Khi bất bình đẳng giáo dục bước vào không gian số
Bất bình đẳng giáo dục vốn không phải là vấn đề mới. Trong nhiều hệ thống giáo dục, chất lượng học tập của người học thường chịu ảnh hưởng lớn từ điều kiện kinh tế – xã hội, khu vực địa lí, khả năng tiếp cận công nghệ hay điều kiện hỗ trợ học tập. Những khác biệt ấy khiến cơ hội tiếp cận giáo dục chất lượng giữa các nhóm người học không hoàn toàn đồng đều.
Trong bối cảnh giáo dục số phát triển mạnh mẽ, bất bình đẳng không còn chỉ biểu hiện ở việc thiếu trường lớp hay thiếu tài liệu học tập, mà ngày càng gắn với khả năng tiếp cận công nghệ, dữ liệu và môi trường học tập số. Người học có thiết bị, internet ổn định và năng lực số tốt thường có nhiều lợi thế hơn trong việc tiếp cận các nguồn học liệu trực tuyến, các nền tảng học tập thích ứng hay công cụ hỗ trợ học tập thông minh. Ngược lại, các nhóm yếu thế có nguy cơ bị bỏ lại phía sau ngay trong quá trình chuyển đổi số giáo dục.
Chính trong bối cảnh ấy, AI được nhìn nhận như một công cụ có khả năng hỗ trợ đổi mới giáo dục theo hướng linh hoạt và cá nhân hóa hơn. Thay vì áp dụng một mô hình dạy học đồng loạt cho mọi học sinh, các hệ thống AI có thể điều chỉnh nội dung, tốc độ và cách thức hỗ trợ dựa trên đặc điểm của từng người học. Đây cũng là lí do ngày càng nhiều nghiên cứu quan tâm đến khả năng của AI trong việc thu hẹp khoảng cách học tập giữa các nhóm học sinh khác nhau.
Nghiên cứu của Tayiba Rasheed và cộng sự được thực hiện trên 300 giảng viên đại học tại Punjab và Sindh (Pakistan), tập trung vào ba khía cạnh chính: vai trò của AI trong học tập cá nhân hóa, tác động của các công cụ hỗ trợ tiếp cận dựa trên AI và những thách thức đạo đức khi triển khai AI trong giáo dục.
Từ “dạy đồng loạt” đến học tập cá nhân hóa
Một trong những xu hướng nổi bật được phản ánh qua nghiên cứu là sự dịch chuyển từ mô hình giáo dục đồng loạt sang mô hình học tập thích ứng và cá nhân hóa hơn. Trong các lớp học truyền thống, giáo viên thường phải giảng dạy theo cùng một tiến độ và nội dung cho số lượng lớn học sinh. Điều này khiến việc đáp ứng nhu cầu đa dạng của người học trở nên khó khăn, đặc biệt với những học sinh cần hỗ trợ bổ sung hoặc có tốc độ tiếp thu khác biệt. Sự xuất hiện của AI đang từng bước thay đổi logic ấy. Các nền tảng học tập thích ứng có khả năng phân tích hành vi học tập, nhận diện điểm mạnh – điểm yếu của người học, từ đó điều chỉnh nội dung và mức độ hỗ trợ phù hợp hơn. Người học có thể tiếp cận các lộ trình học tập khác nhau thay vì cùng đi trên một “đường ray” cố định.
Kết quả nghiên cứu cho thấy học tập cá nhân hóa dựa trên AI có mối liên hệ tích cực với việc giảm bất bình đẳng giáo dục và nâng cao mức độ tham gia học tập của người học. Điều này phản ánh một xu hướng đáng chú ý: khi việc học được điều chỉnh sát hơn với nhu cầu cá nhân, người học có xu hướng duy trì động lực và tham gia học tập tích cực hơn. Tuy nhiên, ý nghĩa của kết quả này không chỉ nằm ở công nghệ. Điều quan trọng hơn là AI đang đặt ra một cách tiếp cận mới đối với giáo dục: thay vì yêu cầu người học thích nghi hoàn toàn với hệ thống, hệ thống bắt đầu được thiết kế để thích nghi tốt hơn với người học.
Trong bối cảnh Việt Nam đang thúc đẩy chuyển đổi số giáo dục, xu hướng này đặc biệt đáng chú ý. Những năm gần đây, nhiều nền tảng học tập trực tuyến, hệ thống quản lí học tập và công cụ hỗ trợ học tập thông minh đã được triển khai trong các nhà trường. Tuy nhiên, bài toán đặt ra không chỉ là “đưa công nghệ vào lớp học”, mà là công nghệ ấy có thực sự giúp việc học trở nên phù hợp hơn với từng học sinh hay không.
Nếu được triển khai hợp lí, AI có thể hỗ trợ giáo viên theo dõi tiến trình học tập của học sinh tốt hơn, phát hiện sớm những em gặp khó khăn và tạo điều kiện để học sinh học theo nhịp độ phù hợp với bản thân. Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong các lớp học đông học sinh – vốn là thực tế phổ biến tại nhiều cơ sở giáo dục ở Việt Nam hiện nay.
Công nghệ hỗ trợ tiếp cận và câu chuyện về giáo dục bao trùm
Không chỉ dừng ở học tập cá nhân hóa, AI còn mở rộng khả năng tiếp cận giáo dục đối với nhiều nhóm người học trước đây gặp rào cản trong quá trình học tập. Đây là một trong những nội dung nổi bật của nghiên cứu.
Các công cụ hỗ trợ dựa trên AI như chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói, dịch thuật thời gian thực hay trợ lí học tập ảo đang góp phần làm cho môi trường học tập trở nên linh hoạt hơn đối với học sinh khuyết tật, người học gặp khó khăn ngôn ngữ hoặc học sinh ở những khu vực thiếu điều kiện tiếp cận giáo dục. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các công cụ hỗ trợ tiếp cận dựa trên AI có tác động tích cực rõ rệt đối với các nhóm người học này, đặc biệt là nhóm học sinh gặp rào cản ngôn ngữ.
Điều đáng chú ý là AI ở đây không chỉ đóng vai trò “hỗ trợ học tập”, mà còn trở thành công cụ mở rộng quyền tiếp cận giáo dục. Khi nội dung học tập có thể được chuyển đổi sang nhiều định dạng khác nhau, khoảng cách giữa các nhóm người học có cơ hội được thu hẹp hơn.
Trong bối cảnh giáo dục Việt Nam thúc đẩy giáo dục hòa nhập, những công nghệ này có thể mang lại nhiều tiềm năng thực tiễn. Chẳng hạn, học sinh khiếm thị có thể tiếp cận tài liệu số thông qua phần mềm đọc văn bản; học sinh dân tộc thiểu số hoặc người học có hạn chế về ngôn ngữ có thể nhận hỗ trợ dịch thuật và giải thích nội dung theo mức độ phù hợp hơn.
Tuy nhiên, nghiên cứu cũng gợi ra một vấn đề quan trọng: công nghệ hỗ trợ tiếp cận chỉ thực sự phát huy ý nghĩa khi người học có khả năng tiếp cận công nghệ đó. Nếu hạ tầng số, thiết bị học tập hay năng lực sử dụng công nghệ còn chênh lệch lớn giữa các vùng miền, thì chính những công cụ được tạo ra để thúc đẩy công bằng lại có nguy cơ trở thành yếu tố làm gia tăng khoảng cách mới.
AI không tự động tạo ra công bằng giáo dục
Một điểm đáng chú ý của nghiên cứu là cách tiếp cận khá thận trọng đối với AI. Thay vì nhìn AI như một giải pháp tuyệt đối cho mọi vấn đề giáo dục, nghiên cứu nhấn mạnh rằng hiệu quả của AI phụ thuộc rất lớn vào cách công nghệ được triển khai và quản trị. Ba thách thức lớn được xác định gồm quyền riêng tư dữ liệu, thiên lệch thuật toán và khoảng cách số. Trong đó, khoảng cách số được xem là rào cản đáng kể nhất đối với việc triển khai AI trong giáo dục. Điều này phản ánh một thực tế rằng công nghệ không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với công bằng. Khi điều kiện tiếp cận công nghệ còn khác biệt, AI có thể tạo ra một dạng “phân tầng giáo dục số” mới, nơi những học sinh có điều kiện tiếp cận thiết bị, internet và môi trường học tập số tiếp tục có nhiều lợi thế hơn.
Bên cạnh đó là câu chuyện về dữ liệu học tập. Các hệ thống AI thường thu thập lượng lớn dữ liệu liên quan đến hành vi, kết quả học tập và tương tác của người học. Nếu thiếu cơ chế bảo vệ phù hợp, nguy cơ lộ lọt hoặc lạm dụng dữ liệu là điều cần được cân nhắc nghiêm túc. Ngoài ra, thiên lệch thuật toán cũng là vấn đề được giới nghiên cứu quốc tế đặc biệt quan tâm. Khi các hệ thống AI được huấn luyện trên những bộ dữ liệu thiếu tính đa dạng, công nghệ có thể vô tình tái tạo những định kiến hoặc bất bình đẳng vốn đã tồn tại trong xã hội.
Những vấn đề này cũng có ý nghĩa đáng suy ngẫm đối với Việt Nam trong bối cảnh AI đang ngày càng được ứng dụng nhiều hơn trong giáo dục. Việc thúc đẩy chuyển đổi số không chỉ cần hạ tầng công nghệ, mà còn đòi hỏi năng lực quản trị dữ liệu, khung pháp lí phù hợp và khả năng bảo đảm tính công bằng trong tiếp cận giáo dục số.
Đổi mới giáo dục bằng AI cần đi cùng tư duy bao trùm
Kết quả nghiên cứu cho thấy AI có tiềm năng đáng kể trong việc hỗ trợ học tập cá nhân hóa, mở rộng khả năng tiếp cận giáo dục và cải thiện trải nghiệm học tập cho nhiều nhóm người học khác nhau. Tuy nhiên, nghiên cứu đồng thời nhấn mạnh rằng công nghệ chỉ phát huy giá trị khi được triển khai theo hướng bao trùm, có kiểm soát và chú trọng đến các vấn đề đạo đức. Điều này cũng gợi mở một yêu cầu quan trọng đối với tiến trình chuyển đổi số giáo dục hiện nay: đổi mới công nghệ cần đi cùng với đổi mới tư duy giáo dục. Mục tiêu cuối cùng không chỉ là đưa AI vào trường học, mà là làm cho giáo dục trở nên phù hợp hơn, linh hoạt hơn và công bằng hơn với mọi người học.
Trong bối cảnh ấy, vai trò của giáo viên vẫn giữ ý nghĩa trung tâm. AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu học tập, cá nhân hóa nội dung hay mở rộng khả năng tiếp cận tri thức, nhưng việc định hướng, đồng hành và tạo ra môi trường học tập nhân văn vẫn là điều không thể thay thế hoàn toàn bằng công nghệ. Bởi sau cùng, công bằng giáo dục không chỉ được quyết định bởi mức độ hiện đại của công nghệ, mà còn bởi cách xã hội lựa chọn sử dụng công nghệ ấy để phục vụ con người.
Tài liệu tham khảo
Rasheed, T., Bashir, A., Hanif, S., & Gul, H. (2025). Leveraging AI to mitigate educational inequality: Personalized learning resources, accessibility, and student outcomes. The Critical Review of Social Sciences Studies, 3(1), 2399-2412. https://doi.org/10.59075/j4959m50
