Trải nghiệm học tập quốc tế và xu hướng Open Science trong khoa học giáo dục và chuyển đổi số

Sau quá trình nỗ lực không ngừng cùng với kinh nghiệm tích lũy trong lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học, nhóm chúng tôi đã vinh dự được lựa chọn triển khai dự án ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động bảo đảm chất lượng giáo dục đại học. Đây là dấu mốc quan trọng khẳng định năng lực nghiên cứu, triển khai và đổi mới sáng tạo của tôi và các cộng sự.

Cũng trong khuôn khổ dự án này, tôi vinh dự được lựa chọn tham gia Chương trình DIES National Multiplication Training (NMT) – một chương trình đào tạo quốc tế uy tín, quy tụ các nhóm chuyên gia đến từ 12 quốc gia thuộc Châu Phi, Đông Nam Á và Mỹ La-tinh, gồm: Benin, Cameroon, Kenya, Mozambique, Senegal, South Africa, Zambia, Indonesia, Philippines, Việt Nam, Bolivia và Colombia.

Điểm nhấn nổi bật của chương trình là khóa tập huấn Training of Trainers (ToT) diễn ra vào tháng 7/2025 tại Berlin và Potsdam (CHLB Đức). Tại đây, tôi được tham gia các phiên đào tạo chuyên sâu về thiết kế chương trình đào tạo, nguyên tắc học tập, kỹ năng điều phối hội thảo, quản lý dự án, cố vấn và đánh giá chương trình. Đặc biệt, tôi đã có cơ hội trải nghiệm sự đa dạng về văn hóa, sắc màu và phong cách làm việc khác nhau, từ đó làm phong phú thêm vốn hiểu biết và kinh nghiệm của mình trong lĩnh vực giáo dục. Khóa tập huấn không chỉ giúp tôi nâng cao năng lực thiết kế và tổ chức các hoạt động đào tạo, mà còn mở rộng mạng lưới hợp tác quốc tế, tiếp cận các phương pháp giảng dạy tiên tiến và chuẩn mực toàn cầu.

Trong bối cảnh giáo dục đại học và nghiên cứu đang bước vào giai đoạn chuyển đổi số mạnh mẽ, một trong những xu hướng nổi bật mà tôi được tiếp cận và đặc biệt ấn tượng chính là Open Science (Khoa học Mở). Đây là mô hình thúc đẩy chia sẻ tri thức, nâng cao tính minh bạch và mở rộng hợp tác quốc tế thông qua tám thành phần then chốt:

1. Open Access – Mở quyền truy cập công trình khoa học.

2. Open Research Data – Chia sẻ dữ liệu nghiên cứu.

3. Open Research Software – Cung cấp phần mềm nghiên cứu mở.

4. Open Methods – Minh bạch phương pháp nghiên cứu.

5. Open Evaluation – Mở quy trình đánh giá khoa học.

6. Open Educational Resources – Tài nguyên giáo dục mở.

7. Citizen Science – Sự tham gia của cộng đồng vào nghiên cứu.

8. Open Infrastructure – Hạ tầng công nghệ và mạng lưới chia sẻ tri thức.
   
   

   

Tôi đặc biệt tâm đắc với triết lý “mở” của Open Science – từ mở quyền truy cập, mở dữ liệu, mở phương pháp đến mở hạ tầng – tất cả đều hướng tới việc hình thành một hệ sinh thái khoa học minh bạch, hợp tác và bền vững. Đồng quan điểm với tầm nhìn này, tôi đã phát triển nền tảng giáo dục mở SimLab (https://simlab.leetoolkit.com/), cung cấp các mô phỏng, ứng dụng và công cụ học tập tương tác phục vụ giáo dục, cho phép giảng viên và người học dễ dàng truy cập, khai thác và tùy biến theo nhu cầu.

Sự kết hợp giữa trải nghiệm học tập quốc tế cùng sự phong phú từ tiếp xúc đa dạng văn hóa và thực tiễn xây dựng nền tảng giáo dục mở đã giúp tôi hình thành một góc nhìn toàn diện hơn về khả năng ứng dụng Open Science trong giảng dạy và nghiên cứu. Tôi tin rằng, khi được triển khai đồng bộ tại Việt Nam, triết lý này sẽ góp phần nâng cao chất lượng khoa học, thúc đẩy hợp tác quốc tế, mở rộng cơ hội tiếp cận tri thức và tạo ra tác động xã hội bền vững.

Read More

Khóa tập huấn TOT (Training of Trainer) tại Berlin – Trải nghiệm học tập và mở rộng góc nhìn

Cuối tháng 07 vừa qua tôi có cơ hôi tham gia khóa tập huấn TOT,  khi tham gia khóa đào tạo này tôi được tiếp cận những định nghĩa sâu sắc về việc học. Trong đó, ấn tượng nhất là chia sẻ của Giáo sư Jacques: “Việc học không đến từ những gì bạn trải nghiệm, mà đến từ những gì bạn làm khi bạn trải nghiệm điều đó.” Định nghĩa tưởng chừng đơn giản nhưng đã làm thay đổi góc nhìn của tôi về cách dạy – đặt trọng tâm vào hành động và sự phản hồi của người học, thay vì chỉ dừng ở việc truyền đạt thông tin.

Bên cạnh đó, tôi được trang bị kỹ năng hỗ trợ đội nhóm hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả, nắm vững nhiều phương pháp tổ chức hội thảo và các hình thức đánh giá đa dạng. Khóa tập huấn cũng mở ra cơ hội tham dự hội thảo tại Đại học Potsdam với chủ đề “Global Challenges – Local Response: How Universities Act Today”. Tại đây, bốn đại diện đến từ bốn châu lục (Châu Âu, Châu Á, Châu Mỹ và Châu Phi) đã chia sẻ góc nhìn toàn cầu về vai trò của đại học trong bối cảnh biến động. 

 Trải nghiệm học tập tại Đại học Potsdam càng thêm đặc biệt khi một số tòa nhà chính của trường vốn từng là cung điện của Friedrich II Đại đế – vị vua nước Phổ trị vì từ năm 1740 đến 1786. Lịch sử nơi đây gợi nhớ về giai đoạn nước Đức chưa thống nhất, và chỉ sau chiến thắng trước Pháp năm 1871, Đế chế Đức mới ra đời với vua nước Phổ trở thành Hoàng đế Đức đầu tiên. Ngoài học tập, tôi còn có cơ hội khám phá thủ đô Berlin – đặc biệt là Đảo Bảo tàng (Museumsinsel) bên bờ sông Spree, nơi hội tụ năm bảo tàng danh tiếng: Altes Museum với cổ vật Hy Lạp – La Mã; Neues Museum với tượng Nữ hoàng Nefertiti; Alte Nationalgalerie lưu giữ tác phẩm nghệ thuật thế kỷ 19; Bode Museum về điêu khắc và nghệ thuật Byzantine; và Pergamon Museum nổi tiếng với Cổng Ishtar cùng Bàn thờ Pergamon. 

Chuyến đi giúp tôi hiểu thêm về hành trình trỗi dậy của nền kinh tế Đức sau hai lần thất bại trong Thế chiến, cũng như cảm nhận rõ nét triết lý tự động hóa, khả năng tái chế và tính bền vững trong sản xuất – những yếu tố tạo nên sức mạnh của nền văn minh Đức.

Read More

Khám phá Canva AI: Tạo Game Tương Tác Dễ Dàng Cho Dạy Học

Trong thời đại giáo dục số, các công cụ sáng tạo nội dung giúp giáo viên thực hiện công việc một cách nhẹ nhàng và hiệu quả hơn. Canva AI – nền tảng thiết kế đồ họa trực tuyến nổi tiếng – đã có bước tiến đột phá, mang đến cho người dùng khả năng tự động tạo mã code, mở ra cơ hội thiết kế trò chơi học tập tương tác một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Dưới đây là một ví dụ ứng dụng Canva AI để tạo trò chơi Flash Card dùng trong dạy học tiếng Anh.

Cú pháp mẫu:

Tạo một trò chơi flashcard tương tác để học từ vựng. Bắt đầu với một bộ ngôn ngữ mẫu là tiếng Tây Ban Nha, gồm 5 lời chào thông dụng, có hiệu ứng động rõ ràng khi lật thẻ và khả năng theo dõi tiến trình.

Tiếp theo, AI sẽ gợi ý thêm để bạn tùy chỉnh:

Chủ đề/ngôn ngữ cần học

Danh sách thuật ngữ và định nghĩa mong muốn

Kiểu đồ họa yêu thích

Các tính năng bổ sung (ví dụ: chấm điểm, gợi ý, đếm thời gian...)

Sau khi AI tạo ứng dụng xong, Thầy/Cô có thể:

Yêu cầu AI điều chỉnh đến khi đạt yêu cầu.

Chọn sử dụng trong thiết kế của mình.

Chia sẻ sản phẩm bằng cách nhúng vào website hoặc gửi đường link cho học sinh.

🌟 Chúc Thầy/Cô sáng tạo nhiều sản phẩm dạy học tương tác tuyệt vời với Canva AI!

Trò Chơi Flashcard Học Từ Vựng của Lê Phương Trường

Read More

Human-in-the-loop và chuyển đổi vai trò lãnh đạo trong tổ chức ứng dụng AI

Trong bối cảnh AI ngày càng hiện diện sâu rộng trong môi trường làm việc, khái niệm "nhân sự AI" không còn đơn thuần là công cụ hỗ trợ, mà đã trở thành một “thành viên số” trong đội ngũ nhân lực – có thể được giao việc, phối hợp và đánh giá hiệu quả như một nhân viên thực thụ. Đây là cách gọi các hệ thống trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào quy trình vận hành để đảm nhiệm các nhiệm vụ cụ thể như chăm sóc khách hàng, xử lý dữ liệu, viết báo cáo, thiết kế nội dung… với hiệu suất cao và khả năng mở rộng linh hoạt. Ví dụ, công ty Klarna (Thụy Điển) đã sử dụng chatbot AI thay thế vai trò của 700 nhân viên chăm sóc khách hàng, xử lý 2,3 triệu cuộc hội thoại chỉ trong 4 tuần, với mức độ hài lòng ngang bằng con người (Klarna, 2024). Tại Việt Nam, doanh nghiệp như Vanlangbooks đã ứng dụng AI trong dịch thuật và dàn trang, giúp giảm 70% số lượng cộng tác viên dịch (CafeBiz, 2024).

Tuy nhiên, để đảm bảo tính chính xác, an toàn và trách nhiệm, AI không thể vận hành hoàn toàn độc lập. Khái niệm “Human-in-the-loop (Con người tham gia vào quy trình)” là nguyên tắc then chốt, khẳng định rằng con người cần được tích hợp vào các khâu quan trọng – từ đào tạo mô hình, kiểm tra đầu ra, phê duyệt quyết định đến xử lý ngoại lệ. Mô hình này đặc biệt thiết yếu trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục hoặc pháp lý, nơi yêu cầu cao về đạo đức và trách nhiệm pháp lý. Theo Dự thảo Đạo luật AI của Liên minh châu Âu (EU AI Act), các hệ thống AI có rủi ro cao bắt buộc phải có cơ chế giám sát của con người (European Commission, 2021). Điều này khẳng định rằng: Human-in-the-loop không chỉ quan trọng mà còn là nền tảng để triển khai AI một cách có trách nhiệm và bền vững.

Thực tế triển khai cho thấy, AI tuy giỏi xử lý dữ liệu nhưng vẫn cần con người làm chủ. Ví dụ, trong trường hợp AI đảm nhiệm vai trò viết biên bản cuộc họp dựa trên file ghi âm mà con người cung cấp, thì con người vẫn phải tham gia vào quy trình này để rà soát, bổ sung, điều chỉnh các nội dung mà AI không thể tự hiểu rõ, đồng thời là người cuối cùng ra quyết định ban hành biên bản chính thức (Hình 1). Tương tự, trong lĩnh vực giáo dục, khi sử dụng các phần mềm tích hợp AI để ra đề thi hoặc soạn đề cương môn học, AI có thể gợi ý nhanh, đa dạng và phù hợp theo đầu vào, nhưng con người vẫn là yếu tố quyết định về mặt học thuật, nội dung và độ phù hợp với người học (Hình 2).

Hình 1. Nhân sự "AI" tự viết biên bản dựa trên file ghi âm

Hình 2. Phần mềm tích hợp AI hỗ trợ giảng viên các công việc lặp đi lặp lại

Trước sự chuyển đổi đó, người quản lý cần thích ứng với phương pháp lãnh đạo mới, nơi không chỉ quản lý con người, mà còn quản lý cả hệ thống AI như một phần của nguồn nhân lực hiện đại. Lãnh đạo cần hiểu rõ năng lực của AI, giới hạn của nó, và biết phân rã công việc hợp lý giữa người và máy. Quá trình triển khai "nhân sự AI" cần diễn ra như với một nhân viên mới: lựa chọn nền tảng phù hợp (ChatGPT, Copilot, Claude, phần mềm tích hợp AI…), huấn luyện bằng dữ liệu mẫu, phân công công việc cụ thể và xây dựng hệ thống đánh giá hiệu quả.

Đồng thời, tổ chức phải đầu tư vào hạ tầng số, quy trình và chính sách tích hợp AI, tổ chức tập huấn để nhân viên phát triển tư duy “AI-first” – nghĩa là trong bất kỳ nhiệm vụ nào, nhân viên cũng ưu tiên tận dụng sự hỗ trợ của AI để nâng cao hiệu quả công việc. Văn hóa này không thay thế con người, mà nâng cao năng lực của họ, giúp mỗi cá nhân thích nghi với thời đại tự động hóa thông minh.

Quá trình triển khai nên bắt đầu từ các bài toán nhỏ và có thể đo lường được, như để AI viết email, phân tích khảo sát, soạn thảo tài liệu ban đầu. Sau đó, tổ chức cần đánh giá hiệu quả, điều chỉnh vai trò AI và mở rộng ứng dụng dần theo từng giai đoạn phát triển.

Tóm lại, AI không thay thế con người, mà thay đổi cách con người làm việc và lãnh đạo. Việc sử dụng “nhân sự AI” trong mô hình Human-in-the-loop (Con người tham gia vào quy trình) là yếu tố bắt buộc để tổ chức vận hành hiệu quả, bền vững và có trách nhiệm trong thời đại số. Người lãnh đạo cần quản trị đội ngũ kết hợp giữa người và AI, còn nhân viên cần chuyển mình với tư duy “AI-first” để cùng tạo ra giá trị mới trong tổ chức.

Tài liệu tham khảo:

1. Klarna AI Update. (2024). Klarna’s AI chatbot does work of 700 humans. Klarna Press Release.

2. CafeBiz. (2024). Công ty Việt Nam ứng dụng AI thay thế nhân sự: Hiệu suất tăng 3 lần. cafebiz.vn.

3. European Commission. (2021). Proposal for a Regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). eur-lex.europa.eu.

4. Marsh, J. (2024). Human-in-the-loop: Why your AI still needs you. Brookings Institution.

5. Nguyen, M. & Bui, T. (2023). Tác động của AI đến mô hình nhân sự trong doanh nghiệp Việt Nam. Tạp chí Khoa học Quản lý.

Read More

app mô phỏng 3 định luật newton

APP này giới thiệu mô phỏng trực quan và sinh động về 3 định luật Newton, sử dụng công cụ AI Claude để tự động tạo ra các tình huống minh họa dễ hiểu, giúp người xem nhanh chóng giải thích được nguyên lý cơ bản về lực và chuyển động. Qua app này, người học sẽ dễ dàng quan sát và ghi nhớ kiến thức vật lý một cách tự nhiên và hiệu quả.

Mô phỏng Ba Định luật Newton

Định luật 1: Định luật Quán tính

"Vật thể giữ nguyên trạng thái nghỉ hoặc chuyển động thẳng đều trừ khi có lực tác động vào nó."

Khi F_tổng = 0, v = không đổi

→

Giải thích: Định luật thứ nhất của Newton nói rằng nếu không có lực tác động lên vật thể (F_tổng = 0), vật thể sẽ:

• Giữ nguyên trạng thái nghỉ nếu nó đang đứng yên
• Tiếp tục chuyển động thẳng đều với vận tốc không đổi nếu nó đang chuyển động

Đây là một tính chất của vật thể gọi là quán tính: xu hướng chống lại sự thay đổi trạng thái chuyển động.

Định luật 2: Định luật Động lượng

"Lực tác dụng lên vật bằng tích của khối lượng và gia tốc của vật."

F = m × a ⟹ a = F / m

m = 1

F

a = ?

Giải thích: Định luật thứ hai của Newton thiết lập mối quan hệ giữa lực (F), khối lượng (m) và gia tốc (a):

• Gia tốc của vật tỷ lệ thuận với lực tác dụng lên nó
• Gia tốc tỷ lệ nghịch với khối lượng của vật
• Hướng của gia tốc cùng hướng với lực tác dụng

Vì vậy, cùng một lực tác dụng sẽ tạo ra gia tốc lớn hơn trên vật có khối lượng nhỏ, và gia tốc nhỏ hơn trên vật có khối lượng lớn.

Định luật 3: Định luật Tác động và Phản tác động

"Khi vật A tác dụng lực lên vật B, thì vật B cũng tác dụng lên vật A một lực có cùng độ lớn nhưng ngược chiều."

F_A→B = -F_B→A

→

←

F_A→B

F_B→A

Giải thích: Định luật thứ ba của Newton nói về các lực tương tác giữa các vật thể:

• Mọi lực đều xuất hiện theo cặp
• Hai lực trong một cặp có cùng độ lớn nhưng ngược chiều
• Hai lực tác dụng lên hai vật thể khác nhau

Ví dụ: Khi bạn đẩy tường, tường cũng đẩy lại bạn với cùng lực. Khi người đứng trên mặt đất, người tạo lực xuống mặt đất, và mặt đất tạo lực đẩy lên người với cùng độ lớn.

Read More