Bốn xu hướng CES 2026: trí tuệ nhân tạo đang trang bị lại lớp học như thế nào
Tại triển lãm công nghệ tiêu dùng CES 2026 ở Las Vegas, các chuyên gia về đổi mới giáo dục đã nhanh chóng đi đến một kết luận: lớp học của tương lai đang trải qua một cuộc cách mạng. Ursula Saldivar, giám đốc công nghệ đổi mới tại Tecnológico de Monterrey, trong thời gian tham quan triển lãm đã xác định bốn chuyển dịch công nghệ không chỉ được thảo luận mà còn được tích cực thử nghiệm tại các trường học và đại học thực tế.
Bốn hướng này — trí tuệ nhân tạo, siêu cá nhân hóa học tập, học tập dựa trên dự án (trải nghiệm) và mô hình giáo dục kết hợp — đã trở thành trọng tâm thảo luận tại các phiên do các chuyên gia của trường đại học Mexico và đại diện ngành công nghệ toàn cầu tổ chức.
Cá nhân hóa hoạt động như thế nào: từ lỗi của học sinh đến bài học tương lai
Cơ chế siêu cá nhân hóa học tập trông có vẻ đơn giản nhưng mạnh mẽ. Hệ thống theo dõi mọi hành động của học sinh: câu trả lời, thời gian dành cho nhiệm vụ, nơi xảy ra lỗi. Dựa trên dữ liệu này, thuật toán trong thời gian thực chọn phần tiếp theo của tài liệu, điều chỉnh độ khó chính xác theo trình độ và nhịp độ học tập của học sinh.
Một ví dụ cụ thể từ các trường học Mỹ: học sinh lớp năm giải bài toán về phân số. Sau ba câu trả lời sai, thay vì lặp lại bài tập hoặc đưa ra bài mới cùng độ khó, sách giáo khoa thích ứng sẽ bật một video ngắn có hình ảnh minh họa giải thích khái niệm một cách trực quan. Sau đó hệ thống đưa ra bài tập đơn giản hơn. Nếu học sinh giải được, độ khó tăng dần — không nhảy vọt mà liên tục. Như vậy, không có sự thất vọng vì thất bại đột ngột, cũng không có sự nhàm chán vì tài liệu quá dễ.
Các chương trình thí điểm cho thấy điều gì? Sự lạc quan thận trọng
Kết quả sơ bộ từ các chương trình thí điểm tại chính Tecnológico de Monterrey ghi nhận mức tăng mức độ tham gia của học sinh lên 20–30 %. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cố tình nhấn mạnh một hạn chế quan trọng: đây là dữ liệu từ tổ chức phát triển, không phải là các nghiên cứu đối chứng ngẫu nhiên độc lập (RCT), vốn được coi là tiêu chuẩn vàng về bằng chứng trong giáo dục.
Các nhà phê bình và chuyên gia giáo dục chỉ ra một lỗ hổng nghiêm trọng: các nghiên cứu dài hạn gần như không tồn tại. Không rõ liệu hiệu quả của cá nhân hóa có duy trì sau một năm sử dụng hay không. Không rõ vai trò của giáo viên thay đổi thế nào khi mở rộng quy mô — giáo viên trở thành người quan sát hay vẫn là người tham gia chính. Và quan trọng nhất: liệu cá nhân hóa có giữ chân học sinh trong giáo dục về lâu dài, hay họ quen với sự thích ứng liên tục và mất động lực vượt qua khó khăn.
Vấn đề công nghệ không giải quyết: khoảng cách số
Đằng sau những con số lạc quan về mức độ tham gia là một bức tranh u ám hơn. Các mô hình kết hợp và công cụ AI đòi hỏi ba điều kiện: internet tốc độ cao đáng tin cậy, thiết bị hiện đại (máy tính bảng, máy tính xách tay) và điện năng. Những nguồn lực này không phải trường nào cũng có, đặc biệt là ở các nước có nền kinh tế đang phát triển hoặc ở các vùng nông thôn của các nước giàu.
Kết quả thật nghịch lý: công nghệ tạo ra để cá nhân hóa việc học có nguy cơ làm sâu sắc thêm khoảng cách hiện có giữa các trường có nguồn lực (có thể trang bị đầy đủ công cụ) và các trường bình thường (vẫn sử dụng phương pháp truyền thống). Thay vì giảm bất bình đẳng, cá nhân hóa qua AI có thể làm trầm trọng thêm — nếu nó vẫn là đặc quyền của số ít.
Câu hỏi đặt ra trước giáo dục
Đằng sau việc áp dụng AI nhanh chóng vào lớp học là một mối lo cơ bản: điều gì sẽ xảy ra nếu các trường bắt đầu dựa vào thuật toán nhiều hơn là sự tiếp xúc trực tiếp giữa học sinh và giáo viên? Công nghệ có thể tối ưu hóa việc truyền đạt kiến thức, nhưng liệu nó có thể thay thế sự dìu dắt, đối thoại tự phát, sự bừng sáng bất ngờ xảy ra trong lớp học? Câu trả lời cho những câu hỏi này vẫn còn ở phía trước.
