Ứng dụng TPACK và SAMR với AI: Từ lý thuyết đến thực hành hiệu quả trong giáo dục các cấp

710

12/6/2025 (TinAI.vn) – Cô Lan, một giáo viên Ngữ văn tâm huyết với hơn 10 năm kinh nghiệm, luôn trăn trở làm sao để mỗi giờ học trở nên thú vị hơn trong thời đại số. Khi trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu xâm nhập vào mọi ngóc ngách cuộc sống, cô tự hỏi: Liệu AI có thể là “cánh tay nối dài” giúp mình, hay chỉ là một trào lưu công nghệ phức tạp?

Nhiều nhà giáo dục như cô Lan đều đang nhận thấy tiềm năng của AI nhưng lại cảm thấy hoang mang, không biết bắt đầu từ đâu, làm thế nào để tích hợp AI một cách có ý nghĩa, tránh sa vào việc sử dụng hình thức hoặc gây thêm áp lực. May mắn thay, có những “bộ khung” vững chắc, những “người bạn đồng hành” đáng tin cậy có thể giúp chúng ta tự tin và hiệu quả hơn khi “kết duyên” cùng AI. Đó chính là mô hình TPACK và SAMR. Sau đây Trung Hòa sẽ cùng Thầy Cô khám phá  lộ trình chi tiết từ lý thuyết nền tảng đến những ứng dụng thực hành hiệu quả cụ thể của TPACK, SAMR và AI trong giáo dục ở mọi cấp học.

1. Nắm vững “bản đồ” và “thước đo”: TPACK & SAMR dành cho nhà giáo hiện đại

Trước khi khám phá cách AI có thể “chung sức” trong lớp học, chúng ta cần hiểu rõ hai khái niệm nền tảng: TPACK và SAMR.

1.1. TPACK: “Kim chỉ nam” cho kiến thức tích hợp công nghệ toàn diện

TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge – Kiến thức Công nghệ Sư phạm về Nội dung) là một khung lý thuyết mô tả những loại kiến thức mà giáo viên cần có để tích hợp công nghệ vào giảng dạy một cách hiệu quả [1]. Hãy tưởng tượng TPACK như một biểu đồ Venn với ba vòng tròn kiến thức cốt lõi giao thoa với nhau:

• Kiến thức Nội dung (Content Knowledge – CK): Đây là kiến thức chuyên môn về môn học mà giáo viên giảng dạy (ví dụ: các định luật Newton trong Vật lý, các sự kiện trong Cách mạng Tháng Tám).

• Kiến thức Sư phạm (Pedagogical Knowledge – PK): Đây là kiến thức về các phương pháp, quy trình và thực hành giảng dạy và học tập hiệu quả (ví dụ: quản lý lớp học, chiến lược đánh giá, học tập theo dự án).

• Kiến thức Công nghệ (Technological Knowledge – TK): Đây là kiến thức về cách sử dụng các công cụ công nghệ, từ cơ bản (máy chiếu, Word) đến nâng cao (phần mềm chuyên dụng, nền tảng học trực tuyến, và ngày nay là AI).

Sự giao thoa của ba vòng tròn này tạo ra các loại kiến thức kết hợp:

• Kiến thức Sư phạm về Nội dung (Pedagogical Content Knowledge – PCK): Khả năng biến đổi kiến thức chuyên môn thành các dạng thức mà học sinh dễ hiểu nhất (ví dụ: dùng ví dụ thực tế để giải thích một khái niệm trừu tượng).

• Kiến thức Công nghệ về Nội dung (Technological Content Knowledge – TCK): Hiểu công nghệ nào phù hợp nhất để thể hiện hoặc giúp học sinh khám phá một nội dung cụ thể (ví dụ: dùng phần mềm mô phỏng 3D để dạy về cấu trúc phân tử).

• Kiến thức Công nghệ về Sư phạm (Technological Pedagogical Knowledge – TPK): Hiểu cách công nghệ có thể thay đổi hoặc hỗ trợ các phương pháp giảng dạy và học tập (ví dụ: dùng hệ thống phản hồi trực tuyến để tăng tương tác).

“Trái tim” của mô hình chính là TPACK – nơi cả ba loại kiến thức cốt lõi và các kiến thức giao thoa hòa quyện. Một giáo viên có năng lực TPACK vững vàng sẽ biết cách lựa chọn công cụ công nghệ (TK) phù hợp nhất để triển khai một phương pháp sư phạm (PK) hiệu quả nhằm giúp học sinh lĩnh hội một kiến thức nội dung (CK) cụ thể.

Sơ đồ mô hình TPACK thể hiện sự giao thoa của kiến thức nội dung, sư phạm và công nghệ

Giá trị của TPACK cho giáo viên và sinh viên sư phạm:

• Định hướng rõ ràng: Giúp lựa chọn và sử dụng công nghệ (bao gồm AI) một cách có mục đích, không chạy theo trào lưu.

• Tối ưu hóa bài giảng: Đảm bảo công nghệ thực sự hỗ trợ mục tiêu bài học và nhu cầu của học sinh.

• Phát triển chuyên môn bền vững: Là khung năng lực để giáo viên tự đánh giá và cải thiện khả năng tích hợp công nghệ.

Bảng 1: Tóm tắt các thành phần của TPACK và ý nghĩa

🎯 Xem thêm

👉 1. Nhóm Zalo ứng dụng AI trong giáo dục
2. Nhóm Zalo ứng dụng AI trong kinh doanh 

3. Cộng đồng Facebook Ứng dụng AI trong kinh doanh
4. Cộng đồng Facebook ứng dụng Open AI – ChatGPT trong giáo dục  

1.2. SAMR: “Nấc thang” đánh giá mức độ chuyển đổi khi ứng dụng công nghệ

Mô hình SAMR, được phát triển bởi Dr. Ruben Puentedura, phân loại các cấp độ mà công nghệ được sử dụng trong một hoạt động học tập, từ việc thay thế đơn giản đến việc biến đổi hoàn toàn trải nghiệm học tập [2]. Mô hình này gồm 4 cấp độ, chia thành hai giai đoạn:

Giai đoạn 1: Nâng cao (Enhancement)

1. S – Substitution (Thay thế): Công nghệ hoạt động như một sự thay thế trực tiếp cho công cụ truyền thống, không có sự thay đổi về chức năng. Ví dụ: Học sinh gõ bài văn trên máy tính thay vì viết tay.

2. A – Augmentation (Tăng cường): Công nghệ vẫn là sự thay thế trực tiếp, nhưng có bổ sung một số cải tiến về chức năng. Ví dụ: Học sinh gõ bài văn trên Google Docs, sử dụng tính năng kiểm tra lỗi chính tả, chèn hình ảnh.

Giai đoạn 2: Chuyển đổi (Transformation)

1. M – Modification (Sửa đổi): Công nghệ cho phép thiết kế lại một cách đáng kể nhiệm vụ học tập. Ví dụ: Học sinh đăng bài văn lên blog lớp, nhận phản hồi từ bạn bè và giáo viên, sau đó chỉnh sửa.

2. R – Redefinition (Định nghĩa lại): Công nghệ cho phép tạo ra những nhiệm vụ học tập hoàn toàn mới, không thể thực hiện được nếu không có công nghệ. Ví dụ: Học sinh tạo một bộ phim tài liệu ngắn về chủ đề bài văn, xuất bản lên YouTube để chia sẻ toàn cầu.

Mô hình SAMR với 4 cấp độ Thay thế, Tăng cường, Sửa đổi, Định nghĩa lại trong ứng dụng công nghệ giáo dục

Điều quan trọng cần nhớ: Mục tiêu không phải lúc nào cũng là “leo” đến bậc Redefinition. Sự lựa chọn cấp độ phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu sư phạm, đặc điểm học sinh và nội dung bài học. Đôi khi, Substitution là tất cả những gì bạn cần.

Giá trị của SAMR cho giáo viên và sinh viên sư phạm:

• Tự đánh giá: Giúp nhận biết việc sử dụng AI đang ở mức độ nào, có thực sự tạo ra sự thay đổi hay chỉ là hình thức.

• Định hướng cải tiến: Khuyến khích suy nghĩ về cách nâng cấp việc sử dụng công nghệ để tăng cường trải nghiệm học tập.

• Tập trung vào mục tiêu: Giúp đảm bảo việc ứng dụng công nghệ phục vụ mục tiêu sư phạm chứ không phải chỉ vì công nghệ đó mới.

Bảng 2: Tóm tắt các cấp độ SAMR và ví dụ ngắn gọn

1.3. AI “xoay chuyển cuộc chơi”: Vì sao TPACK và SAMR càng trở nên quan trọng?

AI không chỉ là một công cụ mới (ảnh hưởng đến TK), mà còn có khả năng tự học, tạo ra nội dung, phân tích dữ liệu – những điều này tác động mạnh mẽ đến cách giáo viên dạy (PK) và cách học sinh tiếp cận kiến thức (CK).

• Với TPACK: AI đòi hỏi giáo viên phải suy nghĩ sâu sắc hơn về cách công nghệ này tương tác với nội dung và phương pháp sư phạm. TPACK giúp giáo viên chủ động lựa chọn và điều khiển AI, biến nó thành công cụ phục vụ mục tiêu giáo dục, thay vì bị AI dẫn dắt hoặc sử dụng một cách máy móc.

• Với SAMR: AI mở ra những tiềm năng to lớn cho việc “Sửa đổi” và “Định nghĩa lại” các nhiệm vụ học tập. SAMR giúp giáo viên đo lường và tối ưu hóa tác động của AI, đảm bảo AI thực sự tạo ra giá trị gia tăng và trải nghiệm học tập đột phá.

Nghiên cứu của Koehler và Mishra (những người phát triển TPACK) cùng nhiều nhà giáo dục khác đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giáo viên được trang bị kiến thức về các mô hình tích hợp công nghệ để có thể sử dụng công nghệ một cách sáng tạo và hiệu quả hơn [1]. Trong bối cảnh AI, điều này càng trở nên cấp thiết.

2. AI “chung sức” cùng TPACK và SAMR: Từ lớp học tiểu học đến giảng đường đại học

Bây giờ, hãy cùng TinAI.vn khám phá những ví dụ thực tế về cách kết hợp TPACK, SAMR và AI ở các cấp học khác nhau.

2.1. Cấp Tiểu học: Khơi nguồn sáng tạo và niềm vui học tập với AI

• Đặc điểm: Ưu tiên trực quan, trò chơi hóa, khám phá, nuôi dưỡng trí tưởng tượng.

• Ví dụ: Môn Tập làm văn/Kể chuyện – “Họa sĩ AI kể chuyện cùng em”

  • Mục tiêu bài học: Học sinh lớp 3 xây dựng câu chuyện hoàn chỉnh với nhân vật, bối cảnh, cốt truyện hấp dẫn.

  • Phân tích TPACK:

    • CK: Yếu tố của truyện (nhân vật, bối cảnh, sự kiện).

    • PK: Dạy học theo dự án, trực quan hóa, kể chuyện tương tác, khuyến khích sáng tạo.

    • TK:

      • AI tạo hình ảnh: Microsoft Copilot (Bing Image Creator) (miễn phí, tích hợp trong Bing), Canva AI Text to Image (miễn phí trong Canva).

      • AI hỗ trợ tạo cốt truyện đơn giản: ChatGPT (bản miễn phí) với prompt phù hợp cho trẻ.

    • TPACK: Giáo viên hướng dẫn học sinh dùng AI tạo ảnh (TK) để trực quan hóa nhân vật, bối cảnh (PK) cho câu chuyện các em đang xây dựng (CK), giúp các em dễ hình dung và hào hứng hơn.

  • Ứng dụng theo SAMR:

    • S: Học sinh mô tả nhân vật (VD: “chú mèo con tinh nghịch đội mũ”), AI tạo hình ảnh thay vì các em tự vẽ (nếu kỹ năng vẽ còn hạn chế).

    • A: Học sinh yêu cầu AI tạo nhiều phiên bản hình ảnh (VD: “chú mèo vui”, “chú mèo buồn”) để chọn hoặc dùng AI kiểm tra lỗi chính tả đơn giản cho đoạn văn ngắn.

    • M: Học sinh viết các đoạn truyện, sau đó dùng AI tạo ảnh minh họa cho từng cảnh. Các em sắp xếp hình ảnh và văn bản trên Canva hoặc Google Slides để tạo thành một cuốn truyện tranh kỹ thuật số (digital comic/storybook) và chia sẻ với lớp.

    • R: Học sinh tạo một câu chuyện tương tác “phiêu lưu ký tự chọn” (choose-your-own-adventure). Các em viết đoạn mở đầu, AI (ChatGPT với prompt cẩn thận) có thể gợi ý 2-3 hướng đi tiếp theo. Với mỗi hướng, AI tạo hình ảnh minh họa. Các em liên kết các slide/trang với nhau bằng hyperlink.

  • Lợi ích nổi bật:

    • Học sinh: Tăng hứng thú, phát triển trí tưởng tượng, tự tin thể hiện ý tưởng dù chưa vẽ đẹp, làm quen với công nghệ một cách sáng tạo.

    • Giáo viên: Tiết kiệm thời gian tìm hình ảnh minh họa, có công cụ mới để kích thích sáng tạo của học sinh, dễ dàng tạo sản phẩm học tập hấp dẫn.

  • Mẹo nhỏ khi triển khai:

    • Luôn có sự giám sát của giáo viên khi học sinh sử dụng AI.

    • Dạy học sinh cách mô tả (prompt) đơn giản, rõ ràng cho AI tạo ảnh.

    • Khuyến khích sự độc đáo, AI chỉ là công cụ hỗ trợ ý tưởng của các em.

2.2. Cấp Trung học (CS & PT): Phát triển tư duy phản biện và kỹ năng thế kỷ 21 cùng AI

• Đặc điểm: Chú trọng tư duy phản biện, hợp tác, giải quyết vấn đề, dự án liên môn.

• Ví dụ: Môn Lịch sử – “Đối thoại với quá khứ qua Chatbot AI”

  • Mục tiêu bài học: Học sinh lớp 8 phân tích đa chiều về một sự kiện lịch sử (VD: Phong trào Tây Sơn) qua góc nhìn của các nhân vật liên quan.

  • Phân tích TPACK:

    • CK: Bối cảnh, diễn biến, ý nghĩa Phong trào Tây Sơn, vai trò các nhân vật (Nguyễn Huệ, Nguyễn Ánh…).

    • PK: Học tập qua truy vấn (inquiry-based learning), đóng vai, tranh biện, học tập hợp tác.

    • TK:

      • AI Chatbot: Character.AI (cho phép tạo nhân vật AI), ChatGPT (với prompt để “nhập vai”).

      • AI tóm tắt văn bản: Các công cụ online như SMMRY.com, hoặc tính năng tóm tắt trong một số trình duyệt/ứng dụng.

    • TPACK: Giáo viên tạo/hướng dẫn học sinh tạo các chatbot AI (TK) đóng vai nhân vật lịch sử. Học sinh “phỏng vấn” các chatbot này (PK) để thu thập thông tin, luận điểm, hiểu sâu hơn về bối cảnh và quan điểm của từng nhân vật (CK).

  • Ứng dụng theo SAMR:

    • S: Học sinh hỏi chatbot “Nguyễn Huệ sinh năm nào?” thay vì tra Google/sách.

    • A: Học sinh yêu cầu chatbot “Tóm tắt 5 đóng góp chính của Nguyễn Huệ cho phong trào Tây Sơn”.

    • M: Học sinh chia nhóm, mỗi nhóm “phỏng vấn” một nhân vật AI, thu thập thông tin, sau đó tổ chức một phiên “điều trần lịch sử” hoặc tranh biện trên lớp về một vấn đề liên quan đến sự kiện, sử dụng các luận điểm từ chatbot.

    • R: Học sinh tạo một kịch bản “lịch sử giả định” (alternate history podcast/video). VD: “Điều gì sẽ xảy ra nếu Nguyễn Huệ và Nguyễn Ánh hợp tác?”. Các em dùng AI để brainstorm các kịch bản, tìm kiếm thông tin hỗ trợ cho các giả thuyết, sau đó sản xuất sản phẩm đa phương tiện.

  • Lợi ích nổi bật:

    • Học sinh: Tiếp cận lịch sử một cách sống động, rèn luyện kỹ năng đặt câu hỏi, phân tích thông tin, tư duy đa chiều.

    • Giáo viên: Tạo hoạt động học tập tương tác cao, khơi gợi sự tò mò, có công cụ để học sinh khám phá sâu hơn các khía cạnh của sự kiện.

  • Mẹo nhỏ khi triển khai:

    • Hướng dẫn học sinh cách đặt câu hỏi mở, câu hỏi đào sâu cho chatbot.

    • Luôn nhắc nhở học sinh kiểm chứng thông tin từ chatbot với các nguồn tài liệu chính thống khác.

    • Thiết kế “vai” cho chatbot cẩn thận để đảm bảo tính chính xác lịch sử ở mức độ phù hợp.

Học sinh trung học tương tác với chatbot AI Character.AI nhân vật lịch sử

• Ví dụ bổ sung cho Trung học: Môn Giáo dục Công dân/Văn học – “AI hỗ trợ phân tích tình huống đạo đức/Phẩm chất nhân vật”

  • TPACK: Dùng AI (ChatGPT) để tạo ra các tình huống đạo đức đa dạng (TK, CK) cho học sinh thảo luận, phân tích theo các chuẩn mực đã học (PK). Hoặc dùng AI phân tích tần suất từ, các cụm từ mô tả cảm xúc trong một tác phẩm văn học để hiểu rõ hơn về nhân vật.

  • SAMR: Từ việc AI đưa ra định nghĩa (S), đến việc AI tạo kịch bản tranh luận (M), hoặc học sinh dùng AI để viết tiếp một kết cục khác cho câu chuyện dựa trên phân tích phẩm chất nhân vật (R).

2.3. Cấp Đại học/Sau Đại học: Thúc đẩy nghiên cứu sâu, sáng tạo đột phá với AI

• Đặc điểm: Nghiên cứu khoa học, giải quyết vấn đề phức tạp, tư duy sáng tạo chuyên sâu, tự học và tự định hướng.

• Ví dụ: Môn Phương pháp Nghiên cứu khoa học/Luận văn – “Trợ Lý AI đồng hành cùng nhà nghiên cứu trẻ”

  • Mục tiêu bài học: Sinh viên thực hiện một đề tài nghiên cứu nhỏ, từ việc xác định câu hỏi, tổng quan tài liệu, đến phân tích dữ liệu (nếu có) và viết báo cáo.

  • Phân tích TPACK:

    • CK: Quy trình nghiên cứu, cách viết tổng quan tài liệu, phương pháp phân tích, cách trình bày kết quả.

    • PK: Học tập dựa trên dự án (project-based learning), hướng dẫn cá nhân hóa, peer review.

    • TK:

      • AI hỗ trợ tìm kiếm và tổng quan tài liệu: Semantic Scholar, Elicit.org, Connected Papers.

      • AI hỗ trợ viết và chỉnh sửa: Grammarly, QuillBot, ChatGPT (để brainstorm ý, kiểm tra cấu trúc).

      • AI hỗ trợ phân tích dữ liệu (nếu có): GitHub Copilot (cho các ngành lập trình), tính năng AI trong Excel/Google Sheets, Orange Data Mining (trực quan).

    • TPACK: Giảng viên hướng dẫn sinh viên sử dụng các công cụ AI (TK) để đẩy nhanh quá trình tìm kiếm, sàng lọc tài liệu, phân tích dữ liệu cơ bản (PK, CK), giúp sinh viên tập trung hơn vào việc tư duy phản biện, xây dựng lập luận và đóng góp mới của nghiên cứu.

  • Ứng dụng theo SAMR:

    • S: Dùng AI (Grammarly) kiểm tra lỗi ngữ pháp, chính tả thay cho việc tự rà soát thủ công hoàn toàn.

    • A: Dùng AI (QuillBot) để diễn đạt lại (paraphrase) một số câu văn cho mạch lạc hơn (với sự cẩn trọng về đạo văn và giữ nguyên ý gốc).

    • M: Sinh viên dùng Elicit.org để đặt câu hỏi nghiên cứu và nhận về các bài báo liên quan đã được AI tóm tắt. Sau đó, họ tổng hợp, phân tích và viết phần tổng quan tài liệu, trong đó có so sánh, đối chiếu các nghiên cứu AI đã tìm giúp.

    • R: Sinh viên sử dụng AI để phân tích một bộ dữ liệu lớn (mà trước đây khó thực hiện thủ công), phát hiện các mối tương quan mới, hoặc xây dựng một mô hình dự đoán đơn giản. Họ trình bày kết quả này trong một báo cáo tương tác hoặc một dashboard trực tuyến (sử dụng công cụ như Google Data Studio có sự hỗ trợ của AI trong việc gợi ý biểu đồ).

  • Lợi ích nổi bật:

    • Sinh viên: Tăng hiệu suất nghiên cứu, tiếp cận được nguồn tài liệu rộng hơn, học được kỹ năng sử dụng công cụ AI hiện đại, có thêm thời gian cho tư duy sâu.

    • Giảng viên: Có thể hướng dẫn nhiều sinh viên hơn, tập trung vào việc định hướng phương pháp luận và chất lượng khoa học thay vì các tác vụ lặp lại.

  • Mẹo nhỏ khi triển khai:

    • Nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ phương pháp nghiên cứu trước khi dùng AI. AI là công cụ hỗ trợ, không thay thế tư duy khoa học.

    • Hướng dẫn sinh viên cách đánh giá độ tin cậy của thông tin do AI cung cấp/tổng hợp.

    • Thảo luận kỹ về vấn đề đạo đức khoa học, trích dẫn đúng cách khi sử dụng AI.

3. Bước đi vững chắc: Hành trang cho nhà giáo hiện tại và tương lai

Việc tích hợp AI vào giáo dục không chỉ là xu hướng mà còn là yêu cầu tất yếu. Dưới đây là những hành trang cần thiết cho cả giáo viên đang công tác và sinh viên sư phạm – những nhà giáo tương lai.

3.1. Dành cho giáo viên đang giảng dạy: “Bí kíp” áp dụng AI hiệu quả

• Bắt đầu từ những bước nhỏ: Chọn một bài học, một công cụ AI mà bạn cảm thấy hứng thú và dễ tiếp cận nhất. Đừng cố gắng làm tất cả mọi thứ cùng một lúc.

• Lập kế hoạch với “bộ đôi” TPACK & SAMR: Trước khi dùng AI, hãy tự hỏi:

  • (TPACK) Mục tiêu nội dung (CK) của tôi là gì? Phương pháp sư phạm (PK) nào phù hợp? Công cụ AI này (TK) sẽ giúp tôi đạt được CK và PK đó như thế nào? Nó có thực sự tạo ra sự kết hợp TCK, TPK, PCK ý nghĩa không?

  • (SAMR) Hoạt động này với AI đang ở mức nào (S, A, M, R)? Liệu tôi có thể nâng cấp nó lên mức cao hơn để tăng cường sự chuyển đổi không? Điều đó có cần thiết cho mục tiêu bài học này không?

• Không ngừng học hỏi và thử nghiệm: Tham gia các webinar, workshop, đọc các bài viết trên TinAI.vn và các nguồn uy tín khác. Đừng ngại thử nghiệm và rút kinh nghiệm.

• Chia sẻ và hợp tác: Trao đổi với đồng nghiệp trong tổ chuyên môn, trường học. Thành lập các nhóm nhỏ để cùng nhau khám phá và ứng dụng AI.

• Gợi ý nguồn tài liệu/khóa học tự học:

  • Các bài viết chuyên sâu trên TinAI.vn.

  • Khóa học về AI trong giáo dục trên Coursera (VD: “AI for Education” – University of Pennsylvania), edX, FutureLearn.

  • Kênh Youtube của các chuyên gia EdTech uy tín.

  • Tài liệu từ ISTE (International Society for Technology in Education) [3] và UNESCO (Tổ chức Giáo dục, Khoa học và Văn hóa của Liên Hợp Quốc) [4].

Bảng 3: Checklist câu hỏi tự vấn cho giáo viên khi lên kế hoạch bài giảng có AI

3.2. Dành cho nhà quản lý giáo dục: Kiến tạo môi trường ươm mầm đổi mới

• Đầu tư vào phát triển chuyên môn: Tổ chức các khóa tập huấn bài bản về TPACK, SAMR và các ứng dụng AI thiết thực cho giáo viên.

• Xây dựng hạ tầng và cung cấp tài nguyên: Đảm bảo đường truyền internet ổn định, thiết bị phù hợp và quyền truy cập vào các công cụ AI cần thiết.

• Khuyến khích văn hóa đổi mới và chia sẻ: Tạo điều kiện cho giáo viên thử nghiệm, chấp nhận những “thất bại mang tính học hỏi”. Thúc đẩy việc xây dựng các Cộng đồng Học tập Chuyên nghiệp (PLC – Professional Learning Communities) nơi giáo viên có thể chia sẻ kinh nghiệm, giải pháp ứng dụng AI.

• Đánh giá dựa trên hiệu quả sư phạm: Tập trung vào tác động của AI đến chất lượng dạy và học, sự tiến bộ của học sinh, thay vì chỉ chạy theo số lượng công cụ được sử dụng.

3.3. Sử dụng AI có trách nhiệm: Nguyên tắc vàng không thể bỏ qua

• Bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư: Đặc biệt cẩn trọng khi sử dụng các công cụ AI thu thập và phân tích dữ liệu học sinh. Tuân thủ các quy định về bảo mật.

• Nhận diện và giảm thiểu thiên kiến (bias) trong AI: Hiểu rằng AI có thể mang thiên kiến từ dữ liệu nó được học. Cần có cái nhìn phê phán.

• Hướng dẫn học sinh sử dụng AI một cách trung thực và hiệu quả:

  • Thảo luận về vấn đề đạo văn khi dùng AI (VD: ChatGPT) để tạo văn bản. Dạy cách sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ tư duy, không phải để gian lận.

  • Hướng dẫn cách trích dẫn nguồn nếu ý tưởng hoặc nội dung từ AI được sử dụng.

  • Rèn luyện kỹ năng kiểm tra, đối chiếu thông tin do AI cung cấp (fact-checking).

  • Khuyến khích học sinh tự đặt câu hỏi: “AI giúp mình học tốt hơn như thế nào?” thay vì “AI làm bài hộ mình như thế nào?”

• Nguồn tham khảo về đạo đức AI:

  • UNESCO – AI and ethics [5].

  • Các hướng dẫn từ Liên minh Châu Âu về AI đáng tin cậy (ví dụ, AI Act) [6].

3.4. Hành trang cho nhà giáo tương lai: Sinh viên sư phạm chủ động với TPACK, SAMR và AI

• Tầm quan trọng: Việc sớm làm quen và làm chủ TPACK, SAMR cùng các ứng dụng AI cơ bản sẽ là lợi thế cạnh tranh lớn, giúp sinh viên tự tin bước vào nghề và đáp ứng yêu cầu của giáo dục hiện đại.

• Lộ trình rèn luyện từ giảng đường:

  • Chủ động tìm hiểu: Đọc sách, báo, tài liệu chuyên khảo về TPACK, SAMR, AI trong giáo dục. Theo dõi các trang tin như TinAI.vn.

  • Thực hành trong học phần chuyên môn: Khi học các môn phương pháp giảng dạy, hãy thử thiết kế giáo án có tích hợp công nghệ (và AI nếu có thể), phân tích theo TPACK và SAMR. Trình bày và thảo luận với giảng viên, bạn bè.

  • Tham gia các hoạt động ngoại khóa: Các câu lạc bộ học thuật, workshop về EdTech, AI do khoa/trường tổ chức.

  • Quan sát và học hỏi: Tận dụng các đợt kiến tập, thực tập để quan sát cách giáo viên phổ thông ứng dụng công nghệ, đặt câu hỏi và rút kinh nghiệm.

  • Ứng dụng AI cho việc học của chính mình: Sử dụng AI một cách thông minh để tóm tắt tài liệu, ôn tập kiến thức, chuẩn bị bài thuyết trình… Đây cũng là cách để hiểu hơn về khả năng và giới hạn của AI.

  • Xây dựng portfolio số: Lưu giữ các sản phẩm, kế hoạch bài dạy có ứng dụng công nghệ như một minh chứng cho năng lực của bản thân.

Quay lại câu chuyện của cô Lan ở đầu bài viết. Giờ đây, với sự hiểu biết về TPACK và SAMR, cùng những trải nghiệm ban đầu với AI, cô Lan không còn cảm thấy hoang mang. Cô tự tin rằng mình có thể biến AI thành một “cộng sự” đắc lực, giúp học sinh của mình học tập hiệu quả và sáng tạo hơn.

TPACK và SAMR không phải là những lý thuyết xa vời, mà chính là “la bàn” và “thước đo” giúp mọi nhà giáo dục, từ những người đang đứng lớp đến các sinh viên sư phạm sắp vào nghề, có thể tự tin khai phá và ứng dụng sức mạnh của AI một cách bài bản, hiệu quả và có ý nghĩa.

“Hành trình vạn dặm bắt đầu từ một bước chân.” Dù bạn là giáo viên dày dạn kinh nghiệm hay một nhà giáo tương lai, hãy bắt đầu hành trình khám phá và ứng dụng TPACK, SAMR cùng AI ngay hôm nay. Hãy biến AI thành đồng minh, chứ không phải đối thủ, để cùng nhau kiến tạo một nền giáo dục Việt Nam đổi mới, sáng tạo và nhân văn.

Đừng quên theo dõi TinAI.vn để cập nhật những kiến thức, xu hướng và giải pháp AI mới nhất trong giáo dục! Chia sẻ bài viết này nếu bạn thấy hữu ích nhé!

TS. Nguyễn Trung Hòa

Tài liệu tham khảo:

1. Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological Pedagogical Content Knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. Có thể tham khảo thêm tại: http://punya.educ.msu.edu/publications/journal_articles/mishra-koehler-tcr2006.pdf

2. Puentedura, R. R. (2006). Transformation, Technology, and Education. Hippasus: http://hippasus.com/resources/tte/ (Lưu ý: Trang web gốc của Dr. Puentedura có thể thay đổi, tìm kiếm “SAMR model Puentedura” để có thông tin cập nhật).

3. International Society for Technology in Education (ISTE). ISTE Standards. Truy cập tại: https://www.iste.org/iste-standards

4. UNESCO. AI and education: Guidance for policy-makers: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709

5. UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence: https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/ethics

6. European Commission. Regulatory framework proposal on artificial intelligence (AI Act): https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai