Trí tuệ nhân tạo (AI) đang hiện diện ngày càng sâu rộng trong các hoạt động giáo dục. Tuy nhiên, năng lực nghề nghiệp của người thầy trong thời đại mới không chỉ đo đếm bằng số lượng công cụ AI họ thành thạo, mà cốt lõi nằm ở phán đoán sư phạm, trách nhiệm đạo đức và khả năng kiểm soát công nghệ nhằm phục vụ sự phát triển toàn diện của học sinh.

1. Sự thâm nhập của AI vào hoạt động sư phạm thường nhật

Trước đây, công nghệ trong trường học chủ yếu đóng vai trò là phương tiện hỗ trợ: trình chiếu, tìm kiếm thông tin, trao đổi hoặc quản lý dữ liệu. Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI – GenAI) đã tạo ra một bước chuyển mang tính bước ngoặt: công nghệ không chỉ truyền tải thông tin mà còn có khả năng khởi tạo nội dung mới, phân tích dữ liệu, đề xuất phương án và hỗ trợ thực hiện những nhiệm vụ vốn trước đây do giáo viên trực tiếp đảm nhận.

Một giáo viên hiện nay có thể dễ dàng yêu cầu AI thiết kế bản nháp kế hoạch bài dạy, sáng tác câu chuyện minh họa theo chủ đề học tập, xây dựng hệ thống câu hỏi phân hóa hoặc gợi ý phương án phản hồi bài làm của học sinh. UNESCO (2024) nhận định AI đang làm thay đổi mối quan hệ giáo dục truyền thống: từ cấu trúc song phương Giáo viên – Học sinh sang cấu trúc tam giác Giáo viên – AI – Học sinh. Sự chuyển dịch này đòi hỏi sự tái định hình nghiêm túc về vai trò và khung năng lực cần thiết của người giáo viên (Miao & Cukurova, 2024).

Tuy nhiên, khả năng tạo nội dung nhanh chóng của AI không đồng nghĩa với việc nội dung đó mặc nhiên sở hữu giá trị giáo dục. Một kế hoạch bài dạy có thể chỉn chu về hình thức nhưng lại thiếu tính khả thi hoặc không tương thích với đặc điểm nhận thức của lớp học. Một văn bản do AI tạo ra có thể trôi chảy nhưng vẫn chứa đựng thông tin sai lệch hay thiên lệch thuật toán. Một hoạt động học tập tưởng chừng hấp dẫn trên màn hình có thể lại quá phức tạp hoặc chưa phù hợp với tâm lý lứa tuổi tiểu học.

Vì vậy, câu hỏi cốt lõi đối với người thầy không còn dừng lại ở chỗ "AI làm được gì?", mà phải chuyển thành: "Nên sử dụng AI vào việc gì, trong hoàn cảnh nào; kết quả AI tạo ra có đủ độ tin cậy và giá trị sư phạm hay không; và giáo viên cần điều chỉnh như thế nào trước khi đưa vào ứng dụng thực tế?"

Bản chất của việc ứng dụng AI, do đó, không đơn thuần là một kỹ năng công nghệ bổ trợ, mà là một bài toán về năng lực nghề nghiệp toàn diện.

2. Phân định giữa kỹ năng công nghệ và năng lực nghề nghiệp tích hợp

Năng lực nghề nghiệp của giáo viên là một cấu trúc đa chiều. Các nghiên cứu về năng lực sư phạm đã khẳng định rằng chất lượng hoạt động dạy học không chỉ phụ thuộc vào kiến thức chuyên môn, mà còn gắn liền với kiến thức sư phạm, niềm tin nghề nghiệp, động cơ và khả năng tự điều chỉnh (Kunter et al., 2013).

Xét dưới góc độ công nghệ giáo dục, khung TPACK do Mishra và Koehler (2006) đề xuất đã chỉ ra rằng hiệu quả tích hợp công nghệ đòi hỏi sự giao thoa hài hòa giữa ba thành tố: Kiến thức nội dung (CK), Kiến thức sư phạm (PK) và Kiến thức công nghệ (TK). Việc biết vận hành một công cụ công nghệ chưa bao giờ là điều kiện đủ để đảm bảo việc dạy học đạt hiệu quả sư phạm.

Luận điểm này càng thể hiện giá trị đúng đắn trong kỷ nguyên AI. Giáo viên có thể thành thạo kỹ thuật viết câu lệnh (prompt engineering) trên ChatGPT hay Gemini, nhưng nếu thiếu nền tảng chuyên môn vững vàng, họ sẽ không thể nhận diện được các sai sót tinh vi trong đầu ra của máy, hoặc không thể đánh giá liệu một bài tập AI tạo ra có thực sự phát triển tư duy cho học sinh lớp 2 hay không. Giáo viên cũng có thể nhận được một lời giải vô cùng thuyết phục từ AI, nhưng vẫn cần đủ độ sâu chuyên môn để phát hiện nếu lời giải đó mắc lỗi logic ẩn.

Do đó, công tác đào tạo và bồi dưỡng giáo viên cần dịch chuyển mạnh mẽ:

Mức độ 1: Chuyển từ việc chỉ biết thao tác với công cụ AI đơn thuần;

Mức độ 2: Sang việc biết vận dụng AI để giải quyết hiệu quả các nhiệm vụ giáo dục thực tế;

Mức độ 3 (Mức độ cao nhất): Đạt đến khả năng nhận biết khi nào nên dùng, khi nào cần kiểm chứng/điều chỉnh, và khi nào tuyệt đối không nên sử dụng AI.

3. Yêu cầu đặc thù từ đối tượng học sinh tiểu học

Học sinh tiểu học đang ở giai đoạn then chốt trong việc đặt nền móng cho các năng lực cốt lõi: đọc, viết, tính toán, tư duy, giao tiếp, kiểm soát cảm xúc và các giá trị xã hội. Ở lứa tuổi này, các em chưa có đầy đủ năng lực tự phản biện để đánh giá độ tin cậy của thông tin hay nhận biết các thiên lệch do AI tạo ra. Người giáo viên tiểu học vì thế không chỉ là người truyền thụ tri thức, mà quan trọng hơn, là người quan sát sự phát triển, thiết kế môi trường học tập, hỗ trợ cảm xúc, uốn nắn thói quen và giáo dục nhân cách cho học sinh.

AI có thể hỗ trợ xử lý một số công việc mang tính thủ tục hoặc gợi ý ý tưởng, nhưng hoàn toàn không thể đảm nhận trách nhiệm sư phạm và kết nối cảm xúc của người thầy. Đúng như UNESCO nhấn mạnh, việc ứng dụng GenAI trong giáo dục phải tuân thủ triết lý lấy con người làm trung tâm, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, đảm bảo sự phù hợp với lứa tuổi và duy trì vai trò chủ động ra quyết định của con người (Miao & Holmes, 2023).

4. Cơ cấu năng lực cốt lõi của giáo viên trong kỷ nguyên AI

Năng lực AI của giáo viên không nên được nhìn nhận như một tập hợp "kỹ năng AI" tách biệt, mà phải là sự tái cấu trúc và nâng cấp các năng lực nghề nghiệp vốn có:

Năng lực chuyên môn và sư phạm vững vàng: Sự xuất hiện của AI không làm giảm đi tầm quan trọng của kiến thức chuyên môn. Ngược lại, khi nội dung có thể được khởi tạo tức thì, giáo viên càng cần nền tảng tri thức sâu rộng để làm màng lọc thẩm định. Sự thấu hiểu về tâm lý lứa tuổi tiểu học là thước đo duy nhất để đánh giá một học liệu do AI tạo ra có thực sự vừa sức và phù hợp với học sinh hay không.

Năng lực hiểu biết và tương tác với AI: Giáo viên cần hiểu rõ nguyên lý vận hành cơ bản, những ưu thế cũng như giới hạn cốt lõi của AI (như hiện tượng "ảo giác" thông tin), từ đó biết cách lựa chọn công cụ, tinh chỉnh câu lệnh và kiểm tra sản phẩm sau khi tạo ra.

Năng lực tích hợp AI vào thiết kế dạy học: Nghiên cứu của Kim và Kwon (2023) dựa trên mô hình TPACK tại Hàn Quốc, cũng như nghiên cứu của Celik (2023) về mô hình Intelligent-TPACK (I-TPACK) đều khẳng định: Kiến thức công nghệ thuần túy không mang lại hiệu quả giáo dục. Giá trị nằm ở khả năng kết nối công cụ AI với mục tiêu bài học, tái thiết kế môi trường học tập và giải quyết các vấn đề đạo đức phát sinh. Khảo sát của Beták và Szőköl (2026) trên giáo viên tiểu học Slovakia cũng chỉ ra rằng việc bồi dưỡng AI phải gắn liền với đặc thù từng môn học và ý thức bảo mật dữ liệu.

Năng lực thẩm định và kiểm chứng thông tin: Khảo sát thực nghiệm của Hussein, Daher và Assali (2026) cho thấy: Dù giáo viên tiến bộ nhanh về kỹ năng thao tác AI, năng lực thẩm định đầu ra (phát hiện điểm sai sót, thiên lệch, mức độ phù hợp độ tuổi) vẫn phát triển chưa đồng đều. Trong môi trường giàu công nghệ, giá trị nghề nghiệp của người thầy chuyển dịch mạnh mẽ từ khả năng tạo ra nội dung sang năng lực thẩm định nội dung.

Năng lực đạo đức và bảo vệ người học: Bao gồm trách nhiệm bảo mật thông tin cá nhân, hình ảnh của học sinh, đảm bảo tính minh bạch, công bằng và ngăn chặn các tác động tiêu cực khi cho học sinh tiếp xúc với AI.

Năng lực tự học và phát triển nghề nghiệp liên tục: Trước tốc độ biến đổi nhanh chóng của công nghệ, các khóa bồi dưỡng thao tác công cụ sẽ rất nhanh chóng trở nên lạc hậu. Khung năng lực AI dành cho giáo viên của UNESCO (2024) vì vậy đã đưa "AI cho phát triển nghề nghiệp" thành một trong năm trụ cột chính, chia làm ba mức độ phát triển: Acquire (Tiếp thu), Deepen (Đào sâu) và Create (Sáng tạo) (Miao & Cukurova, 2024).

5. Vai trò quyết định của phán đoán sư phạm

Một nghịch lý của thời đại AI là: Công nghệ càng cung cấp nhiều phương án, người giáo viên càng cần một phán đoán sư phạm sắc bén để lựa chọn. AI có thể tạo ra một bài tập đọc hiểu trong vài giây, nhưng giáo viên mới là người quyết định bài tập đó có vừa sức với học sinh hay không. AI có thể soạn một lời nhận xét nhanh chóng, nhưng chỉ người thầy mới biết lời nhận xét đó sẽ khích lệ hay làm tổn thương một học sinh. AI có thể đề xuất lộ trình cá nhân hóa, nhưng giáo viên vẫn là người thấu hiểu hoàn cảnh, cảm xúc và động cơ của học sinh – những yếu tố mà dữ liệu định lượng không thể phản ánh hết.

Sperling và cộng sự (2024) chỉ ra rằng các nghiên cứu hiện nay chưa phản ánh đầy đủ tri thức thực hành của giáo viên trong tích hợp AI. Điểm cốt lõi không nằm ở việc nạp thêm kiến thức công nghệ, mà ở chỗ duy trì phán đoán nghề nghiệp để đặt ra những câu hỏi mang tính định hướng: Công nghệ này có thực sự cần thiết không? Sản phẩm này có phục vụ mục tiêu giáo dục lâu dài không? Có rủi ro nào đối với học sinh không? Giáo viên cần can thiệp ở đâu? AI tuyệt đối không thể thay thế phán đoán sư phạm, mà phải được đặt dưới sự kiểm soát của phán đoán sư phạm.

6. Giới hạn ứng dụng: Bảo vệ không gian tự phát triển của người học

Đối với học sinh tiểu học, thách thức lớn nhất là phân định ranh giới giữa AI hỗ trợ học tập và AI làm thay tư duy. Các năng lực nền tảng như tập đọc, tập viết, tính toán, ghi nhớ, quan sát và suy luận chỉ có thể hình thành khi học sinh trực tiếp nỗ lực trải nghiệm. Nếu AI can thiệp và làm thay quá nhiều bước, học sinh có thể tạo ra một sản phẩm đẹp đẽ hơn nhưng năng lực thực chất lại bị rỗng chân đế.

Vấn đề không phải là cấm đoán hay cổ xúy hoàn toàn, mà là xác định rõ: Ở độ tuổi nào, trong hoạt động nào, với mục tiêu nào và ở mức độ nào thì AI được phép hỗ trợ mà không triệt tiêu không gian tư duy của học sinh? Giáo viên tiểu học vì vậy phải là người dẫn đường, giúp học sinh hình thành mối quan hệ lành mạnh, đúng mực và có trách nhiệm với công nghệ (UNESCO, 2023).

7. Sự tái cấu trúc vai trò thay vì sự thay thế

Sự phát triển của AI không báo hiệu sự "biến mất" của người thầy, mà thúc đẩy một sự dịch chuyển vai trò mang tính lịch sử. AI đảm nhận xuất sắc việc tạo học liệu, tự động hóa thủ tục và phân tích dữ liệu định lượng. Nhưng giáo dục, về bản chất, là quá trình xây dựng nhân cách, nuôi dưỡng cảm xúc, truyền cảm hứng và giải quyết các tình huống nhân văn không thể dự báo.

Giáo viên tiểu học chuyển dịch từ vị thế người truyền thụ tri thức duy nhất sang người thiết kế môi trường học tập, người đồng hành cảm xúc và người điều phối mối quan hệ giữa Học sinh – Tri thức – Công nghệ. Sự tái cấu trúc này được thể hiện rõ qua các nhiệm vụ thường nhật:

Trong thiết kế bài học: Chuyển từ việc soạn thảo thủ công sang thẩm định, tinh chỉnh và tối ưu hóa học liệu do AI gợi ý.

Trong đánh giá: Chuyển từ đánh giá kết quả sản phẩm thuần túy sang đánh giá cả quá trình, tính đến sự hiện diện của AI.

Trong cá nhân hóa: Sử dụng dữ liệu AI đề xuất kết hợp với sự thấu hiểu hoàn cảnh, cảm xúc thực tế của từng học sinh.

Trong bảo vệ học sinh: Mở rộng trách nhiệm sang không gian an toàn số, bảo mật dữ liệu và đạo đức công nghệ.

Tổng quan hệ thống của Zhou, Lavicza và Chiu (2026) trên 42 nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra 15 yếu tố thuộc các cấp độ cá nhân, chương trình bồi dưỡng và môi trường văn hóa tổ chức có ảnh hưởng đến việc phát triển năng lực AI của giáo viên. Điều này khẳng định việc chuẩn bị cho giáo viên bước vào kỷ nguyên AI đòi hỏi một chiến lược đồng bộ từ đào tạo ban đầu, chính sách nhà trường cho đến sự thay đổi trong quan niệm xã hội về người thầy.

KẾT LUẬN

Một giáo viên tiểu học đáp ứng yêu cầu của kỷ nguyên AI không phải là người thông thạo nhiều công cụ công nghệ nhất, mà là người:

Đủ am hiểu AI để khai thác tối đa các giá trị phù hợp;

Vững vàng chuyên môn để thẩm định những gì máy tạo ra;

Thấu hiểu sư phạm và tâm lý học sinh để đưa ra các quyết định giáo dục nhân văn;

Sở hữu bản lĩnh nghề nghiệp để biết khi nào nên dùng AI, khi nào cần điều chỉnh và khi nào phải kiên quyết đặt công nghệ sang một bên.

Công nghệ có thể ngày càng thông minh hơn, nhưng việc công nghệ trở thành đòn bẩy nâng tầm giáo dục hay chỉ là một trào lưu nhất thời vẫn hoàn toàn phụ thuộc vào năng lực nghề nghiệp và phán đoán sư phạm của người giáo viên.

Tài liệu tham khảo

Beták, N., & Szőköl, I. (2026). Primary school teachers’ perceived AI-related professional knowledge in Slovakia: A city-wide ITPACK study. Frontiers in Education, 11, Article 1813449. https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1813449

Celik, I. (2023). Towards Intelligent-TPACK: An empirical study on teachers’ professional knowledge to ethically integrate artificial intelligence (AI)-based tools into education. Computers in Human Behavior, 138, Article 107468. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107468

Hussein, A., Daher, W., & Assali, A. (2026). Primary school teachers’ I-TPACK competencies after Gemini-based professional development. Frontiers in Education, 11, Article 1800871. https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1800871

Kim, K., & Kwon, K. (2023). Exploring the AI competencies of elementary school teachers in South Korea. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, Article 100137. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100137

Kunter, M., Klusmann, U., Baumert, J., Richter, D., Voss, T., & Hachfeld, A. (2013). Professional competence of teachers: Effects on instructional quality and student development. Journal of Educational Psychology, 105(3), 805–820. https://doi.org/10.1037/a0032583

Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535

Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x

Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu (Y. Punie, Ed.). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770

Sperling, K., Stenberg, C.-J., McGrath, C., Åkerfeldt, A., Heintz, F., & Stenliden, L. (2024). In search of artificial intelligence (AI) literacy in teacher education: A scoping review. Computers and Education Open, 6, Article 100169. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100169

Zhou, X., Lavicza, Z., & Chiu, T. K. F. (2026). Developing teacher AI competence: A systematic review of beliefs, professional learning, and cultural factors. Teaching and Teacher Education, 172, Article 105384. https://doi.org/10.1016/j.tate.2026.105384