Nghiên cứu khảo sát cấu trúc năng lực sư phạm số của giảng viên ở Trường Đại học Sư phạm Kĩ thuật Thành phố Hồ Chí Minh. Những nghiên cứu gần đây cho thấy thiếu đo lường đa chiều trong cấu trúc năng lực sư phạm số, chưa nhất quán về quan hệ giữa các thành phần năng lực và chưa rõ mức độ khác biệt theo đặc điểm cá nhân giảng viên. Nghiên cứu đã khảo sát trên 200 giảng viên, thuộc 16 đơn vị có giảng viên tham gia giảng dạy trong học kì 1 năm học 2025-2026. Khảo sát sử dụng thang Likert đo: 1) Nhận thức và thái độ về chuyển đổi số, 2) Năng lực sử dụng công nghệ số trong dạy học, 3) Năng lực thiết kế và tổ chức hoạt động dạy học số, 4) Năng lực kiểm tra, đánh giá bằng công nghệ số, 5) Hỗ trợ và hợp tác nghề nghiệp. Dữ liệu được phân tích thống kê, điểm trung bình từ 3,5 đến 3,7 theo thang điểm 5,0 đã thể hiện thực trạng năng lực sư phạm số; các yếu tố tương quan mức trung bình; không có khác biệt theo đặc điểm cá nhân. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa tích cực trong đào tạo, bồi dưỡng, phát triển chuyên môn và đóng góp vào quá trình chuẩn hóa khung đo lường năng lực sư phạm số của giảng viên trong giáo dục đại học.
Trong bối cảnh đổi mới giáo dục và sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo, việc đánh giá khả năng ứng dụng AI trong dạy học Toán là cần thiết. Nghiên cứu này tập trung khảo sát năng lực của GPT-5 trong giải quyết các bài toán tối ưu hóa thực tế thuộc Chương trình Giáo dục phổ thông môn Toán 12 (2018) vốn là dạng Toán học sinh thường gặp khó khăn. Bộ dữ liệu gồm 40 bài toán tiêu biểu được giải bằng ba cấu hình lệnh khác nhau. Các lời giải do AI tạo ra được đánh giá dựa trên rubric năm tiêu chí: Mô hình hóa, quy trình giải tích, phân tích biên, diễn giải thực tiễn và trình bày. Hai giáo viên môn Toán độc lập tham gia chấm điểm; độ tin cậy được kiểm chứng bằng hệ số Cohen’s Kappa và phân tích thống kê. Kết quả cho thấy, GPT-5 có ưu thế ở mô hình hóa, phân tích biên và trình bày nhưng còn hạn chế ở lập luận giải tích và diễn giải thực tiễn. Kết quả này cung cấp bằng chứng khoa học về tiềm năng và giới hạn của AI trong dạy học Toán, đồng thời gợi ý rằng AI nên được sử dụng như một công cụ hỗ trợ dưới sự hướng dẫn của giáo viên.
Nghiên cứu này đánh giá tác động của Chatbot AI chuyên biệt đến tải nhận thức của sinh viên trong học phần Tâm lí học kĩ thuật tại Trường Đại học Sư phạm Kĩ thuật Hưng Yên. Dựa trên lí thuyết tải nhận thức của Sweller, nhóm nghiên cứu thiết kế một Chatbot tùy chỉnh trên nền tảng GPT-4o, tích hợp nội dung môn học và triển khai cho 137 sinh viên. Dữ liệu khảo sát được thu thập qua bảng hỏi và phân tích bằng SPSS với các phương pháp thống kê mô tả, Cronbach’s Alpha và tương quan Pearson. Kết quả cho thấy, Chatbot góp phần giảm tải ngoại lai, hỗ trợ sinh viên hiểu rõ hơn các khái niệm trừu tượng, tiết kiệm thời gian học và nâng cao sự tự tin khi tự học. Các mối tương quan mạnh và có ý nghĩa thống kê giữa chất lượng Chatbot và hiệu quả học tập cho thấy tiềm năng của AI chuyên biệt trong cá nhân hóa học tập và nâng cao chất lượng đào tạo đại học.

