Từ công cụ số đến yêu cầu đổi mới đào tạo giáo viên tiếng Anh
Sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang làm thay đổi cách người học đại học tìm kiếm thông tin, xây dựng ý tưởng, chỉnh sửa văn bản, tạo học liệu và hoàn thành sản phẩm học tập. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hỗ trợ viết bản nháp, gợi ý cấu trúc, sửa lỗi ngôn ngữ, tạo câu chuyện, bài vần, đoạn hội thoại, tranh minh họa hoặc hoạt động lớp học. Chính khả năng đó khiến giáo dục đại học phải xem xét lại nhiều vấn đề vốn được coi là ổn định, từ liêm chính học thuật, quyền tác giả đến đánh giá năng lực của người học.
Trong các thảo luận quốc tế, trí tuệ nhân tạo tạo sinh thường được nhìn nhận theo hai hướng. Một hướng nhấn mạnh những lo ngại về tính trung thực trong học tập, sự phát triển tư duy độc lập và tính nguyên gốc của sản phẩm học thuật (Perkins, 2023; de Fine Licht, 2024). Hướng còn lại cho rằng việc loại bỏ hoàn toàn công cụ khỏi môi trường học tập khó duy trì trong bối cảnh công nghệ đã hiện diện rộng rãi; thay vào đó, các cơ sở giáo dục cần xây dựng quy định rõ ràng, yêu cầu khai báo, kiểm chứng sản phẩm đầu ra và phát triển hiểu biết về trí tuệ nhân tạo cho sinh viên (Duah & McGivern, 2024; McDonald et al., 2025; Jin et al., 2025).
Đối với đào tạo giáo viên, vấn đề không chỉ giới hạn ở việc sinh viên có dùng công cụ để viết bài hay không. Sinh viên sư phạm có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo học liệu dạy học, điều chỉnh ngôn ngữ cho học sinh nhỏ tuổi, thiết kế hình ảnh minh họa, gợi ý trò chơi, xây dựng bài hát, bài vần hoặc tình huống giao tiếp trong lớp học. Khi đó, trí tuệ nhân tạo không còn là công cụ hỗ trợ học tập cá nhân, mà đi vào quá trình hình thành năng lực nghề nghiệp của giáo viên tương lai.
Với dạy học tiếng Anh tiểu học, câu hỏi quan trọng vì vậy không phải là trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra học liệu hay không. Điều cần quan tâm hơn là học liệu ấy có được kiểm tra, lựa chọn và điều chỉnh theo mục tiêu dạy học, đặc điểm người học và yêu cầu chương trình hay không. Một văn bản do công cụ tạo ra có thể đúng ngữ pháp, trình bày mạch lạc và hấp dẫn, nhưng vẫn chưa phù hợp nếu vượt quá vốn từ của học sinh, thiếu sự lặp lại cần thiết, không bám sát mục tiêu giao tiếp hoặc khó triển khai trong thời lượng lớp học.
Thiết kế bài dạy tiếng Anh cho trẻ nhỏ: nơi công nghệ phải phục vụ sư phạm
Thiết kế bài dạy là năng lực quan trọng của giáo viên, bởi đó là quá trình chuyển hóa mục tiêu chương trình thành hoạt động học tập cụ thể. Anderson và International Institute for Educational Planning (1991) xem lập kế hoạch dạy học là một thành phần quan trọng của hiệu quả giảng dạy. Romiszowski (2016) phân biệt giữa thiết kế tổng thể, gồm mục tiêu, trình tự nội dung, sự liên kết chương trình, và thiết kế chi tiết từng bài học, gồm hoạt động, học liệu, thời lượng, tổ chức lớp học, phân hóa và đánh giá.
Trong dạy học tiếng Anh cho trẻ nhỏ, yêu cầu thiết kế càng cần sự thận trọng. Học sinh tiểu học thường có vốn từ hạn chế, năng lực đọc viết đang phát triển, thời gian tập trung chưa dài, nhu cầu học tập gắn nhiều với hình ảnh, âm thanh, vận động, trò chơi, kể chuyện và tương tác. Bland (2015) và Shin, Crandall (2014) nhấn mạnh rằng dạy tiếng Anh cho trẻ em cần quan tâm đến đặc điểm phát triển, độ phù hợp ngôn ngữ, tính hấp dẫn cảm xúc và khả năng tham gia của người học.
Vì vậy, học liệu tiếng Anh dành cho học sinh tiểu học không thể được đánh giá chỉ bằng vẻ sinh động hoặc sự trôi chảy của văn bản. Giáo viên cần xem xét số lượng từ mới, độ dài câu, mức độ lặp lại cấu trúc, sự phù hợp của chủ đề, khả năng học sinh thực hiện nhiệm vụ, cách tổ chức tương tác và sự gắn kết với mục tiêu bài học. Nếu thiếu những tiêu chí này, công nghệ có thể tạo ra nhiều tài nguyên trong thời gian ngắn, nhưng chưa chắc tạo ra học liệu có chất lượng giáo dục.
Khung tri thức công nghệ, sư phạm và nội dung của Mishra và Koehler (2006) cung cấp một căn cứ quan trọng cho việc hiểu vấn đề này. Theo khung này, tích hợp công nghệ trong giáo dục chỉ có ý nghĩa khi công nghệ được kết nối hợp lí với tri thức môn học và tri thức sư phạm. Với giáo viên tiếng Anh tiểu học, biết sử dụng trí tuệ nhân tạo không chỉ là biết nhập yêu cầu vào công cụ, mà còn là biết diễn đạt yêu cầu dạy học thành tiêu chí cụ thể: học sinh bao nhiêu tuổi, đang ở trình độ nào, cần học nhóm từ nào, câu chuyện nên dài bao nhiêu, hoạt động kéo dài bao lâu, nhiệm vụ được tổ chức theo hình thức nào và sản phẩm đầu ra cần đáp ứng mục tiêu gì.
Từ góc nhìn văn hóa – xã hội, Vygotsky (1978) và Lantolf (2000) cho rằng công cụ tham gia vào cách con người tổ chức hoạt động và phát triển năng lực. Trong đào tạo giáo viên, trí tuệ nhân tạo vì thế nên được xem như phương tiện hỗ trợ thử nghiệm, đối chiếu và điều chỉnh thiết kế dạy học, không phải chủ thể thay giáo sinh đưa ra quyết định nghề nghiệp.
Giáo sinh sử dụng trí tuệ nhân tạo như thế nào trong thiết kế bài dạy tiếng Anh?
Lazzeretti (2026) phân tích một trường hợp trong đào tạo giáo viên tiểu học tại Free University of Bozen-Bolzano, Ý, nơi 75 giáo sinh năm cuối tham gia học phần thực hành tiếng Anh và làm việc theo 23 nhóm để xây dựng các đơn vị dạy học tiếng Anh cho trẻ mầm non hoặc học sinh tiểu học. Dữ liệu gồm 23 sản phẩm thiết kế bài dạy và 10 báo cáo khai báo sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các báo cáo ghi rõ công cụ được sử dụng, câu lệnh, sản phẩm tạo ra và nhận xét của sinh viên về hiệu quả cũng như hạn chế của công cụ.
Kết quả phân tích cho thấy trí tuệ nhân tạo chủ yếu được sử dụng để tạo hoặc điều chỉnh học liệu phục vụ lớp học. Một số nhóm dùng công cụ để tạo hình ảnh minh họa; một số nhóm tạo bài vần, câu chuyện, đoạn hội thoại, bài hát hoặc gợi ý hoạt động; một nhóm dùng công cụ để dịch và chỉnh sửa câu văn. ChatGPT là công cụ được nhắc đến nhiều nhất, bên cạnh Microsoft Copilot, Sora và một số công cụ chuyên biệt khác.
Điểm đáng chú ý là các báo cáo không ghi nhận việc giáo sinh giao cho trí tuệ nhân tạo những quyết định trung tâm của thiết kế dạy học như xác định mục tiêu, xây dựng trình tự bài học, thiết kế khung đánh giá hoặc quyết định cấu trúc toàn bộ đơn vị bài học. Điều này cho thấy trong một học phần có yêu cầu minh bạch, giáo sinh có xu hướng sử dụng công cụ như nguồn hỗ trợ tạo tài nguyên, trong khi vẫn giữ trách nhiệm đối với các quyết định sư phạm quan trọng.
Cách sử dụng này phù hợp với quan điểm coi trí tuệ nhân tạo là công cụ bổ trợ trong quy trình nghề nghiệp. Công cụ có thể giúp người học tiết kiệm thời gian chuẩn bị hình ảnh, tạo thêm phương án ngữ liệu hoặc thử nghiệm nhiều phiên bản tài liệu. Tuy nhiên, chất lượng dạy học vẫn phụ thuộc vào năng lực của giáo sinh trong việc chọn lọc, điều chỉnh và giải thích vì sao sản phẩm cuối cùng phù hợp với học sinh.
Câu lệnh phải được xây dựng từ tri thức sư phạm
Một vấn đề nổi bật trong dữ liệu của Lazzeretti (2026) là nhiều câu lệnh ban đầu còn chung chung và thiếu các ràng buộc sư phạm. Khi yêu cầu công cụ viết một câu chuyện về chủ đề sinh nhật cho học sinh tiểu học hoặc viết đoạn hội thoại về nghề nghiệp, một số nhóm chưa nêu rõ học sinh là người học tiếng Anh như ngoại ngữ, chưa xác định trình độ tiền A1 hoặc A1, chưa giới hạn độ dài văn bản, số lượng từ mới, kiểu cấu trúc câu hoặc mục tiêu giao tiếp.
Khi yêu cầu đầu vào chưa đủ rõ, sản phẩm đầu ra dễ vượt quá khả năng tiếp nhận của học sinh nhỏ tuổi. Một văn bản có thể chứa từ vựng khó; một bài vần có thể chưa phù hợp với trình độ ngôn ngữ; một bộ thẻ học tập có thể đưa vào quá nhiều từ mới cùng lúc. Những tình huống này cho thấy trí tuệ nhân tạo không tự nắm được đầy đủ bối cảnh lớp học nếu người dùng không mô tả rõ mục tiêu, đối tượng và giới hạn sư phạm.
Theo Hwang, Jeens và Lee (2025), năng lực xây dựng, điều chỉnh và tối ưu hóa câu lệnh là một thành phần quan trọng của hiểu biết về trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, trong đào tạo giáo viên, kĩ năng này không thể được hiểu như một thao tác kĩ thuật thuần túy. Một câu lệnh tốt trong thiết kế bài dạy tiếng Anh cho trẻ nhỏ cần phản ánh tri thức của người dạy về độ tuổi, trình độ, mục tiêu, nội dung, phương pháp và đánh giá.
Thay vì viết “hãy tạo một câu chuyện cho học sinh tiểu học”, giáo sinh cần biết yêu cầu công cụ tạo một câu chuyện ngắn cho học sinh 8 tuổi học tiếng Anh như ngoại ngữ, sử dụng số lượng từ mới giới hạn, ưu tiên câu ngắn, lặp lại cấu trúc đã học, gắn với chủ điểm bài học và có thể dùng trong một hoạt động khoảng 10 phút. Khi câu lệnh được xây dựng trên cơ sở chuyên môn, công cụ mới có khả năng tạo ra sản phẩm gần với yêu cầu dạy học.
Giá trị của trí tuệ nhân tạo thể hiện qua quá trình chỉnh sửa
Lazzeretti (2026) ghi nhận 7 trong 10 nhóm có báo cáo đã phải lặp lại hoặc điều chỉnh câu lệnh trước khi có sản phẩm phù hợp. Nhiều nhóm không sử dụng nguyên văn kết quả do công cụ tạo ra, mà cắt bớt hình ảnh, thay từ khó, sửa mạch câu chuyện hoặc tự điều chỉnh cách diễn đạt. Đây là điểm quan trọng đối với đào tạo giáo viên. Giá trị của trí tuệ nhân tạo không nằm ở sản phẩm đầu tiên được tạo ra, mà ở quá trình người học đánh giá sản phẩm đó. Khi giáo sinh nhận ra một câu chuyện quá khó đối với trẻ nhỏ, họ đang vận dụng hiểu biết về khả năng tiếp nhận ngôn ngữ. Khi họ giảm số lượng từ mới trong một hoạt động, họ đang cân nhắc tải lượng học tập. Khi họ sửa bài vần sau nhiều lần thử, họ đang điều chỉnh ngôn ngữ để cân bằng giữa nhịp điệu, khả năng ghi nhớ và độ phù hợp.
Quá trình này gần với quan điểm học tập qua thực hành suy xét của Gibbs (1988), trong đó người học cần mô tả trải nghiệm, đánh giá kết quả, phân tích hạn chế và rút ra điều chỉnh cho hoạt động tiếp theo. Trong học phần đào tạo giáo viên, báo cáo sử dụng trí tuệ nhân tạo vì vậy không nên chỉ là thủ tục khai báo. Báo cáo cần trở thành minh chứng cho năng lực tự đánh giá: công cụ đã tạo ra gì, sản phẩm đó chưa phù hợp ở đâu, người học đã chỉnh sửa như thế nào và căn cứ chuyên môn nào được sử dụng.
Nếu giáo sinh chỉ sao chép sản phẩm đầu ra, trí tuệ nhân tạo có thể làm giảm chất lượng học nghề. Nhưng nếu họ phải trình bày quá trình lựa chọn, chỉnh sửa và biện minh cho quyết định của mình, công cụ số có thể trở thành môi trường rèn luyện năng lực thiết kế bài dạy.
Minh bạch trong sử dụng trí tuệ nhân tạo là yêu cầu học thuật và nghề nghiệp
Trong trường hợp được Lazzeretti (2026) phân tích, chỉ 10 trong 23 nhóm nộp báo cáo sử dụng trí tuệ nhân tạo. Vì báo cáo chỉ bắt buộc khi có dùng công cụ, việc không nộp có thể phản ánh việc không sử dụng, nhưng cũng có thể liên quan đến việc chưa khai báo. Tác giả không khẳng định tỉ lệ sử dụng thực tế, song dữ liệu này đặt ra vấn đề về chuẩn mực minh bạch trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đã hiện diện trong học tập.
Minh bạch không chỉ nhằm bảo vệ liêm chính học thuật. Đối với đào tạo giáo viên, minh bạch còn giúp người học nhận thức rõ trách nhiệm của mình đối với sản phẩm dạy học. Khi sinh viên sư phạm lưu lại câu lệnh, mô tả sản phẩm đầu ra, chỉ rõ phần đã chỉnh sửa và giải thích căn cứ điều chỉnh, họ phải chứng minh rằng công cụ chỉ đóng vai trò hỗ trợ, còn quyết định cuối cùng thuộc về người thiết kế.
Điều này đặc biệt quan trọng vì học liệu dành cho học sinh nhỏ tuổi cần đáp ứng nhiều yêu cầu cùng lúc: chính xác về ngôn ngữ, phù hợp tâm lí lứa tuổi, không gây hiểu nhầm văn hóa, tôn trọng dữ liệu cá nhân và phục vụ mục tiêu bài học. Một ví dụ trong dữ liệu là giáo sinh dùng công cụ tạo hình ảnh theo phong cách hoạt hình thay cho ảnh thật của trẻ em để bảo đảm yêu cầu bảo vệ dữ liệu cá nhân. Trường hợp này cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ xử lí tình huống thực tiễn, nhưng điều kiện cần là người sử dụng hiểu rõ trách nhiệm đạo đức và pháp lí.
Hàm ý đối với giáo dục Việt Nam: sử dụng trí tuệ nhân tạo trong dạy học tiếng Anh bằng chuẩn mực sư phạm
Đối với Việt Nam, việc đưa trí tuệ nhân tạo vào đào tạo giáo viên cần được đặt trong tiến trình đổi mới giáo dục và chuyển đổi số. Nghị quyết số 29-NQ/TW ngày 4 tháng 11 năm 2013 của Ban Chấp hành Trung ương xác định yêu cầu đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo, trong đó nhấn mạnh chuyển quá trình giáo dục từ chủ yếu trang bị kiến thức sang phát triển toàn diện năng lực và phẩm chất người học. Đây là nền tảng quan trọng để nhìn nhận công nghệ như phương tiện phục vụ đổi mới dạy học, không phải mục tiêu tự thân.
Chương trình Giáo dục phổ thông ban hành kèm theo Thông tư số 32/2018/TT-BGDĐT xác lập định hướng phát triển phẩm chất và năng lực học sinh; trong bối cảnh đó, năng lực thiết kế bài dạy của giáo viên giữ vai trò quan trọng, bởi giáo viên phải biết tổ chức hoạt động học tập, lựa chọn học liệu và đánh giá kết quả theo yêu cầu phát triển năng lực. Với môn tiếng Anh, yêu cầu này càng rõ, vì giáo viên cần thiết kế hoạt động giao tiếp, ngữ liệu, trò chơi ngôn ngữ, bài nghe – nói và đánh giá phù hợp với đặc điểm lứa tuổi.
Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 3 tháng 6 năm 2020 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030, xác định chuyển đổi số là định hướng quan trọng trong đổi mới hoạt động của các lĩnh vực, trong đó có giáo dục. Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25 tháng 1 năm 2022 phê duyệt Đề án tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo giai đoạn 2022–2025, định hướng đến năm 2030, đặt ra yêu cầu phát triển học liệu số, đổi mới phương thức dạy học, kiểm tra, đánh giá và quản lí giáo dục.
Đặc biệt, Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22 tháng 12 năm 2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia tạo thêm nền tảng chính sách để giáo dục phát triển nguồn nhân lực có năng lực số, năng lực đổi mới và khả năng làm chủ công nghệ trong hoạt động nghề nghiệp. Chính phủ đã ban hành Nghị quyết số 03/NQ-CP ngày 9 tháng 1 năm 2025 về Chương trình hành động thực hiện Nghị quyết số 57-NQ/TW, qua đó thể hiện yêu cầu cụ thể hóa các định hướng về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số trong các lĩnh vực.
Từ những cơ sở trên, các trường sư phạm ở Việt Nam cần xây dựng hướng dẫn học thuật rõ ràng về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập, thiết kế bài dạy và thực tập sư phạm. Hướng dẫn này nên phân biệt các hoạt động có thể được công cụ hỗ trợ, như tìm ý tưởng, tạo bản nháp học liệu, chỉnh sửa ngôn ngữ, tạo tranh minh họa, với những thành phần sinh viên phải tự chịu trách nhiệm, như xác định mục tiêu bài học, lựa chọn nội dung, thiết kế đánh giá và giải thích căn cứ sư phạm.
Trong các học phần phương pháp dạy học tiếng Anh, nên yêu cầu sinh viên nộp báo cáo sử dụng trí tuệ nhân tạo khi có dùng công cụ. Báo cáo cần trình bày câu lệnh đã nhập, sản phẩm nhận được, phần đã chỉnh sửa, lí do chỉnh sửa và tiêu chí chuyên môn được vận dụng. Cách làm này giúp việc khai báo trở thành một hoạt động học tập có giá trị, không chỉ là yêu cầu hành chính.
Đối với đào tạo giáo viên tiếng Anh tiểu học, cần hướng dẫn sinh viên xây dựng câu lệnh dựa trên đặc điểm người học. Khi yêu cầu công cụ tạo câu chuyện, bài vần, đoạn hội thoại, trò chơi hoặc tranh minh họa, sinh viên cần nêu rõ độ tuổi, trình độ ngôn ngữ, chủ điểm từ vựng, số lượng từ mới, kiểu cấu trúc câu, thời lượng hoạt động và mục tiêu giao tiếp. Đây là cách gắn năng lực sử dụng công cụ với năng lực thiết kế dạy học.
Các cơ sở đào tạo giáo viên cũng cần đưa nội dung đạo đức sử dụng trí tuệ nhân tạo vào chương trình. Sinh viên cần được hướng dẫn kiểm tra độ chính xác của nội dung, đánh giá sự phù hợp văn hóa, bảo vệ dữ liệu cá nhân của học sinh, tôn trọng quyền tác giả và không sử dụng nguyên văn sản phẩm do công cụ tạo ra nếu chưa kiểm chứng. Với giáo dục tiểu học, yêu cầu này càng quan trọng vì học liệu không chỉ truyền đạt tri thức, mà còn tác động đến cảm xúc, hứng thú và cách học sinh tiếp nhận thế giới.
Ngoài ra, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo nên được gắn với thực hành lớp học. Một học liệu có thể phù hợp trên bản thiết kế nhưng chưa chắc hiệu quả khi triển khai. Vì vậy, trong thực tập sư phạm, sinh viên có thể được yêu cầu đối chiếu giữa học liệu được chuẩn bị với sự hỗ trợ của công cụ số và phản ứng thực tế của học sinh: học sinh có hiểu nhiệm vụ không, từ vựng có quá khó không, thời lượng có phù hợp không, hoạt động có đạt mục tiêu không. Sự đối chiếu này giúp sinh viên hiểu rằng công nghệ không quyết định chất lượng bài học; chất lượng phụ thuộc vào năng lực nghề nghiệp của người dạy.
Dạy học tiếng Anh trong thời đại trí tuệ nhân tạo cần bắt đầu từ trách nhiệm của người thầy
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang mở ra nhiều khả năng mới cho giáo dục, nhất là trong chuẩn bị học liệu, gợi ý hoạt động và điều chỉnh tài nguyên dạy học. Tuy nhiên, trong đào tạo giáo viên tiếng Anh tiểu học, giá trị của công cụ không được đo bằng số lượng sản phẩm tạo ra, mà bằng cách người học đánh giá, lựa chọn, chỉnh sửa và chịu trách nhiệm đối với sản phẩm ấy.
Một giáo sinh có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo câu chuyện, bài vần, tranh minh họa hoặc trò chơi ngôn ngữ. Nhưng năng lực nghề nghiệp chỉ thực sự thể hiện khi họ nhận ra văn bản quá khó, lượng từ mới quá nhiều, hình ảnh chưa phục vụ mục tiêu bài học hoặc hoạt động chưa phù hợp với thời lượng lớp học. Phần không thể trao cho công cụ chính là năng lực hiểu học sinh, nắm vững mục tiêu giáo dục, kiểm soát học liệu và đưa ra quyết định sư phạm có căn cứ.
Vì vậy, đào tạo giáo viên trong thời đại trí tuệ nhân tạo không nên hướng tới việc hình thành những người sử dụng công cụ thành thạo theo nghĩa thao tác. Điều cần thiết hơn là đào tạo những giáo viên biết đặt công nghệ trong giới hạn của mục tiêu giáo dục, biết khai thác công cụ bằng tri thức chuyên môn, biết minh bạch trong sử dụng và biết chịu trách nhiệm với trải nghiệm học tập của học sinh. Công nghệ có thể làm cho việc chuẩn bị bài dạy nhanh hơn, nhưng chỉ trách nhiệm sư phạm của người thầy mới quyết định bài học ấy có thực sự có giá trị giáo dục hay không.
Tài liệu tham khảo
Anderson, L. W., & International Institute for Educational Planning. (1991). Increasing teacher effectiveness. UNESCO.
Bland, J. (2015). Teaching English to young learners. Bloomsbury Publishing.
Bộ Chính trị (2024). Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22 tháng 12 năm 2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Bộ Giáo dục và Đào tạo (2018). Thông tư số 32/2018/TT-BGDĐT ngày 26 tháng 12 năm 2018 ban hành Chương trình giáo dục phổ thông.
Chính phủ (2025). Nghị quyết số 03/NQ-CP ngày 9 tháng 1 năm 2025 ban hành Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết số 57-NQ/TW.
de Fine Licht, K. (2024). Generative artificial intelligence in higher education: Why the “banning approach” to student use is sometimes morally justified. Philosophy & Technology, 37, 113.
Duah, J. E., & McGivern, P. (2024). How generative artificial intelligence has blurred notions of authorial identity and academic norms in higher education, necessitating clear university usage policies. The International Journal of Information and Learning Technology, 41, 180–193.
Gibbs, G. (1988). Learning by doing: A guide to teaching and learning methods. Further Education Unit.
Hwang, M., Jeens, R., & Lee, H.-K. (2025). Exploring learner prompting behavior and its effect on ChatGPT-assisted English writing revision. The Asia-Pacific Education Researcher, 34, 1157–1167
Jin, Y., Yan, L., Echeverria, V., Gašević, D., & Martinez-Maldonado, R. (2025). Generative AI in higher education: A global perspective of institutional adoption policies and guidelines. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100348.
Lantolf, J. P. (Ed.). (2000). Sociocultural theory and second language learning. Oxford University Press.
Lazzeretti, C. (2026). AI-supported design of teaching units for English to young learners: A case study in initial teacher education. Education Sciences, 16(4), 614.
McDonald, N., Johri, A., Ali, A., & Collier, A. H. (2025). Generative artificial intelligence in higher education: Evidence from an analysis of institutional policies and guidelines. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 3, 100121.
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108, 1017–1054.
Perkins, M. (2023). Academic integrity considerations of AI large language models in the post-pandemic era: ChatGPT and beyond. Journal of University Teaching and Learning Practice, 20(2), 7.
Romiszowski, A. J. (2016). Designing instructional systems: Decision making in course planning and curriculum design. Routledge.
Shin, J. K., & Crandall, J. (2014). Teaching young learners English: From theory to practice. National Geographic Learning.
Thủ tướng Chính phủ (2020). Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 3 tháng 6 năm 2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.
Thủ tướng Chính phủ. (2022). Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25 tháng 1 năm 2022 phê duyệt Đề án tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo giai đoạn 2022–2025, định hướng đến năm 2030.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
