333
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
TRONG CHUYỂN ĐỔI SỐ NGÀNH GIÁO DỤC VIỆT NAM
Nguyễn Văn Toại1, Đỗ Thị Thu Hiền2, Trần Quang Thuận3
Email: nv.toai0609@gmail.com
Tóm tắt: Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong ngành
giáo dục, đóng vai trò quyết định trong việc tạo ra những cơ hội học tập sáng tạo và tiên
tiến cho các học sinh ở Việt Nam. Dưới ảnh hưởng của AI, ngành giáo dục đang trải qua
một cuộc chuyển đổi số đầy tiềm năng, mang lại những lợi ích to lớn cho cả học sinh và giáo
viên. Bài viết sử dụng phương nghiên cứu định lượng, được khảo sát từ 150 chuyên gia,
quản lý trong lĩnh vực giáo dục. Kết quả nghiên cứu các yếu tố hưởng của AI trong chuyển
đổi số ngành giáo dục Việt Nam cho thấy: Hệ thống học máy và phân tích dữ liệu (β’1 =
0,246 ) và Hệ thống Đánh giá thông minh (β’5 = 0,223) có ảnh hưởng nhất, kế đến Trải
nghiệm học tập ảo (β’2 = 0,124), Nền tảng Học trực tuyến (β’4 = 0,205), Hệ thống Tutoring
Thông minh (β’3 = 0,204) đều có ảnh hưởng đến hoạt của trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi
số ngành giáo dục Việt Nam.
Trên cơ sở nghiên cứu thực tiễn, các yếu tố ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo trong
chuyển đổi số ngành giáo dục Việt Nam. Bài viết đã đề xuất 05 hàm ý giải pháp nâng cao
hoạt động của trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số ngành giáo dục Việt Nam
Từ khóa: AI, Giáo dục, Chuyển đổi số.
I. Đặt vấn đề
Cuộc cách mạng công nghệ (CMCN) 4.0 đã và đang tác động mạnh mẽ đến mọi mặt
đời sống xã hội, thông qua các công nghệ như internet vạn vật (Internet of Things - IoT), trí
tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), thực tế ảo (Virtual Realtime - VR), tương tác thực
tại ảo (Augmented Reality - AR), mạng xã hội, điện toán đám mây, di động, phân tích dựa
trên dữ liệu lớn (Social, Mobile, Analytics và Cloud - SMAC) ... để chuyển hóa toàn bộ thế
giới thực thành thế giới số. Giáo dục sẽ không nằm ngoài tầm ảnh hưởng đó. Giáo dục thay
đổi trong nhiều thế kỷ, từ phạm vi kiến thức tới mô hình và không gian học tập. Trong thời
đại CMCN 4.0, nhiều quan niệm học tập truyền thống đã thay đổi so với quá khứ, mở ra một
viễn cảnh giáo dục rộng mở và linh hoạt hơn. Học tập suốt đời, học tại bất cứ đâu, vai trò
của giảng viên từ chuyên gia thành người điều phối... là những khác biệt trong nền giáo dục
(Đinh Thị Mỹ Hạnh, 2021)
1 Trường Đại học Công Thương TP.Hồ Chí Minh
2 Trường Đại Học Văn Hiến
3 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
334
Một trong những công nghệ được nhắc đến nhiều trong một vài năm trở lại đây, góp
phần tạo ra những bước đột phá mạnh mẽ và đem lại những kết quả “thần kỳ” chính là AI.
AI 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. AI sẽ là một trong những “đòn bẩy”
giúp CNTT trở nên ngày càng gần gũi trong cuộc sống và đem lại những bước đột phá trong
những năm tiếp theo (Russell & Norvig, 2016)
Trên cơ sở nghiên cứu thực trạng và các yếu tố ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo trong
chuyển đổi số ngành giáo dục Việt Nam, qua đó đề xuất hàm ý giải pháp nâng cao hoạt trong
chuyển đổi số ngành giáo dục Việt Nam.
II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
2.1. Cơ sở lý thuyết
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý nguồn nhân lực (HRM) là xu hướng
ngày càng tăng, mang lại những lợi ích tiềm năng trong tuyển dụng, tuân thủ, đào tạo và đào
tạo (Evseeva, Evseeva et al. 2021). Bất chấp những thách thức này, AI có tiềm năng nâng
cao các chức năng HRM và hỗ trợ hoạt động kinh doanh tổng thể. (Ćormarković, Dražeta,
& Njeguš, 2022)
Trí tuệ nhân tạo nhằm mô tả chính xác các khía cạnh của xử lý trí tuệ và học (để có
được tri thức) và tạo ra được các hệ thống, máy mô phỏng hoạt động học và xử lý trí tuệ. Ở
giai đoạn đầu, TTNT hướng tới xây dựng các hệ thống, máy có khả năng sử dụng ngôn ngữ
tự nhiên, trừu tượng hóa -hình thức hóa các khái niệm và giải quyết vấn đề dựa trên tiếp cận
lô gic, ra quyết định trong điều kiện thiếu thông tin (McCarthy, Minsky, & Rochester, 1955)
Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (Artificial Intelligence in Education - AIEd) ra đời
vào khoảng những năm 1970 (Kay, 2015) và tập trung nghiên cứu, phát triển và đánh giá
phần mềm máy tính để cải thiện việc giảng dạy và học tập. Mục tiêu dài hạn được xác định
là nhằm thu thập phản hồi của người học, đánh giá năng lực người học và nguyên nhân yếu
kém, cá nhân hóa cho một người hoặc nhóm người học, và cuối cùng là sử dụng các kỹ thuật
của AI để tìm hiểu và phát triển các lý thuyết dạy – học (Woolf, 2015).
Từ kết quả nghiên cứu cơ sở lí thuyết và phỏng vấn chuyên gia, Tác giả đề xuất mô
hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số ngành giáo
dục Việt Nam, gồm: 1) Hệ thống Học máy và Phân tích dữ liệu; 2) Trải nghiệm Học tập ảo;
3) Hệ thống Tutoring Thông minh; 4) Nền tảng Học trực tuyến; 5) Hệ thống Đánh giá thông
minh.(Hình 1).
335
Hình 1. Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo trong chuyển
đổi số ngành giáo dục Việt Nam
Trong đó, 1) Hệ thống Học máy và Phân tích dữ liệu, gồm 04 thang đo: Hiệu suất học
tập của học sinh; Tương tác của học sinh trong lớp học; Sự quan tâm và thái độ học tập của
học sinh; Tiến độ và hiệu suất của các chương trình học; 2) Trải nghiệm Học tập ảo, gồm 04
thang đo: Tương tác học sinh - nội dung; Thời gian sử dụng và tương tác; Sự động viên và
sự tham gia tích cực của học sinh; Hiệu quả học tập; 3) Hệ thống Tutoring Thông minh, gồm
04 thang đo: Tiến độ học tập của học sinh; Sự hài lòng của học sinh; Tương tác giữa học
sinh và hệ thống; Hiệu suất của hệ thống; 4) Nền tảng Học trực tuyến, gồm 04 thang đo: Tần
suất sử dụng nền tảng; Sự đa dạng của nội dung; Tương tác giữa học sinh và nội dung; Hiệu
suất học tập 5) Hệ thống Đánh giá thông minh, gồm 04 thang đo: Đánh giá hiệu suất học tập;
Phản hồi tức thì; Đánh giá cá nhân hóa; Đánh giá tiến bộ.
III. Phương pháp nghiên cứu, phân tích đánh giá
- Phương pháp thu thập thông tin, gồm: Số liệu thứ cấp, là các nghiên cứu và báo
cáo có liên quan của các bộ, sở, ban, ngành giáo dục …; Số liệu sơ cấp, tổng hợp từ kết quả
khảo sát 150 chuyên gia giáo dục và đại diện Cơ quản quản lý giáo dục VN. Để đảm báo
tính khách quan của kết quả nghiên cứu, mẫu được chọn phương trực tiếp ngẫu nhiên dựa
trên số lượng trường học trên địa bàn VN.
- Tiếp cận nghiên cứu, tiếp cận hệ thống, thể chế, chính sách và thị trường được sử
dụng xuyên suốt quá trình nghiên cứu.
- Phương pháp nghiên cứu định tính, Thu thập dữ liệu, công trình nghiên cứu liên
quan, xây dựng bảng câu hỏi sơ bộ và phỏng vấn 20 lãnh đạo, đại diện các tổ chức, chuyên
gia liên quan, nhằm xác định chỉ tiêu nghiên cứu thực trạng và các yếu tố ảnh hưởng của trí
tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số ngành giáo dục Việt Nam. Kết quả làm cơ sở xây dựng
bảng khảo sát chính thức, đảm bảo khách quan và minh chứng cho kết quả nghiên cứu, thảo
luận và đề xuất hàm ý giải pháp nâng cao chuyển đổi số ngành giáo dục Việt Nam.
X1- Hệ thống Học máy và Phân tích
dữ liệu
X2 - Trải nghiệm Học tập ảo
X3 - Hệ thống Tutoring Thông minh
X4 - Nền tảng Học trực tuyến
ẢNH HƯỞNG
CỦA TRÍ TUỆ
NHÂN TẠO
TRONG CHUYỂN
ĐỔI SỐ NGÀNH
GIÁO DỤC VIỆT
NAM
X5 - Hệ thống Đánh giá thông minh
336
- Phương pháp nghiên cứu định lượng, từ kết quả khảo sát 150 chuyên gia liên quan
tác giả sử dụng phần mếm SPSS 23.0 để kiểm định thang đo, đánh giá và phân tích các yếu
tố ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số ngành giáo dục Việt Nam. Kết quả
phân tích, đánh giá là cơ sở thảo luận và đề xuất hàm ý giải pháp nâng trong chuyển đổi số
ngành giáo dục Việt Nam
IV. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.1. Thực trạng hoạt động của trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số ngành giáo dục Việt
Nam
Sự phát triển của AI có thể đe dọa đến sự tồn tại và làm chủ thế giới của loài người
(Chace, 2018), đồng thời con người trở thành loài thông minh thứ hai trên Trái đất (Barrat, 2023).
Trong lĩnh vực giáo dục, bên cạnh những tác động tích cực như đã nêu trên, AI cũng tiềm ẩn
những thách thức, khó khăn khi ứng dụng trong thực tiễn.
4.1.1. Hệ thống học máy và phân tích dữ liệu, Hiện nay tại Việt Nam, việc sử dụng
trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu trong chuyển đổi số của ngành giáo dục đang đối mặt
với một số thách thức. Mặc dù tiềm năng phát triển là lớn, nhưng sự thực hiện vẫn diễn ra
chậm chạp do nhiều lý do. Hệ thống hạ tầng công nghệ còn hạn chế, gây khó khăn cho việc
triển khai và phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong giáo dục. Ngoài ra, sự thiếu kiến
thức và kỹ năng của người thực hiện cũng là một thách thức, cần được cải thiện thông qua
đào tạo và nâng cao nhận thức. Quan trọng hơn, vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
cũng đang làm chậm quá trình, đặc biệt là khi thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân trong môi
trường giáo dục. Để có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ
liệu, cần phải giải quyết các thách thức này một cách cẩn thận và toàn diện.
4.1.2. Trải nghiệm học tập ảo, Trải nghiệm học tập ảo đang trở nên phổ biến tại Việt
Nam, đặc biệt là trong bối cảnh dịch bệnh và nhu cầu học tập từ xa tăng cao. Tuy nhiên, việc
triển khai và sử dụng trải nghiệm này vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Một trong số đó là
sự thiếu hạ tầng công nghệ và kết nối internet ổn định, gây gián đoạn và giảm hiệu suất trong
quá trình học. Đồng thời, người thực hiện và tham gia vào trải nghiệm này chưa được đào
tạo đầy đủ về cách sử dụng công nghệ và các nền tảng học trực tuyến, cũng như đảm bảo
chất lượng của nội dung giáo dục. Thách thức khác là việc tạo ra môi trường học tập ảo hấp
dẫn và tương tác, đặc biệt là khi sử dụng trí tuệ nhân tạo để cá nhân hóa trải nghiệm học tập.
Đối mặt với những vấn đề này, việc vượt qua và phát triển trải nghiệm học tập ảo sẽ đóng
vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng giáo dục tại Việt Nam.
4.1.3. Hệ thống Tutoring Thông minh, tại Việt Nam trong việc sử dụng trí tuệ nhân
tạo vào chuyển đổi số của ngành giáo dục đang phát triển, tuy nhiên vẫn còn nhiều thách
thức cần được vượt qua. Mặc dù có sự nhận biết và sử dụng tăng cao, nhưng việc tiếp cận
vẫn còn hạn chế, đặc biệt là ở các vùng nông thôn và sâu, xa. Điều này có thể tạo ra sự bất
bình đẳng trong việc tiếp cận giáo dục. Đồng thời, người thực hiện và sử dụng hệ thống này
337
cần được đào tạo để sử dụng công nghệ hiệu quả và an toàn. Sự cá nhân hóa cho từng học
sinh cũng là một thách thức lớn, đòi hỏi hệ thống phải có khả năng tùy chỉnh và điều chỉnh
để đáp ứng nhu cầu học tập đa dạng. Để khắc phục những thách thức này, cần có sự đầu tư
đồng đều vào hạ tầng công nghệ, đào tạo nguồn nhân lực, và tăng cường nhận thức về lợi
ích của trí tuệ nhân tạo trong giáo dục.
4.1.4. Nền tảng học trực tuyến, Quá trình tiếp cận kiến thức trực tuyến ở vùng sâu,
vùng xa đang gặp nhiều khó khăn đáng kể. Đặc biệt, trong các khu vực miền núi và vùng
sâu, hạ tầng mạng và trang thiết bị công nghệ thông tin chưa được đảm bảo, gây ra những
ảnh hưởng tiêu cực đối với việc quản lý giáo dục và quá trình dạy học. Điều này đặc biệt trở
nên cấp bách khi nhu cầu dạy và học trực tuyến tăng lên, đặc biệt là khi các điều kiện học
trực tiếp không thể được đảm bảo. Đây là một vấn đề cần được ưu tiên khắc phục để triển
khai thành công các phương pháp giáo dục trực tuyến và đảm bảo rằng mọi học sinh đều có
cơ hội tiếp cận kiến thức một cách công bằng (Nghệ, 2022)
4.1.5. Hệ thống Đánh giá thông minh, Hệ thống Đánh giá thông minh trong việc sử
dụng trí tuệ nhân tạo vào chuyển đổi số của ngành giáo dục tại Việt Nam đang phát triển,
tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết. Mặc dù đã có sự nhận biết và sử
dụng, nhưng mức độ triển khai vẫn chưa đồng đều và tiêu chuẩn đánh giá còn thiếu đồng
nhất. Ngoài ra, sự thiếu hụt về nhân lực có kiến thức và kỹ năng về trí tuệ nhân tạo trong
đánh giá giáo dục cũng là một vấn đề đáng quan ngại. Thách thức về quyền riêng tư và bảo
mật dữ liệu cũng cần được xem xét một cách cẩn thận để đảm bảo an toàn và bảo vệ thông
tin cá nhân của học sinh và giáo viên. Để nâng cao hiệu quả và công bằng của quá trình đánh
giá giáo dục, cần có sự đầu tư vào đào tạo nhân lực, xây dựng tiêu chuẩn đồng nhất và thiết
lập biện pháp bảo mật mạnh mẽ.
4.1.6. Vấn đề đạo đức trong truy cập, thu thập và khai thác dữ liệu, Trong các chính
sách để phát triển AI nói chung và AI trong giáo dục nói riêng cần hết sức coi trọng vấn đề đạo
đức đi kèm với việc thu thập, sản xuất, phân tích và phổ biến dữ liệu quy mô lớn về con người.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu được quan tâm, thách thức chính nằm ở việc có thể
sử dụng dữ liệu cá nhân trong khi đảm bảo rằng thông tin nhận dạng cá nhân và các tùy chọn
riêng tư của cá nhân được bảo vệ. Việc cài đặt các biện pháp bảo vệ cần thiết để ngăn chặn việc
đánh cắp dữ liệu cũng rất quan trọng. Trong giáo dục, điều này càng trở nên khó khăn hơn trong
bối cảnh những người học trẻ tuổi, về mặt pháp lý, chưa thể đưa ra sự đồng ý rõ ràng về việc thu
thập và sử dụng dữ liệu cá nhân của họ. Việc thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân, ngay cả khi
được sử dụng để cải thiện việc học tập, phải luôn được duy trì dựa trên sự đồng ý rõ ràng và có
hiểu biết, minh bạch, công bằng và công bằng (Pedro et al., 2019)
4.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động của trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số ngành
giáo dục Việt Nam
4.2.1. Kết quả kiểm định Cronbach's Alpha
