Công nghệ thực tế ảo và trí tuệ nhân tạo trong giáo dục ngoại ngữ: Xu hướng, tiềm năng và hàm ý chính sách

Thực tế ảo: Không gian học tập nhập vai và xác thực

Thực tế ảo (VR) đang trở thành công cụ then chốt trong giáo dục ngoại ngữ nhờ khả năng tái tạo những trải nghiệm học tập gần với đời thực. Các công trình quốc tế cho thấy, VR mang đến môi trường ba chiều, đa phương tiện và có tính nhập vai cao, giúp người học sử dụng ngôn ngữ trong những tình huống như mua sắm, tham quan bảo tàng, giao tiếp xã hội hoặc thậm chí tham gia các hoạt động văn hóa ảo. Khả năng này vượt xa các phương pháp học truyền thống vốn bị giới hạn bởi lớp học vật lý.

Một loạt nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh hiệu quả của VR trong phát triển kỹ năng ngôn ngữ. Lan và Tam (2022) chỉ ra rằng trải nghiệm với video 360° không chỉ gia tăng hứng thú mà còn cải thiện kết quả viết tiếng Trung của sinh viên. Legault và cộng sự (2019) chứng minh học từ vựng trong môi trường VR nhập vai mang lại hiệu quả cao hơn so với phương pháp học qua cặp từ. Những minh chứng này củng cố nhận định rằng VR có thể tạo ra bối cảnh học tập xác thực, qua đó nâng cao năng lực tiếp nhận và phản hồi ngôn ngữ.

Không chỉ dừng ở kỹ năng, VR còn đóng vai trò trong động lực học tập. Hu (2021) ghi nhận sinh viên học tiếng Trung qua VR thể hiện mức độ hứng thú và gắn kết cao hơn, trong khi Ou Yang và cộng sự (2020) chứng minh VR giàu tính nhập vai giúp người học rèn luyện giao tiếp trong bối cảnh cộng tác. Thêm vào đó, VR tạo ra cơ hội giao tiếp liên văn hóa, giúp người học tiếp cận và hiểu sâu hơn bối cảnh văn hóa của ngôn ngữ mục tiêu.

Dẫu vậy, VR cũng chưa hoàn hảo. Một số nghiên cứu chỉ ra vấn đề kỹ thuật như độ trễ mạng làm giảm chất lượng tương tác (Zhang, 2022), hoặc những khó khăn khi triển khai cho quy mô lớn. Tuy nhiên, với chi phí phần cứng ngày càng giảm, tiềm năng mở rộng ứng dụng VR vào giáo dục ngoại ngữ ngày càng trở nên khả thi.

Trí tuệ nhân tạo: Cá nhân hóa, phản hồi tức thì và hỗ trợ đa kỹ năng

Nếu VR tạo dựng không gian nhập vai, thì AI mang đến khả năng cá nhân hóa và phản hồi nhanh chóng trong dạy – học ngôn ngữ. Trên nền tảng lý thuyết về học tập dựa trên dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhiều công cụ AI hiện nay đã được ứng dụng rộng rãi trong giảng dạy ngoại ngữ.

Automated Writing Evaluation (AWE) như Grammarly hay Virtual Writing Tutor đã chứng minh hiệu quả trong việc cung cấp phản hồi tức thì cho bài viết của sinh viên. Han và Sari (2022) khẳng định sự kết hợp phản hồi của giáo viên với AWE tạo ra kết quả vượt trội hơn so với chỉ có giáo viên hoặc chỉ công cụ. Barrot (2023) cũng nhấn mạnh vai trò của phản hồi viết tự động trong việc nuôi dưỡng tính tự chủ học tập, một yếu tố ngày càng quan trọng trong môi trường học tập số.

Trong lĩnh vực phát âm và nói, công nghệ nhận dạng giọng nói tự động (ASR) mở ra cơ hội thực hành không giới hạn. Dizon (2020) cho thấy việc luyện nói với Alexa giúp cải thiện rõ rệt khả năng nói tiếng Anh của sinh viên. Chen và cộng sự (2023) chứng minh Google Assistant mang lại phản hồi phát âm hữu ích và cá nhân hóa trải nghiệm học tập. Những công cụ này cho phép người học thực hành trong môi trường ít áp lực, từ đó giảm bớt sự lo âu khi học ngoại ngữ.

Chatbot cũng là một điểm sáng. Các chatbot hội thoại cung cấp không gian luyện tập hội thoại tự nhiên, kiên nhẫn và sẵn sàng phản hồi tức thì. Kim và cộng sự (2021) chỉ ra rằng sinh viên cải thiện kỹ năng nói đáng kể khi luyện tập với chatbot. Gần đây, sự xuất hiện của ChatGPT và các hệ thống AI tạo sinh mở ra triển vọng to lớn cho việc luyện tập ngôn ngữ, nhưng đồng thời cũng đặt ra yêu cầu về tư duy phản biện và sử dụng có trách nhiệm (Zhai, 2022).

Thách thức và giới hạn công nghệ

Dù VR và AI mang lại nhiều cơ hội, những thách thức không thể bỏ qua. Về mặt kỹ thuật, VR yêu cầu hạ tầng đường truyền ổn định và thiết bị tương thích; nếu thiếu, hiệu quả học tập sẽ giảm (Barrett et al., 2020). Trong khi đó, AI lại đặt ra vấn đề về độ chính xác: người học trình độ thấp hoặc có giọng địa phương dễ gặp khó khăn khi công cụ không nhận diện chính xác (McCrocklin, 2019).

Ngoài ra, cả VR và AI đều đặt ra yêu cầu cao về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư. Daniels và Iwago (2017) cảnh báo rằng các hệ thống nhận dạng giọng nói chưa minh bạch về việc lưu trữ và sử dụng dữ liệu người dùng. Điều này đòi hỏi phải có hành lang pháp lý rõ ràng để bảo vệ quyền lợi của người học.

Thách thức khác nằm ở năng lực của giáo viên. Nhiều giáo viên chưa được đào tạo để thiết kế hoạt động học tập tích hợp VR hoặc AI, dẫn tới nguy cơ triển khai hình thức mà chưa đạt hiệu quả thực sự. Vì vậy, yếu tố con người – đặc biệt là đào tạo giáo viên – vẫn giữ vai trò quyết định trong việc đưa công nghệ vào giáo dục ngoại ngữ.

Khuyến nghị cho Việt Nam

Với bối cảnh Việt Nam đang triển khai Chương trình giáo dục phổ thông 2018 và các chiến lược chuyển đổi số giáo dục (Quyết định 131/QĐ-TTg, 2022; Nghị quyết 57-NQ/TW, 2024), những kết quả quốc tế về VR và AI mang lại nhiều gợi ý quan trọng.

Thứ nhất, VR có thể được áp dụng thí điểm trong các trường đại học ngoại ngữ và sư phạm, nơi có điều kiện hạ tầng tốt hơn. Các tình huống VR không chỉ mô phỏng bối cảnh giao tiếp quốc tế mà còn có thể tích hợp nội dung văn hóa Việt Nam để vừa dạy ngoại ngữ, vừa quảng bá bản sắc dân tộc.

Thứ hai, AI cần được đưa vào đào tạo giáo viên ngoại ngữ với các mô-đun chuyên biệt, từ kỹ năng sử dụng AWE trong đánh giá viết, ASR trong luyện phát âm, đến cách hướng dẫn học sinh sử dụng chatbot có trách nhiệm. Đây là chìa khóa để tránh tình trạng phụ thuộc công cụ và phát triển tư duy phản biện cho người học.

Thứ ba, Nhà nước cần ban hành chính sách bảo mật dữ liệu trong giáo dục số, bảo đảm quyền riêng tư và an toàn thông tin cho học sinh, sinh viên. Cùng với đó, cần khuyến khích hợp tác giữa trường đại học, doanh nghiệp công nghệ và cơ quan quản lý nhằm phát triển nội dung số và nền tảng học tập mang dấu ấn Việt Nam, tránh phụ thuộc hoàn toàn vào sản phẩm ngoại nhập.

Thứ tư, đầu tư hạ tầng công nghệ nên đi theo lộ trình, ưu tiên cho trường trọng điểm và trung tâm ngoại ngữ lớn, sau đó mở rộng xuống phổ thông. Việc lựa chọn công nghệ chi phí thấp như Google Cardboard hoặc các ứng dụng di động có thể là giải pháp phù hợp trong giai đoạn đầu.

Sự kết hợp giữa VR và AI đang tái định hình giáo dục ngoại ngữ toàn cầu. VR mang lại không gian nhập vai, xác thực, trong khi AI cung cấp phản hồi tức thì và cá nhân hóa quá trình học tập. Hai công nghệ này, nếu được triển khai chiến lược, sẽ trở thành “hai động lực song hành” giúp Việt Nam không chỉ cải thiện chất lượng giảng dạy ngoại ngữ mà còn xây dựng nguồn nhân lực toàn cầu hóa, sẵn sàng đáp ứng yêu cầu của nền kinh tế tri thức và hội nhập quốc tế.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Barrot, J. S. (2023). Exploring the effects of automated written corrective feedback on student autonomy. Language Teaching Research. https://doi.org/10.1177/13621688231152667

Chen, X., Liu, J., & Xu, B. (2023). Intelligent personal assistants for L2 learning: A study of Google Assistant. ReCALL, 35(2), 158–175. https://doi.org/10.1017/S0958344022000123

Daniels, J., & Iwago, S. (2017). Privacy concerns in voice-activated systems. Journal of Information Technology & Politics, 14(3), 241–259. https://doi.org/10.1080/19331681.2017.1367345

Dizon, G. (2020). Evaluating Alexa for L2 speaking practice. Language Learning & Technology, 24(1), 98–118. https://doi.org/10125/44704

Han, T., & Sari, A. (2022). Automated writing evaluation and teacher feedback in EFL contexts. Computer Assisted Language Learning, 35(3), 567–589. https://doi.org/10.1080/09588221.2020.1804527

Hu, Z. (2021). Motivation in VR-based Chinese language learning. Interactive Learning Environments, 29(7), 927–940. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674882

Kim, J., Park, S., & Kim, H. (2021). Chatbots in EFL learning: Effects on speaking performance. System, 100, 102576. https://doi.org/10.1016/j.system.2021.102576

Lan, Y. J., & Tam, W. Y. (2022). The use of 360° videos for Chinese writing. Computer Assisted Language Learning, 35(5–6), 1234–1254. https://doi.org/10.1080/09588221.2020.1846569

Legault, J., Zhao, J., Chi, Y., Chen, W., & Li, P. (2019). Immersive VR for second language vocabulary learning. Journal of Educational Psychology, 111(3), 387–398. https://doi.org/10.1037/edu0000295

McCrocklin, S. (2019). Pronunciation learning with ASR: Student attitudes and frustrations. Language Learning & Technology, 23(3), 26–41. https://doi.org/10125/44724

Ou Yang, X., Sun, Y., & Chen, Z. (2020). Communication practice in high-immersion VR. TechTrends, 64(6), 879–889. https://doi.org/10.1007/s11528-020-00535-8

Zhang, Y. (2022). Designing interactive VR courses for distance Chinese education. Universal Access in the Information Society, 21(2), 249–262. https://doi.org/10.1007/s10209-020-00783-4

Zhai, X. (2022). ChatGPT and academic writing: A pilot study. Educational Technology Research and Development, 70(6), 3271–3286. https://doi.org/10.1007/s11423-022-10180-9