Từ quản lí việc sử dụng công cụ đến kiến tạo môi trường học tập có đối thoại
Sự phổ biến của các công cụ tạo sinh đang làm thay đổi nhanh cách sinh viên tiếp cận tri thức, chuẩn bị bài học, viết học thuật và giải quyết nhiệm vụ trong môi trường đại học. Với một yêu cầu ngắn, người học có thể nhận được phần giải thích khái niệm, bản tóm tắt tài liệu, dàn ý bài viết, ví dụ minh họa hoặc lời giải cho một vấn đề chuyên môn. Sự thuận tiện ấy mở ra nhiều cơ hội hỗ trợ học tập, nhưng cũng đặt giáo dục đại học trước một câu hỏi có tính nền tảng: nếu công cụ có thể tạo ra câu trả lời quá nhanh, sinh viên còn tham gia vào quá trình hình thành hiểu biết đến đâu?
Những thảo luận về công cụ tạo sinh trong đại học thường bắt đầu từ vấn đề liêm chính học thuật. Tuy nhiên, nếu chỉ nhìn ở khía cạnh sinh viên có dùng công cụ để hoàn thành bài tập hay không, nhà trường có thể bỏ qua câu hỏi quan trọng hơn: chất lượng của quá trình học tập đã diễn ra như thế nào. Một bài làm có thể đúng về hình thức nhưng không phản ánh năng lực phân tích của người học. Một lời giải có thể chính xác nhưng không chứng minh rằng sinh viên hiểu bản chất vấn đề. Một đoạn văn có thể trôi chảy nhưng không bảo đảm người viết đã biết lựa chọn thông tin, tổ chức lập luận và kiểm tra cách hiểu của mình.
Vì vậy, vấn đề cốt yếu không phải là công cụ tạo sinh có được phép xuất hiện trong lớp học hay không, mà là nhà trường và giảng viên sẽ đặt công cụ ấy vào vị trí nào trong thiết kế sư phạm. Nếu công cụ được dùng như một “máy trả lời”, người học dễ chuyển từ chủ thể kiến tạo tri thức thành người tiếp nhận sản phẩm. Ngược lại, nếu công cụ được thiết kế như một gia sư biết đặt câu hỏi, đưa gợi ý, phản hồi từng bước và yêu cầu sinh viên tự đi đến lời giải, công nghệ có thể trở thành môi trường hỗ trợ học tập có giá trị hơn.
Cách tiếp cận đáng chú ý là mô hình gia sư thông minh theo tương tác đảo chiều. Trong mô hình này, công cụ tạo sinh không trả lời trước, mà chủ động đặt câu hỏi, đưa tình huống, tiếp nhận câu trả lời và dẫn dắt người học điều chỉnh cách hiểu. Khái niệm “tương tác đảo chiều” nhấn mạnh việc công cụ hỏi thay vì chỉ trả lời, còn hệ thống gia sư thông minh được hiểu là môi trường đối thoại có khả năng phản hồi theo nhu cầu của người học (White et al., 2023; Zheng et al., 2025).
Khi công cụ biết hỏi, người học không thể chỉ nhận đáp án
Điểm quan trọng của mô hình gia sư tương tác đảo chiều là sự thay đổi vai trò của công cụ. Trong cách dùng phổ biến, sinh viên đặt câu hỏi và nhận câu trả lời. Ở mô hình này, trật tự ấy được tổ chức lại: công cụ giữ vai trò người hỏi, còn sinh viên phải trả lời, giải thích, thử lại và điều chỉnh suy nghĩ. Khi người học trả lời chưa đúng, hệ thống không đưa ngay đáp án, mà sử dụng câu hỏi gợi mở, gợi ý hoặc các bước lập luận để hỗ trợ sinh viên tự phát hiện điểm chưa hợp lí.
Cách tổ chức đó khai thác một năng lực riêng của công cụ tạo sinh: duy trì đối thoại cá nhân hóa. Sách giáo khoa, website hay công cụ tìm kiếm có thể cung cấp thông tin, nhưng khó phản hồi linh hoạt theo từng câu trả lời của người học. Trong khi đó, công cụ tạo sinh có thể thay đổi cách gợi ý, điều chỉnh ví dụ, đặt câu hỏi tiếp nối và hỗ trợ sinh viên theo nhịp học riêng. Đây là khác biệt quan trọng giữa việc dùng công nghệ như kho thông tin và việc dùng công nghệ như một môi trường đối thoại học tập.
Từ góc độ quản lí và thiết kế dạy học, giá trị của mô hình này không nằm ở việc thay thế giảng viên. Trái lại, vai trò của giảng viên trở nên rõ hơn. Giảng viên là người xác định mục tiêu học tập, chọn nội dung, quy định mức độ khó, thiết kế lời nhắc, đặt giới hạn đối với việc cung cấp đáp án và yêu cầu sinh viên trình bày quá trình suy nghĩ. Công cụ chỉ phát huy giá trị khi được đặt trong một cấu trúc sư phạm rõ ràng, có chuẩn đầu ra, có phản hồi và có yêu cầu tự đánh giá.
Một số nghiên cứu cho thấy, khi lời nhắc được thiết kế đủ chặt chẽ, một nền tảng tạo sinh miễn phí có thể được tổ chức để hoạt động như gia sư thông minh, đặc biệt trong những hoạt động luyện tập khái niệm, lập luận và giải quyết vấn đề. Điều này có ý nghĩa với các cơ sở giáo dục chưa có điều kiện đầu tư hệ thống gia sư thông minh chuyên dụng, bởi lời nhắc sư phạm có thể trở thành phương án linh hoạt hơn về chi phí và triển khai (Avcı et al., 2025; Scheepers & Stott, 2026).
Cơ sở học thuật: học sâu phải đi qua lựa chọn, kết nối và tự điều chỉnh
Giá trị của mô hình gia sư tương tác đảo chiều có thể được lí giải từ lí thuyết xử lí tạo sinh trong học tập. Theo Fiorella và Mayer (2021), học có ý nghĩa không hình thành chỉ bằng việc tiếp nhận thông tin. Người học cần lựa chọn thông tin liên quan, tổ chức tri thức, kết nối với hiểu biết đã có và điều chỉnh quan niệm khi nhận phản hồi. Mayer (2024) cũng nhấn mạnh rằng học tập bền vững đòi hỏi sự tham gia chủ động của người học trong quá trình xử lí nhận thức.
Từ cách nhìn này, công cụ tạo sinh có thể hỗ trợ hoặc làm "nghèo" quá trình học, tùy thuộc vào cách nhà trường tổ chức việc sử dụng. Nếu sinh viên chỉ yêu cầu công cụ tạo câu trả lời, các thao tác trí tuệ quan trọng có thể bị rút ngắn. Người học có sản phẩm nhưng thiếu quá trình. Ngược lại, nếu công cụ buộc sinh viên trả lời từng bước, giải thích lí do, đối chiếu phản hồi và sửa lại cách hiểu, công nghệ có thể hỗ trợ học sâu.
Kirschner và cộng sự (2018) cho rằng tương tác với người khác hoặc với công cụ phù hợp có thể hỗ trợ người học phân bổ nguồn lực nhận thức trong quá trình học tập. Trong mô hình gia sư tạo sinh, công cụ không nên làm thay tư duy, mà cần tạo thêm cơ hội để tư duy của sinh viên được bộc lộ, kiểm tra và hoàn thiện. Chính ở điểm này, vai trò thiết kế của giảng viên có ý nghĩa quyết định. Một câu hỏi được đặt đúng lúc có thể giúp người học nhận ra lỗ hổng trong lập luận; một gợi ý vừa đủ có thể giữ lại cơ hội suy nghĩ; một phản hồi quá đầy đủ lại có thể làm mất đi giá trị của quá trình học.
Khung hội thoại của Laurillard (2013) cũng cung cấp nền tảng lí thuyết phù hợp. Theo cách tiếp cận này, học tập là quá trình đối thoại giữa người học và môi trường sư phạm: người học trình bày cách hiểu, nhận phản hồi, thực hành, điều chỉnh và tiếp tục hoàn thiện tri thức. Gia sư tạo sinh theo tương tác đảo chiều có thể tạo ra một chuỗi hoạt động tương tự: sinh viên trả lời câu hỏi, nhận gợi ý, sửa lỗi, giải thích lại và rút ra kết luận. Nếu được thiết kế tốt, mỗi lượt đối thoại không chỉ hướng đến đáp án đúng, mà hướng đến sự thay đổi trong cách hiểu của người học.
Vai trò của phản hồi cũng đặc biệt quan trọng. Shute (2008) cho rằng phản hồi hình thành cần giúp người học nhận ra khoảng cách giữa hiện trạng và mục tiêu, đồng thời cung cấp định hướng để cải thiện. Trong mô hình gia sư tạo sinh, phản hồi tức thời có thể trở thành lợi thế lớn. Tuy nhiên, phản hồi chỉ có giá trị giáo dục khi không lấy mất cơ hội suy nghĩ của sinh viên. Nếu công cụ đưa ngay lời giải, phản hồi trở thành sản phẩm thay thế. Nếu công cụ gợi ý từng bước, phản hồi trở thành phương tiện để sinh viên tiếp tục suy luận.
Khung lời nhắc sư phạm: từ mục tiêu môn học đến kịch bản đối thoại
Một hướng đi có tính ứng dụng là xây dựng khung lời nhắc giúp công cụ tạo sinh vận hành như gia sư thông minh. Khung này bắt đầu bằng việc xác định môn học, trình độ người học, chương trình hoặc chuẩn đầu ra, hình thức tương tác, danh mục chủ đề, chủ đề nhỏ và mức độ khó. Sau khi sinh viên lựa chọn nội dung và độ khó, hệ thống tạo chuỗi câu hỏi phù hợp, đưa tình huống, yêu cầu trả lời và tiếp tục đối thoại dựa trên phản hồi của người học.
Điểm cốt lõi của khung lời nhắc là quy định công cụ không được đưa đáp án đúng ngay lập tức. Khi sinh viên trả lời chưa đúng, hệ thống cần dùng câu hỏi thăm dò, gợi ý hoặc các bước lập luận để giúp người học tự đi đến kết quả. Sau một số câu hỏi nhất định, công cụ tổng kết tiến độ, nhận xét phần đã làm được, gợi ý nội dung cần ôn lại và hỏi người học có muốn thay đổi chủ đề hoặc tăng độ khó hay không.
Cấu trúc này có ý nghĩa sư phạm rõ ràng. Trước hết, nó giúp giảng viên chuyển mục tiêu môn học thành hoạt động học tập có tương tác. Tiếp đó, nó hỗ trợ phân hóa người học thông qua lựa chọn độ khó. Đồng thời, nó khuyến khích sinh viên giải thích và tự điều chỉnh, thay vì chỉ ghi nhớ đáp án. Quan trọng hơn, nó tạo ra dữ liệu học tập có thể phục vụ đánh giá quá trình, chẳng hạn bản ghi tương tác, phần giải thích của sinh viên, lỗi thường gặp và sự thay đổi trong cách lập luận.
Đáng chú ý, khung lời nhắc này không đòi hỏi giảng viên phải có năng lực lập trình. Điều cần thiết là năng lực thiết kế sư phạm: hiểu mục tiêu học phần, nhận diện khái niệm trọng tâm, dự đoán lỗi thường gặp, thiết kế câu hỏi dẫn dắt và quy định cách phản hồi. Nói cách khác, công nghệ không làm giảm vai trò của giảng viên, mà làm nổi bật vai trò chuyên môn của giảng viên trong việc thiết kế môi trường học tập.
Bằng chứng triển khai: triển vọng rõ, nhưng cần kiểm soát chất lượng sư phạm
Các dữ liệu thực nghiệm được công bố với sinh viên sư phạm khoa học cho thấy các nền tảng tạo sinh miễn phí có thể thực hiện tương đối tốt vai trò gia sư thông minh khi được hướng dẫn bằng lời nhắc chi tiết. Trong 114 lượt tương tác, mỗi lượt gồm ít nhất mười trao đổi chính giữa sinh viên và hệ thống, các yêu cầu về lựa chọn chủ đề, bám sát chương trình và tổng kết sau một số câu hỏi được thực hiện với mức độ cao. Một số yêu cầu đạt mức thực hiện hoàn toàn, chẳng hạn cung cấp lựa chọn đúng theo lời nhắc, căn chỉnh nội dung với chương trình và duy trì số câu hỏi trước khi tổng kết (Scheepers & Stott, 2026).
Tuy vậy, lời nhắc không thể kiểm soát tuyệt đối hành vi của công cụ tạo sinh. Vấn đề đáng chú ý là hệ thống đôi khi đưa đáp án trực tiếp sau khi sinh viên trả lời chưa đúng, trong khi yêu cầu sư phạm đặt ra là phải dùng gợi ý và câu hỏi dẫn dắt. Hiện tượng này không phủ nhận giá trị của mô hình, nhưng nhắc nhở rằng trí tuệ nhân tạo cần được đặt trong sự giám sát của giảng viên. Công cụ có thể hỗ trợ đối thoại học tập, song không thể tự bảo đảm chất lượng giáo dục nếu thiếu thiết kế, hướng dẫn và kiểm tra.
Kết quả so sánh giữa các nền tảng cũng cho thấy mức độ tuân thủ lời nhắc không hoàn toàn giống nhau. ChatGPT là nền tảng được sinh viên sử dụng nhiều nhất, đồng thời chiếm phần lớn trường hợp đưa đáp án trực tiếp; Gemini có ít trường hợp hơn; Copilot và DeepSeek không ghi nhận lỗi trong số lượt sử dụng rất nhỏ. Điều này gợi ý rằng khi triển khai trong lớp học, giảng viên không nên giả định mọi nền tảng sẽ hành xử giống nhau. Cần có giai đoạn thử nghiệm, rà soát và điều chỉnh lời nhắc trước khi sử dụng rộng rãi.
Về mặt quản lí đào tạo, đây là một điểm quan trọng. Nếu nhà trường chỉ khuyến khích sử dụng công cụ tạo sinh mà không xây dựng quy trình hướng dẫn và kiểm tra, hiệu quả học tập sẽ phụ thuộc quá nhiều vào năng lực tự phát của từng sinh viên. Ngược lại, nếu có khung lời nhắc chung, hướng dẫn sử dụng rõ ràng, tiêu chí đánh giá cụ thể và cơ chế giảng viên rà soát, công cụ tạo sinh có thể được đưa vào hoạt động học tập một cách có trách nhiệm hơn.
Tương tác tích cực chưa đủ: hiểu sâu cần được chứng minh bằng lập luận
Dữ liệu triển khai cho thấy sinh viên có mức độ tham gia từ trung bình đến cao. Nhiều sinh viên lựa chọn mức độ trung bình hoặc khó, sử dụng phản hồi để sửa câu trả lời và mô tả trải nghiệm học tập như một quá trình có đối thoại. Một số sinh viên cho rằng công cụ giúp việc học bớt căng thẳng, cho phép hỏi lại khi chưa hiểu và tạo cảm giác có người hỗ trợ thường xuyên.
Tuy nhiên, mức độ tương tác tích cực chưa đồng nghĩa với hiểu biết khái niệm sâu. Phân tích phần tự đánh giá của sinh viên cho thấy người học thường thể hiện tốt ở hai phương diện: tham gia vào hoạt động và sử dụng phản hồi để sửa lỗi. Nhưng khi cần diễn đạt sự thay đổi trong cách hiểu, kết quả phân hóa rõ hơn. Chỉ một số sinh viên mô tả được cụ thể mình đã hiểu lại khái niệm, sửa quan niệm chưa đúng hoặc thay đổi cách giải quyết vấn đề. Nhiều em chủ yếu nhấn mạnh sự thuận tiện, phản hồi nhanh và việc biết đáp án đúng, nhưng chưa trình bày rõ quá trình thay đổi hiểu biết.
Phát hiện này có giá trị cảnh báo đối với giáo dục đại học. Nếu giảng viên chỉ nhìn vào số câu đúng, thời lượng tương tác hoặc mức độ hài lòng của sinh viên, hiệu quả của công cụ có thể bị đánh giá cao hơn thực chất. Học sâu cần được nhận diện qua khả năng giải thích, lập luận, phát hiện lỗi, sửa cách hiểu và vận dụng sang tình huống mới. Vì vậy, sử dụng gia sư tạo sinh trong đại học cần đi kèm những nhiệm vụ yêu cầu sinh viên viết lại quá trình suy nghĩ, nêu điểm đã thay đổi sau phản hồi và chỉ ra vì sao đáp án cuối cùng hợp lí.
Đây cũng là căn cứ để điều chỉnh đánh giá học phần. Nếu sinh viên được tính điểm chủ yếu dựa trên kết quả cuối cùng, các em có thể tìm cách đạt đáp án đúng nhanh nhất. Nếu điểm số gắn với nhật kí học tập, bản ghi tương tác, phần giải thích và tự đánh giá, người học có động lực tham gia thật hơn vào quá trình suy nghĩ. Công cụ tạo sinh vì vậy không chỉ đặt ra thách thức cho liêm chính học thuật, mà còn thúc đẩy giáo dục đại học phải thiết kế lại cách đánh giá quá trình học.
Vai trò dẫn dắt của nhà trường và giảng viên trong bối cảnh Việt Nam
Ở Việt Nam, việc sử dụng công cụ tạo sinh trong giáo dục đại học cần được đặt trong định hướng đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo, chuyển đổi số quốc gia và phát triển năng lực số cho người học. Nghị quyết số 29-NQ/TW ngày 04 tháng 11 năm 2013 xác định yêu cầu chuyển quá trình giáo dục từ chủ yếu trang bị kiến thức sang phát triển phẩm chất và năng lực người học. Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03 tháng 6 năm 2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030. Trong lĩnh vực giáo dục, Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25 tháng 01 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, trong đó nhấn mạnh người học và nhà giáo là trung tâm của quá trình chuyển đổi số.
Bên cạnh đó, Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26 tháng 01 năm 2021 ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, tạo cơ sở chính sách cho việc thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực, trong đó có giáo dục. 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 tiếp tục khẳng định yêu cầu phát triển nguồn nhân lực, năng lực số và đổi mới sáng tạo.
Dựa trên những cơ sở ấy, các trường đại học Việt Nam cần chuyển từ quản lí theo hướng khuyến cáo chung sang thiết kế các mô hình sử dụng công cụ tạo sinh có mục tiêu sư phạm rõ ràng. Việc ban hành quy định là cần thiết, nhưng chưa đủ. Điều quan trọng hơn là mỗi học phần cần xác định công cụ tạo sinh được sử dụng vào hoạt động nào, nhằm phát triển năng lực nào, sản phẩm học tập nào được chấp nhận và phần nào sinh viên bắt buộc phải tự giải thích bằng lập luận của mình.
Trước hết, nhà trường nên xây dựng hướng dẫn sử dụng công cụ tạo sinh theo nhóm học phần. Với các học phần thiên về khái niệm, lập luận và giải quyết vấn đề, giảng viên có thể thiết kế lời nhắc theo mô hình gia sư tương tác đảo chiều. Lời nhắc cần quy định rõ mục tiêu học tập, chủ đề, độ khó, yêu cầu không đưa đáp án trực tiếp, cách gợi ý khi sinh viên trả lời chưa đúng và nhiệm vụ tự giải thích sau mỗi lượt học. Cách làm này giúp công cụ tạo sinh được sử dụng như một phương tiện rèn luyện tư duy, thay vì chỉ là công cụ tạo sản phẩm.
Thứ hai, các cơ sở giáo dục đại học cần phát triển năng lực thiết kế lời nhắc sư phạm cho giảng viên. Tập huấn về công cụ tạo sinh không nên dừng ở hướng dẫn thao tác, mà cần đi vào thiết kế nhiệm vụ học tập, xây dựng câu hỏi dẫn dắt, kiểm soát phản hồi của công cụ và đánh giá quá trình học. Nói cách khác, năng lực số của giảng viên phải gắn với năng lực thiết kế dạy học, không chỉ với khả năng sử dụng phần mềm.
Thứ ba, hoạt động với gia sư tạo sinh cần được đánh giá bằng minh chứng quá trình. Sinh viên không nên chỉ nộp đáp án cuối cùng, mà cần nộp bản ghi tương tác có chọn lọc, phần giải thích lỗi sai, đoạn tự đánh giá về sự thay đổi trong cách hiểu và ví dụ vận dụng vào tình huống mới. Cách đánh giá này phù hợp hơn với tinh thần phát triển năng lực, vì buộc sinh viên chứng minh quá trình học, thay vì chỉ trình bày kết quả.
Thứ tư, các khoa và bộ môn có thể xây dựng ngân hàng lời nhắc đã được thẩm định. Mỗi lời nhắc cần kèm theo mục tiêu học tập, đối tượng sử dụng, yêu cầu sản phẩm, tiêu chí đánh giá và lưu ý về liêm chính học thuật. Ngân hàng lời nhắc dùng chung sẽ hạn chế tình trạng sinh viên tự sử dụng các câu lệnh quá chung, dễ dẫn đến câu trả lời hời hợt hoặc lệch khỏi mục tiêu học phần. Đồng thời, đây cũng có thể trở thành một nguồn học liệu số phục vụ đổi mới phương pháp dạy học.
Thứ năm, cần bảo đảm công bằng trong tiếp cận. Công cụ tạo sinh miễn phí có lợi thế về chi phí, nhưng không phải sinh viên nào cũng có điều kiện thiết bị, kết nối Internet, năng lực ngoại ngữ hoặc kĩ năng số tương đương nhau. Khi triển khai tại Việt Nam, giảng viên cần thiết kế hướng dẫn bằng tiếng Việt rõ ràng, có ví dụ cụ thể, có quy định về thời gian và mức độ sử dụng, đồng thời hỗ trợ những sinh viên chưa quen với học tập qua đối thoại số. Công bằng trong chuyển đổi số không chỉ là có công cụ, mà còn là có năng lực và điều kiện để dùng công cụ một cách có ích.
Cuối cùng, các trường đại học nên triển khai theo hướng thử nghiệm có đánh giá. Mỗi mô hình sử dụng gia sư tạo sinh cần xác định rõ học phần, nhóm sinh viên, mục tiêu, dữ liệu thu thập và tiêu chí đo lường. Không nên chỉ hỏi sinh viên có thích công cụ hay không, mà cần xem xét chất lượng lập luận, khả năng giải thích khái niệm, mức độ tự sửa lỗi và thái độ đối với liêm chính học thuật. Chỉ trên cơ sở dữ liệu đủ tin cậy, nhà trường mới nên mở rộng mô hình sang các học phần và chương trình đào tạo khác.
Công cụ AI tạo sinh không tự bảo đảm chất lượng giáo dục đại học. Giá trị của công nghệ phụ thuộc vào vai trò mà nhà trường và giảng viên giao cho nó trong thiết kế sư phạm. Nếu được dùng để tạo sẵn câu trả lời, công cụ có thể làm cho quá trình học trở nên nhanh hơn nhưng "nghèo" hơn. Nếu được tổ chức như một gia sư biết hỏi, biết gợi mở và biết yêu cầu người học tự giải thích, công cụ có thể mở thêm không gian cho luyện tập, đối thoại và sửa sai. Điều đáng quan tâm nhất không phải là công cụ trả lời thông minh đến đâu, mà là nó có làm cho sinh viên suy nghĩ rõ hơn, lập luận chặt hơn và chịu trách nhiệm hơn với việc học của mình hay không. Trong kỉ nguyên công cụ tạo sinh, vai trò dẫn dắt của nhà trường không giảm đi; trái lại, càng trở nên quan trọng hơn. Nhà trường cần thiết kế luật chơi học thuật, giảng viên cần kiến tạo nhiệm vụ học tập, còn sinh viên cần được đặt vào những tình huống buộc phải giải thích, kiểm chứng và tự hoàn thiện hiểu biết. Khi công nghệ được đặt dưới sự dẫn dắt của mục tiêu giáo dục, lớp học đại học không mất đi vai trò con người; nó có thêm một phương tiện để làm cho tư duy của người học được rèn luyện nghiêm túc hơn.
Tài liệu tham khảo
Avcı, G., Owusu-Boateng, O., Vampa, M., & Khalid, A.-M. (2025). Intelligent tutoring systems (pp. 46–57). Deep Science Publishing.
Fiorella, L. (2023). Making sense of generative learning. Educational Psychology Review, 35(2).
Fiorella, L., & Mayer, R. E. (2021). The generative activity principle in multimedia learning. In R. E. Mayer & L. Fiorella (Eds.), The Cambridge handbook of multimedia learning (pp. 339–350). Cambridge University Press.
Kirschner, P. A., Sweller, J., Kirschner, F., & Zambrano, J. (2018). From cognitive load theory to collaborative cognitive load theory. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 13(2), 213–233.
Laurillard, D. (2013). Teaching as a design science: Building pedagogical patterns for learning and technology. Routledge.
Mayer, R. E. (2024). The past, present, and future of the cognitive theory of multimedia learning. Educational Psychology Review, 36(1), 8.
Scheepers, S. J., & Stott, A. E. (2026). Designing flipped-interaction prompts: A framework for generative AI as an intelligent tutor in higher education. Education Sciences, 16(4), 573.
Shute, V. J. (2008). Focus on formative feedback. Review of Educational Research, 78(1), 153–189.
UNESCO. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO.
White, J., Fu, Q., Hays, S., Sandborn, M., Olea, C., Gilbert, H., Elnashar, A., Spencer-Smith, J., & Schmidt, D. C. (2023). A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with ChatGPT. arXiv.
Zheng, L., Shi, Z., Fu, Z., & Liu, S. (2025). The impacts of intelligent feedback on learning achievements and learning perceptions in inquiry-based science learning: A meta-analysis of studies from 2013 to 2023. Journal of Science Education and Technology, 34(4), 737–756.
