TÁC ĐỘNG CỦA DẠY HỌC TÍCH HỢP AI THEO KHUNG TPACK ĐẾN HỌC TẬP MỘT SỐ YẾU TỐ XÁC SUẤT CỦA HỌC SINH LỚP 5

TÁC ĐỘNG CỦA DẠY HỌC TÍCH HỢP AI THEO KHUNG TPACK ĐẾN HỌC TẬP MỘT SỐ YẾU TỐ XÁC SUẤT CỦA HỌC SINH LỚP 5

Nguyễn Ngọc Giang giangnn@hub.edu.vn Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh 36 Tôn Thất Đạm, phường Sài Gòn, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Nguyễn Thị Kiều ntkieu@dthu.edu.vn Trường Đại học Đồng Tháp 783 Phạm Hữu Lầu, phường Cao Lãnh, tỉnh Đồng Tháp, Việt Nam
Nguyễn Viết Dương duongnv@phd.hcmue.edu.vn Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh 280 An Dương Vương, phường Chợ Quán, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Hà Thái Thủy Lam* httlam@dthu.edu.vn Trường Đại học Đồng Tháp 783 Phạm Hữu Lầu, phường Cao Lãnh, tỉnh Đồng Tháp, Việt Nam
Tóm tắt: 
Nghiên cứu này đánh giá tác động của dạy học tích hợp trí tuệ nhân tạo theo khung AI-TPACK đến kết quả học tập nội dung xác suất thực nghiệm của học sinh lớp 5, thông qua bài học “Tỉ số của số lần lặp lại một sự kiện so với tổng số lần thực hiện”. Nghiên cứu được tiến hành theo phương pháp thực nghiệm sư phạm có đối chứng với thiết kế tiền kiểm và hậu kiểm trên hai lớp học sinh lớp 5 có trình độ tương đương. Nhóm thực nghiệm được tổ chức dạy học theo mô hình AI-TPACK với sự hỗ trợ của các công cụ AI trong hoạt động mô phỏng, trực quan hóa dữ liệu và phản hồi học tập, trong khi nhóm đối chứng học theo phương pháp truyền thống. Kết quả phân tích định lượng cho thấy điểm trung bình hậu kiểm của nhóm thực nghiệm (M = 7,68; SD = 0,88) cao hơn rõ rệt so với nhóm đối chứng (M = 6,41; SD = 0,93) với sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p < 0,05). Bên cạnh đó, kết quả khảo sát hứng thú học tập cũng cho thấy nhóm thực nghiệm đạt điểm trung bình cao hơn (M = 4,19; SD = 0,48) so với nhóm đối chứng (M = 3,44; SD = 0,59). Phân tích định tính từ quan sát lớp học và phiếu khảo sát cho thấy học sinh nhóm thực nghiệm có sự tiến bộ rõ rệt về khả năng hiểu bản chất xác suất thực nghiệm, diễn đạt lập luận toán học và hứng thú học tập.
Từ khóa: 
Dạy học tích hợp AI
khung TPACK
xác suất thực nghiệm
Toán lớp 5
nghiên cứu thực nghiệm
kết quả học tập
công nghệ trí tuệ nhân tạo trong giáo dục.
Tham khảo: 

[1] Al-abdullatif, A. M. (2024). Modeling Teachers ’ Acceptance of Generative Artificial Intelligence Use in Higher Education : The Role of AI Literacy , Intelligent TPACK , and Perceived Trust.

[2] Bagdonaitė, J. & Dagienė, V. (2025). Artificial Intelligence in Primary Education : A Systematic Literature Review 2020 – 2025. 24(4), pp.697-736. https://doi. org/10.15388/infedu.2025.24.

[3] Bộ Giáo dục và Đào tạo. (2018). Chương trình Giáo dục phổ thông môn Toán, tr.1-65.

[4] Carmen Batanero, E. J. C., Lee, Joachim Engel, H. S. & Sánchez, E. (2016). Research on Teaching and Learning Probability (G. Kaiser (ed.)). ICME-13 Topical Surveys. https://doi.org/10.1007/978-3 319-31625-3.

[5] Celik, I. (2023). Towards Intelligent-TPACK: An empirical study on teachers’ professional knowledge to ethically integrate artificial intelligence (AI)-based tools into education. Computers in Human Behavior, 138(August 2022), 107468. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107468.

[6] Fock, A. & Siller, H. (2025). Generative artificial intelligence in secondary STEM education in the light of Human Flourishing : a scoping literature review. p.5.

[7] Hart, S. R., Stewart, K. & Jimerson, S. R. (2008). The Student Engagement in Schools Questionnaire ( SESQ ) and the Teacher Engagement Report Form-New ( TERF-N ): Examining the Preliminary Evidence. pp.67-79.

[8] Holmes, Wayne, Bialik, M. & F. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.

[9] Holmes, W. & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), pp.542-570. https://doi.org/10.1111/ejed.12533.

[10] Jones, G. A., Langrall, C. W. & Thornton, A. (1995). A Framework for Assessing Young Children ’ s Thinking in Probability.

[11] Lorenz, U. & Romeike, R. (2023). What Is AI-PACK? – Outline of AI Competencies for Teaching with DPACK. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics): Vol. 14296 LNCS. Springer Nature Switzerland. https:// doi.org/10.1007/978-3-031-44900-0_2.

[12] Luckin, R, Holmes, W. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education.

[13] Mishra, P. & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), pp.1017-1054. https://doi.org/10.1111/j.1467 9620.2006.00684.x.

[14] Niess, M. L. (2011). Investigating TPACK: Knowledge Growth In Teaching With Technology. 44(3), 299-317. https://doi.org/10.2190/EC.44.3.c.

[15] Ning, Y., Zhang, C., Xu, B., Zhou, Y. & Wijaya, T. T. (2024). Teachers ’ AI-TPACK : Exploring the Relationship between Knowledge Elements.

[16] Shaughnessy, J. M. (2003). “Research on students’ understanding of probability”, A research companion to Principles and Standards for School Mathematics, pp.216-226.

[17] Tan, X., Cheng, G. & Ling, M. H. (2025). Computers and Education : Artificial Intelligence Enhancing teachers ’ AI competency : A professional development intervention study based on intelligent-TPACK framework. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9(August), 100521. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100521.

Bài viết cùng số