Năng lực số của giáo viên tương lai: Chìa khóa cho đổi mới giáo dục đặc biệt

1. Trí tuệ nhân tạo và bước ngoặt trong giáo dục đặc biệt

Trong hơn một thập niên qua, trí tuệ nhân tạo (AI) đã vượt khỏi phạm vi công nghệ thuần túy để trở thành công cụ hỗ trợ trực tiếp trong nhiều lĩnh vực, trong đó có giáo dục đặc biệt. AI có thể tái hiện các môi trường học tập gần như thực, điều chỉnh nội dung theo nhu cầu cá nhân và sử dụng các thuật toán thích ứng để theo dõi tiến trình học. Những ứng dụng nổi bật gồm hệ thống dạy học thông minh, phần mềm nhận diện cảm xúc, robot hỗ trợ trẻ tự kỷ, và công nghệ đọc văn bản cho người khiếm thị (Scassellati, Admoni, & Matarić, 2018).

Điểm nhấn ở đây là AI không chỉ dừng lại ở vai trò công cụ, mà đang trở thành một “đồng tác nhân” trong quá trình dạy – học. Nó tham gia vào đối thoại, gợi mở câu hỏi, thậm chí thay đổi cách thức giáo viên và học sinh tiếp cận tri thức. Đối với giáo dục đặc biệt, AI chính là cánh tay nối dài để biến những điều tưởng chừng bất khả thi – như giao tiếp của học sinh tự kỷ hay khả năng đọc của trẻ khiếm thị – thành hiện thực.

Năng lực số – điều kiện tiên quyết để AI phát huy hiệu quả

Nghiên cứu quốc tế nhất quán cho thấy, năng lực số của giáo viên và sinh viên sư phạm là yếu tố quyết định để AI có thể đi vào thực tiễn lớp học (Falloon, 2020; Tomczyk, 2024). Ở nhiều khảo sát, sinh viên sư phạm được đánh giá có mức độ thành thạo khá, đặc biệt ở khả năng nhận diện và lựa chọn ứng dụng phù hợp cho học sinh khuyết tật. Tuy nhiên, khoảng trống lớn nhất nằm ở thiếu chương trình đào tạo bài bản, khiến năng lực này chưa được phát triển đồng bộ.

Khái niệm “năng lực số” trong bối cảnh giáo dục đặc biệt không chỉ bao gồm việc sử dụng phần mềm hay thiết bị. Nó còn gắn với khả năng thiết kế học liệu số thích ứng, quản lý dữ liệu cá nhân của học sinh, xử lý các tình huống đạo đức trong sử dụng AI, và sáng tạo những trải nghiệm học tập mới. Đây là một khung năng lực phức hợp, đòi hỏi sự tích hợp giữa kiến thức công nghệ, kỹ năng sư phạm và nhận thức xã hội.

Thách thức trong triển khai AI ở môi trường giáo dục đặc biệt

Mặc dù AI hứa hẹn nhiều giá trị, song thực tế triển khai đang đối diện những rào cản lớn:

Thứ nhất, hạn chế về hạ tầng. Nhiều trường học, đặc biệt ở khu vực nông thôn và vùng khó khăn, chưa có điều kiện hạ tầng công nghệ đủ mạnh. Hệ thống mạng, thiết bị đầu cuối, hay phòng máy hiện đại chưa đồng bộ, khiến việc triển khai AI còn mang tính thử nghiệm hơn là ứng dụng bền vững (Molefi, Ayanwale, & Kurata, 2024).

Thứ hai, thiếu đào tạo chuyên sâu. Đa số sinh viên sư phạm mới chỉ tiếp cận AI ở mức trải nghiệm cơ bản, thiếu các khóa học tập trung vào ứng dụng AI cho từng nhóm học sinh có nhu cầu đặc biệt, chẳng hạn học sinh khiếm thính, khiếm thị hay rối loạn phổ tự kỷ (Ojha, 2022).

Thứ ba, vấn đề ngôn ngữ và bản địa hóa. Phần lớn công cụ AI được phát triển cho môi trường nói tiếng Anh, ít chú trọng đến ngôn ngữ khác, trong đó có tiếng Ả Rập, tiếng Việt hay các ngôn ngữ thiểu số. Điều này tạo khoảng cách trong khả năng tiếp cận và tính hiệu quả của công nghệ.

Thứ tư, đạo đức và công bằng. Việc thu thập và phân tích dữ liệu cá nhân học sinh đặt ra thách thức về quyền riêng tư, bảo mật và nguy cơ thiên lệch thuật toán (Mohammed, 2019). Trong giáo dục đặc biệt – nơi đối tượng học sinh vốn đã nhạy cảm và dễ bị tổn thương – vấn đề này càng trở nên cấp thiết.

Thái độ và triển vọng từ góc nhìn giáo viên tương lai

Phần lớn sinh viên sư phạm bày tỏ sự hứng thú và sẵn sàng ứng dụng AI, với niềm tin rằng công nghệ sẽ giúp tăng tính tương tác, giảm gánh nặng hành chính và mở ra trải nghiệm học tập mới (Bajaj & Sharma, 2018). Tuy nhiên, họ cũng khẳng định rằng AI không thể thay thế hoàn toàn phương pháp truyền thống, mà cần kết hợp để duy trì sự cân bằng giữa công nghệ và yếu tố nhân văn trong giáo dục.

Đáng chú ý, một số sinh viên lo ngại rằng nếu thiếu định hướng, AI có thể dẫn đến tình trạng phụ thuộc vào công nghệ, giảm khả năng sáng tạo và giao tiếp trực tiếp của cả thầy lẫn trò. Điều này phản ánh sự thận trọng, đồng thời cho thấy nhận thức thực tế của thế hệ giáo viên tương lai về những mặt hai chiều của công nghệ.

Trong bối cảnh Việt Nam đẩy mạnh chuyển đổi số và thực thi Chương trình giáo dục phổ thông 2018, việc chuẩn bị đội ngũ giáo viên có năng lực ứng dụng AI trong giáo dục đặc biệt là nhiệm vụ cấp thiết. Từ kết quả quốc tế, có thể rút ra một số khuyến nghị:

Thiết kế lại chương trình đào tạo sư phạm: Các trường đại học sư phạm cần tích hợp học phần “AI trong giáo dục đặc biệt” vào chương trình chính khóa. Học phần này nên kết hợp lý thuyết với thực hành, từ thiết kế học liệu số, lập kế hoạch bài giảng ứng dụng AI, đến vận hành công cụ hỗ trợ học sinh khuyết tật. Mô hình này có thể lấy cảm hứng từ các chương trình tại Hàn Quốc, nơi giáo viên được tham gia khóa huấn luyện AI song song với thực tập sư phạm (Lee, Davis, & Ryu, 2024).

Đầu tư hạ tầng và không gian học tập số: Bộ Giáo dục và Đào tạo nên triển khai các phòng thí nghiệm giáo dục số (digital education labs) tại những trường sư phạm trọng điểm. Đây sẽ là nơi sinh viên thực hành thiết kế bài giảng AI, thử nghiệm công cụ hỗ trợ học sinh khuyết tật và mô phỏng các tình huống lớp học. Song song đó, các trường phổ thông hòa nhập cần được nâng cấp hạ tầng để sẵn sàng tiếp nhận giáo viên được đào tạo.

Ban hành bộ quy tắc đạo đức về AI trong giáo dục: Một bộ quy chuẩn quốc gia về đạo đức ứng dụng AI là cần thiết, bao gồm nguyên tắc sử dụng dữ liệu học sinh, bảo mật thông tin cá nhân, tránh thiên lệch thuật toán và đảm bảo công bằng trong đánh giá. Bộ quy chuẩn này vừa là cơ sở pháp lý, vừa là công cụ định hướng hành vi nghề nghiệp cho giáo viên tương lai.

Bồi dưỡng liên tục cho giáo viên đang công tác: Song song với đào tạo mới, cần triển khai các chương trình bồi dưỡng thường xuyên về ứng dụng AI cho đội ngũ giáo viên hiện hữu tại các trung tâm giáo dục đặc biệt và trường phổ thông hòa nhập. Đây là bước then chốt để không xảy ra “khoảng cách thế hệ” giữa giáo viên trẻ và giáo viên kỳ cựu trong ứng dụng công nghệ.

Tăng cường hợp tác quốc tế: Việt Nam nên tham gia các mạng lưới nghiên cứu và đào tạo giáo viên về AI trong giáo dục đặc biệt cùng các quốc gia trong khu vực Đông Nam Á và quốc tế. Việc chia sẻ học liệu, chương trình đào tạo và kinh nghiệm triển khai sẽ giúp rút ngắn khoảng cách công nghệ và nâng cao tính thích ứng của mô hình đào tạo.

AI đang và sẽ tiếp tục định hình giáo dục đặc biệt theo hướng cá nhân hóa, bao trùm và nhân văn. Tuy nhiên, để AI thực sự phát huy tác dụng, điều kiện tiên quyết là chuẩn bị năng lực số cho đội ngũ giáo viên tương lai. Khi được đào tạo bài bản, hỗ trợ bởi hạ tầng hiện đại và định hướng đạo đức rõ ràng, giáo viên sẽ không chỉ là người sử dụng công nghệ, mà còn là người kiến tạo môi trường học tập mới – nơi mọi học sinh, dù khác biệt, đều có cơ hội phát triển và hòa nhập.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Bajaj, R., & Sharma, V. (2018). Smart education with artificial intelligence-based determination of learning styles. Procedia Computer Science, 132, 834–842. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.095

Falloon, G. (2020). From digital literacy to digital competence: The teacher digital competency (TDC) framework. Educational Technology Research and Development, 68(5), 2449–2472. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09767-4

Lee, Y. J., Davis, R. O., & Ryu, J. (2024). Korean in-service teachers’ perceptions of implementing artificial intelligence education. International Journal of Information and Education Technology, 14(3), 214–219.

Molefi, R. R., Ayanwale, M. A., & Kurata, L. (2024). Do in-service teachers accept artificial intelligence-driven technology? The mediating role of school support and resources. Computers & Education: Open, 6, 100191. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100191

Mohammed, Z. (2019). Artificial Intelligence: Definition, Ethics and Standards. British University in Cairo.

Ojha, S. (2022). Artificial Intelligence in Special Education. Journal of Positive School Psychology, 6(4), 8341–8345.

Scassellati, B., Admoni, H., & Matarić, M. (2018). Robots for use in autism research. Annual Review of Biomedical Engineering, 14, 275–294. https://doi.org/10.1146/annurev-bioeng-071811-150036

Tomczyk, Ł. (2024). Digital competence among pre-service teachers: A global perspective on curriculum changes. Evaluation and Program Planning, 105, 102449. https://doi.org/10.1016/j.evalprogplan.2024.102449