298
QUAN ĐIỂM CỦA GIẢNG VIÊN, NHÂN VIÊN VÀ SINH VIÊN VỀ VIỆC ỨNG
DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG GIÁO DỤC NGHỀ NGHIỆP: NGHIÊN CỨU
THỰC NGHIỆM TẠI TRƢỜNG CAO ĐẲNG BÁCH KHOA NAM SÀI GÒN
ThS.Bùi Thị Mai Châu
Phó Hiệu Trưởng, Trường Cao đẳng Bách khoa Nam Sài Gòn
ThS.Lê Văn Kh nh
Phó Trưởng phòng, Phòng Khoa học Công nghệ và Hợp tác
CN.Lê Đ nh Đạt
Chuyên viên, Phòng Khoa học Công nghệ và Hợp tác
Email: dinhdat@namsaigon.edu.vn; Phone: 0347771234
TÓM TẮT
Nghiên cứu này khảo sát quan điểm của 250 người tham gia (30 giảng viên, 20 nhân viên và
200 học sinh - sinh viên) tại Trường Cao đẳng Bách khoa Nam Sài Gòn về việc ứng dụng trí
tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục nghề nghiệp. Kết quả cho thấy 76% sinh viên ủng hộ mạnh
mẽ việc sử dụng AI, trong khi chỉ có 50% giảng viên và 60% nhân viên có thái độ tích cực.
Nghiên cứu xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến quan điểm bao gồm: mức độ am hiểu
công nghệ, lo ngại về bảo mật dữ liệu, và nhận thức về lợi ích của AI. Từ đó, nghiên cứu đề
xuất các giải pháp để thúc đẩy việc ứng dụng AI hiệu quả trong môi trường giáo dục nghề
nghiệp.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, giáo dục nghề nghiệp, quan điểm, giảng viên, sinh viên, Cao
đẳng Bách khoa Nam Sài Gòn
1. GIỚI THIỆU
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang làm thay đổi sâu sắc mọi khía cạnh của xã hội, trong
đó giáo dục nghề nghiệp đứng trước những cơ hội và thách thức chưa từng có. Trí tuệ nhân
tạo (AI), với khả năng học hỏi, phân tích và ra quyết định như con người, đang dần trở
thành công cụ không thể thiếu trong việc nâng cao chất lượng đào tạo và đáp ứng nhu cầu
ngày càng cao của thị trường lao động. Tuy nhiên, việc ứng dụng thành công AI trong giáo
dục không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn vào thái độ, nhận thức và sự sẵn sàng của
con người - những người trực tiếp sử dụng và bị tác động bởi công nghệ này.
Trong bối cảnh giáo dục nghề nghiệp Việt Nam, nơi mà việc đào tạo kỹ năng thực hành
chiếm 60-70% thời lượng học tập, câu hỏi về cách thức tích hợp AI một cách hiệu quả càng
trở nên cấp thiết. Liệu AI có thể hỗ trợ việc rèn luyện kỹ năng tay nghề - yếu tố cốt lõi của
giáo dục nghề? Giảng viên, những người thầy truyền nghề, nhìn nhận AI như một công cụ
hỗ trợ hay mối đe dọa? Sinh viên, thế hệ người lao động tương lai, kỳ vọng gì từ AI trong
quá trình học tập? Và nhân viên hành chính, những người đảm bảo sự vận hành trơn tru của
hệ thống, sẵn sàng đến đâu cho sự thay đổi này?
Trường Cao đẳng Bách khoa Nam Sài Gòn, một trong những cơ sở đào tạo nghề nghiệp uy
tín tại khu vực phía Nam, đang đứng trước ngã rẽ quan trọng trong hành trình chuyển đổi
số. Với đa dạng ngành nghề đào tạo từ cơ khí, điện tử đến công nghệ thông tin, trường đối
mặt với thách thức làm sao để AI phục vụ hiệu quả cho từng lĩnh vực chuyên môn khác
299
nhau. Điều này đòi hỏi không chỉ đầu tư về công nghệ mà quan trọng hơn là sự đồng thuận
và chuẩn bị của toàn bộ cộng đồng nhà trường.
Xuất phát từ thực tế này, nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu đánh giá toàn diện quan
điểm của ba nhóm đối tượng then chốt trong hệ thống giáo dục nghề nghiệp: giảng viên -
những người trực tiếp giảng dạy và truyền đạt kỹ năng; nhân viên - những người quản lý và
hỗ trợ quá trình đào tạo; và học sinh, sinh viên - những người thụ hưởng trực tiếp từ công
nghệ AI. Sự khác biệt về vai trò, kinh nghiệm và kỳ vọng của từng nhóm sẽ tạo nên bức
tranh đa chiều về thực trạng và tiềm năng ứng dụng AI trong giáo dục nghề nghiệp.
Nghiên cứu tìm kiếm câu trả lời cho ba câu hỏi cốt lõi:
Thứ nhất, quan điểm hiện tại của giảng viên, nhân viên và sinh viên về việc sử dụng AI
trong các hoạt động dạy, học và làm việc tại trường như thế nào? Đây là câu hỏi nền tảng
giúp hiểu rõ thực trạng nhận thức và thái độ của các bên liên quan.
Thứ hai, những yếu tố nào đang ảnh hưởng đến quan điểm của họ? Việc xác định các yếu
tố tác động sẽ giúp nhà quản lý có chiến lược can thiệp phù hợp để thúc đẩy việc chấp nhận
và sử dụng AI hiệu quả.
Thứ ba, có sự khác biệt đáng kể nào giữa quan điểm của ba nhóm đối tượng không? Hiểu
rõ sự khác biệt này sẽ giúp xây dựng chiến lược triển khai AI phù hợp với từng nhóm, tránh
cách tiếp cận "một kích cỡ cho tất cả".
Với cỡ mẫu 250 người tham gia, bao gồm 30 giảng viên, 20 nhân viên và 200 học sinh -
sinh viên từ cả khối trung cấp và cao đẳng, nghiên cứu kỳ vọng mang lại cái nhìn toàn diện
và đại diện cho cộng đồng Trường Cao đẳng Bách khoa Nam Sài Gòn. Kết quả nghiên cứu
không chỉ có ý nghĩa với riêng trường mà còn đóng góp vào kho tàng tri thức về ứng dụng
AI trong giáo dục nghề nghiệp Việt Nam - một lĩnh vực còn ít được nghiên cứu một cách hệ
thống.
Về mặt lý thuyết, nghiên cứu đóng góp vào việc kiểm chứng và mở rộng các mô hình chấp
nhận công nghệ trong bối cảnh đặc thù của giáo dục nghề nghiệp Việt Nam. Về mặt thực
tiễn, kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc xây dựng chiến lược và chính
sách ứng dụng AI phù hợp, không chỉ cho Trường Cao đẳng Bách khoa Nam Sài Gòn mà
còn cho các cơ sở giáo dục nghề nghiệp khác trong cả nước.
Bài viết được cấu trúc như sau: Phần 2 trình bày tổng quan lý thuyết về AI trong giáo dục
nghề nghiệp và các nghiên cứu liên quan. Phần 3 mô tả phương pháp nghiên cứu. Phần 4
trình bày kết quả khảo sát. Phần 5 thảo luận về ý nghĩa của các phát hiện. Cuối cùng, Phần 6
đưa ra kết luận và kiến nghị cho các bên liên quan.
2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
2.1. Khái niệm và phát triển của AI trong giáo dục
2.1.1. Định nghĩa AI trong giáo dục (AIED)
Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (Artificial Intelligence in Education - AIED) là việc ứng
dụng các kỹ thuật AI để hỗ trợ, tăng cường và tự động hóa các hoạt động dạy và học. Theo
Zawacki-Richter và cộng sự (2019), AIED bao gồm bốn lĩnh vực ứng dụng chính: (1) lập hồ
sơ và dự đoán, (2) đánh giá và kiểm tra, (3) hệ thống thích ứng và cá nhân hóa, và (4) hệ
thống dạy kèm thông minh.
2.1.2. Sự phát triển của AIED
300
Nghiên cứu của Zhai và cộng sự (2021) phân tích 109 bài báo từ 2010-2020 cho thấy AIED
đã phát triển qua ba giai đoạn:
Giai đoạn 1 (2010-2015): Tập trung vào hệ thống dạy kèm thông minh (Intelligent
Tutoring Systems)
Giai đoạn 2 (2015-2019): Phát triển các ứng dụng học máy và phân tích dữ liệu học
tập
Giai đoạn 3 (2019-nay): Bùng nổ với AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn
2.2. AI trong giáo dục nghề nghiệp (TVET)
2.2.1. Đặc thù của giáo dục nghề nghiệp
Giáo dục và đào tạo kỹ thuật nghề nghiệp (Technical and Vocational Education and Training
- TVET) có những đặc điểm riêng biệt:
Định hướng thực hành: 60-70% thời gian học tập trung vào rèn luyện kỹ năng thực
hành
Gắn kết với doanh nghiệp: Chương trình đào tạo cần phản ánh nhu cầu thực tế của thị
trường lao động
Đa dạng trình độ: Từ trung cấp đến cao đẳng với nhiều ngành nghề khác nhau
2.2.2. Cơ hội và thách thức của AI trong TVET
Theo nghiên cứu của Windelband và Spöttl (2012), sau đó được cập nhật bởi Faßhauer và
Windelband (2021), AI trong TVET đặt ra các thách thức trung tâm:
Làm việc và học tập với hệ thống ảo (mô phỏng, trực quan hóa quy trình, ứng dụng
VR)
Làm việc với các nhà máy thông minh và quy trình có AI (hệ thống chuyên gia, hệ
thống chẩn đoán)
Quản lý nhiệm vụ lai và tổ chức cấu trúc quy trình (nhiệm vụ lai, nghề nghiệp hỗn
hợp)
Xử lý dữ liệu (biên soạn, phân tích và chuyển giao dữ liệu, bảo mật dữ liệu)
2.3. Các ứng dụng AI phổ biến trong giáo dục nghề nghiệp
2.3.1. Hệ thống dạy kèm thông minh (ITS)
ITS sử dụng AI để cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa cho học sinh. Trong TVET, ITS có thể:
Mô phỏng môi trường làm việc thực tế cho sinh viên thực hành
Cung cấp phản hồi tức thời về kỹ thuật và quy trình
Điều chỉnh độ khó bài tập dựa trên tiến độ học viên
2.3.2. Chatbot và trợ lý ảo
Nghiên cứu cho thấy chatbot AI trong giáo dục có thể:
Hỗ trợ học sinh 24/7 với các câu hỏi về bài học và kỹ thuật
Hướng dẫn quy trình thực hành từng bước
Tư vấn nghề nghiệp và định hướng học tập
301
2.3.3. Hệ thống đánh giá thông minh
Santosa và cộng sự (2023) phát triển Virtual Concrete Testing Machine sử dụng Multilayer
Perceptron cho phòng thí nghiệm ảo trong giáo dục nghề nghiệp, cho thấy AI có thể:
Tự động chấm điểm bài tập thực hành
Đánh giá kỹ năng thông qua video phân tích
Dự đoán kết quả học tập và cảnh báo sớm
2.3.4. Phân tích dữ liệu học tập (Learning Analytics)
AI phân tích dữ liệu từ quá trình học tập để:
Xác định điểm mạnh/yếu của từng học sinh
Dự đoán nguy cơ bỏ học và can thiệp kịp thời
Tối ưu hóa chương trình đào tạo dựa trên dữ liệu thực tế
2.4. Lý thuyết nền tảng
2.4.1. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Davis (1989) phát triển mô hình TAM với hai yếu tố chính:
Nhận thức về tính hữu ích (PU): Mức độ người dùng tin rằng công nghệ sẽ cải thiện
hiệu suất công việc
Nhận thức về tính dễ sử dụng (PEOU): Mức độ người dùng tin rằng việc sử dụng
công nghệ không cần nhiều nỗ lực
Mô hình này được mở rộng trong bối cảnh AI với các yếu tố bổ sung như niềm tin vào AI,
lo ngại về quyền riêng tư, và hỗ trợ tổ chức.
2.4.2. Lý thuyết khuếch tán đổi mới (DOI)
Rogers (2003) đề xuất quá trình chấp nhận đổi mới gồm 5 giai đoạn: nhận thức, quan tâm,
quyết định, thực hiện, và xác nhận. Trong bối cảnh AI trong TVET, các giai đoạn này phản
ánh:
Nhận thức: Hiểu biết về khả năng của AI
Quan tâm: Đánh giá lợi ích cho giảng dạy/học tập
Quyết định: Chấp nhận hoặc từ chối sử dụng
Thực hiện: Tích hợp vào hoạt động hàng ngày
Xác nhận: Đánh giá hiệu quả và điều chỉnh
2.5. Nghiên cứu về AI trong giáo dục tại Việt Nam
2.5.1. Bối cảnh Việt Nam
Việt Nam có hơn 242 cơ sở giáo dục đại học với hơn 2 triệu sinh viên (tính đến 2022).
Trong lĩnh vực TVET, hệ thống giáo dục nghề nghiệp đang trong quá trình chuyển đổi số
mạnh mẽ.
2.5.2. Các nghiên cứu tiêu biểu
Nguyễn Thanh Thủy và cộng sự (2018) nhấn mạnh AI đang phát triển nhanh chóng
tại Việt Nam, cần hiểu biết đúng để nắm bắt cơ hội và thách thức
302
Hồ Đắc Lộc và Huỳnh Châu Duy (2020) đề xuất giải pháp chuyển đổi công nghiệp
4.0 cho giáo dục nghề nghiệp Việt Nam
Đinh Thị Mỹ Hạnh và Trần Văn Hưng (2021) phân tích cơ hội và thách thức của AI
trong giáo dục đại học, nhiều điểm có thể áp dụng cho TVET
Bùi Trọng Tài và Nguyễn Minh Tuấn (2024) nghiên cứu ảnh hưởng của AI đến hoạt
động học tập của sinh viên, chỉ ra cả tác động tích cực và tiêu cực
2.5.3. Chính sách và định hƣớng
Việt Nam đã ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến
năm 2030, trong đó giáo dục là một trong những lĩnh vực ưu tiên. Đối với giáo dục nghề
nghiệp, Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội đang thúc đẩy việc số hóa và ứng dụng công
nghệ trong đào tạo nghề.
2.6. Khoảng trống nghiên cứu
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về AI trong giáo dục, vẫn tồn tại khoảng trống đáng kể:
1. Thiếu nghiên cứu thực nghiệm về quan điểm của các bên liên quan trong TVET Việt
Nam
2. Chưa có nghiên cứu so sánh quan điểm giữa giảng viên, nhân viên và sinh viên trong
cùng một cơ sở
3. Thiếu hướng dẫn cụ thể cho việc triển khai AI phù hợp với đặc thù giáo dục nghề
nghiệp Việt Nam
Nghiên cứu này nhằm lấp đầy khoảng trống bằng cách khảo sát toàn diện quan điểm của ba
nhóm đối tượng chính tại một cơ sở TVET điển hình.
3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp (mixed-method) kết hợp giữa nghiên cứu định
lượng thông qua bảng hỏi khảo sát và nghiên cứu định tính thông qua phỏng vấn sâu.
3.2. Mẫu nghiên cứu
Tổng cộng 250 người tham gia từ Trường Cao đẳng Bách khoa Nam Sài Gòn:
30 giảng viên (12%)
20 nhân viên hành chính (8%)
200 học sinh - sinh viên (80%) từ khối ngành trung cấp và cao đẳng
Mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện kết hợp với phân tầng để đảm bảo
tính đại diện cho các khối ngành khác nhau trong trường.
3.3. Công cụ thu thập dữ liệu
Bảng hỏi khảo sát được thiết kế dựa trên thang đo Likert 5 mức độ, bao gồm 4 phần chính:
1. Thông tin nhân khẩu học
2. Mức độ am hiểu về AI (10 câu hỏi)
3. Quan điểm về việc ứng dụng AI (15 câu hỏi)
4. Các yếu tố ảnh hưởng (12 câu hỏi)