ANNEX 2: DIGCOMP 3.0 LEARNING OUTCOMES
A2.2 PRACTICAL CONSIDERATIONS
Dựa trên kinh nghiệm áp dụng DigComp (ví dụ: Castañeda et al., 2023; Kluzer et al., 2020), việc điều chỉnh và tùy chỉnh các chuẩn đầu ra học tập của DigComp 3.0 – cùng với các phần khác của DigComp 3.0 – cho phù hợp với mục đích cụ thể là rất cần thiết. Một số bước được đề xuất để sử dụng các chuẩn đầu ra học tập của DigComp 3.0 được trình bày trong Hộp A2.
Hộp A2: Các bước và tài liệu tham khảo được đề xuất để triển khai các chuẩn đầu ra học tập của DigComp 3.0.
Các bước dưới đây là những gợi ý có thể được điều chỉnh cho các mục đích sử dụng cụ thể của chuẩn đầu ra học tập DigComp 3.0.
1. Xác định mục đích sử dụng chuẩn đầu ra học tập – đặc biệt là nếu việc sử dụng sẽ yêu cầu xem xét tất cả hoặc một tập hợp con của chúng. Ví dụ, nếu xem xét việc phát triển hoặc sửa đổi một khóa học năng lực kỹ thuật số cơ bản, người dùng có thể loại trừ ngay lập tức các mức thông thạo Cao và Chuyên gia. Hoặc, nếu sử dụng chuẩn đầu ra học tập để phát triển hồ sơ kỹ thuật số nghề nghiệp hoặc mô tả vai trò cho một công việc cụ thể, người ta có thể lọc ra các chuẩn đầu ra học tập cho các năng lực không liên quan để tập trung vào những năng lực có liên quan.
2. Xác định ai cần tham gia và ở giai đoạn nào. Kinh nghiệm của người dùng DigComp và công việc của Cedefop về chuẩn đầu ra học tập cho thấy rằng một sáng kiến liên quan đến chuẩn đầu ra học tập có nhiều khả năng thành công và có tác động hơn nếu tất cả các bên liên quan được tham gia đúng lúc và đúng mục đích.
3. Ngay từ đầu dự án, hãy xem xét lại khung DigComp 3.0 để những người tham gia làm quen với nó.
4. Tiến hành dịch các chuẩn đầu ra học tập và các phần khác của khung, nếu cần, tham khảo Bảng thuật ngữ và định nghĩa để đảm bảo các thuật ngữ phù hợp với ngôn ngữ địa phương và ngữ cảnh sử dụng.
5. Tùy chỉnh các chuẩn đầu ra học tập cho mục đích cụ thể. Khung DigComp 3.0 – bao gồm cả các chuẩn đầu ra học tập – được thiết kế chung chung, vì vậy gần như chắc chắn sẽ cần phải điều chỉnh. Việc tùy chỉnh có thể có nhiều hình thức – diễn đạt lại hoặc chi tiết hóa các chuẩn đầu ra học tập, loại bỏ các chuẩn đầu ra học tập không liên quan hoặc bổ sung thêm các chuẩn đầu ra học tập mới để bao gồm các chủ đề có liên quan đến sáng kiến. Nếu việc sử dụng liên quan đến việc phát triển các hoạt động giảng dạy và học tập, có thể xem xét các hoạt động “không cần máy tính” (unplugged) (ví dụ: Li et al., 2022).
6. Như đã nêu trong Phần 2.5, DigComp 3.0 bao gồm các chuẩn đầu ra học tập dự kiến, chứ không phải chuẩn đầu ra học tập đạt được. Nếu sáng kiến liên quan đến việc phát triển các chuẩn đầu ra học tập đạt được, thì phương pháp đo lường cần được xem xét. Một mặt, nếu sử dụng phương pháp hoàn toàn dựa trên kinh nghiệm, có nguy cơ các năng lực “mềm” hơn hoặc khó đo lường hơn sẽ bị đánh giá thấp hoặc bỏ qua. Các chuẩn đầu ra học tập mà không thể quan sát hoặc đo lường được một cách trực tiếp hoặc dễ dàng có thể quan trọng như những chuẩn đầu ra học tập có thể. Một cách tiếp cận cân bằng và nhạy cảm với bối cảnh đối với vấn đề này đã được khuyến nghị (Cedefop, 2022; Nhóm Dự án Europass, 2024).
7. Việc minh bạch về cách các chuẩn đầu ra học tập của DigComp 3.0 đã được sử dụng hoặc điều chỉnh là một thực hành tốt. Ví dụ, tỷ lệ bao phủ các chuẩn đầu ra học tập theo năng lực và mức thông thạo có thể mang lại sự minh bạch, tin cậy và uy tín cho một sáng kiến. Thường thấy hơn, việc ghi lại các điều chỉnh để phù hợp với mục đích cụ thể là một thực hành tốt.
8. Một số chuẩn đầu ra học tập, cũng như mô tả năng lực cho các mức thông thạo được trình bày trong Phần 3, được dán nhãn là AI-rõ ràng hoặc AI-ngầm định (xem Phần 2.6). Nên xem xét các chuẩn đầu ra học tập liên quan đến AI một cách toàn diện trong khung tổng thể.
Tài liệu tham khảo:
Tài liệu “Định nghĩa, viết và áp dụng chuẩn đầu ra học tập – Cẩm nang châu Âu (phiên bản thứ hai)” của Cedefop (2022) dành cho các cá nhân và tổ chức tham gia vào việc định nghĩa và viết chuẩn đầu ra học tập. Sách cung cấp các ví dụ cụ thể và tổng quan về các hướng dẫn và nghiên cứu hiện có. Cedefop (2024c) cũng đã phát triển một bộ dữ liệu về tài liệu hướng dẫn.
Hướng dẫn về đánh giá dựa trên công nghệ (phiên bản 1.1) của Ủy ban Kiểm định Quốc tế và Hiệp hội các Nhà xuất bản Kiểm định (2022) cung cấp hướng dẫn và các thực tiễn tốt nhất cho việc thiết kế, thực hiện, chấm điểm và sử dụng các bài đánh giá kỹ thuật số, bao gồm các chủ đề như tính hợp lệ, tính công bằng, khả năng tiếp cận, bảo mật và quyền riêng tư. Tài liệu bao gồm mô tả về các khái niệm đo lường cơ bản; một tập hợp các tuyên bố hướng dẫn; và các gợi ý để đọc thêm.
Nguồn: JRC tự biên soạn.
----------------
Thừa nhận:
Nội dung này được dịch từ tài liệu của Cosgrove, J. và Cachia, R., DigComp 3.0: Khung năng lực kỹ thuật số Châu Âu - Phiên bản thứ năm, Văn phòng Xuất bản của Liên minh Châu Âu, Luxembourg, 2025, https://data.europa.eu/doi/10.2760/0001149, JRC144121.
![]()
Giấy phép nội dung: CC BY 4.0 Quốc tế.
---------------------------
---------------------------
Xem thêm:
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
Loạt bài về AI và AI Nguồn Mở: Công cụ AI; Dự án AI Nguồn Mở; LLM Nguồn Mở; Kỹ thuật lời nhắc;
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Khung năng lực AI cho giáo viên
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
‘Đặc tả Khung Tính mở Mô hình (MOF)’ của LF AI & Data - Tài sản chung của AI Tạo sinh - bản dịch sang tiếng Việt
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
‘LỘ TRÌNH CỦA TỔNG THƯ KÝ LIÊN HIỆP QUỐC VỀ HỢP TÁC KỸ THUẬT SỐ THÚC ĐẨY HÀNG HÓA CÔNG CỘNG KỸ THUẬT SỐ’ - bản dịch sang tiếng Việt
AI trong TVET - Một vài gợi ý triển khai trong thực tế
Dữ liệu để phân loại AI
Khung năng lực AI cho học sinh
Tài sản chung kỹ thuật số và Hàng hóa Công cộng Kỹ thuật số - Tìm thấy nền tảng chung cho các nhà hoạch định chính sách
Tọa đàm ‘Vai trò của Tài nguyên Giáo dục Mở trong chuyển đổi số giáo dục đại học’ tại Viện Chuyển đổi số và Học liệu - Đại học Huế, ngày 12/09/2025
‘Khung năng lực AI cho học sinh’ - bản dịch sang tiếng Việt
12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 11. Hugging Face Transformers
Dự án DIAMAS đưa ra Khuyến nghị và Hướng dẫn Truy cập Mở Kim cương
‘Phân loại dữ liệu liên quan đến việc phát triển, sử dụng và giám sát các hệ thống AI (Dữ liệu phân loại AI)’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘Hiệp ước Kỹ thuật số Toàn cầu’ của Liên hiệp quốc - bản dịch sang tiếng Việt
DeepSeek chứng minh: Nguồn mở là bí quyết thống trị thị trường công nghệ (và Phố Wall đã sai)