ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ DỮ LIỆU LỚN TRONG XÂY DỰNG HẠ TẦNG TÀI NGUYÊN GIÁO DỤC MỞ (OER) VÀ MOOCS
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2026.1493Từ khóa:
dữ liệu lớn, đảm bảo chất lượng, giáo dục mở, MOOCs, trí tuệ nhân tạoTóm tắt
Tài nguyên giáo dục mở (OER) và các khóa học trực tuyến đại chúng mở (MOOCs) đang tăng nhanh trong chuyển đổi số giáo dục đại học Việt Nam, nhưng cơ chế đảm bảo chất lượng chưa theo kịp khối lượng học liệu. Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh và dữ liệu lớn mở ra cơ hội tự động hóa, đồng thời kéo theo rủi ro về nội dung chưa kiểm chứng, “ảo giác” và bản quyền không rõ ràng. Bằng nghiên cứu tài liệu, phân tích chính sách và thiết kế nguyên mẫu, bài báo đề xuất khung 5 tiêu chí kiểm định chất lượng học liệu mở tích hợp AI và xây dựng một nguyên mẫu dựa trên quy tắc heuristic để minh họa quy trình kiểm định tự động. Thử nghiệm trên ba mẫu học liệu do nhóm tác giả biên soạn cho thấy quy trình vận hành được và cho điểm minh họa khác biệt giữa mẫu đạt chuẩn (90/100) và mẫu nghi vấn nội dung AI-sinh (44/100). Do mẫu và quy tắc cùng do nhóm thiết kế, kết quả chưa đủ để kết luận về độ giá trị của khung. Bài báo đưa ra kiến nghị chính sách, kế hoạch đánh giá với giảng viên, chuyên gia và lộ trình chuyển sang mô hình học máy.
Tài liệu tham khảo
Bates, A. W. (2019). Teaching in a digital age: Guidelines for designing teaching and learning (2nd ed.). Tony Bates Associates Ltd. https://pressbooks.bccampus.ca/teachinginadigitalagev2/
Bộ Giáo dục và Đào tạo. (2021). Thông tư số 08/2021/TT-BGDĐT ngày 18 tháng 3 năm 2021 ban hành Quy chế đào tạo trình độ đại học. Cổng Thông tin điện tử Bộ Giáo dục và Đào tạo. https://moet.gov.vn
Brooke, J. (1996). SUS: A quick and dirty usability scale. In P. W. Jordan, B. Thomas, B. A. Weerdmeester, & I. L. McClelland (Eds.), Usability evaluation in industry (pp. 189-194). Taylor & Francis.
Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), Article 248. https://doi.org/10.1145/3571730
Pearl, J. (1984). Heuristics: Intelligent search strategies for computer problem solving. Addison-Wesley.
Sabzalieva,E.,&Valentini,A.(2023).ChatGPT and artificial intelligence in higher education: Quick start guide. UNESCO International Institute for Higher Education in Latin America and the Caribbean. https://www.iesalc.unesco.org/wp-content/uploads/2023/04/ChatGPT-and-Artificial-Intelligence-in-higher-education-Quick-Start-guide_EN_FINAL.pdf
Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30-32. https://er.educause.edu/articles/2011/9/penetrating-the-fog-analytics-in-learning-and-education
Thủ tướng Chính phủ. (2022). Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25 tháng 01 năm 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”. Cổng Thông tin điện tử Chính phủ. https://vanban.chinhphu.vn
UNESCO. (2019). Recommendation on open educational resources (OER). https://www.unesco.org/en/legal-affairs/recommendation-open-educational-resources-oer
Wiley, D., & Hilton, J., III. (2018). Defining OER-enabled pedagogy. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 19(4), 134-147. https://doi.org/10.19173/irrodl.v19i4.3601
World Wide Web Consortium. (2018). Web content accessibility guidelines (WCAG) 2.1. https://www.w3.org/TR/WCAG21/
Zawacki-Richter, O., Marín, 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, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
