Hiệp hội Sách giáo dục và Học liệu điện tử Việt Nam ra mắt Ban Thường vụ nhiệm kỳ 2026-2031 gồm 9 thành viên.

Ra đời đúng thời điểm

Tới dự và chúc mừng buổi lễ có ông Nguyễn Huy Dũng – Ủy viên dự khuyết BCH Trung ương Đảng, ủy viên chuyên trách Ban chỉ đạo chuyển đổi số quốc gia; ông Nguyễn Tiến Đạo đến từ Bộ Nội vụ; ông Nguyễn Nguyên – Cục trưởng Cục Xuất bản; ông Lê Anh Vinh – Viện trưởng Viện Khoa học Giáo dục Việt Nam; ông Nguyễn Tiến Thanh – Chủ tịch Hội đồng thành viên, Tổng Giám đốc Nhà xuất bản Giáo dục Việt Nam…

Ngoài ra còn có đông đảo khách mời, các chuyên gia đã và đang công tác trong ngành Giáo dục, Nội vụ, Xuất bản, Khoa học công nghệ, Chuyển đổi số cùng đại diện các cơ quan thông tấn, báo chí Trung ương và địa phương.

Phát biểu chào mừng, Trung tướng, TS Nguyễn Khắc Khanh – Chủ tịch Hiệp hội Sách giáo dục và Học liệu điện tử Việt Nam nhấn mạnh, tất cả chúng ta đều trưởng thành từ những trang sách cũ. Với nhiều người, sách không chỉ là người thầy đầu tiên mà còn là nơi gieo mầm ước mơ.

Ngày nay, tri thức không chỉ hiện diện trên giấy, mà nó được chuyển dịch lên môi trường số. Người học không chỉ đọc sách in, mà còn học qua học liệu điện tử, thư viện số, thậm chí có công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ học tập. Vì vậy, việc phát triển sách giáo dục và học liệu điện tử không còn câu chuyện riêng của công nghệ, xuất bản mà đó là chuyển đổi số quốc gia.

Những năm gần đây, cộng đồng xuất bản và doanh nghiệp có nhiều cố gắng để phát triển sách giáo dục với những mô hình và nền tảng mới, nhiều học liệu điện tử đã ra đời. Bên cạnh các kết quả bước đầu vẫn còn một số hạn chế, nhất là sự kết nối giữa các chủ thể liên quan chưa chặt chẽ.

“Theo tôi, cần có một diễn đàn nghề nghiệp đủ uy tín, phản ánh đúng thực tiễn để thúc đẩy hợp tác liên ngành. Chúng ta đã có nhiều nguồn lực nhưng cần được kết nối, chuẩn hoá tốt hơn, có nhiều sáng kiến nhưng cần có tổ chức chia sẻ, kết nối, phát triển bền vững hơn. Hiệp hội ra đời trong thời điểm này là rất phù hợp và cần thiết” – TS Nguyễn Khắc Khanh chia sẻ.

Sau khi được kiện toàn, Ban lãnh đạo Hiệp hội Sách giáo dục và Học liệu điện tử Việt Nam nhiệm kỳ I (2026-2031) gồm: TS Nguyễn Khắc Khánh làm Chủ tịch; các Phó Chủ tịch là TS Trần Đức Thịnh, TS Hoàng Thị Hoa, ThS Hoàng Thị Kim Thúy.

Hiệp hội hiện có hơn 100 hội viên. Trụ sở chính của Hiệp hội đặt tại số 6 phố Yên Ninh, phường Ba Đình, TP Hà Nội. Văn phòng giao dịch tại số 187B Giảng Võ, phường Giảng Võ, TP Hà Nội.

Căn cứ vào điều lệ được phê duyệt, Hiệp hội dự kiến thành lập các ban chuyên môn gồm: Ban Tư vấn và đào tạo, Ban Sách giáo dục, Ban Học liệu điện tử, Ban Đối ngoại, Ban Truyền thông.

Hiệp hội dự kiến thành lập Văn phòng Hiệp hội, các Trung tâm trực thuộc, Văn phòng đại diện, các chi hội ở các địa phương; đồng thời thành lập một số Viện chuyên ngành như: Viện Công nghệ giáo dục số và học liệu thông minh, Viện Nghiên cứu chính sách và chuyển đổi số giáo dục.

Những định hướng trọng tâm

Về phương hướng hoạt động trong thời gian tới, TS Nguyễn Khắc Khanh cho hay, Hiệp hội Sách giáo dục và Học liệu điện tử Việt Nam sẽ tập hợp và kết nối lực lượng hoạt động trong lĩnh vực sách giáo dục và học liệu điện tử.

Hiệp hội sẽ trở thành ngôi nhà chung của các nhà khoa học, nhà giáo, nhà quản lý, chuyên gia công nghệ, nhà xuất bản, doanh nghiệp Edtech, cơ sở giáo dục cùng các tổ chức, cá nhân đang tham gia sáng tạo biên soạn, phát hành, ứng dụng và phát triển học liệu. Trong một lĩnh vực có tính giao thoa rất cao giữa giáo dục, công nghệ, xuất bản và đổi mới sáng tạo, sự liên kết là điều kiện tiên quyết để đi xa và đi bền vững.

Hiệp hội sẽ là nơi tập hợp các chuyên gia để tham gia nghiên cứu, đề xuất các khuyến nghị, nguyên tắc, bộ tiêu chí, chuẩn mực nghề nghiệp và các định hướng phát triển trong lĩnh vực sách giáo dục học liệu điện tử, tài nguyên học tập số và chuyển đổi số giáo dục.

Mục tiêu là góp phần đảm bảo rằng học liệu điện tử không chỉ hiện đại về hình thức mà còn vững vàng về nội dung, đúng đắn về sư phạm, phù hợp với người học và bối cảnh giáo dục Việt Nam.

Trong thời gian tới sẽ có nhiều vấn đề lớn cần phải nghiên cứu và góp ý như cơ chế phát triển học liệu số, tiêu chí thẩm định, quyền tác giả và sở hữu trí tuệ, học liệu mở, an toàn dữ liệu, bảo vệ người học, đạo đức và trách nhiệm trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục. Hiệp hội sẽ nỗ lực đóng góp tiếng nói khoa học, khách quan, xây dựng và có trách nhiệm đối với các vấn đề này.

“Hiệp hội sẽ thúc đẩy nghiên cứu, ứng dụng khoa công nghệ và chuyển giao tri thức; tổ chức các hội thảo khoa học, tọa đàm chuyên đề, diễn đàn học thuật, các chương trình nghiên cứu, đề án, dự án và hoạt động hợp tác nhằm tạo nền tảng khoa học cho việc phát triển sách và học liệu điện tử, đồng thời góp phần thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực này” – TS Nguyễn Khắc Khanh nhấn mạnh thêm.

Trước đó, ngày 15/11/2023, Bộ trưởng Bộ GD&ĐT ban hành Quyết định số 3844/QĐ-BGDĐT chính thức công nhận Ban Vận động thành lập Hiệp hội Sách giáo dục và Học liệu điện tử Việt Nam gồm 11 thành viên.

Bài viết Ra mắt Hiệp hội Sách giáo dục và Học liệu điện tử Việt Nam đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.

(Nguồn: Bộ  Giáo dục và Đào tạo)

Bài viết Xây dựng hệ thống học liệu số quốc gia đối với giáo dục phổ thông đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.

1. Thông tin chung

Chúng tôi tôn trọng quyền riêng tư của bạn và cam kết bảo vệ dữ liệu cá nhân mà bạn chia sẻ khi sử dụng ứng dụng của chúng tôi. Chính sách bảo mật này giải thích cách chúng tôi thu thập, sử dụng và bảo vệ thông tin của bạn, đặc biệt là khi ứng dụng nhắm đến đối tượng trẻ em dưới 13 tuổi.

2. Thu thập thông tin cá nhân

Ứng dụng của chúng tôi không thu thập bất kỳ thông tin cá nhân nào từ người dùng dưới 13 tuổi mà không có sự đồng ý của phụ huynh hoặc người giám hộ hợp pháp. Trong trường hợp chúng tôi yêu cầu thông tin cá nhân, chúng tôi sẽ thực hiện theo các quy định của COPPA (Đạo luật bảo vệ quyền riêng tư của trẻ em trên mạng) và các quy định tương tự.

Các loại thông tin mà chúng tôi có thể thu thập bao gồm:

• Thông tin không xác định danh tính: Chúng tôi có thể thu thập các dữ liệu không xác định danh tính như thông tin về cách bạn sử dụng ứng dụng (ví dụ: hoạt động trong ứng dụng, thời gian sử dụng, v.v.).
• Thông tin thiết bị: Chúng tôi có thể thu thập thông tin về thiết bị mà bạn sử dụng, chẳng hạn như loại thiết bị, hệ điều hành, và ID thiết bị.

3. Sử dụng thông tin

Thông tin được thu thập sẽ được sử dụng để:

• Cải thiện trải nghiệm người dùng và cung cấp dịch vụ hiệu quả hơn.
• Thực hiện các chức năng cơ bản của ứng dụng như lưu trữ và truy xuất dữ liệu người dùng.
• Tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng.

Chúng tôi không chia sẻ thông tin cá nhân với bất kỳ bên thứ ba nào trừ khi có sự đồng ý rõ ràng của phụ huynh hoặc người giám hộ, hoặc khi được yêu cầu theo pháp luật.

4. Quyền kiểm soát và xóa thông tin

• Người dùng hoặc phụ huynh có thể yêu cầu quyền truy cập và xóa thông tin mà ứng dụng thu thập về trẻ em dưới 13 tuổi, bao gồm quyền yêu cầu chúng tôi xóa mọi dữ liệu cá nhân mà chúng tôi đã thu thập.
• Để yêu cầu truy cập hoặc xóa dữ liệu cá nhân, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua địa chỉ email: info@spingo.vn 

5. Chính sách về quảng cáo

Ứng dụng của chúng tôi không hiển thị quảng cáo hướng tới trẻ em dưới 13 tuổi. Nếu có quảng cáo, chúng tôi đảm bảo rằng chúng không thu thập dữ liệu từ người dùng trẻ em và không sử dụng bất kỳ hình thức quảng cáo nhắm mục tiêu nào liên quan đến trẻ em.

6. Chia sẻ thông tin với bên thứ ba

Chúng tôi không chia sẻ thông tin cá nhân của người dùng với bất kỳ bên thứ ba nào mà không có sự đồng ý của phụ huynh hoặc người giám hộ hợp pháp. Tuy nhiên, chúng tôi có thể chia sẻ thông tin tổng hợp và không nhận dạng để phân tích và cải thiện sản phẩm.

7. An toàn dữ liệu

Chúng tôi cam kết bảo vệ dữ liệu của người dùng bằng cách sử dụng các biện pháp bảo mật kỹ thuật và tổ chức để ngăn chặn việc truy cập trái phép, thay đổi hoặc tiết lộ thông tin.

8. Liên hệ

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về chính sách bảo mật này hoặc cách chúng tôi xử lý dữ liệu của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: info@spingo.vn

.

Bài viết Chính Sách Bảo Mật đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.

Xu hướng thứ ba là tích hợp AI và học máy. AI và học máy hiện đã được sử dụng cho chấm điểm tự động, phản hồi cá nhân hóa và gia sư AI. Bước tiến tiếp theo là AI tác nhân, những hệ thống có khả năng tự hành để tinh gọn quy trình, xử lý các truy vấn thường lệ, kích hoạt cập nhật nhân sự và học phí, đồng thời đưa ra các phân tích dự báo giúp giảm tải gánh nặng hành chính.

Bài viết Edtech năm 2026: Các xu hướng định hình tương lai giáo dục đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.

Nếu vài năm trước, “chuyển đổi số” vẫn còn là một khái niệm mang tính định hướng, thì bước sang giai đoạn chuyển đổi số 2026, câu chuyện đã trở nên rất cụ thể: kinh tế số tăng trưởng nhanh, AI đi vào ứng dụng thực tế và số hóa nội dung trở thành nền tảng vận hành của nhiều tổ chức.

Điều đáng nói là quá trình này không chỉ diễn ra ở các tập đoàn công nghệ, mà lan rộng sang giáo dục, báo chí, sản xuất, dịch vụ và cả khu vực công.

Kinh tế số Việt Nam đang tăng tốc

Theo Bộ Thông tin và Truyền thông, kinh tế số Việt Nam năm 2024 ước đạt khoảng 16,5% GDP và đặt mục tiêu 20% GDP vào năm 2025 theo Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến 2025, định hướng 2030.

Báo cáo e-Conomy SEA 2024 của Google – Temasek – Bain cũng cho thấy:

• Quy mô kinh tế số Việt Nam đạt khoảng 36 tỷ USD năm 2024
• Dự báo đạt 90–100 tỷ USD vào năm 2030
• Tốc độ tăng trưởng thuộc nhóm nhanh nhất Đông Nam Á

Những con số này phản ánh một thực tế: chuyển đổi số không còn là “chi phí công nghệ”, mà là động lực tăng trưởng kinh tế. Trong bức tranh đó, các lĩnh vực tăng trưởng mạnh gồm:

• Thương mại điện tử
• Thanh toán số
• Dịch vụ trực tuyến
• Nội dung số và giáo dục trực tuyến

AI Việt Nam: Từ thử nghiệm sang ứng dụng thực tế

Việt Nam đã ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030 (Quyết định 127/QĐ-TTg). Mục tiêu là:

• Thuộc nhóm 4 nước dẫn đầu ASEAN về AI
• Hình thành 10 thương hiệu AI uy tín trong khu vực
• Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu và nhân lực AI

Đến giai đoạn AI Việt Nam 2026, nhiều ứng dụng đã đi vào vận hành:

• Trợ lý ảo trong dịch vụ công (Bộ TT&TT, BHXH, ngân hàng)
• AI phân tích hành vi khách hàng trong bán lẻ và tài chính
• AI tạo nội dung (Generative AI) trong marketing, đào tạo, truyền thông
• Nhận dạng hình ảnh, giọng nói trong sản xuất và an ninh

Theo báo cáo của NVIDIA và IDC (2024), hơn 60% doanh nghiệp tại Việt Nam đã có kế hoạch triển khai hoặc thử nghiệm AI trong vòng 12–24 tháng. Xu hướng nổi bật hiện nay là: AI chỉ hiệu quả khi đi cùng dữ liệu đã được chuẩn hóa và số hóa.

Số hóa nội dung: Nền móng của mọi hệ thống số

Trong thực tế triển khai, nhiều doanh nghiệp nhận ra rằng rào cản lớn nhất không phải là công nghệ, mà là:

• Dữ liệu rời rạc
• Tài liệu giấy hoặc file phân tán
• Nội dung không có cấu trúc

Vì vậy, số hóa nội dung đang trở thành bước đi đầu tiên trong chuyển đổi số 2026.

Một số lĩnh vực đang đẩy mạnh:

• Giáo dục: xây dựng học liệu số, thư viện số, nền tảng LMS
• Báo chí – truyền thông: phát triển báo chí dữ liệu, nội dung đa nền tảng
• Doanh nghiệp: số hóa quy trình đào tạo, tài liệu vận hành, tri thức nội bộ

Theo Bộ GD&ĐT, Chương trình Chuyển đổi số trong giáo dục đến 2025 đặt mục tiêu:

• 100% cơ sở giáo dục triển khai nền tảng dạy – học trực tuyến
• Hình thành kho học liệu số dùng chung toàn ngành

Trong lĩnh vực báo chí, Đề án Chuyển đổi số báo chí đến 2025, định hướng 2030 cũng yêu cầu:

• Tòa soạn hội tụ
• Quản trị nội dung số
• Ứng dụng dữ liệu và AI trong sản xuất tin bài

Các chương trình quốc gia đang định hình hệ sinh thái số

Giai đoạn chuyển đổi số 2026 được thúc đẩy bởi hàng loạt chương trình lớn:

1. Chương trình Chuyển đổi số quốc gia (Quyết định 749/QĐ-TTg)
Mục tiêu:

• Chính phủ số
• Kinh tế số chiếm 30% GDP vào 2030
• Xã hội số toàn diện

2. Đề án 06 – Phát triển dữ liệu dân cư và định danh điện tử
Hiện đã tích hợp hàng chục dịch vụ công và tạo nền tảng dữ liệu quốc gia.

3. Chiến lược dữ liệu quốc gia (2023)
Định hướng xây dựng hệ sinh thái dữ liệu mở, chia sẻ và kết nối liên ngành.

4. Chương trình hỗ trợ doanh nghiệp SME chuyển đổi số (SMEdx)
Theo Bộ TT&TT, hơn 500.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa đã được tiếp cận các nền tảng số trong chương trình này.

Những chính sách này đang tạo ra một môi trường thuận lợi để doanh nghiệp đầu tư vào dữ liệu, AI và nội dung số.

Xu hướng 2026: Không còn chuyển đổi số “bề nổi”

Qua các dự án thực tế, có thể thấy 3 xu hướng rõ ràng:

1. Từ phần mềm sang nền tảng dữ liệu
Doanh nghiệp không chỉ mua hệ thống, mà xây dựng kho dữ liệu và nội dung chuẩn hóa.

2. AI gắn với vận hành
AI không còn là thử nghiệm, mà phục vụ trực tiếp bán hàng, đào tạo, chăm sóc khách hàng.

3. Nội dung trở thành tài sản số
Tài liệu đào tạo, quy trình, tri thức nội bộ được số hóa để tái sử dụng và mở rộng quy mô.

Chuyển đổi số 2026: Cơ hội lớn nhưng không kéo dài

Điểm đáng chú ý của giai đoạn hiện nay là sự phân hóa rất nhanh. Những tổ chức đầu tư sớm vào dữ liệu và nền tảng đang tăng tốc rõ rệt. Ngược lại, những đơn vị chậm thay đổi ngày càng khó bắt kịp. Khoảng cách này không còn tính bằng hàng chục năm như trước, mà chỉ vài năm. Một chuyên gia trong ngành AI nhận xét: “Công nghệ không chờ ai. Doanh nghiệp chậm một năm có thể phải mất ba năm để đuổi kịp.”

Với Việt Nam, năm 2026 được xem là thời điểm quan trọng để tận dụng lợi thế về tốc độ thích ứng. Các doanh nghiệp công nghệ nội địa, nếu đi đúng hướng – tập trung vào dữ liệu, nền tảng và giải quyết bài toán thực tế – hoàn toàn có cơ hội chiếm lĩnh thị trường ngách và tạo ra giá trị dài hạn.

Đi cùng dòng chảy, nhưng phải đi thực chất

Có một điều đang thay đổi trong cách nhìn về chuyển đổi số: thị trường không còn quan tâm đến những khẩu hiệu lớn. Thứ doanh nghiệp cần là kết quả cụ thể – tiết kiệm thời gian, giảm chi phí, tăng hiệu quả vận hành.

Những đơn vị như SpinGo, với hướng đi tập trung vào số hóa tri thức, nền tảng mở và khả năng khai thác dữ liệu, đang chọn cách đi chậm nhưng chắc. Không ồn ào, nhưng phù hợp với bản chất của giai đoạn này: xây nền trước khi tăng tốc.

Bởi cuối cùng, chuyển đổi số 2026 không phải là cuộc đua về công nghệ mới nhất. Đó là cuộc đua về việc ai chuẩn bị dữ liệu tốt hơn, ai tổ chức tri thức tốt hơn – và ai đủ kiên nhẫn để làm điều đó từ sớm.

Bài viết Công nghệ và Chuyển đổi số 2026: Bức tranh toàn cảnh và những con số đáng chú ý tại Việt Nam đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.

Mỗi quốc gia đều có một vẻ đẹp riêng, và đôi khi những con số lại là cách thú vị nhất để kể về điều đó. Bản đồ “Because Every Country Is The Most Beautiful at Something” (tạm dịch: Bởi vì mỗi quốc gia đều đẹp theo một cách riêng) là ví dụ sinh động cho thấy: dữ liệu, khi được kể bằng hình ảnh, có thể chạm đến cảm xúc và thay đổi cách chúng ta nhìn thế giới.

Bản đồ thể hiện điều mà mỗi quốc gia được xem là “đẹp nhất” – một ví dụ điển hình của nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu (Nguồn: Information Is Beautiful, 2024).

Bức tranh thế giới nhìn từ dữ liệu

Ra mắt bởi nhóm tác giả David McCandless, Stephanie Starling và Fabio Bergamaschi (trang Information Is Beautiful), bản đồ này tổng hợp dữ liệu từ World Bank, Reuters, BBC, Deloitte, và Our World in Data, để tìm ra “điều đẹp nhất” mà mỗi quốc gia đang sở hữu.

Từ Na Uy – quốc gia bao dung nhất, Nhật Bản – có tuổi thọ cao nhất, cho đến Singapore – dẫn đầu về môi trường kinh doanh, hay Pháp – nổi bật với ẩm thực hàng đầu thế giới. Và ở một góc nhỏ của bản đồ, Việt Nam xuất hiện với cụm từ “Very Good Cashews” (Hạt điều rất ngon, chất lượng cao) – một điều tưởng chừng đơn giản, nhưng lại góp phần làm nên bức tranh đa sắc của thế giới.

Điều khiến bản đồ này trở nên lan tỏa toàn cầu không chỉ là nội dung, mà là cách nó kể chuyện bằng dữ liệu. Chỉ trong một hình ảnh duy nhất, hàng trăm thông tin khô khan trở nên dễ hiểu, gần gũi và gợi mở. Đây chính là sức mạnh của “data storytelling” – kể chuyện bằng dữ liệu.

Từ dữ liệu khô khan đến cảm xúc thị giác

Trong thời đại người dùng “đọc ít – nhìn nhiều”, dữ liệu không chỉ cần đúng, mà còn cần biết kể chuyện.
Các biểu đồ, bản đồ tương tác hay đồ họa thông tin (infographics) đang dần trở thành “ngôn ngữ mới” của báo chí hiện đại.
Một câu chuyện được kể bằng trực quan hóa dữ liệu không chỉ truyền tải thông tin, mà còn gợi cảm xúc, tạo tương tác và dẫn dắt tư duy.

Bản đồ “Because Every Country Is The Most Beautiful at Something” là ví dụ tiêu biểu:

• Nó khiến người xem mỉm cười, tò mò, rồi tự tìm hiểu sâu hơn về mỗi quốc gia.
• Nó kết nối các nền văn hóa khác nhau bằng một khung nhìn tích cực, phi so sánh.
• Và quan trọng hơn, nó chứng minh rằng dữ liệu không chỉ để thống kê – mà còn để kể chuyện, để truyền cảm hứng.

Đó cũng chính là hướng đi mà báo chí dữ liệu (data journalism) đang phát triển mạnh mẽ trên toàn cầu – nơi con số trở thành nhân vật, và biểu đồ trở thành ngôn ngữ.

Việt Nam trong dòng chảy báo chí dữ liệu

Tại Việt Nam, khái niệm “báo chí dữ liệu” vẫn đang trong giai đoạn định hình, song nhiều tòa soạn – trong đó có Báo Giáo dục & Thời đại – đã bắt đầu thử nghiệm mô hình kể chuyện bằng dữ liệu (data-driven storytelling) trong một số chuyên mục về Xã hội và Giáo dục.

Thay vì chỉ đưa tin, báo chí ngày nay có thể phân tích xu hướng học tập qua số liệu tuyển sinh, trực quan hóa kết quả PISA, hoặc biểu diễn các mô hình dữ liệu giáo dục quốc gia – để độc giả không chỉ “đọc thông tin”, mà còn “nhìn thấy câu chuyện” ẩn sau dữ liệu.

Bằng việc kết hợp giữa AI, big data, và trực quan hóa, báo chí Việt Nam đang đứng trước cơ hội tạo ra một thế hệ nội dung mới – sinh động, cá nhân hóa và giàu giá trị xã hội.
Đó không chỉ là chuyển đổi công nghệ, mà là chuyển đổi cách nhìn nhận thế giới qua dữ liệu.

Công nghệ thay đổi góc nhìn và thói quen tiếp nhận thông tin

Công nghệ không chỉ giúp dữ liệu trở nên dễ đọc hơn, mà còn thay đổi thói quen cảm nhận thông tin của công chúng.
Người đọc ngày nay không còn muốn “đọc báo để biết”, mà muốn “trải nghiệm dữ liệu để hiểu”.
Các đồ họa tương tác, bản đồ nhiệt, mô hình dự báo hay bảng phân tích thời gian thực đang dần thay thế cho các bài viết dài dòng, thiếu hình ảnh.

Những sản phẩm như bản đồ “vẻ đẹp quốc gia” cho thấy: chỉ cần một góc nhìn sáng tạo, dữ liệu có thể trở thành câu chuyện chạm cảm xúc, gợi tự hào và thúc đẩy nhận thức cộng đồng.
Và đó cũng là tinh thần của chuyển đổi số trong báo chí – không chỉ số hóa nội dung, mà tái định nghĩa cách con người tiếp nhận và thấu hiểu thông tin.

Từ bản đồ thế giới đến tương lai báo chí Việt Nam

Khi nhìn lại bức bản đồ “Because Every Country Is The Most Beautiful at Something”, điều đọng lại không phải là hạt điều, cà phê hay năng lượng mặt trời, mà là thông điệp tích cực về cách dữ liệu có thể tôn vinh con người và thế giới.
Trong bối cảnh báo chí Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi số, đây chính là nguồn cảm hứng:

Hoàng Hải

Bài viết Khi dữ liệu biết kể chuyện: Bản đồ “Vẻ đẹp quốc gia” và góc nhìn mới của báo chí hiện đại đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.

AI Literacy là gì?

Theo định nghĩa của UNESCO (2023), AI Literacy là khả năng “hiểu, sử dụng, đánh giá và tương tác với hệ thống trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm, hiệu quả và nhân văn”. Nói cách khác, đây là tập hợp các kỹ năng giúp con người không chỉ biết dùng AI mà còn hiểu cách nó hoạt động, giới hạn và ảnh hưởng của công cụ này đối với xã hội.

Từ giữa năm 2023, GenAI (Generative AI – trí tuệ nhân tạo sinh) đã tạo ra một cuộc cách mạng chưa từng có. Các công cụ như ChatGPT, Midjourney, Gemini hay Copilot giúp hàng trăm triệu người tạo văn bản, hình ảnh, mã lập trình chỉ trong vài giây. Theo McKinsey (2024), GenAI có thể giúp tăng năng suất lao động toàn cầu thêm 1,5 nghìn tỷ USD mỗi năm.

Tuy nhiên, nếu không có AI Literacy, con người dễ trở thành “người dùng thụ động”. Nghĩa là chỉ biết khai thác AI mà không hiểu rủi ro có thể gặp phải như sai lệch dữ liệu, vi phạm bản quyền hay thiên lệch thông tin. Vì thế, AI Literacy chính là “la bàn số” để con người làm chủ công nghệ thay vì bị công nghệ dẫn dắt.

Đọc thêm: Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Giải thích đơn giản về công nghệ AI

AI Literacy trong giáo dục: Nền tảng cho thế hệ mới

Trong môi trường giáo dục, AI Literacy không chỉ là học cách sử dụng ChatGPT để làm bài, mà còn là hiểu cơ chế hoạt động, giới hạn và đạo đức khi dùng AI.

Theo Báo cáo của UNESCO 2024, 75% học sinh toàn cầu đã từng sử dụng công cụ AI trong học tập, nhưng chỉ 28% được hướng dẫn chính thức về cách sử dụng có trách nhiệm. Điều này cho thấy sự thiếu cập nhật trong chương trình đào tạo hiện nay.

Ở Việt Nam, nhiều trường đại học đã bắt đầu đưa AI và kỹ năng số (digital skills) vào giảng dạy. Đại học Bách Khoa Hà Nội triển khai môn học “AI trong đời sống” giúp sinh viên hiểu cách AI phân tích dữ liệu, hỗ trợ nghiên cứu và sáng tạo. Trong khi đó, Đại học FPT và RMIT Việt Nam đã đưa kỹ năng AI Literacy vào chương trình bắt buộc cho sinh viên khối ngành kinh tế, truyền thông và công nghệ.

Học sinh, sinh viên có nền tảng AI Literacy tốt sẽ không chỉ biết cách xử lí vấn đề nhanh mà còn sẵn sàng hơn cho thị trường lao động tương lai.

Đọc thêm: AI ứng dụng thành công trong giảng dạy tại các trường học

AI Literacy trong doanh nghiệp: Năng lực cạnh tranh mới của người lao động

Trong môi trường làm việc, AI Literacy đang trở thành yếu tố phân biệt giữa nhân viên thích nghi và nhân viên bị thay thế. Theo LinkedIn Workplace Learning Report (2024), kỹ năng AI là nhóm kỹ năng tăng trưởng nhanh nhất thế giới, với nhu cầu tăng 71% trong vòng một năm.

Người lao động có AI Literacy hiểu cách ứng dụng AI vào công việc. Từ tự động hóa báo cáo, phân tích dữ liệu, đến sáng tạo nội dung và lập trình. Chẳng hạn, nhân viên marketing có thể dùng GenAI để tạo ý tưởng chiến dịch; nhân sự có thể dùng AI để phân tích dữ liệu tuyển dụng. Còn nhà quản lý dùng công cụ AI để tối ưu hiệu suất nhóm.

Ngược lại, người thiếu AI Literacy dễ bị “ngợp” trước lượng công cụ và dữ liệu khổng lồ, có thể sử dụng sai cách hoặc phụ thuộc quá mức. Vì thế, các doanh nghiệp tiên phong hiện đang đưa AI Literacy vào chương trình đào tạo nội bộ. Ví dụ, Google, PwC hay IBM đều đã triển khai khóa “AI for Everyone” để giúp nhân viên hiểu cách AI hoạt động, cùng với quy tắc đạo đức khi ứng dụng trong công việc.

Đọc thêm: Ứng dụng AI trong đào tạo nội bộ qua LMS

Không chỉ là kỹ thuật mà còn là tư duy phản biện và đạo đức số

Điều làm nên giá trị thật sự của AI Literacy không chỉ là “biết dùng công cụ AI”, mà là hiểu tác động của nó lên xã hội, kinh tế và đạo đức con người.

Trong kỷ nguyên GenAI, ranh giới giữa sáng tạo và sao chép, giữa dữ liệu thật và dữ liệu giả trở nên mờ nhạt hơn bao giờ hết. Mỗi người phải biết đặt câu hỏi phản biện: AI này lấy dữ liệu từ đâu? Có thiên lệch không? Kết quả tạo ra có đáng tin cậy không?

Đó cũng là lý do UNESCO và Liên minh châu Âu đã đưa AI Ethics (đạo đức AI) vào chương trình đào tạo phổ thông. Mục tiêu là hình thành thế hệ công dân số biết sử dụng AI một cách có trách nhiệm, tôn trọng quyền riêng tư và minh bạch dữ liệu.

Từ kỹ năng số đến năng lực sinh tồn

AI và GenAI đang định hình lại toàn bộ cách con người học, làm việc và sáng tạo. Trong bối cảnh đó, AI Literacy không còn là kỹ năng nâng cao, mà là năng lực sinh tồn của thế hệ trẻ, người lao động và cả nhà quản lý.

Những ai hiểu rõ và ứng dụng hiệu quả AI sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội, trong khi những người thờ ơ sẽ bị bỏ lại phía sau trong làn sóng chuyển đổi số toàn cầu.

Bài viết AI Literacy: Kỹ năng mới trong kỷ nguyên GenAI đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.

Data driven là gì và vì sao lại quan trọng trong giáo dục?

“Data driven” (hướng dữ liệu) là cách tiếp cận dựa trên việc thu thập, phân tích và ứng dụng dữ liệu để ra quyết định. Trong giáo dục, Data driven Learning là phương pháp dạy học được thiết kế dựa trên dữ liệu hành vi, năng lực và tiến trình học của từng người học.

Theo UNESCO (2023), hơn 67% các trường học ở khu vực châu Á – Thái Bình Dương đã bắt đầu áp dụng mô hình học tập dựa trên dữ liệu. Dữ liệu thu thập từ nền tảng LMS, hệ thống thi trực tuyến, hoặc công cụ phân tích học tập (Learning Analytics) giúp giáo viên hiểu rõ từng học sinh hơn bao giờ hết.

Ví dụ, nếu một học sinh liên tục mất nhiều thời gian ở phần bài tập trắc nghiệm, hệ thống có thể tự động gợi ý nội dung bổ trợ, hoặc cảnh báo giáo viên để điều chỉnh phương pháp. Đây chính là bước tiến vượt bậc của chuyển đổi số giáo dục, nơi công nghệ và dữ liệu cùng hợp lực vì người học.

LMS: “bộ não” của mô hình Data driven Learning

Hệ thống quản lý học tập (LMS – Learning Management System) là nền tảng trung tâm trong Data-driven Learning. LMS không chỉ lưu trữ tài liệu, mà còn ghi nhận toàn bộ hành vi học tập: thời gian truy cập, tỷ lệ hoàn thành khóa học, điểm kiểm tra, mức độ tương tác.

Những dữ liệu này sau đó được hệ thống phân tích dữ liệu (data analytics) để đưa ra báo cáo chi tiết cho giáo viên và quản lý. Theo báo cáo từ EdTech Digest (2024), các tổ chức sử dụng LMS tích hợp phân tích dữ liệu giúp cải thiện hiệu suất học tập trung bình 25% so với các mô hình truyền thống.

Ví dụ, một LMS hiện đại có thể tự động thống kê tiến độ học của từng lớp, gợi ý nội dung phù hợp cho từng nhóm học sinh và giúp ban giám hiệu ra quyết định dựa trên dữ liệu thật thay vì cảm tính.

Đọc thêm: LMS và LXP: Khác biệt và tương lai nào cho đào tạo số?

Khi dữ liệu trở thành “người thầy thứ hai”

Điểm đặc biệt của Data driven Learning là khả năng “hiểu” người học. Nhờ phân tích dữ liệu, hệ thống có thể nhận biết năng lực, sở thích và thói quen học của từng cá nhân, từ đó đưa ra đề xuất học tập cá nhân hóa.

Theo nghiên cứu của McKinsey (2023), mô hình học tập dựa trên dữ liệu có thể giúp tăng 40% mức độ ghi nhớ kiến thức và 30% hiệu quả học tập so với phương pháp truyền thống. Với học sinh yếu, dữ liệu giúp giáo viên xác định chính xác điểm cần cải thiện. Với học sinh giỏi, hệ thống tự động gợi ý bài học nâng cao để phát triển thêm kỹ năng.

Ở cấp doanh nghiệp, Data driven Learning hỗ trợ nhà quản lý đào tạo xác định kỹ năng còn thiếu, đánh giá hiệu quả khóa học và tối ưu chi phí đào tạo. Nhân viên cũng có thể nhận được lộ trình học tập riêng, phù hợp với vai trò và năng lực hiện tại.

Đọc thêm: Giáo viên Việt Nam cần gì ở báo chí dữ liệu?

Ứng dụng thực tế của Data driven Learning trong chuyển đổi số giáo dục

Tại Việt Nam, nhiều trường học và doanh nghiệp đã bắt đầu áp dụng mô hình Data-driven Learning thông qua hệ thống LMS tích hợp AI. Trường Đại học Phenikaa (2024) đã xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu học tập để đo mức độ tham gia, tỷ lệ hoàn thành môn học và dự báo nguy cơ sinh viên bỏ học. Kết quả, tỷ lệ hoàn thành khóa học tăng 22% chỉ sau một năm triển khai.

Trong giáo dục phổ thông, dữ liệu từ các bài kiểm tra, hoạt động nhóm, thảo luận trực tuyến giúp giáo viên hiểu sâu hơn về cách học của từng học sinh. Từ đó, họ có thể điều chỉnh cách giảng dạy, tạo hoạt động phù hợp, giúp lớp học trở nên “sống” hơn.

Các doanh nghiệp cũng tận dụng Data driven Learning trong đào tạo nhân viên. Theo LinkedIn Learning Report (2024), 78% doanh nghiệp toàn cầu cho rằng dữ liệu đào tạo là yếu tố quan trọng nhất giúp nâng cao hiệu quả học tập và giữ chân nhân viên.

Thách thức khi triển khai Data driven Learning

Dù mang lại nhiều lợi ích, Data-driven Learning vẫn đối mặt với không ít rào cản. Thứ nhất, dữ liệu phân tán và thiếu chuẩn hóa khiến việc tổng hợp và phân tích gặp khó khăn. Mỗi trường, mỗi doanh nghiệp có cách thu thập và lưu trữ dữ liệu khác nhau, dẫn đến sự thiếu nhất quán.

Thứ hai, vấn đề bảo mật thông tin đang trở thành mối lo hàng đầu. Khi lượng dữ liệu cá nhân (hành vi học tập, điểm số, cảm xúc) ngày càng lớn, việc đảm bảo quyền riêng tư trở nên cấp thiết.

Cuối cùng, năng lực phân tích dữ liệu của đội ngũ giáo viên và quản trị viên vẫn còn hạn chế. Một hệ thống dù hiện đại đến đâu cũng sẽ “vô dụng” nếu người dùng không hiểu cách đọc và diễn giải dữ liệu.

Giải pháp để Data driven Learning phát huy hiệu quả

Để xây dựng một hệ sinh thái Data driven Learning bền vững, trước hết các cơ sở giáo dục cần tích hợp toàn bộ dữ liệu học tập vào một nền tảng LMS thống nhất. Điều này giúp loại bỏ tình trạng dữ liệu rời rạc và tạo điều kiện cho việc phân tích toàn diện.

Bên cạnh đó, việc đào tạo kỹ năng data literacy (hiểu và sử dụng dữ liệu) cho giáo viên, cán bộ quản lý là điều bắt buộc. Khi người dạy hiểu dữ liệu, họ có thể đưa ra quyết định chính xác và sáng tạo hơn.

Cuối cùng, cần có khung chính sách bảo mật dữ liệu rõ ràng để đảm bảo dữ liệu học tập được sử dụng đúng mục đích – phục vụ người học, chứ không phải giám sát họ.

Dữ liệu: nền tảng cho tương lai giáo dục

Data driven Learning đang mở ra một chương mới cho chuyển đổi số giáo dục. Dữ liệu không còn là con số khô khan, mà là “người thầy thứ hai” – lặng lẽ quan sát, phân tích và hỗ trợ từng bước học tập của người học.

Trong bối cảnh đó, các nền tảng như SpinGo SaaS LMS với khả năng tích hợp kho học liệu số, phân tích dữ liệu học tập và trực quan hóa báo cáo đang giúp các trường học, tổ chức và doanh nghiệp biến dữ liệu thành sức mạnh thực sự. Bởi lẽ, trong giáo dục tương lai, ai hiểu dữ liệu hơn, người đó dạy và học tốt hơn.

Đọc thêm: Dữ liệu ngành giáo dục đang ở đâu? Thực trạng và khoảng trống cần lấp đầy

Bài viết Data Driven Learning: Khi dữ liệu trở thành “người thầy thứ hai” đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.

Emotion AI – Khi trí tuệ nhân tạo “đọc” cảm xúc con người

Emotion AI, còn gọi là AI cảm xúc, là công nghệ sử dụng nhận diện khuôn mặt, giọng nói, hành vi để phân tích trạng thái cảm xúc. Trong giáo dục, Emotion AI có thể nhận biết khi học sinh tập trung, chán nản, hay căng thẳng trong giờ học. Một báo cáo từ MarketsandMarkets (2023) cho biết thị trường Emotion AI toàn cầu có thể đạt tới 49 tỷ USD vào năm 2029, trong đó giáo dục là một trong những lĩnh vực ứng dụng nổi bật.

Khác với các công nghệ phân tích dữ liệu truyền thống, Emotion AI đi sâu hơn vào yếu tố cảm xúc – phần “ẩn” thường khó đo lường nhưng lại quyết định lớn đến động lực học tập.

Đọc thêm: Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Giải thích đơn giản về công nghệ AI

Ứng dụng Emotion AI trong giáo dục

Ứng dụng của AI trong giáo dục nói chung có thể thay đổi cách dạy và học theo hướng cá nhân hóa. Với Emotion AI, thay vì chỉ dựa vào điểm số, giáo viên có thể dựa trên dữ liệu cảm xúc để điều chỉnh phương pháp giảng dạy. Ví dụ, nếu hệ thống nhận diện thấy nhiều học sinh bộc lộ dấu hiệu mệt mỏi, bài giảng có thể được rút ngắn hoặc xen kẽ bằng hoạt động tương tác.

Theo nghiên cứu từ Đại học Stanford (2022), khi Emotion AI được tích hợp trong các lớp học trực tuyến, tỷ lệ duy trì sự chú ý của học sinh tăng tới 23% so với lớp học không có công nghệ hỗ trợ. Với đào tạo doanh nghiệp, Emotion AI giúp giảng viên nắm bắt kịp thời sự hứng thú hay áp lực của nhân viên, từ đó điều chỉnh tiến độ đào tạo.

Ngoài ra, công nghệ này cũng hữu ích trong hỗ trợ tâm lý học đường. Phát hiện sớm những dấu hiệu lo âu, căng thẳng có thể giúp nhà trường đưa ra can thiệp kịp thời, giảm thiểu nguy cơ bỏ học.

Đọc thêm: Trí tuệ nhân tạo AI trong đào tạo: Từ thiết kế bài giảng đến quản lý đào tạo

Mặt trái: Khi thấu hiểu biến thành giám sát

Bên cạnh lợi ích, việc ứng dụng AI trong giáo dục, bao gồm cả Emotion AI cũng vấp phải nhiều tranh cãi. Một trong những lo ngại lớn nhất là quyền riêng tư. Việc theo dõi cảm xúc qua gương mặt, ánh mắt hay giọng nói có thể bị xem là xâm phạm đời sống cá nhân của học sinh.

Báo cáo từ Human Rights Watch (2022) cảnh báo rằng việc sử dụng công nghệ giám sát trong trường học, bao gồm Emotion AI, có thể tạo ra môi trường áp lực, khiến học sinh cảm thấy bị kiểm soát liên tục. Điều này dễ dẫn đến phản tác dụng: thay vì khuyến khích học tập, công nghệ lại tạo ra sự căng thẳng.

Ngoài ra, tính chính xác của Emotion AI cũng chưa hoàn toàn đảm bảo. Cảm xúc con người đa dạng và phụ thuộc vào ngữ cảnh văn hóa. Một ánh mắt lơ đãng không nhất thiết đồng nghĩa với việc học sinh chán học. Nếu hệ thống phân tích sai, giáo viên có thể đưa ra quyết định thiếu phù hợp.

Liệu Emotion AI có biến lớp học thành “phòng thí nghiệm cảm xúc”?

Câu hỏi đặt ra là: Liệu chúng ta có đang bước vào một kỷ nguyên, khi mà lớp học trở thành nơi theo dõi cảm xúc từng phút? Một số chuyên gia cảnh báo nguy cơ rất dễ xảy ra này nếu công nghệ được triển khai thiếu quy chuẩn đạo đức.

Thực tế, ở Trung Quốc, một số trường học đã thử nghiệm hệ thống nhận diện cảm xúc để theo dõi sự tập trung của học sinh. Tuy nhiên, dự án này gây tranh cãi dữ dội và phải tạm dừng sau khi phụ huynh phản đối mạnh mẽ. Điều đó cho thấy, việc áp dụng Emotion AI trong giáo dục cần đi đôi với sự minh bạch, đồng thuận và khung pháp lý chặt chẽ.

Giải pháp cân bằng: Công nghệ đi kèm đạo đức

Để khai thác tiềm năng của Emotion AI trong giáo dục mà không rơi vào tình trạng giám sát quá mức, cần một số giải pháp. Thứ nhất, dữ liệu cảm xúc phải được thu thập và xử lý minh bạch, có sự đồng ý từ học sinh, phụ huynh và giáo viên. Thứ hai, Emotion AI trong giáo dục chỉ nên đóng vai trò hỗ trợ, không thay thế phán đoán sư phạm của con người. Giáo viên mới là người quyết định cuối cùng, dựa trên sự kết hợp giữa dữ liệu và hiểu biết thực tế.

Ngoài ra, cơ quan quản lý giáo dục cần ban hành khung pháp lý rõ ràng, quy định mục đích sử dụng, thời gian lưu trữ và bảo mật dữ liệu. Các tổ chức công nghệ khi triển khai giải pháp cũng cần ưu tiên nguyên tắc “AI có trách nhiệm”, đảm bảo quyền lợi của người học.

Tương lai nào cho Emotion AI trong giáo dục?

Emotion AI trong giáo dục chắc chắn sẽ còn phát triển mạnh mẽ. Khi được triển khai đúng cách, nó có thể mở ra kỷ nguyên học tập cá nhân hóa sâu sắc hơn, nơi mỗi học sinh được quan tâm cả về trí tuệ lẫn cảm xúc. Tuy nhiên, nếu không kiểm soát tốt, công nghệ này có thể trở thành con dao hai lưỡi, làm suy giảm sự tự do và thoải mái trong lớp học.

Các trường học, doanh nghiệp và cơ quan báo chí dữ liệu cần hợp tác để phản ánh trung thực cả lợi ích lẫn rủi ro, từ đó xây dựng lòng tin xã hội.

Đọc thêm: AI ứng dụng thành công trong giảng dạy tại các trường học

Cần một cái nhìn tỉnh táo về Emotion AI

Emotion AI không chỉ là công nghệ, mà còn là lời nhắc nhở rằng giáo dục gắn liền với cảm xúc con người. Điều quan trọng không phải là “đọc” được mọi cảm xúc, mà là dùng dữ liệu này để đồng hành và hỗ trợ người học. Ứng dụng của AI trong giáo dục vô cùng đa dạng và hữu ích. Nếu chúng ta biết cách sử dụng chúng một cách khôn ngoan thì hiệu quả mang lại sẽ rất cao. Sử dụng AI không xấu, việc lạm dụng và ứng dụng sai cách mới xấu.

Đây cũng là lý do các nền tảng giáo dục số như Spingo hướng tới việc kết hợp công nghệ với yếu tố nhân văn, xây dựng hệ sinh thái học tập số vừa hiện đại, vừa an toàn, giúp giáo dục tiến xa nhưng không đánh mất sự cân bằng cần thiết.

Bài viết Emotion AI trong giáo dục: Thấu hiểu hay kiểm soát quá mức? đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.

Hybrid Learning là gì?

Hybrid Learning, hay còn gọi là học tập kết hợp, là mô hình đào tạo tích hợp giữa hình thức trực tiếp (offline) và trực tuyến (online). Người học vừa tham gia lớp học truyền thống, vừa tiếp cận nội dung qua nền tảng số, giúp tối ưu hóa cả tính tương tác lẫn sự linh hoạt.

Nếu e-Learning trong giai đoạn trước đây tập trung vào việc chuyển đổi toàn bộ khóa học sang trực tuyến, thì Hybrid Learning tạo ra sự cân bằng. Những nội dung lý thuyết có thể học online bất cứ lúc nào, trong khi hoạt động thực hành, thảo luận hoặc kiểm tra đánh giá có thể diễn ra trực tiếp.

Theo báo cáo của Research and Markets (2023), thị trường Hybrid Learning toàn cầu dự kiến đạt 25,7 tỷ USD vào năm 2028, với tốc độ tăng trưởng trung bình 18,3% mỗi năm. Tại Việt Nam, Bộ GD&ĐT đã xác định hybrid là một trong những phương thức đào tạo trọng tâm giai đoạn 2025 – 2030. Phương pháp này không chỉ áp dụng trong giáo dục phổ thông, đại học mà cả trong các chương trình đào tạo nghề và đào tạo doanh nghiệp.

Hybrid Learning trong trường học

Trong bối cảnh chuyển đổi số, Hybrid Learning mang lại nhiều cơ hội cho giáo dục phổ thông và đại học. Học sinh có thể tiếp cận nguồn học liệu điện tử, kho học liệu số và thư viện trực tuyến để học bất kỳ lúc nào. Giáo viên không còn chỉ giảng dạy theo kiểu “một chiều” mà có thể sử dụng hệ thống LMS để theo dõi tiến trình, thiết kế hoạt động cá nhân hóa và đưa ra phản hồi kịp thời.

Một ví dụ tiêu biểu là Đại học Quốc gia Hà Nội, nơi nhiều học phần đã được triển khai theo hình thức kết hợp. Sinh viên học lý thuyết trên LMS, sau đó tham gia thảo luận nhóm và làm bài tập tình huống trực tiếp tại lớp. Kết quả khảo sát nội bộ năm 2023 cho thấy 78% sinh viên hài lòng với hình thức này vì họ có thể chủ động hơn trong việc quản lý thời gian.

Tuy nhiên, Hybrid Learning trong trường học cũng đối mặt với thách thức lớn. Không phải cơ sở nào cũng đủ hạ tầng công nghệ để triển khai. Khoảng cách vùng miền vẫn là vấn đề khi học sinh ở nông thôn, miền núi khó tiếp cận internet ổn định. Bên cạnh đó, việc đào tạo giáo viên để họ có kỹ năng thiết kế và vận hành lớp học kết hợp cũng là rào cản cần giải quyết.

Đọc thêm: Lớp học ảo và tương lai của đào tạo trực tuyến

Hybrid Learning trong doanh nghiệp

Không chỉ trong giáo dục, Hybrid Learning còn được xem là giải pháp đào tạo hiệu quả cho doanh nghiệp. Trước đây, việc đào tạo thường yêu cầu nhân viên tập trung tại một địa điểm, vừa tốn kém chi phí vừa gián đoạn công việc. Với Hybrid Learning, doanh nghiệp có thể tổ chức những buổi đào tạo trực tuyến cho lý thuyết, sau đó dành thời gian tại văn phòng hoặc hội thảo để thực hành, trao đổi trực tiếp.

Theo báo cáo LinkedIn Workplace Learning 2024, có đến 77% doanh nghiệp toàn cầu đang áp dụng hoặc dự kiến áp dụng Hybrid Learning cho đào tạo nội bộ. Một ví dụ tại Việt Nam là VinGroup, tập đoàn này đã triển khai nền tảng LMS kết hợp hybrid training cho hơn 50.000 nhân viên. Nhờ đó, tỷ lệ hoàn thành khóa học trực tuyến đạt 92%, trong khi chi phí đào tạo giảm tới 30% so với trước đây.

Điểm mạnh lớn nhất của Hybrid Learning trong doanh nghiệp là khả năng cá nhân hóa. Nhân viên có thể học online những nội dung chung, còn tại văn phòng, họ được tham gia workshop chuyên sâu theo từng phòng ban. Cách tiếp cận này vừa tiết kiệm thời gian, vừa nâng cao hiệu quả ứng dụng kiến thức vào thực tiễn công việc.

Đọc thêm: Ứng dụng đào tạo trực tuyến trong phát triển nội bộ

Lợi ích nổi bật của Hybrid Learning

Hybrid Learning mang lại sự cân bằng giữa linh hoạt và hiệu quả. Người học không còn bị giới hạn bởi thời gian và địa điểm, nhưng vẫn duy trì được sự gắn kết thông qua các hoạt động trực tiếp. Với trường học, mô hình này giúp học sinh rèn luyện khả năng tự học trong khi vẫn được định hướng bởi giáo viên. Với doanh nghiệp, đây là cách để giảm chi phí đào tạo, đồng thời giữ chân nhân sự thông qua những trải nghiệm học tập hiện đại.

Một lợi ích khác là khả năng khai thác dữ liệu học tập. Khi kết hợp LMS hoặc các hệ thống quản trị học tập, nhà trường và doanh nghiệp có thể theo dõi chi tiết hành vi học tập, đánh giá tiến bộ và từ đó cải tiến chương trình. Sự xuất hiện của AI và phân tích dữ liệu càng làm cho Hybrid Learning trở thành công cụ đắc lực trong kỷ nguyên đào tạo số.

Tương lai nào cho Hybrid Learning?

Trong thập kỷ tới, Hybrid Learning được dự đoán sẽ trở thành “chuẩn mới” trong giáo dục và đào tạo. Thay vì lựa chọn giữa offline và online, cả trường học và doanh nghiệp sẽ tìm cách kết hợp hài hòa để vừa đảm bảo chất lượng, vừa tạo sự linh hoạt tối đa.

Theo UNESCO (2024), đến năm 2030, ít nhất 60% các chương trình đào tạo nghề trên thế giới sẽ được triển khai theo hình thức hybrid. Tại Việt Nam, nhiều chuyên gia cho rằng Hybrid Learning không chỉ giúp nâng cao chất lượng đào tạo trong thành phố lớn, mà còn là cơ hội để học sinh vùng sâu, vùng xa tiếp cận tri thức thông qua học liệu số.

Trong doanh nghiệp, Hybrid Learning sẽ ngày càng gắn chặt với khái niệm “học tập suốt đời”. Khi các kỹ năng liên tục thay đổi, nhân viên cần một mô hình đào tạo vừa nhanh chóng, vừa linh hoạt, và hybrid chính là lời giải.

Đọc thêm: Thư viện số: Lối ra cho bài giảng rời rạc và giáo án lỗi thời

Kết luận

Hybrid Learning không chỉ là một mô hình đào tạo tạm thời sau đại dịch, mà đang trở thành xu hướng bền vững cho cả giáo dục và doanh nghiệp. Với khả năng kết hợp ưu điểm của học trực tuyến và trực tiếp, Hybrid Learning giúp tối ưu hóa trải nghiệm, giảm chi phí và mở ra cơ hội học tập suốt đời.

Trong tương lai, những tổ chức biết khai thác tốt mô hình này, kết hợp với LMS, kho học liệu số và phân tích dữ liệu, sẽ có lợi thế lớn trong việc đào tạo thế hệ học sinh, sinh viên và nhân viên năng động, sáng tạo. Đó chính là con đường ngắn nhất để xây dựng một xã hội học tập toàn diện trong kỷ nguyên số.

Trong hành trình này, các nền tảng như Spingo với nền tảng SaaS LMS và kho học liệu số sẽ trở thành đối tác quan trọng, giúp trường học và doanh nghiệp triển khai Hybrid Learning hiệu quả, trực quan và bền vững. Truy cập spingo.vn để tìm hiểu thêm nhiều xu hướng đào tạo hiện nay.

Bài viết Hybrid Learning trong doanh nghiệp và trường học đã xuất hiện đầu tiên vào ngày SpinGo - Dẫn đầu về SaaS LMS & Số hoá nội dung.