AI trong giáo dục: Từ triển vọng toàn cầu đến định hướng trách nhiệm tại Việt Nam

Từ lớp học tương lai đến trải nghiệm nhập vai: AI và robot trong hành động

AI trong giáo dục đã bước qua giai đoạn thử nghiệm để tiến vào đời sống học đường với tốc độ nhanh chóng. Các hệ thống dạy kèm thông minh có khả năng nhận diện năng lực cá nhân, đưa ra lộ trình học tập thích ứng, từ đó hỗ trợ dạy học phân hóa ở quy mô lớn. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép học sinh tương tác với nội dung một cách linh hoạt, còn phân tích học tập (learning analytics) cung cấp cho giáo viên dữ liệu giàu ý nghĩa để theo dõi tiến bộ và điều chỉnh chiến lược dạy học (Siemens, 2013).

Bên cạnh đó, robot giáo dục – từ mô hình Turtle của Seymour Papert đến các nền tảng hiện đại – mở ra không gian học tập trải nghiệm, nơi người học được rèn luyện tư duy logic, năng lực giải quyết vấn đề và sáng tạo thông qua tương tác vật lý. Sự giao thoa giữa AI và robot cho thấy giáo dục trong thế kỷ XXI không còn chỉ là hoạt động truyền đạt tri thức, mà là hành trình kiến tạo trải nghiệm nhập vai, nơi tác nhân số và tác nhân vật lý cùng hiện diện để mở rộng biên độ học tập.

Diễn đàn học thuật cho những đối thoại mới

Trong bối cảnh đó, AI in Education ra đời với tầm nhìn trở thành diễn đàn học thuật liên ngành, kết nối giáo viên, nhà nghiên cứu, kỹ sư và nhà hoạch định chính sách. Tạp chí không giới hạn trong việc xuất bản những thành công, mà coi trọng cả những kết quả thất bại hoặc “trắng” – những dữ liệu khoa học quan trọng để điều chỉnh chính sách và phương pháp (Chatzichristofis, 2025).

Điểm độc đáo của diễn đàn này nằm ở việc khuyến khích đóng góp từ nhiều hướng tiếp cận: từ thực chứng lớp học, thiết kế dựa trên nghiên cứu, đến các phân tích về chính sách và quản trị. Các chủ đề như phát triển năng lực nghề nghiệp của giáo viên, nâng cao hiểu biết về AI (AI literacy), hay thiết kế giao diện giải thích minh bạch đều được đặt trong bối cảnh phục vụ ra quyết định lớp học. Đây là nỗ lực nhằm đặt công nghệ vào trung tâm đối thoại khoa học – nơi lạc quan và hoài nghi cùng tồn tại để thúc đẩy sự phát triển có trách nhiệm.

Mặt trái công nghệ: Khi đổi mới chạm tới giới hạn đạo đức

Không ít học giả cảnh báo rằng sự phát triển quá nhanh của AI có thể tái sản sinh những hình thức bất công xã hội. Noble (2018) chỉ ra cách các công cụ tìm kiếm củng cố định kiến giới và chủng tộc; Otterbacher và cộng sự (2017) chứng minh rằng các thuật toán thường xuyên “trừng phạt” những nội dung phá vỡ khuôn mẫu văn hóa; trong khi Luccioni et al. (2023) nêu bật chi phí môi trường khổng lồ từ việc vận hành các mô hình AI quy mô lớn.

Trong giáo dục, Reich (2020) cảnh báo rằng nếu các nền tảng học tập chạy theo tối ưu hóa và chuẩn hóa, chúng có thể làm nghèo đi sự đa dạng tri thức, hạn chế khả năng tham gia dân chủ, và đánh đổi sự hình thành bản sắc cá nhân của người học. Nguy cơ lớn nhất là sự đánh mất tính nhân văn – nơi giáo dục vốn dĩ phải là quá trình đối thoại, chăm sóc và đồng kiến tạo giá trị, chứ không chỉ là sự “giao hàng” tri thức tối ưu hóa bằng thuật toán.

Khung trách nhiệm: Khi phương pháp, quản trị và sư phạm gặp nhau

Để đảm bảo sự bền vững và chính danh của AI trong giáo dục, cần một khung trách nhiệm ba tầng. Thứ nhất là phương pháp luận, nơi việc đánh giá không chỉ dựa vào độ chính xác mô hình mà còn phải mở rộng sang các thiết kế thực nghiệm, nghiên cứu dọc và tiếp cận định tính nhằm phản ánh đúng động lực lớp học (Shadish et al., 2002). Minh bạch dữ liệu, công khai mã nguồn và thừa nhận giới hạn là nguyên tắc bắt buộc.

Thứ hai là quản trị. AI trong trường học cần khung chính sách nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu, công bằng truy cập và trách nhiệm giải trình. Ở cấp quốc tế, việc đo lường và giảm thiểu “dấu chân carbon” của AI cũng là một yêu cầu gắn liền với mục tiêu phát triển bền vững (De Vries, 2023).

Thứ ba là giá trị sư phạm. Chatzichristofis (2025) đã đề xuất lớp xác thực đạo đức – sư phạm (Ethical Pedagogical Validation Layer), nhằm đảm bảo rằng mọi đầu ra của AI đều phải được giáo viên kiểm chứng về sự phù hợp phát triển, tính trung thực ngữ nghĩa và nhạy cảm văn hóa trước khi đến với học sinh. Cách tiếp cận này khẳng định vai trò trung tâm của giáo viên như “người gác cổng” của lớp học số, giữ cho công nghệ không vượt khỏi quỹ đạo giáo dục nhân văn.

Định vị Việt Nam trong dòng chảy toàn cầu: Cơ hội và trách nhiệm

Đối với Việt Nam, chuyển đổi số trong giáo dục đã và đang được đẩy mạnh như một trụ cột chiến lược. Nghị quyết 57-NQ/TW (2024) xác định khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo là động lực then chốt phát triển đất nước. Song song, Quyết định 1002/QĐ-TTg (2025) đặt mục tiêu đào tạo nhân lực công nghệ cao, nhấn mạnh vai trò của giáo dục thông minh và ứng dụng AI. Điều này cho thấy Việt Nam đã nhận diện rõ AI không chỉ là công cụ mà còn là đòn bẩy phát triển.

Tuy nhiên, việc đưa AI vào giáo dục Việt Nam cần những bước đi thận trọng và khoa học. So với các quốc gia tiên phong như Hàn Quốc hay Singapore – nơi giáo viên được đào tạo chuyên sâu về AI literacy và hệ thống quản trị dữ liệu giáo dục đã được chuẩn hóa – Việt Nam cần tập trung vào ba ưu tiên chiến lược.

Một là xây dựng khung pháp lý toàn diện về dữ liệu học tập, trong đó quy định rõ trách nhiệm của trường học, doanh nghiệp công nghệ và cơ quan quản lý, nhằm tránh lạm dụng và thương mại hóa dữ liệu học sinh. Hai là đầu tư mạnh mẽ cho đào tạo giáo viên, không chỉ về kỹ năng sử dụng công cụ, mà còn về khả năng phân tích, đánh giá và gắn công nghệ với mục tiêu sư phạm. Ba là khuyến khích mô hình hợp tác công – tư trong phát triển nền tảng AI giáo dục, song cần cơ chế kiểm định độc lập để bảo đảm minh bạch và công bằng trong triển khai.

Đặc biệt, Việt Nam có thể thử nghiệm ứng dụng AI trong các mô hình học tập cá nhân hóa tại bậc phổ thông, gắn với chương trình giáo dục STEM và các dự án robot học đường. Điều này vừa phù hợp với định hướng đổi mới phương pháp dạy học, vừa góp phần hình thành năng lực số và tư duy phản biện cho thế hệ trẻ trong môi trường an toàn, nhân văn.

Đặt công nghệ trong quỹ đạo nhân văn của giáo dục

AI trong giáo dục đang mở ra một chân trời đổi mới đầy tiềm năng, nơi lớp học được tái định hình bởi những hệ thống thông minh, dữ liệu học tập được khai thác để hỗ trợ cá nhân hóa, và robot trở thành người bạn đồng hành trong hành trình khám phá tri thức. Tuy nhiên, nếu chỉ dừng ở khía cạnh kỹ thuật và hiệu quả, công nghệ có thể trượt khỏi sứ mệnh cốt lõi của giáo dục: nuôi dưỡng con người toàn diện. Bài học mà AI in Education (Chatzichristofis, 2026) nhấn mạnh là đổi mới phải đi cùng khung sư phạm, quản trị trách nhiệm và tính nhân văn, để công nghệ không thay thế mà nâng đỡ những giá trị cốt lõi của dạy – học.

Đối với Việt Nam, đây không chỉ là cơ hội bắt kịp xu thế toàn cầu mà còn là phép thử về năng lực hoạch định chính sách và quản trị đổi mới. AI có thể trở thành động lực quan trọng trong chiến lược phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, nhưng chỉ khi được triển khai trong một hệ sinh thái giáo dục vừa minh bạch, vừa gắn kết với văn hóa – xã hội. Khi học sinh đối diện với đầu ra của AI, giá trị không nằm ở việc máy móc cung cấp điều gì, mà ở cách giáo viên định hình, diễn giải và truyền tải nó trong một không gian học tập nhân văn. Đây chính là điểm cân bằng tối hậu: để công nghệ trở thành công cụ phục vụ con người, chứ không phải để con người bị định hình bởi công nghệ.

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. https://doi.org/10.1002/tea.21961

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. https://doi.org/10.3390/ai6070150

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

De Vries, A. (2023). The growing energy footprint of artificial intelligence. Joule, 7(10), 2191–2194. https://doi.org/10.1016/j.joule.2023.09.004

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. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3042555

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. New York: NYU Press.

Otterbacher, J., Bates, J., & Clough, P. (2017, May 6–11). Competent men and warm women: Gender stereotypes and backlash in image search results. In Proceedings of the 2017 ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 6620–6631). Denver, CO: ACM. https://doi.org/10.1145/3025453.3025727

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

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

Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400. https://doi.org/10.1177/0002764213498851

Tondeur, J., van Braak, J., Sang, G., Voogt, J., Fisser, P., & Ottenbreit-Leftwich, A. (2012). Preparing pre-service teachers to integrate technology in education: A synthesis of qualitative evidence. Computers & Education, 59(1), 134–144. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.10.009