Khắc phục khoảng trống về năng lực số trong đào tạo giáo viên

Sinh viên Trường Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh.

Những khoảng trống chủ yếu

Theo GS.TS Huỳnh Văn Sơn - Hiệu trưởng Trường Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh, đối chiếu với yêu cầu về năng lực số, năng lực AI nghề nghiệp, chuẩn chương trình đào tạo giáo viên, chuẩn đầu ra và chương trình đào tạo hiện hành mới đáp ứng ở mức hạn chế.

Chuẩn nghề nghiệp giáo viên và chuẩn chương trình đào tạo chủ yếu quy định năng lực ứng dụng công nghệ thông tin và năng lực số ở mức khái quát, chưa cụ thể hóa yêu cầu về hiểu biết, ứng dụng và đạo đức AI.

Trong chương trình đào tạo, nội dung liên quan đến AI phần lớn được lồng ghép trong các học phần tin học ứng dụng hoặc phương pháp dạy học, mang tính giới thiệu, chưa hình thành chuỗi năng lực có lộ trình phát triển từ năm thứ nhất đến khi tốt nghiệp và sau tốt nghiệp.

GS.TS Huỳnh Văn Sơn thông tin về kết quả rà soát, đối sánh chương trình đào tạo ngành sư phạm tại Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh với sáu miền năng lực số theo Thông tư số 18/2026/TT-BGDĐT. Khảo sát cho thấy mức tương thích phổ biến ở mức “ít” đến “trung bình”.

Đáng chú ý, trong tổng số các hệ thống chỉ báo thực hiện (PI) được đối sánh với miền Ứng dụng trí tuệ nhân tạo, chỉ có một số PI đạt mức tương thích “ít”, còn lại đều ở mức “rất ít hoặc không”.

Bên cạnh miền AI, các miền năng lực số khác như “kiểm tra, đánh giá trong môi trường số” và “trao quyền cho người học” cũng chỉ xuất hiện rải rác, chủ yếu ở mức “ít”, tại một số PI thuộc nhóm nghiệp vụ sư phạm.

Thực tiễn giảng dạy và trao đổi chuyên môn cũng cho thấy phần lớn giảng viên và sinh viên sư phạm đã tiếp cận, sử dụng công cụ AI tạo sinh trong nghiên cứu, thiết kế bài giảng, trong tra cứu và học tập,…

Tuy nhiên, việc khai thác chủ yếu dừng ở mức cơ bản, thiếu kỹ năng thẩm định độ tin cậy của kết quả do AI tạo ra, thiết kế hoạt động dạy học tích hợp AI và bảo đảm liêm chính học thuật. Mức độ sử dụng cũng chưa đồng đều giữa các ngành, các khối kiến thức và giữa các nhóm người học, cho thấy nhu cầu cấp thiết về một khung năng lực AI và lộ trình tích hợp thống nhất, thay cho cách tiếp cận tự phát hiện nay.

Sáu nhóm khoảng trống chủ yếu được GS.TS Huỳnh Văn Sơn chỉ ra, cụ thể như sau:

Về chuẩn đầu ra: phần lớn chương trình chưa có chuẩn đầu ra (PLO) và chỉ báo thực hiện (PI) tường minh về năng lực AI, khiến việc thiết kế, giảng dạy và đánh giá thiếu căn cứ và khó đo lường.

Về tính tích hợp: AI xuất hiện rời rạc ở một vài học phần, chưa được tích hợp xuyên suốt và nhất quán trong toàn bộ chương trình; thiếu cơ chế ánh xạ giữa năng lực – học phần – phương pháp dạy học – kiểm tra đánh giá.

Về kiểm tra, đánh giá: thiếu công cụ và tiêu chí đánh giá năng lực AI; đồng thời AI tạo sinh đặt ra thách thức mới về liêm chính học thuật mà quy chế và phương pháp đánh giá hiện hành chưa theo kịp.

Về đội ngũ giảng viên và sinh viên: năng lực AI của giảng viên không đồng đều; thiếu chương trình bồi dưỡng bài bản và cộng đồng thực hành để lan tỏa kinh nghiệm. Sinh viên chưa phát triển năng lực số một cách đa diện, đủ các miền; giữa các sinh viên có sự không đồng đều về năng lực số. Đơn cử như: nhiều giảng viên sử dụng AI nhưng chưa có hướng dẫn cho sinh viên biết sử dụng và kiểm chứng kết quả của AI,…

Về hạ tầng, học liệu và dữ liệu: hạ tầng công nghệ, kho học liệu số và hệ thống dữ liệu học tập phục vụ cá nhân hóa còn thiếu và chưa đồng bộ.

Về đạo đức và quản trị: chưa có bộ nguyên tắc, hướng dẫn sử dụng AI có trách nhiệm và bảo vệ dữ liệu người học được ban hành và thực thi thống nhất.

GS.TS Huỳnh Văn Sơn.

Đòi hỏi mô hình tích hợp có hệ thống, xuyên suốt chương trình đào tạo

Những khoảng trống trên, theo GS.TS Huỳnh Văn Sơn, cho thấy đổi mới đào tạo giáo viên gắn với AI không thể giải quyết bằng việc bổ sung một hay một vài học phần riêng lẻ, mà đòi hỏi một mô hình tích hợp có hệ thống, xuyên suốt toàn bộ chương trình đào tạo.

Từ thực tiễn đó, Trường Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh đề xuất mô hình đào tạo giáo viên tích hợp trí tuệ nhân tạo gắn với phát triển năng lực sư phạm số trên cơ sở khung Đào tạo giáo viên tích hợp AI (AI-ITE) với năm hợp phần và tám nhóm năng lực, cùng ba hướng tích hợp xuyên suốt toàn bộ chương trình đào tạo theo chuẩn đầu ra, theo cấu trúc chương trình và theo tiến trình năm học.

Cách tiếp cận này nhằm khắc phục tình trạng ứng dụng AI rời rạc, bảo đảm năng lực AI được hình thành có hệ thống, có minh chứng định lượng cụ thể và theo lộ trình rõ ràng. Mô hình được minh họa qua kinh nghiệm rà soát, tích hợp cụ thể vào chuẩn đầu ra và chuỗi học phần tại Trường Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh. Thực tiễn cho thấy tính khả thi và giá trị nhân rộng của mô hình đối với các cơ sở đào tạo giáo viên khác.

Kiến nghị về chính sách đối với Bộ GD&ĐT, GS.TS Huỳnh Văn Sơn cho rằng, thay vì xem AI là một học phần mới, cần xem AI là năng lực nền xuyên suốt toàn bộ chương trình đào tạo giáo viên. Từ đó, có thể quan tâm đến một số vấn đề sau:

Hoàn thiện chuẩn: bổ sung yêu cầu năng lực AI nghề nghiệp vào chuẩn nghề nghiệp giáo viên và chuẩn chương trình đào tạo giáo viên; đưa quy trình rà soát PI theo Thông tư số 18/2026/TT-BGDĐT và Thông tư số 02/2025/TT BGDĐT thành yêu cầu bắt buộc trong chu kỳ rà soát chương trình đào tạo định kỳ của các trường sư phạm.

Ban hành Khung năng lực AI nghề nghiệp: thống nhất toàn quốc, kết nối chặt chẽ với khung năng lực số của giáo viên, làm căn cứ cho đào tạo ban đầu và bồi dưỡng.

Hướng dẫn sử dụng AI có trách nhiệm: ban hành hướng dẫn về đạo đức AI và liêm chính học thuật trong đào tạo giáo viên.

Thí điểm mô hình: triển khai mô hình thí điểm tại một số trường sư phạm, xây dựng lộ trình nhân rộng và cơ chế tạo bằng chứng phục vụ hoàn thiện chính sách.

Hỗ trợ nguồn lực: bồi dưỡng giảng viên, đầu tư hạ tầng và phát triển kho học liệu dùng chung giữa các cơ sở đào tạo.