Cá nhân hóa việc học Toán bằng AI: Hướng đi chiến lược trong kỷ nguyên số

Ngày 4/6, Tạp chí Giáo dục, Bộ GD-ĐT tổ chức hội thảo chuyên đề “Cá nhân hóa việc học Toán bằng AI: Một hướng đi chiến lược cho giáo dục Việt Nam”.

Hội thảo là diễn đàn trao đổi chuyên sâu về khung lý thuyết nghiên cứu; các ứng dụng AI vào dạy học môn Toán học; phân tích mô hình cụ thể từ thiết kế nghiên cứu đến hiệu quả triển khai AI chuyên biệt nhằm cá nhân hóa việc học Toán.

Đồng thời, trả lời câu hỏi: làm sao để AI không chỉ là công cụ hỗ trợ kỹ thuật, mà trở thành phương tiện nâng cao chất lượng dạy học, giúp mỗi học sinh được học theo năng lực, tốc độ và nhu cầu riêng.

Ứng dụng AI là một chìa khóa

Cá nhân hóa học tập là một định hướng quan trọng của giáo dục hiện đại. Trong đó, môn Toán là lĩnh vực cần tiên phong để ứng dụng các mô hình học tập thích ứng/cá nhân hóa đảm bảo những yêu cầu như: hệ thống kiến thức bao trùm, cấu trúc đầy đủ chặt chẽ, khả năng định danh năng lực rõ ràng và dữ liệu học tập được phân tích theo tiến trình.

PGS.TS Chu Cẩm Thơ, Chủ nhiệm dự án VmathAI, nguyên Trưởng ban Ban Nghiên cứu đánh giá giáo dục, Viện Khoa học giáo dục Việt Nam

Phát biểu tại Hội thảo, PGS.TS Chu Cẩm Thơ, Chủ nhiệm dự án VmathAI, nguyên Trưởng ban Ban Nghiên cứu đánh giá giáo dục, Viện Khoa học giáo dục Việt Nam nhấn mạnh, điểm khác biệt của học tập thích ứng/cá nhân hóa là mỗi học sinh có một lộ trình riêng. Điều này có điểm mâu thuẫn với thực tế khi chương trình học trong nhà trường yêu cầu người học đạt một chuẩn chung quốc gia, học tập đồng loạt. Bên cạnh đó, lớp học quá đông với sĩ số 40-50 em khiến giáo viên không thể tìm hiểu kỹ về tâm lý, năng lực và dạy học phân hóa tới từng học sinh.

Để giải bài toán này, theo PGS.TS Chu Cẩm Thơ, ứng dụng AI là một chìa khóa. Nếu trong lớp học truyền thống, nhiều học sinh cùng đi theo một tiến độ chung thì trong môi trường có hỗ trợ AI, hệ thống có thể phân tích dữ liệu học tập, kết quả luyện tập và mức độ đáp ứng của từng học sinh để gợi ý nội dung học tập tiếp theo phù hợp. Mục tiêu là giúp người học tiếp cận các câu hỏi nằm trong “vùng phát triển gần”, vừa đủ thách thức để kích thích tư duy nhưng không tạo cảm giác quá tải.

Đưa ra dẫn chứng cụ thể, PGS.TS Chu Cẩm Thơ cho biết phần mềm VmathAI - AI chuyên biệt ứng dụng trong cá nhân hóa học Toán do bà và cộng sự phát triển sau 24 năm đau đáu với dạy học cá nhân hóa là một minh thức thực tế cho vấn đề này.

VMathAI được xây dựng như một giải pháp học tập thích ứng, kết hợp giữa AI và bản thiết kế học liệu số môn Toán đã được chuẩn hóa, nhằm trả lời hai vấn đề cốt lõi trong quá trình học tập: thiết kế đường phát triển năng lực của mỗi học sinh để đáp ứng mục đích giáo dục và điều hướng chương trình học tập của mỗi em như thế nào để giúp từng em có được một chương trình học tập phù hợp năng lực.

Đến nay, VMathAI đã được triển khai tại 21 trường THPT với hơn 800 lớp, trên 37.000 học sinh và hơn 350 giáo viên, cán bộ quản lý tham gia. Phản hồi từ người học cho thấy mức độ hài lòng trên 80%. Theo PGS.TS Chu Cẩm Thơ, mô hình này không chỉ dừng ở môn Toán mà có thể mở rộng áp dụng ở các môn học khác.

PGS.TS Nguyễn Chí Thành, Trưởng khoa Sư phạm, Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội cho rằng, việc đưa AI vào trường học như thế nào chính là một bài toán lớn. Đưa AI vào giáo dục phổ thông từ sớm là cần thiết, nhưng nên thực hiện một cách bài bản, thận trọng và phù hợp với đặc điểm lứa tuổi.

PGS.TS Nguyễn Chí Thành, Trưởng khoa Sư phạm, Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội

Từ góc nhìn đào tạo giáo viên và phát triển năng lực số, theo PGS.TS Nguyễn Chí Thành, học sinh cần sớm được trang bị hiểu biết căn bản về AI để trở thành người sử dụng công nghệ thông thái, có trách nhiệm, biết nhận diện cơ hội cũng như rủi ro của trí tuệ nhân tạo. Việc giáo dục AI trong nhà trường không nên được hiểu là dạy học sinh các thuật toán phức tạp mà ở đây cần hướng dẫn học sinh sử dụng các ứng dụng AI, đồng thời hình thành ý thức bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Thách thức khi triển khai AI trong giáo dục phổ thông, đặc biệt là bồi dưỡng giáo viên, là khoảng cách số giữa các vùng miền và nguy cơ quá tải nếu nội dung AI được thiết kế như một môn học nặng lý thuyết. Theo đó, AI nên được tích hợp linh hoạt trong các môn học, câu lạc bộ, chủ đề trải nghiệm và hoạt động học tập, đồng thời cần có cơ chế hỗ trợ giáo viên về năng lực sư phạm số, công cụ dạy học và chính sách triển khai phù hợp.

Ứng dụng AI để dạy học thích ứng, cá nhân hóa là nhu cầu bức thiết hiện nay

Chia sẻ tại Hội thảo, Phó Giám đốc Sở GD-ĐT Bắc Ninh Bạch Đăng Khoa khẳng định giáo dục thích ứng, cá nhân hóa là xu thế. Được giao nhiệm vụ phụ trách thiết kế hướng đi cho thế hệ học sinh mới của ngành giáo dục Bắc Ninh trước công nghệ 4.0, ông Khoa cho rằng giáo viên phải cá nhân hóa học sinh ngay từ khâu chuẩn bị bài trước giờ lên lớp.

Phó Giám đốc Sở GD-ĐT Bắc Ninh Bạch Đăng Khoa chia sẻ tại Hội thảo

“Phải bóc tách ra được năng lực, sở trường của từng em và năng lực cá nhân của học sinh có thể được đo đếm bằng AI,” ông Khoa nói và cho hay mong mỏi đó cũng là lý do ngành giáo dục Bắc Ninh đã tham gia dự án VMathAI.

Bà Nguyễn Thị Hường, Trưởng phòng Tiểu học, Sở GD-ĐT Ninh Bình cũng khẳng định ứng dụng AI để dạy học thích ứng, cá nhân hóa là điều cần thiết và là nhu cầu bức thiết hiện nay. Điều này cũng sẽ giúp làm giảm đi sự cảm tính của giáo viên trong quá trình đánh giá năng lực học sinh.

Tuy nhiên, theo bà Hường, việc sử dụng AI để bổ trợ, phân hóa học sinh cần phù hợp với chương trình trình, phải đặt ngưỡng để tránh việc AI đưa ra yêu cầu vượt quá khả năng cần đạt. Vấn đề đạo đức trong sử dụng AI cũng phải được quan tâm đúng mức.

Bên cạnh đó, từ góc độ quản lý, cần đặt vấn đề khi sử dụng AI có thể làm giảm sự nỗ lực nghiên cứu của giáo viên, tăng sự ỷ lại của học sinh. “Làm sao để sử dụng AI nhưng học sinh, giáo viên vẫn có cơ hội để sáng tạo, đặc biệt là không làm giảm đi cơ hội tương tác, giao tiếp của học sinh. Đây là điều rất quan trọng,” bà Hường nói.

Các đại biểu tham gia phiên thảo luận.

Các đại biểu tham dự Hội thảo.

Các trao đổi tại phiên thảo luận tập trung vào câu hỏi làm thế nào để AI đi vào nhà trường một cách thực chất. Nhiều ý kiến cho rằng AI chỉ có ý nghĩa khi được đặt trong một thiết kế sư phạm đúng đắn. Công nghệ có thể cung cấp dữ liệu, gợi ý lộ trình, hỗ trợ đánh giá thường xuyên và giảm tải một số công việc, nhưng không thể thay thế vai trò của giáo viên trong việc tổ chức hoạt động học tập, truyền cảm hứng, theo dõi sự tiến bộ và hỗ trợ cảm xúc cho học sinh.

Từ góc độ quản lý, các chuyên gia cho rằng việc triển khai các mô hình học tập thích ứng cần đi kèm cơ chế đánh giá độc lập, minh bạch dữ liệu, bảo vệ thông tin cá nhân của học sinh và bảo đảm công bằng trong tiếp cận. Không chỉ trường học ở đô thị, các mô hình thí điểm cần tính đến điều kiện của khu vực nông thôn, miền núi, vùng khó khăn để tránh làm gia tăng khoảng cách số trong giáo dục.

Theo các chuyên gia, cá nhân hóa việc học Toán bằng AI không còn là một ý tưởng xa vời, mà đã được cụ thể hóa bằng mô hình, ứng dụng, dữ liệu và kết quả triển khai thực tế. Tuy nhiên, để AI trở thành động lực đổi mới giáo dục, việc ứng dụng công nghệ cần được đặt trên nền tảng nghiên cứu giáo dục, chuẩn hóa học liệu, năng lực giáo viên và cơ chế kiểm soát chất lượng. Cá nhân hóa học Toán bằng AI, nếu được triển khai thận trọng và nhân văn, có thể trở thành một hướng đi chiến lược góp phần nâng cao chất lượng giáo dục phổ thông trong kỷ nguyên số.