GIÁO DỤC KỸ NĂNG SỐ CHO HỌC SINH PHỔ THÔNG: KINH NGHIỆM TỪ HOA KỲ VÀ MỘT SỐ ĐỊNH HƯỚNG CHO VIỆT NAM

ThS. Mai Thị Mai -

Viện Khoa học Giáo dục Việt Nam. Email: [email protected]

TS. Đặng Văn Hải -

Sở Giáo dục và Đào tạo Nghệ An. Email: [email protected]

Tóm tắt: Bài viết tập trung phân tích quá trình triển khai phát triển kỹ năng số cho học sinh phổ thông tại Hoa Kỳ, trên cơ sở đó đề xuất bài học kinh nghiệm phù hợp cho Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng thuật – so sánh, dựa trên phân tích chính sách và quá trình giáo dục kỹ năng số cho học sinh phổ thông ở Hoa Kỳ. Kết quả cho thấy Hoa Kỳ đã kiến tạo hệ sinh thái giáo dục số nhất quán ở từ tiểu học cho tới trung học phổ thông: chuẩn hóa mục tiêu theo khối lớp; triển khai lớp học kết hợp, mô hình 1:1; tích hợp công dân số và an toàn – đạo đức số; thúc đẩy tư duy tính toán, khoa học máy tính và năng lực dữ liệu/AI có trách nhiệm. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở tham khảo cho Việt Nam trong việc xây dựng lộ trình, thiết kế các hoạt động giáo dục kỹ năng số, nâng cao năng lực giáo viên, đầu tư hạ tầng và quản trị dữ liệu giáo dục nhằm phát triển kỹ năng số ở học sinh trong bối cảnh hiện nay đạt hiểu quả.

Từ khóa: kỹ năng số, học sinh phổ thông, giáo dục Hoa Kỳ, định hướng cho Việt Nam

1. Đặt vấn đề

Kỹ năng số (KNS) là một trong những kỹ năng cốt lõi của công dân thể kỉ XXI, giáo dục KNS có vai trò quan trọng đối với kết quả học tập, khả năng thích ứng và hình thành nền tảng học tập suốt đời cho học sinh (HS). KNS giúp HS tìm kiếm, đánh giá và sử dụng thông tin; giao tiếp và sáng tạo trên môi trường số; tự học, đảm bảo an toàn số, sức khỏe tinh thần, trách nhiệm và đạo đức số.

Hoa Kỳ đã và đang là quốc gia dẫn đầu trong giáo dục KNS cho HS phổ thông với hệ chuẩn nhất quán được cụ thể hóa vào chương trình, đánh giá, bồi dưỡng giáo viên (GV) và hạ tầng theo NETP 2024 lấy người học làm trung tâm, dựa trên dữ liệu, thu hẹp khoảng cách truy cập–thiết kế–sử dụng [1]. KNS được tổ chức theo các tuyến chính: thao tác & nhận thức số; thông tin–truyền thông; hợp tác & sáng tạo; công dân & sức khỏe số; tư duy tính toán & khoa học máy tính; dữ liệu & AI có trách nhiệm [2]. Lộ trình phát triển được thể hiện rõ tính liên thông từ tiểu học cho đến trung học phổ thông. Cách tiếp cận này biến chuẩn năng lực thành chỉ báo theo khối lớp, gắn hệ thống quản lý và đánh giá dựa trên minh chứng, tạo hệ sinh thái số an toàn, công bằng, hiệu quả cho toàn bộ phổ thông. Những thành tựu này cung cấp bức tranh tham chiếu hữu ích cho các hệ thống giáo dục đang ở những bước đầu triển khai kỹ năng số cho người học, trong đó có Việt Nam.

Tại Việt Nam, yêu cầu phát triển KNS đã được đề cập qua khung năng lực số cho người học và các văn bản hướng dẫn triển khai ở cơ sở giáo dục. Tuy vậy, triển khai ở nhà trường dự báo đối mặt nhiều thách thức: chênh lệch hạ tầng - thiết bị, KNS của GV và cha mẹ, phương thức tổ chức dạy học và đánh giá, cùng điều kiện thực thi khác biệt theo vùng miền. Bối cảnh đó đòi hỏi nghiên cứu kinh nghiệm thực tiễn nhằm định hình hướng đi và điều chỉnh cách làm theo bằng chứng, bảo đảm hiệu quả và công bằng. Vì vậy, việc nghiên cứu quá trình giáo dục KNS cho HS của Hoa Kỳ và rút ra bài học cho Việt Nam trong giai đoạn chuyển đổi số hiện nay có ý nghĩa thực tiễn nhằm xác định các vấn đề ưu tiên, tránh dàn trải và nâng cao hiệu quả triển khai.

2. Nội dung nghiên cứu

2.1. Khái niệm kỹ năng số

Trong giáo dục, kỹ năng được hiểu là dạng hành động có ý thức và có mục tiêu, gồm các thao tác cốt lõi vận hành trong điều kiện cụ thể và được đánh giá bằng chuẩn kết quả như mức độ thành thạo, tính hợp lý, khả năng linh hoạt, hiệu quả. Theo APA (2018) nhấn mạnh kỹ năng được hình thành qua rèn luyện [3]; UNESCO-UNEVOC (2013) coi kỹ năng là tổ hợp có thể học được, cho phép cá nhân thực hiện thành công và ổn định một nhiệm vụ [4]; OECD (2019) xem kỹ năng là thành tố của năng lực, cùng với kiến thức, thái độ và giá trị [5]. Quan niệm của Vũ Dũng (2008), Đặng Thành Hưng (2013) nhấn mạnh bản chất hành động của kỹ năng và việc vận dụng có kết quả tri thức về phương thức hành động.

Với nghiên cứu này, chúng tôi quan niệm kỹ năng là dạng hành động được thực hiện tự giác để đạt kết quả theo mục tiêu đã xác định bằng cách lựa chọn vận dụng những kiến thức đã có và những điều kiện tâm sinh lí khác của cá nhân trong bối cảnh cụ thể. Kỹ năng số là dạng hành động tự giác và có mục tiêu của người học khi lựa chọn và vận dụng tri thức, chiến lược nhận thức – hành vi cùng các điều kiện tâm sinh lý cá nhân để khai thác và tương tác với công nghệ/môi trường số phục vụ mục tiêu học tập. KNS được cấu thành từ các kỹ năng thành phần và quyết định trực tiếp đến kết quả học tập của HS.

2.2. Giáo dục kỹ năng số cho học sinh phổ thông tại Hoa Kỳ

* Một số chương trình của Hoa Kỳ về phát triển kỹ năng số cho học sinh phổ thông

- AVID-WICOR: Khung dạy học xuyên môn được vận dụng để phát triển KNS qua viết học thuật số, truy vấn/đánh giá nguồn trực tuyến, cộng tác và quản lí học liệu trên nền tảng số; góp phần nâng cao tự chủ và tư duy bậc cao.

- Project-Based Learning: Tổ chức dự án tích hợp thu thập–xử lí dữ liệu số, quản lí và cộng tác trực tuyến, truyền thông đa phương tiện; nhấn mạnh giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu và công bố sản phẩm số theo chuẩn mực đạo đức (PBLWorks, 2023).

- AP Capstone: Rèn luyện chuyên sâu năng lực thông tin–dữ liệu số: truy cập cơ sở dữ liệu, thẩm định nguồn, phân tích dữ liệu, trích dẫn học thuật số; sản xuất báo cáo nghiên cứu và bảo vệ luận điểm bằng minh chứng số (College Board, 2025)

- Deeper Learning: Thiết kế học tập đề cao cộng tác/giao tiếp số, tự định hướng qua công cụ quản lí học tập và thực hành công dân số; HS tìm kiếm, phân tích và kiến tạo sản phẩm số, trình bày đa phương tiện.

- IB – Approaches to Learning: Triển khai số hóa năm nhóm kỹ năng: nghiên cứu, giao tiếp, tự quản, tư duy với công cụ số và kỹ năng xã hội gắn an toàn–đạo đức số; thúc đẩy KNS và tự chủ theo chiều dọc các cấp học.

* Mục tiêu giáo dục kỹ năng số cho học sinh phổ thông

- Nâng cao KN và hiệu quả học tập dựa trên công nghệ: KNS phục vụ trực tiếp quá trình học: đặt mục tiêu, tìm/đánh giá thông tin, kiến tạo tri thức, hợp tác, tạo sản phẩm, tự đánh giá [1], [2].

- Hình thành công dân số có trách nhiệm: Trang bị nền tảng hành vi số an toàn và có đạo đức: bảo vệ dữ liệu, quản lý dấu chân số, tôn trọng bản quyền, giao tiếp văn minh, nhận diện, báo cáo rủi ro [6]. 

- Chuẩn bị định hướng nghề nghiệp tương lai: Củng cố nền tảng khoa học máy tính, tư duy tính toán, dữ liệu theo CSTA (hệ thống, mạng & an ninh, dữ liệu, thuật toán & lập trình, tác động tính toán) [7].

- Thu hẹp khoảng cách số theo NETP 2024: Can thiệp đồng thời 3 khoảng trống: truy cập, thiết kế, và sử dụng. Sử dụng các tính năng hỗ trợ thông minh/AI có trách nhiệm [10].

* Nội dung giáo dục kỹ năng số cho học sinh phổ thông

- KN thao tác và nhận thức số: Thiết lập và sử dụng công cụ; quản lí tệp/phiên bản; tùy biến cài đặt an toàn; khắc phục lỗi cơ bản; tự tổ chức việc học.

- KN thông tin – truyền thông số: Đặt câu hỏi; tạo truy vấn/bộ lọc; đánh giá nguồn theo tiêu chí; trích dẫn; tổng hợp đa nguồn; trình bày thông điệp theo đối tượng.

- KN hợp tác - sáng tạo số: Phân vai, đặt mốc, theo dõi tiến độ trên các hệ thống phần mềm giáo dục; phản hồi xây dựng; thiết kế–thử nghiệm–chỉnh sửa; công bố sản phẩm kèm giấy phép và yếu tố truy cập.

- KN công dân số và sức khỏe số: Bảo mật, quyền riêng tư, phòng chống bắt nạt số, cân bằng thời lượng, thông báo, báo cáo vi phạm.

- KN tư duy tính toán và khoa học máy tính. Phân tích vấn đề; mô hình hóa; thiết kế thuật toán; lập trình; hiểu hệ thống - mạng - an ninh; đọc hiểu dữ liệu theo tiến trình CSTA.

- KN dữ liệu và các tính năng hỗ trợ thông minh tích hợp. Xác định mục đích sử dụng; điều chỉnh cấu hình/chỉ dẫn; đối chiếu, kiểm chứng, chỉnh sửa đầu ra; minh bạch phần hỗ trợ của công cụ; không đưa dữ liệu nhạy cảm.

Kỹ năng số theo cấp học

- Tiểu học (K–5): hình thành KN sử dụng cơ bản, an toàn trực tuyến và tư duy trình tự. Mục tiêu cốt lõi ở K–5 là hình thành thói quen số đúng ngay từ đầu: biết làm, biết an toàn, biết lịch sự khi trực tuyến. Theo ISTE Standards for Students, HS cần thể hiện vai trò chủ động và công dân số: đặt mục tiêu học cá nhân, dùng công cụ học tập cơ bản, và ứng xử văn minh trên không gian số [2]. Chương trình Công dân số cung cấp chuỗi bài phù hợp lứa tuổi về cân bằng truyền thông, dấu chân số–danh tính, quyền riêng tư–an ninh, giao tiếp–quan hệ, phòng chống bắt nạt số và thông tin–tin giả; nhiều học khu dùng trực tiếp hoặc điều chỉnh để tích hợp vào các môn học/tiết sinh hoạt [6].

- THCS (6–8): hình thành chuỗi thao tác học tập có căn cứ; hợp tác theo quy trình; KN dữ liệu cơ bản. Mục tiêu cốt lõi là chuyển từ thao tác rời rạc sang chuỗi thao tác học thuật có bằng chứng: tìm–đánh giá–trích dẫn, cộng tác theo quy trình, và làm việc với dữ liệu thật. Ở vai trò kiến tạo tri thức và giao tiếp sáng tạo, HS xây dựng kế hoạch tìm, dùng bộ lọc/toán tử, đánh giá nguồn, trích dẫn ở mức căn bản và tổng hợp 2–3 nguồn vào dàn ý/bản nháp [7].

Hợp tác có cấu trúc thể hiện qua phân vai – đặt mốc – lịch sử phiên bản – phản hồi xây dựng trên phần mềm học tập. Đồng thời, HS thực hành thu thập–biểu diễn dữ liệu, mô tả xu hướng và giới hạn, gắn với mạch Data & Analysis của CSTA; nhận diện lừa đảo, đặt phân quyền chia sẻ phù hợp. Common Sense bổ sung chủ đề tin giả, dấu vết số, quyền riêng tư với tình huống mô phỏng để rèn phản xạ nhận diện–báo cáo.

- THPT (9–12): hướng đến chuẩn học thuật–nghề nghiệp hóa, dự án dài hạn, khoa học máy tính và dữ liệu chuyên sâu. Mục tiêu cốt lõi ở THPT là đạt mức tự chủ có trách nhiệm và chuẩn đầu vào đại học–nghề nghiệp: tìm trên cơ sở dữ liệu học thuật, đối chiếu–phản biện đa nguồn, trích dẫn đúng chuẩn; quản lí dự án dài hạn, chỉnh sửa nhiều vòng theo bảng tiêu chí; công bố sản phẩm đảm bảo khả năng truy cập. Những yêu cầu này gắn với vai trò người giao tiếp sáng tạo, cộng tác toàn cầu[2]..

* Phương pháp giáo dục kỹ năng số cho học sinh phổ thông

Trong bối cảnh số và sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo, nhà trường ở Hoa Kỳ đã sử dụng các phương pháp dạy học giúp HS vừa học hiệu quả vừa hình thành KNS cốt lõi. Các phương pháp trọng tâm được lựa chọn theo định hướng lấy người học làm trung tâm, dựa trên dữ liệu, bảo đảm an toàn và minh bạch khi sử dụng công cụ số [1],[2];[6];[10].

- Dạy học theo dự án tích hợp dữ liệu và trí tuệ nhân tạo: Tổ chức giải quyết vấn đề thực tiễn qua thu thập–làm sạch–phân tích dữ liệu, trình bày kết quả và sử dụng AI ở vai trò gợi ý/phản hồi có kiểm chứng. Nhấn mạnh quy trình nghiên cứu nhỏ, trích dẫn chuẩn và minh bạch sử dụng công cụ. Bên cạnh đó, lớp học được chia thành các trạm chức năng để HS luân phiên trải nghiệm: giữa trạm nội dung số, trạm thực hành công cụ/dữ liệu và trạm hợp tác–phản biện. Tăng tự quản trên hệ thống học tập, phản hồi ngắn, và thực hành an toàn số khi chia sẻ sản phẩm.

- Lớp học đảo ngược với học liệu số: HS tiếp cận kiến thức trọng tâm trước giờ học qua video ngắn, phiếu hướng dẫn và câu hỏi định hướng; thời gian trên lớp dành cho hoạt động giải quyết vấn đề, thực hành hoặc mô phỏng, qua đó tăng cường tương tác sâu và hỗ trợ kịp thời. Phương pháp này phát triển năng lực đọc – nghe chủ động, ghi chú số, đặt câu hỏi có chất lượng và tự điều chỉnh tiến độ học tập. GV cần đảm bảo học liệu ngắn gọn, có phụ đề, dễ truy cập và có phương án ngoại tuyến cho HS gặp hạn chế thiết bị.

- Phòng thí nghiệm ảo: Môi trường mô phỏng cho phép HS thao tác với biến số, quan sát hiện tượng và thu thập dữ liệu trong điều kiện an toàn, tiết kiệm chi phí và có khả năng lặp lại. Trọng tâm giáo dục không chỉ là thao tác kĩ thuật mà còn là hiểu giới hạn của mô hình, phát hiện sai số và đối chiếu kết quả với kiến thức nền. GV hướng dẫn quy trình thực nghiệm: đặt giả thuyết, thiết kế thao tác, ghi dữ liệu, lập đồ thị, rút kết luận và nêu hạn chế.

- Đồng kiến tạo nội dung với trí tuệ nhân tạo theo nguyên tắc: AI hỗ trợ, không thay thế. AI được dùng để gợi ý bố cục, từ khóa, phản hồi bản nháp, mô phỏng; sản phẩm cuối cùng do HS biên tập. Áp dụng thang đo đạo đức bốn kèm tuyên bố sử dụng công cụ, bằng chứng kiểm chứng và phân định đóng góp cá nhân. Thiết lập ranh giới sử dụng, ưu tiên công cụ đã phê duyệt, không đưa dữ liệu nhạy cảm; GV mô hình hóa cách đặt câu hỏi, đọc phản hồi phê phán và sửa sai có căn cứ.

* Hình thức tổ chức giáo dục kỹ năng số cho học sinh phổ thông

Các nhà trường kết hợp trực tiếp kết hợp trực tuyến trong giáo dục KNS cho HS. Hình thức này phối hợp giờ học trực tiếp với hoạt động số có hướng dẫn để tối ưu hóa tương tác trên lớp cho giải quyết vấn đề, còn phần tiếp nhận kiến thức cơ bản được chuyển sang môi trường trực tuyến có kiểm soát. Nhờ dữ liệu theo dõi trên hệ thống, GV cá nhân hóa hỗ trợ, thiết kế kiểm tra nhanh và phản hồi kịp thời; đồng thời bảo đảm tiếp cận qua phụ đề, tài liệu thay thế và phương án ngoại tuyến cho HS thiếu thiết bị.

Phát triển các câu lạc bộ khoa học máy tính/robotics/trí tuệ nhân tạo. Các câu lạc bộ mở rộng và làm sâu KNS trong không gian ngoại khóa an toàn, khuyến khích thử nghiệm và công bố sản phẩm. Nội dung thường dựa trên chuẩn khoa học máy tính và vai trò người học theo chuẩn KNS, đồng thời lồng ghép công dân số như tôn trọng bản quyền, quyền riêng tư và ứng xử văn minh.

Tổ chức ngày hội thách thức AI (AI Challenge), đây là sự kiện theo chủ điểm, HS giải quyết bài toán mở bằng công cụ số và AI ở vai trò hỗ trợ ý tưởng, phản hồi bản nháp, mô phỏng kịch bản. GV thống nhất nguyên tắc sử dụng: minh bạch mục đích, kiểm chứng nguồn, bảo vệ dữ liệu. HS làm việc theo chu trình xác định mục tiêu, thu thập và đánh giá nguồn, thiết kế–thử nghiệm–chỉnh sửa, công bố có trách nhiệm. Đánh giá dựa trên chất lượng dữ liệu, thiết kế lặp, giao tiếp với công chúng và tuyên bố sử dụng AI.

Tổ chức học tập trải nghiệm thông qua cộng đồng dựa trên vấn đề và dữ liệu địa phương. Nhà trường tổ chức dạy học gắn với bối cảnh địa phương bằng cách huy động dữ liệu cộng đồng hoặc hướng dẫn HS tự thu thập theo chuẩn đạo đức, từ đó HS xác định câu hỏi có ý nghĩa xã hội, thẩm định chất lượng dữ liệu, trực quan hóa và truyền thông kết quả tới các bên liên quan. Hình thức này được triển khai trong mạch chính khóa như một chuỗi nhiệm vụ trải nghiệm.

* Cơ sở hạ tầng – phương tiện cho quá trình giáo dục KNS cho học sinh phổ thông

Dưới định hướng của Kế hoạch Công nghệ Giáo dục Quốc gia năm 2024, đầu tư phương tiện và thiết bị số tập trung thu hẹp đồng thời ba khoảng cách gồm truy cập, thiết kế và sử dụng, gắn trực tiếp với chất lượng học tập. Trục kết nối được củng cố thông qua chương trình hỗ trợ của Ủy ban Truyền thông Liên bang Hoa Kỳ nhằm đạt chuẩn băng thông tại các học khu [9]. Cùng đó là lộ trình bảo đảm mỗi HS một thiết bị, chuẩn hóa hệ thống quản lý học tập đóng vai trò hạ tầng cốt lõi, đồng thời tuyển chọn học liệu giáo dục mở bảo đảm khả năng tiếp cận với phụ đề và mô tả thay thế.

Về an toàn và bảo mật, các học khu triển khai thí điểm an ninh mạng với tổng kinh phí tối đa 200 triệu đô la Mỹ trong ba năm [1]. Nhà trường trang bị công cụ kiểm chứng nguồn tin, phần mềm lập trình phù hợp theo bậc học và khai thác dữ liệu mở cho dự án liên môn, căn chỉnh với chuẩn của Hiệp hội Quốc tế về Công nghệ trong Giáo dục và Hiệp hội GV Khoa học Máy tính; qua đó xây dựng hệ sinh thái số có phạm vi tiếp cận rộng, thiết kế bao trùm và sử dụng có trách nhiệm, bảo đảm giáo dục KNS hiệu quả và bền vững.

* Đánh giá hoạt động giáo dục kỹ năng số cho học sinh phổ thông

- Đánh giá bằng nhiều cách thức và dựa trên minh chứng. Trọng tâm là hồ sơ học tập điện tử lưu các sản phẩm theo tiến trình, bài dự án liên môn có dữ liệu và thuyết minh quy trình, cùng nhật ký học tập thể hiện cách lập kế hoạch, tự điều chỉnh và sử dụng công cụ[1].

- Tổ chức bài kiểm tra theo tình huống về quyền riêng tư, bản quyền, ứng xử trên môi trường mạng và cách báo cáo nội dung có hại; yêu cầu HS nêu quyết định và lập luận, đối chiếu với chuẩn hành vi phù hợp lứa tuổi, minh bạch và đạo đức khi dùng trí tuệ nhân tạo.

- Sử dụng chỉ số theo định hướng quốc gia. Ở cấp lớp và cấp trường, theo dõi ba nhóm chỉ số cốt lõi: truy cập (tỉ lệ HS có thiết bị, kết nối; khả năng tiếp cận học liệu), thiết kế (tỉ lệ bài học có yêu cầu làm việc với dữ liệu, mô phỏng, tiêu chí tiếp cận), sử dụng (mức gắn kết với mục tiêu học, tỉ lệ sản phẩm có kiểm chứng nguồn, tỉ lệ bài có khai báo sử dụng trí tuệ nhân tạo).

- Bảo đảm chất lượng đánh giá: Xây dựng bộ tiêu chí theo năng lực (sử dụng công cụ, quản lí thông tin – dữ liệu, giải quyết vấn đề, sáng tạo nội dung, công dân số), triển khai đồng đánh giá và tự đánh giá có hướng dẫn, hiệu chuẩn cách chấm trong tổ chuyên môn để tăng độ tin cậy. Tất cả công cụ và quy trình đánh giá cần được công bố trước, có ví dụ minh họa và thang mức độ rõ ràng [2].

Một số kết quả nổi bật

- KN thông tin–dữ liệu tiến bộ: HS biết tìm, thẩm định, trực quan hóa và trình bày dữ liệu; sản phẩm số kèm trích dẫn và mô tả thay thế được dùng rộng rãi. Kết quả quốc gia lớp 8 tăng từ 43% (2014) lên 46% (2018) đạt mức khá trở lên; điểm bình quân +2.

- KN công dân số lan tỏa: Nhiều học khu dạy quyền riêng tư, bản quyền, ứng xử văn minh; HS thực hành nhận diện sai lệch và báo cáo nội dung độc hại. Khoảng 60% GV dùng học liệu; trung bình mỗi năm 1.500 trường, 40 học khu, khoảng 3,8 triệu HS tham gia.

- KN tư duy tính toán và giải quyết vấn đề được hệ thống hóa: HS rèn phân tích, mô hình hóa, thuật giải, kiểm thử qua lập trình - mô phỏng theo từng cấp lớp.

- KN tự quản học tập số và hợp tác số cải thiện: HS biết lập kế hoạch, theo dõi tiến độ trên hệ thống; phản hồi theo tiêu chí và lưu vết quá trình trong hồ sơ điện tử

- KN ứng dụng trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm hình thành: HS dùng AI để gợi ý, phản hồi, mô phỏng, khai báo sử dụng, kiểm chứng nguồn và bảo vệ dữ liệu cá nhân; thực tế 86% HS và 85% GV đã dùng AI năm học 2024–2025

- KN an toàn số gắn với khung pháp lý và kết nối tối thiểu. HS được rèn thiết lập bảo mật, phân quyền, chọn công cụ phù hợp lứa tuổi theo quy định bảo vệ trẻ em;

* Hạn chế, khó khăn

- Chênh lệch hạ tầng và nguồn lực giữa các bang/học khu, đặc biệt ở khu vực nông thôn, thu nhập thấp, dẫn đến mức độ triển khai không đồng đều.

- Rủi ro về quyền riêng tư và thiên lệch thuật toán, cùng sự phụ thuộc vào nền tảng số, vẫn hiện hữu; các bằng chứng dài hạn về hiệu quả của AI đối với kết quả học tập, công bằng giáo dục và an toàn dữ liệu còn hạn chế.

- Áp lực an ninh mạng gia tăng với các hình thức tấn công mã độc và rò rỉ dữ liệu, kéo theo chi phí đầu tư cho phòng thủ và khắc phục sự cố ngày càng lớn.

- Kết nối ngoài nhà trường còn yếu, nhiều gia đình thiếu đường truyền ổn định, làm gián đoạn hoạt động học tập trực tuyến và hạn chế cơ hội học tập liên tục.

2.3. Một số định hướng cho Việt Nam về phát kỹ năng số cho học sinh phổ thông

i/ Về chính sách, chương trình

- Phát triển từ khung năng lực số và hướng dẫn triển khai, quy đổi thành mục tiêu học tập và các biểu hiện, hành vi quan sát/ đánh giá được theo từng khối lớp. Quy định bắt buộc và có hướng dẫn cụ thể để tích hợp khung vào môn học và hoạt động giáo dục; sử dụng để thiết kế bài học, kiểm tra–đánh giá và bồi dưỡng GV.

- Xây dựng và ban hành quy định về trí tuệ nhân tạo trong nhà trường theo nguyên tắc: trí tuệ nhân tạo hỗ trợ, không thay thế. Làm rõ mục đích sử dụng, yêu cầu khai báo và trích dẫn nguồn, quy trình kiểm tra thiên lệch/sai sót và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Chỉ cho phép triển khai các công cụ đã được thẩm định trong danh mục của quốc gia/địa phương.

- Thiết lập định danh thống nhất cho HS và GV; chuẩn hóa hồ sơ học tập điện tử và siêu dữ liệu học liệu. Quy định các hệ thống quản lý học tập và ứng dụng giáo dục bắt buộc hỗ trợ giao thức mở, cho phép kết nối, trao đổi dữ liệu an toàn, có kiểm soát và truy vết.

- Xây dựng bảng chỉ số công khai, công bố định kỳ ở các trường/ tỉnh các chỉ số về mức độ truy cập, thiết kế, sử dụng học liệu số; mức đạt KNS số của HS; an toàn dữ liệu và tỉ lệ nhiệm vụ học tập có khai báo sử dụng AI. Sử dụng các chỉ số để điều chỉnh chương trình, kế hoạch bồi dưỡng GV và quyết định đầu tư hạ tầng.

- Tổ chức các nghiên cứu theo dõi nhằm đo lường tác động của công nghệ/AI đến kết quả học tập, công bằng giáo dục và quyền riêng tư. Khuyến khích công bố dữ liệu mở ở mức phù hợp quy định, phục vụ phản biện khoa học và điều chỉnh chính sách.

ii/ Về phương pháp giáo dục KNS

Kinh nghiệm phương pháp từ Hoa Kỳ cho thấy cần ưu tiên dạy học dựa trên dữ liệu và sản phẩm, tổ chức các dự án tích hợp dữ liệu với trí tuệ nhân tạo kèm thang tiêu chí đánh giá theo chỉ báo KNS của từng khối lớp. Lớp học đảo ngược được vận hành bằng học liệu số ngắn gọn, có phụ đề, kèm phiếu hướng dẫn và phương án học ngoại tuyến để bảo đảm cơ hội tiếp cận cho mọi HS; học theo trạm giúp HS luân phiên trải nghiệm nội dung số, thực hành công cụ và hợp tác phản biện; phòng thí nghiệm ảo cho phép thao tác biến số, thu thập dữ liệu, nhận diện sai số và đối chiếu với kiến thức nền. Nhiệm vụ học tập tuân thủ nguyên tắc minh bạch, kiểm chứng và tiếp cận: khai báo nguồn và công cụ, lưu nhật ký thao tác, thiết kế bước tái lập kết quả, bảo đảm mô tả thay thế, phụ đề và định dạng mở cho sản phẩm số.

iii/ Về hình thức tổ chức giáo dục KNS cho HS

Tổ chức dạy học kết hợp trực tiếp - trực tuyến có kiểm soát. Phần tri thức cơ bản được số hóa và đưa lên nền tảng học tập; thời gian trên lớp dành cho giải quyết vấn đề, thực hành công cụ số, thảo luận phản biện và phản hồi sâu. Tổ chức câu lạc bộ khoa học máy tính, rô-bốt, trí tuệ nhân tạo; “ngày hội thách thức dữ liệu/AI” theo chủ đề gắn với đời sống địa phương; dự án khai thác dữ liệu cộng đồng và công bố kết quả có trách nhiệm. Sản phẩm số phải kèm mô tả thay thế, phụ đề, trích dẫn nguồn và tuyên bố cách sử dụng công cụ; khuyến khích triển lãm số/hội thảo nhỏ để HS trình bày, nhận phản hồi và hoàn thiện. Tăng cường trải nghiệm nghề qua dự án thực tế, cố vấn chuyên gia, tham quan trực tuyến, phỏng vấn nghề; liên kết sản phẩm học tập với yêu cầu kỹ năng của các lĩnh vực.

iv/ Về cơ sở hạ tầng, phương tiện phục vụ cho giáo dục KNS cho HS

- Quy định ngưỡng băng thông tối thiểu theo cấp học; lộ trình mỗi HS một thiết bị, ưu tiên học sinh trung học, bổ sung phương án dùng chung thiết bị ở vùng khó. Chuẩn hóa hệ thống quản lý học tập làm hạ tầng cốt lõi, bảo đảm kết nối kho học liệu, sổ theo dõi và hồ sơ học tập điện tử.

- Triển khai đồng bộ tường lửa, sao lưu định kỳ, bảo vệ định danh; quy trình ứng phó sự cố theo cấp độ, kiểm tra an toàn định kỳ; phân loại và kiểm định nền tảng theo độ tuổi; không thu thập quá mức và tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân.

- Xây dựng kho học liệu đã thẩm định sư phạm, đáp ứng tiếp cận; xây dựng ngân hàng bài mẫu theo dải lớp để GV áp dụng ngay, kèm tiêu chí đánh giá gắn KNS.

- Thiết lập gói hỗ trợ thiết bị và kết nối cho HS vùng nông thôn, vùng khó (trợ giá dữ liệu, mượn thiết bị/hotspot, điểm học tập cộng đồng tại trường–thư viện–nhà văn hóa); đồng thời bắt buộc mọi học liệu và sản phẩm số tuân thủ chuẩn tiếp cận đối với người học có nhu cầu đặc thù: phụ đề cho video, mô tả thay thế cho hình ảnh, bản ghi/phiên bản ngoại tuyến, điều chỉnh phông/chữ–tương phản. Lồng ghép yêu cầu tiếp cận vào tiêu chí thẩm định học liệu và mua sắm công, kiểm tra định kỳ mức độ đáp ứng, công bố chỉ số tiếp cận ở cấp trường/huyện/tỉnh để điều chỉnh đầu tư và hỗ trợ kịp thời.

v/ Đối với đánh giá hoạt động giáo dục KNS cho HS

Để bảo đảm chất lượng gắn với công bằng tiếp cận, đánh giá cần chuyển trọng tâm sang minh chứng số thông qua hồ sơ học tập điện tử theo tiến trình, sản phẩm dự án gắn dữ liệu thật và các tình huống công dân số; đồng thời thiết lập ngân hàng thang tiêu chí theo nhóm kỹ năng (sử dụng công cụ số; thông tin – dữ liệu; giải quyết vấn đề; sáng tạo nội dung; công dân số) với chỉ báo rõ ràng theo khối lớp, hướng dẫn tự đánh giá và đánh giá đồng đẳng có hiệu chuẩn.

vi/ Công tác bồi dưỡng và phát triển năng lực GV

Cần đổi mới hoạt động bồi dưỡng theo hướng cá nhân hóa và dựa trên hoạt động thực tế lớp học, tránh tình trạng tập huấn nặng về hình thức. Theo kết quả nghiên cứu của Unicef Việt Nam (2022) 93% GV không dùng công nghệ trong lớp, OECD (2023) cũng cho thấy năng lực số GV thiên về công cụ cơ bản, GV còn yếu phân tích học tập/ đánh giá số đồng thời thiếu thời gian bồi dưỡng sâu về sư phạm số. Vì vậy, nội dung tập huấn không chỉ tập trung vào việc GV biết sử dụng công cụ số mà quan trọng hơn là khả năng tích hợp công nghệ vào phương pháp dạy học, kiểm tra - đánh giá và kỹ năng hỗ trợ HS phát triển KNS. Quá trình bồi dưỡng cần yêu cầu minh chứng cụ thể, GV cần có sản phẩm như kế hoạch bài dạy số, sản phẩm học tập của HS, phản hồi từ đồng nghiệp hoặc minh chứng triển khai thực tế tại lớp học. Xây dựng cộng đồng học tập trực tuyến và hoạt động cố vấn tại trường hoặc cụm trường để hỗ trợ liên tục cho GV, tạo môi trường chia sẻ kinh nghiệm, từ đó nâng cao chất lượng đào tạo lâu dài và bền vững.

vii/ Phối hợp giữa các lực lượng giáo dục và huy động nguồn lực

Cần được tổ chức trên nền tảng khung hợp tác gia đình - nhà trường và mở rộng sang cộng đồng, doanh nghiệp, cơ sở giáo dục đại học. Trước hết, nhà trường ban hành tài liệu hướng dẫn dành cho phụ huynh về an toàn và đạo đức số, quyền riêng tư, quy trình khai báo và giám sát việc sử dụng công cụ; thiết lập kênh liên lạc thống nhất với GV. Tổ chức tập huấn cho GV về hướng dẫn phụ huynh, quản trị lớp học số và xử lý tình huống; thực hiện bản cam kết gia đình – nhà trường liên quan đến KNS. Tăng cường liên kết với xã hội, doanh nghiệp và các trường đại học thông qua hoạt động cố vấn định hướng nghề nghiệp số, dự án khai thác dữ liệu gắn với vấn đề địa phương và các ngày hội trải nghiệm công nghệ, qua đó tạo hệ sinh thái hỗ trợ bền vững cho giáo dục KNS của HS.

3. Kết luận

Hoa Kỳ đã và đang tiến nhanh trong chuyển đổi số giáo dục với bức tranh đa dạng giữa các bang về giáo dục kỹ năng số với: hệ chuẩn xuyên suốt và được chuẩn hóa rộng rãi, giáo dục công dân số bài bản, mô hình lớp học kết hợp và 1:1 gắn hệ thống quản lý, kho học liệu và hồ sơ học tập điện tử, cơ chế bảo đảm hạ tầng qua E-Rate cùng khung bảo vệ dữ liệu, và bồi dưỡng giáo viên dựa trên minh chứng lớp học. Từ đó, rút ra bài học cho Việt Nam về xây dựng khung KNS liên thông theo khối lớp; xác lập chuẩn tối thiểu về tư duy tính toán–lập trình; triển khai dạy học trên nền tảng dùng chung; đầu tư hạ tầng–học liệu gắn công bằng số; bồi dưỡng giáo viên theo sản phẩm; quản trị bằng dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Hạn chế của nghiên cứu: thiếu dữ liệu thực nghiệm quy mô lớn và phân tích hiệu quả–chi phí theo vùng/nhóm. Trong thời gian tới, cần thiết kế thí điểm và đánh giá tác động ở nhiều bối cảnh; xây dựng, chuẩn hóa và kiểm định bộ công cụ đo kỹ năng số theo cấp lớp; phân tích hiệu quả chi phí và tác động công bằng; nghiên cứu khung sử dụng AI có trách nhiệm trong dạy học và đánh giá; đồng thời phát triển chuẩn năng lực số cho giáo viên và mô hình bồi dưỡng dựa trên minh chứng lớp học

Tài liệu tham khảo

[1]. U.S. Department of Education, Office of Educational Technology (2024), 2024 National Educational Technology Plan: A call to action for closing the digital access, design, and use divides.

[2]. International Society for Technology in Education (2016), ISTE standards for students.

[3]. American Psychological Association (2018), Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).

[4]. UNESCO-UNEVOC (2013), World TVET database / Skills definition notes.

[5]. OECD (2019), OECD skills strategy 2019: Skills to shape a better future.

[6]. Common Sense Education (2024), Digital citizenship curriculum: Scope & sequence (K–12).

[7]. Computer Science Teachers Association (2017), CSTA K–12 computer science standards.

[8]. K–12 Computer Science Framework (2016), K–12 computer science framework.

[9].Federal Communications Commission (2024)E-Rate: Universal Service Program for Schools and Libraries.

[10]. U.S. Department of Education, Office of Educational Technology (2023), Artificial intelligence and the future of teaching and learning: Insights and recommendations.

………………………………………………………………………………..

DEVELOPING DIGITAL COMPETENCE FOR SCHOOL STUDENTS: EXPERIENCES FROM UNITED STATES AND LESSONS FOR VIETNAM

MSc. Mai Thi Mai (1), Dr. Dang Van Hai (2)

(1) Vietnam Institute of Educational Sciences. Email: [email protected]

(2) Nghe An Department of Education and Training. Email: [email protected]

Abstract: This article analyzes the implementation of digital-skills education for primary and secondary school students in the United States and, on that basis, proposes lessons relevant to Viet Nam. The study employs a narrative review and comparative analysis grounded in United States policies and documented practices of digital-skills education across primary and secondary levels. The findings indicate that the United States has established a coherent digital-education ecosystem spanning elementary through high school, characterized by grade-banded learning objectives; blended classroom models and one-to-one device initiatives; integration of digital citizenship and online safety and ethics; and the promotion of computational thinking, computer science, and responsible data and artificial-intelligence competencies. These results provide a reference for Viet Nam to design implementation roadmaps and instructional activities, strengthen teacher capacity, invest in essential infrastructure, and improve data governance so as to develop students’ digital skills effectively in the current context.

Keywords: digital skills, high school students, US education, orientation for Vietnam