Tháng 10 khép lại với những trải nghiệm đáng nhớ khi tôi có cơ hội đồng hành cùng các trường đại học trong chuỗi chương trình tập huấn về giáo dục dựa trên chuẩn đầu ra (Outcome-Based Education – OBE), phương pháp đo lường mức độ đạt chuẩn đầu ra và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong đổi mới phương pháp giảng dạy.
Điểm chung xuyên suốt các chương trình là hướng đến việc chuyển đổi từ cách tiếp cận chú trọng nội dung giảng dạy sang lấy kết quả học tập thực chất của người học làm trung tâm, đồng thời kết nối những nguyên lý giáo dục với các công cụ có thể triển khai trong thực tiễn.
Trong tháng 10, tôi đã có dịp chia sẻ và trao đổi chuyên môn cùng đội ngũ giảng viên, cán bộ quản lý tại:
Trường Đại học Kỹ thuật Y – Dược Đà Nẵng.
Trường Đại học Y – Dược, Đại học Huế.
Trường Kỹ thuật và Công nghệ, Đại học Huế.
Các chương trình tập huấn tập trung vào những nguyên lý của OBE, từ việc thiết kế chuẩn đầu ra, xây dựng mối liên hệ giữa chuẩn đầu ra chương trình đào tạo (PLO) và chuẩn đầu ra học phần (CLO), đến lựa chọn phương pháp giảng dạy, đánh giá và đo lường phù hợp từ đó làm căn cứ xây dưng đề cương và các hoạt động dạy và học phù hợp.
Một nội dung quan trọng được trao đổi là phương pháp đo lường chuẩn đầu ra theo cách tiếp cận ABET. Theo đó, chuẩn đầu ra chương trình đào tạo được cụ thể hóa thành các chỉ báo thực hiện (Performance Indicators – PI), liên kết với những CLO tương thích về nội dung và mức độ nhận thức theo thang Bloom. Trên cơ sở đó, giảng viên lựa chọn câu hỏi, bài tập hoặc nhiệm vụ đánh giá phù hợp để thu thập minh chứng và xác định mức độ đạt chuẩn đầu ra của người học.
OBE không dừng lại ở việc xây dựng và công bố chuẩn đầu ra. Điều quan trọng hơn là phải có phương pháp đánh giá và dữ liệu đáng tin cậy để chứng minh người học thực sự đạt được những năng lực đã cam kết.
Một điểm nhấn trong chuỗi tập huấn lần này là nội dung giới thiệu và hướng dẫn sử dụng phần mềm đo lường mức độ đạt chuẩn đầu ra chương trình đào tạo do tôi và các cộng sự nghiên cứu, phát triển.
Phần mềm được xây dựng nhằm hỗ trợ các cơ sở giáo dục đại học triển khai hoạt động đo lường chuẩn đầu ra một cách có hệ thống, dựa trên dữ liệu đánh giá thực tế của người học.
Thông qua các hoạt động hướng dẫn thực hành, giảng viên được tiếp cận quy trình từ thiết lập mối liên kết giữa PLO, PI và CLO đến sử dụng dữ liệu điểm đánh giá được phân tách theo các câu hỏi hoặc tiêu chí tương ứng để tính toán, tổng hợp và phân tích mức độ đạt chuẩn đầu ra.
Thay vì thực hiện các phép tính thủ công trên nhiều bảng dữ liệu riêng lẻ, phần mềm hỗ trợ chuẩn hóa quy trình xử lý dữ liệu, giảm bớt công việc tổng hợp và tạo điều kiện để giảng viên tập trung nhiều hơn vào việc phân tích kết quả, nhận diện những điểm cần cải thiện trong hoạt động dạy học và đánh giá.
Đặc biệt, các hoạt động thực hành giúp làm rõ mối quan hệ giữa phương pháp đánh giá và công cụ đo lường, thu thập minh chứng, đo lường chuẩn đầu ra và ra quyết định cải tiến chất lượng.
Đối với tôi, việc phát triển và chia sẻ công cụ này không chỉ nhằm giải quyết một bài toán kỹ thuật, mà còn xuất phát từ mong muốn đưa các nguyên lý OBE đến gần hơn với công việc hằng ngày của giảng viên và cán bộ đảm bảo chất lượng.
Một hệ thống đo lường tốt không phải là hệ thống tạo ra những tỷ lệ đạt chuẩn đầu ra thật đẹp, mà là hệ thống cung cấp dữ liệu đủ tin cậy để nhà trường hiểu đúng năng lực người học và đưa ra những quyết định cải tiến có cơ sở.
Đây cũng là định hướng để chúng tôi tiếp tục nghiên cứu, hoàn thiện các công cụ hỗ trợ đo lường và phân tích dữ liệu, góp phần nâng cao hiệu quả triển khai OBE tại các cơ sở giáo dục đại học.
Ứng dụng AI trong thiết kế bài giảng tương tác tại Trường Đại học Dược Hà Nội
Bên cạnh chuỗi tập huấn về OBE, tháng 10 còn ghi dấu một chương trình chia sẻ chuyên môn cùng đội ngũ giảng viên Trường Đại học Dược Hà Nội, với chủ đề ứng dụng AI trong thiết kế bài giảng tương tác và đổi mới phương pháp giảng dạy.
Nội dung tập huấn không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu các công cụ AI, mà tập trung vào cách khai thác công nghệ để phát triển những hoạt động học tập phù hợp với mục tiêu bài học và phương pháp sư phạm của giảng viên.
Các hoạt động thực hành hướng đến việc sử dụng AI để xây dựng học liệu số, tạo video học tập tương tác, thiết kế ứng dụng mô phỏng và phát triển các tình huống học tập giúp sinh viên chủ động khám phá, thực hành và vận dụng kiến thức.
Điều tôi đặc biệt nhấn mạnh là AI không thay thế tư duy sư phạm của người giảng viên. Công nghệ chỉ thực sự có giá trị khi được lựa chọn và sử dụng đúng với mục tiêu học tập, đặc điểm môn học và nhu cầu của người học.
Một video tương tác hay ứng dụng mô phỏng không chỉ cần hấp dẫn về hình thức mà còn phải tạo ra những cơ hội học tập có ý nghĩa, giúp sinh viên suy nghĩ, đưa ra quyết định, thực hành và nhận được phản hồi.
Vì vậy, câu hỏi quan trọng không chỉ là “AI có thể tạo ra những gì?” mà còn là “AI giúp giảng viên thiết kế trải nghiệm học tập hiệu quả hơn như thế nào?”
Nhìn lại các chương trình tập huấn trong tháng 10, tôi nhận thấy OBE, đo lường chuẩn đầu ra và AI tuy được tiếp cận từ những góc độ khác nhau nhưng có mối liên hệ chặt chẽ.
OBE xác định người học cần đạt được điều gì. Phương pháp sư phạm giúp tổ chức quá trình học tập. AI hỗ trợ giảng viên sáng tạo và phát triển các hoạt động học tập. Trong khi đó, công cụ đo lường chuẩn đầu ra cung cấp minh chứng để đánh giá kết quả và định hướng cải tiến.
Tất cả tạo thành một chu trình liên tục:
Chuẩn đầu ra → Thiết kế dạy học → Tổ chức hoạt động học tập → Đánh giá và đo lường → Phân tích minh chứng → Cải tiến chất lượng.
Tôi tin rằng chuyển đổi số trong giáo dục đại học không nên chỉ được nhìn nhận qua số lượng phần mềm hay công cụ AI được sử dụng. Giá trị thực sự nằm ở khả năng giúp giảng viên giảng dạy hiệu quả hơn, giúp nhà trường đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và quan trọng nhất là nâng cao chất lượng học tập của sinh viên.
Xin trân trọng cảm ơn lãnh đạo các nhà trường, quý thầy cô và các đơn vị tổ chức đã tạo điều kiện để tôi có cơ hội chia sẻ, trao đổi và học hỏi trong suốt hành trình tháng 10.
Mỗi chương trình tập huấn không chỉ là dịp chia sẻ kiến thức và công cụ, mà còn mang đến những góc nhìn thực tế, những câu hỏi và những ý tưởng mới để tôi cùng các cộng sự tiếp tục nghiên cứu, phát triển và hoàn thiện các giải pháp hỗ trợ giáo dục đại học.
Từ nguyên lý đến công cụ, từ dữ liệu đến minh chứng, từ AI đến đổi mới sư phạm – tất cả đều hướng đến một mục tiêu chung: nâng cao chất lượng học tập thực chất của người học.
