Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục toán học: những lợi ích tiềm năng và các rào cản cần vượt qua
Từ khóa
Tóm tắt
Trí tuệ nhân tạo đã trở nên nổi bật như một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong giáo dục, đặc biệt là trong việc giảng dạy toán học cá nhân hóa - một môn học đòi hỏi tư duy logic và cá nhân hóa chuyên sâu. Bài báo hiện tại cố gắng nêu bật một số ứng dụng đặc biệt của trí tuệ nhân tạo trong việc giảng dạy toán học và sau đó, tiếp tục phân tích những gì công nghệ này có thể mang lại cho chúng ta liên quan đến các lợi ích như học tập cá nhân hóa, đánh giá linh hoạt, hỗ trợ giải quyết vấn đề hoặc phát triển tư duy toán học. Mặc dù trí tuệ nhân tạo hứa hẹn tất cả những điều đó và hơn thế nữa cho ngành giáo dục, nhưng quá trình triển khai thực tế gặp phải nhiều trở ngại, từ chất lượng dữ liệu đến cơ sở hạ tầng công nghệ và năng lực của giáo viên cho đến các vấn đề đạo đức. Dựa trên tiền đề này, bài báo sẽ nỗ lực đề xuất một số giải pháp khả thi hướng tới một quy trình khai thác hiệu quả trí tuệ nhân tạo trong việc giảng dạy toán học, có thể là một bước tiến xa hơn nữa để nâng cao chất lượng giảng dạy cũng như chất lượng học tập trong thời đại kỹ thuật số.##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
Tài liệu tham khảo
[1]. Nguyễn, T. A. (2025, 15 tháng 9). “Khuyến nghị thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Việt Nam”. Tạp chí Giáo dục, 2025(5), 25–32.
[2]. Nguyễn, H. B. (2025). “Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học: Mô hình chấp nhận công nghệ và chỉ số sẵn sàng”. Tạp chí Quản lý Nhà nước, 2025(8), 41–49.
[3]. Vu, P. T., & Nguyen, T. M. (2023). “Trí tuệ nhân tạo và triển vọng ứng dụng trong giáo dục Toán học tại Việt Nam”. Tạp chí Khoa học Giáo dục, 69(2), 45–52.
[4]. Heffernan, N. T., & Heffernan, C. L. (2014). “The ASSISTments Ecosystem: Building a Platform that Brings Scientists and Teachers Together for Minimally Invasive Research on Human Learning and Teaching”. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 24(4), 470–497.
[5]. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). “Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning”. Center for Curriculum Redesign.
[6]. Luckin, R. (2018). “Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century”. UCL Institute of Education Press.
[7]. Kolb, David A. Experiential learning: Experience as the source of learning and development. FT press, 2014.
[8]. Bruneau, P., Wang, J., Cao, L., & Trương, H. (2023). The Potential of ChatGPT to Enhance Physics Education in Vietnamese High Schools.
[9]. Liang, Y., Zou, D., Xie, H., & Wang, F. L. (2023). “Exploring the potential of using ChatGPT in physics education”. Smart Learning Environments.
[10]. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in education.
