Blog FOSS by Lê Trung Nghĩa

https://letrungnghia.mangvn.org

AI trong TVET - Một vài gợi ý triển khai trong thực tế

AI trong TVET - Một vài gợi ý triển khai trong thực tế

Lê Trung Nghĩa. ORCID iD: https://orcid.org/0009-0007-7683-7703

Viện Nghiên cứu Đào tạo và Phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (InOER),

Hiệp hội các trường đại học cao đẳng Việt Nam (AVU&C)

Giấy phép nội dung: CC BY 4.0 Quốc tế

***

Tóm tắt: Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển rất nhanh chóng trong thời gian gần đây, tác động sâu rộng tới mọi lĩnh vực, bao gồm cả giáo dục và đào tạo kỹ thuật và nghề nghiệp (TVET). Với mong muốn nhanh chóng ứng dụng hiệu quả và an toàn các công cụ AI trong TVET, bài viết đưa ra vài gợi ý được rút ra từ một số tài liệu nghiên cứu trên thế giới dành riêng cho AI trong TVET.

Từ khóa: AI, TVET, khung năng lực AI, cơ hội và thách thức, công cụ AI.

***

1. Đặt vấn đề

TVET đóng vai trò là cầu nối chính giữa thế giới giáo dục và công việc. Nó đạt được mục tiêu này bằng cách cung cấp các môn học, kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực hành đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của một nghề. Ngoài nhiều lợi ích kinh tế và tác động đến GDP của một quốc gia, TVET đóng vai trò quan trọng trong việc hòa nhập xã hội của những cá nhân/nhóm người yếm thế.

Việc tích hợp AI trong TVET tạo ra cơ hội giúp đào tạo và giáo dục nghề hiệu quả hơn và đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động. AI có thể giúp người dùng - người tìm việc làm xác định công việc trong tương lai và các kỹ năng mà họ sẽ cần.

Vấn đề là làm thế nào để các cơ sở giáo dục nghề nghiệp có thể tích hợp thành công AI vào trong chương trình giáo dục của mình. Bài viết này đưa ra vài gợi ý được rút ra từ một số ít các bài báo nghiên cứu dành riêng cho AI trong TVET.

2. Nhu cầu đánh giá kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực hành AI trong TVET bằng các khung năng lực AI

Chúng ta đều biết, năng lực kỹ thuật số của một người hoặc tổ chức được xây dựng dựa trên kiến thức, kỹ năng và thái độ theo các mức độ thông thạo khác nhau, và thường có thể được đánh giá định lượng bằng bộ các sản phẩm1 gồm: (1) Khung năng lực số; (2) Bộ công cụ đánh giá năng lực số; (3) Chương trình đào tạo để có các năng lực số trong khung năng lực số; và (4) Chứng chỉ năng lực số.

Vì AI là một công nghệ mới nổi của công nghệ (kỹ thuật) số, việc đánh giá năng lực AI của một người hoặc tổ chức cũng sẽ tương tự như với việc đánh giá năng lực số. Nói một cách khác, để có kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực hành AI trong TVET, chúng ta cũng cần tới bộ bốn sản phẩm tương tự nêu trên với AI trong TVET, trước hết là các Khung năng lực AI cho các đối tượng khác nhau và các nghề khác nhau.

Khung năng lực AI có thể đứng riêng một mình, chẳng hạn như Khung năng lực AI cho giáo viên2 (Hình 1) và Khung năng lực AI cho học sinh3 (Hình 2) của UNESCO; cũng có thể được tích hợp hoặc là một thành phần trong các Khung năng lực số, chẳng hạn như Khung năng lực số cho công dân phiên bản 2.2 năm 2022 của Ủy ban châu Âu4 hoặc Khung năng lực số cho người học (dựa trên Khung năng lực số của Ủy ban châu Âu với bổ sung thêm lĩnh vực năng lực AI gồm 3 năng lực AI) của Bộ Giáo dục và Đào tạo5, và cũng có thể nằm trong một Khung năng lực số dành riêng cho một lĩnh vực, chẳng hạn như Khung Năng lực AI và Công nghệ Chăm sóc sức khỏe Kỹ thuật Số của Vương quốc Anh6. Cần nhấn mạnh rằng, trọng tâm của các Khung năng lực AI của UNESCO nhằm vào 2 khía cạnh trọng tâm chính: (1) AI lấy con người làm trung tâm; và (2) Đạo đức AI; chứ không chỉ nhằm vào các khía cạnh kỹ thuật & ứng dụng AI, hay phát triển hệ thống AI. Điều này nhắc nhở chúng ta rằng, AI có thể mang lại không chỉ các cơ hội với những lợi ích to lớn, mà còn có thể mang đến cả các thách thức với những tai họa khó lường cho con người và xã hội.

Hình 1. Khung năng lực AI cho giáo viên

Hình 2. Khung năng lực AI cho học sinh

3. Cơ hội và thách thức của AI trong TVET

Trang TVET Trainer (Người đào tạo TVET) chuyên về đào tạo nghề đã có bài viết nêu bật các cơ hội và thách thức cho AI trong TVET7 như được nêu bên dưới đây:

3.1 CÁC CƠ HỘI CHO AI TRONG TVET

Công nghệ AI cung cấp vài ưu điểm cho bối cảnh giáo dục, đặc biệt trong việc tạo ra nội dung và cá nhân hóa. Một vài cơ hội chính cho AI trong TVET bao gồm:

1) Nội dung giáo dục được tùy chỉnh

Sử dụng việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên - NLP (Natural Language Processing), AI có thể tạo ra nội dung giáo dục được tùy chỉnh để cung cấp cho nhu cầu của người học riêng lẻ. Nội dung này có thể được trình bày trong các định dạng khác nhau, chẳng hạn như văn bản, âm thanh, hay video, và có thể được tinh chỉnh dựa trên sự tiến bộ và hiểu biết của người học. Ví dụ, một hệ thống AI có thể sinh ra các mô đun hoặc sách hướng dẫn cụ thể cho những sinh viên đang vật lộn với kỹ năng hoặc khái niệm đặc biệt, đảm bảo một trải nghiệm học tập được cá nhân hóa nhiều hơn.

2) Trải nghiệm hấp dẫn

AI có thể tạo thuận lợi cho các trải nghiệm học tập có tính tương tác và nhúng bằng việc sử dụng con người tổng hợp hoặc hình đại diện. TVET có thể có nghĩa là việc tương tác với các bản sao ảo của máy móc, công cụ, hoặc thậm chí các nhân vật lịch sử có liên quan đến một ngành nghề cụ thể. Các môi trường ảo đó có thể làm cho việc học tập hấp dẫn hơn và giúp cho các sinh viên hiểu tốt hơn các khái niệm phức tạp hoặc các bối cảnh lịch sử có liên quan tới lĩnh vực học tập của họ.

3) Học tập có tính thích ứng

Các nền tảng được AI hỗ trợ có thể xác định các điểm mạnh và yếu của người học, cung cấp phản hồi và lộ trình học tập được cá nhân hóa. Phương pháp tiếp cận này cho phép hỗ trợ có chủ đích, rốt cuộc dẫn tới các kết quả học tập được cải thiện. Trong một cơ sở TVET, việc học tập có tính thích ứng có thể đảm bảo sinh viên được đào tạo để làm chủ các kỹ năng cần thiết trong sự nghiệp được chọn của họ.

4) Tự động hóa các nhiệm vụ hành chính

AI có thể trợ giúp cho các nhà giáo dục tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như việc chấm điểm, lập lịch, và theo dõi sự tham dự. Sự tự động hóa này cho phép các nhà giáo dục tập trung nhiều hơn vào việc giảng dạy và cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa cho người học. Trong các cơ sở TVET, nơi việc đào tạo cầm tay chỉ việc và đánh giá thực hành là quan trọng, việc giải phóng thời gian của các giáo viên có thể cải thiện đáng kể chất lượng giáo dục.

3.2 CÁC THÁCH THỨC CHO AI TRONG TVET

Bất chấp các cơ hội mà AI thể hiện, vài thách thức cần phải được giải quyết để đảm bảo triển khai nó thành công trong TVET:

1) Chất lượng và độ chính xác

Là quan trọng phải đảm bảo rằng nội dung do AI tạo ra có chất lượng cao và chính xác. Thông tin không chính xác hoặc gây hiểu lầm có thể gây hại cho sự hiểu biết và toàn bộ trải nghiệm học tập của người học. Điều này là đặc biệt quan trọng trong TVET, nơi kiến thức và kỹ năng chính xác là thiết yếu cho tính sẵn sàng nghề nghiệp.

2) Quyền truy cập tới các công cụ và tài nguyên

Việc đảm bảo cho người học và nhà giáo dục có quyền truy cập tới các công cụ và tài nguyên cần thiết để sử dụng AI hiệu quả là thiết yếu. Điều này bao gồm việc cung cấp đào tạo và hỗ trợ đầy đủ nhằm tạo thuận lợi cho sự tích hợp các công nghệ AI vào môi trường học tập. Các cơ sở TVET thường đối mặt với các khó khăn về ngân sách, làm cho việc đầu tư vào các công cụ và hạ tầng AI tiên tiến gặp thách thức.

Giải pháp tốt nhất để khắc phục thách thức này là sử dụng các AI Nguồn Mở (Open Source AI8), nơi mọi thành phần cấu thành của một mô hình hoặc hệ thống AI đều được cấp phép mở bằng các giấy phép mở tiêu chuẩn, bao gồm cả mã nguồn phần mềm, dữ liệu và nội dung các tài liệu9 (Bảng 1). Bên cạnh việc đảm bảo tính mở và minh bạch, AI Nguồn mở sẽ giúp cho bất kỳ người dùng nào cũng có quyền miễn phí để truy cập, sử dụng lại, tái mục đích, tùy chỉnh và phân phối lại mọi thành phần cấu thành của mô hình hoặc hệ thống AI đó, miễn là người dùng thừa nhận ghi công đúng cho (các) tác giả của chúng và tuân thủ các điều khoản và điều kiện của (các) giấy phép mở được gắn với chúng, hệt như những gì người dùng thường phải làm với tài nguyên giáo dục mở (TNGDM), cả về quyền lợi và nghĩa vụ. Điều này cũng gợi ý rằng, nếu bạn có năng lực TNGDM, thì việc đào tạo để có năng lực AI Nguồn Mở sẽ dễ dàng hơn.

Bảng 1. Các giấy phép mở tiêu chuẩn được khuyến nghị cho các thành phần của mô hình AI Nguồn Mở

3) Cân bằng tương tác của con người

Việc đạt được sự cân bằng giữa sử dụng AI để hỗ trợ cho giáo dục và duy trì sự tương tác của con người trong quá trình học tập là quan trọng. Có rủi ro rằng AI có thể thay thế hoàn toàn tương tác của con người, tiềm ẩn việc làm xói mòn giá trị hướng dẫn của con người và các kết nối cảm xúc trong giáo dục. Trong TVET, nơi mà sự cố vấn và hướng dẫn cầm tay chỉ việc là quan trọng, sự cân bằng này là đặc biệt quan trọng.

4) Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu có thể phát sinh với các công nghệ AI khi sử dụng dữ liệu của người học để tạo ra nội dung được cá nhân hóa. Việc đảm bảo rằng dữ liệu của người học được bảo mật và được sử dụng có trách nhiệm là thách thức chính các cơ sở giáo dục phải giải quyết. Điều này là quan trọng để duy trì lòng tin và đảm bảo tuân thủ với các quy định.

5) Tư duy phản biện và sáng tạo

rủi ro là người học có thể trở nên quá dựa vào nội dung do AI tạo ra, tiềm tàng đánh mất khả năng tư duy phản biện hoặc sáng tạo. Việc khuyến khích suy nghĩ độc lập và thúc đẩy môi trường khuyến khích tư duy phản biện là thiết yếu. Các chương trình TVET phải đảm bảo rằng AI bổ sung thay vì thay thế các phương pháp học tập truyền thống. Về điểm quan trọng này, ngoài các Khung năng lực AI như được nêu ở phần trên, các cơ sở giáo dục và đào tạo TVET rất nên tham khảo thêm tài liệu của UNESCO xuất bản năm 2023 với tựa đề ‘Tầm quan trọng của các kỹ năng tư duy phản biện và linh hoạt của học sinh TVET đối với năng lực AI10.

4. Xây dựng chương trình giảng dạy TVET có tích hợp AI

Có hàng chục, thậm chí hàng trăm công cụ có AI hỗ trợ được sử dụng trong cách lĩnh vực/ngành nghề khác nhau. Một số công cụ có thể được sử dụng trong một vài lĩnh vực cùng một lúc, trong khi một số khác là chuyên dụng, và chắc chắn, không một công cụ nào có thể là giải pháp hoàn hảo cho tất cả các lĩnh vực/ngành nghề, bao gồm cả các ngành nghề trong lĩnh vực TVET.

Bài viết ‘50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)11 của tác giả là một nhà biên tập nội dung và chuyên gia tiếp thị có kinh nghiệm nhiều năm làm việc, giới thiệu hơn 50 công cụ AI được chia thành 23 chủng loại khác nhau, gồm:

  1. Trợ lý AI (Chatbots): ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok

  2. Tạo sinh và soạn thảo Video: Synthesia, Runway, Filmora, OpusClip

  3. Tạo sinh hình ảnh: GPT-4o, Midjourney

  4. Trợ lý ghi chép và họp hành: Fathom, Nyota

  5. Nghiên cứu: Deep Research

  6. Viết bài: Rytr, Sudowrite

  7. Cải thiện ngữ pháp và viết bài: Grammarly, Wordtune

  8. Máy tìm kiếm: Perplexity, ChatGPT search

  9. Quản lý phương tiện xã hội: Vista Social, FeedHive

  10. Thiết kế đồ họa: Canva Magic Studio, Looka

  11. Lập trình & xây dựng ứng dụng: Bubble, Bolt, Lovable, Cursor, v0

  12. Quản lý dự án: Asana, ‎ClickUp

  13. Lập lịch: Reclaim, Clockwise

  14. Dịch vụ khách hàng: Tidio AI, Hiver

  15. Tuyển dụng: Textio, CVViZ

  16. Quản lý tri thức: Notion AI Q&A, Guru

  17. Thư điện tử: Hubspot Email Writer, SaneBox, Shortwave

  18. Trình chiếu: Gamma, Presentations.ai

  19. Trình xây dựng tóm tắt: Teal, Kickresume

  20. Tạo sinh âm thanh: ElevenLabs, Murf

  21. Tạo sinh âm nhạc: Suno, Udio

  22. Tiếp thị: AdCreative

  23. Bán hàng: Clay

Các điểm mạnh/yếu của từng công cụ được giới thiệu trong bối cảnh chúng được chính tác giả của bài viết sử dụng trong thực tế. Ngoài ra, tác giả còn cung cấp thông tin về giá thành thuê bao, và đặc biệt là về phiên bản dùng thử miễn phí cho từng công cụ, điều cho phép bất kỳ ai cũng có khả năng khám phá hoặc thử nghiệm các tính năng và chức năng của chúng mà không cần bất kỳ cam kết nào.

Với chủ đề hội thảo 1: ‘Ứng dụng AI phục vụ hoạt động tư vấn, hướng nghiệp & tuyển sinh trong các cơ sở giáo dục nghề nghiệp tại TP. HCM’, chúng ta hoàn toàn có thể chọn ra vài công cụ có liên quan được liệt kê ở trên, chẳng hạn như các công cụ AI thuộc chủng loại ‘Tuyển dụng’ như Textio và/hoặc CVViZ, bên cạnh các công cụ khác, khi mà Textio được giới thiệu là một nền tảng có AI hỗ trợ được thiết kế để nâng cao chất lượng và tính toàn diện của thông tin tuyển dụng, đặc biệt là các bài đăng việc làm, còn CVViZ được giới thiệu là một nền tảng tuyển dụng có AI hỗ trợ được thiết kế để hợp lý hóa quy trình tuyển dụng bằng cách tự động hóa các tác vụ như đăng bài việc làm, sàng lọc sơ yếu lý lịch và thu hút ứng viên.

Số lượng và chủng loại các công cụ AI chắc chắn sẽ ngày càng gia tăng, đặt ra thách thức không nhỏ cho các cơ sở giáo dục TVET trong việc lập kế hoạch khi xây dựng và triển khai chương trình giảng dạy TVET có tích hợp chúng. Bài viết ‘Trao quyền cho Giáo dục nghề thông qua Trí tuệ nhân tạo: Hướng dẫn thực tế cho các nhà giáo dục thực hành12 của tác giả Stephen Morley từ Thế giới TVET (World of TVET) gợi ý triển khai từng bước công việc này theo các bước sau:

  1. Đánh giá nhu cầu và mục tiêu: Xác định các lĩnh vực mà AI có thể giải quyết các khoảng cách, chẳng hạn như học tập cá nhân hóa, hiệu quả hành chính hoặc sự phù hợp với ngành. Đặt ra các mục tiêu rõ ràng cho các mục tiêu của bạn, chẳng hạn như cải thiện sự tham gia của sinh viên hoặc tỷ lệ việc làm cao hơn.

  2. Chọn công cụ và nền tảng AI: Chọn các công cụ AI phù hợp với nhu cầu của chương trình của bạn (ví dụ: nền tảng học tập thích ứng, công cụ tự động đánh giá hoặc mô phỏng thực tế ảo VR). Đảm bảo khả năng tương thích với các hệ thống hiện có như Hệ thống quản lý học tập (LMS).

  3. Thí điểm tích hợp: Bắt đầu bằng một thử nghiệm quy mô nhỏ trong một khóa học hoặc khoa để xác định các thách thức tiềm ẩn và tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn. Thu thập phản hồi từ các nhà giáo dục và sinh viên để thực hiện các điều chỉnh cần thiết.

  4. Mở rộng và tùy chỉnh: Mở rộng tích hợp AI khắp các khóa học và khoa, điều chỉnh việc sử dụng của nó cho các ngành học và phương pháp giảng dạy cụ thể.

  5. Giám sát và đánh giá: Đánh giá thường xuyên hiệu quả của chương trình bằng các số liệu được xác định trước (ví dụ: sự hài lòng của sinh viên, kết quả học tập hoặc hiệu quả được cải thiện). Sử dụng phản hồi để tối ưu hóa liên tục các ứng dụng AI.

5. Vài gợi ý thay cho lời kết

Trong kỷ nguyên AI, việc tích hợp AI trong TVET là không thể thiếu.

Để đánh giá được năng lực AI của từng người, cả giáo viên và học sinh, cần đưa các Khung năng lực AI vào chương trình giảng dạy của học sinh cũng như chương trình phát triển chuyên môn liên tục của giáo viên, với lưu ý rằng Khung năng lực AI không đi một mình và cần được cập nhật liên tục qua thời gian, với sự phát triển và biến động không ngừng của các công nghệ AI.

AI tạo ra nhiều cơ hội, nhưng cũng mang đến nhiều thách thức. Hãy luôn tâm niệm rằng AI là để hỗ trợ cho con người, chứ không thay thế con người. Vì vậy, năng lực/kỹ năng tư duy phản biện và linh hoạt là rất cần thiết và không thể thiếu, bên cạnh các năng lực/kỹ năng AI khác.

Người dùng nói chung, người dùng TVET nói riêng, nên ưu tiên sử dụng các công cụ AI Nguồn Mở để không bị hạn chế về quyền truy cập tới cả mã nguồn, dữ liệu và nội dung tài liệu để khi cần thì có quyền để tùy chỉnh các công cụ đó nhằm phục vụ cho mục đích của chính mình, tránh bị ràng buộc/khóa trói vào một nhà cung cấp cụ thể.

Ngày càng có nhiều hơn các công cụ/nền tảng và chủng loại AI, cả cho các mục đích chung và chuyên dụng được phát triển. Vì vậy, việc lựa chọn các công cụ AI đúng và phù hợp cho nhu cầu của TVET là quan trọng và cần thiết.

Cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, để xây dựng chương trình giảng dạy TVET có tích hợp AI thành công, có thể nên triển khai theo 5 bước công việc như được Thế giới TVET gợi ý.


 

Tài liệu tham khảo

  1. Lê Trung Nghĩa (2024-2025): Chuyển đổi số: Năng lực số, văn hóa số và giải pháp mở là điều kiện tiên quyết để thành công: https://zenodo.org/records/14911879, trang 8.

  2. UNESCO (2024): AI competency framework for teachers: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391104. Bản dịch sang tiếng Việt: https://zenodo.org/records/14897590

  3. UNESCO (2024): AI competency framework for students: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391105. Bản dịch sang tiếng Việt: https://zenodo.org/records/14903158

  4. Vuorikari, R., Kluzer, S. and Punie, Y., DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens, EUR 31006 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2022, ISBN 978-92-76-48882-8, doi:10.2760/115376, JRC128415. Bản dịch sang tiếng Việt: https://giaoducmo.avnuc.vn/tai-lieu-dich/digcomp-2-2-khung-nang-luc-so-cho-cong-dan-voi-cac-vi-du-moi-ve-kien-thuc-ky-nang-va-thai-do-ec-xuat-ban-nam-2022-713.html

  5. Bộ Giáo dục và Đào tạo (2025): Thông tư số 02/2025/TT-BGDĐT ngày 24/01/2025 Quy định Khung năng lực số cho người học: https://datafiles.chinhphu.vn/cpp/files/vbpq/2025/01/02-bgddt.pdf

  6. UK National Health Service (2023): AI and Digital Healthcare Technologies Capability framework: https://www.researchgate.net/publication/368684327_AI_and_Digital_Healthcare_Technologies_Capability_framework. Bản dịch sang tiếng Việt: https://www.dropbox.com/scl/fi/c5nyyiyu4wa7gzp3d67cx/NHS-DHTCapacityFramework-v3.3_Vi-23082024.pdf?rlkey=ugl2ew1zccn9vhac05784l3hd&st=d3kixz9g&dl=0

  7. TVET Trainer: How Artificial Intelligence is changing TVET: Opportunities and Challenges: https://tvettrainer.com/how-artificial-intelligence-is-changing-tvet-opportunities-and-challenges/. Bản dịch sang tiếng Việt: https://giaoducmo.avnuc.vn/tvet/tri-tue-nhan-tao-dang-thay-doi-tvet-nhu-the-nao-co-hoi-va-thach-thuc-1423.html

  8. OSI: The Open Source AI Definition – 1.0: https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition. Bản dịch tiếng Việt: https://giaoducmo.avnuc.vn/ai/dinh-nghia-ai-nguon-mo-v1-0-1374.html

  9. LF AI & Data - Generative AI Commons (2024): The Model Openness Framework (MOF) Specification: https://lfaidata.foundation/wp-content/uploads/sites/3/2025/01/05_White_paper_MOF_Specification.pdf. Bản dịch sang tiếng Việt: https://www.dropbox.com/scl/fi/t25554np4o745vujtkph1/05_White_paper_MOF_Specification_Vi-21022025.pdf?rlkey=ejg41yluhlets5jeygmeysbys&st=4idhwi13&dl=0

  10. UNESCO (2023): The importance of TVET students’ critical and flexiblethinking skills for AI competence: https://unevoc.unesco.org/up/TVET_students_AI_competence.pdf. Bản dịch sang tiếng Việt: https://www.dropbox.com/scl/fi/l36fe7k3g05h030bisldd/TVET_students_AI_competence_Vi-06042025.pdf?rlkey=ix07ffgq02cooe1lnajr9ifir&e=1&st=eyuyiiqn&dl=0

  11. Ema Lukan (2025): The 50 Best AI Tools for 2025 (Tried and Tested): https://www.synthesia.io/post/ai-tools. Bản dịch sang tiếng Việt: https://giaoducmo.avnuc.vn/ai/50-cong-cu-ai-tot-nhat-cho-nam-2025-da-thu-va-kiem-nghiem-1431.html

  12. Stephen Morley: Empowering Vocational Education Through Artificial Intelligence: A Practical Guide for Hands-on Educators: https://www.worldoftvet.com/blog/empowering-vocational-education-through-artificial-intelligence. Bản dịch sang tiếng Việt: https://giaoducmo.avnuc.vn/ai/trao-quyen-cho-giao-duc-nghe-thong-qua-tri-tue-nhan-tao-huong-dan-thuc-te-cho-cac-nha-giao-duc-thuc-hanh-1425.html

 

Bài viết cho chuỗi các hội thảo: “Ứng dụng AI trong giáo dục nghề nghiệp tại TP. HCM - Từ chính sách đến thực tiễn”. Hội thảo 1: Ứng dụng AI phục vụ hoạt động tư vấn, hướng nghiệp & tuyển sinh trong các cơ sở giáo dục nghề nghiệp tại TP. HCM. TP.HCM, ngày 09/05/2025.

Tự do tải về bài viết định dạng PDF ở địa chỉ DOI: 10.5281/zenodo.15368311

Tự do tải về bài trình chiếu tại hội thảo ở địa chỉ: https://www.dropbox.com/scl/fi/mj3damlds5dwaiprk0f08/AI_in_TVET.pdf?rlkey=7cv6ao5g3l750oqwe5qngjcd8&st=8raecu2p&dl=0

X (Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/1920675759661646152

Xem thêm:


 

 

Tác giả: Nghĩa Lê Trung

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây