Dr. Linnea M. Haren Conely

Tóm tắt

Bài viết này phản ánh kinh nghiệm của tôi khi sử dụng nhiều công cụ AI khác nhau để thiết kế và phát triển các chương trình dạy và học trực tuyến (e-learning) cho người học trưởng thành, cũng như những công cụ này đang thay đổi và chưa thay đổi bản sắc nghề nghiệp của tôi với tư cách là một nhà thiết kế giảng dạy như thế nào. Tôi cũng đưa ra một số gợi ý cho các nhà thiết kế chương trình giảng dạy khác về cách duy trì sự phù hợp và giá trị của nghề nghiệp này.

Từ khóa: AI, thiết kế chương trình giảng dạy, giảm bớt kỹ năng (deskilling), việc nâng cao kỹ năng tay nghề và kiến thức (upskilling), tái đào tạo kỹ năng (reskilling)

Giới thiệu

Thiết kế chương trình giảng dạy có thể được tóm gọn trong hai từ: hiệu quả hệ thống. Trên thực tế, nghề thiết kế chương trình giảng dạy hiện đại bắt nguồn từ nhu cầu của quân đội Hoa Kỳ trong việc đào tạo một số lượng lớn binh sĩ trong Thế chiến II một cách hiệu quả nhất có thể được (InstructionalDesign.org, 2025). Mặc dù các chiến lược học tập được ưa chuộng đã thay đổi theo thời gian, từ thuyết hành vi (behaviorism) sang thuyết kiến tạo (constructivism) rồi đến thuyết nhận thức (cognitivism), và các tài liệu học tập cũng chuyển từ dạng giấy sang kỹ thuật số rồi đến các môi trường học tập nhập vai, nhu cầu về hiệu quả vẫn luôn còn đó.

Công việc đầu tiên của tôi với tư cách là một nhà thiết kế chương trình giảng dạy là thiết kế một khóa học cấp tốc về hiệu quả làm việc. Khi đó tôi vừa tốt nghiệp chương trình thạc sĩ về công nghệ giáo dục, học theo cuốn “Thiết kế giảng dạy có hệ thống” (Systematic Design of Instruction) (ấn bản thứ ba) của Dick và Carey. Đó là vào giữa những năm 1990, thời kỳ đỉnh cao của “làn sóng dot-com”. Công ty nằm trong danh sách Fortune 100 mà tôi làm việc khi đó đang xây dựng mô hình kinh doanh dựa trên việc “giảm bớt kỹ năng” trong quá trình phát triển khóa học nhằm làm cho việc đào tạo diễn ra nhanh hơn. Trưởng nhóm thiết kế giảng dạy trong bộ phận của chúng tôi rất không thích thuật ngữ này. Bà cho rằng nó khiến người ta cảm thấy như thể chúng ta đang tước đi kỹ năng của con người. Bản thân tôi cũng không thực sự thích thuật ngữ đó, nhưng tôi lại đánh giá cao các công cụ mà chúng tôi có, bởi chúng cho phép tôi tạo ra những sản phẩm mà nếu tự làm một mình thì tôi sẽ không thể thực hiện được – hoặc ít nhất là không thể làm nhanh đến vậy.

Định nghĩa về kỹ năng

Nếu nhìn nhanh đến giữa những năm 2020, tương lai của nghề thiết kế giảng dạy hiện nay gắn liền với việc nâng cao kỹ năng (upskilling). Các nhà thiết kế chương trình giảng dạy (Instructional Designers – ID) phải học cách sử dụng AI để làm cho quá trình phát triển khóa học trở nên hiệu quả hơn. Rafner và cộng sự (2021) xác định ba dạng “kỹ năng hóa” liên quan đến tác động của AI đối với những người lao động tri thức. Họ mô tả deskilling (giảm bớt kỹ năng) là “sự mất đi các kỹ năng nghề nghiệp do những thay đổi về công nghệ hoặc phương thức làm việc” (tr. 26). Trong khi đó, upskilling (nâng cao kỹ năng) là quá trình xảy ra khi người lao động sử dụng công nghệ để phát triển các kỹ năng rộng hơn và ở mức độ cao hơn. Cuối cùng, sự tương tác giữa deskilling và quá trình upskilling tiếp theo sẽ dẫn đến reskilling (tái đào tạo kỹ năng), tức là sự phát triển các kỹ năng mang tính khái niệm và giải quyết vấn đề liên quan đến toàn bộ hệ thống, thay vì chỉ tập trung vào chuyên môn dựa trên từng nhiệm vụ cụ thể (Rafner et al., 2021).

Khi bắt đầu suy nghĩ về mô hình này trong mối liên hệ với thiết kế chương trình giảng dạy, tôi nhận ra rằng nghề thiết kế chương trình giảng dạy đã sử dụng cách tiếp cận hệ thống để giải quyết các “vấn đề” về học tập rồi. Toàn bộ tiền đề của Dick và Carey (1990) cho rằng việc học là một hệ thống bao gồm người giảng dạy, người học, phương tiện học tập và môi trường. Trong hệ thống này, bản sắc nghề nghiệp của tôi từ trước đến nay luôn là một “người bảo vệ quyền lợi của người học”, người có nhiệm vụ cân bằng nhu cầu của người học với kỳ vọng của nhà tuyển dụng, những định kiến của chuyên gia nội dung và các ràng buộc của hệ thống.

Trải nghiệm của tôi với AI trong thiết kế chương trình giảng dạy: tạo video chỉmột bước bằng Vyond

Để hiểu liệu tôi đang trong quá trình giảm bớt kỹ năng (deskilled), nâng cao kỹ năng (upskilled) hay tái đào tạo kỹ năng (reskilled), tôi quyết định suy ngẫm về những trải nghiệm của mình khi sử dụng AI. Những thử nghiệm đầu tiên của tôi bắt đầu bằng việc sử dụng các công cụ AI được tích hợp sẵn trong những ứng dụng mà tôi vốn đã sử dụng. Ví dụ, công cụ tạo video bằng AI trong Vyond. Vyond là một ứng dụng cho phép tạo video sử dụng các nhân vật hoạt hình, các dạng hoạt hình bảng trắng (whiteboard animation) hoặc các nhân vật đại diện có hình ảnh chân thực (photo-realistic avatars). Tôi đã tải lên các kịch bản của mình (do tôi viết hoặc do ChatGPT viết), chọn nhân vật và theo dõi quá trình Vyond tạo ra toàn bộ video cho tôi chỉ trong chưa đầy một phút. Tuy vậy, tôi vẫn cần chỉnh sửa một số chi tiết trong trình biên tập. Nhưng thời gian tiết kiệm được trong toàn bộ quá trình sản xuất video cho phép tôi sử dụng nhiều video hơn trong các khóa học của mình. Đôi khi, tôi viết một câu lệnh (prompt) mô tả nội dung mà tôi muốn video truyền đạt, bao gồm các điểm chính và những câu hỏi tiềm năng mà người học có thể đặt ra về nội dung đó. Một lần nữa, chỉ trong chưa đầy một phút, tôi đã có một video khá tốt, chỉ cần điều chỉnh nhỏ. Vyond khiến tôi giảm bớt việc thực hành các kỹ năng chỉnh sửa video và viết kịch bản. Tuy nhiên, qua việc học cách sử dụng các tính năng AI của nó, tôi lại nâng cao kỹ năng sản xuất video của mình khi có thể tạo ra các video nhanh hơn và hiệu quả hơn, đặc biệt là các hoạt hình minh họa bằng nhân vật.

Tôi cũng đã sử dụng các tính năng AI trong Rise 360 để xây dựng toàn bộ một khóa học e-learning. Trong Rise, tôi sử dụng một câu lệnh để tạo ra đề cương khóa học. Sau đó, tôi dùng ChatGPT để bổ sung mục tiêu học tập và nội dung vào đề cương này, rồi nhập tài liệu trở lại Rise để tạo khóa học. Rise tự động điền nội dung vào các mẫu (template), và tôi dùng các câu lệnh văn bản để thêm hình ảnh. Tôi cũng sử dụng công cụ tạo câu hỏi đánh giá bằng AI của Rise để tạo bài kiểm tra dựa trên nội dung và mục tiêu học tập. Dù vẫn có một số điểm chưa chính xác và hơi lặp lại nội dung, kết quả cuối cùng vẫn ở mức chấp nhận được. Nếu tự mình thực hiện toàn bộ, tôi có thể sẽ mất nhiều thời gian hơn để tạo khóa học, nhưng phiên bản của tôi có lẽ sẽ hấp dẫn hơn. Rise khiến tôi giảm mức độ thực hành các kỹ năng như xây dựng đề cương khóa học, viết mục tiêu học tập, xây dựng khóa học và soạn câu hỏi kiểm tra. Tuy nhiên, tôi lại nâng cao khả năng viết câu lệnh cho ChatGPT và sử dụng các tính năng AI của Rise 360. Việc nâng cao kỹ năng này giúp tôi làm việc nhanh hơn, nhưng trong trường hợp này, tôi không cảm thấy rằng sản phẩm giảng dạy được tạo ra có chất lượng tương đương.

Tôi cũng đã sử dụng ChatGPT để tạo các tình huống nghiên cứu (case studies), trò chơi học tập và các hoạt động đóng vai. Tuy nhiên, tôi tự hỏi rằng nếu bản thân tôi trước đó không có khả năng xây dựng các mục tiêu học tập và đánh giá vững chắc, viết các kịch bản và tình huống thực tế, cũng như thiết kế khóa học dựa trên các nguyên tắc sư phạm phù hợp, liệu tôi có thể đánh giá chính xác chất lượng những gì AI tạo ra hay không. Nếu tôi quyết định không tự thực hiện những kỹ năng này nữa, có thể tôi sẽ có nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc phân tích người học và đánh giá khóa học. Liệu điều đó có cho phép tôi “tái đào tạo kỹ năng” để trở thành một người giải quyết vấn đề mang tính hệ thống hay không?

Lời khuyên dành cho các nhà thiết kế chương trình giảng dạy

Tôi tin rằng nghề thiết kế chương trình giảng dạy từ trước đến nay là điều mà AI đang hứa hẹn sẽ biến thành một lĩnh vực dành cho những người giải quyết vấn đề. Tuy nhiên, theo kinh nghiệm của tôi, quá nhiều tổ chức tuyển dụng các nhà thiết kế chương trình giảng dạy chỉ quan tâm đến việc phát triển khóa học để đáp ứng các nhu cầu trước mắt, thay vì thực sự giải quyết các vấn đề. Nếu giá trị của AI đối với thiết kế chương trình giảng dạy vẫn chỉ dừng lại ở việc giúp phát triển khóa học nhanh hơn, vai trò của các nhà thiết kế có thể dần bị giảm kỹ năng cho đến khi trở nên lỗi thời. Con người không thể cạnh tranh với khả năng của máy tính trong việc quét, tóm tắt và phân nhóm thông tin. Tuy nhiên, việc truyền tải nội dung đơn thuần không thể giải quyết các vấn đề học tập. Để các nhà thiết kế giảng dạy chương trình có thể phát triển mạnh mẽ cùng với AI, chúng ta cần tận dụng những lợi ích về hiệu quả mà AI mang lại để làm nổi bật hơn vai trò của mình với tư cách là những người giải quyết vấn đề. Từ góc nhìn của những người ngoài lĩnh vực thiết kế chương trình, điều này có thể trông giống như nghề này đang được tái đào tạo kỹ năng (reskilling). Nhưng trên thực tế, có thể đó chỉ đơn giản là việc nghề này cuối cùng đang đạt đến trạng thái “được trang bị đúng kỹ năng”.

Thông tin tác giả

Tiến sĩ Linnea M. Haren Conely là một học giả đồng thời là giảng viên trong lĩnh vực giáo dục người lớn, chuyên nghiên cứu về tác động của học tập suốt đời không chính quy đối với sự tham gia vào các tiến trình công dân và năng lực chủ động của người học. Bà chia sẻ các nghiên cứu và quan sát của mình thông qua bản tin Adventures in Learning Democracy (https://learningdemocracy.substack.com/). Tiến sĩ Haren Conely hiện phụ trách phát triển chương trình đào tạo tại AIDT – chương trình khuyến khích phát triển lực lượng lao động của bang Alabama dành cho các doanh nghiệp mới thành lập và đang mở rộng. Bà cũng là người sáng lập Questia Corps, một công ty tư vấn tác động xã hội chuyên cung cấp các công cụ và chương trình đào tạo dành cho những người tạo ra sự thay đổi.

Email: [email protected]