​​​​​​​Phân tích và đề xuất khung năng lực số cho giảng viên cao đẳng công lập

Nguyễn Vân Anh

Trường Cao đẳng Công nghệ cao Hà Nội

Email: [email protected]

Tóm tắt

Nghiên cứu sử dụng phân tích tài liệu có chủ đích và tổng hợp khái niệm từ các khung quốc tế, khung dành cho nhà giáo, giảng viên và văn bản chính sách Việt Nam. Kết quả xác định 5 miền lõi được đề cập tương đối nhất quán; ứng dụng trí tuệ nhân tạo là miền mới nổi; còn công nghệ thực hành nghề nghiệp và kết nối doanh nghiệp chưa được cấu trúc thành miền riêng. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất khung sơ bộ gồm 3 thành phần: kiến thức, kỹ năng và thái độ số, được triển khai trên 7 miền nội dung và 3 mức thể hiện. Khung là cơ sở để xây dựng chỉ báo, đánh giá nhu cầu bồi dưỡng và tiếp tục kiểm định bằng chuyên gia, Delphi, EFA và CFA.

Từ khóa: Cao đẳng công lập, giáo dục nghề nghiệp, khung năng lực số, năng lực số, trí tuệ nhân tạo

Abstract

This study employs purposive document analysis and conceptual synthesis, drawing on international frameworks, frameworks for teachers and lecturers, and policy documents in Viet Nam. The findings identify five core domains that are addressed relatively consistently. Artificial intelligence applications constitute an emerging domain, while occupational practice technologies and industry connections have not yet been structured as separate domains. Accordingly, the study proposes a preliminary framework comprising three components: digital knowledge, skills, and attitudes, organized into seven content domains and three proficiency levels. The framework provides a basis for developing indicators, assessing professional development needs, and conducting further validation through expert consultation, the Delphi method, exploratory factor analysis (EFA), and confirmatory factor analysis (CFA).

Keywords: Public colleges, vocational education, digital competence framework, digital competence, artificial intelligence

GIỚI THIỆU

Chuyển đổi số trong giáo dục nghề nghiệp là một nhiệm vụ trọng tâm trong Chương trình Chuyển đổi số quốc gia (Thủ tướng Chính phủ, 2020, 2021). Thông tư 18/2026/TT-BGDĐT đã ban hành khung năng lực số cho giáo viên và cán bộ quản lý cơ sở giáo dục mầm non, phổ thông và giáo dục thường xuyên, nhưng không áp dụng đối với giảng viên cao đẳng (Bộ Giáo dục và Đào tạo, 2026a). Mặt khác, theo chuẩn nhà giáo giáo dục nghề nghiệp mới tại Thông tư 05/2024/TT-BLĐTBXH, yêu cầu về năng lực ứng dụng công nghệ thông tin hiện mới được quy định mang tính khái quát và gắn liền với từng vị trí việc làm cụ thể (Bộ Lao động Thương binh và Xã hội, 2024). Do đó, cơ sở xác định nhu cầu bồi dưỡng và đánh giá sự sẵn sàng số của giảng viên cao đẳng công lập vẫn còn khoảng trống.

Đặc thù của giảng viên cao đẳng bao gồm giảng dạy lý thuyết, hướng dẫn thực hành trên thiết bị và quy trình nghề, đánh giá năng lực thực hiện đồng thời duy trì liên hệ với doanh nghiệp. Vì vậy, việc áp dụng nguyên trạng các khung dành cho công dân, giáo viên phổ thông hoặc giảng viên đại học có thể bỏ sót sự giao thoa giữa năng lực sư phạm số, công nghệ chuyên ngành và môi trường sản xuất. Khoảng trống nghiên cứu hiện tại không nằm ở việc thiếu một danh mục kỹ năng công nghệ đơn thuần, mà là thiếu một kiến trúc kết nối 3 yêu cầu: năng lực số nền tảng, năng lực sư phạm số và năng lực vận dụng công nghệ trong thực hành nghề. Nếu chỉ nhấn mạnh công cụ chung, khung sẽ khó phản ánh các hoạt động như mô phỏng quy trình, vận hành thiết bị số, thu thập dữ liệu thực hành hoặc cập nhật công nghệ từ doanh nghiệp. Ngược lại, nếu liệt kê quá chi tiết theo từng nghề, khung sẽ mất tính khái quát và khó dùng chung giữa các trường.

Vì vậy, nghiên cứu đặt ra 3 câu hỏi: (1) những miền nào được các khung hiện hành cùng thừa nhận?; (2) những nội dung nào cần bổ sung cho giảng viên cao đẳng công lập?; (3) nên tổ chức khung ra sao để vừa hỗ trợ bồi dưỡng, vừa tạo tiền đề cho phát triển thang đo. Trên cơ sở đó, nghiên cứu tập trung xác định các miền năng lực có mức hội tụ cao, nhận diện nội dung cần bổ sung cho bối cảnh cao đẳng công lập và đề xuất một khung sơ bộ có thể chuyển hóa thành công cụ đo lường.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Năng lực số được hiểu là sự kết hợp kiến thức, kỹ năng và thái độ cần thiết để sử dụng công nghệ số một cách hiệu quả, an toàn và có trách nhiệm (Ferrari, 2013; Vuorikari và cộng sự, 2022). Với nhà giáo, năng lực này không chỉ là thao tác công nghệ mà còn bao gồm thiết kế, tổ chức, đánh giá dạy học, hỗ trợ người học và phát triển nghề nghiệp (Redecker, 2017; UNESCO, 2018). Khung TPACK tiếp tục chỉ ra rằng, việc sử dụng công nghệ hiệu quả đòi hỏi tích hợp tri thức công nghệ với tri thức sư phạm và nội dung chuyên môn (Mishra và Koehler, 2006). Đối với giảng viên cao đẳng, nội dung chuyên môn bao gồm quy trình, thiết bị và công nghệ nghề; do đó, công nghệ thực hành nghề nghiệp cần được phản ánh trong khung.

Trong nghiên cứu này, Khung được phát triển theo 4 nguyên tắc: (i) kế thừa có chọn lọc các khung đã được thừa nhận; (ii) phù hợp với bối cảnh giáo dục nghề nghiệp; (iii) có thể chuyển hóa thành chỉ báo hành vi; (iv) có tính mở để điều chỉnh sau kiểm định. Ba thành phần kiến thức, kỹ năng và thái độ thể hiện cấu trúc năng lực, còn các miền chỉ ra những lĩnh vực hoạt động nghề nghiệp mà năng lực số cần được biểu hiện.

Về phạm vi khái niệm, nghiên cứu phân biệt năng lực số với mức độ sử dụng công nghệ và với niềm tin vào khả năng của bản thân. Tần suất dùng một nền tảng không tự động cho thấy giảng viên biết lựa chọn công nghệ phù hợp, bảo vệ dữ liệu hay đánh giá tác động sư phạm. Tương tự, sự tự tin có thể thúc đẩy hành động nhưng không thay thế được minh chứng về khả năng thực hiện. Cách tiếp cận kiến thức - kỹ năng - thái độ cho phép mô tả đầy đủ hơn những gì giảng viên cần biết, có thể làm và cần tuân thủ khi tích hợp công nghệ. Các miền nội dung không phải là những nhân tố đã được xác nhận mà là bản đồ nội dung để thiết kế chỉ báo và kiểm định sau này.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phân tích tài liệu có chủ đích và tổng hợp khái niệm, không phải tổng quan hệ thống. Nguồn được lựa chọn khi có văn bản toàn văn, mô tả rõ cấu trúc và do tổ chức quốc tế, cơ quan nhà nước hoặc nhóm chuyên gia xây dựng. DigComp 2.2 được sử dụng làm nền tảng khái niệm. Sáu nguồn được đối chiếu trực tiếp gồm DigCompEdu, UNESCO ICT-CFT, khung của Uerz và cộng sự (2021), Nguyễn Anh Thư và Bùi Trang Hương (2022), Nghiêm Thị Thanh và cộng sự (2026) và Thông tư 18/2026/TT-BGDĐT (Bộ Giáo dục và Đào tạo, 2026a). Thông tư 05/2024/TT-BLĐTBXH (Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội, 2024) và Thông tư 43/2026/TT-BGDĐT (Bộ Giáo dục và Đào tạo, 2026b) được dùng để kiểm tra mức phù hợp với giáo dục nghề nghiệp Việt Nam.

Quy trình gồm 5 bước: trích xuất các miền và năng lực thành phần; mã hóa nội dung theo ma trận nguồn - miền; nhóm các nội dung tương đồng; xác định mức hội tụ và khoảng trống theo đặc thù cao đẳng công lập; xây dựng nội hàm, thành phần và mức thể hiện của khung sơ bộ. Việc mã hóa ban đầu do một người thực hiện nên kết quả được xem là đề xuất lý luận, cần được đánh giá độc lập và kiểm định thực nghiệm.

Ma trận phân tích ghi lại tên miền gốc, mô tả, đối tượng áp dụng, thành phần năng lực và mức độ liên quan đến công việc của giảng viên cao đẳng. Hai nội dung chỉ được gộp khi cùng hướng tới một nhóm hành vi nghề nghiệp; sự giống nhau về thuật ngữ nhưng khác mục đích không được coi là tương đương. Một miền được xem là lõi khi xuất hiện rõ trong phần lớn các khung dành cho nhà giáo; là mới nổi khi được nhấn mạnh trong các tài liệu gần đây và là khoảng trống bối cảnh khi có căn cứ từ nhiệm vụ nghề nghiệp hoặc chính sách nhưng chưa được cấu trúc thành miền riêng. Cách phân loại này giúp truy vết lập luận hình thành 7 miền, song không thay thế đánh giá của chuyên gia.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Khung năng lực số đề xuất

Đối chiếu cho thấy 5 miền xuất hiện tương đối nhất quán gồm: Tổ chức dạy học số, Kiểm tra đánh giá, Trao quyền cho người học, Kỹ năng công nghệ số và Phát triển chuyên môn. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) được cấu trúc rõ trong Thông tư 18/2026/TT-BGDĐT và Nghiêm Thị Thanh và cộng sự (2026), trong khi các khung trước chủ yếu xem AI là công nghệ mới nổi. Không nguồn nào đặt công nghệ thực hành nghề nghiệp và kết nối doanh nghiệp thành một miền độc lập; Uerz và cộng sự (2021) mới đề cập ở mức khái quát đến sự gắn kết giữa năng lực số và nghề/ngành của người học. Việc bổ sung M7 cũng phù hợp với yêu cầu xây dựng năng lực số riêng cho giáo viên nghề và tiếp cận TPACK gắn với môi trường công nghiệp (Lahn và Berntsen, 2023; Cui và cộng sự, 2026) (Bảng 1).

Bảng 1: Khung năng lực số sơ bộ cho giảng viên cao đẳng công lập

Nguồn: Tác giả đề xuất từ kết quả tổng hợp tài liệu

Mỗi miền được mô tả qua 3 thành phần (Bảng 2): Kiến thức số là hiểu biết về công nghệ và nguyên tắc vận dụng; Kỹ năng số là khả năng lựa chọn, thao tác và tích hợp công nghệ; Thái độ số là sự sẵn sàng, trách nhiệm và định hướng đạo đức. Ba mức thể hiện gồm: Thực hiện theo hướng dẫn; Thành thạo và tự điều chỉnh theo bối cảnh; Dẫn dắt, đổi mới và hỗ trợ đồng nghiệp. Như vậy, khung có cấu trúc 3 thành phần x 7 miền x 3 mức, nhưng đây mới là giả thuyết khái niệm chứ chưa phải cấu trúc nhân tố đã được xác nhận.

Bảng 2: Gợi ý chỉ báo theo thành phần kiến thức, kỹ năng và thái độ

Nguồn: Tác giả đề xuất; các chỉ báo cần được hiệu chỉnh và kiểm định

Thảo luận

Đóng góp chính của khung là kết hợp 3 lớp yêu cầu vốn thường được xem xét riêng: năng lực công nghệ chung, năng lực sư phạm số và năng lực công nghệ gắn với nghề. M1-M5 tạo khả năng đối sánh với các khung nhà giáo hiện hành; M6 cập nhật thay đổi do AI; M7 phản ánh đặc trưng đào tạo thực hành và quan hệ doanh nghiệp. M7 không bao gồm toàn bộ hoạt động hợp tác trường - doanh nghiệp mà chỉ tập trung vào việc cập nhật, vận hành và chuyển giao công nghệ số phục vụ đào tạo nghề.

Ranh giới giữa M6 và M7 cần được quy định rõ. M6 bao quát hiểu biết và sử dụng AI theo chức năng xuyên suốt, chẳng hạn như tạo học liệu, hỗ trợ phản hồi, phân tích dữ liệu hoặc trợ giúp nghiên cứu. M7 chỉ bao gồm AI khi công nghệ này được nhúng trong thiết bị, quy trình hoặc hệ thống chuyên ngành, ví dụ như bảo trì dự đoán, thị giác máy hoặc mô phỏng thông minh. Phân định này tránh việc một chỉ báo được gán đồng thời cho 2 miền. Tương tự, M5 đề cập hợp tác nghề nghiệp nói chung, còn yếu tố doanh nghiệp trong M7 phải gắn trực tiếp với cập nhật hoặc chuyển giao công nghệ cho đào tạo thực hành.

Về đo lường, 7 miền trước hết là khung nội dung. Mô hình ban đầu có thể giả định 3 nhân tố tương quan là Kiến thức, Kỹ năng và Thái độ, với chỉ báo phân bố trên 7 miền. Tuy nhiên, nghiên cứu tiếp theo cần so sánh mô hình này với mô hình 7 nhân tố hoặc cấu trúc bậc cao. Quy trình kiểm định nên gồm chuyên gia và Delphi để đánh giá giá trị nội dung; khảo sát thử và EFA; CFA trên mẫu độc lập; sau đó kiểm tra độ tin cậy, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và tính bất biến giữa nhóm ngành. Chỉ báo năng lực cần mô tả khả năng hoặc hành vi hiện tại, tránh dùng cách diễn đạt về sự tự tin để không chồng lấn với tự hiệu quả số.

Ba mức thể hiện nên được diễn giải theo mức độ tự chủ và độ phức tạp của nhiệm vụ, không đơn thuần theo thâm niên:

Mức một, giảng viên thực hiện nhiệm vụ quen thuộc theo hướng dẫn và nhận biết được rủi ro cơ bản.

Mức hai, lựa chọn giải pháp, điều chỉnh theo người học và bối cảnh, đồng thời xử lý được tình huống không thường lệ.

Mức ba, thiết kế giải pháp mới, đánh giá tác động, hướng dẫn đồng nghiệp và góp phần thay đổi thực hành của đơn vị.

Cách mô tả này cho phép dùng khung để xác định lộ trình phát triển thay vì gán nhãn đạt hoặc không đạt.

Về quản trị, khung có thể hỗ trợ 3 nhóm quyết định. Ở cấp cá nhân, giảng viên tự đối chiếu để chọn nội dung bồi dưỡng. Ở cấp nhà trường, kết quả tổng hợp giúp phân bổ nguồn lực cho hạ tầng, học liệu, phòng thực hành và hợp tác doanh nghiệp. Ở cấp hệ thống, các miền có thể làm cơ sở thiết kế chương trình bồi dưỡng theo nhóm ngành. Tuy nhiên, kết quả tự đánh giá không nên được dùng đơn lẻ cho quyết định nhân sự. Khi khung được hoàn thiện, cần kết hợp tự báo cáo với minh chứng học liệu, sản phẩm số, quan sát thực hành hoặc nhiệm vụ tình huống.

Nghiên cứu còn hạn chế do lựa chọn nguồn có chủ đích, mã hóa bởi một người và đối chiếu chủ yếu ở cấp miền. Vì vậy, khung chưa nên được dùng để xếp loại giảng viên hoặc đánh giá hiệu suất. Việc sử dụng phù hợp ở giai đoạn hiện tại là làm danh mục tham chiếu cho nghiên cứu tiếp theo và phân tích nhu cầu bồi dưỡng.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ GIẢI PHÁP

Nghiên cứu đề xuất khung năng lực số sơ bộ cho giảng viên cao đẳng công lập gồm 3 thành phần, 7 miền và 3 mức thể hiện. Năm miền phản ánh phần lõi của năng lực số nhà giáo; AI là miền mới nổi; Công nghệ thực hành nghề nghiệp và Kết nối doanh nghiệp là nội dung bổ sung theo bối cảnh giáo dục nghề nghiệp. Khung góp phần làm rõ rằng năng lực số của giảng viên cao đẳng không chỉ là sử dụng công cụ hay tổ chức dạy học số mà còn là khả năng tích hợp công nghệ chuyên ngành vào đào tạo thực hành.

Cơ quan quản lý có thể xem xét xây dựng hướng dẫn chuyên biệt cho giảng viên cao đẳng, trong đó phân biệt năng lực sư phạm số dùng chung với năng lực công nghệ theo nhóm nghề. Các trường nên sử dụng 7 miền để phân tích nhu cầu bồi dưỡng, xây dựng chỉ báo phù hợp từng ngành và phối hợp doanh nghiệp để giảng viên cập nhật công nghệ. Trước khi áp dụng chính thức, cần tổ chức đánh giá chuyên gia, Delphi và kiểm định thang đo trên mẫu giảng viên thuộc nhiều trường, nhiều nhóm ngành.

Lộ trình triển khai nên bắt đầu bằng việc hoàn thiện định nghĩa và chỉ báo cho từng miền; tiếp đó tham vấn chuyên gia sư phạm, công nghệ, quản lý giáo dục nghề nghiệp và doanh nghiệp; sau đó mới thử nghiệm thang đo. Kết quả thử nghiệm cần được phân tích theo nhóm nghề, kinh nghiệm giảng dạy và điều kiện hạ tầng để tránh đồng nhất khác biệt bối cảnh với khác biệt năng lực. Đối với M7, các chỉ báo chung nên được kèm mô-đun tùy chọn theo ngành; đối với M6, nội dung cần được rà soát định kỳ do công nghệ và quy định về AI thay đổi nhanh.

Tài liệu tham khảo:

1. Bộ Giáo dục và Đào tạo (2026a). Thông tư số 18/2026/TT-BGDĐT ngày 27/3/2026 ban hành Khung năng lực số đối với giáo viên, cán bộ quản lý cơ sở giáo dục mầm non, phổ thông và giáo dục thường xuyên.

2. Bộ Giáo dục và Đào tạo (2026b). Thông tư số 43/2026/TT-BGDĐT ngày 9/6/2026 quy định tiêu chuẩn người dạy nghề.

3. Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội (2024). Thông tư số 05/2024/TT-BLĐTBXH ngày 10/5/2024 quy định chuẩn chuyên môn, nghiệp vụ của nhà giáo giáo dục nghề nghiệp.

4. Cui, H., Dong, H., & Ulanbek, M (2026). Digital literacy development of vocational college teachers: An industry-integrated TPACK framework and intervention study. Australasian Journal of Educational Technology. https://doi.org/10.14742/ajet.10462

5. Ferrari, A (2013). DIGCOMP: A framework for developing and understanding digital competence in Europe. Publications Office of the European Union, Luxembourg.

6. Lahn, L. C., & Berntsen, S. K (2023). Frameworking vocational teachers’ digital competences. Nordic Journal of Comparative and International Education. https://doi.org/10.7577/njcie.5322

7. Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054.

8. Nghiêm Thị Thanh và cộng sự (2026). Đề xuất bộ tiêu chuẩn năng lực số dành cho giảng viên các trường đại học có đào tạo giáo viên tại Việt Nam. Tạp chí Giáo dục, 26(16), 1-11.

9. Nguyễn Anh Thư & Bùi Trang Hương (2022). Một số giải pháp để phát triển năng lực số của giảng viên đại học Việt Nam. Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội: Nghiên cứu Chính sách và Quản lý, 38(3), 83-94.

10. Redecker, C (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union, Luxembourg.

11. Thủ tướng Chính phủ (2020). Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03/6/2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.

12. Thủ tướng Chính phủ (2021). Quyết định số 2222/QĐ-TTg phê duyệt Chương trình chuyển đổi số trong giáo dục nghề nghiệp đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.

13. Uerz, D., et al. (2021). A digital competences framework for lecturers in higher education. Acceleration Plan Educational Innovation with IT, Utrecht.

14. UNESCO (2018). UNESCO ICT competency framework for teachers (Version 3), UNESCO Publishing, Paris.

15. Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens. Publications Office of the European Union, Luxembourg.