Buổi tối, một học sinh lớp 8 chụp đề bài hình học, gửi cho chatbot và chỉ vài giây sau đã nhận về một lời giải trọn vẹn, trong khi ở phòng bên, giáo viên của em đang nhờ một công cụ AI khác soạn đề kiểm tra cho tuần tới. Những cảnh như vậy giờ đã quen đến mức ít ai còn để ý, nhưng chính sự quen thuộc ấy lại che đi một câu hỏi mà cả nhà trường lẫn nhà quản lí chưa trả lời được rành mạch: trong lớp học Toán, rốt cuộc AI đang làm những việc gì, và việc nào thì nên giao cho nó?
Giới nghiên cứu cũng đang loay hoay với câu hỏi ấy, khi các bài tổng quan về AI trong giáo dục toán học nối đuôi nhau xuất hiện, mỗi bài soi một góc riêng, khiến bức tranh chung bị chia thành nhiều mảnh. Ba nhà nghiên cứu Maike Schindler (Đại học Cologne, Đức), Mustafa Cevikbas (Vrije Universiteit Brussel, Bỉ) và Achim J. Lilienthal (Đại học Kỹ thuật Munich, Đức) vì thế chọn cách lùi lại một bước, đọc lại chính các bài tổng quan thay vì viết thêm một bài tổng quan nữa. Từ hơn 15.000 bản ghi trên Web of Science và Scopus, họ chọn ra 13 bài tổng quan hệ thống đạt chuẩn, phần lớn công bố từ năm 2024, rồi đặt tất cả lên cùng một khung phân tích trong công trình đăng trên tạp chí ZDM Mathematics Education tháng 8/2026. Đáng chú ý, 39 tác giả của 13 bài ấy đến từ 11 quốc gia, chủ yếu ở châu Á, Nam Mỹ và châu Phi, trong đó có Việt Nam, còn châu Âu, Bắc Mỹ và châu Úc thì vắng mặt.
Giới nghiên cứu cũng đang loay hoay với câu hỏi ấy, khi các bài tổng quan về AI trong giáo dục toán học nối đuôi nhau xuất hiện, mỗi bài soi một góc riêng, khiến bức tranh chung bị chia thành nhiều mảnh. Ba nhà nghiên cứu Maike Schindler (Đại học Cologne, Đức), Mustafa Cevikbas (Vrije Universiteit Brussel, Bỉ) và Achim J. Lilienthal (Đại học Kỹ thuật Munich, Đức) vì thế chọn cách lùi lại một bước, đọc lại chính các bài tổng quan thay vì viết thêm một bài tổng quan nữa. Từ hơn 15.000 bản ghi trên Web of Science và Scopus, họ chọn ra 13 bài tổng quan hệ thống đạt chuẩn, phần lớn công bố từ năm 2024, rồi đặt tất cả lên cùng một khung phân tích trong công trình đăng trên tạp chí ZDM Mathematics Education tháng 8/2026. Đáng chú ý, 39 tác giả của 13 bài ấy đến từ 11 quốc gia, chủ yếu ở châu Á, Nam Mỹ và châu Phi, trong đó có Việt Nam, còn châu Âu, Bắc Mỹ và châu Úc thì vắng mặt.
Nguồn ảnh: Pinterest
Sản phẩm chính của nghiên cứu này là một bản đồ hai chiều về AI trong giáo dục Toán học. Chiều thứ nhất cho biết AI được làm từ công nghệ gì, từ thế hệ AI dựa trên luật cho tới học máy, học sâu và AI tạo sinh như ChatGPT hay Gemini, còn chiều thứ hai cho biết AI đang làm việc gì trong lớp học. AI có thể là hạ tầng thích ứng chạy ngầm phía sau màn hình, âm thầm điều chỉnh lộ trình học cho từng em, nhưng cũng có thể bước ra phía trước để thành bạn đồng hành gợi ý, giải thích cho học sinh, hoặc đứng sau lưng giáo viên như một trợ lí soạn bài, ra đề. Với nhà nghiên cứu, AI lại là chiếc kính giúp nhìn vào quá trình tư duy của người học chứ không chỉ đáp án cuối cùng. Vai trò thứ năm nổi lên từ chính dữ liệu, khi AI trở thành nội dung học tập để học sinh hiểu nó vận hành ra sao và có thể sai ở đâu.
Đặt các bài tổng quan lên tấm bản đồ ấy, có thể thấy học máy và AI tạo sinh chiếm phần lớn sự chú ý, còn hai vai trò được nhắc đến nhiều nhất là hạ tầng thích ứng và bạn đồng hành học tập. Lĩnh vực đang dịch chuyển dần từ những hệ thống dạy kèm chạy ngầm sang AI biết hội thoại, trực tiếp tham gia vào việc giải thích và lập luận toán học. Nhưng càng bước ra phía trước, AI càng bộc lộ điểm yếu, bởi các nghiên cứu đã ghi nhận rằng AI tạo sinh có thể đưa ra lời giải sai hoặc thiếu, nhất là với chứng minh, suy luận không gian và bài toán nhiều bước, trong khi hệ thống thích ứng làm tốt với nội dung có cấu trúc chặt nhưng lúng túng trước mô hình hóa hay những bài toán mở. Giá trị thật của AI trong lớp học Toán, vì thế, phụ thuộc rất nhiều vào việc người học và giáo viên có chịu kiểm chứng những gì nó đưa ra hay không.
Đặt các bài tổng quan lên tấm bản đồ ấy, có thể thấy học máy và AI tạo sinh chiếm phần lớn sự chú ý, còn hai vai trò được nhắc đến nhiều nhất là hạ tầng thích ứng và bạn đồng hành học tập. Lĩnh vực đang dịch chuyển dần từ những hệ thống dạy kèm chạy ngầm sang AI biết hội thoại, trực tiếp tham gia vào việc giải thích và lập luận toán học. Nhưng càng bước ra phía trước, AI càng bộc lộ điểm yếu, bởi các nghiên cứu đã ghi nhận rằng AI tạo sinh có thể đưa ra lời giải sai hoặc thiếu, nhất là với chứng minh, suy luận không gian và bài toán nhiều bước, trong khi hệ thống thích ứng làm tốt với nội dung có cấu trúc chặt nhưng lúng túng trước mô hình hóa hay những bài toán mở. Giá trị thật của AI trong lớp học Toán, vì thế, phụ thuộc rất nhiều vào việc người học và giáo viên có chịu kiểm chứng những gì nó đưa ra hay không.
Trong lớp học Toán, câu hỏi không còn là dùng AI nào, mà là AI đang làm việc gì và ai kiểm chứng nó.
Điều đáng giá nhất của nghiên cứu này nằm ở một nhận xét tưởng như rất kĩ thuật: công nghệ và chức năng không khớp với nhau theo kiểu một đối một. Cùng một chatbot, hôm nay có thể là bạn học của học sinh, ngày mai là trợ lí soạn đề của giáo viên, và ngược lại, cùng một mục tiêu cá nhân hóa có thể đạt được bằng nhiều loại công nghệ khác nhau. Do đó, nghiên cứu hàm ý rằng những chính sách hay chương trình bồi dưỡng xây quanh một danh sách công cụ sẽ nhanh chóng lỗi thời, bởi công cụ thay đổi theo tháng, trong khi câu hỏi AI đảm nhận chức năng gì, trong hoạt động toán học nào và con người giữ quyền quyết định ở đâu thì bền vững hơn nhiều. Cũng theo mạch đó, vai trò của giáo viên không bị thu hẹp mà dịch chuyển, từ người truyền đạt kiến thức sang người thiết kế, thẩm định và điều phối việc học.
Bản đồ tác giả của các nghiên cứu về AI trong giáo dục toán học cũng gợi ra một điều đáng suy ngẫm, khi phần lớn tri thức tổng hợp của lĩnh vực lại đến từ các nền giáo dục đang phát triển, vốn thường chỉ đứng ở vị trí tiếp nhận. Dù vậy, chính nhóm tác giả nhắc người đọc thận trọng, bởi 13 bài là một khối tài liệu nhỏ và rất mới, có thể cùng dựa trên những nghiên cứu sơ cấp giống nhau, nên kết luận cần được hiểu như bức tranh của một lĩnh vực đang hình thành, và bằng chứng về tác động lâu dài của AI tạo sinh đối với việc học toán vẫn còn là khoảng trống lớn. Từ đó, họ đề xuất các nghiên cứu tiếp theo về cách kết hợp nhiều loại AI, kể cả thế hệ AI tác tử đang xuất hiện, về việc AI hỗ trợ hay cản trở các quá trình toán học bậc cao và quyền chủ động của người học, và trên hết là những nghiên cứu thực nghiệm đủ dài để biết AI tạo sinh thực sự để lại gì trong năng lực toán học của học sinh.
Từ kết quả này, có thể gợi mở một số hướng vận dụng cho Việt Nam. Thời điểm hiện nay khá thuận lợi, bởi Nghị quyết số 71-NQ/TW ngày 22/8/2025 của Bộ Chính trị đã yêu cầu ứng dụng AI trong đổi mới phương pháp dạy học, kiểm tra, đánh giá và phát triển nền tảng giáo dục quốc gia ứng dụng AI có kiểm soát, còn Quyết định số 2422/QĐ-BGDĐT ngày 18/8/2026 đã ban hành Khung nội dung giáo dục AI cho học sinh phổ thông, triển khai đại trà từ năm học 2026-2027. Do đó, các hướng nghiên cứu tiếp theo cho môn Toán nên được viết quanh câu hỏi AI đảm nhận chức năng gì, ở hoạt động nào và dừng lại ở đâu, thay vì quanh một danh mục phần mềm sẽ sớm cũ, và độ chính xác toán học, nhất là với chứng minh và bài toán nhiều bước, cần trở thành tiêu chí bắt buộc khi thẩm định công cụ cho nền tảng quốc gia. Việc triển khai Khung giáo dục AI cũng không nên chỉ trông vào môn Tin học, bởi chính môn Toán, với mạch Thống kê và Xác suất cùng năng lực mô hình hóa toán học, là nơi học sinh hiểu nền tảng toán học làm nên AI.
Ở cấp nhà trường, các chương trình bồi dưỡng giáo viên nên dành nhiều thời gian hơn cho năng lực thẩm định lời giải của AI, thiết kế những nhiệm vụ buộc học sinh phản biện AI và điều phối một lớp học có AI, thay vì dừng ở việc hướng dẫn thao tác trên từng công cụ. Việc đánh giá năng lực giải quyết vấn đề toán học theo Chương trình giáo dục phổ thông 2018 cũng cần giữ lại những nhiệm vụ học sinh tự làm mà không có AI, để biết điều gì thực sự còn lại trong đầu người học. Còn với giới nghiên cứu trong nước, Việt Nam đã có tên trên bản đồ tri thức của lĩnh vực nhưng mới dừng ở cấp tổng quan, trong khi điều đang thiếu là những nghiên cứu thực nghiệm dài hạn ngay trong lớp học Việt Nam, đo năng lực học sinh cả khi có và khi không có AI, để các quyết định chính sách sắp tới có thêm bằng chứng trong nước làm điểm tựa.
Nguồn tham khảo
Schindler, M., Cevikbas, M., & Lilienthal, A. J. (2026). Artificial intelligence in mathematics education: A two-dimensional conceptual framework and meta-review. ZDM Mathematics Education, 58, 831-850. https://doi.org/10.1007/s11858-026-01827-y
Bộ Giáo dục và Đào tạo (2026). Quyết định số 2422/QĐ-BGDĐT ngày 18/8/2026 ban hành Khung nội dung giáo dục trí tuệ nhân tạo cho học sinh phổ thông (theo Tạp chí điện tử Giáo dục Việt Nam). https://giaoduc.net.vn/bo-gd-dt-ban-hanh-khung-noi-dung-giao-duc-tri-tue-nhan-tao-cho-hoc-sinh-pho-thong-post262262.gd
Báo Lào Cai (2026). Học sinh phổ thông sẽ được học AI đại trà từ năm học 2026-2027. https://baolaocai.vn/hoc-sinh-pho-thong-se-duoc-hoc-ai-dai-tra-tu-nam-hoc-2026-2027-post906613.html
Bộ Chính trị (2025). Nghị quyết số 71-NQ/TW ngày 22/8/2025 về đột phá phát triển giáo dục và đào tạo (tóm tắt theo LuatVietnam). https://luatvietnam.vn/linh-vuc-khac/8-noi-dung-quan-trong-ve-giao-duc-tai-nghi-quyet-71-nq-tw-cua-bo-chinh-tri-883-103772-article.html
Bản đồ tác giả của các nghiên cứu về AI trong giáo dục toán học cũng gợi ra một điều đáng suy ngẫm, khi phần lớn tri thức tổng hợp của lĩnh vực lại đến từ các nền giáo dục đang phát triển, vốn thường chỉ đứng ở vị trí tiếp nhận. Dù vậy, chính nhóm tác giả nhắc người đọc thận trọng, bởi 13 bài là một khối tài liệu nhỏ và rất mới, có thể cùng dựa trên những nghiên cứu sơ cấp giống nhau, nên kết luận cần được hiểu như bức tranh của một lĩnh vực đang hình thành, và bằng chứng về tác động lâu dài của AI tạo sinh đối với việc học toán vẫn còn là khoảng trống lớn. Từ đó, họ đề xuất các nghiên cứu tiếp theo về cách kết hợp nhiều loại AI, kể cả thế hệ AI tác tử đang xuất hiện, về việc AI hỗ trợ hay cản trở các quá trình toán học bậc cao và quyền chủ động của người học, và trên hết là những nghiên cứu thực nghiệm đủ dài để biết AI tạo sinh thực sự để lại gì trong năng lực toán học của học sinh.
Từ kết quả này, có thể gợi mở một số hướng vận dụng cho Việt Nam. Thời điểm hiện nay khá thuận lợi, bởi Nghị quyết số 71-NQ/TW ngày 22/8/2025 của Bộ Chính trị đã yêu cầu ứng dụng AI trong đổi mới phương pháp dạy học, kiểm tra, đánh giá và phát triển nền tảng giáo dục quốc gia ứng dụng AI có kiểm soát, còn Quyết định số 2422/QĐ-BGDĐT ngày 18/8/2026 đã ban hành Khung nội dung giáo dục AI cho học sinh phổ thông, triển khai đại trà từ năm học 2026-2027. Do đó, các hướng nghiên cứu tiếp theo cho môn Toán nên được viết quanh câu hỏi AI đảm nhận chức năng gì, ở hoạt động nào và dừng lại ở đâu, thay vì quanh một danh mục phần mềm sẽ sớm cũ, và độ chính xác toán học, nhất là với chứng minh và bài toán nhiều bước, cần trở thành tiêu chí bắt buộc khi thẩm định công cụ cho nền tảng quốc gia. Việc triển khai Khung giáo dục AI cũng không nên chỉ trông vào môn Tin học, bởi chính môn Toán, với mạch Thống kê và Xác suất cùng năng lực mô hình hóa toán học, là nơi học sinh hiểu nền tảng toán học làm nên AI.
Ở cấp nhà trường, các chương trình bồi dưỡng giáo viên nên dành nhiều thời gian hơn cho năng lực thẩm định lời giải của AI, thiết kế những nhiệm vụ buộc học sinh phản biện AI và điều phối một lớp học có AI, thay vì dừng ở việc hướng dẫn thao tác trên từng công cụ. Việc đánh giá năng lực giải quyết vấn đề toán học theo Chương trình giáo dục phổ thông 2018 cũng cần giữ lại những nhiệm vụ học sinh tự làm mà không có AI, để biết điều gì thực sự còn lại trong đầu người học. Còn với giới nghiên cứu trong nước, Việt Nam đã có tên trên bản đồ tri thức của lĩnh vực nhưng mới dừng ở cấp tổng quan, trong khi điều đang thiếu là những nghiên cứu thực nghiệm dài hạn ngay trong lớp học Việt Nam, đo năng lực học sinh cả khi có và khi không có AI, để các quyết định chính sách sắp tới có thêm bằng chứng trong nước làm điểm tựa.
Nguồn tham khảo
Schindler, M., Cevikbas, M., & Lilienthal, A. J. (2026). Artificial intelligence in mathematics education: A two-dimensional conceptual framework and meta-review. ZDM Mathematics Education, 58, 831-850. https://doi.org/10.1007/s11858-026-01827-y
Bộ Giáo dục và Đào tạo (2026). Quyết định số 2422/QĐ-BGDĐT ngày 18/8/2026 ban hành Khung nội dung giáo dục trí tuệ nhân tạo cho học sinh phổ thông (theo Tạp chí điện tử Giáo dục Việt Nam). https://giaoduc.net.vn/bo-gd-dt-ban-hanh-khung-noi-dung-giao-duc-tri-tue-nhan-tao-cho-hoc-sinh-pho-thong-post262262.gd
Báo Lào Cai (2026). Học sinh phổ thông sẽ được học AI đại trà từ năm học 2026-2027. https://baolaocai.vn/hoc-sinh-pho-thong-se-duoc-hoc-ai-dai-tra-tu-nam-hoc-2026-2027-post906613.html
Bộ Chính trị (2025). Nghị quyết số 71-NQ/TW ngày 22/8/2025 về đột phá phát triển giáo dục và đào tạo (tóm tắt theo LuatVietnam). https://luatvietnam.vn/linh-vuc-khac/8-noi-dung-quan-trong-ve-giao-duc-tai-nghi-quyet-71-nq-tw-cua-bo-chinh-tri-883-103772-article.html