Ngày 18/07/2026, Trường Đại học Mở Hà Nội đã tổ chức Hội thảo khoa học với chủ đề “Trí tuệ nhân tạo trong học tập và đánh giá đại học: xu hướng và thách thức”. Hội thảo là diễn đàn học thuật quan trọng nhằm trao đổi, chia sẻ các kết quả nghiên cứu, kinh nghiệm thực tiễn cũng như định hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động đào tạo, giảng dạy và đánh giá tại các cơ sở giáo dục đại học trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ.
Sự kiện thu hút sự tham gia của các nhà khoa học, giảng viên, chuyên gia công nghệ, cán bộ quản lý giáo dục cùng đông đảo học viên, sinh viên trong và ngoài Trường Đại học Mở Hà Nội. Thông qua các tham luận chuyên sâu và phiên thảo luận mở, hội thảo đã mang đến góc nhìn đa chiều về những cơ hội, thách thức và giải pháp nhằm khai thác hiệu quả AI, góp phần nâng cao chất lượng giáo dục đại học.
PGS.TS. Dương Thăng Long – Phó Hiệu trưởng Nhà trường phát biểu khai mạc
Phát biểu khai mạc hội thảo, PGS.TS. Dương Thăng Long – Phó Hiệu trưởng Nhà trường nhấn mạnh rằng trí tuệ nhân tạo đang trở thành một trong những động lực quan trọng thúc đẩy đổi mới giáo dục trên phạm vi toàn cầu. AI không chỉ hỗ trợ người học tiếp cận tri thức nhanh chóng, cá nhân hóa quá trình học tập mà còn tạo ra nhiều phương thức đánh giá mới, khách quan và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, cùng với những lợi ích to lớn, AI cũng đặt ra nhiều vấn đề về đạo đức, tính minh bạch, quyền riêng tư dữ liệu và yêu cầu đổi mới phương pháp giảng dạy, kiểm tra, đánh giá trong các trường đại học. PGS.TS. Dương Thăng Long khẳng định hội thảo là cơ hội để các nhà nghiên cứu và giảng viên cùng chia sẻ kinh nghiệm, đề xuất các giải pháp phù hợp nhằm phát huy tối đa tiềm năng của AI trong giáo dục.
Đoàn chủ tọa điều hành hội thảo
Mở đầu chuỗi báo cáo tham luận là chuyên đề “Tổng quan về AI trong học tập và đánh giá đại học – xu hướng toàn cầu và thực tiễn Việt Nam” do TS. Đinh Tuấn Long – Trưởng Khoa Công nghệ Thông tin trình bày. Báo cáo đã khái quát những bước phát triển vượt bậc của AI trong giáo dục đại học trên thế giới, từ việc xây dựng hệ thống học tập thông minh, trợ lý học tập ảo, chấm điểm tự động đến phân tích dữ liệu học tập nhằm hỗ trợ người học và nhà quản lý. Bên cạnh việc giới thiệu các mô hình tiêu biểu đang được triển khai tại nhiều trường đại học quốc tế, báo cáo cũng phân tích thực trạng ứng dụng AI tại Việt Nam, chỉ ra những kết quả bước đầu, những khó khăn về hạ tầng công nghệ, nguồn nhân lực và cơ chế chính sách, đồng thời đề xuất một số định hướng nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong giáo dục đại học.
TS. Đinh Tuấn Long – Trưởng Khoa Công nghệ Thông tin
Tham luận “Nghiên cứu về dịch thuật văn học Hàn Quốc dựa trên AI và khả năng ứng dụng trong giáo dục” do TS. Phạm Thị Ngọc – Trưởng Khoa Tiếng Hàn Quốc, Đại học Hà Nội trình bày mang đến một góc nhìn mới về việc khai thác các mô hình ngôn ngữ lớn và công nghệ dịch máy trong nghiên cứu, giảng dạy ngoại ngữ và văn học. Báo cáo cho thấy AI có thể hỗ trợ quá trình dịch thuật, phân tích ngữ nghĩa, so sánh bản dịch cũng như nâng cao hiệu quả học tập của sinh viên ngành ngôn ngữ. Tuy nhiên, người trình bày cũng nhấn mạnh rằng AI chưa thể thay thế hoàn toàn vai trò của chuyên gia và giảng viên bởi các yếu tố văn hóa, sắc thái ngôn ngữ và giá trị nghệ thuật vẫn đòi hỏi sự đánh giá, hiệu đính của con người.
TS. Phạm Thị Ngọc – Trưởng Khoa Tiếng Hàn Quốc, Đại học Hà Nội
Trong tham luận “Tối ưu hóa lộ trình học tập & đánh giá cá nhân hóa”, ThS. Trần Tiến Dũng, Giám đốc Trung tâm Kỹ thuật số tập trung phân tích khả năng ứng dụng AI trong việc xây dựng chương trình học phù hợp với năng lực, sở thích và tiến độ của từng người học. Thông qua việc phân tích dữ liệu học tập, AI có thể đề xuất nội dung học tập phù hợp, cảnh báo sớm nguy cơ học tập chưa hiệu quả và hỗ trợ giảng viên xây dựng kế hoạch giảng dạy linh hoạt. Báo cáo khẳng định cá nhân hóa học tập là xu hướng tất yếu, góp phần nâng cao hiệu quả đào tạo và tạo động lực học tập cho sinh viên.
ThS. Trần Tiến Dũng, Giám đốc Trung tâm Kỹ thuật số
Chủ đề “AI – Chìa khóa vàng trong dạy học” tiếp tục làm rõ vai trò của trí tuệ nhân tạo trong đổi mới phương pháp giảng dạy. Báo cáo giới thiệu nhiều ứng dụng thực tiễn như xây dựng bài giảng thông minh, thiết kế học liệu số, tạo câu hỏi đánh giá tự động, hỗ trợ phản hồi tức thời và phát triển trợ lý học tập ảo. Các đại biểu thống nhất rằng AI không thay thế giảng viên mà đóng vai trò là công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp giảng viên dành nhiều thời gian hơn cho các hoạt động hướng dẫn, tư vấn và phát triển năng lực tư duy sáng tạo của người học.
Một nội dung nhận được nhiều sự quan tâm là tham luận “Dạy và học kỹ năng số trong kỷ nguyên AI” do TS. Đặng Hải Đăng, Phó Viện Trưởng Viện Đào tạo học tập suốt đời trình bày. Báo cáo nhấn mạnh rằng trong bối cảnh AI phát triển nhanh chóng, người học không chỉ cần kỹ năng sử dụng công nghệ mà còn phải được trang bị tư duy phản biện, kỹ năng đánh giá thông tin, đạo đức số và năng lực làm việc cùng AI. Đồng thời, giảng viên cũng cần liên tục cập nhật kiến thức, đổi mới phương pháp giảng dạy và nâng cao năng lực số để đáp ứng yêu cầu của giáo dục hiện đại.
TS. Đặng Hải Đăng, Phó Viện Trưởng Viện Đào tạo học tập suốt đời
Tham luận “Tác động của trí tuệ nhân tạo đến học tập chuyên sâu: bằng chứng từ sinh viên Việt Nam”, TS. Vũ Xuân Hạnh, Khoa Công nghệ Thông tin đã trình bày kết quả nghiên cứu khảo sát thực tế về mức độ sử dụng AI trong học tập của sinh viên. Kết quả cho thấy AI đang trở thành công cụ hỗ trợ phổ biến trong tìm kiếm tài liệu, tóm tắt nội dung, giải thích khái niệm và hỗ trợ nghiên cứu. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc phụ thuộc quá mức vào AI có thể ảnh hưởng đến khả năng tư duy độc lập, kỹ năng phân tích và sáng tạo nếu thiếu sự hướng dẫn phù hợp từ giảng viên.
TS. Vũ Xuân Hạnh, Khoa Công nghệ Thông tin
Khép lại chuỗi báo cáo là chuyên đề “Tích hợp Generative AI vào dạy học: cơ hội, rủi ro và định hướng chính sách” do ThS. Nguyễn Thị Tâm, Khoa Công nghệ Thông tin trình bày. Báo cáo phân tích những lợi ích nổi bật của Generative AI trong việc tạo học liệu, thiết kế bài giảng, hỗ trợ nghiên cứu và nâng cao trải nghiệm học tập. Đồng thời, các vấn đề về bản quyền, tính chính xác của nội dung, đạo đức học thuật, bảo mật dữ liệu và quy định sử dụng AI trong giáo dục cũng được thảo luận sâu sắc. Các đại biểu cho rằng cần sớm xây dựng các hướng dẫn và chính sách phù hợp để việc ứng dụng Generative AI trong giáo dục diễn ra an toàn, hiệu quả và có trách nhiệm.
Đại biểu trao đổi, thảo luận
Sau các báo cáo tham luận, hội thảo bước vào phiên trao đổi và thảo luận với sự tham gia sôi nổi của các chuyên gia, giảng viên và sinh viên. Nhiều câu hỏi được đặt ra liên quan đến việc thiết kế phương thức đánh giá trong thời đại AI, xây dựng quy định sử dụng AI trong học tập, nâng cao năng lực số cho giảng viên cũng như các giải pháp bảo đảm tính trung thực học thuật. Các ý kiến trao đổi đã góp phần làm sáng tỏ nhiều vấn đề thực tiễn, đồng thời mở ra những hướng nghiên cứu và hợp tác mới trong lĩnh vực ứng dụng AI vào giáo dục đại học.
Phát biểu tổng kết và bế mạc hội thảo, Ban Tổ chức đánh giá cao chất lượng các báo cáo tham luận cũng như những ý kiến trao đổi tâm huyết của các đại biểu. Hội thảo đã góp phần cập nhật những xu hướng mới về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học, tạo diễn đàn kết nối giữa các nhà khoa học, chuyên gia và giảng viên nhằm chia sẻ kinh nghiệm, thúc đẩy nghiên cứu và chuyển giao công nghệ.
Thành công của hội thảo tiếp tục khẳng định vai trò tiên phong của Trường Đại học Mở Hà Nội trong hoạt động nghiên cứu khoa học, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số giáo dục. Trong thời gian tới, nhà trường sẽ tiếp tục đẩy mạnh các hoạt động nghiên cứu, hợp tác và ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào đào tạo, hướng tới xây dựng môi trường giáo dục hiện đại, linh hoạt và lấy người học làm trung tâm, đáp ứng yêu cầu phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao trong kỷ nguyên số.