Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục mầm non: Hiệu quả, triển vọng và khuyến nghị chính sách cho Việt Nam

Khởi nguồn của một cuộc cách mạng giáo dục

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành công nghệ nền tảng định hình xã hội hiện đại. Không chỉ giới hạn trong công nghiệp, y tế hay tài chính, AI đang từng bước mở rộng phạm vi ảnh hưởng sang khoa học xã hội và giáo dục. Đặc biệt, ở bậc mầm non – giai đoạn đặt nền móng cho sự phát triển lâu dài của con người – AI được kỳ vọng sẽ tạo nên bước ngoặt trong phương pháp dạy và học.

Doğan và cộng sự (2025) chỉ ra rằng AI có khả năng mô phỏng hành vi con người, xử lý dữ liệu phức tạp, học hỏi và thích ứng trong những tình huống giáo dục. Nhờ đó, công nghệ này có thể kiến tạo nên một môi trường học tập vừa cá nhân hóa vừa giàu tính sáng tạo, nơi trẻ không còn chỉ là người tiếp nhận tri thức thụ động mà trở thành trung tâm của một hệ sinh thái học tập được hỗ trợ bởi công nghệ thông minh.

Trí tuệ nhân tạo và sự biến đổi của giáo dục mầm non

AI như một “người thầy thứ hai”

Các phân tích định tính cho thấy học sinh mầm non thường cảm nhận AI như một người thầy thực thụ, có khả năng động viên, củng cố tinh thần, nhắc lại kiến thức và đưa ra gợi ý khi cần thiết. Trong một khảo sát được Doğan et al. (2025) ghi nhận, có em nhỏ chia sẻ rằng AI “không khiến em lo lắng khi trả lời sai, mà thay vào đó gợi ý để tìm ra đáp án đúng. Nó còn tóm tắt nội dung học tập và đưa hình minh họa, giống như một giáo viên thực sự” (tr. 17053). Điều này chứng minh AI có thể góp phần xây dựng một môi trường học tập thân thiện, giảm áp lực và gia tăng hứng thú học tập cho trẻ.

Cải thiện thành tích học tập qua bằng chứng định lượng

Bên cạnh những trải nghiệm tích cực, AI còn mang lại hiệu quả rõ rệt về thành tích học tập. Phân tích tổng hợp định lượng (meta-analysis) chỉ ra rằng hiệu quả của AI ở mức cao, với Hedges’ g = 0.74 – con số phản ánh tác động lớn đối với kết quả học tập. Trong thí nghiệm bốn tuần, điểm số trung bình của trẻ mầm non đã tăng từ 18,64 (tiền kiểm) lên 27,93 (hậu kiểm), sự chênh lệch 9,29 điểm này mang ý nghĩa thống kê (p < 0.05) (Doğan et al., 2025). Những kết quả này khẳng định rằng AI không chỉ thay đổi trải nghiệm học tập mà còn trực tiếp góp phần nâng cao kết quả học tập cụ thể.

Tăng cường kỹ năng toàn diện

AI trong mầm non không dừng lại ở việc cung cấp kiến thức, mà còn mở rộng phạm vi ảnh hưởng đến sự phát triển toàn diện của trẻ. Các ứng dụng kể chuyện bằng AI giúp cải thiện 25% khả năng ghi nhớ từ vựng; những trò chơi tương tác trực tuyến hỗ trợ tăng cường kỹ năng vận động tinh và khả năng giải quyết vấn đề; trong khi chatbot và robot giáo dục lại góp phần thúc đẩy giao tiếp, hợp tác cũng như phát triển tư duy phản biện (Holmes et al., 2019; Kulik & Fletcher, 2016). Từ góc độ này, AI được xem như công cụ đa năng, giúp trẻ phát triển đồng bộ về nhận thức, ngôn ngữ, kỹ năng xã hội và cảm xúc.

Từ đổi mới đến thách thức: Hai mặt của một công nghệ

AI mở ra một loạt cơ hội đổi mới trong giáo dục mầm non. Trước hết, việc cá nhân hóa quá trình học tập giúp trẻ được học theo nhịp độ riêng, tăng sự tự tin và niềm vui học tập. Đồng thời, AI tạo điều kiện cho giáo viên đổi mới phương pháp sư phạm, thiết kế hoạt động học tập sinh động và sáng tạo hơn. Bên cạnh đó, AI còn giúp giáo viên giảm gánh nặng hành chính, cung cấp dữ liệu để theo dõi và đánh giá chính xác sự tiến bộ của trẻ. Trên bình diện rộng hơn, AI trở thành cầu nối liên ngành, khi công nghệ này cho phép tích hợp y tế, tâm lý và nghệ thuật vào môi trường giáo dục, mang lại lợi ích đa chiều.

Tuy nhiên, cùng với cơ hội, AI cũng đặt ra những thách thức lớn. Chi phí triển khai hệ thống AI hiện vẫn ở mức cao, dễ làm gia tăng khoảng cách số giữa các vùng thuận lợi và vùng khó khăn. Ngoài ra, nguy cơ phụ thuộc quá mức vào công nghệ, những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu trẻ em và các vấn đề đạo đức cũng là rào cản đáng kể. Trong nghiên cứu của Doğan et al. (2025), một học sinh bày tỏ lo ngại: “Tôi nghĩ trong tương lai, công việc của tôi có thể biến mất vì AI có thể làm thay” (tr. 192). Điều này nhắc nhở rằng AI cần được định vị đúng đắn như một công cụ hỗ trợ, thay vì thay thế giáo viên – những người giữ vai trò cốt lõi trong giáo dục nhân văn và truyền đạt giá trị sống (Williamson & Eynon, 2020).

Khung tiếp cận đa bổ trợ: Nền tảng phương pháp luận

Một điểm nổi bật trong công trình của Doğan et al. (2025) là việc áp dụng phương pháp đa bổ trợ (multi-complementary approach – McA). Đây là cách tiếp cận kết hợp ba tầng bậc: phân tích định lượng, phân tích định tính và thực nghiệm. Sự kết hợp này không chỉ cung cấp bằng chứng thống kê về hiệu quả của AI, mà còn làm sáng tỏ trải nghiệm học tập và thái độ của học sinh. Bằng cách đó, McA tạo ra một bức tranh toàn diện, vừa mang tính khoa học chặt chẽ vừa phản ánh đúng thực tiễn lớp học. Trong bối cảnh nhiều nghiên cứu giáo dục thường thiên về một phương pháp đơn lẻ, McA trở thành hướng đi có giá trị tham khảo lớn, đặc biệt khi đánh giá tác động đa chiều của AI.

Kinh nghiệm quốc tế và khuyến nghị chính sách cho Việt Nam

Nhiều quốc gia đã triển khai AI trong giáo dục mầm non theo những cách khác nhau, nhưng điểm chung là sự phối hợp giữa thử nghiệm công nghệ, đào tạo giáo viên và ban hành chính sách. Tại Hàn Quốc, các robot kể chuyện được sử dụng để hỗ trợ phát triển ngôn ngữ và kỹ năng xã hội. Trung Quốc đưa vào lớp học các hệ thống nhận diện hình ảnh nhằm cá nhân hóa nội dung học tập theo nhu cầu của từng trẻ. Ở châu Âu, các dự án ứng dụng AI sinh sinh (generative AI) tập trung vào việc nuôi dưỡng khả năng sáng tạo và tư duy phản biện ngay từ giai đoạn tiền tiểu học. Những mô hình này đều cho thấy rằng công nghệ chỉ thực sự hiệu quả khi gắn với khung pháp lý rõ ràng và sự đồng hành của giáo viên.

Đối với Việt Nam, trong bối cảnh Nghị quyết 57-NQ/TW (2024) và Chương trình Chuyển đổi số trong giáo dục nghề nghiệp đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 (Thủ tướng Chính phủ, 2021) đang được triển khai mạnh mẽ, AI trong giáo dục mầm non có thể trở thành đòn bẩy quan trọng để nâng cao chất lượng và công bằng giáo dục. Trước hết, cần xây dựng khung pháp lý và tiêu chuẩn quốc gia, đặc biệt liên quan đến an toàn dữ liệu và chuẩn mực đạo đức trong dạy học cho trẻ. Đây là nền tảng để đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm khi tích hợp AI.

Tiếp theo, đầu tư hạ tầng công nghệ phải được tiến hành có phân tầng, không chỉ dồn cho đô thị mà cần chú trọng vùng nông thôn, miền núi, để giảm khoảng cách số. Đồng thời, giáo viên mầm non cần được đào tạo về năng lực số và kỹ năng sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ thiết kế, tổ chức và đánh giá hoạt động học tập. Một chính sách quan trọng khác là gắn AI với mục tiêu công bằng giáo dục: ưu tiên hỗ trợ tài chính, thiết bị và nguồn lực cho trẻ em vùng khó khăn để mọi trẻ đều có cơ hội tiếp cận môi trường học tập thông minh.

Cuối cùng, Việt Nam nên áp dụng mô hình thí điểm từng bước với quy mô nhỏ, tiến hành đánh giá nghiêm túc trước khi nhân rộng. Cách làm này giúp hạn chế rủi ro, đồng thời tạo cơ sở khoa học và thực tiễn cho việc hoạch định chính sách quốc gia. Những khuyến nghị này không chỉ đưa Việt Nam theo kịp xu hướng quốc tế, mà còn bảo đảm AI được triển khai theo định hướng nhân văn, bền vững và phù hợp với thực tế đất nước.

AI đang tạo nên một diễn ngôn mới cho giáo dục mầm non, nơi công nghệ và nhân văn có thể bổ sung, hỗ trợ và thúc đẩy lẫn nhau. Kết quả tích cực từ phân tích đa bổ trợ khẳng định rằng AI có khả năng cải thiện đồng thời thành tích học tập, hứng thú trải nghiệm và kỹ năng toàn diện của trẻ. Tuy nhiên, giá trị đích thực của AI không nằm ở việc thay thế giáo viên, mà ở cách nó được tích hợp có trách nhiệm trong khung chính sách, văn hóa và đạo đức giáo dục. Với Việt Nam, đây không chỉ là cơ hội hội nhập xu thế quốc tế, mà còn là phép thử năng lực định hình một nền giáo dục mầm non thông minh, công bằng và bền vững, góp phần đào tạo thế hệ công dân số sáng tạo, nhân văn và sẵn sàng thích ứng với tương lai.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Doğan, Y., Batdı, V., Topkaya, Y., Özüpekçe, S., & Akşab, H. V. (2025). Effectiveness of Artificial Intelligence Practices in the Teaching of Social Sciences: A Multi-Complementary Research Approach on Pre-School Education. Sustainability, 17(3159). https://doi.org/10.3390/su17073159

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.

Kulik, J. A., & Fletcher, J. D. (2016). Effectiveness of intelligent tutoring systems: A meta-analytic review. Review of Educational Research, 86(1), 42–78.

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.

Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing strands, and future patterns in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223–235.

Thủ tướng Chính phủ (2021). Quyết định số 2222/QĐ-TTg ngày 30/12/2021 phê duyệt Chương trình chuyển đổi số trong giáo dục nghề nghiệp đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.

Ban Chấp hành Trung ương (2024). Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.