Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong giáo dục phổ thông: Từ trải nghiệm của giáo viên đến những chuyển đổi mang tính hệ thống trong nhà trường

Sự trỗi dậy mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative Artificial Intelligence – GenAI) đang tái định hình diện mạo giáo dục toàn cầu. Khác với các công nghệ trước đây vốn chủ yếu hỗ trợ truyền đạt thông tin, GenAI như ChatGPT hay Midjourney có khả năng mô phỏng ngôn ngữ, tạo ra văn bản, hình ảnh và âm thanh, từ đó tham gia sâu vào quá trình dạy và học (Chiu, 2024; Dwivedi et al., 2023). Điều này không chỉ thay đổi cách học sinh tiếp cận kiến thức mà còn làm biến chuyển vai trò và chức năng của giáo viên trong nhà trường.

GenAI mở rộng khả năng cá nhân hóa học tập, hỗ trợ học sinh giải toán, viết luận, sáng tạo nội dung, đồng thời đặt ra thách thức mới về tư duy phản biện, năng lực thông tin và đạo đức số (Hardaker & Glenn, 2025). Tuy nhiên, phần lớn các phân tích hiện nay vẫn tập trung ở bậc đại học, trong khi giáo dục phổ thông – nơi học sinh còn đang hình thành tư duy độc lập – lại ít được đề cập một cách hệ thống (Chiu, 2024).

Tại Việt Nam, bối cảnh triển khai Chương trình giáo dục phổ thông 2018 với trọng tâm phát triển năng lực càng làm nổi bật yêu cầu đổi mới phương pháp sư phạm trong kỉ nguyên số. Việc dạy học không chỉ hướng đến tri thức, mà còn phải trang bị cho học sinh kỹ năng thích ứng và sử dụng công nghệ có trách nhiệm. Trong quá trình đó, giáo viên đóng vai trò trung tâm – không chỉ truyền đạt kiến thức mà còn định hướng công nghệ và phát triển phẩm chất công dân số cho người học (Nazaretsky et al., 2022).

GenAI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà đang trở thành một thực thể tham gia vào lớp học với vai trò như người bạn học, trợ lý, và đôi khi là nguồn tri thức tương tác. Việc học không còn thuần túy là tiếp nhận thông tin, mà là quá trình đối thoại, kiến tạo và kiểm chứng thông tin nhờ AI. Điều đó đặt ra yêu cầu mới về năng lực nền tảng, trong đó nổi bật là khả năng tư duy phản biện và hiểu biết về công nghệ (Chiu, 2024; Dwivedi et al., 2023).

(Nguồn ảnh: Getty Images)

Từ thực tiễn giảng dạy tại Việt Nam, khảo sát trên 423 giáo viên trung học tại Hà Nội cho thấy mức độ sẵn sàng ứng dụng AI có mối liên hệ với nhận thức về tính hữu ích, mức độ dễ sử dụng và sự hài lòng khi tương tác với công cụ (Can & Nguyen, 2025). Các yếu tố như độ tin cậy của thông tin và khả năng giao tiếp của AI đóng vai trò quyết định đến việc giáo viên có tích cực sử dụng công cụ hay không.

Song song với đó, vai trò giáo viên đang thay đổi từ người dạy sang người đồng kiến tạo. Trong quá trình triển khai các hoạt động tích hợp AI, nhiều giáo viên cho biết họ cũng học được cùng học sinh – đặc biệt trong các dự án STEM, sản phẩm nghệ thuật số hoặc thuyết trình tương tác . Sự chuyển dịch đó đòi hỏi phát triển năng lực sư phạm mới, bao gồm thiết kế bài học ứng dụng AI, hướng dẫn học sinh sử dụng công cụ có trách nhiệm và tích hợp giáo dục đạo đức số trong lớp học (Nazaretsky et al., 2022).

Thách thức lớn hiện nay nằm ở hệ thống đánh giá. Khi AI có thể tạo ra sản phẩm học tập một cách dễ dàng, các hình thức kiểm tra tái hiện thông tin trở nên kém hiệu quả. Nhiều giáo viên đã chuyển sang đánh giá dựa trên tiến trình, năng lực phản biện và khả năng sáng tạo. Tuy nhiên, để đánh giá được những phẩm chất khó bị tự động hóa này, cần có hệ sinh thái công cụ hỗ trợ phù hợp. Ngoài lớp học, GenAI đang được khai thác trong công tác quản trị nhà trường. Các hiệu trưởng và tổ chuyên môn sử dụng ChatGPT để xây dựng kế hoạch, soạn thảo văn bản, phân tích dữ liệu học sinh và hỗ trợ ra quyết định. Dù vậy, sự chênh lệch về năng lực công nghệ giữa các bộ phận vẫn là trở ngại, đặt ra yêu cầu đào tạo đồng bộ và thiết lập chiến lược số hóa toàn diện (Tsai et al., 2020).

Những chuyển biến ghi nhận từ các hệ thống giáo dục châu Á cho thấy GenAI không chỉ là một công nghệ công cụ mà đang tạo ra lực hấp dẫn tái cấu trúc giáo dục từ bên trong. Đối với Việt Nam, quá trình đổi mới giáo dục phổ thông theo định hướng năng lực càng cần nhìn nhận AI – đặc biệt là AI tạo sinh – như một thành tố tích hợp trong hệ sinh thái học tập mới.

Trước tiên, cần xây dựng chiến lược giáo dục AI ở bậc phổ thông một cách bài bản và thực chất. Nội dung về công nghệ, đạo đức AI, và kỹ năng thông tin nên được tích hợp xuyên môn, bắt đầu từ cấp THCS. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy việc thiếu hiểu biết nền tảng có thể dẫn đến lệ thuộc hoặc sử dụng sai mục đích các công cụ AI.

Thứ hai, chương trình đào tạo – bồi dưỡng giáo viên cần cập nhật các năng lực mới như tạo lập nhiệm vụ học tập với AI, thiết kế đánh giá năng lực mềm, và hướng dẫn học sinh khai thác công nghệ một cách có trách nhiệm. Cách tiếp cận này không chỉ nâng cao tính sư phạm mà còn tăng cường vai trò dẫn dắt của giáo viên trong môi trường giáo dục số.

Thứ ba, hệ thống đánh giá học sinh nên chuyển sang mô hình linh hoạt, công nhận những biểu hiện năng lực đa dạng qua sản phẩm số, bài thuyết trình, dự án cá nhân – nhóm. Các chỉ báo đánh giá cần gắn với năng lực thế kỉ 21 thay vì chỉ số điểm học thuật truyền thống.

Thứ tư, vai trò của nhà quản lý trường học cần được mở rộng từ người điều hành hành chính sang người tổ chức hệ sinh thái học tập tích hợp công nghệ. Điều này bao gồm cả việc lập kế hoạch sử dụng AI, đảm bảo dữ liệu minh bạch và an toàn, và điều phối bồi dưỡng liên tục cho đội ngũ.

Việt Nam đang đứng trước cơ hội xây dựng một mô hình giáo dục phổ thông tích hợp GenAI một cách sáng suốt, trong đó công nghệ là động lực nhưng con người là trung tâm. Việc đầu tư vào năng lực giáo viên, định hướng chính sách và thiết kế chương trình mang tính tích hợp – phản tư – đạo đức chính là chìa khóa để tận dụng hiệu quả tiềm năng của GenAI trong giáo dục.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Can, V.-D., & Nguyen, V.-H. (2025). The relationship between perceived usability and perceived credibility of middle school teachers in using AI chatbots. Cogent Education, 12(1), 2473851. https://doi.org/10.1080/2331186X.2025.2473851

Chiu, T. K. F. (2024). The impact of Generative AI (GenAI) on practices, policies and research direction in education: A case of ChatGPT and Midjourney. Interactive Learning Environments, 32(10), 6187–6203. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253861

Dwivedi, Y. K., et al. (2023). So what if ChatGPT wrote it? International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642

Hardaker, G., & Glenn, L. E. (2025). Artificial intelligence for personalized learning: A systematic literature review. International Journal of Information and Learning Technology, 42(1), 1-14. https://doi.org/10.1108/IJILT-07-2024-0160

Nazaretsky, T., Ariely, M., Cukurova, M., & Alexandron, G. (2022). Teachers’ trust in AI ‐powered educational technology and a professional development program to improve it. British Journal of Educational Technology, 53(4), 914–931. https://doi.org/10.1111/bjet.13232

Tsai, Y., Rates, D., Moreno-Marcos, P. M., Muñoz-Merino, P. J., Jivet, I., Scheffel, M., Drachsler, H., Kloos, C. D., & Gašević, D. (2020). Learning analytics in European higher education - Trends and barriers. Computers & Education, 155, 103933. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103933