Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục: Định hình đổi mới trên nền tảng nhân văn và sư phạm

Sự hội tụ công nghệ và sư phạm: Nền tảng cho đổi mới giáo dục

Trong hai thập kỷ qua, AI đã phát triển từ những ứng dụng thử nghiệm nhỏ lẻ sang các hệ thống quy mô lớn, tác động trực tiếp đến thực tiễn lớp học. Các hệ thống dạy kèm thông minh và nền tảng học tập cá nhân hóa vận dụng khả năng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đưa ra các lộ trình học tập khác nhau cho từng học sinh, từ đó tạo ra môi trường học tập giàu tính tương tác và phù hợp với nhu cầu cá nhân (Siemens, 2013).

Song hành với AI, robot giáo dục cũng nổi lên như một lĩnh vực sôi động. Từ “robot rùa” của Seymour Papert những năm 1980 đến các cuộc thi robot toàn cầu ngày nay, công nghệ này đã chứng minh khả năng thúc đẩy tư duy tính toán, khả năng sáng tạo và tinh thần hợp tác (Evripidou et al., 2020). Khi được tích hợp cùng AI, robot giáo dục tạo nên không gian học tập kết hợp giữa kỹ thuật số và vật lý, mở rộng biên giới của giáo dục STEM, học ngôn ngữ và phát triển kỹ năng xã hội.

Giữa hào hứng và thận trọng: Những cảnh báo học thuật cần lưu tâm

Dù mang trong mình tiềm năng đổi mới, AI trong giáo dục cũng ẩn chứa nhiều rủi ro. Avraamidou (2024) cảnh báo rằng việc triển khai AI thiếu kiểm soát có thể dẫn đến “thực dân hóa” giáo dục, nơi các giá trị bản địa và đa dạng bị thay thế bởi mô hình chuẩn hóa toàn cầu. Noble (2018) phân tích cách thuật toán tìm kiếm duy trì bất bình đẳng xã hội, trong khi Otterbacher và cộng sự (2017) cho thấy các hệ thống máy học thường xuyên củng cố định kiến giới.

Ngoài khía cạnh xã hội, AI còn đặt ra thách thức về môi trường. Luccioni et al. (2023) chỉ ra rằng vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi khối lượng năng lượng khổng lồ, làm gia tăng dấu chân carbon. Reich (2020) bổ sung rằng các nền tảng học tập dựa trên AI có xu hướng tối ưu hóa hiệu suất, từ đó làm suy giảm tính đa dạng tri thức và hạn chế đối thoại dân chủ trong lớp học. Như vậy, nguy cơ của AI không chỉ nằm ở công nghệ mà còn ở sự “phi nhân tính hóa” giáo dục, khi quá chú trọng vào tốc độ và hiệu quả mà bỏ quên các yếu tố cảm xúc, quan hệ và hình thành bản sắc.

Khung trách nhiệm đa tầng: Khoa học, quản trị và sư phạm

Để AI trong giáo dục phát triển bền vững, cần một khung trách nhiệm đa tầng.

Thứ nhất, về phương pháp luận, các đánh giá không thể chỉ dừng lại ở độ chính xác thuật toán. Chúng cần bao gồm thiết kế thực nghiệm, nghiên cứu dọc và phân tích định tính để phản ánh toàn diện tác động trong bối cảnh lớp học (Shadish, Cook & Campbell, 2002). Điều này giúp giáo dục tránh rơi vào “ảo tưởng hiệu quả” khi chỉ dựa vào kết quả mô hình mà không quan tâm đến chất lượng trải nghiệm học tập.

Thứ hai, về quản trị, vấn đề dữ liệu học sinh cần được giám sát nghiêm ngặt với cơ chế minh bạch, trách nhiệm giải trình và bảo đảm tiếp cận công bằng (De Vries, 2023). Các hệ thống AI trong trường học phải có cơ chế khắc phục sai lệch, bảo vệ quyền riêng tư và tránh để học sinh ở những nhóm yếu thế bị thiệt thòi.

Thứ ba, về đạo đức sư phạm, cần duy trì vai trò trung tâm của giáo viên. Các khung như Ethical Pedagogical Validation Layer (Chatzichristofis et al., 2025) cho phép giáo viên tham gia trực tiếp vào việc đánh giá nội dung do AI tạo ra, từ tính phù hợp văn hóa đến độ chính xác ngữ nghĩa. Điều này giúp đảm bảo rằng AI không thay thế mà bổ trợ cho quá trình dạy học, giữ cho giáo dục gắn liền với giá trị nhân văn và phát triển toàn diện

Con người – trung tâm của mọi đổi mới giáo dục

Một nguyên tắc cốt lõi được nhiều học giả đồng thuận là AI chỉ phát huy hiệu quả khi được đặt trong khung nhân văn. Giáo dục không thể bị giản lược thành quá trình tối ưu hóa dòng thông tin, mà phải được duy trì như một không gian của đối thoại, sự chăm sóc và hình thành nhân cách. Reich (2020) đã khẳng định rằng công nghệ chỉ có thể hỗ trợ, chứ không thể thay thế, tính đa dạng và dân chủ trong giáo dục.

Do đó, vai trò của giáo viên, người học và cộng đồng cần được giữ vững. Khi một học sinh tiếp xúc với sản phẩm của AI, điều quan trọng không chỉ là “máy nói gì” mà là “người học hiểu như thế nào” và “giáo viên định khung ra sao” (Chatzichristofis, 2026). Đây chính là tinh thần nhân văn cần có để công nghệ trở thành công cụ phụng sự con người, chứ không lấn át con người.

Khuyến nghị cho Việt Nam: Tích hợp AI trong khung chính sách và thực tiễn giáo dục

Trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi số theo Nghị quyết 57-NQ/TW (2024) và triển khai Chương trình giáo dục phổ thông 2018, việc tích hợp AI trong giáo dục cần được nhìn nhận như một chiến lược dài hạn, gắn với cả chính sách và thực tiễn.

Trước hết, Việt Nam cần tập trung phát triển năng lực số và hiểu biết AI cho đội ngũ giáo viên. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy OECD (2021) đã nhấn mạnh vai trò then chốt của giáo viên trong đổi mới công nghệ. Nếu thiếu sự chuẩn bị bài bản, giáo viên có nguy cơ trở thành “người đứng ngoài cuộc” trong tiến trình chuyển đổi. Vì vậy, chương trình bồi dưỡng năng lực AI cho giáo viên cần trở thành ưu tiên, đặc biệt ở bậc phổ thông.

Thứ hai, việc thử nghiệm và triển khai AI nên bắt đầu từ các mô hình nhỏ, có giám sát, thay vì mở rộng ồ ạt. Các trường học cần được trao quyền thử nghiệm AI trong những lĩnh vực phù hợp như học ngoại ngữ, STEM, quản lý lớp học, với sự hỗ trợ từ các viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ. Bài học từ Hàn Quốc và Singapore cho thấy, chỉ khi gắn AI với nghiên cứu lớp học cụ thể thì mới tạo ra tác động bền vững.

Thứ ba, Việt Nam cần sớm xây dựng bộ nguyên tắc đạo đức quốc gia về AI trong giáo dục, tham khảo Khuyến nghị của UNESCO (2021). Bộ nguyên tắc này không chỉ quy định về quyền riêng tư dữ liệu mà còn định hướng việc giảm thiểu thiên lệch thuật toán, bảo đảm công bằng và giảm tác động môi trường. Đây sẽ là nền tảng pháp lý quan trọng để AI trong giáo dục phát triển lành mạnh, vừa thúc đẩy đổi mới vừa giữ gìn giá trị nhân văn.

Như vậy, AI trong giáo dục Việt Nam không nên chỉ được coi là “công cụ kỹ thuật”, mà phải trở thành một phần trong chiến lược phát triển nhân lực chất lượng cao, gắn với mục tiêu xây dựng xã hội học tập và nền kinh tế tri thức.

Từ công nghệ đến trách nhiệm nhân văn

AI đã, đang và sẽ tiếp tục trở thành một trong những lực đẩy mạnh mẽ nhất tái cấu trúc giáo dục toàn cầu. Song, bản chất của đổi mới giáo dục không thể chỉ đo bằng năng lực tính toán, tốc độ xử lý dữ liệu hay khả năng tạo sinh văn bản, mà phải được định nghĩa bởi những giá trị nhân văn, sự công bằng và mục tiêu hình thành con người toàn diện. Điều này đòi hỏi mỗi quốc gia, trong đó có Việt Nam, phải vượt lên trên cách tiếp cận kỹ thuật thuần túy để kiến tạo một khung hành động gắn kết công nghệ với sư phạm, quản trị và chính sách xã hội.

Trong tầm nhìn đó, AI không còn chỉ là một công cụ, mà trở thành “bài kiểm tra đạo đức” của nền giáo dục: liệu chúng ta có đủ bản lĩnh để đặt con người vào trung tâm, duy trì đối thoại và chăm sóc trong khi tận dụng công nghệ? Câu trả lời sẽ quyết định không chỉ tương lai của việc dạy và học, mà còn định hình văn hóa tri thức và công bằng xã hội trong kỷ nguyên số. Khi công nghệ được diễn giải trong ánh sáng của trách nhiệm sư phạm và khát vọng nhân văn, AI có thể trở thành lực lượng kiến tạo một nền giáo dục khai phóng, bền vững và hội nhập toàn cầu.

Vân An

Tài liệu tham khảo:

Avraamidou, L. (2024). Can we disrupt the momentum of the AI colonization of science education? Journal of Research in Science Teaching, 61(10), 2570–2574.

Chatzichristofis, S. A. (2026). AI in Education: Towards a Pedagogically Grounded and Interdisciplinary Field. AI in Education, 1(1), 1. https://doi.org/10.3390/aieduc1010001

Chatzichristofis, S. A., Tsopozidis, A., Kyriakidou-Zacharoudiou, A., Evripidou, S., & Amanatiadis, A. (2025). Designing an AI-Supported Framework for Literary Text Adaptation in Primary Classrooms. AI, 6(7), 150.

De Vries, A. (2023). The growing energy footprint of artificial intelligence. Joule, 7(10), 2191–2194.

Evripidou, S., Georgiou, K., Doitsidis, L., Amanatiadis, A. A., Zinonos, Z., & Chatzichristofis, S. A. (2020). Educational robotics: Platforms, competitions and expected learning outcomes. IEEE Access, 8, 219534–219562.

Luccioni, A. S., Viguier, S., & Ligozat, A.-L. (2023). Estimating the carbon footprint of BLOOM, a 176B parameter language model. Journal of Machine Learning Research, 24, 1–15.

Noble, S. U. (2018). Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism. NYU Press.

OECD. (2021). AI in Education: A Focus on Teacher Development. OECD Publishing.

Otterbacher, J., Bates, J., & Clough, P. (2017). Competent men and warm women: Gender stereotypes and backlash in image search results. ACM CHI Conference, 6620–6631.

Reich, J. (2020). Failure to disrupt: Why technology alone can’t transform education. Harvard University Press.

Shadish, W. R., Cook, T. D., & Campbell, D. T. (2002). Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference. Houghton Mifflin.

Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400.

UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO Publishing.