ANNEX 2: DIGCOMP 3.0 LEARNING OUTCOMES
A2.1 FEATURES
Mỗi tuyên bố chuẩn đầu ra học tập của DigComp 3.0 đều tuân theo cùng một cấu trúc: động từ (hoặc cụm động từ) theo sau là tân ngữ. Xem Bảng A4 để biết một số ví dụ.
Bảng A4: Ví dụ về các câu kết quả học tập.
|
|
|
Ví dụ |
||
|
Khía cạnh |
Mục đích |
Năng lực |
Mức thông thạo |
Tuyên bố chuẩn đầu ra học tập |
|
Kiến thức |
Mô tả thông tin hoặc khái niệm mà một cá nhân cần hiểu và áp dụng. |
2.6 Quản lý danh tính kỹ thuật số | Cơ bản | Xác định các hình thức và cách sử dụng phổ biến của danh tính kỹ thuật số. |
|
Kỹ năng |
Mô tả các quy trình mà theo đó một cá nhân có thể hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể. |
1.1 Duyệt, tìm kiếm và lọc thông tin và nội dung | Trung bình | Lựa chọn công cụ tìm kiếm kỹ thuật số phù hợp dựa trên nhu cầu thông tin. |
|
Thái độ |
Định hướng trọng tâm của cá nhân để giúp họ sử dụng tự tin, có phản biện và có trách nhiệm công nghệ kỹ thuật số |
3.2 Tích hợp và chỉnh sửa nội dung kỹ thuật số | Cao | Ưu tiên các hoạt động minh bạch và có đạo đức trong việc tích hợp và chỉnh sửa lại nội dung số. |
Nguồn: JRC tự biên soạn
Bảng A5 liệt kê các ví dụ về động từ dùng để diễn tả các chuẩn đầu ra học tập, mô tả kiến thức, kỹ năng và thái độ ở các mức Cơ bản, Trung bình, Cao và Chuyên gia. Việc lựa chọn động từ được phân loại Bloom (Anderson & Krathwohl, 2001) hướng dẫn, đồng thời xem xét các đặc điểm liên quan của các phân loại khác (ví dụ: Irvine, 2021). Một số động từ lặp lại ở các mức khác nhau trong Bảng A5. Điều này là có chủ ý, vì nội dung của chuẩn đầu ra học tập không chỉ khác nhau về yêu cầu nhận thức (được động từ gợi ý) mà còn khác nhau về mức độ phức tạp và tính tự chủ (được gợi ý trong tân ngữ của mỗi câu mô tả chuẩn đầu ra học tập). Hộp A1 tóm tắt các đặc điểm chính của chuẩn đầu ra học tập DigComp 3.0.
Không có chuẩn đầu ra học tập dựa trên kiến thức nào được đề cập ở mức Chuyên gia. Thay vào đó, các chuẩn đầu ra học tập về thái độ ở mức Chuyên gia thể hiện khuynh hướng chung trong việc cập nhật thông tin về các phát triển liên quan đến năng lực đó, phù hợp với tài liệu về học tập tự định hướng (ví dụ: Morris, 2023).
Bảng A5: Ví dụ về các động từ được sử dụng cho chuẩn đầu ra học tập mô tả kiến thức, kỹ năng và thái độ11.
|
Mức |
Mô tả ngắn gọn mức thông thạo |
Ví dụ về các động từ được sử dụng trong tuyên bố chuẩn đầu ra học tập |
|
Cơ bản |
Ghi nhớ và thực hiện các nhiệm vụ đơn giản khi cần thiết, đồng thời tuân theo hướng dẫn. |
Kiến thức: Nhận biết, Xác định, Phân biệt giữa Kỹ năng: Sử dụng, Áp dụng, Thực hiện Thái độ: Thừa nhận tầm quan trọng, Thừa nhận lợi ích |
|
Trung bình |
Xác định và thực hiện các nhiệm vụ được xác định rõ ràng, đồng thời giải quyết các vấn đề được xác định rõ ràng một cách tự chủ. |
Kiến thức: Nhận biết, Xác định, Phân biệt, Định nghĩa, Mô tả Kỹ năng: Sử dụng, Áp dụng, Lựa chọn, Đánh giá Thái độ: Thừa nhận tầm quan trọng, Thừa nhận lợi ích, Ưu tiên, Khám phá có mục đích, Tham gia |
|
Cao |
Tự chủ đánh giá và áp dụng các giải pháp cho nhiều nhiệm vụ phức tạp, đồng thời thích ứng với nhiều bối cảnh khác nhau để đánh giá và thực hiện nhiệm vụ một cách phù hợp, hướng dẫn người khác khi cần thiết. |
Kiến thức: Nhận biết, Định nghĩa, Mô tả Kỹ năng: Đánh giá, Áp dụng, Kết hợp, Hỗ trợ người khác Thái độ: Thừa nhận tầm quan trọng, Thừa nhận lợi ích, Xem xét, Ưu tiên, Liên tục tìm tòi |
|
Chuyên gia |
Đánh giá, phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp hoặc chuyên biệt để tạo ra các giải pháp mới hoặc điều chỉnh các giải pháp hiện có, đồng thời dẫn dắt và hướng dẫn người khác khi cần. |
Kiến thức: Không có chuẩn đầu ra học tập nào về kiến thức có trong mức Chuyên gia: Yếu tố này được thể hiện trong phần Thái độ (luôn cập nhật thông tin). Kỹ năng: Đánh giá và thẩm định, Phát triển và thực hiện, Lãnh đạo hoặc đóng góp vào, Thiết kế, Tư vấn, Giải thích Thái độ: Nhận thức tầm quan trọng, Nhận thức lợi ích, Luôn cập nhật thông tin, Thúc đẩy và hỗ trợ. |
Nguồn: JRC tự biên soạn.
Hộp A1: Các tính năng chính của chuẩn đầu ra học tập DigComp 3.0.
Tổng cộng có 523 chuẩn đầu ra học tập. Số lượng chuẩn đầu ra học tập khác nhau tùy thuộc vào năng lực.
Mỗi chuẩn đầu ra học tập DigComp 3.0 được liên kết với một mức thông thạo (Cơ bản, Trung bình, Cao, Chuyên gia), và được nhóm theo Năng lực và liệu chúng có đề cập đến Kiến thức, Kỹ năng hay Thái độ hay không. Mỗi chuẩn đầu ra được dán nhãn là AI rõ ràng (AI-explicit), AI ngầm định (AI-implicit), hoặc không phải AI-explicit cũng không phải AI-implicit, điều này chỉ nhằm mục đích hướng dẫn chung. Xem Phần 2.6 để biết thêm thông tin về cách diễn giải các nhãn AI.
Có nhiều chuẩn đầu ra học tập hơn ở hai mức thông thạo thấp hơn: 29% (151) là Cơ bản, 32% (170) là Trung bình, 23% (119) là Cao và 16% (83) là Chuyên gia. Khi năng lực kỹ thuật số trở nên cao hơn, độ phức tạp của các nhiệm vụ và phạm vi của các công cụ kỹ thuật số (và cách chúng có thể được kết hợp) cũng tăng lên. Do đó, phương pháp được áp dụng là sử dụng cách diễn đạt tổng quát hơn cho các chuẩn đầu ra học tập ở mức Cao và Chuyên gia so với các chuẩn đầu ra học tập ở mức Cơ bản và Trung bình. Điều này phù hợp với khuyến nghị của các bên liên quan và chuyên gia về việc tập trung hơn vào các mức năng lực thấp hơn.
Các chuẩn đầu ra học tập được phân bổ tương đối cân bằng giữa Kiến thức (42%, 217) và Kỹ năng (38%, 199), với tỷ lệ phần trăm thấp hơn liên quan đến Thái độ (20%, 107)12.
Mỗi chuẩn đầu ra học tập có một ID duy nhất. ID bắt đầu bằng ‘LO’ để phân biệt với các tuyên bố năng lực trong Phần 3 (những tuyên bố đó bắt đầu bằng ‘CS’) và bao gồm số năng lực. Ví dụ, ID của 21 chuẩn đầu ra học tập cho Năng lực 1.1 là LO1.1.01 đến LO1.1.21.
Việc đánh số các tuyên bố năng lực (Phần 3) và các chuẩn đầu ra học tập (trong Phụ lục này) không tương ứng, vì có nhiều chuẩn đầu ra học tập hơn tuyên bố năng lực. Ví dụ, nội dung của CS1.1.08 không tương ứng với LO1.1.08.
Nguồn: JRC tự biên soạn.
------------------------------------------------------------------------
11. Một số lưu ý về các động từ được sử dụng: Động từ ‘nhận biết’ (recognise) được sử dụng trong DigComp 3.0 để chỉ hành động nhớ lại. Nó ngụ ý kiến thức, nhận thức hoặc sự quen thuộc ở mức độ bề mặt. Ngoài ra, ‘xác định’ (identify) có nghĩa là thiết lập cái gì đó là gì, trong khi ‘nhận biết’ (recognise) đề cập đến việc thừa nhận cái gì đó là quen thuộc hoặc đã từng gặp trước đây. Trong khi việc ‘hỗ trợ người khác’ (assist others) và ‘ủng hộ người khác’ (support others) có nghĩa tương tự, ‘hỗ trợ’ (assist) có xu hướng thực hành và tập trung vào nhiệm vụ, trong khi ‘ủng hộ’ (support) có ý nghĩa toàn diện và khuyến khích hơn.
12. Một số thái độ nhất định, chẳng hạn như tính mở (openness) đối với các công nghệ mới và việc sử dụng có đạo đức và có trách nhiệm, có xu hướng áp dụng rộng rãi (Tzafilkou et al., 2022; González-Mujico, 2024). Nội dung của các chuẩn đầu ra học tập về thái độ trong DigComp 3.0 tập trung vào việc sử dụng công nghệ kỹ thuật số một cách có phê phán, tò mò, có đạo đức, an toàn và có trách nhiệm (Ủy ban Châu Âu, 2018, tr. 10).
----------------
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
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
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
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)