Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, việc đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào giáo dục phổ thông không chỉ là xu hướng mà đã trở thành yêu cầu cấp thiết. Ngày 28/4/2026, Trung tâm Nghiên cứu Phát triển Chương trình và Đánh giá giáo dục (Viện Khoa học Giáo dục Việt Nam) tổ chức Hội thảo khoa học với chủ đề “Giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dạy học môn Khoa học Tự nhiên”.
Hội thảo do GS.TS. Lê Anh Vinh – Viện trưởng Viện Khoa học Giáo dục Việt Nam, Giám đốc Trung tâm – chủ trì, với sự tham gia của các chuyên gia, nhà nghiên cứu, cán bộ trong và ngoài Viện. Đây là hoạt động nằm trong chuỗi sinh hoạt khoa học năm 2026 của Trung tâm, do Phòng Nghiên cứu Đổi mới sáng tạo và Chuyển đổi số phụ trách.
Nhấn mạnh bài toán sư phạm trong ứng dụng AI
Phát biểu khai mạc Hội thảo, GS.TS. Lê Anh Vinh khẳng định việc tích hợp AI vào dạy học các môn học cụ thể, đặc biệt là môn Khoa học Tự nhiên, là một hướng đi quan trọng trong triển khai chuyển đổi số giáo dục. Tuy nhiên, ông cũng chỉ ra thách thức lớn khi giáo viên cần đồng thời đáp ứng yêu cầu về chuyên môn và năng lực công nghệ. Nếu không được chuẩn bị đầy đủ, việc ứng dụng AI dễ rơi vào hình thức, thiếu hiệu quả thực chất. Từ đó, Viện trưởng khẳng định: “Cốt lõi của ứng dụng AI trong giáo dục không nằm ở công nghệ, mà ở bài toán sư phạm. Nhà trường cần chủ động lựa chọn và khai thác công nghệ phù hợp, tránh tình trạng có mà không dùng hoặc sử dụng kém hiệu quả.”
GS.TS. Lê Anh Vinh phát biểu khai mạc
Ba trụ cột: lý luận – thực trạng – giải pháp
Cơ sở lý luận và kinh nghiệm quốc tế
Tại hội thảo, các đại biểu đã được nghe ThS. Phan Thị Bích Lợi trình bày báo cáo về cơ sở lý luận và kinh nghiệm quốc tế trong triển khai giáo dục AI. Nội dung tập trung vào các khung chính sách quan trọng như khung năng lực số dành cho giáo viên và định hướng giáo dục AI cho học sinh, với cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm, chú trọng đạo đức AI và năng lực giải quyết vấn đề. Kết quả phân tích kinh nghiệm từ nhiều quốc gia như Hoa Kỳ, Trung Quốc, Australia, Đức và Singapore cho thấy AI là công cụ hỗ trợ hiệu quả nhưng cần được triển khai theo lộ trình phù hợp với bối cảnh giáo dục.
ThS. Phan Thị Bích Lợi trình bày báo cáo về kinh nghiệm quốc tế
Thực trạng ứng dụng AI tại Việt Nam
Trong phần trình bày tiếp theo, ThS. Đào Ngọc Chính đã làm rõ bức tranh thực trạng ứng dụng AI trong dạy học môn Khoa học Tự nhiên. Kết quả nghiên cứu cho thấy AI hiện đã được sử dụng tương đối phổ biến, nhưng chủ yếu dừng ở mức hỗ trợ chuẩn bị bài giảng, chưa tích hợp sâu vào quá trình dạy học. Đáng chú ý, tồn tại khoảng cách giữa hiệu quả cảm nhận và hiệu quả thực tế, phản ánh những hạn chế về năng lực, hạ tầng và điều kiện triển khai. Bên cạnh đó, một số hiểu lầm về độ chính xác, cơ chế vận hành và bảo mật của AI cũng tiềm ẩn rủi ro trong quá trình sử dụng. Nghiên cứu khẳng định vai trò trung tâm của giáo viên trong việc định hướng học sinh sử dụng AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm.
ThS. Đào Ngọc Chính trình bày báo cáo về thực trạng ứng dụng AI
Giải pháp thúc đẩy ứng dụng AI
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu cơ sở lý luận và thực tiễn, ThS. Phan Thị Bích Lợi trình bày 05 nhóm giải pháp ứng dụng AI trong dạy học môn Khoa học tự nhiên, bao gồm:
(1): Hỗ trợ xây dựng và điều chỉnh kế hoạch dạy học
(2): Hỗ trợ GV trong chuẩn bị dạy học
(3): Hộ trợ GV nâng cao hiệu quả tổ chức dạy học
(4): Đổi mới kiểm tra, đánh giá năng lực với sự hỗ trợ của ai
(5): Hỗ trợ GV trong nghiên cứu và phát triển chuyên môn
ThS. Phan Thị Bích Lợi trình bày báo cáo về giải pháp ứng dụng AI trong dạy học môn Khoa học tự nhiên
Thảo luận: Làm rõ “điểm nghẽn” và tính khả thi
Phần thảo luận diễn ra sôi nổi, tập trung vào ba nhóm vấn đề lớn:
(1) Mối liên kết giữa lý luận – thực trạng – giải pháp;
(2) Chất lượng và chiều sâu của dữ liệu nghiên cứu;
(3) Tính khả thi khi triển khai trong thực tiễn nhà trường.
Các ý kiến trao đổi của các đại biểu đều thống nhất rằng cần làm rõ điểm nghẽn cốt lõi của môn Khoa học Tự nhiên – tức là những vấn đề mà AI thực sự có thể giải quyết, thay vì ứng dụng dàn trải.
Nhiều đại biểu cũng nhấn mạnh yêu cầu cân bằng giữa trải nghiệm học tập thực và môi trường số, tránh phụ thuộc quá mức vào công nghệ.
TS. Nguyễn Thị Kiều Oanh đánh giá cao nội dung trình bày của 03 báo cáo, đặc biệt là báo cáo thứ hai về thực trạng ứng dụng AI. Theo bà, đề tài đã xây dựng được mạch logic rõ ràng khi xuất phát từ cơ sở lí luận, phân tích thực trạng và đề xuất giải pháp khắc phục những hạn chế đã chỉ ra. Tuy nhiên, cần tăng cường sự liên kết chặt chẽ hơn giữa phần kết luận về thực trạng và hệ thống giải pháp được đề xuất.
TS. Nguyễn Thị Kiều Oanh chia sẻ về 03 báo cáo
PGS.TS. Lê Trung Dũng (Bộ Giáo dục và Đào tạo) đã đưa ra nhiều ý kiến tham vấn về cách thức triển khai đề tài. Ông nhấn mạnh nhóm nghiên cứu cần bám sát tiến độ, triển khai giải pháp một cách hệ thống và phù hợp với điều kiện thực tiễn của nhà trường. Mặc dù nghiên cứu có ưu điểm là khảo sát trên diện rộng với cỡ mẫu lớn và sử dụng các công cụ phân tích hiện đại, nhóm cần tiếp tục khai thác sâu bộ dữ liệu, bổ sung các biểu đồ trực quan và làm rõ hơn các kết quả rút ra. Đồng thời, cần gắn kết chặt chẽ sản phẩm nghiên cứu với các khung năng lực số của học sinh và giáo viên (Thông tư 18 và 02), làm rõ các mức độ, ngưỡng đánh giá và phạm vi ứng dụng cụ thể. Ông cũng lưu ý cần hoàn thiện phiếu xin ý kiến chuyên gia theo hướng bổ sung phương án trả lời mở và xác định rõ tiêu chí đánh giá để tăng tính thuyết phục.
PGS.TS Lê Trung Dũng phát biểu ý kiến
ThS. Nguyễn Thanh Trịnh nêu vấn đề về tính xác thực của các mô hình AI và sự cân bằng giữa trải nghiệm học tập thực và môi trường ảo. Ông đặt ra câu hỏi về “điểm nghẽn” thực sự của môn Khoa học Tự nhiên mà AI có thể giải quyết, cũng như mức độ hỗ trợ của AI trong dạy học môn học này. Theo đó, việc làm rõ các vấn đề này sẽ giúp nhóm nghiên cứu xác định nguyên tắc triển khai và tăng cường sự liên kết giữa kết quả khảo sát thực trạng với các giải pháp đề xuất.
ThS. Nguyễn Thanh Trịnh phát biểu ý kiến
ThS. Lê Quang Quân góp ý cần làm rõ một số nội dung trong báo cáo thực trạng, đặc biệt là vấn đề AI có cần dữ liệu hay không trong các trường hợp cụ thể (ví dụ khi sử dụng chatbot). Việc làm rõ những điểm này sẽ góp phần nâng cao giá trị của bộ công cụ nghiên cứu. Bên cạnh đó, cần xây dựng hệ thống tiêu chí để phân loại giải pháp, đồng thời thiết kế câu hỏi theo quy trình rõ ràng, có tiêu chí đánh giá cụ thể (rubric).
ThS. Lê Quang Quân phát biểu ý kiến
TS. Hà Thị Thúy cho rằng việc phân loại ứng dụng AI theo các hoạt động môn học trong nghiên cứu chưa thực sự đồng nhất. Bà nhấn mạnh mối liên hệ chặt chẽ giữa xây dựng ngân hàng câu hỏi và đổi mới kiểm tra, đánh giá, đặc biệt là việc xác định các thuộc tính đánh giá phù hợp.
TS. Hà Thị Thúy phát biểu ý kiến
Tựu chung lại, các ý kiến trao đổi thảo luận của các đại biểu cho thấy ứng dụng AI chỉ thực sự hiệu quả khi được đặt trong một hệ thống sư phạm chặt chẽ, có tiêu chí rõ ràng và được kiểm chứng trong thực tiễn.
Định hướng hoàn thiện và triển khai
Phát biểu tổng kết Hội thảo, GS.TS. Lê Anh Vinh ghi nhận các ý kiến trao đổi sâu sắc và nhấn mạnh yêu cầu tiếp tục làm rõ trọng tâm nghiên cứu, đặc biệt là câu hỏi: AI thực sự đóng vai trò gì trong dạy học môn Khoa học Tự nhiên?
Ông đề nghị nhóm nghiên cứu:
– Kế thừa kết quả nghiên cứu của các công trình trong và ngoài nước;
– Bám sát đặc thù môn học;
– Thiết kế giải pháp theo quy trình cụ thể, có thể triển khai;
– Tổ chức thử nghiệm tại nhà trường trước khi nhân rộng.
Kết quả Hội thảo được kỳ vọng sẽ góp phần quan trọng trong việc định hướng nghiên cứu, hoàn thiện chính sách và thúc đẩy ứng dụng AI trong dạy học môn Khoa học Tự nhiên tại các trường phổ thông ở Việt Nam trong thời gian tới.
