1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Luận án tiến sĩ dạy học cho sinh viên ngành công nghệ thông tin với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo

179 9 1

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Dạy Học Cho Sinh Viên Ngành Công Nghệ Thông Tin Với Sự Hỗ Trợ Của Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo
Tác giả Đinh Thị Mỹ Hạnh
Người hướng dẫn PGS.TS. Ngô Tứ Thành
Trường học Đại học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành Lí luận và phương pháp dạy học
Thể loại luận án tiến sĩ
Năm xuất bản 2023
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 179
Dung lượng 2,88 MB

Cấu trúc

  • 1.1. Lí do chọn đề tài (16)
    • 1.1.1. Tăng cường ứng dụng Công nghệ Thông tin vào đổi mới giáo dục, đáp ứng yêu cầu của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 (16)
    • 1.1.2. Vai trò của AI trong dạy học (18)
    • 1.1.3. Tác động của AI trong dạy học cho sinh viên ngành Công nghệ thông tin (20)
  • 1.2. Câu hỏi nghiên cứu (21)
  • 1.3. Giả thuyết nghiên cứu (21)
  • 1.4. M ục đích nghiên cứ u (21)
  • 1.5. Nhiệm vụ nghiên cứu (21)
  • 1.6. Đối tượng và khách thể nghiên cứu (21)
  • 1.7. Phạm vi nghiên cứu (22)
  • 1.8. Cách ti ế p c ận và phương pháp nghiên cứ u (22)
    • 1.8.1. Cách tiếp cận (22)
    • 1.8.2. Phương pháp nghiên cứu (22)
  • 1.9. Ý nghĩa khoa họ c c ủ a lu ậ n án (23)
    • 1.9.1. Về lí luận (23)
    • 1.9.2. Về thực tiễn (23)
  • 1.10. Những luận điểm bảo vệ (23)
  • 1.11. Nh ững đóng góp mớ i c ủ a lu ậ n án (24)
  • 1.12. Cấu trúc của luận án (25)
  • 1.1. Tổng quan nghiên cứu về AI và AIEd (26)
    • 1.1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới (26)
    • 1.1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước (33)
    • 1.1.3. Một số bài học kinh nghiệm và hướng nghiên cứu tiếp theo (38)
  • 1.2. Các khái niệm liên quan đến đề tài (38)
    • 1.2.1. Khái niệm công cụ (38)
    • 1.2.2. Một số khái niệm khác liên quan (42)
  • 1.3. Cơ sở lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của AI (44)
    • 1.3.1. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ (44)
    • 1.3.2. Các thành tố của quá trình dạy học (47)
    • 1.3.3. Những ứng dụng nổi bật của AI trong hỗ trợ dạy học (49)
    • 1.3.4. Tác động và những thách thức của AI đối với việc dạy và học trong giáo dục đại học (50)
    • 1.3.5. Một số công cụ trong dạy học có sự hỗ trợ của AI (53)
  • 1.4. Các lí thuyết và phương pháp dạy học có liên quan (59)
    • 1.4.1. Lí thuyết kết nối (60)
    • 1.4.2. Dạy học tương tác (62)
    • 1.4.3. Dạy học kết hợp (64)
  • 1.5. Điều kiện triển khai dạy học với sự hỗ trợ của AI (65)
  • 1.6. Thực trạng dạy học ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI (66)
    • 1.6.1. Mục đích khảo sát (66)
    • 1.6.2. Đối tượng (66)
    • 1.6.3. N ộ i dung (66)
    • 1.6.4. Phương pháp (67)
    • 1.6.5. Đánh giá thực trạng về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI (67)
  • CHƯƠNG 2. THI Ế T K Ế D Ạ Y H Ọ C V Ớ I S Ự H Ỗ TR Ợ C Ủ A CÔNG NGH Ệ TRÍ TU Ệ NHÂN T Ạ O CHO SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGH Ệ THÔNG (74)
    • 2.1.1. Đặc điểm ngành Công nghệ thông tin (74)
    • 2.1.2. Nhu cầu đào tạo nhân lực ngành Công nghệ thông tin (75)
    • 2.2. Phân tích chương trình ngành Công nghệ thông tin (77)
      • 2.2.1. Mục tiêu (77)
      • 2.2.2. Chu ẩ n đầ u tra (77)
      • 2.2.3. Phương pháp và công cụ đánh giá (78)
    • 2.3. Nguyên tắc thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của AI (79)
      • 2.3.1. Đảm bảo tương tác người và máy (79)
      • 2.3.2. Đảm bảo tính thống nhất và khoa học với việc sử dụng các phương tiện dạy học khác (80)
      • 2.3.3. Đảm bảo tính hiệu quả (80)
      • 2.3.4. Đảm bảo tính gợi mở, định hướng cho người học (80)
      • 2.3.5. Đảm bảo nguyên tắc về cấu trúc của khóa học trực tuyến (80)
    • 2.4. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI cho sinh viên ngành Công nghệ thông (80)
      • 2.4.1. Các hình thức dạy học (80)
      • 2.4.2. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI cho sin viên ngành Công nghệ thông tin (83)
    • 2.5. Thiết kế khóa học học phần cơ sở ngành với sự hỗ trợ của AI (87)
      • 2.5.1. Môi trường và phương tiệ n d ạ y h ọ c (87)
      • 2.5.2. Thiết kế học liệu số (87)
    • 2.6. Thiết kế hệ thống dạy học với sự hỗ trợ của AI (92)
      • 2.6.1. Thiết kế tiến trình dạy học với sự hỗ trợ của AI (92)
      • 2.6.2. Thiết kế website dạy học với sự hỗ trợ của AI (95)
      • 2.6.3. Chatbot (99)
      • 2.6.4. Cá nhân hóa (109)
    • 2.7. Kịch bản dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI (116)
  • CHƯƠNG 3. TH Ự C NGHI ỆM VÀ ĐÁNH GIÁ (120)
    • 3.1. Mục đích, đối tượng, phương pháp thực nghiệm và đánh giá (120)
      • 3.1.1. Mục đích thực nghiệm và đánh giá (120)
      • 3.1.2. Địa điểm, đối tượng thực nghiệm và đánh giá (120)
      • 3.1.3. Phương pháp thự c nghi ệm và đánh giá (120)
    • 3.2. Đánh giá kết quả thực nghiệm (121)
      • 3.2.1. Phương pháp chuyên gia (121)
      • 3.2.2. Phương pháp điề u tra thông tin (125)
      • 3.2.3. Phương pháp thực nghiệm sư phạm (130)
    • 1. Kết luận (143)
    • 2. Kiến nghị (144)

Nội dung

Câu hỏi nghiên cứu

Luận án tập trung làm rõ những câu hỏi nghiên cứu sau đây:

- Câu hỏi 1: Tổng quan về AI và những ảnh hưởng, tác động của AI đến quá trình dạy học trong bối cảnh hiện nay như thế nào?

- Câu hỏi 2: Chatbot và cá nhân hoá học tập được ứng dụng như thế nào trong việc hỗ trợ dạy học cho SV ngành CNTT?

- Câu hỏi 3: Biện pháp áp dụng AI trong hỗ trợ dạy học cho SV ngành CNTT?

- Câu hỏi 4: Công cụ và công nghệ hỗ trợ việc dạy học cho SV ngành CNTT?

- Câu hỏi 5: Đo lường và đánh giá độ tin cậy của việc ứng dụng AI hỗ trợ dạy học cho SV ngành CNTT như thế nào?

Nghiên cứu này nhằm xác định xem có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê nào về mức độ trải nghiệm và kết quả học tập giữa nhóm sinh viên lớp thực nghiệm, nơi học tập được hỗ trợ bởi AI, và nhóm đối chứng, nơi học tập không có sự hỗ trợ của AI.

Giả thuyết nghiên cứu

Việc xác định cơ sở khoa học cho dạy học hỗ trợ bởi công nghệ AI ở bậc đại học, cùng với việc thiết kế một tiến trình cụ thể cho sinh viên ngành CNTT, sẽ tạo ra ảnh hưởng tích cực đến kết quả và quá trình học tập của sinh viên.

M ục đích nghiên cứ u

Xây dựng và áp dụng được mô hình, tiến trình dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI trong dạy học cho SV ngành CNTT.

Nhiệm vụ nghiên cứu

Luận án có các nhiệm vụ nghiên cứu sau đây:

1 Nghiên cứu lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI;

2 Khảo sát thực trạng về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI trong các trường đại học ở Việt Nam;

Xây dựng mô hình dạy học ngành CNTT phù hợp với thực tiễn là cần thiết để nâng cao chất lượng giáo dục Việc tích hợp công nghệ AI vào quá trình giảng dạy sẽ giúp định hướng năng lực cho sinh viên, từ đó cải thiện hiệu quả học tập và đáp ứng nhu cầu thị trường lao động.

Đối tượng và khách thể nghiên cứu

1 Đối tượng nghiên cứu: Công nghệ AI trong việc hỗ trợ dạy và học cho SV ngành CNTT tại một số trường đại học ở Việt Nam

2 Khách thể nghiên cứu: Quá trình dạy và học cho SV ngành CNTT ở trường đại học.

Cách ti ế p c ận và phương pháp nghiên cứ u

Cách tiếp cận

1 Dưới góc độ tâm lí học và giáo dục học: Hướng tiếp cận này giúp tác giả đánh giá được cơ sở lí luận, vị trí, tầm quan trọng của việc sử dụng công nghệ AI vào ứng dụng dạy học cho SV đại học ngành CNTT Đồng thời, nó cũng giúp cho tác giả nhận thức được tầm quan trọng và mối liên hệ giữa việc ứng dụng công nghệ và hiệu quả giảng dạy

2 Dưới góc độ lí luận và giảng dạy các môn khoa học: Hướng tiếp cận này cho phép tác giả đánh giá được tầm quan trọng của việc sử dụng công nghệ AI để xây dựng mô hình ứng dụng vào dạy học cho SV ngành CNTT trong cuộc CMCN 4.0

3 Tiếp cận năng lực người học: Để xác định năng lực, mức độ, nội dung, phương thức hướng dẫn sao cho phù hợp với đối tượng SV ngành CNTT

4 Tiếp cận trên phương diện so sánh để đánh giá, đối sánh: Để đánh giá, đối sánh giả thuyết khoa học và kết quả thực nghiệm, thực trạng dạy và học nhằm khẳng định tính khả thi khi ứng dụng công nghệ AI vào hỗ trợ dạy học so với các PPDH truyền thống không có sự hỗ trợ của công nghệ AI.

Phương pháp nghiên cứu

1 Nhóm phương pháp nghiên cứu lí thuyết (phân tích – tổng hợp các tài liệu) được sử dụng để xây dựng cơ sở lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI Các tài liệu khoa học được tìm kiếm trực tuyến trong cơ sở dữ liệu Google Scholar và tìm kiếm thủ công tại một số cơ sở dữ liệu của Việt Nam Phương pháp phân tích, tổng hợp, khái quát các quan điểm, công trình nghiên cứu đã có về lí luận và thực tiễn ở trong nước và nước ngoài về việc áp dụng công nghệ AI trong hỗ trợ dạy học nhằm đem lại hiệu quả giảng dạy cao hơn, phát triển năng lực và phẩm chất của người học, làm cơ sở xây dựng khung lí thuyết của đề tài, định hướng cho triển khai nghiên cứu thực tiễn

2 Nhóm phương pháp nghiên cứu thực tiễn (bao gồm các hoạt động điều tra, khảo sát, phỏng vấn, thực nghiệm, hỏi ý kiến chuyên gia…) Trong đó:

Phương pháp chuyên gia được áp dụng trong nghiên cứu này nhằm thu thập ý kiến từ những người có kinh nghiệm và kiến thức sâu rộng về việc ứng dụng công nghệ, đặc biệt là công nghệ AI, trong lĩnh vực dạy học Mục tiêu là phát triển năng lực và phẩm chất của người học thông qua việc tích hợp công nghệ vào quá trình giáo dục.

Phương pháp điều tra viết sẽ được áp dụng trong nghiên cứu định lượng để đánh giá thực trạng dạy và học với phương pháp dạy học hiện nay Phiếu trưng cầu ý kiến sẽ được thiết kế dành cho cán bộ quản lý và giáo viên tại các trường đại học ở Đà Nẵng cũng như một số trường đại học lớn trên toàn quốc.

Phương pháp thực nghiệm được áp dụng nhằm lựa chọn và hợp tác với một số trường đại học trong Đại học Đà Nẵng để thử nghiệm nội dung chương trình giảng dạy ngành CNTT Kết quả của quá trình này sẽ chứng minh tính khả thi của mô hình dạy học hỗ trợ bởi công nghệ AI mà tác giả đề xuất.

3 Nhóm phương pháp nghiên cứu hỗ trợ (sử dụng một số các công cụ, phần mềm phân tích, xử lí số liệu, thống kê…) Phương pháp xử lí số liệu bằng thống kê toán học được sử dụng trong đề tài này để xử lí, phân tích, đánh giá định lượng và định tính các kết quả nghiên cứu, đảm bảo độ tin cậy và tính khách quan trong sai số cho phép, phần mềm được dùng là SPSS hoặc Excell.

Ý nghĩa khoa họ c c ủ a lu ậ n án

Về lí luận

Luận án này nghiên cứu hệ thống và phát triển lý luận về ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc hỗ trợ giảng dạy cho sinh viên ngành công nghệ thông tin Cụ thể, nghiên cứu tập trung vào việc tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo, phạm vi ứng dụng của nó và những ảnh hưởng tích cực trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong giáo dục.

Đánh giá hệ thống các nghiên cứu về ứng dụng AI trong dạy học đại học nhấn mạnh vai trò quan trọng của các nhà giáo dục Cần nghiên cứu sâu hơn về nhu cầu cấp thiết ứng dụng AI để chuẩn bị giáo viên cho các trường học trong tương lai Nghiên cứu cũng cần tập trung vào tác động của AI đối với việc học và dạy, cũng như ảnh hưởng của nó đến nền giáo dục nói chung Cuối cùng, việc khám phá tác động của AI đối với dạy và học trong giáo dục đại học là rất cần thiết.

Về thực tiễn

Thiết kế và xây dựng website tích hợp công nghệ AI nhằm hỗ trợ dạy học, bao gồm hai khóa học Tin học đại cương và Đồ họa máy tính Hệ thống này sử dụng công nghệ AI để đánh giá dữ liệu học tập của sinh viên, từ đó cung cấp tư vấn và hỗ trợ cụ thể trong việc điều chỉnh nội dung học tập.

Những luận điểm bảo vệ

Luận án sẽ tập trung bảo vệ các luận điểm chính sau đây:

1 Luận điểm về sự cần thiết của việc sử dụng AI trong dạy học ngành CNTT:

Cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 cùng với sự phát triển vượt bậc trong nhiều lĩnh vực khoa học công nghệ đã tạo ra ảnh hưởng sâu rộng đến phương pháp dạy và học, đặc biệt là trong ngành giáo dục Sự tiến bộ này không chỉ cải thiện chất lượng giảng dạy mà còn tạo điều kiện cho việc học tập trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn.

CNTT là một ngành đào tạo đặc thù, yêu cầu sự tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ thông tin vào đổi mới phương pháp dạy học, nhằm đáp ứng xu thế và yêu cầu thực tiễn hiện nay.

2 Luận điểm về sự phù hợp của mô hình sử dụng AI trong dạy học ngành CNTT:

Bản chất của AIEd là các hệ thống hỗ trợ học tập thông minh và trợ lý ảo Sự phát triển mạnh mẽ của AI cùng với các hình thức học tập đa dạng như E-learning và B-learning tại Việt Nam đã tạo ra môi trường thuận lợi cho quá trình kiến tạo và tương tác Dạy học với sự hỗ trợ của AI không chỉ mang lại nhiều ưu điểm mà còn phù hợp với xu thế công nghệ hiện đại, giúp nâng cao khả năng phát hiện, giải quyết vấn đề và kỹ năng sử dụng ICT cho cả giáo viên và sinh viên Đặc biệt, giáo viên và sinh viên ngành CNTT là những đối tượng lý tưởng để triển khai mô hình dạy-học này.

AI, thông qua các công cụ và quy trình giảng dạy cụ thể, mang lại khả năng tiếp cận công nghệ nhanh chóng và hiệu quả Thời gian dạy và học trên môi trường Internet ngày càng gia tăng, góp phần nâng cao chất lượng giáo dục.

Mô hình sử dụng AI trong dạy học ngành CNTT chủ yếu mang tính chất "hỗ trợ dạy học" thay vì thay thế hoàn toàn vai trò của giáo viên AI giúp giáo viên tiết kiệm thời gian tương tác với sinh viên, đồng thời cung cấp hỗ trợ trong việc đánh giá và nhận xét kết quả học tập qua các bài kiểm tra Ngoài ra, AI còn gợi ý tài liệu ôn tập phù hợp với khả năng của từng sinh viên, từ đó nâng cao hiệu quả học tập.

Nh ững đóng góp mớ i c ủ a lu ậ n án

Luận án đã tổng hợp và hệ thống hóa cơ sở lý luận về việc dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI, đồng thời làm rõ các khái niệm liên quan.

Luận án này trình bày các báo cáo mô tả về thực trạng dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI, đặc biệt nhấn mạnh vai trò của chatbot và cá nhân hóa trong việc hỗ trợ giảng dạy cho sinh viên ngành CNTT Nghiên cứu dựa trên quan điểm và nhận định của cả giáo viên và sinh viên Đồng thời, luận án cũng đề xuất một mô hình dạy học tích hợp công nghệ AI nhằm nâng cao hiệu quả giáo dục.

Đề xuất một tiến trình thiết kế dạy học tích hợp công nghệ nhằm nâng cao hiệu quả giảng dạy cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin tại Việt Nam hiện nay Quy trình này bao gồm việc xác định mục tiêu học tập rõ ràng, lựa chọn công nghệ phù hợp, và phát triển nội dung học tập hấp dẫn Đồng thời, cần chú trọng đến việc tạo ra môi trường học tập tương tác, khuyến khích sinh viên tham gia tích cực và áp dụng kiến thức vào thực tiễn Việc đánh giá kết quả học tập cũng cần được thực hiện thường xuyên để điều chỉnh và cải tiến phương pháp dạy học.

Xây dựng một website hỗ trợ dạy học tích hợp chatbot và các thuật toán cá nhân hóa quá trình học tập là rất cần thiết Website này sẽ hỗ trợ đánh giá quá trình học tập và đánh giá cuối khóa, cung cấp nhận xét và gợi ý tài liệu học tập phù hợp với trình độ của sinh viên Kết quả từ thực nghiệm sư phạm cho thấy việc áp dụng công nghệ AI trong dạy học có tác động tích cực đến kết quả học tập của sinh viên.

SV, đem lại các trải nghiệm học tập mới mẻ, đồng thời hình thành cho SV sự chủ động, độc lập trong học tập

Các kết quả nghiên cứu lý luận và thực tiễn của luận án cung cấp bằng chứng xác thực, góp phần quan trọng vào việc thực hiện Nghị quyết số 29-NQ/TW về đổi mới căn bản và toàn diện giáo dục và đào tạo.

Trang 10 bản, toàn diện giáo dục và đào tạo theo hướng đẩy mạnh việc ứng dụng CNTT trong dạy và học.

Cấu trúc của luận án

Ngoài phần mở đầu, thảo luận, kết luận và khuyến nghị, tài liệu tham khảo và phụ lục, luận án được cấu trúc gồm 03 chương:

Chương 1 Cơ sở lí luận và thực tiễn dạy học cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin với sự hỗ trợ của công nghệ Trí tuệ nhân tạo

Chương 2 Thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ Trí tuệ nhân tạo cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin trình độ đại học

Chương 3 Thực nghiệm và đánh giá

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÍ LUẬN VÀ THỰC TIỄN DẠY HỌC CHO SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VỚI

SỰ HỖ TRỢ CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Chương 1 của luận án cung cấp cái nhìn tổng quan về nghiên cứu AI và AIEd, cùng với các khái niệm liên quan Chương này thảo luận về các vấn đề cơ bản trong lý luận dạy học hỗ trợ bởi AI, đồng thời nghiên cứu các lý thuyết và phương pháp dạy học như lý thuyết kết nối, dạy học tương tác và dạy học kết hợp Luận án cũng xem xét các điều kiện cần thiết để triển khai dạy học hỗ trợ bởi AI Cuối cùng, nghiên cứu sinh trình bày chi tiết thực trạng dạy học ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI.

Tổng quan nghiên cứu về AI và AIEd

Tình hình nghiên cứu trên thế giới

1.1.1.1 Lịch sử phát triển và các ứng dụng chính của AI

J McCarthy là người đầu tiên đưa cụm từ TTNT (hay AI trong tiếng Anh) trở thành một khái niệm khoa học vào khoảng năm 1956 Nghiên cứu AI nhằm mô tả chính xác các khía cạnh của xử lí trí tuệ và học (để có được tri thức) và tạo ra được các hệ thống, máy mô phỏng hoạt động học và xử lí trí tuệ [7]

Theo S Russell và P Norvig, trí tuệ nhân tạo (AI) sở hữu nhiều năng lực trí tuệ nổi bật, bao gồm khả năng học hỏi từ kinh nghiệm và áp dụng kiến thức, xác định và trích xuất các đặc điểm quan trọng của đối tượng và sự kiện, cũng như xử lý các tình huống phức tạp AI có khả năng phản ứng nhanh chóng và chính xác với các tình huống mới, nhận diện và hiểu ngữ nghĩa hình ảnh, cùng với việc xử lý và thao tác ký hiệu Thêm vào đó, AI còn thể hiện sự sáng tạo và trí tưởng tượng, đồng thời sử dụng các phương pháp heuristic trong quá trình hoạt động.

Mục tiêu chính của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm biểu diễn kiến thức, lập luận, lập kế hoạch, học tập và xử lý thông tin Để đạt được những mục tiêu này, nhiều phương pháp tiếp cận đã được áp dụng, bao gồm mô hình thống kê và trí thông minh tính toán AI không chỉ tác động đến lĩnh vực khoa học máy tính mà còn thu hút sự quan tâm từ các lĩnh vực như toán học, kỹ thuật, ngôn ngữ học và nhiều lĩnh vực khác Từ khi ra đời vào năm 1956, quá trình phát triển của AI đã diễn ra mạnh mẽ và đa dạng.

AI là một lĩnh vực khoa học máy tính đầy tiềm năng, với mỗi giai đoạn phát triển là kết quả của việc kế thừa và phát huy những yếu tố phù hợp, đồng thời loại bỏ và điều chỉnh những phần không còn phù hợp từ các giai đoạn trước.

1.1.1.2 Lịch sử phát triển và các ứng dụng AI trong dạy học a) Lịch sử phát triển của AIEd

TTNT trong giáo dục, hay Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (AIEd), xuất hiện vào những năm 1970 với mục tiêu phát triển Hệ thống dạy kèm thông minh (Intelligent Tutoring Systems - ITS).

AIEd, ban đầu tập trung vào nghiên cứu và phát triển phần mềm máy tính nhằm cải thiện giảng dạy và học tập, với mục tiêu dài hạn là thu thập phản hồi từ người học, đánh giá năng lực và nguyên nhân yếu kém, cũng như cá nhân hóa trải nghiệm học tập Từ khoảng năm 2010 trở đi, AIEd đã trở thành xu hướng chính trong giáo dục, đóng vai trò quan trọng trong việc kết hợp nghiên cứu khoa học máy tính, tâm lý học và sư phạm.

Hình 1.1 minh họa quan niệm mới về AIEd so với trước đây trong việc kết hợp

AIEd, sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và nghiên cứu giáo dục, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả dạy học Là một lĩnh vực độc lập và đa ngành, AIEd xác định mục tiêu và phạm vi riêng, giúp thu hẹp khoảng cách giữa AI và giáo dục Kiến thức trong AIEd cung cấp các kỹ thuật nhằm thúc đẩy tương tác thông minh và hiệu quả hơn giữa con người, từ đó cải thiện kết quả học tập.

Nghiên cứu về AIEd trong vài thập kỷ qua tập trung vào việc phát triển các công nghệ tính toán thông minh như hệ thống dạy kèm và chatbots Với những tiến bộ trong công nghệ thông tin, các nhà tâm lý học giáo dục đã khai thác dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm mạng xã hội, môi trường học tập trực tuyến như MOOC, và các hệ thống quản lý học tập (LMS) Những nguồn dữ liệu này tạo ra một khối lượng thông tin phong phú, bao gồm hồ sơ cá nhân, dữ liệu sinh lý, nhật ký học tập, và kết quả học tập của sinh viên.

Theo nghiên cứu của Tuomi, các kĩ thuật AI trong giáo dục được phân thành hai loại: AI dựa trên kiến thức và AI theo hướng dữ liệu AI dựa trên kiến thức sử dụng kiến thức chuyên sâu của con người để ra quyết định, như các hệ thống quy tắc Trong thập kỉ qua, phần lớn nỗ lực phát triển AI tập trung vào phương pháp này Tuy nhiên, xu hướng hiện nay đang chuyển dịch sang các kĩ thuật hướng dữ liệu, phản ánh sự thay đổi trong cách tiếp cận giáo dục và dạy học.

Baker đã xác định ba vai trò chính của các mô hình AIEd trong hỗ trợ dạy học Thứ nhất, mô hình được xem như công cụ khoa học, giúp hiểu và dự đoán các khía cạnh của tình huống giáo dục Thứ hai, mô hình được sử dụng như một thành phần trong hệ thống, cho phép môi trường học tập có khả năng phản ứng linh hoạt.

Trang 13 thích ứng với đầu vào của người dùng hoặc đầu vào khác, (3) Mô hình làm cơ sở thiết kế: Đó là mô hình của một quá trình giáo dục, với lí thuyết kèm theo của nó, hướng dẫn việc thiết kế phương pháp học tập nâng cao bằng công nghệ [18]

Dimitrova, McCalla và Bull đã xác định một vai trò quan trọng thứ tư của AIEd, đó là các mô hình mở giúp người học và giáo viên phản ánh và hành động Các mô hình này cho phép người dùng kiểm tra và chỉnh sửa, tạo điều kiện cho quá trình học tập và giảng dạy trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn.

Nghiên cứu về vai trò của AI trong giáo dục đại học đã chỉ ra rằng trong số 50 nghiên cứu được trích dẫn nhiều nhất, có những trọng tâm chính như sau: Đối với lập hồ sơ và dự đoán, nghiên cứu tập trung vào độ chính xác và độ nhạy của công nghệ AI; về hệ thống hướng dẫn thông minh (ITS), trọng tâm là hành vi học tập và ảnh hưởng đến người học; trong lĩnh vực đánh giá, mục tiêu là khám phá hiệu quả học tập và hành vi của người học; và đối với hệ thống thích ứng và cá nhân hóa, các nghiên cứu chủ yếu điều tra nhận thức của người học và ảnh hưởng của nó.

Trong đó, ba vai trò chính trong dạy học bao gồm: hỗ trợ (i) Học sinh cá biệt, (ii)

AI trong giáo dục (AIEd) tập trung vào việc điều chỉnh phương pháp giảng dạy theo nhu cầu của từng học sinh, thông qua hệ thống Gia sư Thông minh (ITS) có hiệu quả tương đương với gia sư con người Ở cấp lớp, AI giúp giáo viên quản lý toàn bộ lớp học, với các ứng dụng như dạy kèm, chấm điểm và học tập dựa trên thực tế ảo, nhằm cải thiện trải nghiệm dạy và học Ở cấp độ nhóm học sinh, AI phân tích tương tác của người học với hệ thống và điều chỉnh phương pháp học tập dựa trên kết quả tương tác đó.

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục vẫn còn hạn chế so với các lĩnh vực như khoa học ứng dụng, tài chính và y học Tuy nhiên, sự phát triển của nhiều hệ thống AI trong dạy học đang gia tăng, mở ra cơ hội mới cho cải tiến phương pháp giảng dạy và học tập.

Tình hình nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam, các thuật ngữ như CMCN 4.0, chuyển đổi số và AI ngày càng phổ biến Công nghệ trí tuệ nhân tạo (TTNT) được xem là công nghệ tổng quát, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng suất quốc gia Thủ tướng Chính phủ đã nhấn mạnh rằng Việt Nam cần phải tận dụng TTNT để thúc đẩy sự phát triển kinh tế.

Nhà xây d ự ng chính sách

Hi ệ u qu ả Kh ả năng s ử d ụ ng

Việc "sớm lên đoàn tàu 4.0" đòi hỏi Việt Nam cần xây dựng một chiến lược trí tuệ nhân tạo quốc gia mang tên “TTNT cùng con người vì nhân loại” Trong nghiên cứu "TTNT và chặng đường 50 năm", Hồ Tú Bảo đã tổng hợp quá trình phát triển của ngành AI trong 50 năm qua, nêu rõ các lĩnh vực nghiên cứu chính và những thành tựu nổi bật trên toàn cầu Tuy nhiên, bài tổng kết này chưa đề cập đến ứng dụng AI tại Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục.

Trong giai đoạn 1996 - 2016, Việt Nam đứng thứ 5 trong số 10 quốc gia Đông Nam Á về số lượng công bố khoa học trên cơ sở dữ liệu Web of Science, thứ 4 trên Scopus về AI, và dẫn đầu về tỷ lệ công bố AI trên tổng số công bố khoa học của Việt Nam Mặc dù GDP danh nghĩa của Việt Nam thấp hơn nhiều so với 5 quốc gia hàng đầu Đông Nam Á, nhưng điều này phản ánh nỗ lực mạnh mẽ của cộng đồng AI trong nước Kể từ năm 2010, 40 đề tài cấp Nhà nước liên quan đến AI đã được phê duyệt, tập trung vào các lĩnh vực như hệ thống thông minh, xử lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tương tác người máy và tin sinh học Nhiều sản phẩm và hệ thống ứng dụng AI "Made in Vietnam" đã được triển khai thực tế, cùng với sự xuất hiện của các quỹ đầu tư như VINIF, thể hiện sự quan tâm đến AI, khoa học dữ liệu và học máy, tạo động lực mới cho nghiên cứu và ứng dụng AI tại Việt Nam.

Nghiên cứu chỉ ra rằng hiện chưa có báo cáo khảo sát chính thức nào về quy mô thị trường trí tuệ nhân tạo (TTNT) tại Việt Nam Các báo cáo từ các công ty khảo sát uy tín toàn cầu cũng không cung cấp thông tin về thị trường TTNT Việt Nam, cho thấy rằng thị trường này vẫn còn nhỏ bé Bên cạnh đó, tác giả cũng không đề cập đến ứng dụng của AI trong lĩnh vực giáo dục tại Việt Nam hiện nay.

Trong những năm gần đây, nhiều công trình nghiên cứu, công bố và luận án tiến sĩ đã tập trung vào ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) cũng như trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục và dạy học tại Việt Nam.

Ngô Tứ Thành trong bài báo “Giải pháp đổi mới phương pháp giảng dạy ở các Trường đại học ICT hiện nay” đã đề xuất các giải pháp cải cách phương pháp giảng dạy dựa trên ba tiêu chí 3C, nhấn mạnh mối liên hệ chặt chẽ giữa chúng trong hệ thống giáo dục hiện đại Cụ thể, tiêu chí hàng đầu là dạy cách học và cách nghiên cứu; thứ hai là phát huy tính chủ động của người học; và cuối cùng, cần khai thác triệt để công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) như một công cụ hỗ trợ quan trọng.

Lê Thị Minh Thanh trong nghiên cứu “Xây dựng hệ thống giáo dục trên nền tảng ĐTĐM” đã chỉ ra những ưu điểm nổi bật của ĐTĐM trong giáo dục và đề xuất giải pháp xây dựng các hệ thống quản lý giáo dục dựa trên nền tảng này Tác giả khẳng định rằng ĐTĐM không chỉ là xu thế mà còn là cơ hội cho nền giáo dục Việt Nam trong thời kỳ chuyển đổi số, giúp giảm thiểu chi phí triển khai và quản lý, đồng thời thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ thông tin trong giáo dục.

Nghiên cứu của Nguyễn Duy Thanh và các cộng sự chỉ ra rằng sự chấp nhận và sử dụng đào tạo trực tuyến trên thiết bị di động tại Việt Nam phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm các điều kiện thuận lợi, yếu tố xã hội, động lực thụ hưởng và thói quen của người dùng Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến ý định và hành vi sử dụng các hình thức đào tạo trực tuyến.

Nghiên cứu của Cao Thị Thu Hương và các cộng sự [58] đã cung cấp cái nhìn tổng quan về ĐTĐM, nhấn mạnh những lợi ích của việc áp dụng ĐTĐM trong các hệ thống E-learning Việc sử dụng ĐTĐM không chỉ nâng cao trải nghiệm học tập mà còn tối ưu hóa quy trình giảng dạy, tạo điều kiện thuận lợi cho người học.

Trang 20 và mô hình E-learning trên nền ĐTĐM Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ theo hướng tổng hợp cơ sở lí luận được tham khảo từ các nguồn khác chứ chưa đề xuất được lí luận mới

Phạm Thế Bảo trong bài nghiên cứu “Thông minh nhân tạo: quá khứ - hiện tại – tương lai và ứng dụng” nhận định rằng việc ứng dụng AI có khả năng giải quyết nhiều vấn đề trong các lĩnh vực khác nhau Nghiên cứu về AI sẽ kết nối tất cả các ngành nghề trong xã hội 5.0 Để đáp ứng xu thế phát triển của xã hội, ngành CNTT cần chuẩn bị chương trình đào tạo, nguồn nhân lực, tài nguyên và kiến thức liên ngành.

Luận án tiến sĩ của Hà Đức Ngọc mang tên “Dạy học với các công nghệ mới nổi trong giáo dục nghề nghiệp Việt Nam” đã tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước, đồng thời xây dựng cơ sở lý luận cho việc ứng dụng công nghệ mới trong giảng dạy Luận án đề xuất mô hình lớp học tăng cường (augmented classroom) là phương pháp phù hợp nhất để tích hợp công nghệ mới vào giáo dục nghề nghiệp tại Việt Nam Bên cạnh đó, mô hình thiết kế dạy học của Dick và Carrey được áp dụng để giải thích cách thiết kế dạy học với các công nghệ mới nổi.

1.1.2.2 Triển khai ứng dụng AI trong thực tiễn dạy học

Theo thông tin từ website chính thức của Ban Quản lý Chương trình ETEP thuộc Bộ GDĐT, nhiều cơ sở giáo dục hiện đang áp dụng và triển khai chương trình này.

AI vào trong quản lí, đổi mới phương pháp giảng dạy và đã đạt được những hiệu quả bước đầu [61] Cụ thể như sau:

Tập đoàn FPT, cùng với Trường Đại học FPT, là đơn vị tiên phong trong việc áp dụng AI vào quản lý và đổi mới phương thức giảng dạy Trường không chỉ sử dụng AI để nhận diện khuôn mặt sinh viên và điểm danh, mà còn triển khai công nghệ này trong việc chấm điểm các bài thi trắc nghiệm, nâng cao hiệu quả quản lý sinh viên trong ký túc xá.

Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Thành phố Hồ Chí Minh đang tích cực ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc quản lý và điểm danh sinh viên, giúp quy trình trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn Bên cạnh đó, nhà trường còn triển khai AI trong giảng dạy tiếng Anh, cụ thể là thử nghiệm chatbot AI để thu thập thông tin.

Một số bài học kinh nghiệm và hướng nghiên cứu tiếp theo

1.1.3.1 Một số bài học kinh nghiệm

Dựa trên các nghiên cứu tổng quan về trí tuệ nhân tạo (AI) và giáo dục trí tuệ nhân tạo (AIEd) trong nước và quốc tế, tác giả luận án đã rút ra một số bài học kinh nghiệm quan trọng.

AI và ứng dụng của nó trong các lĩnh vực đời sống, đặc biệt là giáo dục, đã mang lại nhiều kết quả tích cực Sự xuất hiện của AI mở ra một cái nhìn mới cho ngành giáo dục, đòi hỏi cải tiến và điều chỉnh hình thức giáo dục truyền thống để phù hợp với bối cảnh hiện tại Đây là xu thế tất yếu, đóng vai trò là động lực và giải pháp giúp các quốc gia và nhà trường phát triển nhanh chóng.

Việc ứng dụng AI trong giáo dục không đồng nghĩa với việc thay thế hoàn toàn vai trò của giáo viên AI có thể hỗ trợ hoặc thay thế giáo viên trong một số tình huống cụ thể, nhưng giáo viên vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc kết nối và thúc đẩy mối quan hệ, cũng như hiểu rõ nhu cầu và cảm xúc xã hội của học sinh.

Trong bối cảnh hiện tại của Việt Nam, với các yếu tố như cơ chế, hạ tầng, lớp học đông, hình thức đào tạo từ xa, và văn hóa tâm lý của cả giáo viên lẫn học sinh, việc ứng dụng AI vào giáo dục trở thành một nhu cầu cấp thiết Do đó, việc xây dựng quy trình và mô hình dạy học hỗ trợ bởi AI nhằm nâng cao hiệu quả giảng dạy cho sinh viên ngành CNTT là một hướng đi đầy triển vọng cho tương lai.

Trong quá trình ứng dụng AI vào giáo dục, việc bảo vệ sự riêng tư và bảo mật thông tin của người học là rất quan trọng Các cơ quan quản lý giáo dục và các cơ sở đào tạo cần thiết lập cơ chế rõ ràng cho việc thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu Đồng thời, cần hạn chế sự phụ thuộc quá mức vào AI trong quá trình dạy và học.

1.1.3.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo

Một số hướng nghiên cứu đề xuất trong thời gian tới bao gồm: (1) Nghiên cứu thực trạng ứng dụng công nghệ AI trong dạy học tại các trường đại học Việt Nam và khảo sát ý kiến của các đối tượng liên quan như giảng viên, sinh viên, nhà khoa học, và nhà quản lý để đề xuất mô hình dạy học phù hợp; (2) Nghiên cứu sâu về các khái niệm và lý thuyết dạy học thích hợp, cũng như các vấn đề liên quan đến ứng dụng AI trong giảng dạy cho sinh viên ngành CNTT nhằm đề xuất quy trình tổ chức dạy học hiệu quả; (3) Xây dựng công cụ hỗ trợ dạy học tích hợp AI, áp dụng vào quy trình tổ chức dạy học hoàn chỉnh để chứng minh hiệu quả thông qua thực nghiệm sư phạm.

Các khái niệm liên quan đến đề tài

Khái niệm công cụ

TTNT, hay Trí tuệ nhân tạo, đang trở thành một thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực CNTT và ngày càng được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác Nghiên cứu và phát triển AI đã trải qua nhiều giai đoạn khác nhau, với giai đoạn đầu tập trung vào việc xây dựng các hệ thống máy có khả năng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên.

Trang 24 tượng hóa - hình thức hóa các khái niệm và giải quyết vấn đề dựa trên tiếp cận logic, ra quyết định trong điều kiện thiếu thông tin TTNT là lĩnh vực liên ngành của Triết học, Tâm lý học, Khoa học thần kinh, Toán học, Điều khiển học, Khoa học máy tính, Ngôn ngữ học, Kinh tế [8]

Trí thông minh nhân tạo (AI) là khả năng của máy móc do con người phát triển, đặc biệt là ở máy tính, robot và các thiết bị điện tử AI thuộc lĩnh vực khoa học và công nghệ, nhằm mang lại cho máy tính những khả năng tương tự như trí tuệ con người, bao gồm khả năng suy nghĩ, lập luận để giải quyết vấn đề, giao tiếp qua ngôn ngữ và tiếng nói, cùng với khả năng học hỏi và tự thích nghi.

J McCarthy là người đầu tiên đưa cụm từ AI trở thành một khái niệm khoa học Nghiên cứu AI nhằm mô tả chính xác các khía cạnh của xử lí trí tuệ, học (để có được tri thức) và tạo ra được các hệ thống, máy mô phỏng hoạt động học và xử lí trí tuệ [7]

S Russell và P Norvig đề cập 04 khái niệm về AI như Bảng 1.2 sau đây:

Bảng 1.2 Bốn khái niệm về AI (Nguồn:[8])

“Những nỗ lực làm cho máy tính suy nghĩ

máy móc có tâm trí, theo nghĩa đầy đủ và theo nghĩa đen” (Haugeland, 1985)

“Các hoạt động tự động hóa gắn kết với tư duy của con người, như ra quyết định, giải quyết vấn đề, học ” (Bellman, 1978)

"Nghiên cứu năng lực thần kinh thông qua các mô hình tính toán" (Charniak và McDermott, 1985)

“Nghiên cứu các mô hình tính toán giúp máy có nhận thức, có lập luận và hành động” (Winston, 1992)

"Nghệ thuật tạo ra máy móc thực hiện các chức năng đòi hỏi trí thông minh giống như khi con người thực hiện" (Kur weil, 1990)

"Nghiên cứu cách thức làm cho máy tính làm được những việc trí tuệ có thể tốt hơn con người" (Rich and Knight, 1991)

“Tính toán thông minh là nghiên cứu về thiết kế các tác tử thông minh” (Poole và cộng sự, 1998)

“TTNT quan tâm đến hành vi thông minh trong vật tạo tác” (Nilsson, 1998)

Baker và Smith định nghĩa trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng của máy tính thực hiện các nhiệm vụ nhận thức tương tự như con người, đặc biệt trong học tập và giải quyết vấn đề Họ nhấn mạnh rằng AI không chỉ là một công nghệ đơn lẻ, mà là một thuật ngữ bao quát cho nhiều công nghệ và phương pháp khác nhau, bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khai thác dữ liệu, mạng nơ-ron và các thuật toán Đây là khái niệm mà tác giả chọn để áp dụng xuyên suốt trong luận án của mình.

1.2.1.2 Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục a) Khái niệm

Hầu hết tài liệu quốc tế đề cập đến Artificial Intelligence in Education (AIEd), tức là Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục, nhưng nội dung chủ yếu liên quan đến việc dạy học (teaching) thay vì bao hàm toàn bộ khái niệm "giáo dục" trong tiếng Việt.

Khái niệm trí tuệ nhân tạo (TTNT) trong giáo dục xuất hiện vào những năm 1970, ban đầu tập trung vào nghiên cứu và phát triển phần mềm máy tính nhằm cải thiện quá trình giảng dạy và học tập Mục tiêu dài hạn bao gồm thu thập phản hồi từ người học, đánh giá năng lực và nguyên nhân yếu kém, cũng như cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho từng cá nhân hoặc nhóm học sinh Cuối cùng, TTNT được sử dụng để tìm hiểu và phát triển các lý thuyết dạy – học.

Năm 2010, Hiệp hội AIEd quốc tế đã định nghĩa AIEd là một lĩnh vực nghiên cứu liên ngành, kết hợp giữa khoa học máy tính, giáo dục và tâm lý học Mục tiêu của AIEd là phát triển môi trường học tập tương tác và thích ứng cho người học ở mọi lứa tuổi và trong tất cả các lĩnh vực Khái niệm này được thống nhất và áp dụng trong toàn bộ luận án này.

1.2.1.3 Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ Trí tuệ nhân tạo

Trong tiếng Việt, "dạy học" có phạm vi hiểu biết rộng hơn so với "giáo dục" Bài luận này nghiên cứu các khái niệm liên quan đến dạy học và quá trình dạy học, từ đó đề xuất khái niệm "dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ thông tin và truyền thông".

Dạy học là hoạt động chủ yếu trong nhà trường, diễn ra theo một quá trình từ t0 đến tn, gọi là quá trình dạy học Đây là một quá trình xã hội kết hợp giữa hoạt động dạy và học, trong đó người học (sinh viên, học sinh) chủ động tổ chức và điều chỉnh hoạt động nhận thức của mình dưới sự hướng dẫn của người dạy (giáo viên) Quá trình này bao gồm các hành động dạy và học tương tác lẫn nhau trong một không gian và thời gian nhất định, nhằm thực hiện các nhiệm vụ dạy học Kết quả của quá trình này là sự biến đổi những đặc tính đã được xác định ở người học.

Hình 1.4 Dấu hiệu của quá trình dạy học (Nguồn: [65])

Hà Đức Ngọc định nghĩa "Dạy học với các công nghệ mới nổi" là việc thiết kế và thực hiện các hoạt động dạy học, trong đó tăng cường việc sử dụng công nghệ mới nổi như những công cụ hỗ trợ nhận thức cho người học.

Luận án đề xuất khái niệm "dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ TTNT", trong đó công nghệ TTNT được sử dụng như các công cụ tích hợp (ứng dụng, website ) để nâng cao hiệu quả dạy và học Công nghệ TTNT hỗ trợ người dạy trong việc hướng dẫn và truyền thụ tri thức cho người học thông qua các phương thức như theo dõi tiến trình, cá nhân hóa học tập và chatbot Ngoài ra, công nghệ TTNT còn hỗ trợ quá trình kiểm tra đánh giá và gợi ý kiến thức, giúp người học dễ dàng ôn tập và điều chỉnh tiến độ, lộ trình học tập của mình.

Luận án mô tả quá trình dạy học với sự tham gia của công nghệ AI, cho thấy công nghệ này ảnh hưởng đến cả giáo viên và sinh viên ở nhiều khía cạnh và cấp độ khác nhau Hình 1.5 minh họa quá trình dạy học bắt đầu từ trạng thái của người học tại thời điểm t0 và kéo dài đến thời điểm tn, tương tự như các quá trình dạy học thông thường khác.

Trạng thái người học ở thời điểm t0 và tn đều thể hiện bởi:

- Sự hiểu biết, khả năng, thái độ;

Quá trình dạy học không chỉ thay đổi các đặc tính đã được xác định mà còn thực hiện mục tiêu giáo dục Mỗi quá trình dạy học đều chịu ảnh hưởng từ các yếu tố bên ngoài như kinh tế, văn hóa và xã hội Việc ứng dụng công nghệ AI trong giáo dục cần tác động đến cả hoạt động dạy và học, với hoạt động dạy tập trung vào giáo viên (GV) và hoạt động học hướng đến sinh viên (SV).

Hình 1.5 AI tham gia vào quá trình dạy - học

Tr ạ ng thái c ủ a SV ở th ời điể m t(1)

Tr ạ ng thái c ủ a SV ở th ời điể m t(0)

Gi ả ng viên Định hướ ng

Hoạt động học tập phụ Điều kiện ngoại cảnh (môi trường)

Một số khái niệm khác liên quan

Tự học là quá trình tự tìm hiểu và nghiên cứu kiến thức cần thiết mà không cần sự hỗ trợ từ người khác Người học có thể nhận được sự hướng dẫn ban đầu từ người khác, nhưng sau đó sẽ tự hoàn thiện và phát triển kiến thức của bản thân.

Tự học là quá trình mà người học thực hiện các hoạt động học tập một cách độc lập, với ít hoặc không có sự hướng dẫn từ giáo viên Quá trình này giúp sinh viên tự định hướng việc học của mình, dựa trên kinh nghiệm cá nhân, và cho phép họ tự chủ trong việc điều khiển hoạt động học thông qua các bài tập, dự án hoặc vấn đề được giáo viên gợi ý trong lớp.

1.2.2.2 Cá nhân hóa học tập

Cá nhân hóa học tập là quá trình tối ưu hóa mục tiêu, lộ trình và tốc độ học tập theo nhu cầu và sở thích của từng học sinh Quá trình này bao gồm bốn bước: (1) Tham gia, (2) Đo lường, (3) Diễn giải, và (4) Điều chỉnh Học sinh tham gia vào trải nghiệm học tập, từ đó nhu cầu và hiệu suất của họ được đo lường Sau khi thu thập dữ liệu, các thông tin này được giải thích theo các tiêu chí cụ thể, từ đó đưa ra các điều chỉnh cho trải nghiệm học tập Những điều chỉnh này có thể khác nhau giữa các học sinh và có thể được thực hiện bởi công nghệ, giáo viên hoặc chính học sinh, tùy thuộc vào môi trường học tập.

Cá nhân hoá học tập là phương pháp giảng dạy tối ưu hóa mục tiêu, lộ trình và tốc độ học tập dựa trên nhu cầu, sở thích và hiệu suất của từng học viên Định nghĩa này được xây dựng dựa trên Kế hoạch Công nghệ Giáo dục Quốc gia (NETP) của Bộ Giáo dục Hoa Kỳ năm 2010, cùng với các ưu tiên bổ sung từ Bộ và định nghĩa cho các chương trình tài trợ tùy ý.

Học tập được cá nhân hóa là một khái niệm quan trọng trong giáo dục, được định nghĩa là việc điều chỉnh giáo dục để phù hợp với tình hình, đặc điểm và nhu cầu của từng người học Điều này giúp người học đạt được tiến độ và kết quả tối ưu trong quá trình học tập Học tập cá nhân hóa có thể áp dụng ở nhiều cấp độ, từ chương trình giảng dạy, khóa học đến các hoạt động và hỗ trợ học tập khác Nhờ vào việc cá nhân hóa, mỗi người học nhận được nền giáo dục tương thích với nhu cầu riêng, dẫn đến những trải nghiệm học tập độc đáo và khác biệt cho từng cá nhân.

Hiện nay, có nhiều khái niệm khác nhau về Chatbot, và dưới đây là những định nghĩa phù hợp với định hướng nghiên cứu của luận án.

Ciechanowski và cộng sự [66] định nghĩa chatbot là chương trình máy tính mô phỏng và xử lý giao tiếp của con người, cho phép người dùng tương tác với thiết bị kỹ thuật số như thể đang trò chuyện với một người thực Chatbot hoạt động như một cơ chế đối thoại, khuyến khích sự hợp tác học tập, hoặc là hệ thống tự động phản hồi các truy vấn từ người dùng.

Chatbot được định nghĩa bởi Clarizia và cộng sự [67] là một tác nhân thông minh có khả năng tương tác với sinh viên (SV) để trả lời nhiều câu hỏi và cung cấp những câu trả lời phù hợp.

Chatbot, hay còn gọi là Chatterbot, là một phần mềm (máy) có khả năng giao tiếp với người dùng (con người) như một trợ lý ảo, có thể trả lời một số câu hỏi của người dùng và cung cấp thông tin chính xác Khái niệm này được đưa ra bởi Fabio Clarizia và các cộng sự, mang tính ngắn gọn và dễ hiểu, và tôi sẽ sử dụng khái niệm này một cách thống nhất trong toàn bộ luận án của mình.

1.2.2.4 Mô hình và mô hình dạy học a) Mô hình

Theo Từ điển Oxford, mô hình có thể được hiểu là: 1) một đối tượng nhỏ đại diện cho một đối tượng lớn hơn; 2) sơ đồ của một hệ thống hoặc hiện tượng với các thuộc tính đã biết hoặc suy ra, dùng để nghiên cứu thêm; 3) đại diện đơn giản cho một hệ thống phức tạp nhằm giải thích; và 4) hình thức hoặc hành động thể hiện một cái gì đó trên quy mô nhỏ hơn.

Mô hình là một kế hoạch hoặc biểu thị, thường được thu nhỏ, nhằm làm rõ đối tượng, hệ thống hoặc khái niệm Nó thể hiện các hiện tượng của thế giới thực, giúp người dùng dễ dàng hiểu cách thức hoạt động của chúng Thực chất, một mô hình thường là sự đơn giản hóa hoặc phiên bản tổng quát của các sự kiện thực tế.

Theo Nguyễn Xuân Lạc, mô hình là sự thể hiện của một đối tượng thông qua thực thể hoặc khái niệm, nhằm mục đích nhận thức và nghiên cứu Có hai loại mô hình chính: mô hình vật chất và mô hình tư duy (hay mô hình lý thuyết) Mô hình lý thuyết đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu biết thực tiễn, đặc biệt là trong các quá trình trừu tượng Mô hình dạy học cũng nằm trong bối cảnh này, giúp nâng cao hiệu quả giáo dục.

Mô hình dạy học, theo Từ điển Giáo dục học, là một hướng dẫn cho việc xây dựng chương trình, lựa chọn tài liệu sư phạm và hỗ trợ giáo viên trong nhiệm vụ giảng dạy Nó được coi là mô hình lý thuyết, phản ánh các thành phần cơ bản của quá trình dạy học và mối quan hệ giữa các yếu tố như mục tiêu, nội dung, phương pháp và phương tiện dạy học, cũng như các hình thức tổ chức dạy học và kiểm tra đánh giá Mô hình này còn thể hiện cấu trúc và mối quan hệ cơ bản trong hoạt động dạy và học, bao gồm việc kích thích động cơ học tập của người học và tổ chức các hoạt động học tập hiệu quả.

Trang 29 điều khiển các tương tác sư phạm, đánh giá và điều chỉnh hoạt động dạy học…) được thực hiện trong môi trường xác định

Trong giáo dục, mô hình không chỉ giúp hiểu biết về đối tượng nhận thức mà còn xây dựng các mẫu hình lý thuyết để áp dụng vào thực tiễn xã hội Mô hình được coi là hình thức diễn đạt ngắn gọn các đặc trưng chủ yếu của đối tượng, thể hiện sự điển hình hóa các hoạt động và mối quan hệ tương tác giữa các bộ phận trong sự vật Các mô hình này, như mô hình hợp tác xã hay mô hình trường dạy tốt – học tốt, đã có thực tế và có thể nhân rộng Ngoài ra, mô hình còn là thiết kế lý tưởng, phản ánh ý tưởng của người thiết kế sau khi nghiên cứu các yếu tố cơ bản như nhu cầu thực tế và điều kiện khả thi, làm cơ sở cho quá trình thử nghiệm trong thực tế.

Mô hình dạy học là một kỹ thuật mô tả những khái quát chính của phương pháp dạy học (PPDH) dựa trên các căn cứ khoa học, nhằm hướng dẫn toàn bộ hệ thống và quá trình dạy học Mô hình này làm rõ cách thức hoạt động của ba yếu tố chính: người dạy, người học và đối tượng học, theo định hướng chung của mô hình lý thuyết, đồng thời bao gồm tất cả các thành tố trong một cấu trúc mô hình.

Cơ sở lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của AI

Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ

Thế giới đã trải qua 4 cuộc Cách mạng Công nghiệp (CMCN) và hiện nay đang ở giai đoạn CMCN 4.0, kéo theo sự phát triển song hành của nền giáo dục Giáo dục 4.0, theo Phạm Đỗ Nhật Tiến, là giáo dục suốt đời, mở, cá thể hóa, nhằm chuẩn bị con người cho sự canh tân và sáng tạo CMCN 4.0 không chỉ tạo ra cơ hội mà còn yêu cầu xây dựng nền giáo dục 4.0, nơi mọi người có thể học tập mọi lúc, mọi nơi thông qua các thiết bị kết nối Tổ chức giáo dục trở thành một hệ sinh thái, sản xuất sản phẩm sáng tạo mang tính cá thể, với kiến thức và năng lực đổi mới riêng của từng cá nhân.

Hình 1.6 Những bước phát triển của giáo dục qua các cuộc CMCN thế giới

Giáo dục thông minh (SMART Education) đã xuất hiện từ đầu thế kỷ XXI và ngày càng được phát triển qua các mô hình đa dạng như 4C (Sáng tạo, Tư duy phản biện, Hợp tác, Giao tiếp), CBE (Giáo dục dựa trên năng lực) và OBE (Giáo dục dựa trên kết quả) Sự chuyển đổi từ phương pháp dạy học truyền thống sang các phương thức mới sử dụng công nghệ và mô hình dạy học phi truyền thống đang được nhấn mạnh trong quá trình này.

Giáo dục thông minh là sự tích hợp công nghệ, cho phép tiếp cận và kết nối mọi thứ qua Internet mọi lúc, mọi nơi Mô hình "SMARTER Education" bao gồm các yếu tố tương tác lẫn nhau, nâng cao chất lượng giáo dục Các thành tố chính của mô hình này bao gồm: S (tự định hướng), M (tạo động lực), A (tính thích ứng cao), R (các nguồn lực và tài nguyên mở rộng), T (dựa trên nền tảng công nghệ), E (khuyến khích sự tham gia), và R (sự phù hợp).

Mô hình này có thể tác động mạnh vào quá trình giáo dục theo những chiều hướng sau:

Sự thay đổi trong kỳ vọng của người học ngày càng cao, yêu cầu các trường phải nâng cao khả năng đáp ứng của mình Điều này bao gồm việc giúp sinh viên có khả năng thích ứng với thị trường lao động, tìm kiếm việc làm hoặc tự tạo việc làm sau khi tốt nghiệp Ngoài ra, các trường cần chú trọng vào việc duy trì và phát triển chuyên môn nghề nghiệp cho sinh viên, đồng thời tạo ra cơ hội học tập suốt đời để đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của người học.

Sự đa dạng hóa các sản phẩm giáo dục đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng giáo dục Quá trình này được hỗ trợ bởi cơ sở dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (TTNT), giúp tối ưu hóa chuỗi giá trị trong giáo dục Việc áp dụng công nghệ hiện đại không chỉ cải thiện nội dung giảng dạy mà còn tạo ra những trải nghiệm học tập phong phú và hiệu quả hơn cho người học.

- Sự thay đổi trong mối quan hệ, vai trò, vị trí của người dạy và người học trong quá trình dạy học, trong hệ sinh thái giáo dục;

- Sự thay đổi của môi trường dạy học, khuôn viên học tập với các dạng học liệu đa chức năng;

- Sự thay đổi các mô hình quản lí, điều hành trong giáo dục, dạy học trên nền tảng kĩ thuật số mới

Giáo dục thông minh, nhờ vào công nghệ mới, cần phát triển một phương thức khác biệt so với giáo dục đại trà, tập trung vào sự phân hóa, cá thể hóa và cá nhân hóa Hệ thống kết nối giữa con người, thông tin, vật thể và máy móc tạo ra chuỗi liên kết trong đào tạo, nghiên cứu và chuyển giao công nghệ, từ đó thúc đẩy sự chuyển đổi của giáo dục thành một hệ sinh thái đổi mới và sáng tạo.

TPACK (Kiến thức Sư phạm Nội dung Công nghệ) là mô hình xác định những kiến thức cần thiết cho giáo viên để giảng dạy hiệu quả với sự hỗ trợ của công nghệ thông tin (CNTT) Mô hình này được phát triển dựa trên nhiều nghiên cứu, bao gồm cả mô hình Kiến thức Sư phạm Nội dung (PCK) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng CNTT không thể được coi là một yếu tố độc lập trong quá trình dạy và học; để đạt được hiệu quả tối ưu, cần có sự kết hợp hài hòa giữa CNTT, phương pháp sư phạm và kiến thức chuyên môn.

Mô hình TPACK gồm có 3 thành tố chính đan xen lẫn nhau như Hình 1.7 dưới đây:

Hình 1.7 Mô hình TPCK (Nguồn: [75])

TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) bao gồm ba thành tố chính thể hiện qua ba vòng tròn, mỗi vòng tròn đại diện cho một mảng kiến thức quan trọng của giáo viên Đó là kiến thức về lĩnh vực dạy - học (CK – Content Knowledge), kiến thức về phương pháp sư phạm (PK – Pedagogical Knowledge) và kiến thức về công nghệ thông tin (TK – Technological Knowledge).

Mô hình TPACK cũng đề cập đến các dạng kiến thức mới hình thành do sự tương tác của 3 mảng kiến thức trên:

- Kiến thức phương pháp sư phạm sử dụng trong lĩnh vực dạy - học (PCK - Pedagogical Content Knowledge)

- Kiến thức về các công cụ CNTT chuyên dùng trong lĩnh vực dạy - học (TCK - Technological Content Knowledge)

- Kiến thức về các công cụ CNTT hỗ trợ những ý tưởng, phương pháp dạy - học cụ thể (TPK - Technological Pedagogical Knowledge)

Trang 32 Để việc ứng dụng CNTT vào dạy - học có hiệu quả, GV cần có cả 3 mảng kiến thức trên, nhưng việc vận dụng, mức độ tham gia của từng khối kiến thức trong những hoàn cảnh, bài học cụ thể phải linh hoạt

Mô hình TPACK là khung lí thuyết quan trọng giúp nhà giáo dục và quản lí thiết kế hệ thống dạy - học hiệu quả hơn Mô hình này chỉ ra sự kém hiệu quả của các phương pháp đào tạo khi giáo viên chỉ tập trung vào một loại năng lực duy nhất TPACK cung cấp cơ sở để phân tích kiến thức và năng lực của giáo viên, từ đó đưa ra giải pháp đào tạo phù hợp với yêu cầu dạy - học thế kỉ XXI Bên cạnh đó, mô hình này cũng hỗ trợ giáo viên trong việc thiết kế hoạt động học tập hiệu quả hơn Nghiên cứu cho thấy, việc học đạt hiệu quả cao nhất khi giáo viên và học sinh cùng sử dụng công nghệ thông tin để khám phá tri thức trong môi trường học tập gắn kết chặt chẽ với thực tiễn.

AI là công nghệ mới nổi có ảnh hưởng lớn đến nhiều lĩnh vực, đặc biệt là giáo dục Mô hình thiết kế dạy học của Dick và Carey là một trong những mô hình nổi bật, hướng dẫn việc thiết kế dạy học với sự tích hợp của công nghệ mới Mô hình này có thể được áp dụng hiệu quả trong quá trình thiết kế dạy học, đặc biệt khi có sự hỗ trợ của công nghệ AI.

Hình 1.8 Mô hình thiết kế dạy học của Dick và Carey(Nguồn: [76])

Trong mô hình thiết kế dạy học, các đường nét liền biểu thị những bước quan trọng mà người dạy chú trọng thực hiện, thể hiện tính liên tục của quá trình Ngược lại, các đường nét đứt phản ánh những bước được thực hiện "ngầm", không nhất thiết phải là hoạt động bắt buộc thường xuyên.

Các thành tố của quá trình dạy học

Để quá trình dạy học diễn ra đạt hiệu quả cao, người dạy luôn cần quan tâm đến các thành tố cấu thành nên quá trình dạy học

Quá trình dạy học có thể được xem xét từ góc độ hệ thống, bao gồm ba thành tố quan trọng: (1) Giáo viên và hoạt động dạy, (2) Sinh viên/học sinh và hoạt động học, (3) Nội dung dạy học Những yếu tố này tương tác với nhau, tạo nên một môi trường học tập hiệu quả và đồng bộ.

- Nếu xét ở góc độ cấu trúc ở dạng đơn giản nhất thì quá trình dạy học bao gồm 6 thành tố sau đây:

Mục tiêu dạy học cần được xây dựng phù hợp với năng lực của sinh viên, nhằm giúp họ đạt được kết quả mong muốn sau mỗi giờ học Các mục tiêu này phải đảm bảo tính khả thi, có thể đo lường và có thời hạn rõ ràng Nội dung giảng dạy là yếu tố then chốt, bao gồm kiến thức chuyên môn liên quan đến nghề nghiệp, được thiết kế trong chương trình học đã được phê duyệt.

+ PPDH: Được hiểu là cách thức làm việc giữa GV và SV nhằm giúp

SV đạt được các mục tiêu về kiến thức, kĩ năng và hình thành một số năng lực nhất định

+ Phương tiện dạy học: Là các đồ dùng, thiết bị, phương tiện máy móc

… phục vụ cho quá trình dạy học

Cả 6 thành tố này có mối quan hệ gắn bó hữu cơ với nhau, được hình thành trên cơ sở nhu cầu xã hội, chịu tác động, ảnh hưởng từ các điều kiện môi trường bên ngoài (kinh tế - xã hội – văn hoá và khoa học) Hình 1.9 dưới đây mô tả một cách đơn giản mối quan hệ giữa các thành tố cơ bản của quá trình dạy học:

Hình 1.9 Cấu trúc các thành tố của quá trình dạy học (Nguồn: [65])

Quá trình dạy học được coi là sự kết hợp chặt chẽ giữa giáo viên và sinh viên, trong đó giáo viên điều khiển và điều chỉnh quá trình học tập, trong khi sinh viên tự điều chỉnh và điều khiển bản thân Điều này tạo ra một chu trình khép kín, nơi có sự tác động lẫn nhau giữa người dạy và người học, đảm bảo hiệu quả trong quá trình giáo dục.

Hình 1.10 Điều chỉnh của quá trình dạy học (Nguồn: [65]) Đánh giá dạy học

MÔI TRƯỜNG KINH TẾ - XÃ HỘI – VĂN HÓA – KHOA HỌC

Mục tiêu dạy học Nội dung Tổ chức dạy học

Phương pháp – Phương tiện – Hình thức tổ chức

Kết quả Điều chỉnh Kiểm tra

Trang 34 Đối với việc dạy học có sự hỗ trợ của công nghệ AI mà luận án đang hướng đến, yếu tố AI sẽ can thiệp vào các thành tố sau đây:

Những ứng dụng nổi bật của AI trong hỗ trợ dạy học

Việc ứng dụng AI trong dạy học đã được các chuyên gia và nhà giáo dục đánh giá là một bước tiến đột phá trong những năm gần đây AI tham gia vào quá trình dạy học với nhiều mức độ khác nhau, tuy nhiên, nó chủ yếu vẫn là công nghệ hỗ trợ và chưa thể thay thế hoàn toàn vai trò của giáo viên Theo các nghiên cứu và tổng hợp, những ứng dụng nổi bật của AI trong dạy học bao gồm việc cải thiện trải nghiệm học tập, cá nhân hóa nội dung giảng dạy và hỗ trợ quản lý lớp học.

AI được sử dụng để xếp loại và đánh giá người học, với nhiều kỹ thuật AI được áp dụng nhằm phát triển các mô hình chính xác dự đoán hành vi và thành tích học tập của học sinh.

(2) AI tham gia vào việc dựđoán về khảnăng giữ chân và bỏ học của học sinh

Việc duy trì và bỏ học của SV là một yếu tố phổ biến ảnh hưởng đến cả nền tảng học tập trực tuyến và ngoại tuyến

AI đóng vai trò quan trọng trong việc cá nhân hóa quá trình học tập, đáp ứng nhu cầu của học sinh và yêu cầu từ nhà nước trong bối cảnh toàn cầu hóa Các mô hình học tập tương tác, với người học làm trung tâm, giúp điều chỉnh chương trình giảng dạy phù hợp với từng học sinh hoặc nhóm học sinh, từ đó tăng cường sự tương tác và cải thiện khả năng hiểu biết Lớp học đảo ngược cũng là một trong những thay đổi quan trọng trong phương pháp dạy học, góp phần nâng cao kết quả học tập.

AI có khả năng dự đoán hiệu suất học tập của học sinh, giúp xác định khả năng hoạt động trong tương lai của họ trong một khóa học Để thực hiện điều này, cần có những nền tảng mạnh mẽ nhằm hỗ trợ các biện pháp can thiệp giáo dục kịp thời Sự phát triển của các mô hình AI không chỉ dự đoán kết quả học tập mà còn khám phá những thông tin chi tiết và mô hình tiềm ẩn, tạo nên những ứng dụng và lĩnh vực nghiên cứu nổi bật trong khai phá dữ liệu giáo dục.

Phân tích tình cảm trong quá trình học tập giúp cải thiện hiệu quả học tập bằng cách xem xét phản hồi của sinh viên, từ đó điều chỉnh nội dung và phương pháp phân phối tài liệu học tập cho phù hợp Điều này không chỉ giúp hiểu rõ hơn ý kiến của học sinh mà còn thể hiện tác động của phương tiện truyền thông xã hội như một nền tảng để phản ánh ý kiến của họ, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá quá trình học tập.

Việc tích hợp các dịch vụ AI vào Hệ thống quản lý học tập (LMS) hiện nay đã trở nên khả thi, giúp lưu trữ và đối chiếu kết quả đánh giá một cách hiệu quả.

SV cung cấp phân tích và báo cáo cho các nhà quản lý học tập, phục vụ cho quy trình hoạt động hàng ngày và đảm bảo chất lượng ở các cấp độ địa phương, khu vực hoặc mục đích công nhận Dữ liệu đánh giá được thu thập qua nhiều học kỳ và được nhóm theo kết quả học tập ở các cấp độ khóa học và chương trình Những thiếu sót trong kết quả học tập của SV trong quá khứ thường được xem xét để cải thiện.

Trang 35 khắc phục với các chuyên gia miền và điều phối viên khóa học được thu thập để học tập, trong đó một nhóm các hành động khắc phục (khuyến nghị) được thu thập trong vòng từ 3 đến 5 năm [78]

Hệ thống Gia sư thông minh (ITS) cung cấp phản hồi ngay lập tức và tùy chỉnh cho người học, giúp thu hẹp khoảng cách giữa số lượng học viên ngày càng tăng và sự thiếu hụt giáo viên chuyên môn trên toàn cầu Công nghệ AI có khả năng dự đoán nhu cầu nhận thức, kết quả học tập, trạng thái tinh thần và kỹ năng của học sinh, từ đó đề xuất các hành động phù hợp để nâng cao hiệu quả học tập.

Tác động và những thách thức của AI đối với việc dạy và học trong giáo dục đại học

trong giáo dục đại học

Từ đầu những năm 1980, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dạy học chủ yếu tập trung vào các hệ thống gia sư thông minh (ITS) Các hệ thống này sử dụng kiến trúc dựa trên tri thức, bao gồm mô hình miền để mô tả khu vực học tập và mô hình trạng thái để theo dõi kiến thức của sinh viên Hệ thống chuyên gia quản lý việc giới thiệu tài liệu học tập thông qua giao diện người dùng tương tác và thích ứng.

Các hệ thống giáo dục thông minh (ITS) trước đây chủ yếu dựa vào tri thức, thường được gọi là AI lỗi thời, và đã đạt được thành công trong các lĩnh vực như Toán học và Vật lý Việc theo dõi thói quen hành vi và học tập của sinh viên trong môi trường ITS cung cấp dữ liệu quý giá cho nghiên cứu về học tập Tuy nhiên, phát triển ITS cho các lĩnh vực học tập gặp khó khăn do sự chuyển hướng sang việc sử dụng AI và học máy, nhằm tạo ra giao diện giáo viên cho học sinh và theo dõi quá trình học tập, điều này được gọi là phân tích học tập và khai thác dữ liệu giáo dục.

1.3.4.1 Tác động của AI đến kĩ năng và năng lực

Hệ thống giáo dục hiện đại đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng lực tham gia kinh tế của cá nhân Lịch sử giáo dục gắn liền với sự phát triển xã hội công nghiệp, góp phần xây dựng nguồn nhân lực lao động và thúc đẩy năng suất, khả năng cạnh tranh kinh tế Do đó, cần xác định cách mà AI sẽ biến đổi công việc và việc làm trong bối cảnh chính sách giáo dục hiện nay.

Nhiều nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng tác động của máy tính và tự động hóa chủ yếu dựa trên các mô hình thiên về kỹ năng Theo các mô hình này, những công việc không yêu cầu trình độ và kỹ năng cao dễ bị tự động hóa, với máy tính thường thực hiện các nhiệm vụ có yêu cầu kỹ năng hạn chế Do đó, để giảm thiểu nguy cơ thất nghiệp, việc nâng cao trình độ đào tạo cho người lao động là điều cần thiết.

1.3.4.2 Tác động của AI đến việc học của SV

Khi công nghệ mới xuất hiện, nó mở ra khả năng giải quyết vấn đề cũ, mặc dù những thách thức trong việc áp dụng thường chưa được hiểu rõ Doanh nhân và nhà hoạch định chính sách nhận thấy tiềm năng của công nghệ mới và khám phá cách nó có thể tạo ra sự khác biệt Trong lĩnh vực giáo dục, AI không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn thay đổi bối cảnh học tập, giúp phù hợp hơn với nhu cầu xã hội Thực tiễn học tập hiện tại đang đáp ứng nhu cầu của một xã hội công nghiệp đang chuyển mình Tuy nhiên, trong một thế giới thay đổi nhanh chóng, các giải pháp có thể trở nên lỗi thời trước khi được thực hiện, và việc sử dụng công nghệ có thể vừa cách mạng hóa học tập, vừa dẫn đến tự động hóa các ý tưởng ít liên quan đến việc học.

Kì vọng về hiệu quả của các Massive Open Online Course (MOOCs) đã được ghi nhận, nhưng tác động thực tế của chúng đối với kết quả học tập vẫn chưa rõ ràng Mặc dù giáo viên có thể dạy nhiều học sinh trực tuyến, việc theo dõi tiến độ học tập của từng học sinh là một thách thức AI được kỳ vọng sẽ phân tích học tập quy mô lớn và đánh giá khách quan kết quả học tập của sinh viên mà không bị thiên vị Khi có đủ dữ liệu được gán nhãn, AI có thể phân loại sinh viên dựa trên kết quả kiểm tra, tuy nhiên, độ chính xác của kết quả kiểm tra trong việc phản ánh mức độ học tập vẫn còn là vấn đề cần xem xét Sự phát triển năng lực nhận thức liên quan đến tư duy xã hội có thể không tương thích với cách học cá nhân AI có thể mở ra cơ hội điều chỉnh nội dung học tập dựa trên đặc điểm và phong cách học tập của sinh viên, tạo ra trải nghiệm học tập phù hợp hơn.

1.3.4.3 Tác động của AI đến việc dạy của GV Để tránh bị những tác động không mong muốn và áp dụng những điểm tích cực của AI vào giáo dục, điều quan trọng là phải hiểu tác động của AI trong bối cảnh học tập và giáo dục trong tương lai, thay vì trong các hệ thống giáo dục và hình thức học tập hiện tại Do đó, việc phân tích tác động của AI đối với việc dạy học sẽ gắn với việc định hướng trong tương lai của việc học Tuy nhiên, có một số nhiệm vụ giáo dục mà AI có thể có tác động rõ ràng Một trong số đó là việc đánh giá dưới nhiều hình thức khác nhau Trong các hệ thống dạy kèm thông minh thông thường, một thành phần trung tâm là mô hình SV (dùng để cung cấp thông tin về tình trạng hiện tại của người học) và dựa trên mô hình SV này để cố gắng suy ra những vướng mắc có thể xảy ra trong cách hiểu của SV về lĩnh vực mà họ đang học

Trang 37 a) Mô hình SV do AI tạo ra và các cơ hội sư phạm mới

Các hệ thống gia sư thông minh truyền thống gặp khó khăn trong việc xây dựng mô hình SV do thiếu phương pháp rõ ràng trong các lĩnh vực phức tạp Tuy nhiên, AI thần kinh có khả năng phát triển mô hình SV khi có đủ dữ liệu Học máy có thể tạo ra các biểu diễn phức tạp, hoạt động hiệu quả trong thực tế, bất chấp những thách thức về khái niệm và kỹ thuật Với lượng dữ liệu đầy đủ, học máy có thể xây dựng các mô hình SV có giá trị thực tiễn.

Những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giao diện người-máy dựa trên AI đang mở ra các khả năng sư phạm mới, đặc biệt là trong lĩnh vực giáo dục Robot trò chuyện và bạn đồng hành học tập cho thấy tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ học tập Tính toán cảm xúc và AI cảm xúc sẽ đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống giáo dục này Hơn nữa, dịch máy thời gian thực cung cấp cơ hội mới cho việc học ngôn ngữ, cho phép các hệ thống AI giúp sinh viên cải thiện kỹ năng viết của họ, từ đó truyền đạt ý tưởng một cách hiệu quả hơn Do đó, việc định hướng tầm nhìn về AI trong tương lai là rất cần thiết để khai thác hết tiềm năng của công nghệ này trong giáo dục.

AI hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích trong tương lai, nhưng điều này đòi hỏi phải có nghiên cứu nghiêm túc, tầm nhìn xa và nguyên tắc sư phạm rõ ràng để khai thác tối đa tiềm năng của nó.

AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ cho giáo dục, không chỉ tập trung vào những thách thức kinh tế và xã hội hiện tại Điều này mở ra cơ hội cho các start-up trong lĩnh vực giáo dục, giúp cải thiện chất lượng học tập và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người học.

AI trong giáo dục đang đối mặt với thách thức trong việc thay đổi thực tiễn hiện tại Nếu không có tầm nhìn và chính sách rõ ràng, AI có thể chỉ giải quyết các vấn đề hiện có mà không làm mới hệ thống giáo dục Điều này có thể dẫn đến việc tái phát minh các phương pháp giảng dạy lỗi thời, làm cho việc thay đổi trở nên khó khăn hơn Cần thiết phải phát triển các mô hình giáo dục tương lai và triển khai thử nghiệm cụ thể với sự tham gia của giáo viên và chuyên gia Sự quan tâm đến AI trong chính sách hiện nay mang lại cơ hội xây dựng tầm nhìn cho sự phát triển và cách mạng kỹ thuật Quan trọng là giáo viên không bị loại bỏ bởi công nghệ mới Ở cấp độ hệ thống, AI có thể tác động sâu sắc đến giáo dục, phản ánh sự chuyển đổi lớn hơn từ số hóa và tự động hóa, được gọi là xã hội thông tin và kinh tế tri thức Sự nổi lên của AI như một chủ đề chính sách quan trọng là do tác động triệt để của nó đến công việc trong tương lai.

Trang 38 toàn cầu Hiện nay, khi các tổ chức giáo dục phải tham gia giải quyết cho các vấn đề của thời đại công nghiệp, nhiều câu trả lời trong số này hiện đang trở nên lỗi thời Trong lịch sử tư duy giáo dục, đã có một tranh luận không ngừng giữa các quan điểm về giáo dục, từ quan điểm công cụ giáo dục như một cách chuẩn bị cho những người lao động tương lai đến quan điểm khác phát triển hơn khi xem giáo dục là một cách hiện thực hóa những tiềm năng của con người Cho dù sẽ có việc làm trong tương lai hay không, AI đẩy giáo dục theo hướng các mô hình giáo dục phát triển hơn này Giả sử rằng AI sẽ biến đổi thị trường lao động, một cách có thể hữu ích để tưởng tượng về tương lai của hệ thống giáo dục và giáo dục là bắt đầu từ khả năng thứ hai Nếu chúng ta tưởng tượng rằng giáo dục trong một thế giới nơi công việc không phải là yếu tố trung tâm trong cuộc sống hoặc nơi mà việc làm không tồn tại thì vai trò của giáo dục sẽ là gì? Làm thế nào để chúng ta có thể tổ chức nó? Mục đích của nó là gì và những gì nó cần giải quyết?

Một số công cụ trong dạy học có sự hỗ trợ của AI

1.3.5.1 Cá nhân hoá học tập a) Giới thiệu về cá nhân hoá học tập

Theo dõi hoạt động của người học bằng AI giúp nắm bắt những gì họ thực hiện trong thời gian học tập Một phương pháp hiệu quả để thực hiện việc này là áp dụng công nghệ AI để ghi nhận và phân tích hành vi học tập của người dùng.

Hệ thống Chẩn đoán người học, Hỗ trợ, Đánh giá dựa trên AI (StuDiAsE) bao gồm năm hệ thống con: giám sát, ghi nhật ký, lập hồ sơ, mô hình hóa và đánh giá, mỗi hệ thống có chức năng riêng StuDiAsE có khả năng theo dõi và cung cấp phản hồi cũng như hồ sơ dựa trên tiến trình học tập của từng cá nhân Hệ thống này đánh giá hành động của người học và cung cấp thông tin về phong cách học tập của họ, chẳng hạn như một số người thích học qua việc đọc, trong khi những người khác lại ưa chuộng video ngắn.

AI có thể hỗ trợ đưa đề xuất và khuyến nghị cho giáo viên và học sinh, đồng thời

AI có khả năng cung cấp phản hồi ngay lập tức cho sinh viên dưới dạng trợ giảng, giúp học sinh nhận được thông tin cần thiết mà không phải chờ đợi giáo viên Tuy nhiên, sự phát triển của AI không có nghĩa là sẽ thay thế vai trò của giáo viên, vì vẫn có nhiều nhiệm vụ mà AI chưa thể thực hiện, như tạo nội dung và hướng dẫn sinh viên về tài liệu nghiên cứu.

Dựa trên việc phân tích thông tin và dữ liệu từ người dùng, AI sẽ cung cấp nội dung hữu ích cho sinh viên thông qua Mô-đun khuyến nghị (RM), hay còn gọi là Hệ thống khuyến nghị RM giúp hướng dẫn sinh viên bằng cách đánh giá sự tiến bộ và gợi ý các nguồn tài nguyên học tập phù hợp Để hiệu quả, hệ thống cần theo dõi tiến độ và sở thích của người học Thuật toán K-nearest Neighbor cũng được áp dụng để cá nhân hóa trải nghiệm học tập.

Bài toán phân lớp là quá trình gán một đối tượng dữ liệu vào một hoặc nhiều lớp đã được xác định trước thông qua một mô hình phân lớp Mô hình này được phát triển dựa trên các dữ liệu huấn luyện để tối ưu hóa khả năng phân loại.

Tập dữ liệu được xây dựng trước với gán nhãn, hay còn gọi là tập huấn luyện, là yếu tố quan trọng trong quá trình phân lớp, nơi các đối tượng dữ liệu được gán nhãn Phân lớp và gom cụm (cluster) là hai bài toán chính trong lĩnh vực học máy (ML).

Một số thuật toán phổ biến trong bài toán phân lớp bao gồm Naive Bayes, Cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên, Hồi quy logistic, Hỗ trợ Máy Vector và K-nearest Neighbor.

Hình 1.11 Minh họa thuật toán phân lớp

Trong số đó, thuật toán phân lớp kinh điển có thể kể tên là thuật toán K-nearest

Neighbor (KNN) Điểm chấm màu sáng (Hình 1.11) sẽ được phân vào lớp xanh hay lớp đó?

* Ý tưởng của thuật toán KNN

Bài toán đặt ra là sinh viên A có điểm số của một môn học nhưng không biết mình thuộc loại học lực nào (Giỏi, Khá, Trung bình, Yếu), và giả sử A không nắm rõ bất kỳ quy tắc nào để phân loại.

Giải pháp đề xuất là A cần tiến hành khảo sát những sinh viên có điểm số gần với điểm của mình nhất Giả sử trong lớp có 50 sinh viên, A sẽ khảo sát 5 sinh viên có điểm số tương đồng nhất với mình Dữ liệu thu thập được cho thấy điểm của A là 7, cùng với điểm số của các bạn A.

Dựa trên kết quả, A tự tin đoán mình sẽ xếp loại khá Phương pháp này cho phép chúng ta phân loại dữ liệu một chiều một cách đơn giản Điều quan trọng là, khi số lượng và độ rộng của dữ liệu khảo sát tăng lên, độ chính xác của dự đoán cũng sẽ cải thiện Tuy nhiên, nếu trong lớp A không có ai khác xếp loại khá ngoài A, thì dù A có thu thập bao nhiêu dữ liệu từ những người có điểm số gần nhất, kết quả dự đoán vẫn có thể sai.

Bài toán đặt ra là gợi ý cho sinh viên những nhận xét, phương pháp học, và khóa học phù hợp với năng lực của họ dựa trên số điểm từng kỹ năng Mục tiêu là giúp sinh viên cải thiện điểm số của từng kỹ năng Trong ngôn ngữ học máy, bài toán này được gọi là bài toán phân lớp, với phân lớp có nghĩa là phân loại sinh viên theo năng lực dựa trên dữ liệu điểm số.

Trang 40 là phân loại (xác định) những lời nhận xét phù hợp với kết quả kiểm tra của SV; gợi ý các tài liệu học tập phù hợp với trình độ của SV (thông qua việc đánh giá kết quả bài kiểm tra)

Thuật toán KNN dựa trên nguyên tắc rằng các dữ liệu tương tự sẽ nằm gần nhau trong không gian Nhiệm vụ của chúng ta là xác định k điểm gần nhất với dữ liệu cần kiểm tra Để tìm khoảng cách giữa hai điểm, có nhiều công thức khác nhau có thể áp dụng, tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể.

KNN, hay K-Nearest Neighbors, là thuật toán tìm kiếm đầu ra cho một điểm dữ liệu mới dựa vào K điểm dữ liệu gần nhất trong tập huấn luyện, mà không quan tâm đến sự nhiễu từ các điểm dữ liệu này Để áp dụng thuật toán KNN, cần thực hiện các bước định nghĩa cụ thể cho bài toán đã nêu.

Bước 1: Lựa chọn điểm dữ liệu (Data point)

Chúng ta có thể xem điểm thi của từng loại câu hỏi trong bài kiểm tra đầu vào như một điểm trong không gian n chiều, với n tương ứng là số loại câu hỏi trong bài kiểm tra.

Các lí thuyết và phương pháp dạy học có liên quan

Lí thuyết kết nối

Các nghiên cứu của George Siemens và Downes đã nêu lên khái niệm về Lí thuyết kết nối (tên tiếng Anh là Connectivism) như sau:

Lí thuyết kết nối là một phương pháp học tập hiện đại, tập trung vào việc kết nối nhiều nguồn tài liệu liên quan đến bài học, đặc biệt là qua mạng Internet trong thời đại kỹ thuật số phát triển nhanh chóng Stephen Downes và George Siemens đã định nghĩa lí thuyết này như một hình thức học tập phù hợp với sự bùng nổ công nghệ hiện nay.

1.4.1.2 Các nguyên tắc cốt lõi

Trong một công bố năm 2005, Siemens đã nêu ra 8 nguyên tắc cốt lõi của Lí thuyết kết nối như sau:

(1) Học tập và kiến thức dựa trên sự đa dạng của các ý kiến;

(2) Học tập là một quá trình kết nối các nguồn thông tin;

(3) Việc học có thể nằm trong các thiết bị ngoại vi;

Bình di ện vĩ mô

Hình thức tổ chức dạy h ọ c

Bình di ện vĩ mô

AI (chatbot, cá nhân hóa học tập)

Hình thức tổ chức dạy h ọ c

(4) Năng lực hiểu biết quan trọng hơn những gì để biết;

(5) Nuôi dưỡng và duy trì các kết nối là việc cần thiết để tạo ra điều kiện học tập liên tục;

(6) Khả năng thấy được sự kết nối giữa các lĩnh vực, ý tưởng và khái niệm là một kĩ năng cốt lõi;

(7) Chuẩn xác, cập nhật kiến thức là mục đích của hoạt động học tập theo Lí thuyết kết nối;

Quá trình ra quyết định là một quá trình học tập, trong đó việc lựa chọn thông tin phù hợp với thực tế là rất quan trọng Kiến thức hiện tại có thể trở nên lỗi thời khi có những thông tin mới được bổ sung trong tương lai.

1.4.1.3 Vấn đề dạy học với Lí thuyết kết nối

Tác giả Vũ Hồng Linh [100] đã chỉ ra một số đặc điểm, đặc trưng của việc dạy học theo Lí thuyết kết nối như sau: a) Đặc điểm

Người học được đặt trong một môi trường mạng, nơi có nội dung cụ thể mà học sinh quan tâm hoặc cần tiếp thu, được tổ chức thành các nút kết nối.

- Người học tự giác, tích cực, chủ động, tìm tòi, khám phá tri thức tuỳ thuộc vào khả năng của mình

Thông qua Internet, học sinh có cơ hội kết nối kiến thức của bản thân với tri thức và kinh nghiệm của người khác, đồng thời thúc đẩy sự tương tác xã hội.

- Tạo ra sự liên kết kiến thức, nguồn thông tin, PPDH với sự hỗ trợ của CNTT b) Đặc trưng

- Tạo ra sự liên kết kiến thức, nguồn thông tin, PPDH với sự hỗ trợ của CNTT;

- Ứng dụng CNTT để tạo ra sự liên kết, hỗ trợ cho việc tự học, tự đánh giá có hiệu quả

Hình 1.15 Mối quan hệ giữa PPDH theo Lí thuyết kết nối và các lí thuyếtdạy học tích cực khác (Nguồn:[100])

Trang 47 c) Vận dụng Lí thuyết kết nối trong dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI

Dạy học theo lý thuyết kết nối là phương pháp dạy học giúp giáo viên và sinh viên sử dụng các nút kết nối dựa trên công nghệ thông tin để nâng cao hiệu quả giảng dạy Trong mô hình này, người học đóng vai trò chủ động trong việc thiết kế quá trình học tập và được cung cấp công cụ để phát triển phương pháp học tập riêng của mình.

Dạy học theo thuyết kết nối yêu cầu cả giáo viên và sinh viên phải có kiến thức và kỹ năng nhất định trong việc sử dụng công nghệ thông tin Giáo viên cần thời gian chuẩn bị bài giảng và tài liệu học tập điện tử, đồng thời thay đổi vai trò từ truyền thụ kiến thức sang hướng dẫn sinh viên Sinh viên cần phát huy tính chủ động, tích cực và tự học trong suốt quá trình học Đặc biệt, trong ngành CNTT, cả giáo viên và sinh viên đều đáp ứng tiêu chí về kiến thức và kỹ năng CNTT, với sinh viên ngành này nổi bật với tính chủ động và sáng tạo cao.

Lí thuyết kết nối vào dạy học cho nhóm SV ngành này là hoàn toàn khả thi và phù hợp

Lí thuyết kết nối, như đã phân tích trong Hình 1.14, sẽ tác động ở cấp độ vĩ mô và trung gian Để đạt được hiệu quả cao nhất, việc lựa chọn phương pháp dạy học (PPDH) phù hợp là rất quan trọng.

Dạy học tương tác

Trong tác phẩm "Tiến tới một phương pháp sư phạm tương tác", Jean Marc Denommé và Madeleine Roy đã trình bày logic của hoạt động dạy học, nhấn mạnh quan điểm sư phạm tương tác với cấu trúc dạy học bao gồm ba yếu tố: người học, người dạy và môi trường Nội dung kiến thức được xem là yếu tố khách quan mà người dạy hướng dẫn người học chiếm lĩnh.

Theo "Từ điển tiếng Anh hiện đại Oxford", "tương tác" được định nghĩa là "hành động cùng nhau", trong khi "Từ điển tiếng Việt" mô tả "tương tác" là sự tác động qua lại lẫn nhau Dựa trên nghiên cứu về các đối tượng tham gia tương tác, Jean đã đưa ra những phân tích sâu sắc về bản chất và vai trò của tương tác trong giao tiếp.

Maxc Denomme và Madeleine Roy nhấn mạnh rằng sự tương tác trong dạy học bao gồm ba yếu tố chính: người dạy, người học và môi trường học, trong đó tương tác giữa người dạy và người học là quan trọng nhất Trong mô hình này, giáo viên (GV) đóng vai trò thiết kế, tổ chức, chỉ đạo và kiểm tra quá trình học, nhưng không thay thế vai trò của sinh viên (SV) Sinh viên tự điều khiển quá trình tiếp thu kiến thức dưới sự hướng dẫn của giáo viên Sự thống nhất giữa hoạt động dạy và học được đảm bảo thông qua sự cộng tác.

Dạy học tương tác là chiến lược giáo dục tập trung vào người học, khuyến khích sự chủ động và tích cực trong quá trình học Nó thể hiện mối quan hệ tương tác giữa người dạy, người học và môi trường học tập, nhằm nâng cao kiến thức, kỹ năng và năng lực của người học Để phương pháp dạy học tương tác đạt hiệu quả tối đa, sự tham gia của cả ba yếu tố này là rất cần thiết.

1.4.2.2 Nghiên cứu ứng dụng ICT trong dạy học theo quan điểm tương tác

Nghiên cứu về lí luận dạy học hiện đại chỉ ra rằng mối tương tác giữa ba yếu tố: người dạy, người học và đối tượng học tập tạo thành “tam giác dạy học” là rất quan trọng Những tương tác này diễn ra thông qua các yếu tố như mục tiêu, nội dung, phương pháp, phương tiện, hình thức, nhiệm vụ và đánh giá, tại một địa điểm và thời gian xác định.

Nhóm tác giả Pho & Ngo [106] đã tiến hành phân tích mô hình dạy học theo quan điểm sư phạm tương tác, nhấn mạnh việc ứng dụng phương pháp và công nghệ dạy học trong các loại hình nhà trường khác nhau Họ đã đưa ra cách tiếp cận mới về quan điểm sư phạm tương tác và các phương pháp dạy học tích cực, khẳng định rằng những phương pháp này chỉ phát huy hiệu quả trong môi trường công nghệ cao và đa phương tiện Bài viết cũng giới thiệu các phần mềm hữu ích cho dạy học Đặc biệt, trong việc ứng dụng công nghệ AI hỗ trợ dạy học cho sinh viên ngành CNTT, hình thức tổ chức dạy học kết hợp giữa dạy trực tiếp và dạy học trực tuyến với sự hỗ trợ của công cụ tích hợp AI Trong thời gian dạy học trực tiếp, giáo viên có thể áp dụng các hình thức dạy học tương tác phổ biến.

Bảng 1.7 Một số PPDH tương tác được đề xuất ứng dụng trong thời gian dạy học trực tiếp trên lớp

STT Phương há Vai trò trong dạy học

1 Diễn giảng tích cực (sử dụng thiết bị dạy học, kết hợp hỏi đáp, trao đổi…)

Giúp người học nắm bắt nội dung bài học và giúp người học vận dụng, sáng tạo

2 Củng cố và hệ thống hóa kiến thức Ôn tập kiến thức đã học

3 Kiểm tra, đánh giá Nhận định thực trạng, định hướng điều chỉnh hoạt động học tập của học sinh

Tạo điều kiện nhận định thực trạng, định hướng điều chỉnh hoạt động giảng dạy của giáo viên

4 Thảo luận, biện luận Cùng suy nghĩ

5 Vấn đáp Rèn luyện kĩ năng biểu đạt, tư duy năng lực của SV

6 Hoạt động nhóm Chia sẻ kinh nghiệm và kiến thức, cùng nhau xây dựng kiến thức mới

7 Giải quyết tình huống Nâng cao khả năng biểu đạt, rèn luyện kĩ năng tương tác

8 Ứng dụng CNTT Giúp người học tiếp xúc với khoa học công nghệ tiên tiến, tận dụng lợi thế và sự hỗ trợ của công nghệ vào quá trình học tập

Trong bài viết này, chúng tôi tập trung vào việc áp dụng phương pháp dạy học tương tác hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) trong môi trường Internet Phương pháp này không chỉ bao gồm các tương tác trực tiếp trong lớp học mà còn mở rộng ra các hình thức tương tác trực tuyến, tạo điều kiện thuận lợi cho việc học tập và giảng dạy hiệu quả hơn.

Trang 49 trên môi trường Internet, thông qua các công cụ hỗ trợ dạy học như máy tính, website có tích hợp AI, các nguồn học liệu số cùng với một tiến trình dạy học cụ thể sẽ góp phần khai thác tối đa hiệu quả thế mạnh của CNTT, AI và Internet Đặc biệt tập trung khai thác thế mạnh về khả năng sử dụng CNTT, kĩ năng tự học và tư duy chủ động, sáng tạo của SV ngành CNTT.

Dạy học kết hợp

Dạy học kết hợp, hay còn gọi là Blended learning, là một mô hình giáo dục linh hoạt kết hợp giữa học trực tuyến và học trực tiếp, tạo ra sự tương tác và tham gia tích cực từ người học Sự thay đổi quan trọng trong mô hình này là chuyển từ phương pháp “lấy người dạy làm trung tâm” sang “lấy người học làm trung tâm”, giúp nâng cao hiệu quả học tập và đáp ứng nhu cầu đa dạng của người học.

Học kết hợp, theo Kaye Thorne, là sự kết hợp giữa các công nghệ tiên tiến trong học trực tuyến và sự tương tác trực tiếp giữa học viên.

Theo Graham, dạy học kết hợp là sự kết hợp hiệu quả giữa các chế độ phân phối, mô hình dạy học và phong cách học tập trong môi trường tương tác Các khóa học kết hợp linh hoạt giữa hoạt động học trực tuyến và lớp học trực tiếp, tối ưu hóa tài nguyên nhằm nâng cao kết quả học tập của sinh viên và giải quyết các vấn đề liên quan đến bài học.

Dạy học kết hợp là hình thức học tập mà sinh viên tham gia ít nhất một phần tại trường và một phần thông qua hình thức học trực tuyến Hình thức này cho phép sinh viên tự chủ động về thời gian, địa điểm, cách thức và tốc độ học tập của mình.

1.4.3.2 Cấu trúc chính của mô hình dạy học kết hợp a) Các thành phần trong mô hình dạy học kết hợp

Theo nghiên cứu của M Carman, 05 thành phần chính trong mô hình dạy học kết hợp [109] bao gồm:

Hoạt động đồng bộ trực tiếp là những hoạt động diễn ra trên các nền tảng học tập trực tuyến và trực tiếp, trong đó giáo viên hướng dẫn và tất cả học viên tham gia cùng một thời điểm.

Cộng tác trong học tập là quá trình làm việc nhóm, nơi mỗi thành viên đóng góp và hỗ trợ lẫn nhau nhằm đạt được mục tiêu chung.

Hoạt động tự học là quá trình tự mình tiếp thu tri thức khoa học và rèn luyện kỹ năng thực hành, cho phép người học hoàn thành nhiệm vụ theo tốc độ và thời gian riêng Giáo viên cần định hướng cho người học cách tự học hiệu quả và xây dựng hệ thống hỗ trợ để họ có thể tự học tốt trong các môi trường khác nhau.

Kiểm tra đánh giá là công cụ quan trọng để đo lường kiến thức của người học trong cả hình thức học tập giáp mặt và trực tuyến Nó giúp xác định trình độ kiến thức trước khi học và đánh giá hiệu quả chuyển giao học tập sau quá trình học.

- Tài nguyên hỗ trợ: Là những tài liệu tham khảo giúp tăng cường học tập, lưu giữ và chuyển giao b) Các mức độ kết hợp

Trong mô hình dạy học kết hợp, cần chú ý đến bốn mức độ kết hợp: mức độ hoạt động học tập, mức độ khóa học, mức độ chương trình và mức độ thể chế Mỗi mức độ này đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình học tập và giảng dạy, giúp nâng cao hiệu quả giáo dục.

Trong luận án này, dạy học kết hợp được thực hiện thông qua hoạt động học tập, trong đó giáo viên triển khai kịch bản dạy học để kết hợp hiệu quả giữa dạy học truyền thống và dạy học trực tuyến sử dụng công nghệ AI Mô hình dạy học kết hợp sẽ tập trung vào việc khai thác 4 trong tổng số 5 thành phần quan trọng, bao gồm cộng tác, tự học, kiểm tra đánh giá và tài nguyên hỗ trợ Phần mô tả kịch bản dạy học sẽ phân tích chi tiết nội dung này.

Điều kiện triển khai dạy học với sự hỗ trợ của AI

Để triển khai dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI, cần đảm bảo một số điều kiện cơ bản Đầu tiên, về cơ chế và chính sách, giáo dục vừa là "khách hàng" vừa là "tác nhân" trong quá trình phát triển AI, với tiềm năng lớn để cải thiện hệ thống giáo dục và tạo ra người học có kỹ năng phù hợp với xã hội hiện đại Thứ hai, cần thúc đẩy hợp tác công tư trong đào tạo và nghiên cứu, nhằm chia sẻ nguồn lực và đảm bảo sản phẩm đào tạo đáp ứng nhu cầu thị trường lao động Thứ ba, về cơ sở vật chất, cần đảm bảo các thiết bị máy tính, phần mềm/website dạy học tích hợp AI, tốc độ Internet ổn định và tài nguyên học liệu số phù hợp Cuối cùng, đội ngũ giảng viên vẫn đóng vai trò quan trọng, vì AI chưa thể thay thế hoàn toàn con người trong giáo dục.

Giảng dạy không chỉ là việc truyền đạt kiến thức mà còn cần chú trọng đến yếu tố sáng tạo và cảm xúc xã hội Giáo viên đóng vai trò quan trọng trong việc xác định thời điểm thích hợp để áp dụng các công cụ hỗ trợ từ AI Những công cụ này được phát triển và tích hợp vào quá trình giảng dạy nhằm đáp ứng nhu cầu thực tế của giáo viên, chứ không phải chỉ dựa trên quan điểm của những người làm công nghệ về yêu cầu của giáo dục.

Để dạy học hiệu quả với công cụ hỗ trợ AI, giáo viên cần trang bị những kỹ năng mới, bao gồm: (1) Hiểu biết về cách các hệ thống AI có thể cải thiện quá trình giảng dạy; (2) Kỹ năng sử dụng công nghệ thông tin cơ bản và khả năng nghiên cứu, phân tích dữ liệu.

Để quản lý hiệu quả nguồn nhân lực và AI, giáo viên cần phát triển các kỹ năng quản lý mới và tận dụng lợi thế của AI trong việc thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, từ đó nâng cao năng lực cho con người trong các lĩnh vực như tư vấn, hỗ trợ tinh thần và giao tiếp cá nhân Đồng thời, giáo viên cũng cần trang bị kiến thức và kỹ năng bổ sung để giúp học sinh phát triển những năng lực mà máy móc không thể thay thế Học sinh cần có kiến thức cơ bản về CNTT để thao tác trên các nền tảng học tập hỗ trợ AI, đồng thời phát huy khả năng tự học và chủ động trong quá trình học Hơn nữa, học sinh cần nhận thức rằng AI chỉ là công cụ hỗ trợ, không thể thay thế vai trò của họ trong học tập, nếu không sẽ dẫn đến việc mất đi các kỹ năng vốn có.

Để triển khai dạy học hỗ trợ bởi công nghệ AI, cần thiết lập chính sách đồng bộ cùng với cơ chế và quy trình tổ chức dạy học phù hợp với từng cơ sở đào tạo Điều này nhằm đảm bảo khai thác hiệu quả những lợi ích tích cực mà AI mang lại trong giáo dục.

Thực trạng dạy học ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI

Mục đích khảo sát

Mục đích khảo sát thực trạng về dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của

AI được sử dụng để đánh giá hiện trạng và phân tích nguyên nhân, từ đó tạo cơ sở thực tiễn cho luận án Mục tiêu là xác định tính khả thi cho các đề xuất trong nghiên cứu xây dựng mô hình dạy học cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin với sự hỗ trợ của AI.

Đối tượng

Đối tượng khảo sát bao gồm 120 giảng viên và 877 sinh viên chuyên ngành Công nghệ Thông tin đang theo học bậc đại học chính quy tại các trường thành viên của Đại học Đà Nẵng, cùng với một số trường đại học ngoài hệ thống này.

N ộ i dung

Luận án này nghiên cứu việc ứng dụng AI trong dạy học, đặc biệt là cho sinh viên ngành CNTT, với trọng tâm khảo sát điều kiện và sự sẵn sàng của giáo viên và sinh viên trong quá trình dạy - học Bảng hỏi được thiết kế dựa trên nghiên cứu của tác giả Shar, T.H., người đã xác định các yếu tố ảnh hưởng của AI đến hiệu suất và khả năng hoàn thành nhiệm vụ của sinh viên, cũng như cách sử dụng AIED từ góc nhìn của họ Nghiên cứu còn phân tích tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.

Luận án đã thiết kế bảng hỏi nhằm thu thập thông tin khảo sát từ sinh viên và giảng viên, tập trung vào các nhóm nội dung được trình bày trong Bảng 1.8.

Bảng 1.8 Thông tin về nội dung khảo sát thực trạng

Nhóm câu hỏi Thang đ Likert Số câu hỏi

Hệ thống đánh dấu theo dõi 1-5 2

Trong nghiên cứu này, các biến quan sát được khảo sát bằng thang đo Likert 5 mức độ về sự đồng ý, từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (Hoàn toàn đồng ý) Luận án xác định mức cao nhất là 5 điểm và mức thấp nhất là 1 điểm, với khoảng điểm cho các mức được tính là 0.8 Khoảng điểm này được xác định bằng cách lấy điểm cao nhất trừ đi điểm thấp nhất và chia cho 5 Mức độ thang đo với các khoảng điểm được trình bày trong Bảng 1.9.

Bảng 1.9 Các mức thang đo Likert

Mức Giá trị trung bình

1 1.00 ≤ ̅≤ 1.80 Tương ứng với nhận định là không đáp ứng

2 1.81 ≤ ̅ ≤ 2.60 Tương ứng với nhận định là ít đáp ứng

3 2.61 ≤ ̅ ≤ 3.40 Tương ứng với nhận định là đáp ứng vừa phải

4 3.41 ≤ ̅ ≤ 4.20 Tương ứng với nhận định là khá đáp ứng

5 4.21 ≤ ̅ ≤ 5.00 Tương ứng với nhận định là hoàn toàn đáp ứng

Phương pháp

Phương pháp chủ yếu để tiến hành điều tra là sử dụng bảng hỏi, trong đó các câu hỏi được thiết kế theo phiếu điều tra ý kiến và được gửi đi khảo sát.

Khảo sát GV và SV được thực hiện trực tuyến qua Google Form nhằm tiết kiệm chi phí và thời gian, đồng thời đảm bảo tính khách quan trong ý kiến của người tham gia Việc triển khai khảo sát vào thời điểm bùng phát dịch COVID-19 trên toàn quốc đã cho thấy hình thức trực tuyến là sự lựa chọn hợp lý và phù hợp với thực tiễn.

Hệ thống câu hỏi được cấu trúc với nhiều phương án lựa chọn, đảm bảo nội dung rõ ràng, dễ hiểu và logic, đồng thời giữ tính khách quan Các câu hỏi được thiết kế theo cả hướng đóng và mở nhằm đa dạng hóa ý kiến của người được khảo sát.

Mẫu khảo sát bao gồm 877 sinh viên đại học chính quy và 120 giảng viên đại học từ nhiều ngành đào tạo khác nhau Độ tin cậy của khảo sát được xác định thông qua chỉ số Cronbach’s Alpha.

- Công cụ xử lí số liệu sử dụng phần mềm SPSS và các thuật toán thống kê phổ biến.

Đánh giá thực trạng về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI

1.6.5.1 Thiết kế bảng câu hỏi

Nghiên cứu đã tiến hành xây dựng hai bảng hỏi dành cho hai nhóm đối tượng là giáo viên (GV) và sinh viên (SV) Bảng hỏi dành cho sinh viên bao gồm 10 câu hỏi, trong khi bảng hỏi dành cho giáo viên cũng có 10 câu hỏi, mỗi bảng tập trung vào các nhóm nội dung khác nhau.

Bảng câu hỏi dành cho sinh viên gồm 10 câu hỏi nhằm thu thập ý kiến và quan điểm về AIEd cũng như mức độ sẵn sàng sử dụng AI Hai câu hỏi đầu tiên tập trung vào đặc điểm nhân khẩu học như giới tính và năm học đại học Tương tự, bảng câu hỏi dành cho giáo viên cũng thu thập thông tin cơ bản giống như vậy.

Trang 53 bảng hỏi dành cho SV, riêng phần lấy thông tin cá nhân sẽ thu thập thông tin về độ tuổi, thâm niên công tác và trình độ đào tạo của người được khảo sát (thông tin không bắt buộc)

Bảng 1.10 Các biến số nghiên cứu với các số câu hỏi và loại đo lường tương ứng

Biến nghiên cứu Số thứ tự câu hỏi

Bảng hỏi SV Bảng hỏi GV

Hệ thống đánh dấu theo dõi Q2, Q6 Q2, Q6

Nội dung chi tiết của các bảng hỏi xem tại Phụ lục 1 và Phụ lục 2 kèm theo

Tác giả đã áp dụng phần mềm SPSS để phân tích dữ liệu từ các phiếu khảo sát Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng nhằm kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát Kết quả phân tích được trình bày trong Bảng 1.11 dưới đây.

Bảng 1.11 trình bày giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các phát biểu liên quan đến ý kiến và quan điểm của sinh viên về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (AIEd) cũng như mức độ sẵn sàng áp dụng AI.

Phát biểu Mean N SD Mức độ đá ứng

Q1 Nền tảng công cụ mà em thường sử dụng để học tập là gì? 3,6636 877 ,87179 4

Hệ thống theo dõi hiệu suất dựa trên AI mang lại sự tự tin cho sinh viên, giúp họ không còn lo lắng về những sai lầm Nhờ vào khả năng hướng dẫn, hệ thống này giúp sinh viên thực hiện những hành động đúng đắn trong quá trình học tập.

Các nền tảng học tập trực tuyến hỗ trợ sinh viên trong việc tìm kiếm thông tin đa dạng và chất lượng, đồng thời tạo ra một môi trường học tập trực quan và dễ chịu Môi trường học tập trực tuyến không chỉ giúp sinh viên tiếp cận kiến thức một cách nhanh chóng mà còn cải thiện năng suất và hiệu quả học tập của họ.

Module khuyến nghị có thể tạo ra danh sách các đề xuất như tài liệu học tập và khóa học dựa trên thói quen, sở thích và phong cách học tập của sinh viên Bạn có đồng ý với ý kiến này không?

Q5 Việc sử dụng các trợ giảng AI có thể đưa ra phản hồi tức thì 3,5097 877 ,95514 4

Q6 Em có tin tưởng vào tính an toàn, bảo mật khi sử dụng hệ thống theo dõi trực tuyến 3,6534 877 1,00944 4

Phát biểu Mean N SD Mức độ đá ứng

Q7 Chatbot có vai trò như trợ lí cho SV trong quá trình học tập 3,5918 877 ,86395 4

Q8 Các ứng dụng dạy học có tích hợp TTNT

(AI) rất hữu ích cho SV 3,7058 877 ,83591 4

Q9 AI cung cấp các trải nghiệm học tập tốt hơn cho SV 3,3193 877 ,90572 4

Q10 Em sẽ sẵn sàng sử dụng các ứng dụng hỗ trợ học tập có tích hợp AI nếu có thể 3,7697 877 ,98009 4

Theo nghiên cứu, một thang đo tốt thường có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên Tuy nhiên, trong các nghiên cứu khám phá sơ bộ, ngưỡng Cronbach’s Alpha 0.6 vẫn được chấp nhận Hệ số Cronbach's Alpha càng cao cho thấy độ tin cậy của thang đo càng lớn.

Theo Bảng 1.11, Cronbach’s Alpha cho bảng khảo sát sinh viên đạt 0.658 (lớn hơn 0.6), trong khi bảng khảo sát giảng viên đạt 0.754 (xem Bảng 1.12) Điều này cho thấy độ tin cậy của các bảng khảo sát là chấp nhận được và có thể áp dụng trong nghiên cứu thực tế.

Bảng 1.12 trình bày giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các phát biểu liên quan đến quan điểm của giáo viên về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (AIEd) cùng với mức độ sẵn sàng áp dụng AI để hỗ trợ quá trình giảng dạy.

Phát biểu Mean N SD Mức độ đá ứng

Nền tảng công cụ mà Quý Thầy/Cô thường sử dụng để dạy học là rất đa dạng và quan trọng trong quá trình giảng dạy Hệ thống theo dõi hiệu suất dựa trên AI mang lại nhiều lợi ích, giúp sinh viên tự tin hơn trong việc học tập Hệ thống này không chỉ giảm bớt lo lắng cho sinh viên về những sai sót mà còn hướng dẫn họ thực hiện đúng các bước cần thiết Quý Thầy/Cô có đồng ý với những lợi ích này không?

Các nền tảng học tập trực tuyến hỗ trợ sinh viên tìm kiếm thông tin đa dạng và chất lượng, đồng thời tạo ra một môi trường học tập trực quan và dễ chịu.

Thầy/Cô có nghĩ môi trường học tập trực tuyến giúp cho SV cải thiện năng suất và hiệu quả học tập?

Q4 Module khuyến nghị có thể được sử dụng để cung cấp danh sách các đề xuất

(tài liệu học tập, khoá học…) dựa trên thói quen, sở thích, phong cách học tập của SV Quý Thầy/Cô có đồng ý với nội dung này không?

Phát biểu Mean N SD Mức độ đá ứng

Q5 Việc sử dụng các trợ giảng AI có thể đưa ra phản hồi tức thì 4,1833 120 ,57953 4

Quý Thầy/Cô có tin tưởng vào tính an toàn và bảo mật thông tin của người dùng khi sử dụng hệ thống theo dõi trực tuyến để quản lý quá trình học tập không?

Q7 Chatbot có vai trò như trợ lí cho SV trong quá trình học tập 3,3750 120 ,82056 3

Q8 Các ứng dụng dạy học có tích hợp

AI rất hữu ích cho SV 4,3000 120 ,72876 5

Q9 AI cung cấp các trải nghiệm học tập tốt hơn cho SV 4,2583 120 ,64163 5

Q10 Quý Thầy/Cô sẽ sẵn sàng sử dụng các ứng dụng hỗ trợ giảng dạy có tích hợp AI nếu có thể

Dựa trên số liệu từ Bảng 1.11, phân tích câu trả lời của 877 sinh viên và Bảng 1.12, phân tích câu trả lời của 120 giáo viên tham gia khảo sát cho thấy rõ ràng rằng nhóm câu hỏi liên quan đến hệ thống đánh dấu theo dõi đã được đánh giá một cách chi tiết.

Bảng 1.13 Kết quả khảo sát về hệ thống đánh dấu theo dõi

Câu hỏi Nội ng SV

THI Ế T K Ế D Ạ Y H Ọ C V Ớ I S Ự H Ỗ TR Ợ C Ủ A CÔNG NGH Ệ TRÍ TU Ệ NHÂN T Ạ O CHO SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGH Ệ THÔNG

Đặc điểm ngành Công nghệ thông tin

Công nghệ thông tin (CNTT) là một lĩnh vực trong ngành kỹ thuật, tập trung vào việc sử dụng máy tính và phần mềm để thu thập, chuyển đổi, lưu trữ, bảo vệ, xử lý và truyền tải thông tin.

Thuật ngữ Công nghệ Thông tin (CNTT) lần đầu tiên xuất hiện vào năm 1958 trong bài viết của Leavitt và Whisler trên tạp chí Harvard Business Review, khi các tác giả nhận định rằng "Công nghệ mới chưa thiết lập một tên riêng" và quyết định gọi nó là CNTT Tại Việt Nam, CNTT được định nghĩa trong Nghị quyết Chính phủ 49/CP ngày 4 tháng 8 năm 1993 là tập hợp các phương pháp khoa học, công cụ kỹ thuật hiện đại, chủ yếu là kỹ thuật máy tính và viễn thông, nhằm tổ chức và khai thác hiệu quả các nguồn tài nguyên thông tin phong phú trong mọi lĩnh vực hoạt động của con người và xã hội.

Ngành Công nghệ Thông tin (CNTT) là lĩnh vực có sự biến đổi nhanh chóng về kiến thức và công nghệ Người học CNTT cần có khả năng thích nghi tốt, chịu áp lực cao, cùng với tư duy sáng tạo và niềm đam mê mạnh mẽ đối với lĩnh vực này.

Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo, sinh viên ngành Công nghệ Thông tin sẽ được trang bị kiến thức chuyên sâu trong lĩnh vực CNTT, với trọng tâm là các kiến thức quan trọng như lập trình, quản trị hệ thống, an ninh mạng và phát triển phần mềm.

Lập trình viên sử dụng các công cụ và ngôn ngữ lập trình để phân tích, thiết kế, phát triển và xây dựng phần mềm, website và ứng dụng nhằm cung cấp cho thị trường.

Chế tạo, lắp ráp và sửa chữa phần cứng là lĩnh vực quan trọng, nơi những người chuyên môn có khả năng tạo ra, khắc phục và lắp đặt các thiết bị cũng như linh kiện máy tính.

Thiết kế giải pháp tích hợp yêu cầu chuyên gia có kiến thức vững về cả phần cứng và phần mềm Họ cần khả năng tạo ra các giải pháp toàn diện cho doanh nghiệp, đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng tổ chức.

Quản trị hệ thống và an ninh mạng đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự hoạt động ổn định của hệ thống, xử lý sự cố kịp thời và bảo vệ an toàn cho dữ liệu Người làm trong lĩnh vực này cần đảm bảo rằng mọi hoạt động diễn ra suôn sẻ, đồng thời thực hiện các biện pháp bảo mật hiệu quả để ngăn chặn các mối đe dọa tiềm ẩn.

Đào tạo nhân lực ngành CNTT tại các trường đại học Việt Nam hiện nay có nhiều điểm khác biệt so với các ngành nghề khác Với yêu cầu chuẩn đầu ra cao, sinh viên ngành CNTT được trang bị kiến thức và kỹ năng từ cơ bản đến nâng cao trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, lập trình, phát triển phần mềm và kiểm thử.

SV ngành CNTT sau khi tốt nghiệp sẽ có cơ hội làm việc ở rất nhiều vị trí việc làm khác nhau như:

Các vị trí công tác có thể đảm nhận:

- Lập trình viên hệ thống và cơ sở dữ liệu;

- Lập trình viên trên môi trường di động, Web;

- Lập trình viên phát triển các hệ thống thông minh;

- Chuyên viên phân tích, thiết kế, phát triển hệ thống;

- Quản trị mạng, chuyên viên an ninh mạng;

- Chuyên viên thiết kế và xử lí nội dung số;

- Chuyên viên tư vấn dịch vụ CNTT ;

- Chuyên viên kiểm thử phần mềm;

- Có khả năng phát triển lên trưởng nhóm phát triển phần mềm, quản lí hệ thống thông tin, quản lídự án.

Nhu cầu đào tạo nhân lực ngành Công nghệ thông tin

Giữa năm 2018 và 2022, nhu cầu nhân lực trong ngành CNTT tại Việt Nam đã tăng mạnh Theo Báo cáo thị trường IT Việt Nam 2021 của TopDev, năm 2021, Việt Nam cần khoảng 450.000 nhân lực CNTT, trong khi số lượng lập trình viên hiện tại chỉ đạt khoảng 430.000 người Báo cáo năm 2022 của TopDev dự đoán rằng trong giai đoạn 2023 – 2024, sẽ có khoảng 150.000 – 195.000 lập trình viên và kỹ sư thiếu hụt, mặc dù thu nhập và thưởng trong ngành CNTT đang gia tăng đáng kể.

Theo thống kê của Bộ GDĐT, ngành Công nghệ thông tin (CNTT) đứng thứ hai trong số các ngành học được thí sinh Trung học phổ thông lựa chọn nhiều nhất trong kỳ tuyển sinh THPT năm 2021, với 336.001 nguyện vọng đăng ký, trong khi chỉ có 49.582 chỉ tiêu được tuyển.

Trang 61 chỉ tiêu) Điều này chứng minh độ “hot” của ngành học này, cùng thực tế tỉ lệ thí sinh mong muốn được học tập và làm việc trong ngành CNTT là rất cao

Hiện nay, Việt Nam có khoảng 100 trường đại học đào tạo các ngành liên quan đến công nghệ thông tin (CNTT) Theo thông tin từ các cơ sở đào tạo lớn, chỉ tiêu tuyển sinh bậc đại học cho các ngành CNTT vẫn chiếm tỷ lệ lớn, với một số trường tăng đáng kể chỉ tiêu trong năm 2023 Điểm chuẩn đầu vào của ngành CNTT tại các trường này thường nằm trong nhóm cao nhất Bảng 2.1 cung cấp dữ liệu tuyển sinh của một số trường đại học có đào tạo lĩnh vực CNTT để tham khảo.

Bảng 2.1 Chỉ tiêu tuyển sinh ngành CNTT ở bậc đại học tại một số trường

STT Trường Chỉ tiêu tuyển sinh

1 Trường Đại học CNTT, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh 1.705 1.670

2 Đại học Bách khoa Hà Nội 1.100 1.080

3 Trường Đại học CNTT và Truyền thông Việt

– Hàn, Đại học Đà Nẵng 980 980

4 Trường Đại học Công nghệ Đại học Quốc gia Hà Nội 580 890

5 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh 980 960

6 Trường Đại học Bách khoa Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh 685 685

8 Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng 405 440

9 Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế 400 800

Với nhu cầu gia tăng về nguồn nhân lực trong lĩnh vực CNTT và cơ hội việc làm hấp dẫn, sinh viên tốt nghiệp từ các chuyên ngành liên quan đến CNTT sẽ là nguồn cung cấp nhân lực chất lượng cao cho cả nước và khu vực trong tương lai Do đó, việc nâng cao chất lượng đào tạo trong ngành CNTT trở thành ưu tiên hàng đầu.

Mục tiêu đào tạo sinh viên ngành CNTT hiện nay là đáp ứng các chuẩn đầu ra của các cơ sở đào tạo, bao gồm việc đào tạo chuyên môn bài bản và sâu sắc, đồng thời phát triển kỹ năng nghề nghiệp, kỹ năng giao tiếp, tính sáng tạo và khả năng thích ứng trong thời kỳ công nghệ số Sản phẩm của sinh viên CNTT cần có tính thực tiễn cao Các trường học cần đổi mới phương pháp dạy học để giúp sinh viên phát triển toàn diện Đặc biệt, việc đưa khoa học công nghệ tiên tiến vào trường học là cần thiết, tạo môi trường cho sinh viên làm quen với công nghệ, giúp nó trở thành “người bạn” đồng hành trong quá trình dạy và học.

Phân tích chương trình ngành Công nghệ thông tin

Các nội dung liên quan đến mục tiêu, chuẩn đầu ra, chương trình đào tạo (CTĐT) và phương pháp đánh giá đối với CTĐT kỹ sư ngành CNTT tại hầu hết các trường đại học đều tương đồng, ngoại trừ các chương trình liên kết đào tạo, chương trình chất lượng cao và chương trình tiên tiến có thể có những điều chỉnh nhất định Trong luận án này, các thông tin được tham khảo từ mô tả CTĐT bậc đại học dành cho kỹ sư ngành CNTT tại Trường Đại học CNTT và Truyền thông Việt – Hàn, một thành viên của Đại học Đà Nẵng, theo Quyết định số 209/QĐ-ĐHVH ngày 29/3/2021 của Hiệu trưởng.

2.2.1.1 Mục tiêu chung Đào tạo kĩ sư ngành CNTT có phẩm chất chính trị, đạo đức, trách nhiệm nghề nghiệp và ý thức phục vụ cộng đồng; có kiến thức, kĩ năng thực hành nghề nghiệp và năng lực nghiên cứu tương xứng với trình độ đào tạo; có sức khỏe, đáp ứng tốt nhu cầu lao động trong thời kì hội nhập quốc tế và cuộc CMCN lần thứ tư

Các mục tiêu cụ thể (POs - Program Objectives) của CTĐT ngành CNTT như sau:

PO1 Có kiến thức cơ bản về khoa học tự nhiên, khoa học xã hội, kiến thức toàn diện, chuyên sâu và tiên tiến về lĩnh vực CNTT;

PO2 Có khả năng nghiên cứu, giải quyết vấn đề và đưa ra những đề xuất, kết luận mang tính chuyên gia thuộc lĩnh vực CNTT;

PO3 Có kĩ năng làm việc độc lập, làm việc nhóm và sử dụng ngoại ngữ phục vụ học tập và phát triển nghề nghiệp;

PO4 Có đạo đức tốt và trách nhiệm đối với nghề nghiệp, cộng đồng

SV tốt nghiệp CTĐT Kĩ sư ngành CNTT có khả năng:

PLO1 Có đạo đức, trách nhiệm đối với nghề nghiệp và cộng đồng;

PLO2 Giao tiếp và làm việc theo nhóm hiệu quả;

PLO3: Có tư duy phản biện, sáng tạo, khởi nghiệp;

PLO4 Đạt trình độ ngoại ngữ bậc 4/6 theo khung năng lực ngoại ngữ của Việt Nam PLO5 Áp dụng kiến thức về khoa học tự nhiên, khoa học xã hội và công nghệ thông tin để giải quyết các vấn đề cơ bản.

PLO6 Thiết kế, phát triển được các sản phẩm CNTT cơ bản;

 Đối với định hướng chuyên ngành Kĩ th ật phần mềm ( hương trình toàn cầu):

PLO7b Có khả năng phân tích và áp dụng các quy trình, kĩ thuật, công cụ phát triển phần mềm;

PLO8b Có khả năng lập kế hoạch, tổ chức và quản lí thực hiện dự án CNTT;

- Đối ới định hướng chuyên ngành Hệ thống nhúng và IoT:

- PLO7d Có khả năng thiết kế, xây dựng, triển khai phần cứng, phần mềm, các sản phẩm, giải pháp thông minh và tự động hóa

PLO8d Có khả năng khắc phục các sự cố liên quan đến, mạch điện tử, các hệ thống nhúng, hệ thống thông minh, tự động hóa

 Đối với định hướng chuyên ngành Truyền thông đa hương tiện:

PLO7e Có khả năng ứng dụng CNTT để sáng tạo, thiết kế, xây dựng các sản phẩm truyền thông đa phương tiện trong các lĩnh vực khác nhau

PLO8e Có khả năng nghiên cứu phát triển, quản lí, tổ chức thực hiện dự án, hệ thống truyền thông đa phương tiện (Chỉ dành cho kĩ sư)

2.2.3 Phương pháp và công cụđánh giá

Đánh giá học phần là quá trình ghi chép và cung cấp thông tin về sự tiến bộ của người học trong suốt quá trình dạy học Quá trình này đảm bảo nguyên tắc rõ ràng, chính xác, khách quan và phân hóa, diễn ra thường xuyên và định kỳ Đánh giá học phần bao gồm đánh giá quá trình, đánh giá giữa kỳ và đánh giá cuối kỳ Các phương pháp đánh giá đa dạng được áp dụng nhằm phản ánh đúng năng lực và sự tiến bộ của học viên.

1 Đánh giá chuyên cần (Attendance checking) - Ngoài thời gian tự học, sự tham gia thường xuyên của người học trong học phần cũng phản ánh thái độ học tập của người học; sự tham gia đầy đủ các giờ học theo quy định giúp người học tiếp cận kiến thức, rèn luyện kĩ năng một cách hệ thống, liên tục và hình thành thái độ tốt, đúng đắn, chấp hành nội quy, nền nếp tại cơ quan, doanh nghiệp sau khi người học tốt nghiệp

2 Đánh giá bài tập (Classroom tasks và Homework assignment) - Người học được yêu cầu thực hiện một số nội dung liên quan đến bài học trong giờ học hoặc ngoài giờ học trên lớp Các bài tập này có thể thực hiện bởi một cá nhân và một nhóm người học được đánh giá theo tiêu chí cụ thể tùy GV quy định

3 Kiểm tra tự luận (Written Exam) - Theo phương pháp đánh giá này, SV được yêu cầu trả lời một số câu hỏi, bài tập hay ý kiến cá nhân về những vấn đề liên quan đến yêu cầu chuẩn đầu về kiến thức của học phần và được đánh giá dựa trên đáp án được thiết kế sẵn Thang điểm đánh giá được sử dụng trong phương pháp đánh giá này là thang điểm 10 Số lượng câu hỏi trong bài đánh giá được thiết kế tùy thuộc vào yêu cầu nội dung kiến thức của học phần

4 Kiểm tra trắc nghiệm (Multiple choice Exam) - Phương pháp đánh giá này tương tự như phương pháp kiểm tra viết, SV được yêu cầu trả lời các câu hỏi liên quan dựa trên đáp án được thiết kế sẵn Điểm khác là trong phương pháp đánh giá này SV trả lời các câu hỏi yêu cầu dựa trên các gợi ý trả lời cũng được thiết kế và in sẵn trong đề thi

5 Kiểm tra vấn đáp (Oral Exam) - Trong phương pháp đánh giá này, SV được được đánh gia thông qua phỏng vấn, hỏi đáp trực tiếp

6 Báo cáo, bài tập lớn (Written Report) - Người học được đánh giá thông qua sản phẩm báo cáo của SV, bao gồm cả nội dung trình bày trong báo cáo, cách thức trình bày thuyết minh, bản vẽ hình ảnh, biểu đồ… trong báo cáo

7 Đánh giá báo cáo thực tập (Internship Report) - Người học được đánh giá thông qua sản phẩm báo cáo, bao gồm nội dung trình bày trong báo cáo, cách thức thuyết minh, sơ đồ, biểu đồ… trong báo cáo

8 Đánh giá Khóa luận/Đồ án tốt nghiệp (Graduation Thesis) - Khóa luận/Đồ án tốt nghiệp được đánh giá bởi GV hướng dẫn, hội đồng đánh giá khóa luận/đồ án bằng cách sử dụng các phiếu đánh giá phù hợp với ngành đào tạo.

Nguyên tắc thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của AI

Việc áp dụng các nguyên tắc thiết kế dạy học phải nhằm hướng đến việc đảm bảo nhất quán được các quan điểm sau:

Thứ nhất, sử dụng AI trong hỗ trợ dạy học sẽ góp phần nâng cao hiệu quả, chất lượng của quá trình dạy và học

Việc ứng dụng AI trong học tập của sinh viên chỉ mang tính chất hỗ trợ, không thay thế hoàn toàn các nhiệm vụ cần thực hiện AI giúp sinh viên tiếp thu bài giảng dễ dàng hơn, đánh giá kết quả học tập và lựa chọn tài liệu tham khảo phù hợp Tuy nhiên, sự hỗ trợ này không được làm giảm đi tư duy và kỹ năng của sinh viên ngành CNTT.

AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ trong quá trình dạy và học, không thay thế sinh viên Việc tiếp thu kiến thức và làm bài kiểm tra vẫn hoàn toàn phụ thuộc vào nỗ lực cá nhân của sinh viên Do đó, thiết kế chương trình dạy học cần chú trọng đến đạo đức và liêm chính trong học thuật.

2.3.1 Đảm bảo tương tác người và máy

Tương tác người – máy là quá trình giao tiếp giữa người dùng và hệ thống, trong đó máy tính đóng vai trò là công cụ hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ.

Một số dạng tương tác được sử dụng trong thiết kế giao tiếp người – máy là:

- Câu hỏi/trả lời dạng truy vấn;

- Điền theo form điền (mẫu);

- Giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên;

- Giao tiếp bảng chọn (menu);

- Giao tiếp dạng WIMP (các hệ thống cửa sổ đơn giản)

Thiết kế tương tác người – máy cần đảm bảo tính "dùng được" (usability), cho phép người dùng thực hiện nhiệm vụ hiệu quả Hai câu hỏi quan trọng trong quá trình thiết kế hệ thống tương tác là: (1) Hệ thống có đảm bảo "tính dùng được"? và (2) Liệu "tính dùng được" của hệ thống có thể được chứng minh hoặc lượng hoá?

Theo tiêu chí về tính "dùng được", có bốn yếu tố quan trọng: hiệu quả, dễ đọc, dễ nhớ và khả năng dự đoán lỗi Trong đó, ba tiêu chí chính bao gồm tính dễ đọc (Learnability), tính mềm dẻo (Flexibility) và tính vững chắc.

Tính dễ đọc của hệ thống giúp người dùng mới đạt hiệu quả tối đa khi sử dụng Điều này được thể hiện qua các yếu tố như tính dự đoán, tính tổng hợp, tính thân thiện, tính khái quát và tính nhất quán.

Tính mềm dẻo trong tương tác giữa người dùng và máy cho phép sự linh hoạt với nhiều phương thức khác nhau Có năm đặc điểm nổi bật thể hiện tính mềm dẻo này, bao gồm đối thoại chủ động, khả năng đa luồng, di trú nhiệm vụ, khả năng thay thế và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

Tính vững chắc là một đặc tính quan trọng, bao gồm các yếu tố hỗ trợ cho việc thực hiện thành công và khẳng định mục tiêu Những tiêu chí chính của tính vững chắc bao gồm tính quan sát, cho phép nhận diện và phân tích tình huống; tính khôi phục, giúp phục hồi nhanh chóng sau sự cố; tính đáp ứng, thể hiện khả năng điều chỉnh linh hoạt; và tính tương hợp nhiệm vụ, đảm bảo sự phù hợp với các yêu cầu cụ thể của nhiệm vụ.

2.3.2 Đảm bảo tính thống nhất và khoa học với việc sử dụng các phương tiện dạy học khác

Dạy học với sự hỗ trợ của AI mang lại nhiều hiệu quả, nhưng không thể coi đây là công cụ vạn năng thay thế hoàn toàn các phương tiện dạy học khác.

Mỗi phương pháp và công cụ dạy học đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng Việc kết hợp hiệu quả và khoa học các phương tiện và phương pháp dạy học khác nhau sẽ mang lại hiệu quả tối đa cho quá trình dạy và học.

2.3.3 Đảm bảo tính hiệu quả

Dù áp dụng các mô hình dạy học hiện đại, việc đảm bảo tính hiệu quả là điều cần thiết Trước tiên, hiệu quả sư phạm phải được chú trọng, tức là người học cần tiếp thu và hình thành kỹ năng nhanh chóng, với tri thức và kỹ năng bền vững, trở thành kỹ năng riêng của bản thân Hơn nữa, người học cũng cần phát triển năng lực tư duy sáng tạo và phương pháp làm việc khoa học Cuối cùng, mô hình dạy học cần đạt hiệu quả kinh tế, hạn chế lãng phí.

2.3.4 Đảm bảo tính gợi mở, định hướng cho người học

Hoạt động dạy học, đặc biệt là việc ứng dụng công nghệ AI, không chỉ dừng lại ở việc truyền đạt thông tin mà còn cần tổ chức và chuẩn bị môi trường học tập gợi mở Điều này giúp định hướng cho người học và phát huy tính chủ động, sáng tạo của họ.

2.3.5 Đảm bảo nguyên tắc về cấu trúc của khóa học trực tuyến

Cấu trúc khóa học E-learning cần được thiết kế hợp lý, bao gồm các yếu tố hỗ trợ học trực tuyến Việc tích hợp AI vào giảng dạy không chỉ đơn thuần là dạy học trực tuyến mà còn yêu cầu phải có các phần nội dung học tập cho phép sinh viên tham gia học trực tuyến Do đó, nguyên tắc cấu trúc của khóa học trực tuyến là yếu tố quan trọng trong quá trình thiết kế khóa học với sự hỗ trợ của AI.

Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI cho sinh viên ngành Công nghệ thông

2.4.1 Các hình thức dạy học

Để hỗ trợ sinh viên đạt được các mục tiêu và chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo ngành Công nghệ Thông tin, chiến lược và phương pháp dạy học đã được thiết kế một cách cụ thể và hiệu quả.

2.4.1.1 Chiến lược dạy học trực tiếp

Dạy học trực tiếp là chiến lược dạy học trong đó thông tin được chuyển tải đến với

Trang 66 người học theo cách trực tiếp, GV trình bày và SV lắng nghe Chiến lược này thường được áp dụng trong các lớp học truyền thống và hiệu quả khi muốn truyền đạt cho người học những thông tin cơ bản, giải thích một kĩ năng mới

Các phương pháp giảng dạy trong chương trình đào tạo ngành Công nghệ Thông tin (CNTT) bao gồm sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, cùng với việc thực tập tại các doanh nghiệp.

Giải thích cụ thể (Explicit Teaching) là một phương pháp trong chiến lược dạy học trực tiếp, trong đó giáo viên hướng dẫn và giải thích chi tiết các nội dung bài học Phương pháp này giúp sinh viên đạt được mục tiêu dạy học về kiến thức và kỹ năng một cách hiệu quả.

Thuyết giảng là phương pháp giảng dạy trong đó giáo viên trình bày nội dung bài học và giải thích các khái niệm quan trọng Trong quá trình này, giáo viên đóng vai trò là người thuyết trình, trong khi sinh viên chủ yếu lắng nghe và thỉnh thoảng ghi chú để tiếp thu kiến thức mà giáo viên truyền đạt.

Tham luận là phương pháp học tập hiệu quả, trong đó sinh viên tham gia các khóa học do diễn giả từ các doanh nghiệp bên ngoài giảng dạy, không phải giáo viên Qua kinh nghiệm và kiến thức của các diễn giả, sinh viên có thể hình thành cái nhìn tổng quan và cụ thể về chuyên ngành đào tạo của mình.

2.4.1.2 Chiến lược dạy học gián tiếp

Người học được hỗ trợ trong quá trình học mà không cần hoạt động giảng dạy công khai từ giáo viên Đây là phương pháp dạy học lấy người học làm trung tâm, khuyến khích sinh viên tham gia tích cực và sử dụng kỹ năng tư duy phản biện để giải quyết vấn đề Các phương pháp giảng dạy theo chiến lược này bao gồm nhiều hình thức khác nhau nhằm nâng cao sự chủ động của sinh viên trong việc tiếp thu kiến thức.

Quá trình gợi mở trong giáo dục là một phương pháp dạy học tập trung vào người học, nhằm khuyến khích sự tham gia và khám phá của học sinh Việc áp dụng cách tiếp cận này giúp nâng cao khả năng tư duy phản biện và sáng tạo, đồng thời tạo ra môi trường học tập tích cực và hiệu quả hơn.

Giải quyết vấn đề là một phương pháp quan trọng trong quá trình dạy và học, giúp người học tiếp cận kiến thức mới thông qua việc đối mặt với các thách thức Khi sinh viên làm việc với những vấn đề cụ thể, họ không chỉ tìm ra giải pháp mà còn phát triển kiến thức và kỹ năng cần thiết theo yêu cầu của môn học.

Học theo tình huống (Case Study) là phương pháp dạy học tập trung vào người học, giúp phát triển kỹ năng tư duy phản biện và giao tiếp Giáo viên sử dụng các tình huống, vấn đề hoặc thách thức thực tiễn để yêu cầu sinh viên giải quyết, từ đó nâng cao khả năng ứng dụng kiến thức vào thực tế.

SV hình thành kĩ năng giải quyết vấn đề, kĩ năng ra quyết định cũng như kĩ năng nghiên cứu

Học trải nghiệm là một chiến lược giáo dục hiệu quả, giúp người học tiếp thu kiến thức và kỹ năng thông qua thực hành và quan sát thực tế Các phương pháp giảng dạy trong chiến lược này bao gồm việc đưa sinh viên đi thực tập tại doanh nghiệp, mời các chuyên gia doanh nghiệp tham gia giảng dạy, hướng dẫn đồ án và tổ chức các nhóm nghiên cứu.

Mô hình giảng dạy doanh nghiệp là phương pháp khuyến khích sự tham gia của các doanh nghiệp trong việc giảng dạy và hướng dẫn đồ án, tạo cơ hội cho sinh viên học hỏi thông qua trải nghiệm thực tế, quan sát và cảm nhận.

Thực tập và thực tế là những hoạt động quan trọng giúp sinh viên hiểu rõ môi trường làm việc sau khi tốt nghiệp Thông qua các chuyến tham quan và thực tập tại công trường, sinh viên được tiếp cận với công nghệ hiện đại trong ngành đào tạo, từ đó hình thành kỹ năng nghề nghiệp và văn hóa làm việc trong công ty Phương pháp này không chỉ nâng cao kiến thức mà còn mở ra cơ hội nghề nghiệp cho sinh viên sau khi ra trường.

- Thí nghiệm (Experiment): Là PPDH trong đó GV sử dụng các thao tác thí nghiệm, SV quan sát và thực hành các thí nghiệm đó theo hướng dẫn của

GV, từ đó hướng đến mục tiêu dạy học

Nhóm nghiên cứu khuyến khích sinh viên tham gia vào các dự án và hoạt động nghiên cứu cùng giảng viên, giúp phát triển năng lực nghiên cứu và kỹ năng sáng tạo Sự tham gia này tạo nền tảng vững chắc cho sinh viên trong việc tiếp tục học tập ở bậc thạc sĩ và tiến sĩ sau khi hoàn thành chương trình đào tạo và tốt nghiệp.

2.4.1.4 Dạy học tương tác Đây là chiến lược dạy và học trong đó giáo viên sử dụng kết hợp nhiều hoạt động trong lớp học như đặt vấn đề hay câu hỏi gợi mở và và yêu cầu SV thảo luận, tranh luận để giải quyết vấn đề đó GV với vai trò hướng dẫn SV từng bước giải quyết vấn đề, từ đó giúp SV đạt được mục tiêu dạy học SV có thể học từ bạn học hay từ GV để phát triển các kĩ năng xã hội, kĩ năng tư duy phản biện, giao tiếp, đàm phán để đưa ra quyết định Các kĩ thuật, phương pháp được áp dụng theo chiến lược này gồm có:

Thiết kế khóa học học phần cơ sở ngành với sự hỗ trợ của AI

2.5.1 Môi trường và phương tiện dạy học

Môi trường dạy học được định nghĩa là các địa điểm, bối cảnh và văn hóa đa dạng, nơi giáo viên tổ chức giảng dạy và sinh viên thực hiện việc học tập Thuật ngữ này thường được sử dụng như một cách diễn đạt chính xác và ưu tiên hơn so với lớp học truyền thống, vốn chỉ đề cập đến một không gian hạn chế với bàn ghế và bảng đen.

Trong môi trường học tập hỗ trợ bởi AI, ngoài cơ sở vật chất truyền thống như lớp học và thiết bị trình chiếu, cần có máy tính hoặc thiết bị di động kết nối Internet cùng với các phần mềm và website dạy học như https://ailearn.com.vn Quá trình dạy học kết hợp giữa giảng dạy trực tiếp trên lớp và học trực tuyến, trong đó giáo viên cung cấp tài liệu số và hướng dẫn quy trình học tập, giúp sinh viên chủ động hơn trong việc học.

Việc tích hợp AI vào quá trình dạy học giúp giáo viên quản lý hiệu quả quá trình và kết quả học tập của sinh viên, đồng thời nâng cao sự tương tác giữa giáo viên và học sinh Để đáp ứng nhu cầu giảng dạy cho sinh viên ngành CNTT, ngoài các phương tiện dạy học truyền thống như bảng đen và máy trình chiếu, cần có máy tính kết nối Internet cho cả giáo viên và sinh viên, cùng với việc sử dụng website https://ailearn.com.vn để hỗ trợ quá trình học tập.

2.5.2 Thiết kế học liệu số

Thuật ngữ học liệu số (Digital Learning Material, Digital Educational Resources hay Digital Learning Resources - DLR) được sử dụng đa dạng, song song với các thuật ngữ như học liệu điện tử và học liệu mở DLR được mô tả là phương tiện phục vụ cho dạy - học thông qua các sản phẩm và dịch vụ công nghệ thông tin - truyền thông (ICT), bao gồm nội dung số và công cụ số, như nền tảng số và thiết bị phần cứng Thực tế, nhiều khi nội dung số đã được tích hợp sẵn vào các công cụ số ngay từ giai đoạn chế tạo và phát triển.

DLR được định nghĩa là tập hợp các nguồn học liệu đa dạng trên mạng máy tính, bao gồm dữ liệu điện tử dưới dạng âm thanh, hình ảnh và văn bản Các nguồn học liệu này được lưu trữ bằng nhiều phương tiện khác nhau như đĩa từ, đĩa quang học, thẻ nhớ và các hình thức lưu trữ phi giấy khác.

Trang 73 được truyền đưa hoặc tái tạo nhờ máy tính, thông qua môi trường mạng hoặc thiết bị đầu cuối Hoặc là, DLR là các nguồn thông tin đa phương tiện được sắp xếp phù hợp với các đối tượng người học khác nhau, chạy trên môi trường máy tính hoặc môi trường mạng, có thể chia sẻ rộng rãi [129]

Trong luận án này, thuật ngữ DLR được định nghĩa là các tài liệu học tập bao gồm video, văn bản, cùng với hệ thống bài thi và kiểm tra trực tuyến dưới dạng trắc nghiệm.

Nội dung học liệu số được tổ chức theo từng học phần như C/C++, Tin học đại cương, và Đồ hoạ máy tính Người dùng cần đăng nhập vào hệ thống để truy cập và khai thác nguồn học liệu này, với mức độ truy cập khác nhau tùy thuộc vào phân quyền của họ.

2.5.2.1 Nguồn học liệu số của website

Hiện tại, website https://ailearn.com.vn/ đang cung cấp hai khóa học chính là Khóa học C++ và Khóa học Đồ họa máy tính Bên cạnh đó, trang web còn có thêm học liệu cho một số học phần khác, bao gồm Khóa học Tin học đại cương (C++).

Khóa học C++ hiện có 80 bài học, được chia thành 8 chương theo chương trình học của Trường Đại học CNTT và Truyền thông Việt – Hàn (Đại học Đà Nẵng) Mỗi chương bao gồm 10 bài tập để giúp sinh viên nắm vững kiến thức.

Tài liệu dành cho khóa học được sắp xếp theo thứ tự bên phải của trang web, giúp SV có thể tìm kiếm nhanh

Hình 2.3 Minh họa bài học, tài liệu

Hình 2.4 Minh họa bài tập theo chương

Trong quá trình hoàn thiện luận án và phát triển sau này, nguồn học liệu số sẽ được liên tục bổ sung và cập nhật để đáp ứng yêu cầu cụ thể của các khóa học, đặc biệt là khóa học Đồ họa máy tính.

Khóa học Đồ họa máy tính hiện nay bao gồm 250 bài học, được chia thành 6 chương Cách sắp xếp vị trí các nguồn học liệu trong khóa học này tương tự như ở tất cả các khóa học khác.

Hình 2.5 Hình minh họa khóa học Đồ họa máy tính

2.5.2.2 Phân quyền truy cập nguồn học liệu số

Việc phân quyền truy cập và thao tác đối với nguồn học liệu số được thực hiện bởi admin của website a) Chức năng thêm bài học

Hệ thống hỗ trợ các module chức năng sau đây:

- Thêm/ chỉnh sửa khoá học

Hình 2.6 Quản líthông tin khoá học

Hình 2.7 Chức năng thêm bài giảng

Giáo viên nhập thông tin cho bài học và chọn Lưu Sau khi lưu, giáo viên quay lại mục Quản lý bài học, chọn khóa học và sử dụng tính năng Lọc để tìm bài học mới vừa tạo Bài học hoặc câu hỏi sẽ được phân loại thành bài tập dành cho cuộc thi hoặc bài tập học tập Khi chọn bài tập dành cho cuộc thi, bộ câu hỏi sẽ được chuyển đến.

Kho đề thi dành cho cuộc thi ảo Ngoài ra, GV có thể chọn chức năng chỉnh sửa để chỉnh sửa nội dung bài học

Hình 2.8 Hình ảnh minh họa về chứcnăng quản lídanh sách bài học

Sau khi tạo bài học, GV có thể tạo các testcase để phục vụ cho việc kiểm tra, đánh giá việc tiếp thu bài của SV (Hình 2.11)

Hình 2.9 Chức năng tạo phần Testcase

Ngoài ra, GV có thể thực hiện các chức năng quản lí bài tập, quản lí cuộc thi dành cho SV

Hình 2.10 Chức năng thêm bài tập nhóm tại module Quản líbài tập

Hình 2.11 Chức năng tạo cuộc thi tại module Quản líCuộc thi

Thiết kế hệ thống dạy học với sự hỗ trợ của AI

2.6.1 Thiết kế tiến trình dạy học với sự hỗ trợ của AI

Khi tổ chức dạy học với sự hỗ trợ của AI, tiến trình thực hiện bao gồm các bước cụ thể, như thể hiện trong Hình 2.14 Tiến trình này giúp hiện thực hóa lý thuyết dạy học với sự hỗ trợ của AI, tạo điều kiện cho giáo viên dễ dàng tiếp cận và áp dụng vào thực tiễn giảng dạy.

Tiến trình tổ chức dạy học thực hiện theo lưu đồ gồm có 03 bước như sau:

(1) Giai đoạn chuẩn bị dạy học;

(2) Giai đoạn tổ chức dạy học;

(3) Giai đoạn kiểm tra, đánh giá và điều chỉnh các hoạt động dạy học

Hình 2.12 Tiến trình tổ chức dạy học với sự hỗ trợ của AI

Giai đoạn chuẩn bị dạy học

Chuẩn bị hệ thống dạy học có AI hỗ trợ

Lập kế hoạch dạy học có AI hỗ trợ

Thiết kế nguồn học liệu

Giai đoạn tổ chức dạy học

Học trực tiếp trên lớp

Giai đoạn kiểm tra và đánh giá là rất quan trọng trong quá trình dạy học, bao gồm việc đánh giá trực tiếp trong lớp học và sử dụng hệ thống hỗ trợ dạy học Những hoạt động này giúp điều chỉnh phương pháp giảng dạy, nâng cao hiệu quả học tập và đảm bảo rằng học sinh nhận được sự hỗ trợ cần thiết để phát triển.

Rút kinh nghiệm, chỉnh sửa hoàn thiện

Trang 78 a) Giai đoạn chuẩn bị dạy học Đây là giai đoạn đầu tiên nhưng quan trọng vì công tác chuẩn bị càng chu đáo thì hiệu quả đạt được càng cao Các bước triển khai cụ thể của giai đoạn chuẩn bị dạy học như Hình 2.15 sau:

Hình 2.13 Các công việc trong giai đoạn chuẩn bị dạy học

Để triển khai dạy học hiệu quả, giáo viên cần chuẩn bị hệ thống dạy học có hỗ trợ AI bên cạnh các phương pháp truyền thống Một trong những nguồn tài nguyên hữu ích là website https://ailearn.com.vn, nơi cung cấp hệ thống hỗ trợ dạy học tích hợp AI Hệ thống này cần được cập nhật đầy đủ các nguồn học liệu số theo chương trình học để đảm bảo chất lượng giảng dạy.

SV tự học cung cấp hệ thống bài kiểm tra đánh giá theo từng chủ đề học, nhằm đảm bảo việc hỗ trợ dạy học hiệu quả và đạt được các mục tiêu đã đề ra.

Lập kế hoạch dạy học có sự hỗ trợ của AI yêu cầu giáo viên và sinh viên kết hợp sử dụng hệ thống dạy – học AI tại https://ailearn.com.vn để triển khai các hoạt động song song với dạy học trực tiếp Giáo viên cần chú ý phân bổ nội dung và thời gian học lớp cũng như tự học của sinh viên, đồng thời lựa chọn hình thức kiểm tra và đánh giá phù hợp Kế hoạch dạy học cần làm rõ giữa kế hoạch của giáo viên và kế hoạch học tập của sinh viên.

+ Kế hoạch dạy học của GV: Kế hoạch nêu rõ (1) nội dung bài dạy là gì,

PPDH được sử dụng để hỗ trợ sinh viên trong việc xây dựng kế hoạch học tập hiệu quả, đảm bảo hoàn thành chương trình và đạt các chuẩn đầu ra môn học Quy trình kiểm tra và đánh giá sẽ được thực hiện thông qua bộ công cụ hỗ trợ AI, giúp nâng cao tính chính xác và hiệu quả trong việc theo dõi tiến độ học tập của sinh viên.

Thiết kế nguồn học liệu là yếu tố quan trọng trong việc dạy học hỗ trợ bởi AI, đóng vai trò không thể thiếu trong quá trình tổ chức giảng dạy Nguồn học liệu này cần được xây dựng một cách hợp lý để tối ưu hóa hiệu quả học tập.

Giai đoạn chuẩn bị dạy học

Chuẩn bị hệ thống dạy học có AI hỗ trợ

Lập kế hoạch dạy học có AI hỗ trợ

Lập kế hoạch học tập của SV Lập kế hoạch dạy học của GV

Thiết kế nguồn học liệu

Trang 79 trong luận án này là những tài liệu học tập dưới dạng video, văn bản, hệ thống các bài thi, bài kiểm tra dưới hình thức trắc nghiệm trực tuyến b) Giai đoạn tổ chức dạy học

Hình 2.14 Các công việc trong giai đoạn chuẩn bị dạy học

Giai đoạn tổ chức dạy học bao gồm hai hoạt động được triển khai song song hoặc xen kẽ nhau, đó là:

Học trực tiếp trên lớp sẽ được thực hiện theo phương pháp truyền thống, bao gồm các bước như ổn định lớp và khởi động, kiểm tra bài cũ, chuẩn bị bài mới cho sinh viên Nội dung dạy mới sẽ được triển khai kết hợp với các hình thức thảo luận, bài tập cá nhân và nhóm Cuối cùng, giáo viên sẽ củng cố kiến thức và giao nhiệm vụ về nhà cho sinh viên, bao gồm cả việc học trên hệ thống hỗ trợ dạy học tích hợp AI.

Hệ thống hỗ trợ dạy học tích hợp AI không chỉ giúp tổ chức dạy học trực tiếp mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc cá nhân hóa quá trình học tập của sinh viên Bằng cách cung cấp các đề xuất và khuyến nghị cụ thể, hệ thống này sẽ nâng cao hiệu quả học tập, phù hợp với phương pháp mà luận án đang đề xuất.

Giáo viên cần dựa vào kế hoạch dạy học đã được xây dựng trong giai đoạn chuẩn bị để xác định các yêu cầu cụ thể cho việc giảng dạy.

SV (về nội dung tự học, các bài tập hoặc bài kiểm tra cần hoàn thành…)

Sinh viên cần thực hiện các nội dung tự học theo tiến độ và kế hoạch mà giáo viên đưa ra, đồng thời chủ động trong việc học của mình Hệ thống AI hỗ trợ sinh viên thông qua các khuyến nghị nội dung trong và sau quá trình học.

SV thực hiện các bài kiểm tra đánh giá để củng cố kiến thức Nội dung khuyến nghị bao gồm nhóm câu hỏi có mức độ kiến thức tương đương với những câu trả lời sai và tài liệu học tập hỗ trợ Hệ thống học tập với sự hỗ trợ của AI cho phép SV ôn tập nhiều lần, giúp họ làm lại các câu hỏi kiểm tra hoặc chủ động học lại/học trước các tài liệu được cung cấp.

Giai đoạn tổ chức 02 dạy học

Học trực tiếp trên lớp Học trên hệ thống hỗ trợ dạy học có tích hợp AI

Trang 80 c) Giai đoạn kiểm tra, đánh giá và điều chỉnh các hoạt động

Hình 2.15 Các công việc trong giai đoạn kiểm tra, đánh giá vàđiều chỉnh các hoạt động

Sau khi hoàn thành quá trình dạy học, giáo viên cần đánh giá xem liệu các chuẩn đầu ra và mục tiêu đã được đề ra trong kế hoạch giảng dạy có đạt được hay không Việc phân tích những ưu điểm và nhược điểm trong quá trình dạy học sẽ giúp giáo viên cải thiện, điều chỉnh và rút ra kinh nghiệm cho các bài dạy sau.

Kịch bản dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI

Trong quá trình dạy và học cho sinh viên với sự hỗ trợ của công nghệ AI, giáo viên kết hợp hoạt động giảng dạy trên lớp và trên hệ thống trực tuyến Số tuần học được đánh thứ tự từ 1 đến n, và kịch bản dạy học được mô tả chi tiết trong Bảng 2.2 dưới đây.

Bảng 2.2 Kịch bản dạy họcvới sự hỗ trợ của công nghệ AI

Tuần Hoạt động dạy học trực tiếp trên lớp Hoạt động dạy học trên hệ thống website có tích h p AI (ngoài giờ trên lớp)

1 + Giới thiệu các nội dung cơ bản về môn học

SV sử dụng, thao tác thành

+ Thực hiện các nội dung do

GV hướng dẫn về cách thức sử dụng công cụ học tập

+ Tiếp tục hướng dẫn và hỗ trợ SV các nội dung đã triển khai trên lớp

+ Thực hiện các nội dung GV đã hướng dẫn trên lớp

+ Trao đổi các vướng mắc (nếu có) để được GV

Tuần Hoạt động dạy học trực tiếp trên lớp

Hoạt động dạy học trên hệ thống website có tích h p AI (ngoài giờ trên lớp) thạo trên hệ thống dạy học có sự hỗ trợ của công nghệ

Hệ thống nguồn học liệu số bao gồm tài liệu học tập chính thức, nguồn tài liệu tham khảo và hệ thống các bài tập, cung cấp cho người học một kho tàng kiến thức phong phú Việc khai thác các tài nguyên học tập này trên website giúp nâng cao hiệu quả học tập và tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận thông tin học thuật.

Để đảm bảo quá trình dạy - học diễn ra hiệu quả, cần ghi nhớ và thực hiện thành thạo các thao tác trên hệ thống, đồng thời cung cấp hướng dẫn và giải đáp kịp thời cho người học.

2 + Trình bày các nội dung trọng tâm của bài học theo kế hoạch giảng dạy đã được xây dựng

+ Tổ chức các hoạt động giảng dạy

+ Thực hiện các bài kiểm tra, đánh giá tại lớp để kiểm tra mức độ hiểu bài của SV

+ Đưa ra các yêu cầu SV cần thực hiện trên hệ thống dạy học website) sau giờ học

+ Giới thiệu nội dung bài học của buổi tiếp theo

+ Thực hiện các nội dung học tập trên lớp theo hướng dẫn của

SV thực hiện việc học/ tự học trên hệ thống website

+ Theo dõi quá trình học, làm bài kiểm tra của

SV (dựa trên thông tin lưu vết trên hệ thống) để kịp thời nhắc nhở, hỗ trợ

Thực hiện các bước theo yêu cầu của GV, bao gồm:

+ Học lại kiến thức trên lớp thông qua các tài liệu được cung cấp trên website

Để đánh giá sự tiến bộ của học sinh, việc thực hiện bài kiểm tra quá trình theo tiến độ của bài học trên lớp là rất quan trọng Trong tuần cuối cùng của khóa học, học sinh sẽ tham gia thêm bài kiểm tra kết thúc khóa học nhằm tổng hợp và đánh giá toàn bộ kiến thức đã học.

* Chiến lược hỗ trợ SV:

Việc xây dựng chiến lược hỗ trợ học tập trong mô hình dạy học tích hợp công nghệ AI giúp sinh viên giải đáp thắc mắc trong quá trình học qua hệ thống website hoặc trực tiếp Các thông tin trên hệ thống dạy học hỗ trợ bởi AI được sử dụng để cung cấp sự trợ giúp hiệu quả cho sinh viên.

- Thông tin theo dõi quá trình học của SV (số lần học/truy cập hệ thống; số lần làm bài kiểm tra…);

- Kết quả mỗi lần kiểm tra, các nhận xét đánh giá của hệ thống;

- Các nội dung tương tác với chatbot thể hiện sự quan tâm của SV, phần kiến thức SV tra cứu nhiều…

Dựa trên thông tin thống kê, giáo viên có thể xác định những phần kiến thức mà sinh viên còn yếu và từ đó cung cấp tài liệu, bài tập bổ trợ Việc hỗ trợ thường xuyên giúp sinh viên nâng cao kiến thức và củng cố những điểm yếu Hỗ trợ học tập không chỉ khuyến khích người học mà còn giúp họ tự tin hơn trong việc sử dụng công nghệ và nhận thức các khía cạnh xã hội khi giao tiếp trong môi trường trực tuyến, tương tự như trong lớp học truyền thống Sự hỗ trợ liên tục của giáo viên ngoài giờ lên lớp là cần thiết để tạo ra một kênh truyền thông hiệu quả giữa sinh viên và giáo viên.

Việc tăng cường khai thác hiệu quả hệ thống dạy học hỗ trợ bởi AI giúp giáo viên tiết kiệm thời gian trong việc bổ sung kiến thức cho sinh viên, vì sinh viên đã nhận được sự hỗ trợ từ hệ thống Đồng thời, giáo viên cũng có thể giảm thời gian theo dõi và đánh giá mức độ hiểu bài của sinh viên, nhờ vào việc hệ thống đã ghi lại và thống kê kết quả kiểm tra của sinh viên.

Chương 2 của luận án đã tập trung giải quyết một số vấn đềchính sau đây:

Luận án nêu rõ những đặc điểm chính của ngành Công nghệ Thông tin (CNTT) và yêu cầu đào tạo sinh viên trong lĩnh vực này, đồng thời chỉ ra nhu cầu cao về nguồn nhân lực CNTT, được thể hiện qua chỉ tiêu tuyển sinh tăng ở các trường đại học lớn tại Việt Nam trong những năm gần đây Bên cạnh đó, việc phân tích chương trình đào tạo và nguyên tắc thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) là rất quan trọng, góp phần đề xuất mô hình dạy học và thiết kế khóa học cơ sở cho sinh viên ngành CNTT.

Các biện pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong hỗ trợ giảng dạy cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin (CNTT) đã được phân tích một cách cụ thể Hai biện pháp chính được áp dụng nhằm nâng cao hiệu quả học tập cho sinh viên trong lĩnh vực này.

SV ngành CNTT chính là sử dụng Chatbot và cá nhân hoá học tập

Hệ thống ML Course tích hợp Chatbot đã hỗ trợ nghiên cứu và phát triển cho sinh viên bằng cách cung cấp phản hồi chính xác trong các cuộc trò chuyện liên quan đến các môn học thực nghiệm Hai ứng dụng chính được sử dụng cho chức năng Chatbot là Facebook Messenger và ChatGPT.

Cá nhân hóa học tập của người học được thực hiện bằng cách xây dựng cơ sở dữ liệu phù hợp, bao gồm dữ liệu đánh giá, nhận xét và kho đề trắc nghiệm, nhằm nâng cao hiệu quả học tập và đáp ứng nhu cầu riêng của từng học viên.

Trang 104 thuật toán KNN để phân lớp dữ liệu của SV (kết quả các bài kiểm tra quá trình, bài kiểm tra kết thúc học phần)

Mô hình dạy học hỗ trợ bởi AI được đề xuất trong luận án bao gồm sự kết hợp chặt chẽ và tương tác giữa ba yếu tố chính: giáo viên (GV), sinh viên (SV) và công nghệ AI.

Để triển khai mô hình dạy học tích hợp AI, tác giả thiết kế khóa học dựa trên các yếu tố trong môi trường dạy học và phương tiện dạy học phù hợp Hệ thống học liệu số được xây dựng tương ứng với nội dung và yêu cầu của khóa học Đặc biệt, để thực hiện thí nghiệm sư phạm, tác giả phân tích yêu cầu và phát triển website hỗ trợ dạy học tích hợp AI tại địa chỉ https://ailearn.com.vn/, nhằm cung cấp công cụ và công nghệ hỗ trợ hiệu quả cho quá trình dạy học.

Công cụ hỗ trợ giảng dạy cho sinh viên ngành Công nghệ thông tin bao gồm hệ thống bài kiểm tra trắc nghiệm được thiết kế theo quy tắc cụ thể Bên cạnh đó, các tài liệu học tập cũng được cung cấp theo chương trình chuẩn của nhà trường, giúp sinh viên nắm vững kiến thức và kỹ năng cần thiết.

Website https://ailearn.com.vn/ tích hợp công nghệ Chatbot, bao gồm Chatbot của Facebook Messenger và ChatGPT, cùng với thuật toán phân lớp dữ liệu KNN để cá nhân hóa học tập Giao diện của website được thiết kế thân thiện, phù hợp cho sinh viên, đặc biệt là sinh viên ngành CNTT Hệ thống hỗ trợ dạy học với AI khuyến khích sinh viên trải nghiệm học tập mới, nâng cao sự tương tác giữa sinh viên và hệ thống, đồng thời hỗ trợ giáo viên trong việc cung cấp kiến thức Điều này tạo ra môi trường thuận lợi cho sinh viên ôn tập nội dung cũ và tự học các bài học mới.

TH Ự C NGHI ỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

Mục đích, đối tượng, phương pháp thực nghiệm và đánh giá

3.1.1 Mục đích thực nghiệm và đánh giá

Việc kiểm nghiệm và đánh giá được thực hiện nhằm đạt được các mục đích sau đây:

(1) Mục đích chung: Kiểm tra tính đúng đắn của giả thuyết khoa học mà luận án đã đề xuất;

(2) Mục đích cụ thể: Đánh giá tính khả thi và hiệu quả của tiến trình và các biện pháp đã đề xuất

3.1.2 Địa điểm, đối tượng thực nghiệm và đánh giá

Phương pháp chuyên gia được áp dụng thông qua việc tham khảo ý kiến của các giảng viên đang nghiên cứu và giảng dạy ngành Công nghệ Thông tin (CNTT) tại một số trường đại học ở Việt Nam Những người này đều có trình độ chuyên môn cao và kinh nghiệm phong phú trong lĩnh vực CNTT Danh sách chi tiết các chuyên gia tham gia được nêu rõ trong Phụ lục 6.

(2) Với phương pháp thực nghiệm sư phạm:

Các thiết kế thực nghiệm sư phạm được thực hiện tại Trường Đại học CNTT và Truyền Thông Việt – Hàn cùng Trường Đại học Sư phạm, hai trường đại học thành viên của Đại học Đà Nẵng Đây là những cơ sở đào tạo uy tín, luôn chủ động và tích cực ứng dụng công nghệ thông tin vào việc đổi mới phương pháp dạy học.

Đối tượng thực nghiệm của nghiên cứu là sinh viên đại học hệ chính quy đang theo học các ngành công nghệ thông tin Tại Trường Đại học CNTT và Truyền thông Việt – Hàn, học phần thực nghiệm được thực hiện là Tin học đại cương (C/C++), trong khi tại Trường Đại học Sư phạm, học phần thực nghiệm là Đồ họa máy tính Danh sách sinh viên tham gia được trình bày chi tiết trong các Phụ lục 7, 8, 9.

3.1.3 Phương pháp thực nghiệm và đánh giá

Mục đích của thử nghiệm là đánh giá hiệu quả của hệ thống trong việc ghi nhận yêu cầu của sinh viên năm nhất về khóa học lập trình C/C++ và học phần Đồ họa máy tính Hệ thống cũng được sinh viên đánh giá về khả năng sử dụng sau khi hoàn thành khóa học.

Bảng 3.1 Thông tin lớp thực nghiệm sư phạm

STT Nội dung thực nghiệm Đối tư ng thực nghiệm Số SV lớp TN Số SV lớ ĐC

1 Dạy học với sự hỗ trợ của Chatbot SV Trường Đại học CNTT và

2 Dạy học với sự hỗ trợ của cá nhân hóa học tập SV Trường Đại học Sư phạm 67 67

Chatbot đã được triển khai trên nền tảng E-learning tại website https://ailearn.com.vn, phục vụ sinh viên Trường Đại học CNTT và Truyền thông Việt – Hàn Nội dung thực nghiệm về cá nhân hóa học tập cũng được áp dụng cho sinh viên Trường Đại học Sư phạm thuộc Đại học Đà Nẵng trong học phần Đồ họa máy tính.

Đánh giá kết quả thực nghiệm

3.2.1.1 Nội dung và tiến trình thực hiện a) Nội dung

Nội dung phương pháp chuyên gia được tiến hành qua phương pháp phỏng vấn và phương pháp điều tra bằng phiếu hỏi Cụ thể:

Phương pháp phỏng vấn được tiến hành đồng thời với việc khảo sát thông qua phiếu hỏi Tác giả đã trực tiếp thu thập ý kiến từ các chuyên gia có trình độ và kinh nghiệm trong lĩnh vực giáo dục, cũng như các chuyên gia giảng dạy ngành Công nghệ Thông tin.

Phương pháp điều tra bằng phiếu hỏi được áp dụng nhằm thu thập ý kiến từ các chuyên gia về tính khả thi của việc tích hợp AI trong giảng dạy cho sinh viên ngành CNTT Chi tiết về nội dung xin ý kiến có thể được tham khảo tại Phụ lục.

Trong đó, luận án đề nghị các chuyên gia ghi mức độ đồng ý của mình cho các nội dung dưới đây với quy ước rằng:

Bảng 3.2 Bảng hỏi khảo sát ý kiến của chuyên gia

Tên biện pháp Tính cần thiết Tính h p lí Tính khả thi Ý kiến khác

Sử dụng Chatbot hỗ trợ SV học tập

Các yếu tố trong mô mình phù hợp với môi trường đại học

Mô hình được đề xuất là xu hướng trong tương lai về sử dụng công nghệ trong dạy học Sử dụng TTNT giúp cá nhân hóa học tập

Tên biện pháp Tính cần thiết

Tính khả thi Ý kiến khác cho SV

Giai đoạn này là thời điểm lý tưởng để áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào việc hỗ trợ giảng dạy cho sinh viên Bài viết sẽ trình bày tiến trình thực hiện phương pháp sử dụng phiếu hỏi trong giáo dục, giúp nâng cao hiệu quả dạy và học.

Bước 1: Biên soạn nội dung xin ý kiến chuyên gia

Bước 2: Tạo danh sách các chuyên gia, bao gồm những giảng viên có kinh nghiệm và uy tín, hiện đang nghiên cứu và giảng dạy trong lĩnh vực công nghệ thông tin tại một số trường đại học.

Bước 3: Gửi phiếu xin ý kiến đến các chuyên gia và tổ chức các cuộc trao đổi với họ Bước 4: Thu thập phiếu xin ý kiến, xử lý kết quả bằng cách tổng hợp và phân tích thông tin để đưa ra kết quả cuối cùng.

Bước 5: Tiến hành chỉnh sửa, hoàn thiện tiến trình tổ chức dạy học và các biện pháp đề xuất theo các góp ý của cụ thể của các chuyên gia

Bảng 3.3 Bảng phân tích kết quả khảo sát ý kiến chuyên gia

STT Hệ số Cronbach's Alpha: 0,683

Mean N SD Mức độ đá ứng Xếp thứ tự

Kết quả đánh giá từ phiếu xin ý kiến chuyên gia cho thấy việc áp dụng Chatbot và cá nhân hóa trong học tập, nội dung, phương pháp, và tiến trình giảng dạy cho sinh viên ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI là khả thi Điều này đáp ứng yêu cầu tổ chức dạy học các môn cơ sở ngành và đảm bảo tính khả thi cho giáo viên trong việc thực hiện giảng dạy Tất cả quan điểm đưa ra đều đạt mức độ chấp nhận 4.

Cụ thể từng biện pháp, các ý kiến chuyên gia về “Tính cần thiết”, “Tính hợp lí”,

“Tính khả thi” được thể hiện trong các bảng dưới đây

Trang 108 a) Phân tích định lượng

Bảng 3.4 Kết quả tính cần thiết về mức độ đồng ý

Trung bình Độ lệch chuẩn

Sử dụng Chatbot hỗ trợ SV học tập 0 0 5 36 12 4,13 0,55

Các yếu tố trong mô mình phù hợp với môi trường đại học 0 0 6 37 10 4,08 0,54

Mô hình được đề xuất là xu hướng trong tương lai về sử dụng công nghệ trong dạy học

Sử dụng AI giúp cá nhân hóa học tập cho SV 0 0 16 25 22 4,3 0,67

Giai đoạn này phù hợp để đưa AI vào hỗ trợ dạy học cho SV

Theo Bảng 3.4, nội dung 4 “Sử dụng AI giúp cá nhân hóa học tập cho SV” nhận được sự đồng ý cao nhất với điểm trung bình 4,3, cho thấy việc áp dụng AI trong giáo dục có thể nâng cao hiệu suất học tập của sinh viên Nội dung 1 “Sử dụng Chatbot hỗ trợ SV học tập” cũng được đánh giá tích cực với điểm trung bình 4,13 Ngược lại, nội dung 5 “Giai đoạn này phù hợp để đưa AI vào hỗ trợ dạy học cho SV” chỉ đạt 3,7, phản ánh rằng việc tích hợp AI vào giáo dục tại Việt Nam hiện nay cần được thực hiện một cách thận trọng và chỉ nên áp dụng một phần.

Bảng 3.5 Kết quả mức độ đồng ý của tiêu chí “Tính hợp lí”

Trung bình Độ lệch chuẩn

Sử dụng Chatbot hỗ trợ SV học tập 0 0 6 35 12 4,11 0,58

Các yếu tố trong mô mình 0 0 6 36 11 4,09 0,56

Mứ độđồng ý Trung bình Độ lệch chuẩn phù hợp với môi trường đại học

Mô hình được đề xuất là xu hướng trong tương lai về sử dụng công nghệ trong dạy học

Sử dụng AI giúp cá nhân hóa học tập cho SV 0 0 3 29 21 4,33 0,58

Giai đoạn này phù hợp để đưa AI vào hỗ trợ dạy học cho SV

Theo Bảng 3.5, kết quả mức độ đồng ý về “Tính hợp lí” cho thấy các chuyên gia đồng thuận cao với hai nội dung liên quan đến Chatbot và cá nhân hóa học tập sử dụng AI, với điểm trung bình lần lượt là 4,11 và 4,33 Nội dung thứ hai, về việc các yếu tố trong mô hình phù hợp với môi trường đại học, cũng nhận được mức độ đồng ý cao với điểm trung bình 4,09.

Bảng 3.6 Kết quả mức độ đồng ý của tiêu chí “Tính khả thi”

Trung bình Độ lệch chuẩn

Sử dụng Chatbot hỗ trợ SV học tập 0 0 3 33 17 4,26 0,56

Các yếu tố trong mô mình phù hợp với môi trường đại học 0 0 4 35 14 4,19 0,55

Mô hình được đề xuất là xu hướng trong tương lai về sử dụng công nghệ trong dạy học

Sử dụng AI giúp cá nhân hóa học tập cho SV 0 0 3 26 24 4,39 0,6

Giai đoạn này phù hợp để đưa AI vào hỗ trợ dạy học cho SV

Bảng 3.6 chỉ ra rằng đa số chuyên gia đều đánh giá cao tính khả thi của các nội dung, với điểm trung bình từ 4,11 đến 4,39 Đặc biệt, nội dung 1 và nội dung 4 được các chuyên gia ưu tiên hàng đầu về tính khả thi Điều này chứng tỏ rằng trong thời đại công nghệ số hiện nay, việc áp dụng AI vào giáo dục là hoàn toàn khả thi, khi mà nguồn kiến thức học tập cho sinh viên ngày càng phong phú.

GV thiếu thời gian hỗ trợ Tương tự cá nhân hóa học tập với sự trợ giúp AI cũng được đánh giá khả thi b) Phân tích định tính

Ngoài 3 tiêu chí là “Tính cần thiết”, “Tính hợp lí”, “Tính khả thi”, một số chuyên gia đã đề xuất biện pháp sử AI vào hỗ trợ như sau:

Hệ thống học tập thông minh sử dụng AI để cung cấp thông tin và tư vấn cho sinh viên Chẳng hạn, một chatbot có thể được phát triển để trả lời các câu hỏi liên quan đến nội dung học tập và hướng dẫn sinh viên về lộ trình học tập hiệu quả.

AI có khả năng phân tích dữ liệu về quá trình học tập của sinh viên, từ đó tạo ra các lộ trình học tập tùy chỉnh phù hợp với từng cá nhân Điều này giúp tối ưu hóa trải nghiệm học tập và nâng cao hiệu quả học tập cho sinh viên.

SV có thể được cung cấp nội dung học tập phù hợp với trình độ và sở thích của mình

Hệ thống đánh giá thông minh sử dụng AI để phân tích và đánh giá bài tập, bài kiểm tra của sinh viên, giúp giáo viên cung cấp phản hồi nhanh chóng và tư vấn hỗ trợ, từ đó nâng cao kết quả học tập của sinh viên.

AI có thể hỗ trợ phát triển kỹ năng mềm cho sinh viên thông qua việc tạo ra các bài tập và hoạt động tập trung vào kỹ năng giao tiếp, lãnh đạo và giải quyết vấn đề.

AI có khả năng đo lường trình độ của sinh viên và điều chỉnh độ khó của bài tập cũng như bài kiểm tra, giúp phù hợp với từng cá nhân.

3.2.2 Phương pháp điều tra thông tin

3.2.2.1 Khảo sát về việc sử dụng Chatbot trong hỗ trợ SV học tập

Khóa học nghiên cứu về môn Tin học đại cương với nội dung lập trình C/C++ đã được xem xét kỹ lưỡng Các kết quả nghiên cứu này đã được công bố trong bài báo của tác giả và các cộng sự, được liệt kê trong danh mục công trình đã công bố ở cuối luận án.

Kết luận

Nghiên cứu lí luận và thực nghiệm về ứng dụng AI trong giảng dạy cho sinh viên ngành CNTT cho thấy rằng AI là giải pháp quan trọng và khả thi để đổi mới phương pháp dạy học Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong bối cảnh cuộc CMCN 4.0 và sự bùng nổ công nghệ thông tin và truyền thông trong những năm gần đây.

Nghiên cứu này nhằm tìm ra giải pháp phù hợp trong bối cảnh chuyển đổi số và công nghệ tiên tiến ảnh hưởng đến giáo dục đại học Việc tổ chức dạy học cho sinh viên ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI đã kết hợp ưu điểm của dạy học trực tiếp và trực tuyến, tạo cơ hội cho sinh viên trải nghiệm môi trường học tập đa dạng Mục tiêu ứng dụng công nghệ AI nhằm nâng cao chất lượng dạy học và phát triển năng lực tự học cho sinh viên đã được luận án giải quyết hiệu quả Các kết quả đóng góp của luận án được trình bày rõ ràng trong từng phần và được tổng kết ở cuối mỗi chương.

Luận án đã nghiên cứu lí luận về trí tuệ nhân tạo (AI) và ứng dụng của nó trong dạy học, từ đó bổ sung hệ thống lí luận về giáo dục hỗ trợ bởi AI Tác giả đã làm rõ các khái niệm liên quan đến ứng dụng AI trong giáo dục, bao gồm tự học và cá nhân hóa học tập Đồng thời, luận án cũng xây dựng khái niệm và đề xuất mô hình dạy học tích hợp AI, xác định các đặc điểm, môi trường, hình thức và tiến trình tổ chức dạy học với sự hỗ trợ của AI.

Tổ chức nghiên cứu và khảo sát về thực trạng dạy và học ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI là rất quan trọng Kết quả từ các cuộc khảo sát sẽ cung cấp cơ sở thực tiễn để triển khai các đề xuất về tiến trình và biện pháp tổ chức dạy học cho sinh viên ngành CNTT, nhằm nâng cao hiệu quả giáo dục.

Xây dựng mô hình dạy học phù hợp với thực tiễn ngành CNTT, kết hợp công nghệ AI, nhằm nâng cao chất lượng dạy học theo định hướng năng lực Thực nghiệm được triển khai cho các môn cơ sở ngành như C/C++ và Đồ họa máy tính, đạt kết quả khả quan Sinh viên ngành CNTT là đối tượng phù hợp để thử nghiệm mô hình này, tuy nhiên, cần thêm đánh giá và triển khai cụ thể để có nhận định chính xác về hiệu quả của mô hình đối với sinh viên các nhóm ngành khác.

Đề xuất áp dụng công nghệ AI nhằm nâng cao hiệu quả hỗ trợ sinh viên trong quá trình học tập Giáo viên khi triển khai mô hình giảng dạy có sự hỗ trợ của AI cần tuân thủ các tiêu chuẩn quy định trong việc xây dựng và thiết kế bài giảng cũng như quy trình dạy học.

Trang 129 kế nguồn học liệu và đặt trong bối cảnh phù hợp của cơ sở đào tạo và của Việt Nam

* Đóng góp mới của luận án:

Luận án tổng hợp và hệ thống hóa cơ sở lý luận về dạy học hỗ trợ bởi công nghệ AI, làm rõ khái niệm và các khái niệm liên quan Nó cũng cung cấp báo cáo thực trạng dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI Đề xuất tiến trình thiết kế dạy học hỗ trợ công nghệ AI cho sinh viên CNTT tại Việt Nam, xây dựng website hỗ trợ dạy học tích hợp Chatbot và các thuật toán cá nhân hóa học tập, thông qua đánh giá quá trình và đánh giá cuối khóa học, nhằm đưa ra nhận xét và gợi ý tài liệu học tập phù hợp với trình độ sinh viên.

* Một sốđịnh hướng phát triển của đề tài:

(1) Tiếp tục nhân rộng mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI ra các đối tượng

Để có cái nhìn toàn diện và đầy đủ hơn về hiệu quả cũng như tác động của mô hình dạy học đối với kết quả học tập của sinh viên, cần xem xét sinh viên thuộc các nhóm ngành khác ngoài công nghệ thông tin.

Để khẳng định độ tin cậy của mô hình, cần triển khai các khảo sát đánh giá và thực nghiệm với mẫu lớn hơn, bao gồm đa dạng các học phần thực nghiệm.

Tiếp tục cải tiến các tính năng trên website hỗ trợ dạy học, đặc biệt là nâng cấp chức năng Chatbot để nó có khả năng tự học từ dữ liệu thu thập được trong quá trình tương tác.

SV tương tác với hệ thống qua nhiều nguồn dữ liệu đầu vào cho kho câu hỏi và trả lời Hệ thống liên tục cập nhật các chức năng hỗ trợ dạy học, tăng cường cá nhân hóa học tập nhờ AI Các kỹ thuật theo dấu người học được áp dụng để đánh giá kết quả học tập và gợi ý tài liệu từ Internet cho SV tham khảo.

Kiến nghị

Để áp dụng hiệu quả mô hình dạy học hỗ trợ AI, cần có các kiến nghị từ các Bộ, ngành liên quan dựa trên phân tích của các nhà khoa học về ứng dụng AI trong giáo dục Những đề xuất này sẽ giúp phát huy tối đa lợi ích của công nghệ AI trong quá trình giảng dạy.

(1) Cần xây dựng các cơ chế, chính sách phù hợp nhằm thúc đẩy việc ứng dụng CNTT nói riêng và AI nói chung vào trong đào tạo

Nhà nước cần đầu tư đồng bộ vào cơ sở hạ tầng và nền tảng công nghệ chung để triển khai các phương pháp dạy học tiên tiến, đặc biệt là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Điều này đặc biệt quan trọng đối với các trường đại học.

Nghiên cứu thiết kế chương trình học tích hợp ứng dụng công nghệ, đặc biệt là CNTT, nhằm tổ chức dạy học linh hoạt qua các hình thức trực tuyến và trực tiếp Điều này giúp người học có thể học tập mọi lúc, mọi nơi, phát triển năng lực sinh viên, nâng cao chất lượng dạy học và đảm bảo chuẩn đầu ra cho ngành nghề đào tạo.

Đầu tư vào cơ sở vật chất, đặc biệt là thiết bị và công cụ dạy học, là yếu tố quan trọng để đảm bảo ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) vào quá trình giảng dạy diễn ra hiệu quả và khoa học.

Để triển khai hiệu quả, cần đồng bộ hóa các giải pháp, bao gồm đầu tư vào cơ sở vật chất và nền tảng công nghệ, đồng thời chú trọng đến việc đào tạo đội ngũ nhân lực.

GV đang xây dựng nguồn học liệu số và đổi mới quy trình tổ chức dạy học một cách linh hoạt, phù hợp với xu thế xã hội hiện đại.

Có nhiều cơ chế động viên và khuyến khích giáo viên ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) và trí tuệ nhân tạo (AI) vào quá trình dạy học Các giải pháp cụ thể này nhằm nâng cao hiệu quả giảng dạy và tạo điều kiện thuận lợi cho giáo viên trong việc áp dụng công nghệ mới.

Nghiên cứu tích cực về phương pháp dạy học tích cực và dạy học tương tác là cần thiết để ứng dụng hiệu quả khoa học công nghệ, đặc biệt là công nghệ thông tin (CNTT) và trí tuệ nhân tạo (AI) trong tổ chức dạy học.

Nâng cao kỹ năng sử dụng hệ thống thiết bị máy móc và kỹ năng CNTT là yếu tố quan trọng giúp tổ chức và nâng cao hiệu quả trong quá trình dạy học Điều này không chỉ góp phần phát triển năng lực cho sinh viên mà còn đặc biệt khuyến khích khả năng tự học của họ.

Để nâng cao hiệu quả giảng dạy, giáo viên cần có kiến thức cơ bản về công nghệ thông tin (CNTT) và trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời không ngừng cập nhật những tác động của chúng đối với giáo dục Việc chủ động điều chỉnh và ứng dụng hiệu quả các kiến thức này trong quá trình tổ chức dạy học sẽ giúp cải thiện chất lượng giảng dạy và học tập.

Đầu tư thời gian vào việc xây dựng nguồn học liệu số và đổi mới quy trình dạy học với sự hỗ trợ của AI là rất quan trọng Cần chủ động và tích cực áp dụng các hình thức đánh giá người học để không ngừng cải thiện phương pháp giảng dạy.

Để xây dựng lộ trình học tập hiệu quả, cần nắm vững các yêu cầu về chuẩn đầu ra của ngành đào tạo Việc này giúp phát huy tinh thần chủ động, tự học và sáng tạo trong quá trình học tập.

Trong suốt quá trình học tập, sinh viên thường xuyên đánh giá kết quả học tập của mình dựa trên các yêu cầu của chương trình đào tạo (CTĐT) và nhu cầu của ngành nghề trong bối cảnh xã hội cụ thể Điều này giúp họ không ngừng tự trau dồi kiến thức và kỹ năng cần thiết.

Nâng cao kiến thức chuyên môn và kỹ năng sử dụng công nghệ thông tin (CNTT) cơ bản là cần thiết để tham gia tích cực vào các hoạt động học tập Việc cập nhật kiến thức mới về khoa học công nghệ, đặc biệt là ứng dụng CNTT trong học tập và tìm kiếm thông tin, sẽ giúp nâng cao hiệu quả học tập.

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1 Đinh Thị Mỹ Hạnh, Trần Văn Hưng (2020), “Học tập kết hợp (Blended learning) của sinh viên trong trường đại học: Một trường hợp nghiên cứu về năng lực sử dụng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT)”, Tạp chí

Giáo dục và Xã hội, ISSN 1859-3917, Số 117 (178), pp 124-130

Ngày đăng: 10/11/2023, 17:34

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1]. Ngô Thái Hà (2017), “Tác độ ng cu ộ c cách m ạ ng công nghi ệp 4.0 đế n ngu ồ n l ực trong lĩnh vự c giáo d ụ c - đào tạo”. Kỷ yếu hội thảo khoa học quốc tế, NXB ĐH Kinh tế Quốc dân, tr. 46-51 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Tác động cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đến nguồn lực trong lĩnh vực giáo dục - đào tạo”
Tác giả: Ngô Thái Hà
Nhà XB: NXB ĐH Kinh tế Quốc dân
Năm: 2017
[2]. Nguyễn Lộc (2017), “ Giáo d ụ c Vi ệ t Nam và cu ộ c cách m ạ ng công nghi ệp 4.0”, Kỷ yếu Hội thảo khoa học quốc tế, NXB ĐH Kinh tế Quốc dân, tr. 128-139 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Giáo dục Việt Nam và cuộc cách mạng công nghiệp 4.0”
Tác giả: Nguyễn Lộc
Nhà XB: NXB ĐH Kinh tế Quốc dân
Năm: 2017
[16]. I. Tuomi (2020), “The use of artificial intelligence (AI) in education”. Retrieved March 25, 2021,from https://research4committees.blog/2020/09/07/the-use-of-artificial-ntelligence-ai-in-education/ Sách, tạp chí
Tiêu đề: The use of artificial intelligence (AI) in education”
Tác giả: I. Tuomi
Năm: 2020
[17]. A. K. Goel, D. A. Joyner (2016), “Design of an online course on knowledge- based AI”. In AAAI, pp. 4089–4094 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Design of an online course on knowledge-based AI”
Tác giả: A. K. Goel, D. A. Joyner
Năm: 2016
[18]. Baker, M. (2000), “ The roles of models in Artificial Intelligence and Education research: a prospective view ”, International Journal of Artificial Intelligence in Education, 11, pp. 122-143 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “The roles of models in Artificial Intelligence and Education research: a prospective view
Tác giả: Baker, M
Năm: 2000
[19]. V. Dimitrova, G. McCalla, S. Bull (2007), “ Open Learner Models: Future Research Directions ”, Special Issue of the IJAIED (Part 2).International Journal of Artificial Intelligence in Education, 17, 3, pp.217-226 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Open Learner Models: "Future Research Directions”
Tác giả: V. Dimitrova, G. McCalla, S. Bull
Năm: 2007
[20]. O. Zawacki-Richter, V. I. Marín, M. Bond, F. Gouverneur (2019), “ Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education –where are the educators?” International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), Article 39.https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators?”
Tác giả: O. Zawacki-Richter, V. I. Marín, M. Bond, F. Gouverneur
Năm: 2019
[23]. K. Holstein (2018), “ Towards teacher- ai hybrid systems”, Companion Proceedings of the Eigth International Conference on Learning Analytics& Knowledge Sách, tạp chí
Tiêu đề: Towards teacher-ai hybrid systems”
Tác giả: K. Holstein
Năm: 2018
[24]. “How artificial intelligence is being used in the classroom”. https://tinyurl.com/yy2oomye, accessed: 2020-04-13 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “How artificial intelligence is being used in the classroom”
[27]. Avneet Pannu (2015), “ Artificial Intelligence and its Application in Different Areas ”, International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT), Vol.4, Issue 10, pp. 79-84, ISSN: 2277-3754 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Artificial Intelligence and its Application in Different Areas”
Tác giả: Avneet Pannu
Năm: 2015
[28]. R. Bajaj, V. Sharma (2018), “ Smart Education with artificial intelligence based determination of learning styles”, Procedia Computer Science, 132 (834–842), doi:10.1016/j.procs.2018.05.095 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Smart Education with artificial intelligence based determination of learning styles”
Tác giả: R. Bajaj, V. Sharma
Năm: 2018
[29]. T.-Y. Chang, Y.-R. Ke (2013), “ A personalized e-course composition based on a genetic algorithm with forcing legality in an adaptive learn ing system”, Journal of Network and Computer Applications, 36(1), pp. 533-542, doi:10.1016/j.jnca.2012.04.002 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A personalized e-course composition based on a genetic algorithm with forcing legality in an adaptive learning system”
Tác giả: T.-Y. Chang, Y.-R. Ke
Năm: 2013
[30]. A. Garrido, L. Morales, I. Serina (2016), “ On the use of case-based planning for e- learning personalization”, Expert Systems with Applications, 60, pp. 1-15, doi:10.1016/j.eswa.2016.04.030 Sách, tạp chí
Tiêu đề: On the use of case-based planning for e- learning personalization”
Tác giả: A. Garrido, L. Morales, I. Serina
Năm: 2016
[31]. M.W. Rodrigues, S. Isotani, L.E. árate (2018), “ Educational data mining: A review of evaluation process in the E-learning ”, Telematics and Informatics, 35(6), pp. 1701-1717, doi:10.1016/j.tele.2018.04.015 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Educational data mining: A review of evaluation process in the E-learning”
Tác giả: M.W. Rodrigues, S. Isotani, L.E. árate
Năm: 2018
[33]. M. Lovett, O. Meyer, C. Thille (2008), “The open learning initiative: Measuring the effectiveness of the OLI statistics course in accelerating student learning ” , Journal of Interactive Media in Education, http://jime.open.ac.uk/2008/14 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The open learning initiative: "Measuring the effectiveness of the OLI statistics course in accelerating student learning”
Tác giả: M. Lovett, O. Meyer, C. Thille
Năm: 2008
[35]. A. Mitrovic, S. Ohlsson (1999), “ Evaluation of a constraint-based tutor for a database language ” , International Journal of Artificial Intelligence in Education, 10, pp. 238–256 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Evaluation of a constraint-based tutor for a database language”
Tác giả: A. Mitrovic, S. Ohlsson
Năm: 1999
[36]. J.F. Pane, B.A. Griffin, D. F. McCaffrey, R. Karam (2014), “ Effectiveness of cognitive tutor algebra I at scale ”, Educational Evaluation and Policy Analysis, 36(2), pp. 127–144 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Effectiveness of cognitive tutor algebra I at scale”
Tác giả: J.F. Pane, B.A. Griffin, D. F. McCaffrey, R. Karam
Năm: 2014
[37]. K. R. Koedinger, E. A. McLaughlin, N. T. Heffernan (2010), “A quasi- experimental evaluation of an on-line formative assessment and tutoring system ” , Journal of Educational Computing Research, 43(4), pp. 489–510 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A quasi-experimental evaluation of an on-line formative assessment and tutoring system”
Tác giả: K. R. Koedinger, E. A. McLaughlin, N. T. Heffernan
Năm: 2010
[38]. Mike Hale, Actors and Their Roles for $300, HAL? HAL!, The New York Times, truy c ậ p ngày 08/02/2011 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Actors and Their Roles for $300, HAL? HAL!, The New York Times
[64]. International AIED Society (2010). About the society. At http://iaied.org/about/ checked 31/01/11 Link

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Khái niệm công cụ Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

  • Đang cập nhật ...

TÀI LIỆU LIÊN QUAN