Cá nhân hóa học tập là một định hướng quan trọng của giáo dục hiện đại. Trong đó, môn Toán là lĩnh vực cần tiên phong để ứng dụng các mô hình học tập thích ứng/cá nhân hoá đảm bảo những yêu cầu như: hệ thống kiến thức bao trùm, cấu trúc đầy đủ chặt chẽ, khả năng định danh năng lực rõ ràng và dữ liệu học tập được phân tích theo tiến trình.
Trong bối cảnh ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo (AI) đến quá trình dạy và học Toán học, ngày 04/6/2026, Tạp chí Giáo dục, Bộ Giáo dục và Đào tạo tổ chức Hội thảo chuyên đề “Cá nhân hóa việc học Toán bằng AI: Một hướng đi chiến lược cho giáo dục Việt Nam”. Hội thảo là diễn đàn trao đổi chuyên sâu về khung lý thuyết nghiên cứu; các ứng dụng AI vào dạy học môn Toán học; phân tích mô hình cụ thể từ thiết kế nghiên cứu đến hiệu quả triển khai AI chuyên biệt nhằm cá nhân hóa việc học Toán; trả lời câu hỏi: làm sao để AI không chỉ là công cụ hỗ trợ kỹ thuật, mà trở thành phương tiện nâng cao chất lượng dạy học, giúp mỗi học sinh được học theo năng lực, tốc độ và nhu cầu riêng.
Dạy AI từ sớm, mô hình học tập thích ứng và VMathAI
Phát biểu khai mạc Hội thảo, PGS.TS Hà Văn Dũng - Phó Tổng Biên tập Tạp chí Giáo dục, Bộ Giáo dục và Đào tạo nhấn mạnh, sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những thay đổi sâu sắc trong nhiều lĩnh vực, trong đó có giáo dục. Tuy nhiên, AI không thể thay thế vai trò của người thầy trong quá trình giáo dục. Công nghệ có thể hỗ trợ cá nhân hóa việc học, cung cấp dữ liệu và công cụ phân tích, nhưng việc định hướng, truyền cảm hứng, bồi dưỡng phẩm chất và đồng hành cùng học sinh vẫn là sứ mệnh không thể thay thế của đội ngũ giáo viên. PGS.TS Hà Văn Dũng bày tỏ kỳ vọng Hội thảo sẽ trở thành diễn đàn học thuật có giá trị để các chuyên gia, nhà quản lý giáo dục trao đổi, góp phần làm rõ những cơ sở khoa học, thực tiễn và định hướng ứng dụng AI trong dạy học Toán nói riêng, cũng như trong đổi mới hoạt động dạy và học nói chung.
Chia sẻ về mô hình học tập thích ứng, PGS.TS Chu Cẩm Thơ - Chủ nhiệm dự án VMathAI nguyên Trưởng ban - Ban Nghiên cứu đánh giá giáo dục, Viện Khoa học giáo dục Việt Nam cho rằng điểm khác biệt của học tập thích ứng/cá nhân hoá so với học tập đồng loạt là mỗi học sinh có một lộ trình riêng.
"Nếu trong lớp học truyền thống, nhiều học sinh cùng đi theo một tiến độ chung, thì trong môi trường có hỗ trợ AI, hệ thống có thể phân tích dữ liệu học tập, kết quả luyện tập và mức độ đáp ứng của từng học sinh để gợi ý nội dung học tập tiêp theo phù hợp. Mục tiêu là giúp người học tiếp cận các câu hỏi nằm trong “vùng phát triển gần”, vừa đủ thách thức để kích thích tư duy nhưng không tạo cảm giác quá tải", PGS.TS Chu Cẩm Thơ chia sẻ.
Mô hình VMathAI - một ứng dụng AI chuyên biệt trong cá nhân hóa học Toán được xây dựng như một giải pháp học tập thích ứng, kết hợp giữa AI và bản thiết kế học liệu số môn Toán, nhằm trả lời hai câu vấn đề cốt lõi trong quá trình học tập: đường phát triển năng lực của mỗi học sinh được thiết kế ra sao để đáp ứng mục đích giáo dục và điều hướng chương trình học tập của mỗi học sinh như thế nào để giúp từng em có được một chương trình học tập phù hợp năng lực.
Một điểm đáng chú ý là VMathAI không sử dụng AI để tự động tạo câu hỏi, mà dùng AI để lựa chọn, gợi ý câu hỏi phù hợp từ kho học liệu đã được chuẩn hóa. Cách tiếp cận này giúp giảm rủi ro về chất lượng nội dung, hạn chế các sai lệch thường gặp khi để AI sinh tự động học liệu, đồng thời vẫn tận dụng được năng lực phân tích dữ liệu và dự đoán của công nghệ.
Bản thiết kế học liệu của VMathAI được xây dựng theo hướng chuẩn hóa, có định danh kiến thức theo nhiều cấp độ nội dung và yêu cầu cần đạt, bám sát Chương trình giáo dục phổ thông 2018 cũng như các văn bản hướng dẫn về kiểm tra, đánh giá. Về mặt kỹ thuật, mô hình sử dụng hướng tiếp cận Knowledge Tracing để theo dõi tiến trình nắm vững kiến thức của học sinh, từ đó dự đoán mức độ phù hợp giữa năng lực người học và độ khó của từng câu hỏi.
Hiện VMathAI đã được triển khai tại 21 trường trung học phổ thông, với hơn 800 lớp, trên 37.000 học sinh và hơn 350 giáo viên, cán bộ quản lý tham gia. Một số chỉ số đánh giá mô hình được công bố như độ chính xác đạt 80,7%, precision đạt 78,9% và specificity đạt 86,0%. Phản hồi từ người học cũng cho thấy mức độ hài lòng chung cao trên 80%.
Cùng bàn về vấn đề này, PGS.TS Nguyễn Chí Thành - Trưởng khoa Sư phạm, Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội bày tỏ quan điểm, việc giáo dục AI cho học sinh là cần thiết, song không nên biến AI thành một môn học nặng về thuật toán hay lý thuyết. Từ góc nhìn đào tạo giáo viên và phát triển năng lực số, PGS.TS Nguyễn Chí Thành cho rằng học sinh cần sớm được trang bị hiểu biết căn bản về AI để trở thành người sử dụng công nghệ thông thái, có trách nhiệm, biết nhận diện cơ hội cũng như rủi ro của trí tuệ nhân tạo. Việc giáo dục AI trong nhà trường không nên được hiểu là dạy học sinh các thuật toán phức tạp mà ở đây cần hướng dẫn học sinh sử dụng các ứng dụng AI, đồng thời hình thành ý thức bảo vệ dữ liệu cá nhân. Thách thức khi triển khai AI trong giáo dục phổ thông, đặc biệt là bồi dưỡng giáo viên, là khoảng cách số giữa các vùng miền và nguy cơ quá tải nếu nội dung AI được thiết kế như một môn học nặng lý thuyết. Theo đó, AI nên được tích hợp linh hoạt trong các môn học, câu lạc bộ, chủ đề trải nghiệm và hoạt động học tập, đồng thời cần có cơ chế hỗ trợ giáo viên về năng lực sư phạm số, công cụ dạy học và chính sách triển khai phù hợp.
Hướng đi chiến lược nhưng cần lộ trình bền vững
Dưới góc độ quản lý, ông Bạch Đăng Khoa - Phó Giám đốc Sở Giáo dục và Đào tạo tỉnh Bắc Ninh chia sẻ: "Tại địa phương trước đây đã vận dụng mô hình gồm ba bước: chuẩn bị trước giờ học, tổ chức dạy học trực tiếp trên lớp và kiểm tra, đánh giá sau học tập. Nếu như giáo dục truyền thống cũng có ba giai đoạn tương tự thì điểm khác biệt nằm ở việc AI tham gia ngay từ khâu chuẩn bị, giúp giáo viên nắm bắt năng lực từng học sinh, từ đó điều chỉnh hoạt động trên lớp theo hướng cá nhân hóa."
Theo ông Khoa, đây chính là cách tiếp cận "dạy học thích ứng" mà PGS.TS Chu Cẩm Thơ đã đề xuất. Việc ứng dụng AI không chỉ dành cho môn Toán mà có thể mở rộng sang nhiều môn học khác. Tuy nhiên, quá trình này cần được triển khai từng bước, bắt đầu từ quy mô nhỏ, kiên trì và quyết liệt, đồng thời tạo dựng niềm tin cho đội ngũ giáo viên về tính đúng đắn của hướng đi mới.
Trong khi đó, đại diện Sở Giáo dục và Đào tạo tỉnh Ninh Bình chỉ ra lưu ý việc đưa AI vào nhà trường cần xác định rõ phạm vi và mức độ phù hợp. Thực tiễn cho thấy đã xuất hiện những băn khoăn liên quan đến đạo đức AI, tính minh bạch của dữ liệu và tác động của công nghệ đối với công tác quản lý giáo dục.
Một trong những nội dung nhận được nhiều sự quan tâm tại diễn đàn là tác động của AI đối với phương pháp học tập và tư duy của người học.
TS Tôn Quang Cường - Trưởng khoa Công nghệ giáo dục, Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội, cho rằng khi AI ngày càng hiện diện sâu rộng, điều quan trọng không còn là câu chuyện công nghệ có thể làm gì mà là con người sẽ học và làm việc cùng AI như thế nào. Theo ông, giáo dục tương lai cần chú trọng phát triển tư duy hệ thống và năng lực thích ứng với những hệ thống công nghệ liên tục thay đổi. Các xu hướng như trải nghiệm hóa, công nghệ hóa, cá nhân hóa... đang trở thành những đặc trưng nổi bật của giáo dục hiện đại. Tuy nhiên, nhiều mô hình ứng dụng công nghệ hiện nay vẫn thiếu "vòng lặp phản hồi", tức chưa đo lường rõ ràng được những thay đổi về hành vi và năng lực của người học sau quá trình học tập.
TS Tôn Quang Cường cũng cho rằng AI đang làm thay đổi bản chất hoạt động nhận thức. Nếu trước đây người học chủ yếu đặt câu hỏi để tìm kiếm câu trả lời, thì trong tương lai, năng lực truy vấn và làm việc cùng AI sẽ trở thành kỹ năng quan trọng. AI cần được nhìn nhận như một đối tác sáng tạo, góp phần hỗ trợ giáo dục phát triển phẩm chất và năng lực của người học thay vì chỉ là công cụ tra cứu thông tin.
Ở góc độ triển khai, ông Nguyễn Chí Thành cho biết một số trường đại học đã bắt đầu phát triển chatbot AI phục vụ học tập nhưng được thiết kế theo hướng chỉ gợi mở, định hướng chứ không đưa ra đáp án trực tiếp. Theo ông, việc phát triển AI giáo dục tại Việt Nam cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa ba lực lượng gồm nhà nghiên cứu, nhà trường và doanh nghiệp công nghệ nhằm tạo ra các giải pháp phù hợp với điều kiện thực tiễn.
Đóng góp ý kiến tại Hội thảo, các chuyên gia đều cho rằng công nghệ có thể cung cấp dữ liệu, gợi ý lộ trình, hỗ trợ đánh giá thường xuyên và giảm tải một số công việc, nhưng không thể thay thế vai trò của giáo viên trong việc tổ chức hoạt động học tập, truyền cảm hứng, theo dõi sự tiến bộ và hỗ trợ cảm xúc cho học sinh. Trong phiên thảo luận, các chuyên gia cũng nhấn mạnh rằng, việc hiểu học sinh quan trong hơn đánh giá học sinh bằng thành tích. Những kết quả bước đầu của VMathAI cho thấy cá nhân hóa học tập bằng AI không còn là ý tưởng mang tính thử nghiệm mà đã bắt đầu được hiện thực hóa bằng các mô hình cụ thể, có dữ liệu và minh chứng thực tiễn. Để công nghệ thực sự tạo ra chuyển biến trong giáo dục, cần một lộ trình triển khai bền vững dựa trên nền tảng nghiên cứu khoa học giáo dục, chuẩn hóa học liệu, nâng cao năng lực số cho giáo viên, bảo đảm an toàn dữ liệu và thu hẹp khoảng cách số giữa các vùng miền.
Trong bối cảnh Việt Nam đang thúc đẩy chuyển đổi số giáo dục theo tinh thần các chủ trương lớn của Đảng và Nhà nước, cá nhân hóa học tập bằng AI được kỳ vọng sẽ trở thành một trong những hướng đi chiến lược, góp phần xây dựng nền giáo dục lấy người học làm trung tâm, nơi mỗi học sinh đều có cơ hội phát triển theo năng lực và nhịp độ riêng của mình.
