THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM MÔ PHỎNG VẬT LÍ BẰNG AI TẠO SINH HỖ TRỢ DẠY HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN LỚP 7
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Việc tổ chức thí nghiệm thực trong dạy học Khoa học tự nhiên lớp 7 còn gặp nhiều khó khăn do hạn chế về thiết bị và điều kiện thực hành. Nghiên cứu này đề xuất quy trình thiết kế thí nghiệm mô phỏng vật lí bằng AI tạo sinh thông qua việc sử dụng ChatGPT hỗ trợ xây dựng kịch bản và Canva để thiết kế mô phỏng tương tác. Nghiên cứu được thực hiện theo hướng nghiên cứu ứng dụng kết hợp khảo sát tác động trên 157 học sinh trung học cơ sở nhằm đánh giá phản hồi của học sinh đối với các thí nghiệm mô phỏng được thiết kế bằng AI tạo sinh. Kết quả nghiên cứu cho thấy các mô phỏng góp phần trực quan hóa hiện tượng vật lí, nâng cao hứng thú học tập, tăng cường sự tham gia của học sinh và hỗ trợ quá trình tiếp thu kiến thức hiệu quả hơn. Nghiên cứu khẳng định tính khả thi của việc ứng dụng AI tạo sinh trong thiết kế học liệu số và hỗ trợ đổi mới dạy học Khoa học tự nhiên ở trung học cơ sở.
Từ khóa
AI tạo sinh, ChatGPT, Canva, thí nghiệm mô phỏng vật lí, Khoa học tự nhiên lớp 7
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
[2] Bộ Giáo dục và Đào tạo (2025), Thông tư số 02/2025/TT-BGDĐT ngày 24 tháng 01 năm 2025 ban hành Khung năng lực số cho người học.
[3] Nguyễn Văn Biên (Chủ biên) (2020), Dạy học phát triển năng lực môn Khoa học tự nhiên ở trường phổ thông, Nxb. Đại học Sư phạm Hà Nội, Hà Nội.
[4] Bitzenbauer, P. (2023), ChatGPT in physics education: A pilot study on easy-to-implement activities, Contemporary Educational Technology, 15(3):429, https://doi.org/10.30935/cedtech/13360
[5] Bybee, R. W. (2020), STEM education and the 21st century workforce. NSTA Press.
[6] Canva. (n.d.), Canva for Education: Empowering classroom creativity, Sydney, Australia, https://www.canva.com/education/
[7] Finkelstein, N. D., Adams, W. K., Keller, C. J., Kohl, P. B., Perkins, K. K., Podolefsky, N. S., & Reid, S. (2005), When learning about the real world is better done virtually: A study of substituting computer simulations for laboratory equipment. Physical Review Special Topics-Physics Education Research, 1(1), Article 010103, https://doi.org/10.1103/PhysRevSTPER.1.010103
[8] Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2022), Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning, Center for Curriculum Redesign, Boston, MA, USA.
[9] Liang, Y., Wang, X., Yang, J., & Liu, H. (2023), Exploring the potential of ChatGPT in physics education, Smart Learning Environments, 10(1):35-49, Springer Nature, London, UK, https://doi.org/10.1186/s40561-023-00242-0
[10] Luckin, R. (2022), AI for school teachers, Routledge, London, UK.
[11] Mayer, R. E. (2021), Multimedia learning (3rd ed.), Cambridge University Press.
[12] OECD. (2021), Digital education outlook 2021: Pushing the frontiers with AI, blockchain and robots, OECD Publishing, Paris, France, https://doi.org/10.1787/589b283f-en
[13] OpenAI. (2023), GPT-4 technical report, San Francisco, CA, USA, https://openai.com/research/gpt-4
[14] Perkins, K., Adams, W., Dubson, M., Finkelstein, N., Reid, S., & Wieman, C. (2006). PhET: Interactive simulations for teaching and learning physics, The Physics Teacher, 44(1):18-23, https://doi.org/10.1119/1.2150754
[15] Đỗ Hương Trà (Chủ biên) (2015), Dạy học tích hợp phát triển năng lực học sinh, Nxb. Đại học Sư phạm Hà Nội, Hà Nội.
[16] UNESCO (2023), Guidance for generative AI in education and research, Paris, France, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693