SỰ THAY ĐỔI NHẬN THỨC CỦA GIÁO VIÊN VỀ KIỂM TRA ĐÁNH GIÁ TRONG KỶ NGUYÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO BÙNG NỔ
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Với sự bùng nổ của các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh trong vài năm gần đây, tác động của những công cụ này đối với giáo dục là không thể phủ nhận. Bên cạnh lợi ích của AI trong việc giảm bớt công sức khi lập kế hoạch bài giảng và thiết kế nội dung, giáo viên cũng đối mặt với những thách thức đáng kể trong việc duy trì tính công bằng và chính xác trong kiểm tra đánh giá (KTĐG). Thông qua phương pháp nghiên cứu kết hợp, sử dụng bảng hỏi và phỏng vấn bán cấu trúc, nghiên cứu này tìm hiểu sự thay đổi nhận thức của giáo viên về KTĐG trong bối cảnh sự bùng nổ của AI, bao gồm: nhận thức của họ về tác động chung của AI đối với KTĐG, những yếu tố thúc đẩy hoặc hạn chế giáo viên sử dụng AI, các mối quan ngại về việc sử dụng AI, cũng như quá trình thay đổi nhận thức của họ. Kết quả chỉ ra rằng giáo viên thể hiện mức độ thay đổi nhận thức về AI khác nhau bởi vì họ hiểu được tiềm năng đổi mới KTĐG của các công cụ AI nhưng chưa quen thuộc nhiều với các phương pháp KTĐG tinh vi dựa trên AI. Những mối quan ngại lớn nhất của người tham gia bao gồm: thiếu kỹ năng số và lo ngại về việc giảm quyền tự chủ của giáo viên cũng như liêm chính học thuật. Những quan ngại này biểu thị quá trình thay đổi nhận thức của họ vẫn đang tiếp tục tiến triển, và cần có thêm các biện pháp nâng cao hiểu biết về AI cho giáo viên, thúc đẩy việc sử dụng hình thức KTĐG đúng tiêu chuẩn đạo đức và hỗ trợ đổi mới sư phạm. Nghiên cứu này đóng góp vào việc hiểu cách các nhà giáo dục có thể điều chỉnh sao cho hiệu quả theo những yêu cầu đang thay đổi liên tục về KTĐG trong bối cảnh giáo dục số hóa nhanh chóng.
Từ khóa
AI tạo sinh, sự thay đổi nhận thức của giáo viên, kiểm tra đánh giá
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
Balanskat, A., Blamire, R., & Kefala, S. (2006). The ICT impact report. European Schoolnet, 1, 1-71. Retrieved on September 21st, 2025 from https://oei.org.ar/ibertic/evaluacion/sites/default/files/biblioteca/31_theict_impact_report_in_europe.pdf
Boillat, T., Nawaz, F. A., & Rivas, H. (2022). Readiness to embrace artificial intelligence among medical doctors and students: questionnaire-based study. JMIR medical education, 8(2), e34973. https://mededu.jmir.org/2022/2/e34973/
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Cao, C. G., Cao, T. V. G., Ly, H. H., & Tran, T. T. N. (2025). A study on teachers’ acceptance of digital technology in Vietnamese secondary education: An assessment using the technology acceptance model. International Journal of Learning, Teaching and Educational Research, 24(2), 38-62. https://doi.org/10.26803/ijlter.24.2.3
Creswell, J. W., & Clark, V. L. P. (2018). Designing and Conducting Mixed Methods Research (3rd ed.). SAGE Publications.
Cukurova, M. (2025). Promoting and Protecting Teacher Agency in the Age of Artificial Intelligence. Position paper at The International Task Force on Teachers for Education 2030 by UNESCO (2025). Retrieved on September 23rd, 2025 from https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10212907/1/1149_25_Promoting%20and%20Protecting%20Teacher%20Agency_Cukurova.pdf
Dole, J. A., & Sinatra, G. M. (1998). Reconceptualizing conceptual change: Theory in educational research. Educational Psychologist, 33(2-3), 109-128. https://doi.org/10.1080/00461520.1998.9653294
Duong, B. H., & Nguyen, N. T. H. (2023). Vietnam’s basic education quality in the wake of standardization policy and national curriculum reform. Journal of Southeast Asian Economies, 39, S6-S19. https://www.jstor.org/stable/27211213
Fang, G., Li, X., Chan, P. W. K., & Kalogeropoulos, P. (2024). A multilevel investigation into teacher-supported student use of technology in East Asian classroom: Examining teacher and school characteristics. Computers & Education, 218, 105092. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105092
Fetters, M. D., Curry, L. A., & Creswell, J. W. (2013). Achieving integration in mixed methods designs: Principles and practices. Health Services Research, 48(6pt2), 2134–2156. https://doi.org/10.1111/1475-6773.12117
Greenstein, N., & Cho, S. W. (2024). Ethics & Equity in Data Science for Evaluators. Artificial Intelligence and Evaluation - Emerging Technologies and Their Implications for Evaluation, (pp. 56-77). https://doi.org/10.4324/9781003512493-4
Huang, L., Liang, M., Xiong, Y., Wu, X., & Lim, C. P. (2024). A systematic review of technology-enabled teacher professional development during COVID-19 pandemic. Computers & Education, 223, 105168. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105168
Hwa, S. P. (2018). Pedagogical change in mathematics learning: Harnessing the power of digital game-based learning. Journal of Educational Technology & Society, 21(4), 259-276. https://psycnet.apa.org/record/2018-56404-021
Iqbal, J., Hashmi, Z. F., Asghar, M. Z., & Abid, M. N. (2025). Generative AI tool use enhances academic achievement in sustainable education through shared metacognition and cognitive offloading among preservice teachers. Scientific Reports, 15(1), 16610. https://doi.org/10.1038/s41598-025-01676-x
Kabbar, E., & Barmada, B. (2024). Assessment validity in the era of generative AI tools. In Proceedings: CITRENZ 2023 Conference (pp. 26-33). https://doi.org/10.34074/proc.240105
Khlaif, Z. N., Alkouk, W. A., Salama, N., & Abu Eideh, B. (2025). Redesigning assessments for AI-enhanced learning: a framework for educators in the generative AI era. Educ. Sci., 15(2), 174. https://doi.org/10.3390/educsci15020174
Krumsvik, R. J. (2024). A Theoretical Shift in Educational Research?. Nordic Journal of Digital Literacy, 19(3), 122-125. https://doi.org/10.18261/njdl.19.3.1
Mulyani, H., Istiaq, M. A., Shauki, E. R., Kurniati, F., & Arlinda, H. (2025). Transforming education: exploring the influence of generative AI on teaching performance. Cogent Education, 12(1), 2448066. https://doi.org/10.1080/2331186X.2024.2448066
Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020
Palaiologou, I. (2020). Teachers’ dispositions towards the role of digital devices in play-based pedagogy in early childhood education. In C. Stephen, L. Brooker, P. Oberhuemer, R. Parker-Rees (Eds.), Digital play and technologies in the early years (pp. 83-99). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429444418
Palinkas, L. A., Horwitz, S. M., Green, C. A., Wisdom, J. P., Duan, N., & Hoagwood, K. (2015). Purposeful sampling for qualitative data collection and analysis in mixed method implementation research. Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research, 42(5), 533–544. https://doi.org/10.1007/s10488-013-0528-y
Reina-Parrado, M., Román-Graván, P., & Hervás-Gómez, C. (2025). Learning to teach AI: design and validation of a questionnaire on artificial intelligence training for teachers. European Journal of Educational Research, 14(1), 249-265. https://doi.org/10.12973/eu-jer.14.1.249
Sinatra, G. M., & Mason, L. (2013). Beyond knowledge: Learner characteristics influencing conceptual change. In S. Vosniadou (Ed.), International handbook of research on conceptual change (pp. 377-394). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203154472
Tan, X., Cheng, G., & Ling, M. H. (2024). Artificial intelligence in teaching and teacher professional development: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100355. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100355
Tran, T. M. L. (2025). Teachers’ Beliefs About Learner Autonomy in Collaborative Online Learning: Insights From a University in Vietnam. Studies in Self-Access Learning Journal, 16(1), 100-122. https://doi.org/10.37237/202405
Vietnam News (2025). AI training strengthens digital teaching in Việt Nam. https://vietnamnews.vn/society/1727531/ai-training-strengthens-digital-teaching-in-viet-nam.html
Williams, A. (2025). Integrating artificial intelligence into higher education assessment. Intersection: A Journal at the Intersection of Assessment and Learning, 6(1), 128-154. https://doi.org/10.61669/001c.131915
Xia, Q., Weng, X., Ouyang, F., Lin, T. J., & Chiu, T. K. F. (2024). A scoping review on how generative artificial intelligence transforms assessment in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 40. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00468-z