Seminar “Ứng dụng AI trong giảng dạy”: khi công cụ mới đặt lại câu hỏi cũ về cách dạy và cách chấm

Sáng 14/8/2026, Khoa Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành đã tổ chức seminar chuyên môn “Ứng dụng AI trong giảng dạy học phần Nguyên lý Marketing và Digital Marketing” nằm trong chuỗi Seminar thực hiện theo Đề án ứng dụng AI trong giảng dạy của Ban giám hiệu nhà Trường, với sự tham dự của các giảng viên cơ hữu của Khoa . Điểm khác biệt của buổi sinh hoạt chuyên môn lần này là toàn bộ nội dung được thiết kế theo hướng thực hành: giảng viên mang laptop, thao tác trực tiếp và rời khỏi phòng với những sản phẩm dùng được ngay cho học kỳ mới.

Đặt vấn đề từ chuẩn đầu ra, không từ công cụ

Phát biểu khai mạc, PGS.TS. Nguyễn Xuân Nhĩ, Trưởng Khoa Quản trị kinh doanh, đặt buổi seminar trong bối cảnh chung của công tác đào tạo tại Khoa. Trưởng Khoa nhấn mạnh rằng yêu cầu về năng lực số không phải là nội dung mới được thêm vào vì xu hướng, mà đã nằm sẵn trong chuẩn đầu ra của cả hai học phần được chọn làm trọng tâm thảo luận: học phần Nguyên lý Marketing yêu cầu sinh viên biết ứng dụng các công cụ số hoá khi nghiên cứu thị trường và nhu cầu khách hàng, còn học phần Digital Marketing đặt ra yêu cầu khai thác dữ liệu và tài nguyên giáo dục mở nhằm hình thành năng lực số cho người học.

PGS.TS. Nguyễn Xuân Nhĩ, Trưởng Khoa Quản trị kinh doanh phát biểu khai mạc

Theo Trưởng Khoa, chính vì vậy, câu hỏi đặt ra cho đội ngũ giảng viên không còn là có nên sử dụng AI hay không, mà là sử dụng như thế nào để phục vụ đúng mục tiêu đào tạo đã cam kết với người học. Trưởng Khoa cũng lưu ý rằng công nghệ thay đổi rất nhanh, trong khi nguyên tắc sư phạm và trách nhiệm chuyên môn của người thầy thì không thay đổi; do đó điều cần thống nhất trong Khoa là cách thiết kế đề bài và cách đánh giá, chứ không phải danh sách các phần mềm đang thịnh hành.

Trưởng Khoa đề nghị buổi seminar phải cho ra sản phẩm cụ thể, đồng thời giao Bộ môn nghiên cứu ban hành quy định thống nhất về việc sử dụng AI trong các học phần, áp dụng ngay từ học kỳ 1 năm học 2026–2027.

Ba giờ rưỡi, ba phiên làm việc

Chương trình được thiết kế thành ba phiên liên tiếp trong 210 phút, với tỷ lệ khoảng 20% trình bày, 80% thao tác trực tiếp trên màn hình cùng với thảo luận, trả lời câu hỏi trực tiếp từ Báo cáo viên trong lúc trình bày để làm rõ vấn đề.

Phiên đầu tiên do báo cáo viên ThS. Trần Thanh Tùng thực hiện, giới thiệu khung ứng dụng AI trong giảng dạy theo bốn nhóm tác vụ: thiết kế học liệu, tổ chức hoạt động lớp, thiết kế đánh giá và phản hồi cho sinh viên. Với mỗi nhóm tác vụ, báo cáo viên phân định rõ phần AI hỗ trợ được và phần giảng viên phải giữ — chẳng hạn AI có thể sinh hàng chục câu hỏi thảo luận trong ít giây, nhưng việc đọc không khí lớp học và điều tiết tiến độ vẫn hoàn toàn thuộc về người dạy.

Báo cáo viên ThS. Trần Thanh Tùng, Phó Trưởng Bộ môn Kinh tế số, trình bày tổng quan cũng như Demo ứng dụng AI trong học phần Digital Marketing

Hai phiên tiếp theo là phần demo trực tiếp trên hai học phần cụ thể. ThS. Phạm Đặng Ngọc Hân trình bày phần học phần Nguyên lý Marketing theo bảy chặng, bám đúng chu trình công việc thật của một giảng viên trong một học kỳ: cập nhật dữ liệu chuyên môn, xây dựng kho học liệu tự học, soạn giáo án, dựng học liệu trực quan, tổ chức hoạt động lớp, thiết kế đánh giá và duy trì tính cập nhật của môn học. ThS. Trần Thanh Tùng trình bày phần học phần Digital Marketing theo tám chặng, đi theo trọn vẹn vòng đời một chiến dịch — cũng chính là trình tự sinh viên phải thực hiện trong dự án thực hành từ tuần 7 đến tuần 12.

Báo cáo viên ThS. Phạm Đặng Ngọc Hân, Giảng viên Bộ môn Marketing trình bày nội dung ứng dụng AI trong Học phần Nguyên lý Marketing 

Điểm được nhiều giảng viên quan tâm trong hai phiên demo là bài toán giờ tự học. Học phần Nguyên lý Marketing có 105 trong tổng số 150 giờ là giờ tự học, học phần Digital Marketing là 90 trên 150 giờ. Báo cáo viên đã thao tác trực tiếp việc đưa giáo trình và đề cương của Khoa vào một không gian làm việc của công cụ, từ đó sinh ra nhiều định dạng học liệu khác nhau từ cùng một nguồn tài liệu: bản đồ tư duy toàn chương trình, bản tóm tắt dạng âm thanh để sinh viên nghe khi di chuyển, bộ thẻ ghi nhớ thuật ngữ và bộ câu hỏi tự kiểm tra có giải thích đáp án. Toàn bộ nội dung sinh ra đều dẫn chiếu về đúng trang trong giáo trình đang sử dụng.

Công cụ buộc sinh viên phải nghĩ nhiều hơn

Một nội dung nhận được nhiều trao đổi là chế độ học có hướng dẫn — tính năng được xây dựng trên dòng mô hình huấn luyện riêng theo khoa học giáo dục. Khi bật chế độ này, công cụ không đưa đáp án ngay mà chia nhỏ vấn đề, đặt câu hỏi ngược để xác định mức độ hiểu của người học rồi dẫn dắt từng bước.

Báo cáo viên đã thực hiện phép so sánh trực tiếp trước hội trường: cùng một câu hỏi chuyên môn, ở chế độ thông thường công cụ trả lời đầy đủ ngay lập tức — nghĩa là sinh viên chỉ việc sao chép; còn khi bật chế độ học có hướng dẫn, công cụ hỏi ngược lại để dò mức hiểu trước khi giảng giải. Từ đó, buổi seminar đề xuất một dạng nhiệm vụ tự học mới: sinh viên học một nội dung bằng chế độ này và nộp lại ảnh chụp toàn bộ cuộc hội thoại làm minh chứng, kèm một đoạn tự viết bằng ngôn ngữ của mình. Đây là dạng minh chứng quá trình mà công cụ AI không thể tạo thay người học.

Khởi đầu của một chuỗi sinh hoạt chuyên môn

Seminar sáng 14/8 là buổi đầu tiên trong chuỗi sinh hoạt chuyên môn về ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà Khoa Quản trị kinh doanh dự kiến duy trì thường xuyên trong năm học 2026–2027. Theo định hướng của Lãnh Đạo Khoa, các bộ môn còn lại sẽ lần lượt đăng ký chủ đề và đảm nhận vai trò báo cáo viên, để mỗi buổi đi sâu vào một mảng công việc cụ thể của người giảng viên thay vì lặp lại phần giới thiệu chung.

Một số hướng đã được đề xuất tại buổi thảo luận gồm: ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học — từ tổng quan tài liệu, xử lý và trực quan hoá dữ liệu cho tới hỗ trợ viết và biên tập bài báo khoa học, kèm theo những giới hạn về liêm chính nghiên cứu và quy định khai báo của các tạp chí; ứng dụng AI trong soạn slide bài giảng và xây dựng học liệu số, hướng tới chuẩn hoá bộ slide dùng chung cho các học phần cùng ngành; ứng dụng AI trong thiết kế đánh giá và phản hồi bài làm của sinh viên; và ứng dụng AI trong công tác hướng dẫn khoá luận, đồ án tốt nghiệp.

Các buổi tiếp theo sẽ giữ nguyên ba nguyên tắc đã được kiểm chứng ở buổi đầu tiên: bám sát chuẩn đầu ra và nội dung học phần thay vì chạy theo công cụ; thao tác trực tiếp trước hội trường, chấp nhận cả những kết quả chưa tốt để cùng phân tích; và mỗi buổi phải cho ra sản phẩm mà giảng viên dùng được ngay. Toàn bộ sản phẩm của các buổi sẽ được tích luỹ vào kho dùng chung của Khoa, dần hình thành một bộ tài liệu nội bộ về ứng dụng AI trong giảng dạy và nghiên cứu, phục vụ cả những giảng viên mới tham gia đào tạo tại Khoa trong các năm học tới.