hoàn toàn cháu trách nhiåm vß sā cam đoan cąa mình.

Hà Nåi, ngày 25 tháng 04 nm 2024 NG¯èI H¯æNG DÀN KHOA HâC TÁC GIÀ LUÂN ÁN PGS.TS N ô Tÿ T N ã Mi Gi m i LâI CÀM ¡N Trong théi gian thāc hiån luÃn án, luôn nhÃn đ°āc sā đång viên, cá vũ và sā tin yêu cąa gia đình, các thÅy cô giáo, các b¿n bè đßng nghiåp và các em hãc sinh yêu quý. Đißu này đã t¿o cho tác giÁ ngußn đång lāc và sćc m¿nh đá v°āt qua các khó khn, thā thách đá chi¿m lĩnh tri thćc, hoàn thành đúng và đą theo ti¿n đå cąa quá trình nghiên cću đß tài cąa luÃn án này. Tác giÁ xin gāi lòng bi¿t ¡n tçi toàn thá các thÅy, cô giáo ë Khoa Khoa hãc và Công nghå Giáo dăc nói riêng và cąa Đ¿i hãc Bách khoa Hà Nåi nói chung – n¡i tác giÁ hãc tÃp, nghiên cću; các nhà khoa hãc, các nhà giáo. ĐÁc biåt, tác giÁ xin tå lòng bi¿t ¡n sâu sắc tçi PGS.TS N ô Tÿ T – ng°éi ThÅy đã h°çng dÁn và đßng hành cùng tác giÁ xuyên suốt trong quá trình hãc tÃp, nghiên cću và hoàn thiån luÃn án này.

Tác giÁ xin trân trãng cÁm ¡n toàn thá thÅy cô Tr°éng THCS Tránh Hoài Đćc, thành phố ThuÃn An, tßnh Bình D°¡ng đã t¿o đißu kiån, giúp đÿ và hã trā đá tác giÁ nghiên cću, đánh giá và thāc nghiåm s° ph¿m t¿i tr°éng đ¿t đ°āc nhÿng k¿t quÁ khách quan nhÃt và cao nhÃt. Tác giÁ xin trân trãng cÁm ¡n các chuyên gia, các thÅy cô đã góp ý chßnh sāa luÃn án đá sÁn ph¿m cąa nghiên cću này đáp ćng đÅy đą các yêu cÅu đß ra, cũng nh° đ°āc áp dăng vào thāc t¿ d¿y hãc måt cách thi¿t thāc và hiåu quÁ. Tác giÁ xin cÁm ¡n chân thành tçi gia đình, đßng nghiåp, b¿n bè đã luôn sát cánh, giúp đÿ tác giÁ thāc hiån thành công nhÿng nghiên cću cąa luÃn án. Cuối cùng, tác giÁ xin gāi tçi các b¿n hãc sinh léi cÁm ¡n, lòng yêu quý vçi nhÿng hã trā nhiåt tình cąa các b¿n trong các đāt thāc nghiåm công trình nghiên cću cąa luÃn án.

TÁC GIÀ LUÂN ÁN N ã Mi Gi m ii MĀC LĀC Trang MĀC LĀC. iii DANH MĀC TĀ VI¾T T¾T. ix DANH MĀC B¾NG. xi DANH MĀC HÌNH VÀ, Đà THà.

xii Mà ĐÀU. Lý do chãn đß tài. Khách thá, đối t°āng và ph¿m vi nghiên cću. Khách thá nghiên cću.

Đối t°āng nghiên cću. Ph¿m vi nghiên cću. GiÁ thuy¿t khoa hãc. Nghiên cću c¡ së lý luÃn vß d¿y hãc đánh h°çng phát trián NLTH vçi sā hã trā cąa AI chatbot trong d¿y hãc môn hóa hãc.

Nghiên cću thāc tiãn d¿y hãc môn hóa hãc THCS vçi sā hã trā cąa AI Chatbot. Xây dāng kách bÁn d¿y hãc AI Chatbot và quy trình d¿y hãc môn hóa hãc THCS trên c¡ së khung NLTH và cây phÁ hå nåi dung môn hóa hãc. Kiám nghiåm, đánh giá tính khÁ thi và hiåu quÁ cąa giÁ thuy¿t khoa hãc trong luÃn án. Cách ti¿p cÃn và ph°¡ng pháp nghiên cću.

Ph°¡ng pháp nghiên cću. Nhÿng đóng góp mçi cąa LuÃn án. 7 CH¯¡NG 1 C¡ Sà LÝ LU¾N VÀ THþC TIâN CĂA D¾Y HâC ĐàNH H¯äNG PHÁT TRIàN NNG LþC Tþ HâC VäI Sþ Hà TRþ CĂA CÔNG NGHä TRÍ TUä NHÂN T¾O. Táng quan vÃn đß nghiên cću.

Nhÿng k¿t quÁ nghiên cću trên th¿ giçi vß d¿y hãc đánh h°çng phát trián NLTH vçi sā hã trā cąa công nghå trí tuå nhân t¿o.1 Công nghå trí tuå nhân t¿o trong giáo dăc .2 D¿y hãc đánh h°çng phát trián NLTH .3 D¿y hãc vçi sā hã trā cąa công nghå AI đánh h°çng phát trián NLTH. Nhÿng k¿t quÁ nghiên cću t¿i Viåt Nam .1 Công nghå trí tuå nhân t¿o trong giáo dăc. D¿y hãc đánh h°çng phát trián NLTH .3 D¿y hãc vçi sā hã trā cąa công nghå AI đánh h°çng phát trián NLTH. Đánh giá chung .4 D¿y hãc đánh h°çng phát trián nng lāc tā hãc.

D¿y hãc phát trián nng lāc. D¿y hãc đánh h°çng phát trián nng lāc tā hãc .5 Công nghå trí tuå nhân t¿o .6 Công nghå trí tuå nhân t¿o trong giáo dăc.3 Nhÿng đÁc điám tā hãc môn Hóa hãc cąa hãc sinh phù hāp vçi viåc sā hã trā cąa AI chatbot trong quá trình hãc tÃp .1 ĐÁc điám tā hãc môn hóa hãc cąa hãc sinh THCS .2 Sā phù hāp cąa phát trián NLTH trong quá trình hãc tÃp môn Hóa hãc vçi sā hã trā cąa AI Chatbot .4 Måt số lí thuy¿t, mô hình, ph°¡ng pháp sā dăng trong d¿y hãc đánh h°çng phát trián NLTH .1 Måt số lí thuy¿t hãc tÃp đánh h°çng phát trián nng lāc tā hãc.2 Thuy¿t siêu nhÃn thćc .3 Ti¿p cÃn công nghå.4 TÁi nhÃn thćc và cÃu trúc thông tin .2 Måt số ph°¡ng pháp và mô hình d¿y hãc phát trián NLTH .3 Sā dăng thí nghiåm trong d¿y hãc .5 Måt số vÃn đß vß d¿y hãc vçi sā hã trā cąa công nghå AI.1 Các đÁc tr°ng cąa d¿y hãc vçi sā hã trā cąa AI .2 Nh°āc điám cąa AI trong giáo dăc .3 D¿y hãc vçi sā hã trā cąa AI Chatbot .3 Sā dăng AI Chatbot trong d¿y hãc .6 Thāc tr¿ng cąa d¿y hãc đánh h°çng phát trián NLTH môn Hóa hãc THCS vçi sā hã trā cąa AI Chatbot .3 Đối t°āng khÁo sát .5 Ph°¡ng pháp khÁo sát .6 Phân tích và đánh giá k¿t quÁ đißu tra .1 Thāc tr¿ng ćng dăng công nghå AI trong d¿y hãc t¿i tr°éng THCS .2 Thāc tr¿ng vß phát trián nng lāc tā hãc môn Hóa hãc cho hãc sinh THCS. 50 K T LUÂN CH¯ NG 1. 53 CH¯¡NG 2 THI¾T K¾ D¾Y HâC SĂ DĀNG AI CHATBOT CHO MÔN HÓA HâC THCS ĐàNH H¯äNG PHÁT TRIàN NNG LþC Tþ HâC.

Phân tích ch°¡ng trình hóa hãc THCS. Xây dāng khung NLTH môn hóa hãc vçi sā hã trā AI Chatbot. Nguyên tắc xây dāng. Quy trình xây dāng khung NLTH.

Khung nng lāc tā hãc hóa hãc vçi sā hã trā cąa AI Chatbot. PhÁ hå nåi dung: cÃu trúc nåi dung hãc tÃp trong kho hãc liåu cąa AIChatbot .1 Cây phÁ hå nåi dung .2 Thi¿t k¿ phÁ hå nåi d¿y hãc bài Tính chÃt hóa hãc cąa Kim lo¿i môn Hóa 9. Biån pháp phát trián NLTH môn hóa hãc cho hãc sinh THCS vçi sā hã trā cąa AI Chatbot .1 Đối vçi thành phÅn NL xác đánh măc tiêu và nhiåm vă hãc tÃp .2 Nng lāc håi và tra cću ki¿n thćc lý thuy¿t .3 Nng lāc giÁi thích thí nghiåm và vÃn dăng .4 Nng lāc tā giÁi bài tÃp theo chą đß .5 Nng lāc tā kiám tra, đánh giá và cÁi thiån viåc hãc. Quy trình xây dāng AI Chatbot trong d¿y hãc môn hóa hãc đánh h°çng phát trián NLTH.

Măc tiêu xây dāng kách bÁn AI Chatbot. Nguyên tắc xây dāng kách bÁn AI Chatbot. Quy trình xây dāng kách bÁn AI Chatbot. Quy trình d¿y hãc đánh h°çng phát trián NLTH môn hóa hãc vçi sā hã trā cąa AI chatbot.

Phát trián NLTH trong quá trình d¿y hãc môn hóa hãc THCS vçi sā hã trā cąa AI Chatbot. Sā dăng tr°çc khi lên lçp. Sā dăng trong khi lên lçp. Sā dăng sau khi lên lçp .8 Thi¿t k¿ công că đánh giá NLTH cąa hãc sinh vçi sā hã trā cąa AI Chatbot trong d¿y hãc môn hóa hãc THCS .1 Sā dăng thang đánh giá nng lāc tā hãc.

Đánh giá nng lāc tā hãc thông qua bài kiám tra .1 Quy trình thi¿t k¿ bài kiám tra nng lāc.2 Đß kiám tra và đáp án. 99 K T LUÂN CH¯ NG 2. KIàM NGHIäM ĐÁNH GIÁ .1 Kiám nghiåm bằng ph°¡ng pháp chuyên gia .2 Thi¿t k¿ ph°¡ng pháp chuyên gia.3 K¿t quÁ ph°¡ng pháp chuyên gia. Thāc nghiåm s° ph¿m.

Măc đích và giÁ thuy¿t thāc nghiåm. Nhiåm vă và nåi dung thāc nghiåm. Ti¿n trình thāc nghiåm. K¿t quÁ thāc nghiåm.

Đánh giá thông qua phi¿u khÁo sát .2 Đánh giá thông qua bài kiám tra. 117 K T LUÂN CH¯ NG 3. 128 K¾T LU¾N VÀ KI¾N NGHà. 131 TÀI LIäU THAM KH¾O.

1 viii DANH MĀC TĀ VI¾T TÀT * Tā ti¿ Viåt Tā i¿t t¿t Đ CNTT Công nghå thông tin DH D¿y hãc DHPH D¿y hãc phân hóa ĐC Đối chćng GV Giáo viên HH Hóa hãc HS Hãc sinh NL Nng lāc NLTH Nng lāc tā hãc ND Nåi Dung NCS Nghiên cću sinh NV Nhiåm vă PPDH Ph°¡ng pháp d¿y hãc PTDH Ph°¡ng tiån d¿y hãc TH Tā hãc TN Thāc nghiåm TC Tiêu chí TTNT Trí tuå nhân t¿o THCS Trung hãc c¡ së ix * Tā ti¿ A Tā Vi¿t đÁ đă N *a ti¿ Viåt i¿t t¿t AI Artificial Intelligence Trí tuå nhân t¿o AR Augmented Reality T°¡ng tác thāc t¿i Áo AIEd Artificial Intelligence in Education Trí tuå nhân t¿o trong giáo dăc AIbIT Artificial Intelligence based- Công nghå d¿y hãc dāa trên trí tuå Instructional Technology nhân t¿o CAI Computer-Aided Instruction H°çng dÁn có sā hã trā cąa máy tính Ed Education Giáo dăc IoT Internet of Things Internet v¿n vÃt ICT Information & Communication Công nghå Thông tin và Truyßn thông Technologies ITS Intelligent Tutoring Systems Hå thống d¿y hãc thông minh LMS Learner Management System Hå thống quÁn trá ng°éi hãc ML Machine learning Hãc máy MOOC Massive Open Online Course Khoá hãc trāc tuy¿n më đ¿i chúng NLP Natural language processing Xā lý ngôn ngÿ tā nhiên VR Virtual Realtime thāc t¿ Áo OLMs Open Learner Models Mô hình ng°éi hãc më SPSS Statistical Package for the Social Tên cąa phÅn mßm thống kê đ°āc sā Sciences dăng phá bi¿n cho các nghiên cću đißu tra xã håi hãc và kinh t¿ l°āng x DANH MĀC BÀNG BÁng 2.1 Khung NLTH hóa hãc cąa HS THCS trong d¿y hãc môn Hóa hãc vçi sā hã trā cąa AI Chatbot .