“Được truyền cảm hứng và truyền cảm hứng cho người khác là một hành trình mà tôi lựa chọn”, PGS.TS Chu Cẩm Thơ từng chia sẻ như vậy khi lọt vào danh sách 50 phụ nữ ảnh hưởng nhất Việt Nam do Forbes bình chọn năm 2019. Hành trình ấy được chị hiện thực hóa suốt gần hai thập kỷ qua với phương pháp Toán tư duy POMath – một nỗ lực bền bỉ để mang tình yêu Toán học đến với hàng chục nghìn trẻ em Việt Nam. 

PGS.TS Chu Cẩm Thơ: “Được truyền cảm hứng và truyền cảm hứng cho người khác là một hành trình mà tôi lựa chọn”

P.V: Thưa PGS.TS Chu Cẩm Thơ, với vai trò là Trưởng Ban Nghiên cứu đánh giá giáo dục, chị đánh giá như thế nào về tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong chiến lược chuyển đổi giáo dục của Việt Nam hiện nay? Chúng ta nên bắt đầu từ đâu để đảm bảo việc tích hợp AI vào nhà trường là có mục tiêu, có cơ sở khoa học và mang lại giá trị thực tiễn?

PGS.TS Chu Cẩm Thơ: Chúng ta đã biết và chứng kiến những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã tham gia vào thế giới con người như thế nào, có ảnh hưởng gia sao đến các ngành nghề. Có thể nói, việc tích hợp AI vào giáo dục là một tất yếu, AI đóng vai trò là một phương tiện đặc biệt hỗ trợ việc dạy và việc học, việc quản lý. AI không chỉ là một công cụ công nghệ đơn thuần, mà nó là một động lực mạnh mẽ để chúng ta tái định hình phương thức dạy và học, nâng cao chất lượng giáo dục, và chuẩn bị nguồn nhân lực cho kỷ nguyên số, thúc đẩy đổi mới sáng tạo.

Trong chiến lược chuyển đổi giáo dục, mục tiêu cuối cùng vẫn là kiến tạo một nền giáo dục chất lượng hơn, hiệu quả hơn và công bằng hơn vì thế hệ tương lai của đất nước. Để đảm bảo việc tích hợp AI vào nhà trường là có mục tiêu, có cơ sở khoa học và mang lại giá trị thực tiễn, chúng ta nên bắt đầu từ xây dựng chiến lược và lộ trình rõ ràng, đồng bộ. Cần chỉ ra những mục tiêu cụ thể, chẳng hạn: Chúng ta muốn AI giải quyết vấn đề gì trong giáo dục? Nâng cao chất lượng dạy học từng môn, từng hoạt động giáo dục, hỗ trợ từng đối tượng học sinh như thế nào?, … Các mục tiêu cần đo lường, đánh giá được. Từ đó ban hành khung pháp lý và chính sách hỗ trợ để: quản lý việc sử dụng AI, bảo vệ dữ liệu giáo dục, đồng thời có chính sách khuyến khích nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI phù hợp. Hiện tại, khi ngành giáo dục đã bước đầu trang bị kĩ năng sử dụng AI cho giáo viên, thì về mặt chiến lược, chúng ta vẫn bị “hổng” ở đầu tư vào hạ tầng công nghệ sao cho đảm bảo các trường học có đủ thiết bị, đường truyền internet ổn định để triển khai các ứng dụng AI. Về chiến lược con người, cần đào tạo và bồi dưỡng đội ngũ giáo viên để họ nhận thức và hiểu biết về AI, sử dụng AI trong giảng dạy, quan trọng nhất là cách định hướng học sinh sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả, phát triển tư duy phản biện về AI. Trong chiến lược này, cần sự thí điểm và đánh giá hiệu quả một cách khoa học, kỹ lưỡng các tác động.

Việc xây dựng một hệ sinh thái giáo dục số bền vững với AI là một thách thức lớn nhưng cũng là cơ hội vàng để Việt Nam bứt phá trong giáo dục. Sự chủ động, quyết liệt và tầm nhìn dài hạn của Nhà nước sẽ là yếu tố quyết định thành công của quá trình này.

Việc tích hợp AI vào giáo dục không chỉ là đưa công nghệ vào lớp học, mà còn là một cơ hội để chúng ta tái định nghĩa mục đích và phương pháp đánh giá, làm cho nó trở nên toàn diện hơn, cá nhân hóa hơn, khách quan hơn và mang tính hỗ trợ học tập nhiều hơn. Đây là một hành trình dài và cần sự phối hợp đồng bộ từ các nhà hoạch định chính sách, các nhà nghiên cứu, và đặc biệt là đội ngũ giáo viên trực tiếp.

Việc đưa công nghệ và AI vào trường học đòi hỏi một sự thay đổi đáng kể ở đội ngũ giáo viên. Theo PGS, năng lực cốt lõi nào giáo viên Việt Nam cần trang bị để không chỉ sử dụng công nghệ mà còn chủ động thiết kế hoạt động học tập tích hợp AI một cách hiệu quả?

Chất lượng giáo dục phụ thuộc rất lớn vào đội ngũ giáo viên. Trong bối cảnh AI đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong giáo dục, việc thay đổi và phát triển năng lực của đội ngũ giáo viên là yếu tố then chốt, thậm chí mang tính quyết định đến sự thành công của quá trình chuyển đổi số. Để giáo viên Việt Nam không chỉ là người sử dụng công nghệ mà còn là người kiến tạo, chủ động thiết kế các hoạt động học tập tích hợp AI hiệu quả, họ cần được trang bị những năng lực cốt lõi.

Năng lực số nói chung, năng lực sư phạm số nói riêng trong phạm vi môi trường giáo dục. Đây là năng lực nền tảng, bao gồm khả năng ứng dụng các công nghệ số, trong đó có AI, vào quá trình dạy học một cách có chủ đích và hiệu quả. Có năng lực này, giáo viên sẽ thể hiện hiểu biết sâu sắc về các công cụ và nền tảng AI trong giáo dục. Họ không chỉ biết cách sử dụng các ứng dụng AI, các công cụ tạo nội dung, phần mềm cá nhân hóa học tập, mà còn hiểu được nguyên lý hoạt động, ưu nhược điểm và giới hạn của chúng. Họ sẽ thiết kế và tổ chức hoạt động học tập tích hợp AI. Giáo viên cần có khả năng xây dựng các kế hoạch bài học, dự án học tập trong đó AI được sử dụng như một công cụ hỗ trợ để đạt được mục tiêu học tập cụ thể, không phải là thay thế hoàn toàn vai trò của giáo viên hay quá trình tư duy của học sinh. Ví dụ: sử dụng AI để tạo ra các bài tập cá nhân hóa, công cụ hỗ trợ nghiên cứu, hay phản hồi tức thì cho học sinh. Họ biết phân tích và sử dụng dữ liệu từ AI để nâng cao chất lượng dạy học. Giáo viên cần có năng lực phân tích dữ liệu này để hiểu rõ hơn về điểm mạnh, điểm yếu của từng học sinh, từ đó điều chỉnh phương pháp giảng dạy và hỗ trợ kịp thời. Giáo viên cũng cần hiểu rõ các vấn đề về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư của học sinh, và các nguyên tắc đạo đức khi sử dụng AI để tránh những rủi ro tiềm ẩn.

Giáo viên cũng cần được nâng cao năng lực tư duy phản biện và đánh giá AI. Vì giáo viên phải là người "kiểm chứng" thông tin, giúp học sinh nhận diện thông tin sai lệch, định kiến hoặc thiếu chính xác từ AI. Họ là người sử dụng và hướng dẫn học sinh sử dụng AI một cách có chọn lọc và có mục đích. Họ cũng là người khuyến khích học sinh tư duy phản biện về AI, giúp học sinh đặt câu hỏi về nguồn gốc thông tin, cách AI hoạt động, và những giới hạn của nó.

Trong bối cảnh AI tham gia vào mọi mặt, giáo viên cần có năng lực thích ứng, sáng tạo, đổi mới và học tập suốt đời. Giáo viên cần chủ động cập nhật kiến thức và kỹ năng mới về AI, họ tham gia các khóa học, hội thảo, đọc tài liệu, và thử nghiệm các công cụ mới, sẵn sàng thử nghiệm và chấp nhận rủi ro và có tâm thế cởi mở với sự thay đổi.

Để trang bị những năng lực này, cần có sự phối hợp đồng bộ từ nhiều phía. Bộ Giáo dục và Đào tạo đã ban hành khung năng lực số cho giáo viên, các trường sư phạm cần chủ động hơn nữa, vào cuộc ngay trong việc đổi mới chương trình đào tạo. Các đơn vị có liên quan cần tổ chức các khóa bồi dưỡng chuyên sâu, và chính bản thân mỗi giáo viên trong việc tự học hỏi và rèn luyện. Chỉ khi đó, đội ngũ giáo viên Việt Nam mới thực sự sẵn sàng để dẫn dắt học sinh trong kỷ nguyên số.

Chu Cẩm Thơ :"Với sự đồng hành của AI, rất nhiều ứng dụng công nghệ có thể triển khai trong đánh giá, giúp cho việc đánh giá thực hơn, hiểu người học sâu hơn, phản hồi tích cực hơn cho công tác giáo dục".

PGS từng có nhiều nghiên cứu sâu về đánh giá trong giáo dục. Trong bối cảnh AI hỗ trợ cá nhân hóa học tập và phân tích dữ liệu học sinh, theo chị, hệ thống đánh giá giáo dục hiện tại cần thay đổi như thế nào để thích ứng với môi trường học tập mới có sự đồng hành của công nghệ thông minh?

AI mang đến khả năng cá nhân hóa học tập và phân tích dữ liệu học sinh một cách chưa từng có, điều này đòi hỏi hệ thống đánh giá giáo dục hiện tại phải có những thay đổi mang tính đột phá để thực sự thích ứng và phát huy tối đa tiềm năng của công nghệ thông minh. Hiện nay, hệ thống đánh giá của chúng ta vẫn còn nặng về kiểm tra kiến thức và các bài kiểm tra chuẩn hóa còn chưa phổ biến ở Việt Nam. Chúng ta ít tập trung vào quá trình học tập và năng lực thực tế của người học. Với sự đồng hành của AI, rất nhiều ứng dụng công nghệ có thể triển khai trong đánh giá, giúp cho việc đánh giá thực hơn, hiểu người học sâu hơn, phản hồi tích cực hơn cho công tác giáo dục. Chúng tôi cho rằng hệ thống đánh giá cần chuyển dịch theo các hướng sau:

(1) Chuyển từ đánh giá "đầu ra" sang đánh giá "quá trình" và "năng lực thực tế". AI có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu hành vi học tập của học sinh một cách liên tục (thời gian tương tác với nội dung, loại lỗi mắc phải, tiến độ làm bài tập, v.v.). Hệ thống đánh giá cần tận dụng điều này để theo dõi sự tiến bộ, phát hiện sớm khó khăn và đưa ra phản hồi kịp thời, thay vì chỉ tập trung vào kết quả cuối kỳ. Chúng ta cần đánh giá khả năng vận dụng kiến thức, kỹ năng giải quyết vấn đề, tư duy phản biện, sáng tạo – những năng lực mà AI có thể hỗ trợ phát triển. Các bài đánh giá cần mô phỏng tình huống thực tế, đòi hỏi học sinh phải tổng hợp, phân tích và đưa ra giải pháp. Chúng ta có thể đánh giá cảm xúc, thái độ, phẩm chất: AI có thể giúp phân tích các tương tác nhóm, sự tham gia vào dự án, khả năng hợp tác, giao tiếp của học sinh. Hệ thống đánh giá cần có những tiêu chí và phương pháp để đo lường các kỹ năng này, vốn rất quan trọng trong thế giới hiện đại.

(2) Trọng tâm là cá nhân hóa đánh giá và phản hồi. Học tập thích ứng (Adaptive learning) là đặc trưng trong thời đại học tập trên môi trường số. Vì vậy đánh giá thích ứng (Adaptive Assessment) sẽ cá nhân hóa đánh giá.  Dựa trên khả năng của AI để điều chỉnh độ khó của câu hỏi, loại bài tập dựa trên hiệu suất học tập của từng học sinh. Điều này giúp đánh giá chính xác hơn năng lực thực sự của học sinh, không quá dễ hoặc quá khó, và tạo ra trải nghiệm công bằng hơn. AI có thể cung cấp phản hồi ngay lập tức về hiệu suất làm bài, chỉ ra lỗi sai và gợi ý cách khắc phục. Hệ thống đánh giá cần tích hợp tính năng này để học sinh có thể học hỏi từ sai lầm một cách nhanh chóng, thay vì phải chờ đợi giáo viên chấm bài. Phản hồi cũng cần chi tiết hơn, không chỉ là đúng/sai mà còn là phân tích sâu về tư duy của học sinh. Nhờ AI, hình thức đánh giá được đa dạng hoá. Chúng ta sẽ mở rộng sang đánh giá dự án, đánh giá qua portfolio (hồ sơ học tập), đánh giá đồng đẳng (peer assessment) và tự đánh giá (self-assessment) có sự hỗ trợ của AI trong việc quản lý và phân tích.

(3) Nâng cao tính khách quan và minh bạch. Trong thời đại ngày nay, đây là một yêu cầu bắt buộc của hệ thống đánh giá. Dựa vào AI, chúng ta phân tích dữ liệu lớn để phát hiện xu hướng và cải thiện chương trình. Từ đó, giảm thiểu sai sót chủ quan, giúp tăng tính khách quan và giảm gánh nặng hành chính cho giáo viên. Ngoài ra, hệ thống cũng cần phòng chống gian lận trong môi trường số. Đây là một thách thức lớn khi AI phát triển. Hệ thống đánh giá cần tích hợp các công cụ AI để phát hiện đạo văn, gian lận trong thi cử trực tuyến, đồng thời giáo dục học sinh về tính trung thực trong học thuật.

Là người trực tiếp viết sách giáo khoa môn Toán và tham gia nhiều đề tài về tích hợp toán – khoa học – STEM, chị đánh giá ra sao về tiềm năng ứng dụng AI trong dạy học Toán và Khoa học? Việc tích hợp này có thể mang lại chuyển biến như thế nào trong việc phát triển tư duy phản biện và năng lực giải quyết vấn đề cho học sinh?

Tôi tham gia chủ biên, viết sách giáo khoa môn Toán và một số tài liệu cho giáo viên về dạy học Toán– Khoa học – STEM, ngoài ra, nhiều năm nay, với vai trò là thành viên Liên minh STEM, tôi và các cộng sự rất gắn bó với thực tiễn triển khai STEM trong các trường học. Tôi đánh giá tiềm năng ứng dụng AI trong dạy học Toán và Khoa học à vô cùng lớn và mang tính đột phá cho thay đổi cách dạy để đạt được mục tiêu giáo dục.

Tiềm năng ứng dụng AI trong dạy học Toán và Khoa học:

Không chỉ riêng lĩnh vực này, trong giáo dục điểm mạnh nổi bật nhất của AI là cá nhân hóa lộ trình học tập. Mỗi học sinh có một tốc độ tiếp thu và cách hiểu khác nhau. AI có thể phân tích điểm mạnh, điểm yếu của từng em, từ đó gợi ý các bài tập, tài liệu phù hợp, thậm chí điều chỉnh phương pháp giảng dạy để tối ưu hóa quá trình học tập. AI có thể đóng vai trò như một gia sư 24/7, cung cấp lời giải thích chi tiết, gợi ý hướng tiếp cận khi học sinh gặp khó khăn, hoặc thậm chí đối thoại để giúp học sinh tự tìm ra lỗi sai của mình. Điều này đặc biệt hữu ích trong các môn đòi hỏi tư duy logic và giải quyết vấn đề từng bước như Toán và Khoa học. Trong Khoa học, AI và thực tế ảo (VR/AR) có thể tạo ra các phòng thí nghiệm ảo, cho phép học sinh thực hiện các thí nghiệm nguy hiểm, tốn kém hoặc không thể thực hiện trong điều kiện thực tế. Trong Toán, AI có thể giúp mô phỏng các khái niệm trừu tượng, trực quan hóa dữ liệu phức tạp, giúp học sinh dễ hình dung và hiểu sâu hơn. AI có thể nhanh chóng phát hiện các lỗi sai phổ biến của học sinh trong bài tập Toán, hoặc các hiểu lầm về khái niệm Khoa học, sau đó cung cấp phản hồi ngay lập tức, giúp học sinh sửa chữa và học hỏi từ lỗi lầm một cách hiệu quả. AI có thể giúp giáo viên tạo ra các đề bài đa dạng, phân tích kết quả học tập của cả lớp để nhận diện các điểm yếu chung, từ đó điều chỉnh kế hoạch giảng dạy.

Chuyển biến trong việc phát triển tư duy phản biện và năng lực giải quyết vấn đề:

Việc tích hợp AI một cách thông minh có thể mang lại những chuyển biến tích cực đáng kể. AI thúc đẩy tư duy phản biện. Khi AI đưa ra một kết quả hay lời giải, giáo viên có thể khuyến khích học sinh không chấp nhận ngay mà phải đặt câu hỏi: "Tại sao AI lại giải như vậy?", "Còn cách giải nào khác không?", "Kết quả này có hợp lý không?". Điều này buộc học sinh phải tư duy sâu hơn, không chỉ là sao chép, nhưng là một thách thức với giáo viên Việt Nam, vì họ chưa quen với vai trò này. Trong Khoa học, AI có thể giúp thu thập và trình bày dữ liệu. Học sinh cần được hướng dẫn để phân tích dữ liệu đó, tìm ra mối liên hệ, đưa ra kết luận và bảo vệ lập luận của mình, thay vì chỉ tiếp nhận thông tin thụ động. Việc hiểu rằng AI không phải lúc nào cũng hoàn hảo, có thể mắc lỗi hoặc đưa ra thông tin chưa đầy đủ, sẽ giúp học sinh phát triển tư duy phản biện và khả năng đánh giá thông tin từ nhiều nguồn. AI yêu cầu và tạo điều kiện để nâng cao năng lực giải quyết vấn đề cho người học. Khi AI có thể xử lý các phép tính lặp đi lặp lại hoặc các bài toán cơ bản, giáo viên và học sinh có thể dành nhiều thời gian hơn cho các bài toán, dự án phức tạp, đòi hỏi tư duy sáng tạo, lập luận logic và nhiều bước giải quyết. AI có thể hỗ trợ học sinh trong việc thử nghiệm các giải pháp khác nhau cho một vấn đề, mô phỏng kết quả và nhanh chóng nhận phản hồi để điều chỉnh. Quá trình này giúp học sinh rèn luyện khả năng giải quyết vấn đề theo chu trình lặp lại (iterative problem-solving). AI có thể tạo ra môi trường học tập khám phá, nơi học sinh tự mình tìm tòi, đặt câu hỏi và giải quyết vấn đề dưới sự hướng dẫn của AI và giáo viên.

Tuy nhiên, điều quan trọng là chúng ta phải sử dụng AI một cách có chiến lược, không để nó thay thế hoàn toàn quá trình tư duy của học sinh. Vai trò của giáo viên vẫn là người định hướng, đặt câu hỏi, và tạo ra những thử thách phù hợp để học sinh thực sự "động não" và phát triển năng lực của mình.

Trân trọng cảm ơn PGS về cuộc trao đổi!