AI trở thành tâm điểm tại Hội nghị Ngôn ngữ Trung Quốc Thế giới

Thúc đẩy số hóa việc học tiếng Trung trên toàn cầu

Bắc Kinh khai mạc Hội nghị Ngôn ngữ Trung Quốc Thế giới 2025 với thông điệp rõ ràng: trí tuệ nhân tạo đang chuyển từ các dự án thí điểm thành công cụ thiết thực trong lớp học trên khắp thế giới. Với chủ đề "Đổi mới dẫn lối, AI tiếp sức: Học tiếng Trung không biên giới", sự kiện thu hút gần 5.000 người tham dự đến từ hơn 160 quốc gia và vùng lãnh thổ. Ban tổ chức giới thiệu các nền tảng mới nhằm giúp việc học tiếng Trung thích ứng hơn, dễ tiếp cận hơn và gắn kết hơn với nhu cầu giảng dạy thực tế.

Phó Thủ tướng Trung Quốc Đinh Tiết Tường cho biết nước này sẽ tiếp tục hỗ trợ giáo dục tiếng Trung quốc tế và mở rộng các quan hệ đối tác kết nối việc học ngôn ngữ với kỹ năng thực tế. Ông kêu gọi xây dựng các khuôn viên thông minh, lớp học thông minh hơn và tăng cường chia sẻ tài nguyên số, nhằm giúp việc học tiếng Trung thuận tiện và hiệu quả hơn. Chính sách thúc đẩy này được đưa ra trong bối cảnh mối quan tâm đến tiếng Trung tiếp tục gia tăng, nhờ thương mại, du học và giao lưu văn hóa.

Bộ công cụ AI mới được công bố tại Bắc Kinh

Hội nghị ra mắt một nhóm công nghệ phục vụ cả giáo viên lẫn người học. Các công cụ gồm đồ thị tri thức về tiêu chuẩn giáo dục tiếng Trung quốc tế, kho ngữ liệu giáo dục ngôn ngữ quy mô lớn, sản phẩm đánh giá thích ứng mới mang tên HSK GO, nền tảng đám mây AI tạo tài liệu bài giảng trong vài giây và mô hình lớp học thông minh do giáo viên ảo Tiểu Vũ dẫn dắt.

Đồ thị tri thức và kho ngữ liệu giáo dục

Đồ thị tri thức mới tích hợp 380.000 nút ngôn ngữ và khoảng một triệu mối liên hệ ngữ nghĩa. Nói đơn giản, đồ thị tri thức lập bản đồ mối liên hệ giữa các khái niệm. Với tiếng Trung, phần mềm có thể kết nối chữ Hán, từ ngữ, điểm ngữ pháp, chủ đề và yếu tố văn hóa để nhận diện mối liên hệ giữa các văn bản và tiêu chuẩn chương trình học. Khi người học gặp khó khăn với một cấu trúc ngữ pháp hoặc cách kết hợp thanh điệu, hệ thống có thể tìm các ví dụ liên quan và bài tập phù hợp dựa trên những mối liên hệ đó.

Kho ngữ liệu đi kèm tập hợp khối lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ nhằm hỗ trợ truy vấn đa phương thức và phân tích chuyên sâu. Đa phương thức nghĩa là người học và giáo viên có thể tìm kiếm, nghiên cứu qua văn bản, âm thanh và đôi khi cả hình ảnh hoặc video. Chẳng hạn, giáo viên chuẩn bị bài học về ẩm thực có thể tìm các đoạn hội thoại phân cấp độ với thanh điệu chuẩn, tìm thực đơn mẫu có chữ Hán và phiên âm pinyin, đồng thời chọn các đoạn phim thực tế phù hợp với trình độ của học sinh.

Đánh giá thích ứng với HSK GO

HSK GO dùng AI để điều chỉnh lộ trình đánh giá theo từng người học. HSK là kỳ thi đánh giá năng lực tiếng Trung tiêu chuẩn (Hanyu Shuiping Kaoshi). Đánh giá thích ứng điều chỉnh độ khó câu hỏi theo thời gian thực dựa trên câu trả lời của học sinh, qua đó giúp xác định chính xác hơn năng lực hiện tại. Bằng cách kết nối với tiêu chuẩn chương trình học và kết quả trước đó, hệ thống có thể đề xuất nhóm nhiệm vụ tiếp theo, gợi ý nội dung cần ôn tập và ước tính tiến độ hướng tới các cấp độ HSK cụ thể.

Nền tảng đám mây AI và lớp học thông minh với Tiểu Vũ

Nền tảng đám mây AI được huấn luyện bằng dữ liệu từ 3.000 Viện Khổng Tử có thể tạo giáo án và bộ slide sau khi giáo viên chọn các thông số của giáo trình. Mục tiêu là giảm thời gian chuẩn bị thường lệ để giáo viên tập trung vào phản hồi, thực hành hội thoại và văn hóa. Trong mô hình lớp học thông minh, giáo viên ảo Tiểu Vũ hỗ trợ tổng hợp giọng nói, đánh giá lời nói và đánh giá thông minh. Mô hình này được thiết kế cho các trường thiếu giáo viên tiếng Trung đủ trình độ, giúp duy trì việc giảng dạy và thực hành nhất quán trong khi nhân viên tại chỗ phụ trách giám sát và kết nối cộng đồng.

Vì sao những công cụ này quan trọng với người học và giáo viên

Nhiều trường muốn đưa tiếng Trung vào chương trình, nhưng gặp khó khăn trong tuyển giáo viên được đào tạo, xây dựng chương trình học và duy trì thực hành nói, nghe. Công cụ ứng dụng AI có thể thu hẹp một phần những khoảng trống đó. Hệ thống thích ứng cá nhân hóa nhịp độ học, đánh giá phát âm đưa ra hướng dẫn tức thời về thanh điệu và vận mẫu, còn tài liệu được tạo tự động giúp giảm thời gian chuẩn bị. Với học sinh, phản hồi thường xuyên giúp tăng sự tự tin. Với giáo viên, dữ liệu phân tích cho thấy lớp đang tiến bộ hay gặp trở ngại ở đâu, qua đó hỗ trợ giảng dạy có trọng tâm.

Những hệ thống này không thể thay thế giáo viên. Văn hóa, sự hài hước, ngữ dụng và giao tiếp thực tế vẫn phụ thuộc vào tương tác giữa con người. Cơ hội nằm ở việc kết hợp AI để hướng dẫn chính xác và cung cấp nội dung với chuyên môn của giáo viên về bối cảnh, động lực học tập và xây dựng cộng đồng.

Bằng chứng từ lớp học và phòng thí nghiệm

Các thử nghiệm thực tế và nghiên cứu cho thấy rõ hơn điều gì đang phát huy hiệu quả. Chinese Testing International, tổ chức đứng sau kỳ thi HSK, đã xây dựng chương trình luyện phát âm trên Azure AI Speech. Ứng dụng Learn Pronunciation to HSK đưa ra phản hồi tức thì về từng âm, đường nét thanh điệu và nhịp điệu của cả câu, sau đó cho học sinh luyện tập lặp lại đến khi đạt ngưỡng đề ra. Nội dung gồm từ, cụm từ, hội thoại, câu líu lưỡi và thơ cổ, giúp người học tiếp xúc với cả ngôn ngữ thường ngày lẫn văn phong văn học. CTI đã thành lập hơn một nghìn trung tâm khảo thí tại hơn 160 quốc gia và cho biết chấm điểm lời nói bằng AI đã cải thiện tính nhất quán, tiết kiệm thời gian và hỗ trợ toàn bộ chu trình giảng dạy, luyện tập, kiểm tra và đánh giá.

Tại Đông Nam Á, một nghiên cứu về người học ở các Viện Khổng Tử tìm hiểu những yếu tố giúp học sinh tiếp tục sử dụng chatbot AI để luyện tiếng Quan thoại. Nghiên cứu kết hợp các khung lý thuyết về chấp nhận công nghệ và động lực, đồng thời xác định một số yếu tố thúc đẩy việc sử dụng lâu dài. Kỳ vọng hiệu quả, tức niềm tin rằng chatbot thực sự cải thiện việc học, là yếu tố quan trọng. Kỳ vọng về mức độ dễ sử dụng cũng vậy. Các điều kiện hỗ trợ, như chất lượng mạng và hỗ trợ kỹ thuật, tạo nền tảng để duy trì tương tác. Ảnh hưởng xã hội từ giáo viên và bạn học làm tăng động lực và sự hài lòng, từ đó góp phần duy trì việc sử dụng. Bài học thực tiễn rất rõ ràng: gắn nhiệm vụ chatbot với mục tiêu môn học, đơn giản hóa giao diện, cung cấp hỗ trợ và tạo các câu lệnh thích ứng với trình độ, sở thích của người học.

Bằng chứng về tác động của phản hồi AI đến khía cạnh cảm xúc trong việc học ngôn ngữ cũng ngày càng nhiều. Nghiên cứu với sinh viên đại học học tiếng Anh tại Trung Quốc cho thấy phản hồi sửa lỗi và khích lệ từ AI thúc đẩy khả năng tự suy ngẫm, đồng thời hỗ trợ sự sáng tạo trong viết và nói. Mức độ quen thuộc với công cụ AI và cách đưa ra phản hồi ảnh hưởng đến sự lo lắng; phản hồi được thiết kế tốt giúp người học kiên cường hơn khi gặp trở ngại. Những phát hiện này cũng phù hợp với việc dạy tiếng Trung, nơi độ chính xác thanh điệu, học chữ Hán và lựa chọn ngôn ngữ phù hợp ngữ cảnh có thể gây áp lực nếu thiếu hướng dẫn kịp thời.

Giáo viên trong lớp học ứng dụng AI

Các nhà giáo dục ứng dụng AI vào giảng dạy ngôn ngữ thường đi đến cùng một nhận định: AI có thể cung cấp hoạt động luyện tập thích ứng trên quy mô lớn, nhưng mối quan hệ giữa giáo viên và người học vẫn là trọng tâm của lớp học. Sắc thái văn hóa, lựa chọn ngôn ngữ theo tình huống và các giá trị được khám phá tốt nhất với sự hướng dẫn của con người. Giáo viên giàu kinh nghiệm cũng định hình bầu không khí cảm xúc trong lớp, yếu tố tác động trực tiếp đến sự kiên trì và tiến bộ.

Khâu chuẩn bị cho giáo viên là yếu tố then chốt. Nghiên cứu gần đây về thang đo mức độ sẵn sàng ứng dụng AI của giáo viên tiếng Trung như ngoại ngữ chỉ ra ba lĩnh vực. Năng lực cá nhân gồm kiến thức công nghệ phục vụ giảng dạy và tinh thần sẵn sàng thử công cụ mới. Nhận thức về giá trị và chi phí bao gồm lợi ích được cảm nhận và những quan ngại, chẳng hạn thời gian đầu tư. Nguồn lực bối cảnh gồm hỗ trợ từ cơ sở và các điều kiện tạo thuận lợi. Những yếu tố này cùng ảnh hưởng đến mức độ hài lòng với AI và ý định tiếp tục sử dụng. Các chương trình đầu tư vào đào tạo, hỗ trợ đồng nghiệp và tài liệu hướng dẫn thực tế có nhiều khả năng đạt được hiệu quả bền vững.

Ứng dụng, hình đại diện và tác tử AI phục vụ tự học

Ngày càng có nhiều ứng dụng phổ thông giúp người học luyện tập ngoài lớp học. Các nền tảng tập trung vào hội thoại cho phép người dùng trò chuyện với AI có thể điều chỉnh theo trình độ và chủ đề, sau đó nhận phản hồi tức thì. Một số dịch vụ hiện sử dụng mô hình giọng nói được xây dựng từ giọng người bản ngữ để tăng cảm giác như đang trò chuyện thật. Các đánh giá ghi nhận ưu điểm như đóng vai linh hoạt, báo cáo phản hồi và tích hợp từ vựng trong nhiều hình thức luyện tập. Tuy nhiên, chúng cũng có những hạn chế thường gặp như đôi lúc nghe nhầm thanh điệu, giọng nói có vẻ máy móc và yếu tố trò chơi hóa còn hạn chế, khiến người học phải tự tạo động lực để duy trì chuỗi ngày học.

Các ứng dụng kiểu gia sư dựa trên chương trình học có cấu trúc và các buổi học ngắn. Một dịch vụ phổ biến có tám cấp độ, bao gồm 170 chủ đề với hàng trăm bài học kéo dài 10 phút. AI tích hợp, được giới thiệu như một gia sư cá nhân, giải thích lỗi sai, gợi ý cách diễn đạt tốt hơn và phản hồi theo thời gian thực về ngữ pháp, cách dùng từ. Công cụ bao gồm pinyin, cấu trúc chữ Hán, từ vựng HSK thiết yếu và các cách diễn đạt thường ngày. Những ứng dụng này do giáo viên bản ngữ thiết kế, còn AI được dùng để mở rộng quy mô hướng dẫn và điều chỉnh theo câu trả lời của người học.

Các nền tảng mới hơn kết hợp học ngôn ngữ với trải nghiệm văn hóa. Tác tử AI Giáo dục tiếng Trung Quốc tế của Talkmate cung cấp hình đại diện AI của hơn 100 nhân vật văn hóa và hỗ trợ hội thoại bằng sáu ngôn ngữ chính, đồng thời dự kiến mở rộng thêm. Người học có thể thảo luận về thơ ca, lịch sử và triết học ở trình độ nâng cao, hoặc bắt đầu với các mô-đun giao thoa văn hóa so sánh những chủ đề quen thuộc với bối cảnh Trung Quốc. Mô hình này hướng đến duy trì hoạt động luyện tập cá nhân hóa và hấp dẫn, đồng thời chuẩn bị cho người học thi HSK với hơn 5.000 bài học có hướng dẫn.

Tuyên bố của một công ty về việc ra mắt sản phẩm liên quan thể hiện tham vọng đằng sau những hệ thống này.

HanLink đánh dấu bước đột phá mang tính chuyển đổi trong giáo dục ngôn ngữ. Bằng cách tích hợp AI với giao lưu văn hóa, chúng tôi tự hào hỗ trợ học sinh địa phương tại Saudi Arabia.

Tại Saudi Arabia, chương trình thí điểm HanLink kéo dài bốn tuần với 500 học sinh ghi nhận tỷ lệ làm bài tập chính xác 80%, điểm nói trung bình 75/100 và thời gian tự luyện tập ổn định 15 phút mỗi ngày. Các tính năng gồm sửa phát âm theo thời gian thực, phân tích cách viết chữ Hán, hơn 180 tình huống hội thoại và gia sư AI liên tục. Công cụ dành cho giáo viên có chức năng chấm điểm tự động và bảng điều khiển theo dõi tiến độ của cả lớp đến từng cá nhân. Công ty dự định mở rộng chương trình sau giai đoạn thí điểm.

Chính sách, quan hệ đối tác và giao lưu văn hóa

Diễn giả tại hội nghị gắn tiến bộ AI với hợp tác thực chất xuyên biên giới. Đinh Tiết Tường khuyến khích các chương trình kết nối giáo dục tiếng Trung quốc tế với đào tạo nghề và chuyên môn, để người học có thể sử dụng tiếng Trung trong môi trường công việc. Ông kêu gọi tăng cường quan hệ đối tác giữa các trường Trung Quốc và nước ngoài, mở rộng trao đổi học sinh và tạo điều kiện tiếp cận rộng rãi hơn với các cuộc thi như Chinese Bridge. Chính phủ, trường đại học và các tổ chức được kêu gọi chia sẻ tài nguyên số, xây dựng lớp học thông minh kết nối người học ở nhiều địa điểm.

Khách quốc tế nhấn mạnh rằng học ngôn ngữ cũng là câu chuyện về con người. Các nhà lãnh đạo đến từ Chile, Thái Lan, Ai Cập và Uzbekistan nói tiếng Trung là cầu nối hỗ trợ quan hệ trong thương mại, văn hóa và giáo dục. Họ hoan nghênh AI góp phần mở rộng khả năng tiếp cận và thúc đẩy bình đẳng, đồng thời khẳng định đối thoại trực tiếp giữa người với người có giá trị mà dịch máy không thể thay thế.

Những rủi ro và hạn chế cần lưu ý

Ngay cả những công cụ tốt nhất cũng có giới hạn. Nhận dạng giọng nói có thể đánh giá sai thanh điệu khi âm thanh bị nhiễu hoặc giọng nói có âm sắc lạ. Giọng AI đôi khi nghe đều đều, làm giảm cảm giác đang trao đổi thực sự. Nếu không được thiết kế cẩn thận, hệ thống có thể đưa người học đến nội dung quá dễ hoặc quá khó. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu đòi hỏi chính sách rõ ràng và quy trình xử lý minh bạch đối với bản ghi âm, dữ liệu kết quả học tập của học sinh. Các trường cần biết dữ liệu nào được lưu trữ, xử lý ở đâu và ai có quyền truy cập.

Khả năng tiếp cận cũng là một thách thức khác. Không phải chương trình nào cũng có internet ổn định, micro và không gian yên tĩnh. Nếu thiếu đào tạo giáo viên và hỗ trợ kỹ thuật, các công cụ mới có thể không được sử dụng hoặc tạo thêm việc. Kế hoạch ngân sách cần tính đến phí đăng ký, thiết bị và thời gian đào tạo, chứ không chỉ dựa vào thông báo ra mắt.

Thị trường việc làm cũng đang thay đổi. Các công việc dịch thuật từng cần nhân viên mới vào nghề ngày càng được AI xử lý với độ chính xác cao và chi phí thấp. Các trường đại học Trung Quốc đã thu hẹp quy mô một số ngành ngoại ngữ; sinh viên tốt nghiệp cho biết số việc làm trực tiếp về ngôn ngữ trong thương mại, dịch thuật và dạy kèm cơ bản giảm xuống. Thay đổi đó không xóa bỏ nhu cầu về chuyên gia con người. Nó làm tăng nhu cầu về kỹ năng ngôn ngữ kết hợp với luật, kinh doanh, dữ liệu hoặc nghiên cứu khu vực. Các chương trình giúp sinh viên xây dựng những tổ hợp kỹ năng này sẽ phù hợp hơn với những vai trò tương lai đòi hỏi sự sáng tạo, năng lực phán đoán và hợp tác với công nghệ.

Cách các trường và chương trình bắt đầu ứng dụng có trách nhiệm

Ứng dụng AI thành công bắt đầu từ mục tiêu rõ ràng. Hãy xác định vấn đề cần giải quyết. Chẳng hạn, một chương trình có thể tập trung cải thiện độ chính xác thanh điệu cho người mới bắt đầu, bảo đảm đánh giá kỹ năng nói nhất quán giữa các lớp hoặc rút ngắn thời gian chuẩn bị tài liệu đọc phân cấp độ. Hãy chọn công cụ phù hợp với những nhu cầu đó và chương trình học, chẳng hạn bài luyện tập theo chuẩn HSK hoặc nội dung khớp với giáo trình của trường.

Các bước thực tiễn dựa trên nghiên cứu

Thử nghiệm với một nhóm nhỏ trước khi triển khai rộng hơn, sau đó đánh giá dữ liệu về kết quả, mức độ tham gia và sự hài lòng. Giữ giao diện đơn giản để học sinh có thể bắt đầu nhanh chóng. Tổ chức tập huấn cho giáo viên về cả thiết lập kỹ thuật lẫn cách sử dụng trong lớp học. Gắn nhiệm vụ chatbot hoặc hội thoại với mục tiêu bài học để việc luyện tập có chủ đích. Bổ sung hỗ trợ cảm xúc, gồm giải thích rõ ràng và cách phản hồi khích lệ, vì điều đó giúp giảm lo lắng và tăng khả năng vượt qua khó khăn. Ghi lại quy trình xử lý dữ liệu và xin sự đồng ý, đặc biệt với bản ghi âm giọng nói. Chia sẻ câu chuyện thành công và khó khăn giữa các khoa để các nhóm cải thiện mô hình và hỗ trợ người mới sử dụng.

Điểm cần biết

• Trung Quốc giới thiệu một loạt công cụ AI tại Hội nghị Ngôn ngữ Trung Quốc Thế giới, gồm đồ thị tri thức dựa trên tiêu chuẩn, kho ngữ liệu giáo dục quy mô lớn, HSK GO, nền tảng đám mây AI tạo tài liệu bài giảng và lớp học thông minh có giáo viên ảo
• Phó Thủ tướng Đinh Tiết Tường kêu gọi xây dựng khuôn viên thông minh, chia sẻ tài nguyên và kết hợp giáo dục tiếng Trung quốc tế với đào tạo nghề, chuyên môn
• Công cụ luyện phát âm AI của CTI trên Azure AI Speech hỗ trợ phản hồi nhanh ở nhiều cấp độ khó và giúp mở rộng hoạt động đánh giá nhất quán trên toàn cầu
• Nghiên cứu về việc sử dụng chatbot tại các Viện Khổng Tử cho thấy kỳ vọng hiệu quả, tính dễ sử dụng, điều kiện hỗ trợ và ảnh hưởng xã hội là những yếu tố thúc đẩy tương tác liên tục
• Các nghiên cứu cho thấy phản hồi AI có thể tăng cường khả năng tự suy ngẫm, sáng tạo và kiên cường, đặc biệt khi người học đã quen với công cụ
• Giáo viên vẫn giữ vai trò trung tâm trong việc truyền tải sắc thái văn hóa và tạo động lực; mức độ sẵn sàng của giáo viên phụ thuộc vào năng lực cá nhân, nhận thức về giá trị và chi phí, cũng như hỗ trợ từ cơ sở
• Ứng dụng phổ thông cung cấp hoạt động luyện hội thoại và gia sư có cấu trúc, trong khi các nền tảng như Talkmate và HanLink kết hợp học ngôn ngữ với khám phá văn hóa
• Những hạn chế gồm nhận dạng sai thanh điệu, giọng nói máy móc, phân cấp độ thiếu phù hợp và lo ngại về quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu
• AI đang làm thay đổi các công việc dịch thuật đầu vào, qua đó làm tăng nhu cầu về kỹ năng ngôn ngữ kết hợp với luật, kinh doanh, dữ liệu hoặc lĩnh vực khác
• Các bước ứng dụng thực tiễn gồm thử nghiệm có mục tiêu, đào tạo, giao diện đơn giản, chính sách dữ liệu rõ ràng và gắn kết với mục tiêu môn học