Trí tuệ nhân tạo và giáo dục: Hành trình chuyển đổi lấy người học làm trung tâm

Trong những thập kỷ gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo (AI) đã làm thay đổi căn bản nhiều lĩnh vực của đời sống, trong đó có giáo dục. AI không chỉ được ứng dụng để nâng cao hiệu quả quản lý mà còn tác động trực tiếp đến phương pháp giảng dạy và học tập, mở ra những triển vọng mới cho việc cá nhân hóa giáo dục và nâng cao trải nghiệm của người học. Các công cụ như hệ thống gia sư thông minh (ITS), nền tảng học tập thích ứng, bảng điều khiển phân tích học tập hay các công nghệ tương tác người – máy tính đã mở rộng khả năng của nhà trường và giáo viên trong việc hỗ trợ người học theo những cách chưa từng có. Tuy nhiên, AI trong giáo dục (AIEd) không đơn thuần chỉ là sự kết hợp công nghệ hiện đại với môi trường sư phạm. Bên cạnh những lợi ích to lớn, nó cũng đặt ra không ít thách thức về đạo đức, tính nhân văn, sự công bằng và hiệu quả thực tiễn. Do vậy, việc nghiên cứu sự phát triển của AIEd, từ các mô hình truyền thống đến hiện đại, là cần thiết để hiểu rõ hơn về xu thế phát triển, những vấn đề còn tồn tại và giải pháp cần thiết nhằm khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này.

Ba mô hình phát triển của AIEd

Quá trình phát triển của AI trong giáo dục có thể được khái quát qua ba mô hình chủ đạo.

Mô hình đầu tiên: học tập được AI hướng dẫn (AI - Guided Learning), xuất hiện từ giai đoạn đầu của AIEd và gắn liền với các hệ thống dựa trên thuyết hành vi. AI chủ yếu đóng vai trò cung cấp kiến thức có cấu trúc, đưa ra phản hồi trực tiếp và hỗ trợ người học ghi nhớ. Người học thường được đặt trong vị thế thụ động, tiếp nhận tri thức từ hệ thống. Cách tiếp cận này hiệu quả trong việc rèn luyện kỹ năng cơ bản nhưng lại hạn chế khả năng sáng tạo và tư duy phản biện (Du Boulay, 2019).

Mô hình thứ hai: học tập tương tác với AI (AI - Interactive Learning) đánh dấu sự thay đổi quan trọng khi AI được thiết kế để tạo ra các trải nghiệm học tập mang tính hợp tác. Dựa trên các lý thuyết kiến tạo xã hội, người học không còn là đối tượng tiếp nhận thụ động mà trở thành chủ thể đồng kiến tạo tri thức cùng hệ thống. Các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NPL) hay hệ thống học tập thích ứng (adaptive tutoring systems) cho phép AI đưa ra gợi ý linh hoạt, đồng thời khuyến khích học sinh đặt câu hỏi, phản biện và tham gia tích cực vào quá trình học tập.

Mô hình thứ ba: học tập cá nhân hóa được AI dẫn dắt (AI - Driven Personalized Learning) được coi là giai đoạn phát triển tiên tiến nhất. Người học giữ vai trò trung tâm, còn AI trở thành công cụ hỗ trợ để thiết kế lộ trình học tập cá nhân hóa. Thông qua các công nghệ như học máy (machine learning), phân tích dữ liệu thời gian thực, cảm biến sinh lý hay giao diện não – máy tính, AI có thể nắm bắt nhu cầu, cảm xúc và hành vi của người học, từ đó tạo ra những trải nghiệm học tập linh hoạt, đa chiều và mang tính trao quyền (Feigerlova et al., 2025).

Lợi ích và thách thức của AI trong giáo dục

Sự tiến hóa qua ba mô hình cho thấy AI mang lại nhiều lợi ích nổi bật. AI trong giáo dục mang lại nhiều lợi ích rõ rệt cho cả người học lẫn giáo viên. Trước hết, AI mở ra khả năng cá nhân hóa học tập bằng cách theo dõi phong cách, tốc độ và mức độ tiếp thu của từng học sinh, từ đó điều chỉnh nội dung phù hợp. Sự cá nhân hóa này đã được chứng minh là nâng cao hứng thú và thành tích học tập. Bên cạnh đó, AI hỗ trợ giáo viên thông qua việc tự động hóa các tác vụ hành chính và chấm điểm. Các hệ thống chấm điểm tự động không chỉ xử lý nhanh khối lượng bài tập lớn mà còn cung cấp phản hồi tức thì, giúp giáo viên có nhiều thời gian tập trung vào giảng dạy sáng tạo và hỗ trợ cá nhân. Một lợi ích quan trọng khác là tăng tính bao trùm trong giáo dục. Các công cụ chuyển đổi văn bản - giọng nói, phụ đề thời gian thực hay dịch thuật tự động giúp học sinh khuyết tật và học sinh không bản ngữ tiếp cận nội dung dễ dàng hơn. Đồng thời, AI còn tăng động lực học tập nhờ trò chơi hóa, thực tế ảo và các hệ thống dạy kèm thông minh (ITS), vốn có thể mô phỏng trải nghiệm kèm cặp cá nhân ngoài lớp học. Cuối cùng, AI hỗ trợ quản lý và ra quyết định trong giáo dục thông qua phân tích dữ liệu quy mô lớn, giúp giáo viên và nhà quản lý nhận diện khoảng trống kiến thức, từ đó điều chỉnh chiến lược giảng dạy hiệu quả hơn. Những lợi ích này cho thấy AI không chỉ nâng cao trải nghiệm học tập của học sinh mà còn góp phần tối ưu hóa vai trò của giáo viên và cải thiện hệ thống giáo dục toàn diện.

Bên cạnh những lợi ích to lớn, việc ứng dụng AI trong giáo dục cũng đi kèm không ít thách thức. Trước hết, quyền riêng tư và an ninh dữ liệu là mối quan tâm hàng đầu. AI thường phải thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu học tập cũng như thông tin cá nhân, do đó nguy cơ rò rỉ hoặc lạm dụng là rất lớn nếu thiếu khung pháp lý và cơ chế bảo mật phù hợp. Một thách thức khác là nguy cơ suy giảm yếu tố nhân văn trong giáo dục. Khi học sinh và giáo viên ngày càng phụ thuộc vào hệ thống, tương tác trực tiếp giữa con người với nhau có thể bị hạn chế. AI vốn thiếu khả năng thấu cảm và không thể đáp ứng nhu cầu cảm xúc của người học. Novianti (2025) nhấn mạnh rằng việc quá nhấn mạnh giảng dạy dựa trên AI có thể cản trở quá trình hình thành các kỹ năng mềm như giao tiếp, hợp tác và trí tuệ cảm xúc. Ngoài ra, chi phí đầu tư cơ sở hạ tầng vẫn là rào cản lớn, đặc biệt ở những cơ sở giáo dục vùng khó khăn. Không phải trường học nào cũng có đủ nguồn lực để triển khai công nghệ hiện đại. Song song với đó, năng lực số của giáo viên chưa đồng đều. Nhiều giáo viên thiếu kiến thức và kỹ năng cần thiết để ứng dụng hiệu quả công cụ AI, khiến tiềm năng công nghệ chưa được khai thác đúng mức. Những thách thức này cho thấy việc triển khai AI trong giáo dục chỉ có thể thành công khi đi kèm với chính sách bảo mật dữ liệu chặt chẽ, đầu tư hạ tầng đồng bộ và nâng cao năng lực cho đội ngũ giáo viên.

Giải pháp và khuyến nghị quốc tế

Để khai thác tối đa tiềm năng của AI và giảm thiểu rủi ro, các chuyên gia khuyến nghị xây dựng khung đạo đức toàn diện nhằm đảm bảo minh bạch, công bằng và tôn trọng quyền người học. Bên cạnh đó, áp dụng các hệ thống AI minh bạch trong quy trình ra quyết định, cho phép giáo viên và học sinh hiểu và tin tưởng vào các kết quả do AI đưa ra. AI có khả năng giải thích sẽ nâng cao độ tin cậy của các công cụ AI và hỗ trợ việc ra quyết định có cơ sở trong giáo dục.

Một giải pháp quan trọng khác là đào tạo giáo viên để họ có thể khai thác hiệu quả công cụ AI, đồng thời xử lý những vấn đề đạo đức và sư phạm có thể nảy sinh. Song song với đó, cần nỗ lực thu hẹp khoảng cách số, bảo đảm học sinh ở cả vùng nông thôn và thành thị đều có cơ hội tiếp cận công nghệ. Một định hướng khác là phát triển AI lấy con người làm trung tâm (Human - Centered AI), tức là thiết kế hệ thống để hỗ trợ, chứ không thay thế, vai trò của giáo viên và người học. Cách tiếp cận này không chỉ duy trì yếu tố nhân văn trong giáo dục mà còn thúc đẩy sự phát triển năng lực tư duy và sáng tạo. Kinh nghiệm từ nhiều quốc gia cũng cho thấy tầm quan trọng của việc bản địa hóa AI để công nghệ phù hợp hơn với ngôn ngữ, văn hóa và điều kiện hạ tầng của từng quốc gia.

Tại Việt Nam, chuyển đổi số trong giáo dục đã trở thành một trong những ưu tiên chiến lược, và trí tuệ nhân tạo bắt đầu được đưa vào thử nghiệm ở nhiều cấp học. AI đã được ứng dụng trong các hệ thống học tập trực tuyến, bao gồm chấm điểm tự động, trợ lý ảo, chatbot và các công cụ phân tích dữ liệu học tập. Một số nền tảng như Viettel Study và K12Online đã tích hợp chức năng gợi ý bài tập và theo dõi tiến độ học tập của học sinh, trong khi các nghiên cứu về giảng dạy ngoại ngữ cũng cho thấy AI ngày càng được sử dụng để hỗ trợ kiểm tra và đánh giá năng lực người học.

Tuy nhiên, việc triển khai AI trong giáo dục tại Việt Nam còn nhiều hạn chế. Hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ, đặc biệt ở vùng nông thôn và miền núi, dẫn đến khoảng cách lớn trong khả năng tiếp cận giữa các nhóm học sinh. Bên cạnh đó, năng lực số của giáo viên còn chưa đồng đều, nhiều thầy cô chưa được trang bị đầy đủ kiến thức và kỹ năng để khai thác hiệu quả AI trong dạy học. Điều này đặt ra nguy cơ gia tăng bất bình đẳng số nếu chỉ những trường ở đô thị lớn có điều kiện ứng dụng công nghệ tiên tiến.

Để khắc phục, các chuyên gia khuyến nghị xây dựng chính sách rõ ràng về dữ liệu và đạo đức, đồng thời phát triển chương trình đào tạo giáo viên về AI với quy mô lớn. Bên cạnh đó, cần đầu tư hạ tầng công nghệ cho các địa phương khó khăn và bản địa hóa các ứng dụng AI sao cho phù hợp với ngôn ngữ, văn hóa và điều kiện của học sinh Việt Nam. Diễn đàn quốc gia về AI trong giáo dục do Bộ Giáo dục và Đào tạo phối hợp cùng UNICEF và NIC tổ chức năm 2025 cũng đã nhấn mạnh mục tiêu xây dựng khung năng lực số và AI cho giáo viên, cán bộ quản lý giáo dục, coi đây là bước đi then chốt để AI trở thành công cụ hỗ trợ đổi mới dạy và học tại Việt Nam.

Nhìn chung, sự phát triển của AI trong giáo dục - từ giai đoạn hướng dẫn, đến giai đoạn tương tác và cá nhân hóa - phản ánh quá trình chuyển đổi từ mô hình truyền thụ tri thức sang mô hình lấy người học làm trung tâm. AI mở ra cơ hội lớn cho cá nhân hóa học tập, nâng cao tính bao trùm và hiệu quả, nhưng cũng đặt ra thách thức về quyền riêng tư, chi phí hạ tầng và nguy cơ suy giảm yếu tố nhân văn. Đối với Việt Nam, AI vừa là cơ hội, vừa là thách thức. Nếu biết kết hợp công nghệ với nguyên tắc sư phạm, đầu tư hạ tầng và nâng cao năng lực giáo viên, AI hoàn toàn có thể trở thành nền tảng cho một hệ sinh thái giáo dục mới, nơi người học được trao quyền phát triển năng lực tự học, tư duy phản biện và học tập suốt đời.

Bảo Ngân, Vân An

Tài liệu tham khảo

Du Boulay, B. (2019). AI as an existential threat to education. British Journal of Educational Technology, 50(3), 887–897.

Feigerlova, E., Hani, H., & Hothersall-Davies, E. (2025). A systematic review of the impact of artificial intelligence on educational outcomes in health professions education. BMC Medical Education, 25(1), 129. https://doi.org/10.1186/s12909-025-06719-5

Kyambade, M., Namatovu, A., & Male Ssentumbwe, A. (2025). Exploring the evolution of artificial intelligence in education: from AI-guided learning to learner-personalized paradigms. Cogent Education, 12(1). https://doi.org/10.1080/2331186X.2025.2505297

Novianti, I. (2025). An exploratory study on the challenges of AI technology in education and its practical recommendations. International Journal of Social Science Research and Review, 8(3), 26–37. https://doi.org/10.47814/ijssrr.v8i3.2481