Vietnamese 
English 
5. XÂY DỰNG KHUNG CHUYỂN ĐỔI ỨNG DỤNG AI TRONG DẠY HỌC ĐẠI HỌC: TỪ Ý TƯỞNG SÁNG TẠO ĐẾN NĂNG LỰC GIẢNG DẠY
Thanh Phương DEVELOPING A TRANSFORMATIONAL FRAMEWORK FOR APPLYING AI IN HIGHER EDUCATION TEACHING: FROM CREATIVE IDEAS TO TEACHING COMPETENCE
Tóm tắt: Trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển mạnh của trí tuệ nhân tạo, giáo dục đại học cần khung lý thuyết định hướng để đổi mới, sáng tạo hoạt động dạy học. Bài viết sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính thông qua tổng hợp và phân tích tài liệu nhằm xây dựng một khung chuyển đổi ứng dụng AI trong dạy học đại học, bao gồm ba cấp độ từ ý tưởng, chiến lược triển khai, hình thành năng lực giảng dạy và quy trình triển khai gồm tám bước. Để đảm bảo độ tin cậy và giá trị nội dung, nghiên cứu kết hợp với phương pháp chuyên gia với năm chuyên gia trong lĩnh vực quản lý giáo dục. Các chuyên gia đánh giá khung theo năm tiêu chí: tính rõ ràng, logic, thực tiễn, tính mới và khả năng áp dụng. Kết quả cho thấy điểm trung bình từ 4.2 đến 4.6, với mức đồng thuận trên 80%. Ý kiến góp ý nhấn mạnh cần làm rõ hơn bước tổ chức triển khai, bổ sung minh chứng cho bước đánh giá, phản hồi. Nghiên cứu góp phần cung cấp cơ sở lý luận và gợi ý thực tiễn cho việc ứng dụng AI trong giảng dạy đại học.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, khung chuyển đổi, năng lực giảng dạy đại học, đổi mới, sáng tạo dạy học.
Abstract: In the context of digital transformation and the rapid advancement of artificial intelligence, higher education requires a theoretical framework to guide innovation and creativity in teaching and learning practices. This article employs qualitative research methods, drawing on document synthesis and analysis, to construct a transformational framework for applying AI in university teaching. The framework comprises three levels-idea generation, implementation strategies and teaching competence development – along with an eight-step implementation process. To ensure reliability and content validity, the study incorporates expert validation involving five specialists in the field of educational management. The experts evaluated the framework based on five criteria: clarity, coherence, practicality, novelty, and applicability. The results indicate mean scores ranging from 4.2 to 4.6, with a consensus level exceeding 80%. Open-ended feedback highlighted the need to further clarify the step on implementation organization and to provide more concrete evidence for the evaluation and feedback phase. Overall, the study contributes to establishing a theoretical foundation and offers practical recommendations for the effective integration of AI in higher education teaching.
Keywords: Artificial intelligence, transformational framework, teaching competence in higher education, innovation and creativity in teaching.
Nội dung chi tiết bài viết trong file đính kèm.
Tác giả bài viết: MAI HOÀNG SANG, mhsang@sgu.edu.vn
Trường Đại học Sài Gòn.
