Sư phạm mở: Đổi mới cách dạy và học trong kỉ nguyên AI

Sư phạm mở hướng tới việc trao quyền chủ động cho người học, thúc đẩy hợp tác và chia sẻ tri thức, đồng thời đặt ra yêu cầu mới đối với giảng dạy, kiểm tra và đánh giá trong môi trường số.

Sư phạm mở: Từ truyền đạt kiến thức đến đồng kiến tạo tri thức

Trong mô hình giáo dục truyền thống, giảng viên thường giữ vai trò trung tâm trong việc cung cấp kiến thức, còn người học chủ yếu tiếp nhận, ghi nhớ và tái hiện nội dung. Sự phát triển của tài nguyên giáo dục mở (OER), nền tảng học tập trực tuyến và AI đang tạo điều kiện để chuyển dịch sang mô hình linh hoạt hơn, trong đó người học chủ động khám phá, trao đổi và tham gia kiến tạo tri thức.

Sư phạm mở (Open Pedagogy) không chỉ là đưa bài giảng lên mạng hoặc cho phép sinh viên sử dụng tài liệu miễn phí. Cách tiếp cận này nhấn mạnh sự tham gia của người học vào quá trình xây dựng, điều chỉnh và chia sẻ tri thức; khuyến khích hợp tác giữa giảng viên, sinh viên và cộng đồng; đồng thời tạo điều kiện để sản phẩm học tập có thể mang lại giá trị vượt ra ngoài phạm vi lớp học.

Chẳng hạn, thay vì yêu cầu sinh viên chỉ viết một bài tiểu luận để nộp cho giảng viên, giảng viên có thể tổ chức hoạt động xây dựng cẩm nang học tập, bộ dữ liệu tham khảo hoặc tài liệu hướng dẫn bằng tiếng Việt. Những sản phẩm này, nếu được kiểm chứng chất lượng và công bố theo giấy phép phù hợp, có thể trở thành tài nguyên cho các khóa học tiếp theo. Sinh viên khi đó không chỉ học để hoàn thành nhiệm vụ mà còn đóng góp vào kho tri thức chung.

AI có thể hỗ trợ quá trình này bằng cách gợi ý cấu trúc nội dung, giải thích khái niệm, hỗ trợ dịch thuật hoặc đề xuất các hướng tiếp cận khác nhau đối với một vấn đề. Tuy nhiên, vai trò của công nghệ cần được xác định rõ: AI hỗ trợ quá trình học tập, chứ không thay thế tư duy độc lập, khả năng lập luận và trách nhiệm học thuật của người học.

Trong bài viết “Khi AI làm tri thức trở nên dồi dào: giáo dục mở, công bằng tri thức và cơ hội của Việt Nam”, TS. Trần Văn Tùng và PGS.TS. Đỗ Văn Hùng lưu ý rằng việc tiếp cận công cụ AI không đồng nghĩa với việc mọi người có cơ hội học tập như nhau. Người biết đặt câu hỏi, kiểm tra nguồn và nhận diện thông tin sai có thể khai thác công nghệ hiệu quả hơn người chỉ sao chép câu trả lời do máy tạo ra.

“

“Giáo dục chỉ thực sự mở khi tri thức không chỉ đến được với mọi người, mà mọi người đều có khả năng biến tri thức thành cơ hội".

PGS.TS. Đỗ Văn Hùng

Nhận định này gợi mở một yêu cầu quan trọng đối với sư phạm mở. Đó là chuyển trọng tâm từ việc cung cấp câu trả lời sang phát triển năng lực đặt vấn đề, đánh giá thông tin và vận dụng kiến thức. Giảng viên cần thiết kế hoạt động để sinh viên giải thích cách lập luận, so sánh các nguồn, nhận diện giới hạn của AI và bảo vệ quan điểm bằng bằng chứng.

Đánh giá người học trong thời đại AI: Đo năng lực thay vì chỉ đo sản phẩm

Sự phổ biến của AI tạo sinh đang đặt ra thách thức đối với các phương pháp kiểm tra, đánh giá vốn dựa nhiều vào bài luận, bài tập ở nhà và sản phẩm viết. Khi công cụ có thể tạo ra văn bản mạch lạc trong thời gian ngắn, một sản phẩm hoàn chỉnh chưa chắc phản ánh đầy đủ kiến thức, năng lực và mức độ tham gia thực chất của sinh viên.

Điều đó không có nghĩa cần loại bỏ hoàn toàn AI khỏi hoạt động học tập. Thay vào đó, các cơ sở giáo dục cần xác định rõ mục tiêu của từng nhiệm vụ như năng lực nào phải do người học trực tiếp thể hiện, công đoạn nào được phép sử dụng AI và cách thức khai báo sự hỗ trợ của công nghệ.

Một hướng tiếp cận là kết hợp đánh giá sản phẩm với đánh giá quá trình. Bên cạnh bài nộp cuối cùng, sinh viên có thể trình bày các bước tìm kiếm tài liệu, giải thích lựa chọn phương pháp, phản biện kết quả do AI đề xuất hoặc trao đổi trực tiếp với giảng viên. Nhật kí học tập, bản thảo qua từng giai đoạn, hoạt động thảo luận và bài tập vận dụng tình huống thực tế cũng giúp giảng viên hiểu rõ hơn quá trình hình thành năng lực của người học.

Đối với các môn học đòi hỏi tư duy phản biện, giảng viên có thể yêu cầu sinh viên đối chiếu câu trả lời của AI với giáo trình và nguồn học thuật đáng tin cậy, chỉ ra điểm thiếu chính xác, thiên lệch hoặc thiếu bằng chứng. Cách làm này vừa giúp đánh giá kiến thức chuyên môn, vừa rèn luyện năng lực thông tin và năng lực AI.

Sư phạm mở cũng đặt ra yêu cầu bảo đảm công bằng trong đánh giá. Không phải sinh viên nào cũng có điều kiện tiếp cận các công cụ AI trả phí, thiết bị phù hợp hoặc môi trường Internet ổn định. Nếu bài tập bắt buộc sử dụng một nền tảng cụ thể mà không có phương án thay thế, việc đánh giá có thể phản ánh sự chênh lệch về điều kiện công nghệ nhiều hơn là năng lực học tập.

Vì vậy, các trường cần xây dựng hướng dẫn sử dụng AI rõ ràng, minh bạch tiêu chí chấm điểm và thiết kế phương án phù hợp với điều kiện của người học. Giảng viên cũng cần được bồi dưỡng về phương pháp đánh giá trong môi trường số, bảo vệ dữ liệu và liêm chính học thuật.

Về lâu dài, sư phạm mở không thể chỉ dựa vào sự nhiệt tình của từng giảng viên. Cần có cơ chế ghi nhận đóng góp trong xây dựng học liệu, chia sẻ phương pháp giảng dạy và phát triển các nhiệm vụ học tập có khả năng tái sử dụng. Khi người học được trao cơ hội tham gia thực chất, giảng viên được hỗ trợ đổi mới và AI được sử dụng có trách nhiệm, giáo dục mở có thể góp phần hình thành môi trường đại học chủ động, sáng tạo và bao trùm hơn.

Mục tiêu cuối cùng không phải là tạo ra những lớp học sử dụng nhiều công nghệ nhất, mà là giúp người học hiểu sâu hơn, suy nghĩ độc lập hơn và có khả năng đóng góp tri thức cho cộng đồng.

Xây dựng tài nguyên mở tiếng Việt: 'Chìa khóa' thúc đẩy giáo dục mở OER trong nước

Tài nguyên giáo dục mở là động lực mới cho tri thức số Việt Nam

Khi AI làm tri thức mở trở nên dồi dào: Giáo dục mở, công bằng tri thức và cơ hội của Việt Nam

Giáo dục mở: Xây dựng hệ sinh thái tri thức trong kỉ nguyên AI