Trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển bùng nổ và nhanh chóng trở thành một thành tố không thể thiếu của môi trường dạy học, nghiên cứu cũng như quản trị giáo dục, việc tập huấn AI không còn đơn thuần là giới thiệu một vài công cụ phần mềm rời rạc. Nhận thức rõ yêu cầu cấp thiết này, Viện chuyển đổi số và học liệu – Đại học Huế đã thể hiện vai trò hạt nhân tiên phong khi xây dựng và triển khai chuỗi chương trình bồi dưỡng năng lực số và ứng dụng AI mang tính hệ thống, thực tiễn dành cho đội ngũ cán bộ, giáo viên và giảng viên tại TP Huế cùng các địa phương.
Từ “học công cụ” sang “phát triển năng lực AI nghề nghiệp”
Thực tiễn triển khai thời gian qua cho thấy năng lực số của người dạy phải gắn kết đồng thời giữa dữ liệu, học liệu, thiết kế dạy học, kiểm tra đánh giá, nghiên cứu khoa học, ứng dụng AI với bảo đảm an toàn, bản quyền và đạo đức số. Viện chuyển đổi số và học liệu – Đại học Huế đã triển khai bồi dưỡng cho nhiều nhóm đối tượng, nổi bật là chuỗi chương trình “Bình dân học vụ số” đã tiếp cận hơn 3.000 học viên là giảng viên, giáo viên, cán bộ viên chức và cán bộ công nghệ thông tin tại 40 xã, phường trên địa bàn TP Huế cùng nhiều cơ sở giáo dục trong và ngoài Đại học Huế.
Đặc biệt, Đại học Huế đã được Bộ GD&ĐT giao thực hiện nhiệm vụ năm 2026 theo Quyết định số 2209/QĐ-BGDĐT ngày 29/7/2026 về “Bồi dưỡng năng lực chuyển đổi số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho đội ngũ nhà giáo dục nghề nghiệp vùng đồng bào dân tộc thiểu số và miền núi khu vực miền Trung”. Nhiệm vụ này tập trung xây dựng bộ khung năng lực số và AI, các mô-đun bồi dưỡng, học liệu số, bài giảng điện tử và tổ chức đào tạo chuẩn hóa, tạo cơ sở thực tiễn quan trọng để nhân rộng mô hình ra toàn khu vực.
PGS.TS Nguyễn Quang Tuấn, Phó Viện Trưởng Viện chuyển đổi số và học liệu – Đại học Huế cho biết, định hướng cốt lõi và mang tính đột phá của Viện là chuyển mạnh từ tiếp cận “học công cụ” sang “phát triển năng lực”, từ “bồi dưỡng theo khóa học” sang “phát triển nghề nghiệp liên tục”, và từ “xác nhận tham gia” sang “đánh giá, công nhận năng lực bằng sản phẩm và minh chứng”.
Giáo viên không chỉ biết đến các công cụ phổ biến như ChatGPT, Gemini, Copilot, Canva AI, Grok, Dreamina hay Gamma, mà quan trọng hơn là phải biết xác định nhiệm vụ chuyên môn, lựa chọn công cụ phù hợp, kỹ năng xây dựng câu lệnh (prompt engineering), kiểm chứng kết quả, bảo vệ dữ liệu và chịu trách nhiệm đối với sản phẩm cuối cùng.
Nhằm tạo dấu ấn thực chất, Viện đã thiết kế các mô-đun bồi dưỡng theo nhiệm vụ nghề nghiệp và vị trí việc làm thay vì dạy theo tên phần mềm:
AI trong thiết kế dạy học: Hướng dẫn người dạy sử dụng AI để lập kế hoạch giáo dục, xây dựng giáo án, mục tiêu và các hoạt động học tập; AI trong phát triển học liệu: Tập trung khởi tạo bài giảng điện tử, slide trình chiếu, infographic, hình ảnh, video, phiếu học tập và tài nguyên số; AI trong kiểm tra – đánh giá: Xây dựng ngân hàng câu hỏi, bài tập, thang đo rubric, phân tích kết quả học tập và tạo phản hồi tự động; AI trong nghiên cứu khoa học: Hỗ trợ tìm kiếm, phân tích, tổng hợp tài liệu chuyên ngành, xử lý dữ liệu và trực quan hóa kết quả nghiên cứu; AI trong công việc hành chính và quản trị nhà trường: Soạn thảo văn bản, lập kế hoạch, tổng hợp báo cáo và hỗ trợ công tác truyền thông giáo dục.
Các chương trình được cá nhân hóa linh hoạt theo từng cấp học từ mầm non, tiểu học, THCS, THPT đến giáo dục nghề nghiệp và đại học. Tại Trường Đại học Luật, Đại học Huế, chương trình 1 ngày tập trung sâu vào ứng dụng AI trong hành chính, giảng dạy và nghiên cứu. Tại Trường Đại học Nông Lâm – Đại học Huế, khóa bồi dưỡng 4 buổi được triển khai theo phương pháp “cầm tay chỉ việc”.
Trong khi đó, tại phường Thuận An, phường Hương An, phường Thuận Hóa, xã Chân Mây - Lăng Cô, , xã A Lưới 1, xã A Lưới 4, cùng các tổ chức công đoàn, mặt trận… hoạt động tập huấn “Phổ cập AI – Nâng tầm kỹ năng số trong công việc” đã đưa kỹ năng ứng dụng AI trực tiếp đến cán bộ quản lý, tổ công nghệ số cộng đồng và giáo viên vùng sâu, vùng xa.
Kiến nghị chiến lược và mô hình phát triển hệ sinh thái bồi dưỡng AI
“Sự khác biệt lớn trong mô hình bồi dưỡng của Viện còn nằm ở việc đưa “AI có trách nhiệm” thành nội dung bắt buộc. Thời lượng khóa học luôn dành phần thích đáng cho việc nâng cao tư duy phản biện, kiểm chứng thông tin, nhận diện sai lệch hoặc định kiến của AI, bảo vệ dữ liệu cá nhân, tuân thủ bản quyền và bảo đảm liêm chính học thuật.
Sau mỗi khóa bồi dưỡng, kết quả của người dạy, người học được đo lường bằng một “AI Portfolio” gồm kế hoạch bài dạy có AI hỗ trợ, bộ học liệu số, bài trình chiếu, bộ câu hỏi/rubric, sản phẩm truyền thông và quy trình làm việc với AI cá nhân có thể ứng dụng ngay vào thực tế giảng dạy” - PGS.TS Nguyễn Quang Tuấn trao đổi.
Trên nền tảng những kết quả đạt được, Viện chuyển đổi số và học liệu – Đại học Huế đã đề xuất mô hình phân tầng bồi dưỡng tổng thể “AI START – AI PRACTICE – AI MASTER”. Trong đó, AI START giúp người dạy hiểu đúng về AI và sử dụng an toàn các công cụ cơ bản; AI PRACTICE tập trung đưa AI vào quy trình dạy học, nghiên cứu, quản lý để bắt buộc tạo ra sản phẩm; còn AI MASTER dành cho lực lượng nòng cốt nhằm thiết kế các quy trình tự động hóa, trợ lý AI chuyên sâu và hỗ trợ đồng nghiệp.
Để đưa công tác bồi dưỡng AI thành một chương trình có tính hệ thống, liên tục và nhân rộng trên quy mô lớn, Viện đã đưa ra các kiến nghị chiến lược mang tầm nhìn dài hạn:
Đối với Đại học Huế: Đề nghị xem xét xây dựng Đề án “Phát triển năng lực số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho người dạy, người học và cán bộ Đại học Huế giai đoạn 2026–2030”. Đề án hướng tới hình thành chu trình khép kín: Khung năng lực → Chương trình/mô-đun → Học liệu → Bồi dưỡng → Thực hành → Sản phẩm → Đánh giá → Chứng nhận → Hồ sơ năng lực → Phát triển nghề nghiệp liên tục. Trong đó, Viện giữ vai trò hạt nhân chuyên môn điều phối, chuẩn hóa.
Hình thành cơ chế cấp Chứng chỉ Năng lực số và Kỹ năng AI: Đại học Huế từng bước triển khai cấp chứng chỉ cho người dạy và người học dựa trên chuẩn năng lực, sản phẩm thực hành và minh chứng cụ thể thay vì chỉ trao giấy chứng nhận tham gia lớp học.
Đối với UBND TP Huế: Đề nghị nghiên cứu xây dựng Chương trình/Đề án “Phổ cập và nâng cao năng lực số, kỹ năng AI cho cán bộ, giáo viên và nguồn nhân lực TP Huế” theo lộ trình nhiều năm, phân cấp từ AI cơ bản, AI ứng dụng, AI chuyên sâu đến AI nòng cốt.
Đổi mới phương thức đặt hàng và phát triển hệ sinh thái: Khuyên các sở, ban, ngành và trường học chuyển từ đặt hàng các khóa học phổ thông sang đặt hàng theo bài toán nghiệp vụ thực tế. Đồng thời, thành lập mạng lưới người dạy nòng cốt theo mô hình "Train-the-Trainer" và xây dựng kho học liệu AI dùng chung (gồm bài giảng, video, prompt mẫu, dữ liệu mẫu, rubric).
Phát triển Cộng đồng thực hành AI: Chuyển từ các lớp tập huấn ngắn hạn 1-2 ngày thành các cộng đồng thực hành liên tục, nơi người dạy thường xuyên chia sẻ kinh nghiệm, cập nhật công nghệ mới và hỗ trợ lẫn nhau trong công việc.
Thông qua chuỗi giải pháp đồng bộ từ tư duy, chương trình, học liệu đến cơ chế đánh giá và kiến nghị chính sách, Viện chuyển đổi số và học liệu – Đại học Huế đang khẳng định vị thế hạt nhân nòng cốt, đồng hành cùng TP Huế và các địa phương trên hành trình nâng cao năng lực số, giúp đội ngũ nhà giáo tự tin làm chủ công nghệ và sáng tạo trong kỷ nguyên AI.
