Nhằm thúc đẩy chuyển đổi số trong giáo dục và nâng cao chất lượng đào tạo theo hướng cá nhân hóa, ngày 16/04/2026, Trường Đại học CMC tổ chức sự kiện Tổng kết công tác triển khai giảng dạy theo mô hình lớp học đảo ngược kết hợp Trợ giảng AI Học kỳ Xuân năm học 2025-2026, đồng thời triển khai tập huấn cho Học kỳ Hạ năm học 2025-2026, qua đó tiếp tục khẳng định vai trò tiên phong trong đổi mới mô hình giáo dục trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục diễn ra mạnh mẽ.

Sự kiện do PGS.TS. Nguyễn Hữu Quỳnh – Phó Hiệu trưởng Trường Đại học CMC chủ trì, với sự phối hợp tổ chức của Phòng Đào tạo và có sự tham gia của lãnh đạo các Khoa, giảng viên và các đơn vị chuyên môn.

Tổng kết công tác triển khai giảng dạy theo mô hình lớp học đảo ngược kết hợp Trợ giảng AI Học kỳ Xuân năm học 2025-2026: Triển khai đồng bộ, quy mô lớn và hiệu quả rõ nét

Mở đầu chương trình, đại diện Phòng Đào tạo trình bày báo cáo tổng kết triển khai mô hình lớp học đảo ngược kết hợp Trợ giảng AI trong Học kỳ Xuân năm học 2025-2026. Theo đó, tổng kết cho thấy mô hình đã được triển khai một cách bài bản, theo lộ trình có tính toán rõ ràng. Từ giai đoạn thí điểm tại 2 khoa trong Học kỳ Thu 2025, Nhà trường đã từng bước hoàn thiện mô hình thông qua các đợt tập huấn chuyên sâu và liên tục cập nhật hệ thống, trước khi mở rộng trên quy mô toàn trường trong Học kỳ Xuân 2026. Cách tiếp cận này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro trong quá trình triển khai mà còn đảm bảo tính đồng bộ và khả năng thích ứng của đội ngũ giảng viên.

Ở quy mô thực tế, mô hình đã ghi nhận những con số triển khai ấn tượng với 18 học phần, 73 lớp học phần và 2.221 lượt sinh viên tham gia từ tất cả các Khoa. Điều này phản ánh mức độ bao phủ rộng và cho thấy mô hình không chỉ dừng lại ở thử nghiệm, mà đã trở thành một cấu phần quan trọng trong hoạt động đào tạo của Nhà trường.

Song song với việc mở rộng quy mô, hệ thống Trợ giảng AI cũng được nâng cấp liên tục nhằm tối ưu trải nghiệm học tập cá nhân hóa. Các tính năng mới như bổ sung bài tập AI, điều chỉnh thời hạn theo dõi, đồng bộ dữ liệu với nền tảng IU-EduX và đặc biệt là cá nhân hóa thông qua Chat AI đã góp phần tạo nên một môi trường học tập linh hoạt, thích ứng với nhu cầu và năng lực của từng sinh viên.

Kết quả khảo sát sinh viên cho thấy mức độ hài lòng cao ở nhiều tiêu chí cốt lõi. Học liệu được đánh giá rõ ràng, hệ thống câu hỏi hỗ trợ hiệu quả quá trình tiếp thu, trong khi Trợ giảng AI ghi điểm nhờ khả năng phản hồi nhanh và liên tục. Đáng chú ý, sinh viên ghi nhận mô hình giúp giảm áp lực học tập và nâng cao chất lượng tiếp thu, cho thấy sự thay đổi tích cực trong bối cảnh đổi mới phương pháp giảng dạy.

Dưới góc độ sư phạm, mô hình đã tạo ra những chuyển biến rõ nét trong cả vai trò của giảng viên và cách thức học tập của sinh viên. Thay vì dàn trải nội dung, giảng viên có điều kiện tập trung hỗ trợ sâu vào những điểm mà sinh viên còn hạn chế. Trong khi đó, sinh viên chủ động hơn trong việc chuẩn bị bài và kiểm soát tiến độ học tập của mình. Lớp học cũng không còn là không gian truyền đạt kiến thức một chiều, mà trở thành nơi diễn ra các hoạt động thảo luận, phân tích và giải quyết vấn đề.

Bên cạnh đó, báo cáo cũng thẳng thắn chỉ ra một số điểm cần tiếp tục hoàn thiện để mô hình phát huy hiệu quả tối đa.

Chuẩn hóa phương pháp thiết kế bài giảng và bài tập AI

Trong khuôn khổ chương trình tập huấn, PGS.TS. Nguyễn Hữu Quỳnh – Phó Hiệu trưởng Trường Đại học CMC đã trực tiếp trình bày chuyên đề “Thiết kế bài giảng AI và bài tập AI”, qua đó đưa ra một khung phương pháp mang tính hệ thống, hướng tới khả năng chuẩn hóa và triển khai đồng bộ trên toàn trường. Nội dung không chỉ dừng lại ở hướng dẫn kỹ thuật, mà đi sâu vào tư duy thiết kế học tập trong bối cảnh có sự hỗ trợ của AI.

Một trong những điểm nhấn cốt lõi của chuyên đề là bộ “5 nguyên tắc vàng” trong thiết kế nội dung. Theo đó, nội dung bài giảng cần được tinh gọn, đi vào chiều sâu, bám sát mục tiêu học tập và có giải thích rõ ràng, đồng thời đảm bảo liên kết chặt chẽ với hoạt động trên lớp. Yếu tố kiểm soát tải cũng được nhấn mạnh nhằm tránh quá tải khi tích hợp nhiều câu hỏi hoặc nhiệm vụ.

Quy trình thiết kế được chuẩn hóa theo các bước rõ ràng, từ xác định mục tiêu đến kiểm thử trải nghiệm. Đặc biệt, giảng viên được khuyến nghị trực tiếp trải nghiệm bài giảng như sinh viên để phát hiện sớm các vấn đề và tối ưu hiệu quả triển khai.

Với bài tập AI, mô hình định hướng thiết kế theo năng lực với ba cấp độ từ hiểu, áp dụng đến phân tích, đi kèm hệ thống phản hồi chi tiết giúp sinh viên tự điều chỉnh. Bài tập được gắn chặt với hoạt động trên lớp, đóng vai trò chuẩn bị hoặc mở rộng cho thảo luận và thực hành, qua đó giảm tải bài tập truyền thống và nâng cao chất lượng học tập.

Flipped Classroom 2.0: Khi AI trở thành “đòn bẩy” cá nhân hóa học tập cho sinh viên

Trong chuyên đề thứ hai, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học CMC đã đưa ra phân tích mang tính chiến lược về sự chuyển dịch tất yếu từ mô hình lớp học truyền thống sang Flipped Classroom 2.0 – nơi AI đóng vai trò là hạ tầng cốt lõi để hiện thực hóa cá nhân hóa ở quy mô lớn.

Trong chuyên đề này, thầy nhấn mạnh hạn chế cốt lõi của lớp học truyền thống nằm ở tính thụ động, thiếu cá nhân hóa và sự gia tăng chênh lệch trình độ giữa sinh viên. Ngay cả mô hình lớp học đảo ngược trước đây cũng chưa giải quyết triệt để, do vẫn phụ thuộc vào học liệu tĩnh và khó mở rộng quy mô.

Giải pháp được đề xuất là mô hình Flipped Classroom 2.0 với sự kết hợp phương pháp sư phạm từ hệ sinh thái AI gồm bài giảng AI, câu hỏi theo từng nội dung, Chat AI hỗ trợ 1 kèm 1 và hệ thống bài tập tự động. Nhờ đó, quá trình học tập được tổ chức lại theo vòng lặp dữ liệu: sinh viên học trước với AI để tạo dữ liệu, còn thời gian trên lớp dành cho thảo luận và giải quyết vấn đề.

Mô hình này đồng thời tái định nghĩa vai trò giảng viên, từ người truyền đạt sang người thiết kế học tập và can thiệp cá nhân hóa. Với sự hỗ trợ của AI và hạ tầng dữ liệu, quy mô triển khai cũng được mở rộng đáng kể, cho phép phục vụ số lượng lớn sinh viên mà vẫn đảm bảo chất lượng và mức độ cá nhân hóa.

“Trao quyền” cho giảng viên trong kỷ nguyên AI

Trong chuyên đề tập huấn thứ ba, ThS. Lương Hồng Vân – Giảng viên Khoa Kinh doanh và Quản lý trình bày về phương pháp tối ưu hiệu quả sử dụng Trợ giảng AI thông qua thiết kế prompt, nhằm tăng chất lượng tương tác giữa giảng viên và hệ thống.

Theo đó, để AI thực sự phát huy vai trò hỗ trợ giảng dạy, giảng viên cần định nghĩa rõ ngay từ đầu về vai trò của AI trong từng bối cảnh cụ thể, chẳng hạn như một giảng viên môn học hay một trợ lý học tập. Trên nền tảng đó, nhiệm vụ của AI cũng cần được thiết kế có định hướng rõ ràng, hướng tới việc kích thích tư duy phản biện, tăng cường tương tác và giúp bài học trở nên sinh động hơn. Đồng thời, yêu cầu về cách thức phản hồi cần được thiết lập chi tiết, đảm bảo ngôn ngữ thân thiện, có ví dụ thực tiễn và gắn kết chặt chẽ giữa lý thuyết với ứng dụng.

Bên cạnh việc tối ưu tương tác, hệ thống Trợ giảng AI còn hỗ trợ đa dạng hóa phương thức đánh giá, từ trắc nghiệm, điền từ đến tự luận, giúp giảng viên linh hoạt trong việc thiết kế cấu trúc bài tập và kiểm tra năng lực sinh viên ở nhiều mức độ khác nhau.

Đáng chú ý, nền tảng cũng cung cấp công cụ theo dõi tiến độ học tập theo thời gian thực, cho phép giảng viên nắm bắt chi tiết tình hình của từng lớp và từng sinh viên, bao gồm tỷ lệ hoàn thành, kết quả và cách thức tư duy trong từng câu trả lời. Những dữ liệu này không chỉ hỗ trợ điều chỉnh hoạt động giảng dạy mà còn có thể được tích hợp như một thành phần đánh giá quá trình, góp phần phản ánh chính xác hơn năng lực học tập của sinh viên trong suốt học kỳ.

Khép lại chương trình, hội nghị một lần nữa khẳng định mục tiêu chiến lược của Trường Đại học CMC trong việc tiên phong ứng dụng AI vào giảng dạy cho sinh viên. Thông qua việc tích cực triển khai mô hình lớp học đảo ngược kết hợp Trợ giảng AI trên quy mô toàn trường, Nhà trường không chỉ từng bước chuẩn hóa phương pháp giảng dạy hiện đại, mà còn xây dựng nền tảng cho một hệ sinh thái học tập cá nhân hóa, linh hoạt và dựa trên dữ liệu. Đây được xem là bước đi chiến lược, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo, đồng thời trang bị cho sinh viên năng lực thích ứng trong kỷ nguyên số.

Xem thêm:

• Lãnh đạo Trường Đại học CMC làm việc với đoàn công tác Học viện Phụ nữ Việt Nam, chia sẻ kinh nghiệm triển khai mô hình đào tạo ứng dụng công nghệ AI
• AI University tại CMCU: Mỗi sinh viên một giảng viên AI – Cá nhân hóa học tập ở quy mô toàn trường
• Tập huấn Thiết kế Bài giảng AI và Bài tập AI: Trường Đại học CMC chuẩn hóa triển khai Trợ giảng AI trong mô hình đào tạo lấy người học làm trung tâm
• Sinh viên học chủ động hơn – Giảng dạy hiệu quả hơn: Trường Đại học CMC triển khai mô hình Lớp học đảo ngược kết hợp Trợ giảng AI