TTLV: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào giảng dạy ở các trường đại học ‘Song nhất lưu’ tại Trung Quốc

THÔNG TIN VỀ LUẬN VĂN/ ĐỀ ÁN THẠC SĨ

1. Họ và tên học viên: LA DƯƠNG LIỄU           2. Giới tính: Nữ

3. Ngày sinh: 17/01/2001                                     4. Nơi sinh: Cao Bằng

5. Quyết định công nhận học viên số: 5915/ QĐ/ XHNV ngày 28 tháng 10  năm 2026 của Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội. 

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Trường hợp HV gia hạn (Đề nghị Quý HV ghi rõ số Quyết định và ngày gia hạn)

7. Tên đề tài luận văn: “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào giảng dạy ở các trường đại học ‘Song nhất lưu’ tại Trung Quốc” 

8. Chuyên ngành:  Châu Á học                               Mã số: 24037108

9. Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. Nghiêm Thuý Hằng – Khoa Đông phương học, Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội.                       

10. Tóm tắt các kết quả của luận văn: 

Luận văn hệ thống hóa cơ sở lý luận về AI trong giáo dục đại học và sử dụng SAMR làm khung phân tích mức độ tích hợp công nghệ. Qua ba trường hợp nghiên cứu, luận văn chỉ ra ba hướng tổ chức nổi bật: Đại học Bắc Kinh gắn AI với kho tri thức học phần và các tác nhân chuyên biệt; Đại học Thanh Hoa phát triển môi trường lớp học đa tác nhân thông qua MAIC/OpenMAIC; Đại học Giao thông Thượng Hải tổ chức mô hình HI + AI theo hướng phân công lại chức năng giữa AI và giảng viên. Kết quả phân tích cho thấy AI đang chuyển từ công cụ hỗ trợ đơn lẻ thành một thành tố của quy trình dạy - học, nhưng chiều sâu tích hợp không tỷ lệ trực tiếp với quy mô triển khai. Theo SAMR, phần lớn trường hợp tập trung ở mức Gia tăng và Điều chỉnh, trong đó Điều chỉnh nổi bật hơn; biểu hiện Tái định nghĩa mới xuất hiện ở một số kịch bản và chưa phải trạng thái phổ biến. Đóng góp quan trọng của luận văn là làm rõ rằng mức độ tích hợp AI trong giảng dạy đại học. Từ đó nhận diện những kinh nghiệm có giá trị tham khảo cho giáo dục đại học Việt Nam nói chung và Đại học Quốc gia Hà Nội nói riêng. 

11. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: Kết quả nghiên cứu có thể làm tài liệu tham khảo cho các trường đại học Việt Nam trong thiết kế, triển khai và đánh giá mức độ tích hợp AI vào giảng dạy; đặc biệt trong xây dựng trợ lý AI theo học phần, kho tri thức môn học và mô hình phối hợp giữa giảng viên với AI.

12. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: (nếu có)

13. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận văn:

- Bài báo Chiều sâu tích hợp AI trong giảng dạy tại các trường đại học “Song nhất lưu” Trung Quốc: phân tích theo mô hình SAMR đăng tại Tạp chí Giáo chức (25/9/2026) – Chủ nhiệm (có kèm xác nhận của Tạp chí) 

                 INFORMATION ON MASTER’S THESIS/ PROJECT

1. Full name : LA DUONG LIEU                              2. Sex: Male

3. Date of birth: January 17, 2001                           4. Place of  birth: Cao Bang

5. Admission decision number/ QĐ/ XHNV, Dated: Decision No. 5915/QĐ/XHNV dated October 28, 2026, issued by the Rector of the University of Social Sciences and Humanities, Vietnam National University, Hanoi.

6. Changes in academic process: 

7. Official thesis title: Application of Artificial Intelligence (AI) in Teaching at China’s “Double First-Class” Universities

8. Major: Asian Studies                                                                   9. Code: 24037108

10. Supervisors: Dr. Nghiem Thuy Hang – Faculty of Oriental Studies, University of Social Sciences and Humanities, Vietnam National University, Hanoi.

11. Summary of the findings of the thesis: 

The thesis systematizes the theoretical foundations of AI in higher education and employs the SAMR model as an analytical framework for assessing the level of technology integration. Through three case studies, the thesis identifies three notable approaches: Peking University integrates AI with course knowledge bases and specialized agents; Tsinghua University develops a multi-agent classroom environment through MAIC/OpenMAIC; and Shanghai Jiao Tong University implements the HI + AI model by redistributing functions between AI and human instructors. The analysis shows that AI is evolving from a standalone support tool into an integral component of the teaching and learning process; however, the depth of integration is not directly proportional to the scale of implementation. According to the SAMR model, most cases fall within the Augmentation and Modification levels, with Modification being more prominent. Redefinition is observed only in certain scenarios and has not yet become widespread. An important contribution of the thesis is to clarify the level of AI integration in higher education teaching. On this basis, the thesis identifies valuable experiences that can serve as references for Vietnamese higher education in general and Vietnam National University, Hanoi in particular.

12. Practical applicability, if any: The research findings can serve as a reference for Vietnamese universities in designing, implementing, and evaluating the integration of AI into teaching, particularly in developing course-specific AI assistants, course knowledge bases, and human–AI collaboration models.

13. Further research directions, if any: 

- The article “The Depth of AI Integration in Teaching at China’s ‘Double First-Class’ Universities: An Analysis Based on the SAMR Model”, published in Tạp chí Giáo chức on September 25, 2026 – Lead Author (with confirmation from the journal attached).