Hệ thống thông tin quản lí hỗ trợ người học theo hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Đại học Quốc gia Hà Nội: Thực trạng, mức độ sẵn sàng và định hướng phát triển
Tóm tắt
This study examines the current situation and potential application of artificial intelligence in management information systems for student support at selected units of Vietnam National University, Hanoi. Data were collected from 450 valid questionnaires administered to administrators, lecturers, academic advisors, information technology staff, and students at three representative member institutions. The findings show that student support information systems have been deployed but remain fragmented, with limited data integration, automation, and analytical capacity. Data quality, infrastructure, human resources, and governance mechanisms are still major conditions for AI adoption. However, stakeholders express strong demand and positive perceptions of AI, especially for personalized support, academic risk prediction, and data-informed decision-making. The paper proposes orientations and solutions for developing AI-based management information systems for student support at Vietnam National University, Hanoi.
Tài liệu tham khảo
Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2014). Educational data mining and learning analytics. In J. A. Larusson & B. White (Eds.), Learning analytics: From research to practice (pp. 61-75). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3305-7_4
Đại học Quốc gia Hà Nội (2021). Quyết định số 800/QĐ-ĐHQGHN ngày 29/3/2021 ban hành Chiến lược phát triển Đại học Quốc gia Hà Nội đến năm 2030, tầm nhìn 2045.
Ifenthaler, D., & Yau, J. Y.-K. (2020). Utilising learning analytics to support study success in higher education: A systematic review. Educational Technology Research and Development, 68, 1961-1990. https://doi.org/10.1007/
s11423-020-09788-z
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
OECD (2019). OECD skills outlook 2019: Thriving in a digital world. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/
df80bc12-en
Romero, C., & Ventura, S. (2020). Educational data mining and learning analytics: An updated survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 10(3), e1355. https://doi.org/10.1002/widm.1355
Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30-40.
Thủ tướng Chính phủ (2022). Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25/01/2022 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”.
Trần Khánh Đức (chủ biên, 2022). Khoa học giáo dục và quản lí giáo dục: Lí luận và thực tiễn. NXB Đại học Quốc gia Hà Nội.
UNESCO (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/PCSP7350
UNESCO (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) 2026 Tạp chí Giáo dục
Tác phẩm này được cấp phép theo Ghi nhận tác giả của Creative Commons Giấy phép quốc tế 4.0 .









