Năng lực thiết kế học tập thích ứng với trí tuệ nhân tạo của giảng viên: Nghiên cứu tại Đại học Cần Thơ
Tóm tắt
Currently, the rapid development of artificial intelligence (AI) places new demands on the learning design capabilities of university lecturers. This study uses a descriptive quantitative design to survey the AI-adaptive learning design capabilities of 215 lecturers at Can Tho University, based on a competency framework comprising five groups: learning activity design; assessment design; feedback and learning support; academic integrity assurance; and awareness and use of AI in teaching. Data were collected using a 5-level Likert questionnaire and analyzed using descriptive statistics with SPSS 20 software. The results show that the lecturers' AI-adaptive learning design capabilities are generally high (overall average = 3.43/5), while capabilities related to assessment design and academic integrity assurance are limited. These findings provide a practical basis for adjusting course design and faculty training in the context of digital transformation in higher education.
Tài liệu tham khảo
Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., Pham, P., Chong, S. W., & Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(4), 1-41. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z
Bretag, T., Harper, R., Burton, M., Ellis, C., Newton, P., van Haeringen, K., Saddiqui, S. & Rozenberg, P. (2019). Contract cheating and assessment design: exploring the relationship. Assessment & Evaluation in Higher Education, 44(5), 676-691. https://doi.org/10.1080/02602938.2018.1527892
Bùi Trọng Tài, Trịnh Thị Phương Dung (2025). Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học: Tổng quan hệ thống về xu hướng ứng dụng và khoảng trống nghiên cứu. Tạp chí Giáo dục, 25(số đặc biệt 9), 55-61. https://tcgd.tapchigiaoduc.edu.vn/index.php/tapchi/article/view/4191
Dalziel, J., Conole, G., Wills, S., Walker, S., Bennett, S., Dobozy, E., Cameron, L., Badilescu-Buga, E., & Bower, M. (2016). The Larnaca Declaration on Learning Design. Journal of Interactive Media in Education, 2016(01), 1-24. https://doi.org/10.5334/jime.407
Goodyear, P. (2015). Teaching as design. HERDSA Review of Higher Education, 2, 27-50.
Laurillard, D. (2012). Teaching as a Design Science: Building Pedagogical Patterns for Learning and Technology. New York: Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203125083
Lương Phúc Đức (2025). Phân tích nhận thức và hành vi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập của sinh viên Phân hiệu Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh tại Long An. Tạp chí Giáo dục, 25(số đặc biệt 9), 29-34. https://tcgd.tapchigiaoduc.edu.vn/index.php/tapchi/article/view/4185
OECD (2021). OECD Digital Education Outlook 2021: Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/589b283f-en
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”.
UNESCO (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
Zawacki-Richter, O., Marin, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education - Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(01), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Ghi nhận tác giả của Creative Commons Giấy phép quốc tế 4.0 .
