DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu. Các thành phần Khung DigComp 3.0. Năng lực AI trong DigComp 3.0

2. DIGCOMP 3.0 FRAMEWORK COMPONENTS

2.6 AI competence in DigComp 3.0

DigComp 3.0 được xây dựng dựa trên công trình ban đầu của DigComp 2.2 để hệ thống hóa việc bao gồm các khía cạnh của năng lực AI có liên quan đến việc phát triển năng lực số của cá nhân. Năng lực AI gắn liền và được xây dựng trên các yếu tố khác của năng lực số, vì các hệ thống AI được phổ biến rộng rãi và ngày càng được tích hợp vào các công nghệ số hiện có. Trong DigComp 3.0, AI được coi là một công nghệ số trong số nhiều công nghệ số khác, đồng thời vẫn tập trung vào chính các năng lực số.

Một số định nghĩa và phân tích về việc hiểu biết năng lực AI đã được đề xuất, từ tài liệu (ví dụ: Touretzky et al. 2019, 2023; Long & Magerko, 2020; Ng et al., 2021); luật pháp (Đạo luật AI năm 2024, Quy định (EU) 2024/1689); các khung năng lực hiểu biết về AI gần đây (ví dụ: OECD, 2025; Mills et al., 2024; UNESCO, 2024); và các báo cáo chính sách (ví dụ: Miao et al., 2022; Di Vinadio et al., 2022). Các nguồn tài liệu khác nhau này nhấn mạnh sự hiểu biết về mặt khái niệm về AI là gì (và không phải là gì), bối cảnh ứng dụng của nó, và các phương pháp tiếp cận mang tính phản biện, có đạo đức và có trách nhiệm đối với việc sử dụng AI. Những đặc điểm này được phản ánh trong DigComp 3.0.

Để đảm bảo rằng năng lực AI được tích hợp tốt trong DigComp 3.0, JRC, cùng với các chuyên gia, đã tiến hành xem xét các xu hướng công nghệ kỹ thuật số gần đây và mới nổi, cũng như lập bản đồ giữa các năng lực của khung năng lực hiểu biết về AI (dự thảo) của Ủy ban Châu Âu-OECD (OECD, 2025) và DigComp 3.0 (xem Phụ lục 3 để biết thêm chi tiết).

Trong DigComp 3.0, chúng tôi định nghĩa AI theo Đạo luật AI (Điều 3(1)):

...một hệ thống dựa trên máy móc được thiết kế để hoạt động với các mức độ tự chủ khác nhau, có thể thể hiện khả năng thích ứng sau khi triển khai và, vì các mục tiêu rõ ràng hoặc ngầm định, suy luận từ đầu vào nhận được cách tạo ra đầu ra, chẳng hạn như dự đoán, nội dung, khuyến nghị hoặc quyết định có thể ảnh hưởng đến môi trường vật lý hoặc ảo. Định nghĩa này xem xét theo vòng đời, bao gồm cả các giai đoạn trước khi triển khai và triển khai¹⁰.

Trong DigComp 3.0, các thuật ngữ ‘AI’ và ‘hệ thống AI’ được sử dụng theo nghĩa rộng và bao gồm cả AI tạo sinh (hệ thống). Tuy nhiên, việc đề cập đến AI tạo sinh trong DigComp 3.0 chỉ được thực hiện khi nó được coi là có liên quan trọng tâm đến một năng lực cụ thể. Trong DigComp 3.0, AI tạo sinh (Generative AI) được định nghĩa là một tập hợp con của AI sử dụng các mô hình máy học chuyên biệt được thiết kế để tạo ra nhiều loại đầu ra đa dạng và tổng quát, có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ và ứng dụng, chẳng hạn như tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh (Abendroth-Dias et al., 2025).

Các tuyên bố năng lực (ở Phần 3) đề cập rõ ràng đến hệ thống AI được gắn nhãn ‘[AI-E]’ (AI-rõ ràng [AI-Explicit]), trong khi những tuyên bố mà AI hoặc hệ thống AI có liên quan một cách ngầm định nhưng không đề cập rõ ràng đến hệ thống AI được gắn nhãn ‘[AI-I]’ (AI-ngầm định [AI-Implicit]). Tương tự, các chuẩn đầu ra học tập riêng lẻ (Phụ lục 2) được gắn nhãn là AI-Rõ ràng, AI-Ngầm định, hoặc AI không Ngầm định hay Rõ ràng.

------------------------------------------------------------------------

10. Xem Hướng dẫn về định nghĩa hệ thống trí tuệ nhân tạo để biết thêm chi tiết (Ủy ban Châu Âu, 2025f).

------------------------------------------------------------------------

Hộp 3 bổ sung thông tin về ý nghĩa của AI-rõ ràng và AI-ngầm định trong DigComp 3.0.

Hộp 3. Năng lực AI rõ ràng và ngầm định trong DigComp 3.0.

DigComp 3.0 phân biệt giữa năng lực AI-rõ ràng và AI-ngầm định trong các tuyên bố năng lực và chuẩn đầu ra học tập.

Trong số 362 tuyên bố về năng lực trong DigComp 3.0 (Phần 3), 14% (50) là AI-rõ ràng, 68% (246) là AI-ngầm định và 18% (67) không đề cập đến AI rõ ràng hoặc ngầm định.

Trong số 523 chuẩn đầu ra học tập trong DigComp 3.0 (Phụ lục 2), 13% (69) là AI-rõ ràng, 63% (330) là AI-ngầm định, và 24% (124) không đề cập đến AI rõ ràng hoặc ngầm định.

Năng lực AI được thể hiện rõ ràng, ngầm định hoặc cả hai, khắp tất cả 21 năng lực. Điều này chứng minh tác động xuyên suốt của hệ thống AI đối với năng lực số. Các khía cạnh của năng lực AI không rõ ràng hoặc ngầm định là những khía cạnh liên quan đến các công nghệ kỹ thuật số khác ngoài AI hoặc vốn dĩ mang tính chất “con người”, đòi hỏi các thuộc tính như lựa chọn, sở thích hoặc đánh giá tình huống.

Việc dán nhãn AI cho các tuyên bố năng lực trong Phần 3 và các chuẩn đầu ra học tập trong Phụ lục 2 là AI-rõ ràng hoặc AI-ngầm định chỉ nhằm mục đích hướng dẫn chung.

AI-rõ ràng hay [AI-E] có nghĩa là hệ thống AI có liên quan trực tiếp đến năng lực đó.

Trong khi đó, AI-ngầm định hay [AI-I] áp dụng cho các năng lực vì một hoặc vài trong số bốn lý do. Tuyên bố năng lực hoặc chuẩn đầu ra học tập có thể:

1. Liên quan đến việc sử dụng hệ thống AI như một trong các công nghệ số có sẵn

Ví dụ (xem Phần 3, Tuyên bố năng lực 2.2.08): Một người đang cố gắng quyết định xem có nên sử dụng hệ thống AI cho nhiệm vụ tạo lập nội dung hay không. Để làm được điều đó, họ cần xác định kết quả đầu ra mong muốn và xem xét những lợi ích bổ sung khi sử dụng hệ thống AI so với một công nghệ kỹ thuật số khác.

2. Liên quan đến việc sử dụng một công nghệ kỹ thuật số có chức năng hệ thống AI được tích hợp sẵn

Ví dụ (xem Phần 3, Tuyên bố năng lực 2.4.08): Một công cụ cộng tác có chức năng ghi chú do AI điều khiển. Một người cần quyết định xem có nên sử dụng nó cho một cuộc họp hay không. Để làm được điều đó, họ cần xem xét loại biên bản cuộc họp nào cần thiết và những lợi ích nào mà chức năng ghi chú do AI điều khiển có thể mang lại so với việc ghi chú bằng tay của con người.

3. Liên quan đến việc hiểu về cách thức hoạt động của hệ thống AI

Ví dụ (xem Phần 3, Tuyên bố năng lực 2.1.14): Một người có một văn bản dài cần đọc và đang cân nhắc sử dụng hệ thống AI để giúp tóm tắt. Nếu họ quyết định sử dụng AI, họ cần lựa chọn một công cụ AI phù hợp. Họ cũng cần có năng lực để thiết kế các đầu vào hoặc lệnh (lời nhắc) phù hợp, thử nghiệm với việc soạn thảo lại cả lời nhắc và kết quả đầu ra, và kiểm tra chất lượng và độ chính xác của kết quả đầu ra.

và/hoặc

4. Liên quan đến các tác động cá nhân, đạo đức hoặc xã hội của hệ thống AI

Ví dụ: Khi lựa chọn sử dụng hệ thống AI cho nhiệm vụ tạo lập nội dung (trong ví dụ (I) ở trên) hoặc cho nhiệm vụ tóm tắt văn bản (ví dụ (III)), cá nhân cần đảm bảo rằng việc sử dụng hệ thống AI là minh bạch và có xem xét đến tác động đến môi trường - điều mà người dùng cá nhân không thể nhận thấy ngay lập tức. Khi lựa chọn sử dụng chức năng ghi chú do AI điều khiển (ví dụ (II)), cần có sự đồng ý của những người tham dự cuộc họp và nếu chủ đề cuộc họp nhạy cảm, cần phải xem xét các vấn đề về quyền riêng tư.

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.

---------------------------

VỀ TRANG MỤC LỤC

---------------------------

Xem thêm:

• Giới thiệu: DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu

• Digcomp 2.2 năm 2022 và các khung năng lực số đã được dịch sang tiếng Việt