Trí tuệ nhân tạo và giáo viên tiểu học: Hành trình kiến tạo năng lực STEM trong kỷ nguyên số

Từ STEM truyền thống đến STEM tích hợp AI: Bước chuyển của giáo dục thế kỷ XXI

STEM vốn được khẳng định là tiếp cận giáo dục liên ngành quan trọng nhằm phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề, sáng tạo và hợp tác (Fajrina et al., 2020). Khi gắn với mục tiêu phát triển bền vững (SDGs), STEM không chỉ đào tạo thế hệ trẻ thành công dân tri thức mà còn nuôi dưỡng năng lực đóng góp cho kinh tế xanh và xã hội sáng tạo (Akçay, 2024).

Tuy nhiên, bước sang thập kỷ 2020, sự xuất hiện của các công nghệ như dữ liệu lớn, Internet vạn vật và đặc biệt là trí tuệ nhân tạo đã làm thay đổi cấu trúc tri thức và yêu cầu kỹ năng mới (Islam, 2025). AI không chỉ là công cụ tính toán mà còn trở thành “trợ thủ” trong phân tích dữ liệu, thiết kế nội dung học tập và cá nhân hóa lộ trình giáo dục (Luckin et al., 2016). Chính vì vậy, STEM trong kỷ nguyên mới không thể tách rời AI, mà cần được thiết kế lại để hình thành khung năng lực số cho học sinh – và trước hết là cho giáo viên.

Thực trạng năng lực giáo viên tiểu học: Nền tảng vững nhưng còn nhiều khoảng trống

Nghiên cứu của Bas và Kiraz (2025) cho thấy giáo viên tiểu học nhìn chung tự tin với kiến thức toán và khoa học, đặc biệt ở năng lực tính toán, thao tác số học, quan sát và thực nghiệm. Tuy nhiên, khi được hỏi về các kỹ năng thế kỷ XXI, số đông giáo viên chưa đặt trọng tâm vào tư duy phản biện, phản tư và sáng tạo. Đây là khoảng trống đáng lo ngại bởi chính những kỹ năng này mới giúp học sinh thích ứng với một thế giới đầy biến động.

Ở lĩnh vực công nghệ và kỹ thuật, hạn chế càng rõ rệt. Giáo viên chủ yếu sử dụng bảng thông minh hoặc máy tính bảng để số hóa hoạt động, nhưng hiếm khi tổ chức cho học sinh phân tích dữ liệu, lập trình hay sáng tạo sản phẩm số (Değirmenci, 2023). Kỹ năng thiết kế kỹ thuật – thành tố quan trọng của STEM – cũng ít được biết đến hoặc vận dụng (Christian et al., 2020).

Đặc biệt, AI hầu như chưa được tích hợp vào lớp học. Giáo viên thường chỉ sử dụng AI trong giai đoạn chuẩn bị bài giảng hoặc thiết kế câu hỏi, chứ không trực tiếp đưa AI vào tương tác dạy – học. Nhiều người bày tỏ lo ngại rằng nếu để AI “làm thay” học sinh, điều này sẽ triệt tiêu sự chủ động của người học – một quan ngại cũng xuất hiện trong các nghiên cứu quốc tế khác (Keskin & Selvi, 2022).

AI trong lớp học: Tiềm năng chưa được khai phá

Các nghiên cứu quốc tế cho thấy AI có thể trở thành động lực mới cho STEM. Tại Malaysia, Amdan và cộng sự (2023) chứng minh rằng công cụ AI có thể cá nhân hóa bài học, tăng hứng thú và động lực học tập. Ở Thái Lan, Sakulkueakulsuk và cộng sự (2022) cho thấy gamification trong học máy giúp cải thiện thành tích và nâng cao trải nghiệm STEM.

Tuy nhiên, khảo sát của Bas và Kiraz (2025) cho thấy giáo viên tiểu học vẫn còn dè dặt trong việc tích hợp AI, chủ yếu do hạn chế về năng lực số và lo ngại rủi ro đạo đức. Điều này cho thấy tiềm năng của AI trong giáo dục vẫn chưa được khai thác hết, và khoảng cách giữa chính sách – thực tiễn – kỳ vọng còn khá xa.

Những nhóm nhu cầu bồi dưỡng cấp thiết

Từ đối chiếu giữa thực tế và khung lý thuyết quốc tế, có thể khái quát bốn nhóm nhu cầu bồi dưỡng then chốt:

Phát triển kỹ năng thế kỷ XXI: Giáo viên cần được trang bị để lồng ghép tư duy phản biện, sáng tạo, hợp tác và giải quyết vấn đề vào lớp học (Trilling & Fadel, 2009).

Tư duy tích hợp liên ngành: STEM ở bậc tiểu học thường bị “thu hẹp” vào toán và khoa học. Giáo viên cần được bồi dưỡng để kết nối đầy đủ với kỹ thuật và công nghệ, từ đó nuôi dưỡng khả năng tư duy hệ thống.

Năng lực công nghệ số: Ngoài kỹ năng vận hành thiết bị, giáo viên cần biết phân tích dữ liệu, lập trình cơ bản, thiết kế nội dung số và tổ chức dạy học dự án với công nghệ (Voogt & Roblin, 2012).

Làm chủ AI trong sư phạm: Không chỉ biết sử dụng, giáo viên phải biết cách dạy học với AI – biến AI thành “người hỗ trợ” thay vì “người thay thế” học sinh (Luckin et al., 2016).

Kinh nghiệm quốc tế: Chính sách giáo viên trong kỷ nguyên AI

OECD (2023) khuyến nghị rằng giáo viên cần được đặt vào trung tâm của chiến lược chuyển đổi số, với khung năng lực số chuẩn hóa và chương trình bồi dưỡng thường xuyên. Ở châu Âu, khung DigCompEdu đã trở thành chuẩn tham chiếu quan trọng, quy định chi tiết năng lực số cho giáo viên. Nhiều quốc gia đã triển khai mô hình đào tạo dựa trên dự án (PBL), khuyến khích giáo viên thiết kế – thực hành bài giảng STEM tích hợp AI như một phần của quá trình bồi dưỡng nghề nghiệp.

Những kinh nghiệm này cho thấy: không chỉ có chính sách chung về công nghệ, mà phải có chính sách “giáo viên trong kỷ nguyên số”, kết hợp đào tạo – bồi dưỡng – đánh giá năng lực sư phạm gắn với AI.

Khuyến nghị cho Việt Nam: Từ chiến lược đến hành động

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, cùng Quyết định 1002/QĐ-TTg (2025) về đào tạo nhân lực công nghệ cao, việc phát triển năng lực STEM tích hợp AI cho giáo viên tiểu học không chỉ là một nhu cầu nghề nghiệp, mà là trụ cột chiến lược cho tương lai giáo dục.

Trước hết, cần xây dựng khung năng lực số dành riêng cho giáo viên phổ thông, tham chiếu từ DigCompEdu nhưng tích hợp thêm các yêu cầu đặc thù về dạy học bằng tiếng Việt, văn hóa số và giáo dục giá trị. Đây sẽ là căn cứ để thiết kế chương trình đào tạo ban đầu, bồi dưỡng thường xuyên và đánh giá năng lực giáo viên.

Thứ hai, nên phát triển mô hình bồi dưỡng dựa trên dự án (PBL-based teacher training), trong đó giáo viên trực tiếp thiết kế – triển khai – đánh giá các bài học STEM có ứng dụng AI. Quá trình này vừa giúp nâng cao năng lực, vừa tạo ra kho tư liệu học tập thực tiễn có thể nhân rộng.

Thứ ba, cần liên kết chính sách giáo dục với chính sách khoa học – công nghệ. Các trường sư phạm, viện nghiên cứu, trường phổ thông và doanh nghiệp công nghệ cần hợp tác để xây dựng hệ sinh thái bồi dưỡng giáo viên. Khi giáo viên được tiếp cận trực tiếp công nghệ mới, việc ứng dụng vào lớp học sẽ tự nhiên và hiệu quả hơn.

Cuối cùng, nên ưu tiên nghiên cứu sư phạm ứng dụng về AI trong giáo dục tiểu học thông qua các chương trình quỹ nhà nước. Điều này vừa tạo cơ sở dữ liệu thực chứng, vừa đảm bảo rằng chính sách được điều chỉnh dựa trên bằng chứng khoa học, chứ không chỉ dựa trên xu hướng công nghệ.

Từ năng lực cá nhân đến chiến lược quốc gia

Bức tranh tổng thể cho thấy, giáo viên tiểu học trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng đã có nền tảng nhất định ở những lĩnh vực truyền thống của STEM, song lại thiếu hụt năng lực công nghệ, kỹ thuật và ứng dụng AI – những thành tố đang định hình giáo dục trong thế kỷ XXI. Khoảng trống này không chỉ là vấn đề chuyên môn của từng giáo viên, mà còn phản ánh yêu cầu mang tính hệ thống: xây dựng chiến lược bồi dưỡng giáo viên như một phần trong chiến lược chuyển đổi số quốc gia.

Điểm mấu chốt nằm ở việc coi giáo viên không chỉ là người truyền thụ kiến thức, mà là tác nhân đổi mới, dẫn dắt học sinh bước vào thế giới số với tâm thế chủ động và sáng tạo. Nếu đầu tư đúng mức vào năng lực STEM tích hợp AI cho giáo viên, Việt Nam không chỉ nâng cao chất lượng giáo dục tiểu học, mà còn tạo dựng nền tảng nhân lực trí tuệ và sáng tạo, phục vụ mục tiêu phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Akçay, B. (2024). Sustainable Development Through STEM Education. International Society for Technology, Education, and Science.

Amdan, M., Janius, R., & Kasdiah, S. (2023). Effectiveness of artificial intelligence tools in STEM education. International Journal of Learning, Teaching and Educational Research, 22(5), 1–15.

Bas, C., & Kiraz, A. (2025). Primary school teachers’ needs for AI-supported STEM education. Sustainability, 17(7044). https://doi.org/10.3390/su17157044

Christian, K., Kelly, M., & Bugallo, M. (2020). Training teachers for integrated STEM: Engineering design as a core skill. Journal of STEM Education, 21(2), 45–53.

Değirmenci, A. (2023). Teachers’ challenges in integrating technology into STEM classrooms in Türkiye. Education and Information Technologies, 28(4), 5013–5031.

Fajrina, S., Lufri, L., & Ahda, Y. (2020). STEM as a learning approach to improve 21st century skills: A review. International Journal of Online and Biomedical Engineering, 16(6), 95–104.

Islam, H. (2025). Nexus of economic, social, and environmental factors on SDGs: The moderating role of technological advancement. Innovation in Green Development, 4(2), 100183.

Keskin, T., & Selvi, K. (2022). Ethical challenges of AI in education. Journal of Educational Technology, 39(3), 211–226.

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

OECD. (2023). AI and the Future of Skills: Capabilities and Assessments. OECD Publishing.

Sakulkueakulsuk, S., et al. (2022). Gamified machine learning for STEM education in Thailand. Education and Information Technologies, 27(5), 6789–6805.

Trilling, B., & Fadel, C. (2009). 21st Century Skills: Learning for Life in Our Times. Jossey-Bass.

Voogt, J., & Roblin, N. P. (2012). A comparative analysis of international frameworks for 21st century competences. Journal of Curriculum Studies, 44(3), 299–321.