Chuẩn hoá đội ngũ giáo viên trong kỷ nguyên AI: Kinh nghiệm từ mô hình đào tạo bối cảnh hoá

Bối cảnh toàn cầu: Khoảng cách số và yêu cầu chuẩn hoá đội ngũ

Chuyển đổi số đang làm thay đổi căn bản vai trò và năng lực cần có của giáo viên. Ở nhiều vùng nông thôn, khoảng cách số thể hiện không chỉ ở hạ tầng mà còn ở khả năng khai thác công nghệ để đổi mới phương pháp và phát triển năng lực người học (Collin & Brotcorne, 2019; Montoya et al., 2022).

Đặc biệt, sự phát triển nhanh của các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) thế hệ mới đang mở ra cơ hội nâng cao chất lượng giảng dạy, nhưng đồng thời cũng đặt ra yêu cầu chuẩn hoá đội ngũ theo hướng thành thạo công nghệ – vững năng lực sư phạm – sáng tạo trong đổi mới. Đây chính là định hướng then chốt trong các chiến lược giáo dục quốc gia, trong đó có Việt Nam.

Mô hình đào tạo bối cảnh hoá: Tích hợp AI, khởi nghiệp và phương pháp sư phạm đổi mới

Một chương trình đào tạo 40 giờ đã được triển khai tại một khu vực nông thôn Nam Mỹ, với cấu trúc ba mô-đun: (1) năng lực khởi nghiệp theo khung EntreComp; (2) phương pháp dạy học tích cực (Lean Startup, Design Thinking); và (3) ứng dụng thực hành AI (ChatGPT, DALL·E). Thiết kế bối cảnh hóa này cho phép giáo viên trải nghiệm trực tiếp các hoạt động xây dựng dự án, tạo mẫu bằng công cụ AI và phản biện kịch bản dạy học, từ đó phát triển đồng thời năng lực chuyên môn và tư duy sáng tạo.

Phương pháp đánh giá sử dụng thiết kế hỗn hợp giải thích tuần tự, kết hợp khảo sát định lượng và phân tích định tính, giúp đo lường hiệu quả đồng thời giải thích sâu cách giáo viên tiếp nhận nội dung (Campbell & Stanley, 1963; Wipulanusat et al., 2020). Đây là cách tiếp cận phù hợp với bối cảnh vùng khó khăn, nơi thử nghiệm ngẫu nhiên khó thực hiện.

Chuyển biến thực chất về năng lực sư phạm và công nghệ

Sau tập huấn, giáo viên thể hiện sự cải thiện rõ rệt ở bốn nhóm năng lực: kiến thức khởi nghiệp, năng lực khởi nghiệp, phương pháp sư phạm đổi mới và ứng dụng AI. Đặc biệt, năng lực ứng dụng AI tăng mạnh dù phần lớn giáo viên chưa có kinh nghiệm trước đó, chứng tỏ tác động tích cực của việc lồng ghép trực tiếp công cụ vào quá trình học tập.

Giáo viên đã dịch chuyển từ mức “tăng cường” sang “biến đổi” và “tái định nghĩa” trong khung SAMR (Cáceres-Nakiche et al., 2024), đồng thời phát triển năng lực theo khung TPACK (Mishra & Koehler, 2006; Petko et al., 2025), thể hiện khả năng kết hợp công nghệ, sư phạm và nội dung một cách sáng tạo. Phân tích cụm cho thấy các nhóm giáo viên có quỹ đạo tiếp thu khác nhau, mở ra hướng thiết kế chương trình bồi dưỡng phân hoá theo năng lực.

Vượt qua rào cản: Từ hạn chế hạ tầng đến sáng tạo sư phạm

Các rào cản về kết nối Internet, thiết bị và hỗ trợ thể chế vẫn là những trở ngại lớn, song giáo viên đã cho thấy khả năng thích ứng khi áp dụng các phương pháp trải nghiệm như Canvas dự án, bản đồ đồng cảm, khung EntreComp, và AI để tạo nên các hoạt động học tập linh hoạt, phù hợp với điều kiện thực tế. Họ không chỉ hào hứng với công nghệ mà còn thể hiện ý thức đạo đức và tư duy phản biện – nền tảng của năng lực số phản biện trong giáo dục (Franco D’Souza et al., 2024).

Khuyến nghị chính sách cho Việt Nam: Nâng cao chất lượng và chuẩn hoá đội ngũ giáo viên

Kinh nghiệm quốc tế nêu trên có nhiều điểm tương đồng với bối cảnh Việt Nam, nơi hệ thống giáo dục đang triển khai mạnh mẽ các chiến lược đổi mới và chuyển đổi số. Đặc biệt, Nghị quyết số 71-NQ/TW (22/8/2025) xác định phát triển giáo dục là một trong ba đột phá chiến lược, với trọng tâm là nâng cao chất lượng, chuẩn hoá và hiện đại hoá đội ngũ nhà giáo; Nghị quyết 57-NQ/TW (2024) về khoa học – công nghệ và đổi mới sáng tạo nhấn mạnh vai trò chủ thể của đội ngũ giáo viên trong quá trình này.

Thứ nhất, cần phát triển các mô hình đào tạo bối cảnh hoá ngắn hạn cho giáo viên vùng khó khăn, thay cho các chương trình “đại trà”. Đây là bước đi thiết thực để chuẩn hoá năng lực nghề nghiệp trong điều kiện không đồng đều về hạ tầng và nguồn lực.

Thứ hai, nên tích hợp năng lực số (đặc biệt là AI) với năng lực sư phạm và năng lực đổi mới trong khung chuẩn nghề nghiệp giáo viên, thay vì coi đó là hai lĩnh vực tách rời. Điều này phù hợp với xu hướng quốc tế khi các khung như TPACK hay SAMR đang được sử dụng rộng rãi để tái định nghĩa chuẩn nghề nghiệp trong kỷ nguyên số.

Thứ ba, cần xây dựng chính sách hỗ trợ hạ tầng số cơ bản cho giáo viên vùng khó khăn, đi đôi với các chính sách khuyến khích mô hình cộng đồng học tập chuyên môn, mạng lưới giáo viên nòng cốt và hình thức bồi dưỡng theo chu kỳ (PDCA), nhằm bảo đảm quá trình nâng chuẩn không chỉ là tập huấn ngắn hạn mà là quá trình phát triển nghề nghiệp liên tục.

Thứ tư, cần áp dụng các phương pháp đánh giá tác động định lượng kết hợp định tính để theo dõi và điều chỉnh chính sách bồi dưỡng. Đây là cách làm đã chứng minh hiệu quả trong mô hình quốc tế, cho phép không chỉ đo lường được kết quả mà còn hiểu sâu cơ chế tác động và cách giáo viên chuyển hóa kiến thức vào thực tiễn giảng dạy.

Những khuyến nghị này phù hợp với định hướng của Chương trình Chuyển đổi số quốc gia và Chương trinh giáo dục phổ thông 2018, góp phần hình thành đội ngũ giáo viên “vừa chuẩn hoá, vừa dẫn dắt đổi mới” – lực lượng then chốt trong xây dựng nền giáo dục mở, sáng tạo và hội nhập.

Đặt giáo viên ở trung tâm của chuẩn hoá và đổi mới

Chuẩn hoá đội ngũ giáo viên trong kỷ nguyên AI không thể dừng ở việc ban hành khung năng lực hay áp dụng công nghệ một cách cơ học. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy, chính những mô hình đào tạo bối cảnh hoá, linh hoạt, tích hợp công nghệ – sư phạm – đổi mới mới là chìa khóa để phát huy tiềm năng của đội ngũ.

Đối với Việt Nam, đây không chỉ là bước đi kỹ thuật nhằm nâng cao trình độ mà là chiến lược phát triển nguồn nhân lực giáo dục dài hạn. Khi giáo viên được trao năng lực và vị thế để trở thành tác nhân của đổi mới, quá trình chuẩn hoá sẽ không còn là áp lực từ trên xuống, mà trở thành động lực tự thân để nâng cao chất lượng giáo dục một cách bền vững.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Alkan, A. (2024). Artificial intelligence: Its role and potential in education. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 13, 483–497.

Cáceres-Nakiche, K., Carcausto-Calla, W., & Yabar Arrieta, S. R. (2024). The SAMR Model in Education Classrooms: Effects on Teaching Practice. Journal of Higher Education Theory and Practice, 24, 160–172.

Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (1963). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Research. Boston: Houghton Mifflin.

Collin, S., & Brotcorne, P. (2019). Capturing digital (in)equity in teaching and learning: A sociocritical approach. International Journal of Information and Learning Technology, 36(3), 169–180.

Franco D’Souza, R., Mathew, M., Mishra, V., & Surapaneni, K. M. (2024). Twelve tips for addressing ethical concerns in the implementation of artificial intelligence in education. Medical Education Online, 29(1), 2330250.

Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054.

Montoya, G., Valencia, L., Vargas, L., García, J., Franco, J., & Calderón, H. (2022). Ruralidad, educación rural e identidad profesional de maestros rurales. Praxis & Saber, 13, e13323.

Petko, D., Mishra, P., & Koehler, M. J. (2025). TPACK in context: An updated model. Computers & Education Open, 8, 100244.

Ruiz-Rojas, L. I., Salvador-Ullauri, L., & Acosta-Vargas, P. (2024). Collaborative working and critical thinking: Adoption of generative AI tools in higher education. Sustainability, 16(9), 5367.

Sandirasegarane, S., Sutermaster, S., Gill, A., Volz, J., & Mehta, K. (2016). Context-driven entrepreneurial education in vocational schools. International Journal for Research in Vocational Education and Training, 3(2), 106–126.

Seikkula-Leino, J., Salomaa, M., Jónsdóttir, S. R., McCallum, E., & Israel, H. (2021). EU policies driving entrepreneurial competences—Reflections from the case of EntreComp. Sustainability, 13(15), 8178.

Wipulanusat, W., Panuwatwanich, K., Stewart, R. A., & Sunkpho, J. (2020). Applying mixed methods sequential explanatory design to innovation management. In Proceedings of the 10th International Conference on Engineering, Project, and Production Management. Springer.