Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học môn hóa học với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (6.02 MB, 253 trang )

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

<b>NGUYỄN MINH GIÁM </b>

<b>DẠY HỌC ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC TỰ HỌC </b>

<b>LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC </b>

HÀ NỘI – 2024

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

<b>NGUYỄN MINH GIÁM </b>

<b>DẠY HỌC ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC TỰ HỌC </b>

<b>LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC </b>

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGÔ TỨ THÀNH

HÀ NỘI – 2024

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

<b>LỜI CAM ĐOAN </b>

Tác giả xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tác giả. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án này được đảm bảo tính khoa học, trung thực và khách quan.

Luận án này cho đến nay chưa từng được các tác giả khác cơng bố. Tác giả hồn tồn chịu trách nhiệm về sự cam đoan của mình.

Hà Nội, ngày 25 tháng 04 năm 2024

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

<b>LỜI CẢM ƠN </b>

Trong thời gian thực hiện luận án, luôn nhận được sự động viên, cổ vũ và sự tin yêu của gia đình, các thầy cơ giáo, các bạn bè đồng nghiệp và các em học sinh yêu quý. Điều này đã tạo cho tác giả nguồn động lực và sức mạnh để vượt qua các khó khăn, thử thách để chiếm lĩnh tri thức, hoàn thành đúng và đủ theo tiến độ của quá trình nghiên cứu đề tài của luận án này.

Tác giả xin gửi lòng biết ơn tới tồn thể các thầy, cơ giáo ở Khoa Khoa học và Cơng nghệ Giáo dục nói riêng và của Đại học Bách khoa Hà Nội nói chung – nơi tác giả học tập, nghiên cứu; các nhà khoa học, các nhà giáo. Đặc biệt, tác giả xin tỏ

<b>lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS N ô Tứ T – người Thầy đã hướng dẫn và </b>

đồng hành cùng tác giả xuyên suốt trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thiện luận án này.

Tác giả xin trân trọng cảm ơn tồn thể thầy cơ Trường THCS Trịnh Hồi Đức, thành phố Thuận An, tỉnh Bình Dương đã tạo điều kiện, giúp đỡ và hỗ trợ để tác giả nghiên cứu, đánh giá và thực nghiệm sư phạm tại trường đạt được những kết quả khách quan nhất và cao nhất.

Tác giả xin trân trọng cảm ơn các chun gia, các thầy cơ đã góp ý chỉnh sửa luận án để sản phẩm của nghiên cứu này đáp ứng đầy đủ các yêu cầu đề ra, cũng như được áp dụng vào thực tế dạy học một cách thiết thực và hiệu quả.

Tác giả xin cảm ơn chân thành tới gia đình, đồng nghiệp, bạn bè đã luôn sát cánh, giúp đỡ tác giả thực hiện thành công những nghiên cứu của luận án.

Cuối cùng, tác giả xin gửi tới các bạn học sinh lời cảm ơn, lòng yêu quý với những hỗ trợ nhiệt tình của các bạn trong các đợt thực nghiệm cơng trình nghiên cứu của luận án.

TÁC GIẢ LUẬN ÁN

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

4. Giả thuyết khoa học ... 4

5. Nhiệm vụ nghiên cứu ... 4

5.1. Nghiên cứu cơ sở lý luận về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của AI chatbot trong dạy học mơn hóa học. ... 4

5.2. Nghiên cứu thực tiễn dạy học mơn hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot. ... 5

5.3. Xây dựng kịch bản dạy học AI Chatbot và quy trình dạy học mơn hóa học THCS trên cơ sở khung NLTH và cây phả hệ nội dung mơn hóa học. ... 5

5.4. Kiểm nghiệm, đánh giá tính khả thi và hiệu quả của giả thuyết khoa học trong luận án. ... 5

6. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu ... 5

6.1. Cách tiếp cận ... 5

6.2. Phương pháp nghiên cứu ... 6

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

7. Những đóng góp mới của Luận án ... 7

8. Bố cục của luận án ... 7

<b>CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN CỦA DẠY HỌC ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC TỰ HỌC VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CƠNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ... 8</b>

1.1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu ... 8

1.1.1. Những kết quả nghiên cứu trên thế giới về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của cơng nghệ trí tuệ nhân tạo... 8

1.1.1.1 Cơng nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục ... 8

1.1.1.2 Dạy học định hướng phát triển NLTH ... 11

1.1.1.3 Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI định hướng phát triển NLTH ... 11

1.1.2. Những kết quả nghiên cứu tại Việt Nam ... 15

1.1.2.1 Cơng nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục ... 15

1.1.2.2. Dạy học định hướng phát triển NLTH ... 17

1.1.2.3 Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI định hướng phát triển NLTH ... 18

1.2.4 Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học ... 23

1.2.4.1. Dạy học phát triển năng lực ... 23

1.2.4.2. Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học ... 24

1.2.5 Cơng nghệ trí tuệ nhân tạo ... 25

1.2.6 Cơng nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục ... 26

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

1.2.7 AI Chatbot ... 26

1.3 Những đặc điểm tự học mơn Hóa học của học sinh phù hợp với việc sự hỗ trợ của AI chatbot trong quá trình học tập ... 27

1.3.1 Đặc điểm tự học mơn hóa học của học sinh THCS ... 27

1.3.2 Sự phù hợp của phát triển NLTH trong quá trình học tập mơn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot ... 28

1.4 Một số lí thuyết, mơ hình, phương pháp sử dụng trong dạy học định hướng phát triển NLTH ... 29

1.4.1 Một số lí thuyết học tập định hướng phát triển năng lực tự học ... 29

1.4.1.1 Thuyết kiến tạo ... 29

1.4.1.2 Thuyết siêu nhận thức ... 30

1.4.1.3 Tiếp cận công nghệ ... 32

1.4.1.4 Tải nhận thức và cấu trúc thông tin ... 34

1.4.2 Một số phương pháp và mơ hình dạy học phát triển NLTH ... 37

1.4.2.1 Dạy học phân hóa ... 37

1.4.2.2 Học tập khám phá ... 38

1.4.2.3 Sử dụng thí nghiệm trong dạy học ... 39

1.4.2.4 Kĩ thuật dạy học microlearning ... 41

1.5 Một số vấn đề về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI ... 41

1.5.1 Các đặc trưng của dạy học với sự hỗ trợ của AI ... 41

1.5.2 Nhược điểm của AI trong giáo dục ... 42

1.5.3 Dạy học với sự hỗ trợ của AI Chatbot ... 43

1.5.3.1 Đặc điểm ... 43

1.5.3.2 Phân loại ... 44

1.5.3.3 Sử dụng AI Chatbot trong dạy học ... 44

1.6 Thực trạng của dạy học định hướng phát triển NLTH mơn Hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot ... 49

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

1.6.1 Mục đích khảo sát ... 49

1.6.2 Nội dung khảo sát ... 49

1.6.3 Đối tượng khảo sát ... 49

1.6.4 Địa bàn khảo sát ... 49

1.6.5 Phương pháp khảo sát ... 50

1.6.6 Phân tích và đánh giá kết quả điều tra ... 50

1.6.6.1 Thực trạng ứng dụng công nghệ AI trong dạy học tại trường THCS ... 50

1.6.6.2 Thực trạng về phát triển năng lực tự học mơn Hóa học cho học sinh THCS ... 50

K T LUẬN CHƯ NG 1... 53

<b>CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ DẠY HỌC SỬ DỤNG AI CHATBOT CHO MÔN HÓA HỌC THCS ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC TỰ HỌC ... 54</b>

2.1. Phân tích chương trình hóa học THCS ... 54

2.2. Xây dựng khung NLTH mơn hóa học với sự hỗ trợ AI Chatbot ... 55

2.2.1. Mục tiêu ... 55

2.2.2. Nguyên tắc xây dựng ... 55

2.2.3. Quy trình xây dựng khung NLTH ... 56

2.2.4. Khung năng lực tự học hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot ... 59

2.3. Phả hệ nội dung: cấu trúc nội dung học tập trong kho học liệu của AIChatbot ... 64

2.3.1 Cây phả hệ nội dung ... 64

2.3.2 Thiết kế phả hệ nội dạy học bài Tính chất hóa học của Kim loại mơn Hóa 9 ... 67

2.4. Biện pháp phát triển NLTH mơn hóa học cho học sinh THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot ... 69

2.4.1 Đối với thành phần NL xác định mục tiêu và nhiệm vụ học tập ... 69

2.4.2 Năng lực hỏi và tra cứu kiến thức lý thuyết ... 71

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

2.4.3 Năng lực giải thích thí nghiệm và vận dụng ... 72

2.4.4 Năng lực tự giải bài tập theo chủ đề ... 73

2.4.5 Năng lực tự kiểm tra, đánh giá và cải thiện việc học ... 74

2.5. Quy trình xây dựng AI Chatbot trong dạy học mơn hóa học định hướng phát triển NLTH ... 75

2.5.1. Mục tiêu xây dựng kịch bản AI Chatbot ... 75

2.5.2. Nguyên tắc xây dựng kịch bản AI Chatbot ... 76

2.5.3. Quy trình xây dựng kịch bản AI Chatbot ... 77

2.6. Quy trình dạy học định hướng phát triển NLTH mơn hóa học với sự hỗ trợ của AI chatbot ... 86

2.7. Phát triển NLTH trong q trình dạy học mơn hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot ... 92

2.7.1. Sử dụng trước khi lên lớp ... 93

2.7.2. Sử dụng trong khi lên lớp ... 94

2.7.3. Sử dụng sau khi lên lớp ... 96

2.8 Thiết kế công cụ đánh giá NLTH của học sinh với sự hỗ trợ của AI Chatbot trong dạy học mơn hóa học THCS ... 96

2.8.1 Sử dụng thang đánh giá năng lực tự học ... 97

2.8.2. Đánh giá năng lực tự học thông qua bài kiểm tra ... 99

2.8.2.1 Quy trình thiết kế bài kiểm tra năng lực ... 99

2.8.2.2 Đề kiểm tra và đáp án ... 99

K T LUẬN CHƯ NG 2... 100

<b>CHƯƠNG 3. KIỂM NGHIỆM ĐÁNH GIÁ ... 101</b>

3.1 Kiểm nghiệm bằng phương pháp chuyên gia ... 101

3.1.1 Mục đích ... 101

3.1.2 Thiết kế phương pháp chuyên gia ... 101

3.1.3 Kết quả phương pháp chuyên gia ... 102

3.2. Thực nghiệm sư phạm ... 107

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

3.2.1. Mục đích và giả thuyết thực nghiệm ... 107

3.2.2. Nhiệm vụ và nội dung thực nghiệm ... 107

3.2.3. Tiến trình thực nghiệm ... 108

3.2.4. Kết quả thực nghiệm ... 110

3.2.4.1. Đánh giá thông qua phiếu khảo sát ... 110

3.2.4.2 Đánh giá thông qua bài kiểm tra ... 117

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

<b>DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

<b>AI </b> Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo

<b>AR </b> <i>Augmented Reality </i> Tương tác thực tại ảo

<b>AIEd </b> Artificial Intelligence in Education Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục

<b>AIbIT </b> Artificial Intelligence based- Instructional Technology

Công nghệ dạy học dựa trên trí tuệ nhân tạo

CAI Computer-Aided Instruction Hướng dẫn có sự hỗ trợ của máy tính

<b>IoT </b> Internet of Things Internet vạn vật

<b>ICT </b> Information & Communication Technologies

Công nghệ Thông tin và Truyền thông

<b>ITS </b> Intelligent Tutoring Systems Hệ thống dạy học thông minh

<b>LMS </b> Learner Management System Hệ thống quản trị người học

MOOC Massive Open Online Course Khoá học trực tuyến mở đại chúng NLP Natural language processing Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

OLMs Open Learner Models Mơ hình người học mở

<b>SPSS </b> Statistical Package for the Social Sciences

Tên của phần mềm thống kê được sử dụng phổ biến cho các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế lượng

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

<b>DANH MỤC BẢNG </b>

Bảng 2.1 Khung NLTH hóa học của HS THCS trong dạy học mơn Hóa học với sự

hỗ trợ của AI Chatbot ... 59

Bảng 2.2 Câu mẫu, ý định, từ khóa và loại thực thể trong kịch bản AI Chatbot ... 80

Bảng 3.1 Bảng kết quả đánh giá thành phần NLTH và thiết kế dạy học mơn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot ... 103

Bảng 3.2. Số lượng học sinh tham gia đánh giá thông qua phiếu khảo sát ... 109

Bảng 3.3. Số lượng học sinh ở lớp ĐC và TN ở đánh giá thông qua bài kiểm tra .... 109

Bảng 3.4. Cách thức tự học của học sinh ... 112

Bảng 3.5. Đánh giá những nhiệm vụ tự học của học sinh ... 113

Bảng 3.6. HS tự đánh giá mức độ đạt được của việc TH theo các mức độ ... 115

Bảng 3.7. HS đánh giá việc tự học tập trước ở nhà ... 116

Bảng 3.8. Các thống kê mô tả cho kết quả học tập của học sinh lớp TN và ĐC ... 118

Bảng 3.9. Kết quả kiểm định Shpiro-Wilk cho dữ liệu điểm số ... 120

Bảng 3.10. Kết quả kiểm định "Independent t-test" cho kết quả học tập ... 121

Bảng 3.11. Kết quả kiểm định "Independent t-test" cho kết quả học tập ... 122

Bảng 3.12. Thống kê mô tả các NLTH hóa học của học sinh ... 123

Bảng 3.13. Kết quả kiểm định Shpiro-Wilk cho dữ liệu NLTH hóa học ... 124

Bảng 3.14. Kết quả xếp hạng cho dữ liệu các NLTH hóa học ... 125Bảng 3.15. Kết quả thống kê kiểm tra "Mann-Whitney U" cho các NLTH hóa học 125

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

<b>DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ </b>

Hình 1.1. Hai quan niệm thay thế về mối kết hợp giữa AI và Ed 67 ... 9

Hình 1.2. Hệ sinh thái cơ bản của giáo dục được cá nhân hóa dựa trên AI 138 ... 10

Hình 1.3. Mơ hình chatbot hỗ trợ q trình dạy và học ở trường trung học [111] ... 46

Hình 1.4 Các nguồn tài liệu phục vụ cho Việc tự học, tự nghiên cứu kiến thức của HS ... 51

Hình 2.1. Sơ đồ Khung NLTH hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot... 58

Hình 2.2. Phả hệ nội dung ... 65

Hình 2.3. Đơn vị học tập và tổ chức các hoạt động học tập cá thể hóa người học (Nguồn: Đề xuất của NCS) ... 66

Hình 2.4. Tổ chức nội dung và hoạt động học tập trong AIChatbot ... 67

Hình 2.5. Phả hệ nội dung bài Tính chất hóa học của kim loại ... 68

Hình 2.6. Cấu trúc nội dung cho bài Tính chất hóa học của kim loại ... 69

Hình 2.7. Quy trình xây dựng kịch bản AI Chatbot trong dạy học mơn hóa học ... 78

Hình 2.8. Tạo kịch bản (Nguồn: Màn hình ứng dụng Chatbot AI ở bước Tạo kịch bản do NCS phát triển) ... 82

Hình 2.9. Tạo bước ... 83

Hình 2.10. Tạo ý định và câu mẫu ... 83

Hình 2.11. Thẻ tiện ích ... 84

Hình 2.12. Tạo QNA ... 84

Hình 2.13. Nội dung QNA ... 85

Hình 2.14. Quy trình sử dụng AI Chatbot trong dạy học mơn Hóa học ... 87

Hình 2.15. Mã QR đăng nhập AI Chatbot trên Zalo ... 88

Hình 2.16. Hướng dẫn học tập với AI Chatbot ... 88

Hình 2.17. Bản đồ từ khóa nội dung hóa học ... 89

Hình 2.18. Học sinh tự học với sự hỗ trợ của AI Chatbot ... 95

Hình 2.19. NCS với vai trị là người hướng dẫn trong giờ học của học sinh với AI Chatbot Hóa Học Bách Khoa ... 96

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

Hình 2.20. Phiếu đánh giá NLTH hóa học của HS với sự hỗ trợ của AI Chatbot ... 98

Hình 3.1. Năng lực xác định mục tiêu và nhiệm vụ học tập của người học ... 105

Hình 3.2. Năng lực chủ động trong quá trình học tập của người học ... 105

Hình 3.3. Năng lực cải thiện hiệu quả học tập của người học ... 106

Hình 3.4 Năng lực học tập mơn hóa học của học sinh TTĐ và STĐ ... 110

Hình 3.5 Thời điểm TH của học sinh ... 111

Hình 3.6 Tần suất thực hiện việc tự học của HS ... 111

Hình 3.7 Thái độ của HS khi các thầy (cô) giao nhiệm vụ tự học (lớp ĐC), khi tự học với AI Chatbot (lớp TN) ... 112

Hình 3.8 Cách thức học tập của HS khi TH ... 113

Hình 3.9 Kết quả việc hồn thành nhiệm vụ TH ... 114

Hình 3.10 Kết quả HS tự đánh giá về mức độ đạt được của việc tự học của mình theo các tiêu chí ... 115

Hình 3.11 HS đánh giá việc tự học tập trước ở nhà đưa lại kết quả như thế nào khi tham gia tiết học ở trường ... 116

Hình 3.12. Kết quả kiểm định tính phân phối chuẩn của dữ liệu điểm số ... 119

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

<b>MỞ ĐẦU </b>

Trong thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0, sự ảnh hưởng của công nghệ đã thay đổi mạnh mẽ toàn bộ đời sống kinh tế và xã hội. Điều này đặt ra nhiều thách thức và đồng thời cũng tạo ra cơ hội mới cho tất cả các lĩnh vực, trong đó có giáo dục. Dịch bệnh Covid-19 đã cho thấy việc sử dụng công nghệ trong giáo dục đào tạo mang lại giải pháp có tính đột phá giúp cho việc học tập từ xa phát triển và giữ cho q trình giáo dục khơng bị gián đoạn.

Chính trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một công cụ quan trọng có thể thay đổi cách giáo dục đang được triển khai. Trí tuệ nhân tạo là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thơng minh như con người, AI đã và đang ứng dụng trong các lĩnh vực: sản xuất, y tế, dịch vụ, truyền thông, giáo dục…[64].

Trong giáo dục đào tạo, AI có thể cung cấp nội dung học tập phù hợp với cách HS hiểu và nhớ kiến thức tốt nhất của từng cá nhân. AI cho phép tạo ra các bài giảng được tùy chỉnh dựa trên kiến thức hiện có của HS và đề xuất nội dung học tập phù hợp với tải nhận thức của học sinh. AI có thể giúp liên kết giữa các khái niệm, kiến thức này lại với nhau một cách logic và có hệ thống và tạo ra các kế hoạch học tập phù hợp với nhu cầu của từng học sinh. Điều này giúp HS nhận biết được mối liên quan giữa các khái niệm và học tập một cách hiệu quả hơn. AI cũng có thể hỗ trợ trong việc thiết kế các phương tiện thực hành ảo, giúp HS giải thích và vận dụng các thí nghiệm mà không cần sử dụng các vật liệu và thiết bị thực tế. Giúp cơ sở giáo dục tiết kiệm được tài chính, tạo ra sản phẩm chỉ một lần nhưng sẽ sử dụng được nhiều lần sau đó, HS cũng có thể trải nghiệm lại bất cứ lúc nào khi cần và bất cứ ở đâu.

AI thực sự đã tạo được sự phối hợp hài hòa giữa các lợi thế của yếu tố con người và máy móc. AI giúp cải thiện tính cá nhân hóa bằng cách tạo ra một trợ lí ảo hỗ trợ cho từng cá nhân HS với những phong cách học tập và tốc độ tiếp thu kiến thức khác nhau. Trợ lí ảo này có thể hỗ trợ HS củng cố kiến thức sâu hơn như một gia sư thực thụ và hỗ trợ cho nhiều HS trong cùng một lúc. Nhờ vậy giúp tiết kiệm

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

thời gian cũng như chi phí cho việc mỗi HS sẽ phải được kèm bởi một gia sư. Không những thế, sử dụng AI trong q trình DH cịn giúp hình thành và bồi dưỡng những NL học tập cần thiết cho học sinh mà trong đó khơng thể khơng kể đến năng lực tự học (NLTH) giúp cho các em học tập một cách hiệu quả hơn [150], [64], [87].

Thực tiễn dạy học cho thấy, với những lớp học mà HS có các năng lực và sở thích khác nhau thì việc hỗ trợ cho từng HS là rất cần thiết. Các trường học có chi phí đắt nhất trên thế giới cũng khơng thể có được loại hình giáo dục này. Đó là lý do tại sao Chatbot là giải pháp thay thế hợp lý nhất cho việc học tập cá nhân hóa [170]. AI Chatbot đang trở thành những công cụ học tập vơ cùng hữu ích trong việc cá nhân hóa người học đồng thời là một công cụ hữu hiệu giúp phát triển NLTH cho học sinh trong quá trình học tập.

Trong chương trình giáo dục THCS, Hóa học là mơn học thuộc nhóm Khoa học tự nhiên có vai trị quan trọng trong việc thực hiện mục tiêu giáo dục phổ thông. Đặc điển của mơn Hóa ở phổ thơng nói chung và THCS nói riêng, các kiến thức có tính nối tiếp, kế thừa nhau và liên tục từ cấp học THCS đến THPT. Nếu HS không nắm được các kiến thức của bài này thì sẽ khơng hiểu và học được các kiến thức của bài tiếp theo. Do đó rất cần có một phương tiện lưu trữ và liên kết các kiến thức hóa học lại với nhau logic để hỗ trợ HS có thể tra cứu, học, hỏi ở bất cứ nơi đâu và bất cứ thời điểm nào.

Mặt khác, nội dung môn Hóa bao gồm nhiều khái niệm phức tạp và trừu tượng như cấu trúc nguyên tử, phân tử…Các quá trình phản ứng hóa học và tương tác giữa các chất từ hóa học hữu cơ đến vơ cơ. Các kiến thức mơn Hóa học được xây dựng dựa trên nhau và liên kết với nhau rất phức tạp. Hóa học không chỉ là việc hiểu lý thuyết mà còn bao gồm các hoạt động thực hành như thí nghiệm và tính tốn…. Có thể thấy, Hóa học địi hỏi cao về tính cá nhân hóa trong q trình học tập của HS mà trong đó NLTH của HS là yếu tố quan trọng có tác động tích cực đến q trình và kết quả học tập mơn Hóa học.

Với đặc thù của mơn Hóa học đã đặt ra những thách thức khơng nhỏ cho việc đổi mới phương pháp dạy học nhằm nâng cao NLTH cho người học. AI chính là giải pháp phù hợp giúp giải quyết những thách thức này. Một trong những thành tựu

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

lớn của công nghệ AI là AI Chatbot đã và đang làm thay đổi thế giới theo nhiều cách thức. Từ đặt hàng trực tuyến đến tráo đổi khuôn mặt trong Project Murphy, chatbot dần sắp trở thành một yếu tố bình thường trong cuộc sống hàng ngày. Trong giáo dục AI chatbot sẽ giúp phát triển các công cụ sáng tạo để nâng cao hiệu quả giảng dạy và học tập [87], [171], [182].

Hiện nay, việc sử dụng AI Chatbot trong dạy học vẫn cịn nhiều hạn chế do chưa có được cách thức và một sản phẩm cụ thể hỗ trợ cho giáo viện trong việc xây dựng và sử dụng chatbot vào q trình dạy học bộ mơn theo hướng nâng cao NLTH của HS ở phổ thơng nói chung và THCS nói riêng.

Với mong muốn nâng cao chất lượng dạy và học mơn Hóa học ở THCS, phát triển NLTH mơn Hóa cho HS bằng việc ứng dụng AI chatbot vào q trình dạy học,

<b>chúng tơi chọn đề tài: “D đị ớ t triể ă ự tự mơ óa ới sự ỗ trợ ủa ô ệ trí t ệ â t o” đề thực hiện luận án tiến sĩ </b>

chuyên ngành lí luận và phương pháp dạy học; đồng thời góp phần đổi mới phương pháp dạy học nói chung và đổi mới phương pháp dạy học ở THCS nói riêng.

<b>2. Mục đích nghiên cứu </b>

2.1. Mục đích chung

Luận án của NCS có mục đích tổng qt như sau:

Nghiên cứu, vận dụng cơng nghệ trí tuệ nhân tạo (ở đây là AI Chatbot) trong dạy học mơn hóa học học nhằm góp phần phát triển NLTH, tự chủ, tự khám phá kiến thức hóa học cho học sinh THCS.

2.2. Các mục tiêu cụ thể

- Xây dựng cơ sở lý thuyết về phát triển phương pháp dạy học mơn hố học với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

- Đề xuất khung NLTH mơn hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot.

- Xây dựng cơ sở dữ liệu kiến thức hố học cho AI chatbot: Số hóa cơ sở dữ liệu mơn hóa học và xây dựng kịch bản AI Chatbot trong dạy học mơn hóa học lớp 9. Nội dung chương trình hóa học của các lớp trước lớp 9 là cung cấp các kiến thức nền về hóa học, đến lớp 9 thì nội dung chương trình tập trung vào vấn đề quan trọng nhất của hóa học đó là học về chất và hợp chất, sự biến đổi của nó. Nội dung kiến

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

thức hóa học lớp 9 là lớp học chuyển tiếp và quan trọng để HS học tập tốt hơn ở cấp học tiếp theo.

- Đề xuất quy trình dạy học mơn hóa học với sự hỗ trợ cua AI Chatbot nhằm phát triển NLTH hóa học cho HS lớp 9.

<b>3. Khách thể, đối tượng và phạm vi nghiên cứu </b>

- Dạy học mơn Hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot. 3.3. Phạm vi nghiên cứu

- Nghiên cứu đổi mới PPDH mơn Hóa học với sự hỗ trợ AI Chatbot.

- Về địa bàn nghiên cứu: GV và HS ở trường THCS Trịnh Hồi Đức, thành phố Thuận An, tỉnh Bình Dương.

- Về phạm vi đối tượng thực nghiệm: Học sinh lớp 9.

- Giới hạn và phạm vi nghiên cứu: thực nghiệm sư phạm với chương Kim loại thuộc chương trình Hóa học lớp 9, theo chương trình phổ thơng năm 2006.

- Về thời gian nghiên cứu: Từ năm 2021 đến năm 2023.

<b>4. Giả thuyết khoa học </b>

Nếu thiết kế kịch bản dạy học mơn hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot và xây dựng quy trình học tập mơn hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot hợp lý thì sẽ phát triển NLTH và nâng cao hiệu quả học tập mơn hóa học cho học sinh THCS.

<b>5. Nhiệm vụ nghiên cứu </b>

5.1. Nghiên cứu cơ sở lý luận về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của AI chatbot trong dạy học mơn hóa học.

- Tìm hiểu cơ sở lý luận về định hướng phát triển NLTH.

- Tìm hiểu khái niệm, nguyên tắc hoạt động và ứng dụng của AI chatbot.

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

- Tìm hiểu về đặc điểm, tính chất, chương trình dạy học mơn hóa học.

- Nghiên cứu sự tương thích giữa mơn hóa học và AI Chatbot để vận dụng AI Chatbot trong dạy học mơn hóa học.

5.2. Nghiên cứu thực tiễn dạy học mơn hóa học THCS với sự hỗ trợ của AI Chatbot.

- Tìm hiểu thực tiễn dạy học mơn hóa học tại các trường THCS ở Bình Dương. - Thực trạng ứng dụng AI nói chung và AI Chatbot nói riêng trong dạy học mơn hóa học.

5.3. Xây dựng kịch bản dạy học AI Chatbot và quy trình dạy học mơn hóa học THCS trên cơ sở khung NLTH và cây phả hệ nội dung mơn hóa học.

- Xây dựng khung NLTH mơn hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot. - Xây dựng cây phả hệ nội dung mơn hóa học THCS.

- Xây dựng kịch bản AI Chatbot trong dạy học mơn hóa học THCS.

- Đề xuất quy trình dạy học mơn hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot nhằm phát triển NLTH cho học sinh THCS.

5.4. Kiểm nghiệm, đánh giá tính khả thi và hiệu quả của giả thuyết khoa học trong luận án.

<i>- Dưới góc độ tâm lý học và giáo dục học: Hướng tiếp cận này giúp tác giả </i>

đánh giá được cơ sở lý luận, vị trí và tầm quan trọng của việc sử dụng cơng nghệ AI vào ứng dụng dạy học mơn Hóa học cho sinh.

<i>- Dưới góc độ lý luận và giảng dạy các môn khoa học: Hướng tiếp cận này </i>

cho phép tác giả đánh giá được tầm quan trọng của việc sử dụng công nghệ AI để xây dựng mơ hình dạy học mơn Hóa học với sự hỗ trợ của công nghệ AI.

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

<i>- Tiếp cận năng lực người học: Hướng tiếp cận này giúp tác giả xác định </i>

năng lực, mức độ, nội dung, phương pháp sao cho phù hợp với từng đối tượng HS.

<i>- Tiếp cận t n phư ng di n o ánh đ đánh giá đ i ánh: Để đi đến khẳng </i>

định tính khả thi của việc áp thiết kế dạy học có ứng dụng cơng nghệ AI. 6.2. Phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện đề tài, tác giả đã sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau đây:

- Tham khảo các tạp chí, báo cáo khoa học, tài liệu lưu trữ, sách giáo khoa, văn kiện, nghị quyết, các website liên quan đến đổi mới phương pháp dạy học và ứng dụng CNTT trong dạy học.

- Nghiên cứu cơ sở lí thuyết về phát triển NLTH cho học sinh.

- Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về cơng nghệ AI nói chung và AI chatbot nói riêng và ứng dụng vào đổi mới phương pháp dạy học.

phiếu khảo sát về hoạt động dạy, học một số phần trong chương trình mơn Hóa học

<i> - Phư ng pháp quan át: Dự giờ, quan sát việc dạy của các GV trong tổ Hóa và </i>

việc học của các lớp đối chứng và lớp thực nghiệm.

<i>- Phư ng pháp tổng kết kinh nghi m: Tổng kết những thành tựu nghiên cứu của các </i>

tác giả và hoạt động giảng dạy mơn Hóa để xây dựng cơ sở lý luận và thực tiễn cho

<i>- Phư ng pháp chuyên gia: Xin ý kiến chuyên gia về tính khả thi và sự cần thiết của các biện pháp đề xuất trong đề tài và mơ hình dạy học ứng dụng công nghệ AI. - Phư ng pháp thực nghi m ư phạm: Để kiểm nghiệm giá trị thực tiễn, tính khả thi và hiệu quả của các kết quả nghiên cứu. </i>

<i>6.2.3 Xử lý li u: Sử dụng phương pháp thống kê toán học trong nghiên cứu khoa </i>

học giáo dục để xử lý, phân tích các kết quả thực nghiệm sư phạm nhằm xác nhận giả thuyết khoa học và đánh giá tính hiệu quả và khả thi của mơ hình dạy học đã đề

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

<b>7. Những đóng góp mới của Luận án </b>

* Về lý luận

Phát triển khung lý thuyết về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của AI: nghiên cứu tổng quan về ứng dụng của AI trong dạy học nhằm phát triển NLTH cho người học, đưa ra một số khái niệm về năng lực, tự học, năng lực tự học, dạy học định hướng phát triển NLTH, công nghệ AI, AI trong giáo dục và AI Chatbot. Trên cơ sở lý luận về cách huấn luyện và tạo cơ sở dữ liệu cho AI chatbot, kết hợp với vận dụng lý thuyết về phát triển NLTH để thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của AI Chatbot trong dạy học.

- Xây dựng quy trình thiết kế kịch bản dạy học mơn hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot, tức là tạo ra sản phẩm là một AI Chabot: “Hóa Học Bách Khoa” sử dụng trong dạy học mơn Hóa học cho HS THCS. Cũng từ quy trình này có thể xây dựng AI Chatbot sử dụng trong dạy học các môn học khác.

- Xây dựng quy trình dạy học mơn hóa học với sự hỗ trợ của AI Chatbot định hướng phát triển NLTH cho học sinh.

Chương 2. THI T K DẠY HỌC SỬ DỤNG AI CHATBOT CHO MƠN HĨA HỌC TRUNG HỌC C SỞ ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC TỰ HỌC

Chương 3. KIỂM NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

<b>CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN CỦA DẠY </b>

<b>SỰ HỖ TRỢ CỦA CƠNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO </b>

<b>1.1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu </b>

<b>1.1.1. Những kết quả nghiên cứu trên thế giới về dạy học định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của cơng nghệ trí tuệ nhân tạo </b>

<i>1.1.1.1 Cơng nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục </i>

J. McCarthy là người đầu tiên đưa cụm từ “Trí tuệ nhân tạo” trở thành một khái niệm khoa học. Nghiên cứu AI nhằm mơ tả chính xác các khía cạnh của xử lý trí tuệ và học (để có được tri thức) và tạo ra được các hệ thống, máy mô phỏng hoạt động học và xử lý trí tuệ 93

<i>T í tu nhân tạo t ong giáo dục (Artificial Intelligence in Education - AIEd) </i>

ra đời vào khoảng những năm 1970 và hội thảo đầu tiên liên quan đến vấn đề này diễn ra vào năm 1983 được tổ chức bởi Masoud Yazdani tại Exeter (Anh) và được tài trợ bởi Hiệp hội AI của Anh là AISB 92. Mục tiêu ban đầu của các nhà nghiên

<i>cứu là hướng đến xây dựng một hệ thống được gọi là H th ng dạy kèm thông minh (Intelligent Tutoring Systems - ITS) hoặc hệ thống AIEd. Cả ITS và AIEd đều có </i>

cùng một mục tiêu chính là tạo ra các hệ thống máy tính có thể cung cấp việc giảng dạy được cá nhân hóa, giống như một giáo viên hiểu biết với các kỹ năng giảng dạy

<i>chuyên nghiệp có thể làm được. </i>

<i>AIEd ban đầu được thực hiện trong các nhóm về AI, tập trung nghiên cứu, </i>

phát triển những và đánh giá phần mềm máy tính để cải thiện việc giảng dạy và học tập, mục tiêu dài hạn được xác định là nhằm thu thập phản hồi của người học, đánh giá năng lực người học và nguyên nhân yếu kém, cá nhân hóa cho một người hoặc nhóm người học, và cuối cùng là sử dụng các kỹ thuật của AI để tìm hiểu và phát triển các lý thuyết dạy – học 130.

Vào năm 2000, Cumming và McDougall 81 đã dự đoán, AIEd sẽ trở thành một xu hướng chính trong giáo dục vào khoảng năm 2010 và những năm tiếp theo. McDougall cho rằng AIEd nên được xem như chồng lắp với “khoa học nhận thức” dù ở một quy mô nhỏ hơn (tr. 205). AIEd có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

kết hợp nghiên cứu định hướng khoa học máy tính (AI) và tâm lý học / sư phạm (Giáo dục). Hình 1.1 minh họa quan niệm mới về AIED so với trước đây trong việc kết hợp AI và Ed lại với nhau: (hình a) AIEd là lợi ích tổng hợp của AI và nghiên cứu giáo dục; (hình b) AIEd như một lĩnh vực độc lập, đa ngành, xác định mục tiêu và phạm vi của riêng mình giữa các lĩnh vực AI và Giáo dục tương ứng .

<i>Hình 1.1. Hai quan niệm thay thế về mối kết hợp giữa AI và Ed </i><i>67</i>

Giải phóng AIEd khỏi những ranh giới bao bọc xung quanh nó (Hình 1.1, hình a) sẽ giúp đặt ra những câu hỏi nghiên cứu cho riêng nó (Hình 1.1, hình b). Trong khi AI đặt học máy và trí thơng minh giống con người làm trọng tâm, thì giáo dục chú trọng bồi dưỡng trí tuệ và học thức của con người. Kiến thức AIEd sẽ thu hẹp khoảng cách này bằng cách cung cấp các kỹ thuật để thúc đẩy các tương tác hiệu quả và thông minh hơn với con người nhằm cải thiện kết quả dạy học, năng cao năng lực tự học.

Nghiên cứu về AIEd trong vài thập kỷ qua đã được dành riêng cho việc thúc đẩy các công nghệ tính tốn thơng minh như hệ thống dạy kèm thông minh 55, 63, chatbots [127]... Với những đột phá trong công nghệ thông tin trong thập kỷ qua, các nhà tâm lý học giáo dục đã tiếp cận nhiều hơn với dữ liệu lớn. Nói một cách cụ thể, phương tiện truyền thơng xã hội (ví dụ: Facebook, Twitter), mơi trường học tập trực tuyến (ví dụ: Khóa học trực tuyến mở rộng – MOOC, viết tắt của cụm từ tiếng Anh Massive Open Online Course), hệ thống dạy kèm thơng minh (ví dụ: AutoTutor), hệ thống quản lý người học LMS, cảm biến và thiết bị di động tạo ra lượng dữ liệu động và phức tạp ngày càng tăng có chứa hồ sơ cá nhân, dữ liệu sinh lý, nhật ký học tập và hoạt động của học sinh, cũng như hiệu suất và kết quả học tập của các em 62.

Judy Kay 97 đã đưa ra 3 xu hướng cơng nghệ chính sẽ góp phần thúc đẩy AIEd phát triển theo, bao gồm: (1) Sự ra đời của các công cụ quản trị (thu thập,

</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">

quản lý thơng tin người học, ví dụ hệ thống quản trị người học LMS; (2) Các công cụ hỗ trợ cho việc học tập suốt đời dựa trên cơng nghệ cảm biến. Ví dụ, trình theo dõi hoạt động có thể đeo trên cơ thể để thu thập dữ liệu cho hệ thống AIEd. Những cảm biến như vậy tham gia vào quá trình hỗ trợ giảng dạy cá nhân hóa; (3) Sự ra đời và phát triển của MOOC. Các nghiên cứu 56,131 đã cho thấy việc học trực tuyến giúp tăng cường học tập cũng như tư duy bậc cao.

Đồng thời Judy Kay cũng đề cập đến mơ hình người học mở (Open Learner Models - OLMs) cho phép người học xem mơ hình của họ và cách các ứng dụng giảng dạy giải thích và sử dụng nó. Điều này có thể cho phép họ sửa nó. Họ cũng có thể thay đổi nó theo những cách khác. Mơ hình người học là cốt lõi của AIEd và đã được cộng đồng AIEd và ITS chấp nhận thông qua các công bố 96, 95, 104.

Trong một nghiên cứu liên quan đến những kỳ vọng mà AI có thể đem lại trong việc cá nhân hố học tập, S. Maghsudi và các cộng sự đã chỉ ra hệ sinh thái cơ bản của giáo dục cá nhân hóa trực tuyến, bao gồm tất cả các bên liên quan, cùng với các yếu tố quan trọng và chỉ số đo lường hiệu suất 138.

<i>Hình 1.2. Hệ sinh thái cơ bản của giáo dục được cá nhân hóa dựa trên AI </i><i>138</i>

Năm 2013, Woolf và cộng sự đã đề xuất 05 (năm) lĩnh vực chính để nghiên cứu liên tục trong việc giáo dục bằng cách sử dụng AI 66: Cố vấn học tập cho mọi người; Học các kỹ năng của thế kỷ 21; Dữ liệu tương tác cho học tập; Tiếp cận các lớp học toàn cầu; Học tập suốt đời và toàn diện.

Những lĩnh vực trên đây dường như là một khuôn khổ hữu ích để đóng khung các mục tiêu và tạo ra các ý tưởng phù hợp cho các nhà nghiên cứu và các công ty tiếp tục nghiên cứu và phát triển các ứng dụng AI trong giáo dục.

</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">

<i>1.1.1.2 Dạy học định hướng phát triển NLTH </i>

Giáo dục dựa trên Năng Lực (CBE) nổi bật từ những năm 1960 ở phương Tây và Hoa Kỳ, được nghiên cứu tích cực từ những năm 1970. Phương pháp này tập trung đo lường chính xác kiến thức, kỹ năng, và thái độ của sinh viên [156]. So với giáo dục truyền thống, CBE nhấn mạnh tích luỹ kiến thức và áp dụng năng lực nhận thức, thực hành kỹ năng thay vì chứng minh khả năng đạt được. Đánh giá trong CBE hướng vào đánh giá kiến thức và năng lực đạt được thông qua nhiều công cụ và hình thức [74], [122].

Tại châu Á, giáo dục dựa trên năng lực phát triển mạnh mẽ ở nhiều cấp độ, tập trung vào hình thành kiến thức và kỹ năng áp dụng trong thực tế [15]. Người học ở đây chuyển đổi tri thức thành vốn tri thức, kinh nghiệm, và kỹ năng cá nhân, với tâm điểm là thái độ tích cực trong học tập, thể hiện qua sự chú ý, quan tâm và sẵn sàng vượt qua khó khăn cá nhân [35].

Các nhà nghiên cứu về tự học và năng lực tự học đang tập trung nghiên cứu về các thành thành tố của năng lực tự học tiêu biểu như của: Schwartz và Bransford (1998) [154]; Birenbaum (2002) [71]; Weiss (2004) [166]; Taggart (2005) [157]; Bullock & Muschamp (2006) [75]; Bishop (2006) [76]. Theo các học giả, NLTH phụ thuộc vào ba yếu tố nội tại: (1) Kỹ năng nhận thức cơ bản như trí nhớ, chú ý, giải quyết vấn đề và sáng tạo; (2) Các kỹ năng siêu nhận thức cho học độc lập; (3) Kỹ năng cảm xúc, trong đó kỹ năng cảm xúc được coi là yếu tố quan trọng nhất, thường được xem là động lực chính cho học độc lập. Những yếu tố này sẽ được mở rộng hơn trong các phần tiếp theo của luận án. Tại Đại học York, Hoa Kỳ, Mutlu Cukurova (2014) đã công bố nghiên cứu về năng lực tự học của sinh viên và tác động của nó lên khả năng học tập [117].

<i>1.1.1.3 Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI định hướng phát triển NLTH </i>

Akcora cùng các cộng sự (2018) [58] đã giới thiệu COLA (Content-based Learning Assistant), một trợ lý học tập được hỗ trợ bởi một công nghệ iCHAT, dựa trên công cụ nhận thức Watson của IBM, iCHAT giúp người dùng sử dụng tối ưu một lượng lớn nội dung, ngoài việc tương tác với người dùng, còn phản ánh quan điểm của giáo viên. Giáo viên, xác định dữ liệu và cấu trúc liên kết, hoàn toàn xác định con đường nào được cung cấp cho người học. Đưa ra ý tưởng rằng giao diện

</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">

trị chuyện có một số ưu điểm so với giao diện trỏ và nhấp truyền thống hơn. Trước hết, nó có thể thiết lập một mối quan hệ thân thiện và đồng cảm với người học, thứ hai, nó có thể được sử dụng để thu thập thơng tin về tình hình hiện tại của người dùng nhằm hỗ trợ người học phát triển NLTH và nâng cao hiệu quả học tập.

Theo Bernard Marr 169, AI đã được áp dụng vào trong giáo dục thông qua việc phát triển và sử dụng các công cụ hỗ trợ phát triển kỹ năng và hệ thống kiểm tra đánh giá. AI có thể thúc đẩy hiệu quả, cá nhân hóa và hợp lý hóa các nhiệm vụ quản trị để cho phép giáo viên có thời gian và tự do cung cấp sự hiểu biết và khả năng thích ứng - khả năng duy nhất của con người nơi máy móc sẽ gặp khó khăn.

Có một số cơng ty như Content Technologies và Carnegie Learning 61 hiện đang phát triển thiết kế hướng dẫn thông minh và các nền tảng kỹ thuật số sử dụng AI để cung cấp quá trình học tập, kiểm tra và phản hồi cho HS từ sơ cấp đến đại học, Khi AI ngày càng tinh vi hơn, nó có thể đọc được biểu cảm trên khn mặt HS. Điều đó cho thấy họ đang gặp khó khăn trong việc nắm bắt một chủ đề và sẽ sửa đổi một bài học để đáp ứng điều đó. Ý tưởng về việc tùy chỉnh chương trình giảng dạy cho mọi nhu cầu của HS là hiện nay không khả thi, nhưng nó sẽ dành cho các máy hỗ trợ AI.

Trong 173, Daniel Faggella đã cung cấp các ví dụ về những cách mà AI đang được tiên phong và ứng dụng trong giáo dục. Mặc dù các ứng dụng đang được sử dụng ở một số hình thức hầu hết vẫn đang ở giai đoạn tương đối “sơ khai” so với các mục tiêu dài hạn được hình dung.

Samarakou và các cộng sự đã đề cập đến một hệ thống theo dõi hiệu suất của

<i>HS bằng cách sử dụng AI có tên là StuDiAsE (Learner Diagnosis, Assistance, </i>

Evaluation System). Đây là Hệ thống Chẩn đoán, Hỗ trợ, Đánh giá người học dựa trên trí tuệ nhân tạo, là một OLE nâng cao được phát triển đặc biệt để đáp ứng nhu cầu của sinh viên kỹ thuật. Hệ thống StuDiAse có năm hệ thống con bao gồm giám sát, ghi nhật ký, lập hồ sơ, mơ hình hóa và đánh giá. Mỗi bước có chức năng của nó. Hệ thống có thể theo dõi các cá nhân, cho phản hồi và hồ sơ dựa trên tiến trình của họ, có nghĩa là hệ thống sẽ đánh giá hành động của người học và cung cấp thông tin về kiểu người học đó 106.

Cũng theo thơng tin trên 178, Khoa Kỹ thuật, Trường Đại học Hokkaido đã bắt đầu hành trình AI với cơng cụ giáo dục trực tuyến e-learning. Cụ thể, nhà trường

</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28">

đã phát triển một hệ thống học tập trực tuyến, vận hành trên đám mây Microsoft Azure cho phép sinh viên theo dõi các khóa học ở bất kì nơi đâu. Tận dụng khả năng AI và tự động hóa, hệ thống này đã giúp nhà trường đa dạng hóa cách tiếp cận với sinh viên, rút ngắn thời gian chuẩn bị cho khóa học từ vài ngày xuống vài giờ, tăng cường bảo mật và thay đổi trải nghiệm học tập của sinh viên.

Theo M. J. Timms (2016), AI được ứng dụng như một công cụ sư phạm hoặc các nền tảng hướng dẫn; hướng dẫn dựa trên mô phỏng, bao gồm việc sử dụng các công nghệ khác nhau, chẳng hạn như thực tế ảo để chứng minh hoặc cho người học thấy các khái niệm hoặc chứng minh thực tế các tài liệu, mang lại cho người học trải nghiệm học tập thực tế. Tích hợp AI vào các nguyên tắc giáo dục trong robot, phát triển và sử dụng robot làm trợ lý cho giáo viên có thể được sử dụng để thực hiện và thậm chí cả các nhiệm vụ giảng dạy nâng cao, chẳng hạn như dạy HS đọc và phát âm các từ [155].

Một trong những phần mềm trí tuệ nhân tạo nổi tiếng trên thế giới do IBM (Hoa Kỳ) phát triển với mục đích đưa ra lời đáp cho các câu hỏi được nêu lên bằng

<i>ngơn ngữ tự nhiên có tên gọi là Watson. Chương trình này được đặt tên của nhà </i>

sáng lập công ty IBM là Thomas J. Watson, Watson đã được phát triển như một phần của dự án nghiên cứu mang tên DeepQA 176. Chương trình này chạy trên các hệ thống máy tính có các bộ xử lý POWER7. Watson là một chương trình ứng dụng gồm các kỹ thuật cao cấp về xử lý ngơn ngữ tự nhiên, tìm kiếm thơng tin, diễn đạt và lý giải tri thức, và học máy cho lĩnh vực trả lời các câu hỏi có phạm vi mở rộng. Ở phần cốt lõi, Watson được xây dựng dựa trên kỹ thuật DeepQA của IBM để tạo ra giả thuyết, tập hợp vô số dữ kiện, phân tích và ghi điểm. Ưu điểm lớn nhất của IBM Watson trong giáo dục là cho phép người dùng có thể học ở bất cứ đâu, sử dụng trực tuyến, miễn phí mọi tiện ích và tích hợp của phần mềm.

Shazia Afzal và các cộng sự trong tài liệu nghiên cứu 147 đã thảo luận về việc thiết kế tính cách của một hệ thống dạy kèm ảo có tên IBM Watson Tutor. Các hệ thống dạy kèm thông minh đã bùng nỗ trong nhiều thập kỷ trở lại đây, và một

<i>trong những hệ thống như vậy có tên là gia ư dựa t n hộp thoại ảo (virtual </i>

dialog-based tutor, viết tắt là DBT). Trong DBTs, hệ thống dạy kèm hướng dẫn người học bằng cách tiến hành một hộp thoại đối thoại cho phép thực hiện các trao đổi phong

</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">

phú thông qua kết nối với nội dung đa phương tiện và các công nghệ khác. Một số trong số các DBT đã được triển khai và thử nghiệm, chẳng hạn như AutoTutor 136 và MATHia 139.

<i>Graesser và các cộng sự đã đề cập đến AI chatbot với vai t ò của một “giáo vi n ảo” </i>54<i>. “Giáo viên ảo” ứng dụng học máy (Mearchine Learning) và AI sẽ </i>

mang lại một phương pháp học online hiệu quả, thiết thực nhất đến với người dùng. AI chatbot này có thể sử dụng trong thu thập thơng tin sinh viên liên quan đến nhiều yếu tố khác nhau. Qua đó có thể điều chỉnh nội dung bài dạy và giao bài tập online cho từng cá nhân sinh viên, hoặc nhóm sinh viên thơng qua platform MyELT. Các hệ thống dạy kèm được đề cập đến trong tài liệu sử dụng những hội thoại bằng tiếng Anh, hệ thống không chỉ cung cấp thơng tin mà cịn giúp sinh viên tích cực xây dựng kiến thức.

Kowalski đã viết rằng “bot” trò chuyện có thể đóng một vai trị hữu ích cho mục đích giáo dục, vì chúng là một cơ chế tương tác so với học trực tuyến truyền thống các hệ thống. Sinh viên có thể liên tục tương tác với bot bằng cách đặt câu hỏi liên quan đến một lĩnh vực cụ thể 137.

Mikic, Burguillo, Rodr´ıguez và Llamas (2008) [114] đã giới thiệu INES (INtelligent Educational System), nền tảng học tập điện tử bao gồm một tập hợp các công nghệ khác nhau. Một trong những công nghệ này là một Chatbot giao tiếp với HS bằng ngôn ngữ tự nhiên và hoạt động như một bộ não của hệ thống. Chatbot này có tên là CHARLIE (CHAtter Learning Interface Entity), cũng được phát triển và sử dụng trên nền tảng AIML. CHARLIE có thể giao tiếp với HS, trả lời các câu hỏi, hiển thị cho họ nội dung của các khóa học và đặt câu hỏi cho họ về tài liệu học tập. HS cũng có thể yêu cầu các câu hỏi từ Bot để kiểm tra kiến thức của họ.

AI chatbot là một trong những ứng dụng được sử dụng trong thu thập thông tin sinh viên liên quan đến sở thích, thói quen và phương pháp học, thậm chí thu thập các lỗi sai thường gặp trong một điểm ngữ pháp cụ thể của sinh viên. Chatbot trong giáo dục có thể hoạt động như một “trợ giảng” tâm huyết, cụ thể: (1) Chatbot được thiết kế với một kịch bản các chuỗi câu hỏi thường gặp; (2) Có thể theo dõi tiến trình học và tự học của sinh viên; (3) Có thể đưa ra nhận xét, phản hồi riêng cho từng sinh viên; (4) Đưa ra các gợi ý môn học, tài liệu học được cá nhân hóa. Việc

</div><span class="text_page_counter">Trang 30</span><div class="page_container" data-page="30">

tạo ra một “trợ lý học tập” trên nền tảng công nghệ AI là một hướng đi cần được quan tâm. Người học sẽ khó có được thành cơng nếu không giải quyết triệt để những vấn đề khó khăn mà họ gặp phải. Người học ln cần tận dụng tối đa những “chi phí” về thời gian, công sức, vật chất… bỏ ra để đạt hiệu quả cao nhất. Để có thể làm tốt vai trò “cố vấn” và hỗ trợ cho một cá nhân hay một nhóm người học, một hệ thống thơng minh cần phải mơ hình hố những thay đổi xảy ra ở người học, có cách thức để đo lường, đánh giá được năng lực hoặc trạng thái cảm xúc của người học, được lưu trữ trong các “mơ hình người dùng”, đại diện cho những gì người học biết, cảm nhận, và có thể làm. Phương pháp “học máy” và khai phá dữ liệu được sử dụng để khám phá những loại dữ liệu giáo dục riêng biệt nhằm hiểu rõ hơn về sinh viên và thiết lập những nội dung sinh viên cần học tập, qua đó giúp người học đạt hiệu quả học tập cao hơn và phát triển NLTH cho người học[130].

<b>1.1.2. Những kết quả nghiên cứu tại Việt Nam </b>

<i>1.1.2.1 Cơng nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục </i>

<i>Trong bài nghiên cứu có tên T í tu nhân tạo và chặng đường 50 năm Hồ Tú </i>

Bảo đã lược sử chặng đường 50 năm phát triển của ngành AI, các lĩnh vực nghiên cứu chính và những thành tựu nổi bật của AI trên thế giới trong 50 năm qua 174. Tuy nhiên trong bài tổng kết này chưa đề cập đến việc ứng dụng AI tại Việt Nam cũng như trong lĩnh vực giáo dục của Việt Nam.

Một nhà nghiên cứu khác cũng được xem là tiêu biểu trong lĩnh vực nghiên cứu về AI tại Việt Nam là Nguyễn Thanh Thuỷ. Trong một bài phỏng vấn đăng trên Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam, bài viết nêu thông tin: “Trong giai đoạn 1996 - 2016, trong 10 quốc gia Đông Nam Á, Việt Nam xếp thứ 5 về số lượng công bố khoa học trên cơ sở dữ liệu Web of science¸ xếp thứ 4 về số lượng công bố khoa học trên cơ sở dữ liệu Scopus về AI và xếp thứ nhất về tỷ lệ công bố trên Scopus về AI trong tổng số công bố khoa học Scopus của Việt Nam nói chung. Trong khi GDP danh nghĩa của Việt Nam thấp hơn hẳn trong Top 5 quốc gia hàng đầu về kinh tế Đông Nam Á, điều này cho thấy nỗ lực của cộng đồng AI của Việt Nam” 181. Bài phỏng vẫn cũng cung cấp một vài số liệu đáng quan tâm liên quan như sau: từ năm 2010 đến nay, đã có 40 đề tài cấp nhà nước liên quan tới lĩnh vực AI được phê duyệt, chủ yếu tập trung vào các lĩnh vực: các hệ thống thông minh, xử

</div><span class="text_page_counter">Trang 31</span><div class="page_container" data-page="31">

lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tương tác người máy, tin sinh học. Một số sản phẩm, hệ thống ứng dụng AI “Made in Vietnam” đã được đưa vào sử dụng trong thực tế. Hiện tại, đã bắt đầu xuất hiện các quỹ đầu tư khoa học và công nghệ như VINIF nhấn mạnh quan tâm về AI, khoa học dữ liệu và học máy, đã tạo ra một cách tiếp cận và động lực mới trong nghiên cứu, ứng dụng AI.

Tuy nhiên, nghiên cứu này cũng nêu rõ hiện chưa xuất hiện một báo cáo khảo sát chính thức về quy mơ thị trường TTNT của Việt Nam; các báo cáo về thị trường TTNT thế giới và khu vực của các công ty khảo sát có uy tín trên thế giới chưa cho thơng tin về Việt Nam, nghĩa là thị trường TTNT Việt Nam vẫn cịn nhỏ bé. Tác giả cũng khơng đề cập đến mảng AI trong giáo dục tại Việt Nam hiện nay.

<i>Trong bài nghiên cứu có tên “Thông minh nhân tạo: quá khứ - hi n tại – tư ng lai và ứng dụng” </i>3, tác giả Phạm Thế Bảo đã nhận định: “Việc ứng dụng AI để giải quyết rất nhiều bài toán khác nhau trong nhiều lĩnh vực khác nhau”, các nghiên cứu về AI sẽ gắn kết tất cả các ngành nghề trong xã hội 5.0. Để đáp ứng xu thế phát triển của xã hội, ngành CNTT phải chuẩn bị chương trình đào tạo, nhân lực, tài nguyên và kiến thức liên ngành.

Tập đoàn FPT là một trong những đơn vị đi đầu trong việc triển khai, ứng dụng các thành tựu của AI vào trong công tác quản lý, đổi mới phương thức giảng dạy. Trường Đại học FPT còn triển khai ứng dụng AI sâu hơn khi ngồi nhận diện khn mặt sinh viên, điểm danh, quản lý sinh viên trong ký túc xá, đơn vị còn đang triển khai AI vào công tác chấm điểm các bài thi trắc nghiệm.

Năm 2020, tại diễn đàn Công nghệ giáo dục EDU 4.0, nhà khoa học, chuyên gia về AI, Phạm Thành Nam cùng cộng sự đã cho ra mắt robot trí tuệ nhân tạo có

Nhân chính là người máy AI của Việt Nam hướng đến việc phục vụ giáo dục, bằng cách hỗ trợ đắc lực cho việc dạy và học của giảng viên và học sinh, sinh viên thông qua giải đáp, giải toán và trợ giảng [180].

Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Thành phố Hồ Chí Minh, ngoài việc triển khai mạnh mẽ ứng dụng AI vào việc thu thập dữ liệu để công tác quản lý, điểm danh sinh viên được nhanh chóng hơn thì nhà trường cịn đẩy mạnh ứng dụng AI vào công tác giảng dạy tiếng Anh. Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng đã áp

</div><span class="text_page_counter">Trang 32</span><div class="page_container" data-page="32">

dụng AI vào công tác nhận diện khuôn mặt, giọng nói của sinh viên trong cơng tác điểm danh. Về AI Chatbot có dự án nghiên cứu “giáo viên ảo” ứng dụng Học máy và AI trong môn Địa lý mà giáo viên Lê Vân Anh và học trò Lê Việt Dũng (Trường THPT FPT). Công cụ để dựng được một “giáo viên ảo” đến từ phần mềm IBM Watson.

Với sự ra đời của trí tuệ nhân tạo cũng cung cấp những ý tưởng sáng tạo và hướng mới đổi mới cho sự phát triển của giáo dục và giảng dạy, áp dụng trí tuệ nhân tạo trong q trình giảng dạy sẽ có hiệu quả cao, tạo hứng thú học tập và tăng khả năng thích ứng học tập của người học, từ đó khơng ngừng nâng cao trình độ và năng lực học tập của người học. Đồng thời, người dạy cũng có đủ các nguồn cơ sở tin cậy để tiến hành đổi mới và nâng cao phương pháp và hiệu quả giảng dạy [188].

<i>1.1.2.2. Dạy học định hướng phát triển NLTH </i>

Việc ứng dụng CNTT trong dạy học nhằm hỗ trợ quá trình tự học ở Việt Nam đã và đang triển khai hiệu quả bằng các website học tập, các phần mềm, các Video học tập, PowerPoint,…Được thể hiện qua các nghiên cứu và luận án dưới đây:

<i>- Trong luận án của Thái Hoài Minh (2018), Phát t i n năng lực ứng dụng công ngh thông tin và t uy n thông t ong dạy học cho inh vi n ư phạm hóa học của các t ường đại học [37], tác giả đã sử dụng một số phần mềm hỗ trợ trong quá </i>

trình dạy học nhằm phát huy năng lực ứng dụng CNTT trong quá trình dạy học cho các sinh viên sư phạm Hóa học.

<i>- Trong luận án của Nguyễn Thị Kim Ánh (2012), èn luy n k năng dạy học theo hướng tăng cường NLTH tự nghi n cứu của inh vi n khoa hóa học ngành ư phạm các t ường ại học [1], tác giả đã xây dựng giáo trình điện tử trên nền tảng </i>

website làm tài liệu hỗ trợ TH, tự nghiên cứu và thiết kế bài giảng trực tuyến góp phần rèn luyện các kỹ năng cũng như NL trong dạy và học.

- Trong luận án của tác giả Bùi Thị Hạnh [22], Phạm Ngọc Sơn [41], hai tác giả này đã nghiên cứu và đề xuất các giải pháp ứng dụng CNTT và truyền thông để thiết kế giáo án điện tử, mô phỏng kiến thức hóa học, phim thí nghiệm hóa học,… để hỗ trợ cho quá trình dạy học nhằm nâng cao hiệu quả dạy học.

<i>- Trong luận án của Phan Hoài Thanh (2020), Thiết kế và ử dụng phần m m t a cứu kiến thức hóa học nhằm phát t i n NLTH cho HS t ung học phổ thông [45], </i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">

tác giả đã nghiên cứu, xây dựng và đề xuất các bước vận dụng phần mềm tra cứu kiến thức hóa học góp phần phát triển NLTH hóa học cho các HS ở các trường phổ thông.

- Trong bài báo khoa học của Nguyễn Văn Đại và Đào Thị Việt Anh (2019),

<i>Xây dựng khung NLTH của HS t ung học phổ thơng t ong dạy học hóa học theo mơ hình blended learning [16], dựa trên những nghiên cứu lí luận và thực tiễn về tự học </i>

và NLTH, đặc điểm của mơ hình lớp học đảo ngược trong mơ hình BL để đề xuất

<i>khung NLTH của HS THPT trong dạy học Hóa học. </i>

<i>- Trong bài báo khoa học của Nguyễn Hoàng Trang (2021), Phát t i n năng lực tự học cho HS thông qua “Dạy học kết hợp” t ong mơn Hóa học t ường THPT [53], Nghiên cứu đã phân tích những biểu hiện và tiêu chí đánh giá NLTH. </i>

Nghiên cứu này cũng đề xuất áp dụng Blended learning như một phương pháp hữu hiệu nhằm nâng cao khả năng tự học cho sinh viên. Mặc dù kết quả thực nghiệm bước đầu còn hạn chế do thời gian thực nghiệm ngắn (chỉ thực hiện ở chương Oxy-Lưu huỳnh) nhưng đã chứng minh việc áp dụng Blended learning để nâng cao

<i>1.1.2.3 Dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI định hướng phát triển NLTH </i>

Mơ hình cơng nghệ GD khác là VioEdu của Tập đoàn FPT đã ứng dụng các công nghệ của CMCN 4.0 như: AI, Học sâu (Deep Learning), Big Data giúp cá nhân hóa việc học của người học.

Nghiên cứu của Nguyễn Phúc Quân (2023), ChatGPT hỗ trợ khả năng tự học và phát triển năng lực số cho thanh niên. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và truy vấn dữ liệu, ChatGPT có thể giúp thanh niên tìm kiếm thông tin và giải quyết vấn đề một cách hiệu quả. ChatGPT cũng có khả năng đưa ra các gợi ý học tập, hướng dẫn giải bài tập, hoặc trả lời câu hỏi trong các lĩnh vực như khoa học, toán học, lịch sử, và nhiều lĩnh vực khác. Ngoài ra, ChatGPT cũng hỗ trợ cung cấp cho thanh niên các tài liệu học tập và phát triển kỹ năng, hỗ trợ trong việc vận hành thiết bị và phần mềm, tăng cường giao tiếp và hợp tác trong môi trường số, đảm bảo an ninh và an tồn trên khơng gian mạng, cũng như phát triển năng lực số liên quan đến nghề nghiệp [42].

</div><span class="text_page_counter">Trang 34</span><div class="page_container" data-page="34">

Trong lĩnh vực nghiên cứu về ứng dụng của Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong giáo dục, nhiều công đã đề cập đến cách mà AI có thể hỗ trợ q trình học tập như sử dụng AI Chatbot trong dạy học môn Tốn [168], mơn Tiếng anh [125], mơn Cơng nghệ thơng tin [30]... để nâng cao hiệu quả học tập. Tuy nhiên, tới thời điểm này, tác giả chưa tìm thấy bất kỳ cơng trình hay cơng bố cụ thể nào nghiên cứu về công nghệ AI theo định hướng phát triển NLTH cho học sinh. Vì vậy, dựa trên kết quả tìm kiếm và nhận thức hiện tại, luận án của tác giả đã đặt nền móng cho một hướng nghiên cứu mới và tiên tiến trong lĩnh vực AI theo định hướng phát triển NLTH cho học sinh, đóng góp quan trọng vào sự tiến bộ của lĩnh vực giáo dục và công nghệ.

<b>1.1.3. Đánh giá chung </b>

Trên cơ sở tìm hiểu, nghiên cứu các tài liệu, tạp chí, luận án, các cơng trình nghiên cứu của các tác giả trên thế giới và tại Việt Nam cho thấy có rất nhiều cơng trình nghiên cứu và ứng dụng công nghệ trong dạy học nhằm phát triển NLTH cho HS. Tác giả luận án đưa ra một số nhận định như sau:

Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu liên quan đến việc ứng dụng AI nói chung và AI Chatbot nói riêng vào trong lĩnh vực giáo dục với nhiều góc độ khác nhau, đồng thời nhiều nghiên cứu đã chỉ ra một trong những đặc điểm quan trọng và nổi bật nhất, có tính cốt lõi trong AIEd chính là các hệ thống dạy học thơng minh và cá nhân hố việc học tập. Các cơng trình nghiên cứu về tự học và phát triển NLTH đều đề cập đến việc định hướng và phát triển NL cho người học trong đó NLTH đóng vai trị tích cực thúc đẩy q trình học tập có kết quả của người học ở các môn học như CNTT, năng lực nghề nghiệp,… chưa có cơng trình nghiên cứu nào án nào nghiên cứu về ứng dụng công nghệ AI trong dạy học mơn Hóa học nhằm nâng cao NLTL cho HS THCS.

Ở Việt Nam, các công trình đã cơng bố đã nghiên cứu tổng quan một cách có hệ thống về những nội dung liên quan đến lý luận về công nghệ dạy học và phương pháp dạy học, dạy học tương tác, dạy học kết hợp (B-learning), về các PCHT, phát triển NLTH.

Các công trình đã cơng bố đã thể hiện rất rõ kết quả nghiên cứu về lý luận và thực tiễn đối với việc ứng dụng công nghệ trong dạy học, trong đó phần lớn là dạy học cho sinh viên các khối ngành kỹ thuật và học HS phổ thông.

</div><span class="text_page_counter">Trang 35</span><div class="page_container" data-page="35">

Sản phẩm của các cơng trình đã công bố nghiên cứu và ứng dụng trong dạy học mơn hóa học hiện tại là các website học tập, các phần mềm tra cứu, các Video học tập, PowerPoint, giáo án điện tử, mơ phỏng kiến thức hóa học, phim thí nghiệm hóa học…Và chưa có đề tài nào nghiên cứu, ứng dụng công nghệ AI trong dạy học nhằm hỗ trợ cho quá trình phát triển NLTH Hóa học và xây dựng khung NLTH hóa học cho HS ở các trường THCS.

Mặc dù việc ứng dụng AI trong giáo dục đã được nghiên cứu và triển khai, bước đầu đạt được những kết quả đáng kể, tuy nhiên, việc nghiên cứu một cách chuyên sâu về việc ứng dụng AI trong dạy học tại Việt Nam hiện nay chưa nhiều, các ứng dụng đã triển khai chủ yếu là những sản phẩm thương mại (phải trả phí) hoặc được triển khai trong những tập đồn cơng nghệ lớn, chưa có đề tài nào nghiên cứu về định hướng phát triển NLTH với sự hỗ trợ của AI, đặc biệt với môn Hóa học. Tác giả đã phát hiện ra vấn đề cấp thiết là dạy học như thế nào để phát triển NLTH cho HS với sự hỗ trợ của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, luận án này nghiên cứu: dạy học định hướng phát triển năng lực tự học mơn hóa học với sự hỗ trợ của cơng nghệ trí tuệ nhân tạo.

<i>Theo từ điển tiếng Việt thông dụng của tác giả Phạm Lê Liên (2015): “Năng lực là ph m ch t tâm inh lí và t nh độ chuy n môn tạo cho con người khả năng hoàn thành một loại hoạt động nào đó với ch t lượng cao” [34]. Theo Nguyễn Sinh Huy và nhóm tác giả thì “Năng lực là một ự kết hợp linh hoạt và độc đáo nhi u đặc đi m tâm lý của một người tạo thành những đi u ki n chủ quan thuận lợi giúp cho người đó tiếp thu dễ dàng tập dượt nhanh chóng và hồn thành hoạt động đạt hi u quả cao t ong một l nh vực nào đó” [29]. Còn Nguyễn Xuân Thức và Nguyễn Quang Uẩn: “NL là tổng hợp những thuộc tính độc đáo của cá nhân ph hợp với những y u cầu đặc t ưng của một hoạt động nh t đ nh nhằm đảm bảo vi c hồn thành có kết quả t t t ong l nh vực hoạt động y” [47]; Đặng Thành Hưng “Năng lực là thuộc tính cá nhân cho phép cá nhân thực hi n thành công hoạt động nh t đ nh đạt kết quả mong mu n t ong những đi u ki n cụ th ” [27]. Theo Denyse Tremblay: “NL là khả năng hành động thành công và tiến bộ dựa vào vi c huy </i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 36</span><div class="page_container" data-page="36">

<i>Như vậy, có thể hiểu: Năng lực là tổng hịa những kiến thức kỹ năng và thái độ được học tập hoặc ẵn có của con người đ hành động có t ách nhi m nhằm nhanh chóng dễ dàng đạt hi u quả cao t ong một l nh vực nào đó. Năng lực được </i>

hình thành và phát triển thông qua giáo dục và đào tạo, tự bồi dưỡng và trải nghiệm thực tiễn của mỗi cá nhân.

Học độc lập hay còn gọi là Tự học, chỉ cách học tập không phụ thuộc trực

<i>tiếp vào thầy cô, chương trình đào tạo…Theo Nguyễn Kỳ thì “Tự học ngh a là người học tích cực chủ động tự m nh t m a bằng hành động của m nh tự th hi n m nh và hợp tác với các bạn học bạn học thầy và học mọi người. Tự học là tự đặt m nh vào t nh hu ng học vào v t í của người tự nghi n cứu xử lý các t nh hu ng giải quyết các v n đ đặt a cho m nh đ nhận biết v n đ thu thập xử lý thông tin cũ xây dựng các giải pháp giải quyết v n đ thử nghi m các giải pháp…” [31]. </i>

<i>Theo Đặng Vũ Hoạt và Hà Thị Đức: “TH là một h nh thức nhận thức của cá nhân nhằm n m vững h th ng t i thức và k năng do chính người học tự tiến hành t n lớp hoặc ngoài lớp theo hoặc không theo chư ng t nh và ách giáo khoa đã được qui đ nh” [26]. </i>

<i>Theo Bolhuis [143] và Garrison [132] thì “Tự học là ự tích hợp của vi c tự quản lý với tự ki m oát của người học đó là quá t nh mà người học tự theo dõi đánh giá và đi u chỉnh chiến lược nhận thức của m nh. Người học là chủ th t ong ự hợp tác chặt chẽ của giáo vi n và các bạn học c ng lớp”. </i>

Về bản chất, tự học là người học tự mình quyết định việc học tập của mình mà không phụ thuộc vào sự chỉ dẫn hay tác động một cách trực tiếp của người

<i>khác. Việc tự học chủ yếu dựa trên những điều kiện chủ quan như nhu cầu, khát </i>

vọng, ý chí và nghị lực trong học tập, kĩ năng học tập và thái độ chủ động của người học trong việc khám phá và lĩnh hội tri thức mới. Hoạt động tự học của người học có tác động tích cực đến kết quả học tập, vì thế trong quá trình dạy học, các giáo viên thường thiết kế các hoạt động Dạy-Học giúp người học phát triển khả

</div><span class="text_page_counter">Trang 37</span><div class="page_container" data-page="37">

năng tự học. Do đó trong khn khổ hoạt động dạy học, viêc tự học của người học không chỉ theo nhu cầu, mong muốn của bản thân người học mà cịn có thể theo sự hướng dẫn và định hướng của giáo viên.

<i>Từ những quan niệm trên, có thể thấy, tự học là chiến lược học tập cá nhân do người học tự nhận thức được vi c học đ từ đó có những hành động cụ th nhằm chiếm l nh h th ng t i thức k năng k xảo những kinh nghi m của nhân loại qua đó hồn thi n bản thân; có th theo ự chỉ dẫn và đ nh hướng của giáo vi n hoặc theo nhu cầu của bản thân. </i>

Tự học được thể hiện qua việc đọc và tự nghiên cứu ở sách giáo khoa, báo các loại, nghe đài, truyền hình, nghe giảng, phóng sự, tham quan bảo tàng, triển lãm, xem phim, kịch, trao đổi ý kiến với các chuyên gia và với các HS khác. Tự học cần biết cách lựa chọn tài liệu, tìm những điểm chính, điểm quan trọng trong tài liệu đã đọc, đã nghe, cần biết cách ghi chép, cách viết tóm tắt và lập dàn ý, cách tra cứu từ điển và sách giáo khoa, đọc sách tham khảo, biết cách làm việc trong thư viện,… Tự học đòi hỏi tính độc lập, tự giác, tự chủ và kiên trì ở người học với một thái độ tích cực, cầu tiến, ham học hỏi và luôn hứng thú trong học tập.

<i>Theo Malcolm Shepherd Knowles [108]: “NLTH là một quá t nh mà người học có khả năng tự thực hi n các hoạt động học tập có th cần hoặc không cần ự h t ợ của người khác dự đoán được nhu cầu học tập của bản thân xác đ nh được mục ti u học tập phát hi n a ngu n tài li u con người giúp ích được cho quá t nh học tập biết lựa chọn và thực hi n chiến lược học tập và đánh giá được kết quả thực hi n”. </i>

<i>Theo Lê Hiển Dương “NLTH là khả năng tự m nh t m tòi nhận thức và vận dụng kiến thức vào t nh hu ng mới hoặc tư ng tự với ch t lượng cao [20]. Theo V. A. Cruchetxki “NLTH là năng lực hết ức quan t ọng v tự học là ch a khóa tiếp nhận t i thức với quan ni m của thời đại là học u t đời. Có năng lực tự học mới có th tự học u t đời. Năng lực tự học bao g m tư duy tích cực độc lập áng tạo” [12]. Theo Trịnh Quốc Lập “NLTH được th hi n qua vi c chủ th tự xác đ nh đúng đ n động c học tập của m nh có khả năng tự quản lý vi c học của m nh có thái độ tích cực t ong các hoạt động đ có th tự làm vi c đi u chỉnh hoạt động học tập và đánh giá kết </i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 38</span><div class="page_container" data-page="38">

<i>quả học tập của m nh có th độc lập làm vi c và làm vi c hợp tác với người khác </i>

[33].

NLTH về bản chất là năng lực học tập được đặt trong trong môi trường và điều kiện học tập không phụ thuộc, chủ động và học tập tự nguyện hay. Tự học chính là học chủ động, khơng phụ thuộc và tự nguyện. Vì vậy NLTH chính là năng lực học tập của người học chủ động, khơng phụ thuộc và tự nguyện. Do đó có thể hiểu bản chất của NLTH như sau:

<i>NLTH là năng lực học tập của người học chủ động tự nguy n tự giác không phụ thuộc dựa t n những đi u ki n chủ quan như nhu cầu khát vọng ý chí và ngh lực t ong học tập k năng học tập và thái độ chủ động t ong vi c khám phá và l nh hội t i thức mới một cách hi u quả giải quyết v n đ t ong học tập và vận dụng kiến thức vào thực tiễn cuộc ng: NLTH là khả năng của người học tự giác chủ động độc lập t ong học tập không phụ thuộc và tự nguy n. </i>

Trong những năm trở lại đây công nghệ ngày càng phát triển, kéo theo nhiều phương tiện hỗ trợ quá trình tự học như cơng nghệ trí tuệ nhân tạo, website, app học tập… Thông qua những phương tiện này, người học được hướng dẫn, nhắc nhở, được tạo lịch trình và thời gian biểu chi tiết cho q trình học tập được cá nhân hóa giúp người học nâng cao NLTH và đạt được hiệu quả cao trong học tập.

<b>1.2.4 Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học </b>

<i>1.2.4.1. Dạy học phát triển năng lực </i>

<i>Theo tác giả Hồ Thị Hồng Cúc: dạy học phát t i n năng lực là quá t nh dạy học làm cho người học biến đổi nâng cao khả năng nhận thức èn luy n k năng các thao tác tư duy và thái độ học tập l n một t nh độ mới cao h n [13]. Tác giả Trần Hữu Thanh cho rằng: Dạy học theo hướng phát t i n NL người học là tổng hợp cách thức ph i hợp th ng nh t giữa cách thức dạy và cách thức học nhằm phát huy vai t ò chủ th của người học t ong h nh thành và phát t i n h th ng năng lực theo mục ti u đào tạo đã xác đ nh</i>[46].

Dạy học phát triển NL là kiểu DH chú trọng đến việc hình thành và phát triển năng lực của người học thông qua quá trình tiếp thu kiến thức, kỹ năng. Dạy học phát triển NL không chỉ hướng đến phát triển năng lực cần có của người học sau khi kết thúc mơn học hoặc chương trình đào tạo; mà cịn hướng đến phát triển những

</div><span class="text_page_counter">Trang 39</span><div class="page_container" data-page="39">

NL sẵn có của bản thân người học như: NL quan sát, NL tìm kiếm thơng tin, NL tính tốn, NL giải quyết vấn đề nảy sinh….

<i>Từ các quan điểm ở trên, có thể hiểu, Dạy học phát t i n năng lực là cách thức tổ chức của người dạy giúp người học vừa phát t i n được các năng lực theo y u cầu của môn học/chư ng t nh đào tạo đ ng thời vừa phát t i n được năng lực ẵn có của bản thân. </i>

<i>1.2.4.2. Dạy học định hướng phát triển năng lực tự học </i>

Dạy học theo định hướng phát triển NL là một quan điểm /cách tiếp cận, một chiến lược dạy học nhằm đảm bảo cho dạy học vừa tập trung vào phát triển NL cần có của người học vừa làm điều đó dựa trên NL nền tảng sẵn có của người học. Để dạy học theo hướng phát triển NL, GV cần phải tạo ra các hoạt động học tập (môi trường học tập) cho phép người học thể hiện được các năng lực sẵn có của bản thân. Các hoạt động học tập phát triển NL người học cần được GV xây dựng dựa trên nền tảng bao gồm những kiến thức, kỹ năng, kinh nghiệm và giá trị sẵn có của người học. Kết quả học tập (Sản phẩm) phải thể hiện được các cấp độ năng lực của người học.

NLTH chính là năng lực học tập được đặt trong trong môi trường và điều kiện học tập không phụ thuộc, chủ động và tự nguyện; nó phụ thuộc phần lớn vào khả năng, nhu cầu, động cơ, phong cách học tập học tập …của mỗi người học. Điều này cho thấy, môi trường học tập có ảnh hưởng không nhỏ tới NLTH của người học. Một mơi trường học tập địi hỏi người học ln phải biết lựa chọn và tìm kiếm kiến thức, kỹ năng nhằm giải quyết các nhiệm vụ học tập; sẽ giúp phát triển NLTH cho người học. Khi người học có được NLTH tốt họ khơng chỉ đạt được kết quả học tập cao mà còn khiến người học tự tin hơn trong việc tự mình đưa ra các quyết định khi giải quyết các vấn đề nảy sinh trong học tập và trong cuộc sống. Chính vì vậy, GV cần tạo ra một môi trường học tập đa dạng về hình thức và phong phú về nội dung nhằm hỗ trợ phát triển được NLTH giúp nâng cao kết quả học tập.

Trong khuôn khổ luận án này, Dạy học định hướng phát triển NLTH được

<i>hiểu là: “Quá t nh giáo vi n thiết kế và tổ chức dạy học nhằm tạo môi t ường học tập cho người học chủ động tích cực tự lực t ong vi c lựa chọn t m kiến các kiến thức kỹ năng đ giải quyết các nhi m vụ học tập một cách hi u quả”. </i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 40</span><div class="page_container" data-page="40">

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một thuật ngữ khơng cịn q xa lạ khi mà những thập kỉ gần đây AI được áp dụng ngày càng nhiều trong các lĩnh vực đời sống. Tuy đã xuất hiện rất lâu và có rất nhiều định nghĩa khác nhau nhưng cho tới nay chưa có định nghĩa thống nhất nào về AI. Mccarthy (2007) định nghĩa Trí tuệ nhân tạo là "khoa học và kỹ thuật tạo ra những cỗ máy thông minh" hoặc "một cỗ máy hoạt động theo cách có thể được coi là thông minh nếu nó là con người” [177].

Từ điển thuật ngữ của IGI Global thì cho rằng AI là một lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào việc sao chép nhân tạo khả năng nhận thức của trí thông minh con người để tạo ra phần mềm hoặc máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường do con người thực hiện [186].

Trong một nghiên cứu gần đây vào năm 2019 của Saleh, Z [141], trí tuệ nhân tạo (AI) được định nghĩa là một nhánh của khoa học máy tính, là trí thơng minh được thể hiện bởi máy móc, trái ngược với trí thơng minh tự nhiên của con người và các loài động vật khác. Một số hoạt động mà trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện được là nhận dạng giọng nói, học tập, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề.

Như vậy, các định nghĩa về Trí tuệ nhân tạo đã chỉ ra các đặc điểm của AI như khả năng dự đốn và thích nghi; khả năng tự đưa ra quyết định, tăng cường trí thơng minh của con người, cung cấp thông tin chi tiết và cải thiện năng suất; sử dụng các thuật tốn để có thể học hỏi liên tục; cho phép mọi người xem xét lại cách phân tích dữ liệu và tích hợp thơng tin, sau đó sử dụng những hiểu biết này để đưa ra quyết định tốt hơn.

<i>Tóm lại có thể hiểu, Công ngh AI là một ngành thuộc l nh vực khoa học máy tính là cơng ngh mô phỏng các quá t nh uy ngh và học tập của con người cho máy móc, qua các thiết b có t ang b CPU GPU… đặc bi t là các h th ng máy tính. Hay nói cách khác là t í tu do con người lập t nh tạo n n với mong mu n h th ng máy tính có th thực hi n được các hành vi thông minh như con người từ đó h t ợ con người thực hi n được những công vi c một cách dễ dàng nhanh chóng và thuận ti n h n. </i>

</div>