Phuong phap nghien cuu khoa hoc - NVSP

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2 VIỆN NGHIÊN CỨU SƯ PHẠM

LỚP BỒI DƯỠNG NGHIỆP VỤ SƯ PHẠM GIẢNG VIÊN ĐẠI HỌC-

CAO ĐẲNG KHÓA NVSP K13.2024 LIÊN VIỆT

Chuyên đề: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Họ và tên: LÊ THỊ MAI HƯƠNG Ngày sinh: 24/11/2001

Nơi sinh: Yên Thịnh, Yên Mô, Ninh Bình SBD: 16

2

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2 VIỆN NGHIÊN CỨU SƯ PHẠM

Chuyên đề: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Đề tài: "Tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến chất lượng giáo dục đại

học tại Việt Nam"

3

I MỞ ĐẦU ĐỀ TÀI ……… 6

1 Lý do lựa chọn đề tài ………6

2 Mục tiêu nghiên cứu ……….……6

3 Câu hỏi nghiên cứu ………6

II TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ………6

1 Các khái niệm và cơ sở lí thuyết ………6

1.1 Khái niệm trí tuệ nhân tạo (AI) ………6

1.2 Đặc điểm chính của trí tuệ nhân tạo (AI) ………6

2 Tổng quan các nghiên cứu trước đây ………7

2.1 Hệ thống dạy học thông minh (ITS) ………7

2.2 Hệ thống đánh giá tự động ……… ………7

2.3 Chatbots hỗ trợ học tập ………8

2.4 Hệ thống quản lý học tập (LMS) ………8

3 Tình hình triển khai nghiên cứu về AI trong giáo dục tại Việt Nam………8

3.1 Trung tâm nghiên cứu Quốc tế về trí tuệ nhận tạo BK.AI……….…8

3.2 Hợp tác nghiên cứu về AI và công nghệ bán dẫn ……….……9

3.3 Đại học CMC – Mô hình đại học AI đầu tiên tại Việt Nam…….……9

3.4 Một số ví dụ khác…….……….…9

III PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU …….……….…10

1 Phương pháp nghiên cứu …….………10

1.1 Nghiên cứu định tính …….……… …10

1.2 Nghiên cứu định lượng …….……… …10

2 Phương pháp thu thập dữ liệu …….……… …10

2.1 Khảo sát ….…….……… ……… …10

2.2 Phỏng vấn chuyên sâu …….……… …10

2.3 Phân tích tài liệu …….……… …10

3 Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu …….……… …11

3.1 Phương pháp định tính …….……… …11

3.2 Phương pháp định lượng …….……… …11

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu …….……… …11

4.1 Đối tượng nghiên cứu …….……… …11

4.2 Phạm vi nghiên cứu…….……… …11

4

IV KẾT QUẢ …….……….……… …11

1 Tình hình ứng dụng AI tại các trường Đại học Việt Nam …….…… …11

2 Tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến chất lượng giáo dục tại các trường Đại học tại Việt Nam…….……… …12

2.1 Tác động tích cực…….………….……… …12

2.2 Hạn chế và thách thức…….……… …15

3 Giải pháp …….……….……… …17

3.1 Cải thiện hạ tầng công nghệ …….……… …17

3.2 Đào tạo và phát triển nguồn nhân lực ……… …17

3.3 Xây dựng và chuẩn hóa dữ liệu …….……… …17

3.4 Tăng cường khả năng tiếp cận công nghệ ……… …17

3.5 Khuyến khích áp dụng thực tế và đổi mới …….……… …18

3.6 Tăng cường hợp tác và chia sẻ kiến thức…….……… …18

3.7 Hoàn thiện chính sách và pháp lý …….……… …18

V KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ …….……… …18

1 Kết luận …….……….……… …18

2 Kiến nghị …….……….…… …19

2.1 Với Chính phủ và cơ quan quản lý …….……….19

2.2 Với các trường Đại học …….……… …19

2.3 Với các doanh nghiệp công nghệ …….……….……… …19

2.4 Với cộng đồng và sinh viên …….……….…… …19

3 Hướng phát triển trong tương lai …….……… … …20 TÀI LIỆU THAM KHẢO

BẢNG HỎI CÂU HỎI PHỎNG VẤN CHUYÊN SÂU

5

LỜI MỞ ĐẦU

Cuộc Cách mạng Công nghệ 4.0 đang tạo ra những ảnh hưởng sâu rộng trên mọi lĩnh vực của đời sống xã hội nhờ các công nghệ tiên tiến như Internet vạn vật (IoT), thực tế ảo (VR), thực tế ảo tăng cường (AR) Các công nghệ này hỗ trợ thúc đẩy quá trình chuyển đổi số, mang lại những giải pháp hiệu quả, giúp tối ưu hóa thời gian xử lý công việc mà vẫn đảm bảo hiệu suất cao và độ chính xác vượt trội Đặc biệt, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những nhân

tố nổi bật, đóng vai trò quan trọng trong sự thay đổi này

Giáo dục, bao gồm cả giáo dục đại học, chắc chắn sẽ chịu tác động mạnh mẽ

từ sự phát triển này Qua nhiều thế kỷ, giáo dục đã không ngừng thay đổi, từ nội dung kiến thức cho đến cách tổ chức và không gian học tập Trong kỷ nguyên Cách mạng Công nghiệp 4.0, nhiều quan điểm truyền thống về học tập

đã được thay thế, tạo nên một nền giáo dục cởi mở và linh hoạt hơn Những thay đổi đáng kể như học tập suốt đời, học mọi lúc mọi nơi, hay vai trò của giảng viên chuyển từ chuyên gia sang người điều phối, đang định hình lại tương lai của giáo dục

6

I MỞ ĐẦU ĐỀ TÀI

1 Lý do lựa chọn đề tài

- Sự phát triển mạnh mẽ của AI trong giáo dục trên toàn cầu

- Tác động tiềm năng của AI đến việc nâng cao chất lượng đào tạo tại các trường đại học Việt Nam

- Đòi hỏi cấp thiết về việc tận dụng AI để đáp ứng nhu cầu nguồn nhân lực chất lượng cao trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0

2 Mục tiêu nghiên cứu

- Đánh giá tác động của AI đến chất lượng đào tạo tại các trường đại học ở Việt Nam

- Đề xuất giải pháp,chính sách thúc đẩy ứng dụng AI trong giáo dục đại học

3 Câu hỏi nghiên cứu

Nội dung chính cho bài nghiên cứu được tóm gọn trong 3 câu hỏi:

- AI đang được áp dụng như thế nào trong giáo dục đại học tại Việt Nam?

- AI ảnh hưởng như thế nào đến chất lượng giảng dạy, học tập và quản lý?

- Những thách thức và cơ hội nào khi ứng dụng AI trong giáo dục đại học tại Việt Nam?

II TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

1 Các khái niệm và cơ sở lí thuyết

1.1 Trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc tạo

ra các hệ thống hoặc chương trình có khả năng thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu trí tuệ của con người AI cho phép máy móc học hỏi, suy luận, giải quyết vấn

đề, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hình ảnh, và thậm chí đưa ra quyết định

1.2 Đặc điểm chính của AI

- Khả năng học hỏi (Learning): AI có thể học từ dữ liệu thông qua các thuật

toán, sau đó cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình lại

Ví dụ: Hệ thống học máy (Machine Learning) sử dụng dữ liệu để tìm kiếm quy luật và cải thiện

7

- Khả năng lý luận (Reasoning): AI có thể phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán

hoặc quyết định dựa trên thông tin sẵn có

Ví dụ: Hệ thống đề xuất phim trên Netflix phân tích thói quen người dùng, nội dung tương thích để đưa ra gợi ý

- Khả năng nhận thức (Perception): AI có thể nhận diện và xử lý thông tin

từ môi trường, như hình ảnh, âm thanh hay ngôn ngữ

Ví dụ: Công nghệ nhận diện khuôn mặt hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing -NLP)

- Khả năng tương tác (Interaction): AI có thể giao tiếp và tương tác với con

người một cách tự nhiên, thông qua giọng nói hoặc văn bản

Ví dụ: Trợ lí ảo như Siri, Alexa,…

2 Tổng quan các nghiên cứu trước đây

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một lĩnh vực được nghiên cứu sâu rộng trong giáo dục, với mục tiêu cải thiện hiệu quả giảng dạy và học tập Các nghiên cứu trước đây đã tập trung vào nhiều khía cạnh, từ phát triển công nghệ hỗ trợ học tập đến đánh giá tác động của AI đối với các hệ thống giáo dục truyền thống Dưới đây là một số nghiên cứu nổi bật:

2.1 Hệ thống dạy học thông minh (Intelligent Tutoring Systems – ITS)

- Nghiên cứu nổi bật: Woolf, B P (2009) Building Intelligent Interactive

Tutors

Nội dung: ITS là các hệ thống học tập cá nhân hóa, giúp người học tiến bộ bằng cách phân tích dữ liệu học tập và cung cấp phản hồi theo thời gian thực

Ví dụ: Cognitive Tutor trong giáo dục toán học

- Ứng dụng thực tiễn: Duolingo, Elsa Speak, … → cá nhân hóa trong việc học

8

2.3 Chatbots hỗ trợ học tập

- Nghiên cứu nổi bật: Winkler, R., & Söllner, M (2018) Unleashing the

Potential of Chatbots in Education

Nội dung: Chatbot giúp trả lời các câu hỏi, hỗ trợ sinh viên trong học tập, và giải đáp thắc mắc hành chính

- Ứng dụng thực tiễn: Ada là một chatbot hỗ trợ sinh viên tại Đại học Deakin,

Úc

2.4 Hệ thống quản lý học tập (Learning Management Systems – LMS)

- Nghiên cứu nổi bật: Kumar, V., & Sharma, D (2016) Learning Management

Systems (LMS): A Review

Nội dung: LMS tích hợp AI để phân tích hành vi học tập, tối ưu hóa nội dung

và đề xuất khóa học

- Ứng dụng thực tiễn: Moodle và Canvas sử dụng AI để theo dõi tiến độ học

tập của sinh viên

3 Tình hình triển khai nghiên cứu về trí tuệ nhận tạo (AI) trong giáo dục tại Việt Nam

Tại Việt Nam, nhiều trường đại học đã và đang triển khai các nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục, góp phần nâng cao chất lượng giảng dạy và nghiên cứu khoa học Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu:

3.1 Trung tâm nghiên cứu Quốc tế về trí tuệ nhận tạo BK.AI

BK.AI (International Center for Artificial Intelligence) là một trung tâm nghiên cứu và phát triển tiên tiến thuộc Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM, tập trung vào các lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) Trung tâm được thành lập nhằm thúc đẩy nghiên cứu, ứng dụng AI và đóng góp vào sự phát triển công nghệ tại Việt Nam cũng như trên thế giới

Các lĩnh vực nghiên cứu chính: Học máy, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Thị giác máy tính, Tin học y sinh, Công nghệ phần mềm thông minh, Tối ưu hoá, Hệ phân tán, và Mạng thông minh

9

3.2 Hợp tác nghiên cứu về AI và công nghệ bán dẫn

Sự hợp tác nghiên cứu giữa Đại học RMIT (RMIT University) và Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQG Hà Nội) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ bán dẫn mở ra cơ hội lớn để thúc đẩy năng lực công nghệ của Việt Nam Đây

là một liên minh chiến lược kết hợp thế mạnh của RMIT về nghiên cứu ứng dụng quốc tế và năng lực học thuật của ĐHQG Hà Nội trong nghiên cứu cơ bản

và ứng dụng công nghệ tại Việt Nam

Các lĩnh vực nghiên cứu chính: học sâu (deep learning), khai thác dữ liệu (data mining), đến các ứng dụng AI trong ngành y tế, dự báo thời tiết, và các xu hướng nghiên cứu tiềm năng trong AI, bán dẫn xoay quanh khoa học vật liệu, thiết kế vi mạch, tích hợp Internet vạn vật trong công nghệ bán dẫn, …

3.3 Đại học CMC – Mô hình đại học AI đầu tiên tại Việt Nam

Trường đại học CMC chuyển đổi từ mô hình đại học số (Digital University) sang AI University, cam kết ứng dụng công nghệ và AI vào vận hành, đào tạo

và nghiên cứu

3.4 Một số ví dụ khác

+ Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM (UIT): Nghiên cứu phát triển hệ thống nhận diện khuôn mặt, hỗ trợ chấm công tự động và quản lý sinh viên; Phát triển các công cụ dịch máy, chatbot hỗ trợ sinh viên trong học tập và

tư vấn hướng nghiệp

+ Đại học VinUni: Phát triển mô hình AI hỗ trợ xây dựng kế hoạch học tập và lựa chọn môn học cá nhân hóa cho sinh viên; Sử dụng AI để theo dõi và cải thiện sức khỏe tinh thần cho sinh viên thông qua các khảo sát phân tích tâm lý + Đại học Hồng Bàng (HIU): Ứng dụng AI vào giảng dạy kỹ thuật điện tử, giúp sinh viên thực hành qua mô phỏng AI thay vì sử dụng phòng thí nghiệm vật lý + Đại học Đông Á – Đà Nẵng: Triển khai mô hình học tập tự động dựa trên AI,

hỗ trợ sinh viên cải thiện kỹ năng bằng các bài giảng phù hợp với trình độ

+ Đại học Tôn Đức Thắng (TDTU): Phát triển nền tảng học tập trực tuyến tích

hợp AI để phân tích hành vi học tập và đưa ra gợi ý cải thiện hiệu quả học tập.; Nghiên cứu AI để tối ưu hóa quản lý tài nguyên trường học, từ đó nâng cao hiệu suất vận hành

10

III PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1 Phương pháp nghiên cứu

1.2 Nghiên cứu định lượng

- Mục tiêu: Đo lường và phân tích mối quan hệ giữa việc ứng dụng AI và chất lượng giáo dục

- Phương pháp: Thu thập dữ liệu qua khảo sát, phân tích thống kê để kiểm tra giả thuyết

- Lợi ích: Tạo ra các kết quả khách quan, có thể tổng quát hóa

2 Phương pháp thu thập dữ liệu

2.1 Khảo sát

- Hình thức: Bảng hỏi (trực tiếp / trực tuyến)

- Đối tượng: Sinh viên, giảng viên, cán bộ quản lý giáo dục tại các trường ĐH

- Nội dung: Các câu hỏi liên quan đến việc sử dụng AI, đánh giá tác động tích cực/tiêu cực, thách thức và cơ hội

2.3 Phân tích tài liệu

- Dựa vào các nguồn: Chính sách giáo dục, báo cáo nghiên cứu, tài liệu từ các

tổ chức giáo dục hoặc công ty công nghệ liên quan đến AI

- Sử dụng các công cụ thống kê như SPSS, R, hoặc Python để phân tích

- Kiểm định các giả thuyết, sử dụng mô hình hồi quy để đánh giá mối quan hệ giữa các biến số (ví dụ: mức độ sử dụng AI và chất lượng giáo dục)

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

4.1 Đối tượng nghiên cứu

- Sinh viên, giảng viên, quản lý tại các trường đại học ở Việt Nam

- Các tổ chức cung cấp giải pháp AI cho giáo dục

4.2 Phạm vi nghiên cứu

- Phạm vi không gian: Các trường Đại Học ở Việt Nam

- Phạm vi thời gian: Nghiên cứu sự thay đổi trong vòng 5 năm gần đây

IV KẾT QUẢ

1 Tình hình ứng dụng AI tại các trường Đại học Việt Nam

Dựa vào các dữ liệu thu thập được, để kết luận về tình hình vận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các trường Đại học ta cần đánh giá theo các tiêu chí sau:

+ Mức độ phổ biến: chú trọng ghi chép độ phổ cập sử dụng AI trong quản lý,

giảng dạy và nghiên cứu tại các trường Đại học

+ Các ứng dụng phổ biến: đưa ra các câu hỏi để tìm hiểu đâu là những ứng

dụng được các cán bộ quản lý / giảng viên / sinh viên sử dụng nhiều nhất trong quá trình công tác, giảng dạy và học tập

+ Các ngành nghề vận dụng AI tần suất cao: ghi lại mức độ sử dụng ở một số

chuyên ngành có đặc thù liên quan đến AI như công nghệ thông tin, khoa học

dữ liệu, kỹ thuật, Ngoài ra, cần đo lường và ghi nhận tần suất vận dụng AI ở các ngành không chuyên khác để so sánh và nhận xét, tìm ra cách ứng dựng AI hiệu quả nhất phục vụ cho giáo dục tại các trường đại học

12

2 Tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến chất lượng giáo dục tại các trường Đại học tại Việt Nam

Tiếp theo trong bảng hỏi, người nghiên cứu cần có thêm nhận xét khách quan

từ chính những người dùng về những tác động tích cực / tiêu cực của trí tuệ nhân tạo (AI) đến chất lượng quản lý, giảng dạy và học tập

2.1 Tác động tích cực

Một số tiêu chí gợi ý để đánh giá, nhận xét và ghi nhận những tác động tích cực của AI trong công tác giảng dạy, học tập và quản lý như sau:

- Chất lượng giảng dạy, học tập được cải thiện như thế nào?

* Giúp cá nhân hóa quá trình học tập

+ Đề xuất khóa học thông minh: Các thuật toán của AI có thể phân tích hồ

sơ học tập của sinh viên để đề xuất các khóa học và con đường học tập phù hợp nhất với nguyện vọng nghề nghiệp của sinh viên Ví dụ, các nền tảng như Coursera, EdX hoặc các hệ thống nội bộ do trường phát triển có thể sử dụng AI để gợi ý khóa học, tài liệu phù hợp

+ Tư vấn học tập được cá nhân hóa: Các cố vấn ảo có thể hỗ trợ sinh viên lựa chọn chuyên ngành, theo dõi tiến trình và cung cấp định hướng có giá trị về đăng kí khóa học và lập kế hoạch bằng cấp

+ Trợ lí học tập AI: Các chatbot hoặc trợ lý ảo hỗ trợ sinh viên trả lời câu hỏi, giải thích bài học hoặc hướng dẫn làm bài tập

* Hỗ trợ sinh viên trong quá trình học tập và phát triển các kỹ năng cá nhân

+ Hỗ trợ ngôn ngữ: Công nghệ AI giúp sinh viên tiếp cận tài liệu quốc tế dễ dàng hơn, nhanh chóng hơn

+ Chatbot hỗ trợ sinh viên: AI có thể cung cấp dịch vụ tư vấn 24/7 thông qua chatbot, giải đáp thắc mắc về lịch học, khóa học, và các vấn đề hành chính Điều này giúp sinh viên tiết kiệm thời gian và nâng cao sự hài lòng trong quá trình học tập

+ Rèn luyện kỹ năng số: thành thạo công nghệ AI và các ứng dụng liên quan + Phát triển tư duy phản biện và sáng tạo: Khi làm việc với AI, sinh viên được khuyến khích tư duy đột phá và giải quyết vấn đề phức tạp

13

* Năng cao trải nghiệm sinh viên và giảng viên

+ Cải thiện môi trường học tập: AI có thể hỗ trợ xây dựng các môi trường học tập kết hợp (blended learning) và học trực tuyến hiệu quả, giúp sinh viên học tập dễ dàng từ xa, đặc biệt trong các tình huống bất ngờ như đại dịch

+ Phân tích phản hồi từ sinh viên: AI có thể thu thập và phân tích phản hồi của sinh viên về chất lượng giảng dạy và các dịch vụ khác, giúp nhà trường cải thiện các vấn đề mà sinh viên quan tâm, từ đó nâng cao sự hài lòng và trải nghiệm của sinh viên

* Thúc đẩy đổi mới và tăng cường hiệu quả giảng dạy

+ Hỗ trợ tăng hiệu quả giảng dạy: Các công cụ trợ giảng AI, chatbots và bài giảng thực tế ảo (VR/AR) tạo ra các trải nghiệm học tập, kết nối làm cho việc học trở nên thú vị và sinh động hơn, hỗ trợ sinh viên trả lời câu hỏi, cung cấp giải thích chi tiết hoặc hỗ trợ trong việc tìm kiếm tài liệu học + Tạo nội dung học tập, kiểm tra tự động: AI có thể tạo các bài giảng, bài kiểm tra hoặc nội dung học tập đa phương tiện (video, đồ họa) một cách nhanh chóng, giúp tiết kiệm và tối ưu hóa quá trình giảng dạy

+ Đánh giá kết quả học tập chính xác và công bằng: AI có thể tự động chấm điểm bài tập, bài thi, giảm thiểu sai sót và đảm bảo công bằng trong việc đánh giá kết quả học tập của sinh viên Thêm vào đó, AI có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu học tập để đưa ra các nhận định chính xác về mức độ hiểu bài của sinh viên và các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập + Đánh giá và phản hồi tức thì: AI giúp sinh viên nhận được phản hồi ngay lập tức về kế quả học tập của họ Những công cụ này có thể tự động chấm điểm các bài tập và cung cấp nhận xét chi tiết giúp cho sinh viên có thể cải thiện kĩ năng học tập mà không phải chờ đợi lâu

+ Tự động hóa công việc có tính chất lặp lại: AI có thể tự động hóa các công việc hành chính như quản lý bài tập, điểm danh, hoặc lập kế hoạch giảng dạy, giúp giảng viên tập trung hơn vào việc nghiên cứu và tương tác với sinh viên