Artificial intelligence in higher education: international experiences and policy lessons for Vietnam
ThS. Nguyễn Phúc Hải
Phân hiệu Học viện Hành chính và Quản trị công tại tỉnh Đắk Lắk
Email: hainp@apag.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Dưới tác động của cách mạng công nghiệp 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành động lực cốt lõi thúc đẩy chuyển đổi số toàn diện trong giáo dục đại học. Bài viết vận dụng phương pháp nghiên cứu định tính nhằm đánh giá thực trạng ứng dụng trong giáo dục đại học. Bằng việc chắt lọc bài học kinh nghiệm về quản trị AI từ OECD và các quốc gia tiên tiến (Hoa Kỳ, Singapore, Hàn Quốc, Trung Quốc), bài viết nhận diện các điểm nghẽn và đề xuất hàm ý chính sách chiến lược cho Việt Nam. Trọng tâm của giải pháp hướng tới chuyển dịch tư duy quản lý sang hướng kiến tạo, hoàn thiện hành lang pháp lý, nâng cấp năng lực số cho đội ngũ giảng viên và phát triển hạ tầng dùng chung nhằm bảo đảm tiến trình ứng dụng AI diễn ra an toàn, bao trùm và hiệu quả.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo (AI); giáo dục đại học; quản trị đại học; chuyển đổi số; chính sách giáo dục.
Abstract: Driven by the fourth industrial revolution, artificial intelligence (AI) has emerged as the core catalyst for comprehensive digital transformation in higher education. Utilizing a qualitative research approach, this paper examines the current landscape of AI application within the academic environment. By distilling lessons on AI governance from the OECD and advanced nations (the United States, Singapore, South Korea, and China), the study identifies existing bottlenecks and proposes strategic policy implications for Vietnam. The recommendations focus on shifting the management paradigm towards an enabling approach, completing the legal framework, upgrading the digital competencies of faculty members, and developing shared infrastructure. These measures aim to ensure a safe, inclusive, and effective AI integration process.
Keywords: Artificial Intelligence (AI); higher education; university governance; digital transformation; educational policy.
1. Đặt vấn đề
Trong kỷ nguyên số hóa, lĩnh vực giáo dục đại học toàn cầu đang trải qua quá trình chuyển dịch căn bản từ mô hình giáo dục truyền thống sang định hướng giáo dục thông minh. Tại trung tâm của quá trình chuyển đổi này, AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ công nghệ mà đang từng bước trở thành một hệ sinh thái tác động đến toàn bộ phương thức vận hành của các cơ sở giáo dục đại học, từ quản trị nhà trường, tổ chức đào tạo đến nghiên cứu khoa học.
Sự hiện diện của hệ sinh thái AI đã và đang đặt ra yêu cầu tái định vị vai trò của đội ngũ nhân lực trong giáo dục đại học. Khi các nền tảng AI thay đổi hoàn toàn phương thức tiếp cận tri thức, giảng viên không thể chỉ dừng lại ở vai trò trung tâm truyền đạt kiến thức truyền thống. Thay vào đó, họ cần chuyển đổi mạnh sang vai trò người kiến tạo và dẫn dắt môi trường học tập; tập trung khơi gợi tư duy phản biện và định hướng sinh viên khai thác công nghệ một cách có trách nhiệm. Tuy nhiên, song song với những cơ hội đột phá, việc ứng dụng AI cũng mang đến hàng loạt thách thức về đạo đức học thuật, rủi ro liêm chính trong nghiên cứu và đặc biệt là rào cản về năng lực số của một bộ phận cán bộ quản lý, giảng viên. Xuất phát từ bối cảnh đó, bài viết tập trung làm rõ thực trạng ứng dụng AI trong giáo dục đại học, đúc kết các kinh nghiệm quốc tế điển hình, từ đó, rút ra những bài học thiết thực nhằm hoàn thiện khung chính sách và nâng cao hiệu quả quản trị AI cho hệ thống giáo dục đại học tại Việt Nam.
2. Cơ sở lý luận về ứng dụng AI trong giáo dục đại học
Dưới góc độ công nghệ học, AI là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bởi máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Quá trình này bao gồm việc học tập (thu nhận thông tin và quy tắc sử dụng thông tin), lập luận (sử dụng quy tắc để đạt được kết luận) và tự sửa lỗi.
Để làm rõ hơn nội hàm của việc ứng dụng AI trong môi trường học thuật, nhiều học giả và tổ chức quốc tế đã đưa ra các cách tiếp cận khác nhau, chuyển dịch từ góc độ kỹ thuật thuần túy sang góc độ sư phạm và quản trị. Theo Holmes & cộng sự (2019), AI trong giáo dục không đơn thuần là việc đưa máy tính vào lớp học mà là việc ứng dụng các thuật toán máy tính để mô phỏng, hỗ trợ và mở rộng năng lực nhận thức của con người. Các tác giả nhấn mạnh AI trong giáo dục bao gồm việc sử dụng công nghệ để thấu hiểu quá trình học tập và tạo ra các môi trường học tập tương tác, nơi máy móc có thể đóng vai trò như một người hướng dẫn hoặc cộng sự học tập.
Trong một nghiên cứu tổng quan hệ thống được trích dẫn rộng rãi, Zawacki-Richter & cộng sự (2019), định nghĩa AI trong giáo dục đại học thông qua chuỗi giá trị mà nó mang lại. Theo đó, AI là hệ thống các công nghệ thông minh có khả năng dự đoán hành vi sinh viên, phân loại hồ sơ học tập, cung cấp hệ thống dạy kèm tự động và tối ưu hóa các quyết định quản trị dựa trên dữ liệu lớn (Big Data).
UNESCO (2021) tiếp cận AI như một hệ sinh thái kiến tạo. UNESCO định nghĩa việc tích hợp AI trong giáo dục là quá trình tận dụng năng lực của máy móc nhằm giải quyết các thách thức lớn trong hệ thống giáo dục, đổi mới phương pháp giảng dạy và học tập; đồng thời, luôn phải đặt trọng tâm vào nguyên tắc công bằng, bao trùm và minh bạch. Theo Chen & cộng sự (2020), ứng dụng AI trong môi trường đại học thực chất là việc xây dựng một vòng lặp tương tác giữa người và máy. Trong đó, hệ thống AI thu thập và phân tích dữ liệu sư phạm để đưa ra các gợi ý, trong khi giảng viên và nhà quản lý sử dụng các gợi ý này để đưa ra quyết định cuối cùng mang tính nhân văn và đạo đức.
Mollick (2024) định nghĩa ứng dụng AI trong môi trường học thuật là quá trình thiết lập sự đồng sáng tạo giữa người và máy. Ở đó, AI đóng vai trò như một người cộng sự giúp mở rộng giới hạn tư duy của sinh viên và giảng viên, chuyển đổi quá trình học tập từ việc tích lũy kiến thức sang đánh giá và kiểm định tri thức. Lodge & cộng sự (2024) lập luận rằng, không thể định nghĩa AI trong giáo dục đại học chỉ bằng lăng kính công nghệ. Việc ứng dụng AI phải được nhìn nhận như một hệ thống kỹ thuật – xã hội phức hợp. Nghĩa là, sự thành công của AI không chỉ phụ thuộc vào thuật toán (phần kỹ thuật) mà bị chi phối mạnh mẽ bởi năng lực thích ứng, niềm tin của người dùng và các quy định của nhà trường (phần xã hội). Quan điểm này đặc biệt phù hợp khi giải thích lý do vì sao một công cụ AI mạnh mẽ vẫn có thể thất bại nếu thiếu đi một môi trường thể chế hỗ trợ.
Theo OECD (2025), tích hợp AI không phải là một dự án công nghệ thông tin mà là một sáng kiến chuyển đổi tổ chức. Khái niệm này đòi hỏi các cơ sở giáo dục đại học phải tái cấu trúc khung năng lực số của nguồn nhân lực và xây dựng hệ thống quản trị rủi ro mới, thay vì chỉ đơn thuần mua sắm phần mềm.
Kế thừa các quan điểm trên, trong phạm vi bài viết này, khái niệm ứng dụng AI trong giáo dục đại học được định nghĩa là quá trình tích hợp có chiến lược các công nghệ mô phỏng trí tuệ con người (học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI tạo sinh) vào hệ sinh thái quản trị và đào tạo của nhà trường. Quá trình này không nhằm mục đích thay thế vai trò của giảng viên mà hướng tới việc tạo ra một môi trường giáo dục linh hoạt, cá nhân hóa; đồng thời, đòi hỏi sự cam kết cao về mặt đạo đức và liêm chính học thuật.
Dựa trên đối tượng thụ hưởng và mục tiêu quản trị, ứng dụng AI trong giáo dục đại học hiện đại được phân loại thành 4 nhóm cốt lõi:
(1) Nhóm ứng dụng trong quản trị và điều hành: bao gồm các hệ thống AI phục vụ công tác quản lý của lãnh đạo và chuyên viên nhà trường, như: hệ thống dự báo tỷ lệ sinh viên nhập học/bỏ học dựa trên dữ liệu lớn; Chatbot hỗ trợ tự động hóa các thủ tục hành chính, tư vấn tuyển sinh và giải đáp quy chế học vụ 24/7; phần mềm tối ưu hóa thời khóa biểu và phân bổ nguồn lực phòng học.
(2) Nhóm ứng dụng hỗ trợ người học: tập trung vào việc nâng cao trải nghiệm của sinh viên, như: hệ thống học tập thích ứng có khả năng theo dõi tiến độ, phân tích lỗ hổng kiến thức để tự động điều chỉnh lộ trình và độ khó của bài tập, các gia sư ảo hỗ trợ giải đáp thắc mắc chuyên môn ngoài giờ lên lớp.
(3) Nhóm ứng dụng hỗ trợ giảng dạy và đánh giá: hỗ trợ đắc lực cho đội ngũ giảng viên trong việc giảm tải áp lực hành chính. Nhóm này bao gồm các công cụ AI tạo sinh (như ChatGPT, Copilot) giúp thiết kế đề cương, kịch bản tình huống, tổng hợp học liệu; cùng các hệ thống tự động chấm điểm bài trắc nghiệm hoặc đánh giá ngữ pháp, cấu trúc bài luận.
(4) Nhóm ứng dụng trong nghiên cứu khoa học: bao gồm các thuật toán hỗ trợ nhà nghiên cứu xử lý và phân tích tập dữ liệu khổng lồ, tìm kiếm và tổng hợp tài liệu tham khảo và đặc biệt là các phần mềm rà soát đạo văn, kiểm tra tính nguyên gốc của bài viết nhằm bảo vệ tính liêm chính học thuật.
Ứng dụng AI trong giáo dục đại học mang những đặc trưng cơ bản sau:
(1) Tính dữ liệu hóa. Các nền tảng AI trong giáo dục vận hành dựa trên nguồn nguyên liệu là hệ thống dữ liệu lớn từ hồ sơ sinh viên, lịch sử học tập, hành vi tương tác đến kết quả nghiên cứu. Dữ liệu càng phong phú, khả năng dự báo và cá nhân hóa của AI càng chính xác.
(2) Tính học hỏi liên tục và thích ứng linh hoạt. Khác với các phần mềm truyền thống mang tính tĩnh, các thuật toán học máy cho phép AI liên tục cập nhật, tự điều chỉnh và cải thiện độ chính xác thông qua chuỗi tương tác hàng ngày giữa hệ thống với giảng viên và sinh viên.
(3) Tính hai mặt. Đây là đặc điểm cần được các nhà quản lý giáo dục đặc biệt lưu tâm. Một mặt, AI đóng vai trò như một đòn bẩy kiến tạo môi trường học tập thông minh, giải phóng sức lao động. Mặt khác, nó tiềm ẩn các rủi ro phi truyền thống về đạo đức học thuật (sự ỷ lại của sinh viên, gian lận thi cử và các vấn đề về bảo mật thông tin cá nhân của người học.
3. Kinh nghiệm quốc tế về ứng dụng và quản trị AI trong giáo dục đại học
Thực tiễn bùng nổ của AI trên toàn cầu đã thúc đẩy các tổ chức quốc tế và các quốc gia tiên tiến nhanh chóng thiết lập các mô hình quản trị sự thay đổi. Mặc dù có những bối cảnh văn hóa và thể chế khác nhau, các nỗ lực này đều hướng tới việc cân bằng giữa thúc đẩy đổi mới sáng tạo và kiểm soát rủi ro, thể hiện qua các bài học kinh nghiệm điển hình sau:
Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) đã tiên phong thiết lập khung tiêu chuẩn về Trustworthy AI (AI đáng tin cậy), yêu cầu các hệ thống AI trong giáo dục phải minh bạch về thuật toán và tôn trọng quyền con người. Đồng thời, dựa trên khuyến nghị về đạo đức của AI (2022), đến cuối năm 2023, UNESCO tiếp tục ban hành hướng dẫn về AI tạo sinh trong giáo dục và nghiên cứu. Kết quả tổng kết từ các báo cáo của UNESCO (2024) chỉ ra rằng, việc thiếu vắng các quy định ở cấp độ quốc gia sẽ dẫn đến sự lúng túng cho các cơ sở giáo dục. Khuyến nghị cốt lõi là cần thiết lập giới hạn độ tuổi người dùng, bảo vệ dữ liệu người học và bảo đảm quyền tự chủ của người học không bị thuật toán thao túng.
Tại Hoa Kỳ, việc quản trị AI mang tính phân quyền cao, tập trung mạnh vào khía cạnh đạo đức học thuật do các trường đại học tự chủ ban hành (U.S. Department of Education, 2023). Từ giai đoạn đầu cấm đoán, đến nay, hàng loạt trường đại học hàng đầu của Mỹ đã chuyển sang ban hành các Bộ quy tắc ứng xử. Kết quả thực tiễn cho thấy, việc quy định rõ ranh giới giữa hỗ trợ học tập và đạo văn tự động, bắt buộc sinh viên phải trích dẫn công cụ AI đã dùng ở khâu nào, giúp các trường duy trì được tính liêm chính mà không kìm hãm sự sáng tạo của người học (Moorhouse & cộng sự, 2023).
Nằm trong chiến lược Quốc gia thông minh và bản Chiến lược AI Quốc gia 2.0 (cập nhật cuối năm 2023), Bộ Giáo dục Singapore tiếp cận AI như một năng lực cạnh tranh cốt lõi (SNDGO, 2023). Kết quả nổi bật của Singapore là việc nhanh chóng ban hành Khung năng lực số giảng viên, biến AI thành công cụ bắt buộc trong thiết kế bài giảng. Kinh nghiệm thực tiễn từ Đại học Quốc gia Singapore (NUS) cho thấy, việc chủ động cấp tài khoản AI bản quyền cho toàn bộ sinh viên, kết hợp với việc đào tạo kỹ năng tạo câu lệnh đã giúp xóa bỏ khoảng cách tiếp cận công nghệ và ngăn chặn hiệu quả rủi ro rò rỉ dữ liệu khi dùng các phần mềm trôi nổi (NUS, 2024).
Hàn Quốc là quốc gia tiêu biểu trong việc sử dụng nguồn lực nhà nước để dẫn dắt thị trường công nghệ giáo dục. Chính phủ nước này đã thông qua kế hoạch triển khai AI Digital Textbooks (tạm dịch là sách giáo khoa kỹ thuật số tích hợp AI) bắt đầu từ năm 2025 (MOE Korea, 2023). Để hỗ trợ lộ trình này, kết quả tổng kết cho thấy, Hàn Quốc đã phải tổ chức các chương trình tái đào tạo quy mô lớn cho hàng chục ngàn nhà giáo, chuyển đổi vai trò của họ từ người truyền đạt sang người thiết kế trải nghiệm học tập. Bài học lớn nhất từ Hàn Quốc là công nghệ chỉ phát huy tác dụng khi đi kèm với nguồn nhân lực có đủ năng lực vận hành (MOE Korea, 2023).
Trung Quốc quản trị AI thông qua các quy định pháp luật nghiêm ngặt cấp nhà nước (như Quy định tạm thời về quản lý dịch vụ AI tạo sinh năm 2023), kết hợp với việc thúc đẩy hợp tác công – tư (CAC, 2023). Các cơ sở giáo dục đại học hàng đầu được khuyến khích liên kết chặt chẽ với các tập đoàn công nghệ để nghiên cứu các thuật toán giáo dục đặc thù. Kết quả là Trung Quốc đã nội địa hóa thành công nhiều nền tảng AI, ứng dụng mạnh mẽ vào quản lý khuôn viên trường học thông minh và giám sát an ninh dữ liệu nội bộ (Zhang, 2024).
4. Hàm ý chính sách cho Việt Nam
Một là, hoàn thiện hành lang pháp lý từ hướng kiểm soát sang kiến tạo. Sự bùng nổ của AI tạo sinh đang đặt giáo dục đại học Việt Nam trước sức ép phải chuyển đổi kép: vừa bắt kịp xu hướng công nghệ toàn cầu, vừa phải giải quyết những điểm nghẽn nội tại về hạ tầng, ngân sách và phương pháp sư phạm. Trong bối cảnh AI được sử dụng phổ biến và có nhiều bước phát triển mạnh mẽ trong các cơ sở giáo dục hiện nay, Bộ Giáo dục và Đào tạo cần sớm ban hành khung hướng dẫn quốc gia về đạo đức và sử dụng AI trong giáo dục. Dựa trên khung này, các cơ sở giáo dục đại học được trao quyền tự chủ để xây dựng các Bộ quy tắc ứng xử phù hợp với đặc thù từng khối ngành. Quy định cần nêu rõ giới hạn áp dụng, cách thức trích dẫn AI và chế tài xử lý gian lận, biến AI thành một công cụ học thuật hợp pháp, minh bạch.
Hai là, cải cách căn bản phương pháp kiểm tra và đánh giá. Hệ thống đánh giá tại nhiều trường đại học Việt Nam hiện vẫn nặng về kiểm tra trí nhớ hoặc bài tiểu luận, bài tập lớn. Đây là những hình thức đánh giá dễ dàng được hoàn thành bởi AI tạo sinh, dẫn đến nguy cơ vi phạm liêm chính học thuật quy mô lớn. Vì vậy, cần có một cuộc cách mạng trong phương pháp đánh giá. Các trường cần chuyển trọng tâm từ đánh giá kết quả cuối cùng sang đánh giá quá trình. Tăng cường các hình thức thi vấn đáp, bảo vệ đồ án thực tế, thảo luận tình huống tại lớp hoặc yêu cầu sinh viên phân tích, phản biện lại chính những kết quả do AI tạo ra. Việc này buộc người học phải sử dụng tư duy bậc cao (phân tích, tổng hợp, đánh giá) thay vì chỉ sao chép.
Ba là, phát triển hạ tầng số dùng chung và thu hẹp khoảng cách tiếp cận AI trong giáo dục đại học. Bức tranh giáo dục đại học Việt Nam có sự phân hóa lớn về nguồn lực giữa các đại học trọng điểm tại các đô thị lớn và các trường địa phương. Nếu để các trường tự huy động nguồn lực, chi phí bản quyền cho các nền tảng AI giáo dục chuyên sâu sẽ vượt quá khả năng tài chính của nhiều cơ sở, tạo ra khoảng cách số mới giữa sinh viên các vùng, miền, giữa các cơ sở đào tạo. Vì vậy, cần có chiến lược đầu tư công vào hạ tầng số giáo dục dùng chung. Nhà nước có thể đóng vai trò điều phối, đàm phán mua bản quyền hệ thống AI ở cấp độ quốc gia hoặc cấp bộ, sau đó phân bổ quyền truy cập cho các trường đại học. Đồng thời, cần ưu tiên ngân sách nâng cấp hạ tầng mạng lưới và kho học liệu mở để mọi sinh viên đều có cơ hội tiếp cận công nghệ công bằng.
Bốn là, tái định vị vai trò và giải phóng áp lực hành chính cho giảng viên. Giảng viên đại học tại Việt Nam hiện đang chịu áp lực lớn từ cả công tác giảng dạy, nghiên cứu khoa học và khối lượng lớn các công việc hành chính, sổ sách. Việc yêu cầu họ học thêm kỹ năng AI thường dễ dẫn đến sự miễn cưỡng áp dụng của giảng viên như một nhiệm vụ phát sinh. Bước đi đầu tiên là phải dùng chính AI để giảm tải thủ tục hành chính cho giảng viên, như: tự động hóa quy trình chấm điểm các bài trắc nghiệm, quản lý điểm danh, hệ thống hóa hồ sơ chất lượng. Khi giảng viên thấy được lợi ích thiết thực, họ sẽ tự động thay đổi thói quen. Các khóa bồi dưỡng cần mang tính thực chiến, tập trung vào kỹ năng đặt câu lệnh và cách thức thiết kế bài giảng có sự tích hợp AI, chuyển vai trò của giảng viên từ người truyền đạt kiến thức sang người cố vấn học tập.
Năm là, thúc đẩy hệ sinh thái công nghệ giáo dục nội địa để bảo đảm an ninh dữ liệu. Việc phụ thuộc hoàn toàn vào các nền tảng AI của nước ngoài tiềm ẩn rủi ro rất lớn về chảy máu chất xám và rò rỉ dữ liệu nghiên cứu khoa học, dữ liệu cá nhân của người học. Ngoài ra, các AI quốc tế chưa thực sự thấu hiểu sâu sắc văn hóa, lịch sử và chương trình đào tạo đặc thù của Việt Nam. Vì vậy, rất cần có chính sách thúc đẩy hợp tác viện nghiên cứu – trường học – doanh nghiệp để phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn mang bản sắc Việt Nam. Các trường đại học cần hợp tác với các tập đoàn công nghệ trong nước để thử nghiệm các nền tảng AI giáo dục nội địa, đảm bảo dữ liệu học thuật được lưu trữ an toàn trên máy chủ tại Việt Nam và phục vụ sát nhất với chương trình đào tạo quốc gia.
5. Kết luận
Sự bùng nổ của AI, đặc biệt là AI tạo sinh, không chỉ đơn thuần là một bước tiến mới về mặt công cụ mà thực chất đang đặt ra yêu cầu tái định hình toàn diện mô hình quản trị tại các cơ sở giáo dục đại học. Thông qua việc tổng hợp quan điểm học thuật cập nhật và bài học kinh nghiệm từ các quốc gia, bài viết khẳng định quản trị AI hiệu quả đòi hỏi sự can thiệp có chủ đích nhằm cân bằng giữa việc thúc đẩy năng lực đổi mới sáng tạo và bảo vệ các chuẩn mực cốt lõi về liêm chính học thuật.
Đối chiếu với bối cảnh thực tiễn tại Việt Nam, quá trình thích ứng với công nghệ này không thể diễn ra theo hướng áp dụng máy móc các mô hình quốc tế mà cần giải quyết trực diện những điểm nghẽn nội tại về thể chế, nguồn lực và phương pháp sư phạm. Các cơ quan quản lý nhà nước và cơ sở giáo dục cần chủ động kiến tạo một hành lang pháp lý minh bạch, chuyển dịch sang tư duy kiến tạo trên nền tảng AI. Cùng với đó, yêu cầu cấp thiết là phải cải cách căn bản phương pháp kiểm tra, đánh giá người học, đồng thời có chiến lược đầu tư hạ tầng số dùng chung để thu hẹp khoảng cách tiếp cận công nghệ. Đặc biệt, việc coi trọng vai trò của giảng viên thông qua các chính sách giảm tải áp lực hành chính và thúc đẩy hệ sinh thái công nghệ giáo dục nội địa nhằm bảo vệ an ninh dữ liệu là những bước đi mang tính chiến lược, lâu dài.
Ứng dụng AI trong giáo dục đại học tại Việt Nam không phải là sự đánh đổi giữa công nghệ và con người mà là quá trình nâng cấp năng lực tổng thể của toàn hệ thống. Sự chủ động, linh hoạt và đồng bộ trong chính sách ở thời điểm hiện tại sẽ quyết định khả năng biến AI thành động lực đột phá, góp phần xây dựng một nền giáo dục đại học Việt Nam hiện đại, bao trùm và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.
Tài liệu tham khảo:
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264-75278.
Cyberspace Administration of China [CAC] (2023). Interim measures for the management of generative artificial intelligence services. Beijing: Cyberspace Administration of China.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in eEducation: Promises and implications for teaching and learning. Boston, MA: Center for Curriculum Redesign.
Lodge, J. M., Howard, S., & Bearman, M. (2024). Understanding AI in education as a socio-technical system. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1).
Ministry of Education of the Republic of Korea [MOE Korea] (2023). Announcement of the AI digital textbook promotion plan (Digital-based educational innovation plan). Sejong: Ministry of Education.
Mollick, E. (2024). Co-Intelligence: Living and working with AI. New York: Portfolio/Penguin.
Moorhouse, B. L., Yeo, M. A., & Wan, Y. (2023). Generative AI tools and assessment: Guidelines of the world’s top-ranking universities. Computers and Education Open, 5, 100151.
National university of Singapore [NUS] (2024). Policy for use of AI in teaching and learning. Singapore: NUS Centre for Development of Teaching and Learning.
OECD (2025). Digital education outlook 2025: Steering artificial intelligence in education. Paris: OECD Publishing.
Smart Nation and Digital Government Office [SNDGO] (2023). Singapore National AI strategy 2.0: AI for the public good for Singapore and the world. Singapore: Government of Singapore.
UNESCO (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. Paris: UNESCO.
UNESCO (2022). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO.
UNESCO (2024). Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO.
U.S. Department of Education (2023). Artificial Intelligence and the future of teaching and learning: Insights and recommendations. Washington, DC: Office of Educational Technology.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27.
Zhang, L. (2024). Navigating China’s regulatory approach to generative artificial intelligence and large language models. Cambridge Forum on AI: Law and Governance, 1, e10.
