Năng lực số của giảng viên trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo: Từ khung mô hình đến gợi mở chính sách cho Việt Nam

AI và sự định hình lại không gian giáo dục đại học

Việc ứng dụng AI vào giáo dục đại học diễn ra với tốc độ vượt trội so với nhiều công nghệ trước đây. Chỉ trong vài năm, hàng loạt công cụ từ ChatGPT, Copilot cho đến hệ thống gợi ý học tập cá nhân hóa đã nhanh chóng hiện diện trong lớp học (Kim, 2023). Nhiều nghiên cứu cho rằng AI có khả năng hỗ trợ bốn lĩnh vực chính: giảng dạy, hỗ trợ học tập, hỗ trợ giảng viên, và quản trị hệ thống giáo dục (European Commission, 2022).

Song song với tiềm năng đó, những thách thức cũng hiện hữu. Vấn đề liêm chính học thuật, quyền riêng tư dữ liệu và sự suy giảm năng lực tư duy bậc cao đã trở thành chủ đề được quan tâm rộng rãi (Sullivan et al., 2023; Farrokhnia et al., 2023). Đặc biệt trong đào tạo từ xa, vốn phụ thuộc nhiều vào nền tảng số, AI vừa là cứu cánh để duy trì gắn kết, vừa đặt ra nguy cơ gia tăng sự phụ thuộc và giảm đi chiều sâu của quá trình học tập (Celik et al., 2022).

Khung mô hình năng lực số: từ nhận thức đến hài lòng nghề nghiệp

Khung mô hình được Cabero-Almenara và cộng sự (2025) xây dựng dựa trên khảo sát hàng trăm giảng viên đại học, tập trung vào bảy thành tố then chốt: nhận thức, kỹ năng, tầm nhìn, đạo đức, mối đe dọa cảm nhận, đổi mới do AI, và sự hài lòng nghề nghiệp. Trong đó, nhận thức nổi lên như biến dự báo quan trọng nhất, tác động mạnh mẽ đến kỹ năng và tầm nhìn sư phạm. Kỹ năng gắn liền với năng lực vận dụng AI vào giảng dạy, đồng thời quyết định cách giảng viên giải quyết vấn đề đạo đức. Đổi mới nhờ AI được đánh giá tích cực, phản ánh niềm tin của giảng viên rằng công nghệ có thể tạo ra những cách thức giảng dạy mới. Ngược lại, mối đe dọa cảm nhận được đánh giá ở mức thấp, chủ yếu liên quan đến lo ngại giảm tương tác trực tiếp hoặc sự phụ thuộc quá mức của sinh viên vào công cụ.

Đáng chú ý, đạo đức số được nhìn nhận như một yếu tố trọng tâm, với điểm trung bình cao trong khảo sát. Giảng viên thể hiện ý thức rõ ràng về bảo mật dữ liệu, tuân thủ chuẩn mực pháp lý và trách nhiệm trong sử dụng AI (Bond et al., 2024). Về sự hài lòng nghề nghiệp, mặc dù đạt giá trị cao, nhưng biến này chịu tác động chủ yếu từ chính sách và môi trường làm việc, hơn là năng lực AI nội tại (Wang et al., 2023).

Thái độ giảng viên: giữa lạc quan và thận trọng

Kết quả khảo sát của Cabero-Almenara và cộng sự (2025) cho thấy giảng viên có thái độ tích cực với AI, coi đây là công cụ mở rộng cơ hội đổi mới. Họ cảm thấy tự hào và hài lòng hơn khi AI giúp tối ưu hóa công việc, giảm tải hành chính và tạo không gian sáng tạo trong dạy học. Tuy nhiên, sự lạc quan ấy đi kèm với sự thận trọng. Nhiều giảng viên lo ngại nguy cơ mất đi sự tương tác trực tiếp, hoặc việc sinh viên lệ thuộc quá nhiều vào AI dẫn đến suy giảm tư duy phản biện. Điều này phù hợp với phân tích của Vélez-Rivera et al. (2024), rằng AI vừa là động lực, vừa là thách thức đạo đức đối với giáo dục đại học.

Hàm ý học thuật và chính sách quốc tế

Khung mô hình củng cố luận điểm rằng đào tạo nhận thức phải đi trước kỹ năng. Nền tảng nhận thức lý thuyết giúp giảng viên hiểu bản chất, giới hạn và rủi ro của AI trước khi khai thác công cụ vào thực tiễn giảng dạy (Fuertes Alpiste, 2024). Đây cũng là xu hướng trong chính sách giáo viên của Liên minh châu Âu, khi năng lực số được thiết kế xoay quanh “hiểu – dùng – dạy học sinh cách dùng” thay vì chỉ dừng ở thao tác kỹ thuật (European Commission, 2022).

Một điểm quan trọng khác là khía cạnh đạo đức. Nhiều hệ thống giáo dục đã lồng ghép khung đạo đức AI vào chương trình đào tạo giáo viên, coi đó là điều kiện đảm bảo công nghệ được khai thác minh bạch và nhân văn (Bond et al., 2024). Điều này gợi mở rằng, bên cạnh kỹ thuật, việc hình thành “bản lĩnh sư phạm số” cho giảng viên mới là yếu tố quyết định thành công của quá trình chuyển đổi số trong giáo dục.

Khuyến nghị cho giáo dục Việt Nam: từ khung chính sách đến hành động cụ thể

Trong bối cảnh Việt Nam đang triển khai Nghị quyết 57-NQ/TW (2024) về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, cũng như Quyết định 1002/QĐ-TTg (2025) về phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, việc xây dựng năng lực số gắn với AI cho giảng viên đại học trở thành yêu cầu cấp thiết.

Trước hết, cần thiết kế chương trình bồi dưỡng bắt buộc về AI cho giảng viên, trong đó chú trọng ba trụ cột: nhận thức lý thuyết, kỹ năng vận dụng và đạo đức số. Đây không chỉ là khóa học kỹ thuật mà phải là chương trình toàn diện, tương tự như các khóa MOOC AI dành cho giáo viên ở châu Âu và Mỹ (Ruiz-Rojas et al., 2023).

Tiếp đó, Việt Nam nên tích hợp AI có kiểm soát vào hệ thống đào tạo từ xa, vừa để tăng tính cá nhân hóa, vừa đảm bảo duy trì tương tác giảng viên – sinh viên. Bài học từ Đại học Guadalajara (Mexico) hay Đại học Burgos (Tây Ban Nha) cho thấy, khi AI được sử dụng song song với giám sát học thuật, chất lượng đào tạo từ xa tăng rõ rệt (Abella, 2024).

Cuối cùng, cần xây dựng Khung đạo đức quốc gia về AI trong giáo dục, quy định rõ trách nhiệm của giảng viên, sinh viên và cơ sở đào tạo. Đây sẽ là nền tảng pháp lý giúp Việt Nam vừa khai thác tối đa cơ hội, vừa giảm thiểu rủi ro. Nếu khung này được gắn với Chuẩn nghề nghiệp giảng viên (Thông tư 14/2023/TT-BGDĐT), Việt Nam có thể tiến tới một hệ thống đào tạo sư phạm số minh bạch và chuẩn mực, tiệm cận các chuẩn quốc tế.

Tái định nghĩa vai trò giảng viên trong hệ sinh thái AI

Những phân tích từ khung mô hình năng lực số cho thấy một thực tế rõ ràng: AI không thay thế giảng viên, mà buộc giảng viên phải tái định nghĩa vai trò của mình. Từ chỗ là người truyền đạt tri thức, họ trở thành nhà kiến tạo tri thức, nhà định hướng đạo đức và nhà đổi mới sư phạm trong một hệ sinh thái giáo dục thông minh.

Với Việt Nam, cơ hội nằm ở việc kết hợp giữa khung chính sách quốc gia và chương trình đào tạo giảng viên tiên tiến, nhằm biến AI thành động lực nâng cao chất lượng, thay vì là thách thức. Nếu nhận thức, kỹ năng và đạo đức được coi là ba trụ cột của năng lực số, thì chính sách đồng bộ và môi trường làm việc là nền móng để ba trụ cột đó phát huy giá trị.

Ở thời điểm này, một chiến lược AI cho giáo dục đại học Việt Nam không thể chỉ dừng ở khẩu hiệu hay dự án thử nghiệm. Nó phải là một chương trình quốc gia bền vững, gắn liền với cải cách sư phạm, khung đạo đức và hỗ trợ hệ thống. Khi đó, AI sẽ trở thành công cụ để nâng tầm giảng viên Việt Nam, đưa giáo dục nước nhà hội nhập sâu rộng và khẳng định vị thế trong kỷ nguyên số toàn cầu.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Abella, V. (2024). Teaching in the age of Artificial Intelligence: Practical approaches for teachers. University of Burgos.

Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., et al. (2024). A meta-systematic review of Artificial Intelligence in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(4), 4.

Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., & Järvelä, S. (2022). The promises and challenges of Artificial Intelligence for teachers: A systematic review of research. TechTrends, 66, 616–630.

European Commission. (2022). Ethical guidelines on the use of Artificial Intelligence (AI) and data in education and training for educators. Publications Office of the EU.

Fuertes Alpiste, M. (2024). Framing Generative AI applications as tools for cognition in education. Pixel-Bit. Journal of Media and Education, 71, 42–57.

Ruiz-Rojas, L., Acosta-Vargas, P., De-Moreta-Llovet, J., & González-Rodríguez, M. (2023). Empowering education with generative Artificial Intelligence tools. Sustainability, 15, 11524.

Sullivan, M., Kelly, A., & McLaughlan, P. (2023). ChatGPT in higher education: Considerations for academic integrity and student learning. Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 31–40.

Vélez-Rivera, R., Muñoz-Álvarez, D., Leal-Orellana, P., & Ruiz-Garrido, A. (2024). Use of Artificial Intelligence in higher education and its ethical implications. Hachetetepé.

Wang, X., Li, L., Tan, S., Yang, L., & Lei, J. (2023). Preparing for AI-enhanced education: Conceptualizing and empirically examining teachers’ AI readiness. Computers in Human Behavior, 146, 107798.