1. Cơ sở lý thuyết của nghiên cứu

Các ứng dụng AI trong giáo dục đã và đang phát triển mạnh mẽ giúp mở rộng tiềm năng của AI trong việc cá nhân hóa quá trình học tập, cung cấp phản hồi tức thì và tự động hóa các tương tác giữa các chủ thể trong hoạt động giảng dạy với hệ thống AI. Để khai thác sâu AI về mặt kỹ thuật, đặc biệt là việc xây dựng prompt như kỹ năng sư phạm mới là một trong những thách thức với giảng viên hiện nay. Do đó, cần làm rõ thêm vai trò của giảng viên ở từng hoạt động giảng dạy trong môi trường có ứng dụng AI, từ đó, tăng cường kỹ năng viết lệnh điều khiển AI nhằm đổi mới phương pháp, nâng cao hiệu quả bài giảng.

Hoạt động dạy học là hoạt động được thực hiện theo một chiến lược, chương trình đã được thiết kế, tác động đến người học nhằm hướng tới mục tiêu hình thành và phát triển phẩm chất, năng lực của người học⁽¹⁾. Các thành phần cơ bản của hoạt động này bao gồm: mục tiêu, nội dung, phương pháp, phương tiện, hình thức và đánh giá. Hoạt động giảng dạy trong giáo dục đóng vai trò quan trọng, không chỉ chuyển tải tri thức mà còn định hình nhân cách và tư duy của người học. Trong kỷ nguyên AI, vai trò của giảng viên đã có sự thay đổi, từ người truyền bá tri thức sang người làm chủ công nghệ và người kiến tạo môi trường học tập. Do đó, giảng viên cần được trang bị kỹ năng công nghệ, đặc biệt là khả năng làm chủ các công cụ AI để hướng dẫn sinh viên khai thác tối đa lợi ích trong quá trình học tập.

Cơ sở lý thuyết của nghiên cứu dựa trên nội dung của Lý thuyết về Giáo dục kỹ thuật số (Digital Education), là việc sử dụng sáng tạo các công cụ và công nghệ kỹ thuật số trong quá trình dạy và học, tạo ra các khóa học đa dạng, hiệu quả dựa trên đổi mới phương pháp học tập⁽²⁾. Kết hợp với kỹ thuật xây dựng câu lệnh điều khiển AI (Prompt Engineering - PE) là quá trình thiết kế và tối ưu hóa các câu lệnh (prompt) đầu vào để hướng dẫn các mô hình AI nhằm thu nhận kết quả mong muốn, chính xác và phù hợp⁽³⁾. Kỹ thuật này đóng vai trò quan trọng trong việc giảng viên khai thác tối đa tiềm năng của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Để tối ưu hóa việc dạy và học với AI, giảng viên cần phải hiểu rõ cách thức sử dụng PE, tích hợp vào các nội dung hoạt động giảng dạy nhằm đạt được mục đích sư phạm đặt ra.

Hiểu và làm chủ AI không có nghĩa là giảng viên phải trở thành chuyên gia về khoa học máy tính. Thay vào đó, giảng viên cần hiểu được nguyên lý hoạt động, điểm mạnh, điểm yếu của AI để sử dụng chúng một cách thông minh và hiệu quả. Theo chúng tôi, giảng viên có ba vai trò chính khi sử dụng AI trong hoạt động dạy học (Hình 1) bao gồm: Thứ nhất, vai trò là “Người thiết kế hoạt động” có nhiệm vụ xây dựng các hoạt động học tập có sự kết hợp giữa tri thức nền tảng và việc ứng dụng AI. Thứ hai, vai trò là “Người hướng dẫn” có nhiệm vụ hướng dẫn sinh viên cách đặt câu hỏi đúng, cách kiểm tra tính xác thực của thông tin do AI tạo ra. Thứ ba, vai trò là “Người đánh giá” có nhiệm vụ xây dựng các tiêu chí đánh giá việc sử dụng AI của sinh viên, đảm bảo tính trung thực và hiệu quả hoạt động giảng dạy.

2. Thực trạng ứng dụng câu lệnh điều khiển AI (prompt) trong hoạt động giảng dạy

Theo chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030 (Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021), Thủ tướng Chính phủ đã giao Bộ Giáo dục và Đào tạo chủ trì, phối hợp với các Bộ, ngành có liên quan thực hiện các nhiệm vụ chiến lược về phát triển Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030⁽⁴⁾, trong đó có nhiệm vụ quan trọng là thúc đẩy phát triển và triển khai các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào trong lĩnh vực giáo dục của Việt Nam, tạo ra động lực thay đổi cách thức giảng dạy và học tập ở nhiều trường đại học và mang lại nhiều cơ hội trải nghiệm mới cho hoạt động giảng dạy của giảng viên và sinh viên. Một số cơ sở giáo dục đại học tại Việt Nam đã và đang tích cực ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động giảng dạy, nghiên cứu và quản lý, cụ thể như: Đại học Quốc gia Hà Nội, từ năm học 2025-2026, sinh viên chính quy sẽ học trực tuyến phần nền tảng về công nghệ số và ứng dụng AI⁽⁵⁾. Đại học FPT tích hợp AI vào toàn bộ hệ thống giáo dục, từ cấp phổ thông đến đại học; sử dụng các công cụ AI như ChatGPT, chatbot tích hợp AI để hỗ trợ giảng dạy và học tập trong nhiều chuyên ngành⁽⁶⁾. Tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQG-HCM), từ năm 2022, sinh viên được phép sử dụng các ứng dụng AI như ChatGPT để hỗ trợ việc lên ý tưởng, làm bài tập, soạn thảo văn bản và viết báo cáo⁽⁷⁾. Ứng dụng AI trong quản lý và giảng dạy được đưa vào thực tiễn, tuy nhiên, do những điều kiện khác nhau, việc ứng dụng AI chưa được đồng bộ ở tất cả các cơ sở đào tạo, triển khai còn mang tính đơn lẻ, chưa đồng đều. Việc sử dụng và thực sự làm chủ kỹ thuật prompt để khai thác AI một cách chuyên sâu vẫn còn là thách thức với một số giảng viên chưa được cập nhật những kiến thức và kỹ năng công nghệ có liên quan.

2.1. Cấu trúc của câu lệnh điều khiển AI (prompt)

Dựa trên mục đích của giảng viên khi tương tác với AI, prompt là câu lệnh, câu hỏi, hoặc đoạn văn bản đầu vào cung cấp cho mô hình AI để hướng dẫn nó thực hiện một tác vụ hoặc tạo ra kết quả mong muốn tương ứng với yêu cầu đầu vào. Do đó, prompt càng rõ ràng, có tính khoa học và chi tiết thì kết quả từ AI càng chính xác và phù hợp với yêu cầu của giảng viên. Lịch sử phát triển của prompt gắn liền với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (là một loại trí tuệ nhân tạo tiên tiến có khả năng hiểu và tạo ra văn bản giống con người bằng cách được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản). Từ những prompt đơn giản, dần phát triển thành các cấu trúc phức tạp, có khả năng điều khiển hành vi của AI. Một số kỹ thuật tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tiêu biểu: Thứ nhất, kỹ thuật cho phép mô hình thực hiện nhiệm vụ mà không cần có dữ liệu huấn luyện cụ thể cho nhiệm vụ đó (Zero-shot Prompting). Thứ hai, kỹ thuật cho phép mô hình AI học và thực hiện nhiệm vụ mới chỉ với một số lượng nhỏ các ví dụ minh họa, thay vì phải huấn luyện lại toàn bộ mô hình với dữ liệu lớn (Few-shot Prompting). Thứ ba, kỹ thuật cho phép mô hình không chỉ đưa ra câu trả lời cuối cùng cho một vấn đề, mà còn trình bày một chuỗi các bước suy luận trung gian đã dẫn đến kết quả đó (Chain of Thought-CoT). Do đó, để khai thác hết tiềm năng của AI, việc hiểu và nắm vững kỹ thuật thiết kế, xây dựng và tinh chỉnh các prompt theo từng nhiệm vụ cụ thể nhằm đạt được kết quả phù hợp của mỗi giảng viên, phục vụ từng nội dung trong hoạt động giảng dạy là yêu cầu thiết yếu. Dựa trên các kỹ thuật của prompt, chúng tôi làm rõ thêm các cấu trúc và đề xuất các bước xây dựng một số mẫu dạng prompt để từ đó giảng viên có thể áp dụng cho hoạt động giảng dạy của mình.

Một prompt cơ bản cần có 5 thành phần như sau: Thứ nhất, xác định vai trò: Giảng viên cần xác định cho AI đóng vai trò nào trong chủ đích của mình. Thứ hai, xác định rõ nhiệm vụ: Mô tả rõ ràng công việc mà AI phải làm để đạt được yêu cầu đặt ra. Thứ ba, xác định rõ đối tượng liên quan đến nhiệm vụ được yêu cầu thực hiện. Thứ tư, xác định rõ bối cảnh: Cung cấp các thông tin về môi trường, hoàn cảnh, bối cảnh, yêu cầu rằng buộc trong việc thực hiện nhiệm vụ đặt ra. Thứ năm, nêu rõ định dạng đầu ra: Yêu cầu kết quả theo định dạng cụ thể để AI đưa ra sản phẩm theo đúng mong muốn của giảng viên. Dựa trên cấu trúc trên, bài báo đề xuất quy trình xây dựng một prompt cơ bản bao gồm 5 bước (Hình 2).

Trong những trường hợp cần có sự tương tác sâu hơn với hệ thống AI. Giảng viên cần xây dựng một cấu trúc câu lệnh mở rộng hơn nhằm đáp ứng yêu cầu thực tiễn đặt ra. Một prompt mở rộng không chỉ là một câu hỏi đơn thuần, mà có thể là những chỉ dẫn chiến lược, được thiết kế để định hướng quá trình suy luận nhằm tạo ra kết quả chất lượng hơn. Theo chúng tôi, cấu trúc của nó thường được kết hợp từ 4 thành phần chính: Đầu tiên là “Nền tảng” chứa mục tiêu cốt lõi, tiếp theo là “Lớp thứ nhất”: nâng cao về mặt nhận thức, “Lớp thứ hai”: Vòng lặp phản hồi tương tác và tùy chỉnh để làm sâu hơn, phong phú hơn kết quả nhận được, cuối cùng là “Lớp thứ ba”: Nâng cao về mặt hình thức với các yêu cầu định dạng kết quả đầu ra khác nhau. Các bước xây dựng một prompt mở rộng được mô tả trong Hình 3. Với cách thức mở rộng này, ngoài mục tiêu cốt lõi đã được thiết lập, giảng viên có thể yêu cầu cao hơn, mở rộng hơn dựa vào kết hợp sử dụng các yếu tố như nâng cao yêu cầu nhận thức (lớp thứ nhất), nâng cao yêu cầu về tính tương tác và tùy chỉnh (lớp thứ hai), nâng cao yêu cầu về hình thức (lớp thứ ba), cụ thể:

Lớp thứ nhất - nâng cao nhận thức: đây là kỹ thuật sử dụng chuỗi tư duy (Chain of Thought - CoT). Kỹ thuật này yêu cầu AI không chỉ đưa ra câu trả lời cuối cùng mà còn phải trình bày từng bước tuần tự lập luận để đi đến kết quả cuối cùng.  Điều này giúp người sử dụng có thể kiểm tra từng bước suy luận của AI, xác định điểm mạnh và điểm yếu trong quá trình giải quyết vấn đề, hiểu sâu hơn về bản chất của vấn đề thay vì chỉ tiếp nhận một câu trả lời có sẵn. Đồng thời buộc AI phải suy nghĩ theo từng bước giúp AI xử lý các câu hỏi phức tạp một cách chính xác hơn.

Lớp thứ hai - vòng lặp phản hồi: dựa trên sự tương tác và tùy chỉnh, khác với việc chỉ đưa ra một câu lệnh duy nhất, tương tác và tùy chỉnh là một quá trình đối thoại liên tục giữa giảng viên và AI. Giảng viên có thể điều chỉnh prompt dựa trên phản hồi của AI cho đến khi đạt được kết quả mong muốn, tránh được trường hợp bị giới hạn bởi một câu lệnh duy nhất; có thể thay đổi hướng, lựa chọn cách giải quyết vấn đề, làm rõ các yêu cầu hoặc thêm các ràng buộc mới trong quá trình tương tác. Thông qua hiệu chỉnh các prompt, giảng viên cũng đang "huấn luyện" AI để nó hiểu rõ hơn về phong cách, mục tiêu và yêu cầu cụ thể, từ đó có thêm kết quả hữu ích hơn ở câu trả lời, đồng thời, tránh phải viết lại một prompt dài từ đầu khi kết quả thực hiện prompt đó không như mong muốn.

Lớp thứ 3 - nâng cao hình thức: là sự mở rộng đa phương tiện (Multimedia) đối với kết quả nhận được. Các prompt mở rộng không còn giới hạn ở việc yêu cầu AI chỉ tạo ra văn bản mà giảng viên có thể yêu cầu AI tạo ra nội dung đa phương tiện, bao gồm hình ảnh, biểu đồ, video, đoạn mã lập trình hoặc âm thanh theo dạng mẫu nhất định. Điều này giúp giảng viên và sinh viên mở rộng sáng tạo trong hoạt động dạy học của mình. Giảng viên có thể yêu cầu AI tạo ra hình ảnh minh họa cho bài giảng, biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu phức tạp. Nội dung đa phương tiện cũng giúp sinh viên tiếp thu kiến thức một cách trực quan và sinh động hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu hình ảnh hoặc mô phỏng, đồng thời tiết kiệm thời gian do AI có thể tạo ra các sản phẩm đa phương tiện chất lượng cao trong thời gian ngắn.

Trong quá trình thực hiện, giảng viên có thể sử dụng kết hợp một hoặc nhiều yếu tố mở rộng (nâng cao nhận thức, vòng lặp phản hồi, nâng cao hình thức) trong một prompt dựa trên yêu cầu đặt ra nhằm đạt được kết quả như mong muốn. Đồng thời, có thể vận dụng, kết hợp yếu tố mở rộng vào từng bước trong quy trình của một prompt cơ bản nhằm phối hợp và tăng cường chất lượng kết quả phản hồi từ hệ thống AI.

Để làm rõ thêm, bài viết đưa ra một ví dụ minh họa thể hiện cách kết hợp các yếu tố mở rộng trong một prompt, cụ thể như sau:  

a) Mục tiêu cốt lõi ban đầu: “Hãy phân tích Tư tưởng Hồ Chí Minh về đại đoàn kết toàn dân tộc”.

b) Lớp thứ nhất, nâng cao nhận thức sử dụng chuỗi tư duy: “Để phân tích tư tưởng Hồ Chí Minh về đại đoàn kết toàn dân tộc, hãy thực hiện theo các bước sau:

Bước 1: Trình bày cơ sở lý luận và thực tiễn hình thành tư tưởng này.

Bước 2: Phân tích nội dung cốt lõi của tư tưởng

Bước 3: Làm rõ vai trò của tư tưởng này trong quá trình cách mạng ở Việt Nam.

Bước 4: Đánh giá ý nghĩa thời đại và tính thời sự của tư tưởng này trong bối cảnh hiện nay”.

c) Tương tác và tùy chỉnh: Từ kết quả nhận được, giảng viên thực hiện các bước tiếp theo:

- Dựa trên kết quả nâng cao nhận thức, nếu thấy phần “phân tích nội dung cốt lõi” còn thiếu, giảng viên có thể tiếp tục tương tác: “Rất tốt. Giờ hãy đi sâu vào Bước 2. Cụ thể, hãy phân tích rõ hơn về “nguyên tắc đại đoàn kết” mà Hồ Chí Minh đã đề ra. Nêu các nguyên tắc chính và giải thích ngắn gọn từng nguyên tắc”.

- Sau khi AI trả lời, giảng viên muốn bổ sung ví dụ thực tiễn: “Giờ, hãy lấy một ví dụ cụ thể về việc thực hiện nguyên tắc 'đoàn kết trên cơ sở thống nhất lợi ích dân tộc và lợi ích cá nhân' trong công cuộc đổi mới hiện nay”.

d) Đa phương tiện: Khi đã có nội dung văn bản hoàn chỉnh phù hợp với mục đích đặt ra, giảng viên muốn trực quan hóa các mối quan hệ giữa các thành phần, có thể sử dụng prompt đa phương tiện: “Dựa trên nội dung về tư tưởng đại đoàn kết vừa phân tích, hãy tạo một sơ đồ (biểu đồ tư duy) thể hiện mối quan hệ giữa “lực lượng”, “mục đích” và “nguyên tắc” của tư tưởng này. Sử dụng sơ đồ hình cây hoặc sơ đồ phân cấp để trình bày”.

Trong quá trình giảng viên tương tác, AI có thể dựa vào dữ liệu mà hệ thống đã học được trước đó đưa ra gợi ý phát triển các hướng bổ sung, mở rộng truy vấn đang thực hiện. Có thể các gợi ý do AI đưa ra này chưa đúng với ý định đặt lệnh truy vấn của giảng viên, nhưng đó cũng là những gợi ý đáng tham khảo cho nhiều tình huống khác nhau. Đồng thời, đối với tài khoản có trả phí, chất lượng các kết quả và gợi ý đề xuất được xử lý ở mức cao hơn. Định dạng kết quả nhận được dưới dạng đa phương tiện biểu diễn trực quan nội dung mà giảng viên mong muốn, giúp sinh viên dễ hình dung và ghi nhớ kiến thức phức tạp, nâng cao chất lượng bài giảng.

2.2. Một số dạng mẫu Prompt ứng dụng trong hoạt động giảng dạy lý luận chính trị và báo chí truyền thông

Qua phân tích, tìm hiểu cấu trúc của các prompt cho thấy, sử dụng hiệu quả lệnh điều khiển AI phụ thuộc vào yêu cầu thực tiễn, khả năng tư duy, kỹ năng công nghệ của mỗi giảng viên cũng như hệ thống AI được lựa chọn. Có nhiều cách thức phối hợp các yếu tố để xây dựng một prompt phù hợp khi tương tác với AI. Tuy nhiên, giảng viên vẫn phải là người cuối cùng kiểm duyệt, xác định những tri thức nhận được có đúng, đủ và chuẩn mực hay chưa. Từ đó, đưa ra quyết định tiếp tục truy vấn nâng cao, mở rộng hoặc trực tiếp áp dụng vào hoạt động giảng dạy của mình. Với mức độ gợi mở, định hướng dựa trên một số nội dung của hoạt động giảng dạy, bài viết đưa ra một số mẫu prompt cơ bản mang tính định hướng, giúp giảng viên tương tác với hệ thống AI nhằm hỗ trợ, đổi mới và nâng cao chất lượng nội dung, phương pháp giảng dạy theo nhiệm vụ với các mức khác nhau. Dưới đây là ví dụ minh họa mang tính tham khảo về cách thức, kỹ năng xây dựng prompt theo một nội dung trong hoạt động giảng dạy của giảng viên ở lĩnh vực lý luận và báo chí truyền thông:

a) Prompt tìm kiếm, tổng hợp tài liệu

- Ví dụ prompt đơn giản: “Tìm kiếm các bài báo khoa học về ảnh hưởng của báo chí đến nhận thức chính trị của giới trẻ Việt Nam”.

Đặc điểm: Prompt đơn giản, chỉ yêu cầu tìm kiếm thông tin chung, không có sự kiểm soát về chất lượng nguồn.

-  Ví dụ prompt mở rộng có tính nhập vai và bối cảnh: “Bạn là một nhà nghiên cứu khoa học chuyên sâu về truyền thông. Hãy tóm tắt các luận điểm chính trong các công trình nghiên cứu quốc tế gần đây (2020-2025) về 'vai trò của truyền thông xã hội trong việc bảo vệ nền tảng tư tưởng của Đảng Cộng sản Việt Nam'. Lưu ý chỉ sử dụng các nguồn tài liệu từ các tạp chí uy tín và các luận văn, luận án đã được bảo vệ”.

Đặc điểm: Prompt này yêu cầu AI nhập vai, giới hạn thời gian và nguồn tài liệu, giúp lọc thông tin chính xác và chất lượng hơn.

- Ví dụ prompt có tính tương tác: “Tôi muốn tìm hiểu về 'quá trình hình thành và phát triển của tư tưởng Hồ Chí Minh về con đường đi lên chủ nghĩa xã hội'. Hãy gợi ý 5 cuốn sách và 5 bài báo khoa học. (Sau khi nhận được phản hồi của AI, giảng viên có thể đặt tiếp yêu cầu) Giờ, hãy tóm tắt nội dung chính của cuốn sách “Hồ Chí Minh: Thời đại và tư tưởng” theo từng chương”.

Đặc điểm: Quá trình đối thoại này giúp giảng viên tinh chỉnh yêu cầu, tập trung vào nội dung cụ thể sau khi đã có danh mục tài liệu, làm tăng hiệu quả tìm kiếm.

b) Prompt tạo học liệu số phục vụ bài giảng

- Ví dụ prompt đơn giản: “Tạo 10 câu hỏi trắc nghiệm về 'Lý luận về hình thái kinh tế - xã hội”.

Đặc điểm: prompt đơn giản chỉ tập trung vào yêu cầu chung, không kiểm soát nguồn tài liệu.

- Ví dụ prompt có yếu tố đa phương tiện: “Bạn là một nhà thiết kế bài giảng. Hãy xây dựng một slide về “vai trò của báo chí trong việc xây dựng văn hóa công sở” cho sinh viên năm thứ nhất. Slide này cần có một tiêu đề hấp dẫn, 3 đến 4 gạch đầu dòng ngắn gọn về nội dung chính và gợi ý một hình ảnh/biểu đồ minh họa phù hợp để tôi tự tìm kiếm. Nội dung cần súc tích, dễ hiểu”.

Đặc điểm: Prompt này không chỉ yêu cầu nội dung mà còn hướng dẫn AI về hình thức, độ dài và cả gợi ý đa phương tiện, giúp giảng viên nhanh chóng nhận được slide có cấu trúc chuyên nghiệp.

- Ví dụ prompt có tính tương tác và sáng tạo: “Tôi muốn tạo một trò chơi nhỏ để tương tác cho sinh viên về 'tổng tuyển cử đầu tiên của Việt Nam năm 1946'. Hãy thiết kế một kịch bản trò chơi hỏi đáp với 5 câu hỏi và 5 câu trả lời, mỗi câu hỏi có 3 phương án nhiễu. Kịch bản bao gồm: Câu hỏi, các phương án A, B, C, D, và một đoạn giải thích ngắn sau khi sinh viên chọn đáp án đúng. Sau khi trò chơi kết thúc, hãy tổng kết lại ý nghĩa lịch sử của sự kiện này trong 300 từ”.

Đặc điểm: Prompt này thể hiện sự sáng tạo, tận dụng khả năng của AI để tạo ra một hoạt động học tập tương tác, thay vì chỉ là bài giảng một chiều.

c) Prompt xây dựng cấu trúc bài giảng

- Ví dụ prompt đơn giản: “Tạo dàn ý cho bài giảng 'Nội dung cơ bản của chủ nghĩa xã hội khoa học”.

- Ví dụ prompt có chuỗi nhận thức: “Bạn là một giảng viên. Hãy xây dựng một cấu trúc bài giảng chi tiết về 'Học thuyết hình thái kinh tế - xã hội của C. Mác', bao gồm: 1) Các khái niệm cốt lõi, 2) Mối quan hệ giữa lực lượng sản xuất và quan hệ sản xuất, 3) Ứng dụng và ý nghĩa của học thuyết trong bối cảnh Việt Nam. Cấu trúc bài giảng phải có các mục lớn, mục nhỏ rõ ràng và gợi ý các ví dụ minh họa”.

Đặc điểm: Prompt này thể hiện sự tăng cường nhận thức sử dụng chuỗi tư duy, tận dụng khả năng của AI để tạo ra nội dung theo từng bước và có những rằng buộc, định dạng kết quả theo yêu cầu.

- Ví dụ prompt tích hợp tư duy phản biện: “Tôi muốn xây dựng bài giảng về “Chủ nghĩa xã hội khoa học” cho sinh viên năm thứ nhất. Hãy tạo dàn ý chi tiết cho 3 tiết học, bao gồm các mục sau:

Tiết 1: Giới thiệu và các khái niệm cốt lõi.

Tiết 2: Phân tích sâu về hai sứ mệnh lịch sử của giai cấp công nhân. (Yêu cầu AI phân tích sâu và thực tiễn, không chỉ giới thiệu một mình nội dung lý thuyết).

Tiết 3: Vai trò của các cuộc cách mạng xã hội chủ nghĩa trong lịch sử. (Yêu cầu AI đưa ra các ví dụ cụ thể từ các nước đã từng thực hiện cách mạng).

Đặc điểm: Prompt này hướng dẫn AI xây dựng một cấu trúc bài giảng logic, có tính ứng dụng cao và thúc đẩy tư duy phản biện”.

d) Prompt tự động tạo slide bài giảng

- Ví dụ prompt đơn giản: “Dựa trên dàn ý bài giảng về “Vai trò của báo chí cách mạng trong công cuộc đổi mới ở Việt Nam”, hãy tạo nội dung cho các slide trình chiếu”.

- Ví dụ prompt tăng cường nhận thức chứa nội dung ngắn gọn, cô đọng: “Dựa trên cấu trúc bài giảng về “bảo vệ nền tảng tư tưởng của Đảng”, hãy tạo nội dung slide PowerPoint. Mỗi slide cần có tiêu đề rõ ràng, nội dung chính dạng gạch đầu dòng, và gợi ý các hình ảnh/biểu đồ minh họa”.

Đặc điểm: Đây là prompt yêu cầu nội dung cô đọng, súc tích trong mỗi slide.

- Ví dụ prompt tạo kịch bản thuyết trình: “Tôi có một dàn ý về bài giảng “lý luận về nhà nước và pháp luật”. Hãy tạo 15 slide trình chiếu, mỗi slide không quá 50 chữ. Sau mỗi slide, hãy gợi ý một kịch bản thuyết trình ngắn gọn (2-3 câu) để tôi có thể diễn đạt nội dung slide đó một cách tự nhiên nhất”.

Đặc điểm: Đây là một prompt mở rộng, không chỉ tạo ra nội dung mà còn hỗ trợ giảng viên trong việc diễn đạt, giúp bài thuyết trình chuyên nghiệp và hiệu quả hơn.

e) Prompt xây dựng câu hỏi trắc nghiệm nhằm củng cố, đánh giá bài giảng

- Ví dụ prompt đơn giản: “Tạo 10 câu hỏi trắc nghiệm về “Lý luận về hình thái kinh tế - xã hội”.

- Ví dụ prompt đa dạng cấp độ: “Bạn là một chuyên gia ra đề thi. Hãy tạo 20 câu hỏi trắc nghiệm (đáp án A, B, C, D) về 'Chủ nghĩa xã hội khoa học' cho sinh viên năm hai. Trong đó, 5 câu ở mức độ nhận biết, 10 câu ở mức độ thông hiểu và 5 câu ở mức độ vận dụng. Bao gồm cả đáp án đúng và giải thích ngắn gọn”.

Đặc điểm: prompt này đã tận dụng AI để tạo ra đánh giá với các cấp độ đánh giá khác nhau thường được sử dụng trong đổi mới phương pháp giảng dạy.

- Ví dụ prompt tích hợp đánh giá: “Từ nội dung bài giảng “Học thuyết Mác - Lênin về Đảng Cộng sản”, hãy tạo 15 câu hỏi trắc nghiệm. Sau khi sinh viên trả lời, hãy thiết kế một đoạn phản hồi ngắn cho mỗi câu trả lời (bao gồm cả đúng và sai). Ví dụ: “Đáp án của bạn chưa chính xác. Vui lòng xem lại khái niệm về...”, hoặc “Chúc mừng! Đáp án của bạn hoàn toàn đúng. Điều này cho thấy bạn đã nắm vững...””.

Đặc điểm: Prompt này biến quá trình kiểm tra thành một hoạt động học tập tương tác. AI không chỉ tạo câu hỏi mà còn cung cấp phản hồi giúp sinh viên học hỏi từ sai lầm của mình, một chức năng mà các bài kiểm tra truyền thống khó thực hiện được.

3. Một số vấn đề đặt ra và giải pháp tăng cường ứng dụng câu lệnh điều khiển AI trong giảng dạy của giảng viên

Bên cạnh những lợi ích, ứng dụng AI còn đối mặt với nhiều thách thức. Thứ nhất, là tính chính xác của thông tin. Không phải nhiệm vụ, nội dung hoặc lĩnh vực nào thông tin do AI cung cấp cũng chính xác. Do cơ chế học của mô hình AI dựa vào tập dữ liệu huấn luyện thu được, nếu dữ liệu huấn luyện này chưa đủ thông tin, chưa đảm bảo tính chính xác thì “hiểu biết” của mô hình AI về vấn đề giảng viên đặt ra không phải lúc nào cũng đảm bảo theo yêu cầu. Thứ hai, vấn đề đạo đức khi sử dụng AI, đây là một trong những điểm đã và đang được nhiều nhà quản lý, nghiên cứu và sử dụng AI quan tâm. Dữ liệu huấn luyện có mang thành kiến về một vấn đề nào đó, những thông tin thuộc về quyền cá nhân, độ khó xác thực và đánh giá thông tin được AI cung cấp đặt ra vấn đề đạo đức cho giảng viên khi sử dụng AI phục vụ hoạt động giảng dạy. Thứ ba, tính bản quyền và lệ thuộc vào công nghệ, lười tư duy đã và đang là rào cản lớn với nhiều đối tượng sử dụng AI. Sự phát triển và ứng dụng AI ngày càng nhanh trong lĩnh vực giáo dục đã cung cấp cho giảng viên, sinh viên nhiều mô hình phục vụ hoạt động dạy học, với thiết bị cầm tay có kết nối mạng, tích hợp nhiều chức năng, giảng viên, sinh viên có thể tương tác với hệ thống AI mọi lúc mọi nơi. Sự tiện dụng này đặt ra vấn đề về tính kiên trì trong giải quyết vấn đề, tìm tòi sáng tạo thay vì sử dụng AI, dẫn đến lệ thuộc vào nó. Do đó, tác giả bài viết đề xuất một số giải pháp tăng cường hiệu quả ứng dụng câu lệnh điều khiển AI trong hoạt động giảng dạy, cụ thể:

Thứ nhất, cơ sở giáo dục đầu tư kinh phí cho bồi dưỡng đào tạo, bồi dưỡng giảng viên nâng cao năng lực ứng dụng AI vào giảng dạy, đồng thời tạo ra một môi trường học tập mới, trong đó, vai trò của giảng viên thay đổi từ người truyền đạt kiến thức thành người kiến tạo môi trường học tập, thiết kế các trải nghiệm học tập, khuyến khích sự tương tác và hợp tác giữa sinh viên và AI.

Thứ hai, trong hoạt động giảng dạy, giảng viên cần khuyến khích tư duy phản biện và sáng tạo, thiết kế các hoạt động học tập đòi hỏi sinh viên phải suy nghĩ, phân tích và đưa ra ý kiến cá nhân, thay vì chỉ đơn thuần tìm kiếm câu trả lời từ AI.

Thứ ba, đưa kỹ năng thiết kế và xây dựng prompt vào nội dung bắt buộc của học phần hoặc chương trình đào tạo. Việc tích hợp này sẽ làm tăng kỹ năng số thiết yếu cho cả giảng viên và sinh viên. Điều này giúp họ tăng khả năng điều khiển và tối ưu hóa prompt thay vì sử dụng AI một cách thụ động.

Cuối cùng, giảng viên phải là người kiểm duyệt thông tin cuối cùng, không nên phụ thuộc hoàn toàn vào AI mà phải đóng vai trò là người kiểm tra, đánh giá và điều chỉnh thông tin do AI cung cấp phù hợp với nội dung, phương pháp và chuẩn đầu ra của mỗi học phần và chương trình đào tạo./.

4. Kết luận

Việc làm chủ kỹ thuật prompt là một kỹ năng thiết yếu đối với giảng viên trong kỷ nguyên AI. Bằng cách xây dựng các prompt thông minh, giảng viên có thể khai thác tối đa tiềm năng của AI nhằm đổi mới phương pháp, cá nhân hóa trải nghiệm học tập và chuẩn bị cho sinh viên những kỹ năng cần thiết nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy. Tính tất yếu về sử dụng AI trong giáo dục tạo ra môi trường mới, giúp các chủ thể trong hoạt động giảng dạy chủ động tiếp thu và sáng tạo ra tri thức mới chất lượng hơn, hữu ích hơn./.

______________________________________________________

(1) Nguyễn Thị Thu Hiền (2017), Khái niệm “Hoạt động dạy học” trong đổi mới giáo dục hiện nay, Khoa Văn học - Trường Đại học KHNV- Đại học Quốc Gia TPHCM. http://khoavanhoc-ngonngu.edu.vn/nghien-cuu/giao-duc/6600. Truy cập, 18/9/2025.

(2) V.I.Toktarova and Semenova (2020), Digital pedagogy: analysis, requirements and experience of implementation. IOP Publishing, 1691 (2020) 012112 doi:10.1088/1742-6596/1691/1/012112.

(3) Sabit Ekin (2023), Prompt Engineering For ChatGPT: A Quick Guide To Techniques, Tips, And Best Practices, Texas A&M University Report.

(4) Chính phủ (2021), Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, Hà Nội.

(5) Đại học Quốc gia Hà Nội (2025), ĐHQGHN đưa học phần công nghệ số và trí tuệ nhân tạo vào giảng dạy từ năm nhất, https://vnu.edu.vn/dhqghn-dua-hoc-phan-cong-nghe-so-va-tri-tue-nhan-tao-vao-giang-day-tu-nam-nhat-post36665.html, truy cập 18/9/2025.

(6) Giáo dục Việt Nam, Dùng AI hỗ trợ giảng dạy và học tập: Góc nhìn mới từ FPT Educamp 2024, https://giaoduc.net.vn/dung-ai-ho-tro-giang-day-va-hoc-tap-goc-nhin-moi-tu-fpt-educamp-2024-post247597.gd, truy cập 18/9/2025.

(7) Đại học Khoa học tự nhiên - ĐHQH-HCM (2023), Chatgpt và ai: thách thức và cơ hội trong giáo dục đại họ”, https://hcmus.edu.vn/chatgpt-va-ai-thach-thuc-va-co-hoi-trong-giao-duc-dai-hoc/, truy cập 18/9/2025.