CC tại Hội nghị thượng đỉnh về Tác động của AI: Các biện pháp can thiệp cốt lõi vì lợi ích công cộng

CC at the AI Impact Summit: Core Interventions for the Public Interest

Posted 06 February 2026 by Anna Tumadóttir, Rebecca Ross

Theo: https://creativecommons.org/2026/02/06/cc-at-the-ai-impact-summit-2026/

Bài được đưa lên Internet ngày: 06/02/2026

Tháng này, CC sẽ tham dự Hội nghị thượng đỉnh Tác động AI tại Delhi, một cuộc họp quốc tế định hình tương lai của chính sách và thực tiễn AI. Hội nghị thượng đỉnh năm 2026 diễn ra sau Hội nghị thượng đỉnh Hành động AI tại Paris vào tháng 2 năm 2025, nơi CC đã nhấn mạnh một sự thật đơn giản nhưng thiết yếu: nếu không có xã hội dân sự, sẽ không thể có lợi ích công cộng.

Năm ngoái, các bài phát biểu của chúng tôi tập trung vào lý do tại sao sự tham gia của xã hội dân sự lại quan trọng, tầm quan trọng của tính mở trong AI, và nhu cầu về các giải pháp địa phương dựa trên bối cảnh địa phương. Năm nay, chúng tôi hướng đến việc xây dựng trên những nền tảng đó với lập trường rõ ràng và mạnh mẽ hơn về quản trị dữ liệu và chủ quyền dữ liệu như là điều kiện tiên quyết cho tài sản chung thịnh vượng. Cụ thể, chúng tôi muốn thảo luận về việc xây dựng cơ sở hạ tầng quản trị chung mà tập trung vào cách tiếp cận dân chủ và có sự tham gia, với mục tiêu cuối cùng là tái cân bằng quyền lực trong hệ sinh thái.

Tài sản chung (Commons) trong Kỷ nguyên AI

Các tài sản chung không phải là một lý thuyết trừu tượng hay chỉ đơn thuần là một tập hợp các giá trị. Nó hữu hình và được dệt vào cuộc sống hàng ngày. Khi bạn đọc một bài báo không bị khóa sau bức tường trả phí, tham khảo Wikipedia, sử dụng hình ảnh hoặc âm nhạc được cấp phép mở, khám phá các tác phẩm nghệ thuật thuộc phạm vi công cộng trên trực tuyến hoặc dựa vào các công cụ bản đồ mở, bạn đang hưởng lợi từ các tài sản chung.

Ngày nay, tài sản chung ngày càng thể hiện dưới dạng các tập dữ liệu dùng để huấn luyện và định hình các hệ thống AI. Những tập dữ liệu này chứa đựng kiến thức, sự sáng tạo, ngôn ngữ và văn hóa của con người. Nguồn gốc của dữ liệu, người tạo ra và quản lý nó, cũng như bối cảnh mang lại ý nghĩa cho nó đều rất quan trọng. Những câu hỏi này nằm ở trọng tâm của quản trị dữ liệu và chủ quyền dữ liệu.

Đối với các cộng đồng ở khu vực Nam bán cầu, những vấn đề này đặc biệt cấp bách. Quá thường xuyên, kiến thức, ngôn ngữ và biểu hiện văn hóa địa phương bị trích xuất, trừu tượng hóa và tái sử dụng mà không có sự tham gia, công nhận hoặc lợi ích thực sự nào dành cho những người đã tạo ra chúng. Giải quyết tác động của AI mà không đối mặt với sự bất đối xứng về quyền lực, cơ sở hạ tầng và đại diện trong lịch sử và hiện tại có nguy cơ tái tạo lại các mô hình trích xuất cũ dưới các hình thức kỹ thuật mới. Chính vì vậy, chúng tôi định hình đóng góp của mình vào quản trị AI.

Các can thiệp cốt lõi của CC tại Hội nghị thượng đỉnh về tác động của AI

Khi xây dựng lịch trình cho Hội nghị thượng đỉnh Tác động AI tại Delhi, CC tập trung vào một loạt các can thiệp cụ thể—những lĩnh vực mà kinh nghiệm, cơ sở hạ tầng và cộng đồng toàn cầu của chúng tôi cho phép chúng tôi đóng góp một cách đặc biệt vào quản trị AI vì lợi ích công cộng.

Lấp đầy khoảng trống trong cơ sở hạ tầng quản trị chung

Việc khẳng định các tùy chọn ưu tiên để truyền đạt cách thức mà người nắm giữ dữ liệu muốn dữ liệu của họ được sử dụng trong AI về bản chất là một cơ chế quản trị dữ liệu. Quản trị dữ liệu dựa trên một tập hợp các quy tắc được chia sẻ (được thực thi chính thức hoặc không chính thức), cũng như một vốn từ vựng được chia sẻ, cả hai đều yêu cầu một cách tiếp cận tập thể và gắn kết để được triển khai thành công trên quy mô lớn. Với hàng thập kỷ kinh nghiệm phát triển các giấy phép được công nhận toàn cầu, có thể đọc được bằng máy, CC có vị trí độc đáo để giúp chuyển đổi các biểu hiện ý định thành các công cụ quản trị tập thể, có tính tương hợp và có thể hoạt động trên quy mô lớn.

Các cách tiếp cận có sự tham gia và dân chủ đối với quản trị dữ liệu

Quá trình thực hành quản trị dữ liệu thường quan trọng không kém gì các công cụ được sử dụng để thể hiện nó. Các khung cấp phép của CC không xuất hiện từ những cuộc họp kín; chúng được hình thành thông qua các quy trình mở, toàn cầu và có tính thảo luận, liên quan đến người sáng tạo, các tổ chức và các nhà hoạch định chính sách.

Tại Hội nghị thượng đỉnh, CC sẽ thúc đẩy ý tưởng rằng quản trị có sự tham gia không phải là một điều xa xỉ mà là một yêu cầu để đạt được tính hợp pháp—đặc biệt là trong các hệ thống AI ảnh hưởng đến hàng tỷ người. Chúng tôi sẽ khám phá cách CC có thể tiếp tục phát triển các quy trình của mình để trở nên dân chủ và toàn diện hơn khi chúng tôi phát triển các khung hoặc công cụ pháp lý cân bằng nhu cầu của những người chia sẻ và những người tái sử dụng.

Trao quyền đối trọng cho người sáng tạo và cộng đồng

Nhiều hoạt động dữ liệu hiện tại trong AI được thiết kế để mang tính khai thác: thu thập dữ liệu mờ ám, điều khoản dịch vụ đơn phương và khung đồng ý cung cấp rất ít sự lựa chọn có ý nghĩa. Sự can thiệp của CC không phải để ngăn chặn AI, cũng không phải để kiện tụng sự phát triển của nó, mà là để trang bị cho người sáng tạo và cộng đồng nắm giữ dữ liệu các hình thức chủ động hợp pháp và có thể mở rộng.

Bằng cách hỗ trợ các chuẩn mực tập thể, cơ sở hạ tầng dùng chung và thể hiện rõ ràng ý định của người sáng tạo, CC có thể giúp cân bằng lại quyền lực giữa các nhà phát triển AI và các cộng đồng có công việc và kiến thức làm nền tảng cho các hệ thống này. Hình thức đối trọng quyền lực này đặc biệt quan trọng đối với những người sáng tạo, các tổ chức văn hóa và cộng đồng tri thức ở các nước Bán cầu Nam, nơi đòn bẩy pháp lý và kinh tế thường bị hạn chế nhưng đóng góp văn hóa lại vô cùng to lớn.

Sự lựa chọn, quyền tự chủ và sự thịnh vượng của con người

Và làm thế nào để chúng ta giải quyết những vấn đề này trong khi vẫn giữ được tính nhân văn của internet? Làm thế nào để chúng ta duy trì niềm tin vào thông tin? Làm thế nào để chúng ta đảm bảo rằng các rào cản đối với máy móc không tạo ra những trở ngại không đáng có trong việc tiếp cận kiến thức hoặc kìm hãm sự đổi mới và khám phá khoa học? Nói cách khác, làm thế nào để chúng ta xây dựng một hệ sinh thái AI hoạt động vì lợi ích công cộng, được tiêu chuẩn hóa khi có thể và phù hợp với ngữ cảnh khi cần thiết?

Ở cấp độ cơ bản nhất, quản trị dữ liệu là về việc đưa ra quyết định, về sự lựa chọn. Đây là nơi mà CC luôn tồn tại: không phải trong sự phân biệt nhị phân cứng nhắc giữa mở và đóng mà là trong việc tạo điều kiện cho các lựa chọn trao quyền cho những người sáng tạo và cộng đồng mà họ thuộc về, cùng với những cỗ máy mà họ chọn sử dụng.

Chúng tôi chia sẻ quan điểm rằng việc thúc đẩy sự thịnh vượng của con người nên là nguyên tắc bao trùm hướng dẫn quản trị dữ liệu. Chúng tôi cũng tin rằng tài sản chung thịnh vượng là điều kiện tiên quyết cho sự thịnh vượng của con người. Tài sản tri thức chung được cung cấp thông qua Internet có mối liên hệ mật thiết với các tài nguyên được chia sẻ chung trong thế giới vật chất, và cả hai đều đòi hỏi sự chăm sóc, quản lý và trách nhiệm tập thể.

Nếu bạn cùng chia sẻ niềm tin của chúng tôi rằng quản trị AI phải đặt lợi ích công cộng làm trọng tâm, tôn trọng chủ quyền dữ liệu và củng cố chứ không phải làm suy yếu các tài sản chung toàn cầu, chúng tôi mời bạn kết nối với chúng tôi tại Hội nghị thượng đỉnh Tác động của AI. Hãy cùng nhau xây dựng tương lai của sự chia sẻ – mở, công bằng và dựa trên sự thịnh vượng của con người.

Nếu bạn ở Delhi, bạn có thể liên hệ với nhóm CC, do Rebecca Ross và Anna Tumadóttir đại diện, tại các địa điểm sau:

• CivicSabha 2.0

• PAIRS India

• Buổi gặp gỡ cộng đồng OpenMined

• Tăng cường hợp tác dữ liệu và trí tuệ nhân tạo vì tăng trưởng kinh tế và lợi ích xã hội như một phần của các phiên chính tại Hội nghị thượng đỉnh Tác động

• Các sự kiện của DPGA

• Đưa AI đến với mọi người: Trường hợp của AI cá nhân, địa phương, đa ngôn ngữ do Current AI tổ chức

• Một số sự kiện của Viện Project Liberty

• Và nhiều hơn nữa!

This month, CC will be represented at the AI Impact Summit in Delhi, an international gathering shaping the future of AI policy and practice. The 2026 Summit follows the AI Action Summit in Paris in February 2025, where CC underscored a simple but essential truth: without civil society, there can be no public interest.

Last year, our interventions focused on why civil society participation matters, the importance of openness in AI, and the need for local solutions grounded in local contexts. This year, we aim to build on those foundations with a clearer, stronger position on data governance and data sovereignty as prerequisites for a thriving commons. Specifically, we want to talk about building shared governance infrastructure that centers on a democratic and participatory approach, with the ultimate goal of rebalancing power in the ecosystem.

The Commons in the Age of AI

The commons is not an abstract theory or merely a set of values. It is tangible and woven into everyday life. When you read an article not locked behind a paywall, consult Wikipedia, use openly licensed images or music, explore public domain artworks online, or rely on open mapping tools, you are benefiting from the commons.

Today, the commons increasingly takes the form of datasets that train and shape AI systems. These datasets embed human knowledge, creativity, language, and culture. Where this data comes from, who created and stewarded it, and the contexts that give it meaning all matter. These questions are at the heart of data governance and data sovereignty.

For communities in the Global South, these issues are especially urgent. Too often, local knowledge, languages, and cultural expression are extracted, abstracted, and redeployed without meaningful agency, recognition, or benefit flowing back to the people who created them. Addressing AI’s impacts without confronting historical and ongoing asymmetries in power, infrastructure, and representation risks reproducing old patterns of extraction in new technical forms. It is with this in mind that we shape our contribution to AI governance.

CC’s Core Interventions at the AI Impact Summit

As we build our schedule for the AI Impact Summit in Delhi, CC is focused on a set of concrete interventions—areas where our experience, infrastructure, and global community position us to make a distinctive contribution to AI governance in the public interest.

Filling Gaps in Shared Governance Infrastructure

Asserting preferences to communicate how data holders wish their data to be used in AI is at its core a data governance mechanism. Data governance relies on a shared set of rules (formally or informally enforced), as well as a shared vocabulary, both of which require a collective and cohesive approach to be successfully implemented at scale. With decades of experience developing globally recognized, machine-readable licenses, CC is uniquely positioned to help translate expressions of intent into collective, interoperable governance tools that can function at scale.

Participatory and Democratic Approaches to Data Governance

The process of practicing data governance is often as important as the tools used to express it. CC’s licensing frameworks did not emerge from closed rooms; they were shaped through open, global, and deliberative processes involving creators, institutions, and policymakers.

At the Summit, CC will advance the idea that participatory governance is not a luxury but a requirement for legitimacy—especially in AI systems that affect billions of people. We will explore how CC can continue to evolve its own processes to be more democratic and inclusive as we develop frameworks or legal tools that balance the needs of those sharing and those reusing.

Enabling Counter-Power for Creators and Communities

Many current data practices in AI are extractive by design: opaque scraping, unilateral terms of service, and consent frameworks that offer little meaningful choice. CC’s intervention is not to block AI, nor to litigate its development, but to equip creators and data-holding communities with legible, scalable forms of agency.

By supporting collective norms, shared infrastructure, and visible expressions of creator intent, CC can help rebalance power between AI developers and the communities whose work and knowledge underpin these systems. This form of counter-power is especially vital for creators, cultural institutions, and knowledge communities in the Global South, where legal and economic leverage is often limited but cultural contribution is immense.

Choice, Agency, and Human Flourishing

And how do we tackle these issues while keeping the internet human? How do we preserve trust in information? How do we ensure that guardrails for machines do not create undue barriers in access to knowledge or stifle innovation and scientific discovery? In other words, how do we build an AI ecosystem that operates in the public interest, that is standardized when possible and contextual when required?

At its most fundamental level, data governance is about making decisions, about choice. This is where CC has always lived: not in blunt binaries of open versus closed but in enabling choices that empower human creators and the communities they belong to, alongside the machines they choose to use.

We share the view that the promotion of human flourishing should be the overarching principle guiding data governance. We also believe that a flourishing commons is a prerequisite for human flourishing. The knowledge commons made available through the internet is deeply interconnected with shared resources in the physical world, and both require care, stewardship, and collective responsibility.

If you share our belief that AI governance must center the public interest, respect data sovereignty, and strengthen rather than diminish the global commons, we invite you to connect with us at the AI Impact Summit. Let’s work together to build the future of sharing—open, equitable, and grounded in human flourishing.

If you’ll be in Delhi, you can connect with the CC team, represented by Rebecca Ross and Anna Tumadóttir, at the following places:

• CivicSabha 2.0

• PAIRS India

• OpenMined Community Meetup

• Strengthening Data and AI Collaboratives for Economic Growth and Social Good as part of the main Impact Summit Sessions

• DPGA Events

• Making AI for everyone: The case for personal, local, multilingual AI hosted by Current AI

• Several Project Liberty Institute events

• And many more!

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Xây dựng tương lai trong năm 2026

Building the Future in 2026

Posted 08 January 2026 by Anna Tumadóttir

Theo: https://creativecommons.org/2026/01/08/building-the-future-in-2026/

Bài được đưa lên Internet ngày: 08/01/2026

Năm 2026, Creative Commons sẽ tiếp tục đảm bảo rằng sự thay đổi công nghệ sẽ củng cố, chứ không làm suy yếu, tài sản chung (commons) và cải thiện các hoạt động chia sẻ và tiếp cận vốn là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Chúng tôi thực hiện điều này bằng cách áp dụng các nguyên tắc cơ bản, các chiến lược thực tiễn và bài học kinh nghiệm từ nhiều thập kỷ thúc đẩy tài sản chung. Việc chia sẻ nghiên cứu, tài liệu giáo dục, di sản và tác phẩm sáng tạo là những hành động hào phóng—đây là những món quà mà mọi người dành tặng cho tài sản chung. Việc tiếp cận các nguồn tài nguyên được chia sẻ này cho phép hợp tác, đổi mới và hiểu biết. Cùng nhau, đây là cách chúng ta cải thiện khả năng tiếp cận kiến thức và xây dựng một tương lai công bằng hơn.

Nhưng như chúng ta đã thảo luận trong năm qua, các điều kiện mà việc chia sẻ diễn ra đã thay đổi.

Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) và sự dịch chuyển trong môi trường công nghệ đã làm lung lay những động lực lâu đời để chia sẻ mở. Một số người sáng tạo từng sẵn lòng chia sẻ giờ đây đặt câu hỏi liệu tính mở có dẫn đến sự bóc lột hay không. Những người bị ràng buộc bởi hợp đồng phải chia sẻ có thể cảm thấy đóng góp của họ đang bị khai thác mà không được công nhận hoặc có đi có lại. Các cộng đồng đang nỗ lực bảo tồn văn hóa và đảm bảo sự đại diện thường bị buộc phải đối mặt với một lựa chọn bất khả thi: cho phép khai thác hoặc chấp nhận bị loại trừ. Đồng thời, tất cả chúng ta, những người phụ thuộc vào việc tiếp cận thông tin đáng tin cậy và đã được xác minh, có thể thấy khó khăn hơn bao giờ hết trong việc biết nên tin tưởng vào điều gì.

Nếu không ai chia sẻ, tài nguyên chung sẽ không có hy vọng phát triển. Lợi ích công cộng mà tất cả chúng ta đều được hưởng sẽ bị suy yếu và cuối cùng biến mất. Tuy nhiên, rõ ràng là chúng ta không thể chỉ duy trì hiện trạng. Chúng ta phải đàm phán một sự cân bằng mới, nơi quyền tiếp cận kiến thức được bảo vệ, các cộng đồng giữ được quyền tự chủ và việc tiếp cận có điều kiện có thể là một biện pháp đối phó cần thiết với sự thương mại hóa không kiểm soát.

Những căng thẳng này là có thật và chúng đòi hỏi sự lãnh đạo.

Trọng tâm của chúng tôi trong năm 2026

Gần đây, chúng tôi đã suy ngẫm về công việc của mình trong năm 2025 - những thành tựu và con đường phía trước. Sự suy ngẫm đó đã khẳng định lại mục đích và làm rõ hơn các ưu tiên của chúng tôi trong thời đại AI này. Trong năm 2026, chúng tôi sẽ tiếp tục làm việc để phục vụ ba mục tiêu chiến lược của mình:

• Tăng cường cơ sở hạ tầng chia sẻ mở: Về lâu dài, chúng tôi sẽ biết mình đã thành công khi một cơ sở hạ tầng mở mạnh mẽ và bền vững tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ và truy cập vì lợi ích công cộng.

• Bảo vệ và ủng hộ các tài sản chung sáng tạo thịnh vượng: Về lâu dài, chúng tôi sẽ biết mình đã thành công khi các tài sản chung sáng tạo thịnh vượng tồn tại để giải quyết những thách thức lớn nhất của thế giới.

• Tập trung vào cộng đồng: Về lâu dài, chúng tôi sẽ biết mình đã thành công khi các cộng đồng tận dụng cơ sở hạ tầng mở của CC để chia sẻ kiến thức vì lợi ích công cộng.

Tác phẩm “Edward Everett Square Bricks” của Adam Pieniazek, được chỉnh sửa bởi Creative Commons, được cấp phép theo CC BY 2.0.

Tăng cường cơ sở hạ tầng mở

Các công cụ mà chúng ta quản lý, như các giấy phép CC và các công cụ phạm vi công cộng, và các khuôn khổ mới mà chúng ta đang phát triển, như tín hiệu CC, không tồn tại một cách độc lập. Chúng hoạt động trong các môi trường quản trị dữ liệu, kỹ thuật và pháp lý phức tạp. Khi các môi trường đó phát triển, chúng ta cũng phải phát triển theo.

Năm 2026, chúng tôi sẽ tham gia sâu vào việc định nghĩa sự thừa nhận ghi công trong bối cảnh AI. Sự thừa nhận ghi công không phải là điều nên có; nó là nền tảng cho tài sản chung và tính bền vững của hệ sinh thái thông tin của chúng ta. Người sáng tạo xứng đáng được ghi nhận, và người dùng xứng đáng được biết kiến thức của họ đến từ đâu. Chúng ta cũng sẽ khám phá các chiến lược để bắt buộc ghi nhận và, nếu phù hợp, bồi thường, làm việc cẩn thận để giảm thiểu mọi hậu quả không mong muốn. Điều này có nghĩa là phải hiểu thấu đáo các môi trường lập pháp và quy định ảnh hưởng đến việc sử dụng các công cụ, và tham gia một cách có ý nghĩa với các bên liên quan về những sự đánh đổi có thể chấp nhận được.

Khi chúng ta giải quyết trực diện những thách thức này, chúng ta không thể để sự hoàn hảo trở thành kẻ thù của lợi ích công cộng. Không làm gì cả không phải là một lựa chọn đối với Creative Commons.

Việc mang lại sự chủ động và tinh tế hơn cho việc chia sẻ chính là điều đã dẫn đến sự phát triển của tín hiệu CC (CC Signals). Giống như bất kỳ sự can thiệp nào vào một hệ sinh thái đang phát triển nhanh chóng, tín hiệu CC và bất kỳ sự can thiệp nào khác của AI đều phải được tiếp cận với tư duy nghiên cứu và phát triển (R&D). Chúng ta phải thử nghiệm, đánh giá và tinh chỉnh để xem điều gì hiệu quả. Chúng ta sẽ áp dụng tư duy tương tự để khám phá xem liệu có cần thiết phải có giấy phép mới hay không, hoặc liệu chúng ta có cần xem xét việc quản lý phiên bản của các giấy phép hiện có hay không.

Công việc này phải được thực hiện một cách chu đáo và có chủ đích, ngay cả khi thế giới đòi hỏi tốc độ. Các tài sản chung vận động theo tốc độ của con người và công việc của con người thì lộn xộn. Đây là một đặc điểm, không phải là một khuyết điểm, và cho phép chúng ta chống lại nhu cầu về tốc độ bằng các quyết định thiết kế dựa trên giá trị.

Bảo vệ các Tài sản chung Sáng tạo Thịnh vượng

Trong hơn hai thập kỷ qua, CC đã đi đầu trong phong trào toàn cầu về quyền truy cập tri thức. Thông qua chính sách, vận động, quan hệ đối tác thể chế và việc áp dụng giấy phép, chúng tôi đã giúp các tài sản chung phát triển.

Công việc này vẫn tiếp tục cho đến ngày nay với tầm quan trọng cao hơn. Mọi người trên khắp thế giới tham gia vào các tài sản chung hàng ngày. Nó đã trở nên phổ biến đến mức chúng ta thường không nhận ra đó là thứ cần được bảo vệ. Nhưng đó là một trong những tài sản quý giá nhất của con người – và mặc dù nó thuộc về tất cả chúng ta – nó cần người bảo vệ, người quản lý, người bảo trợ. Nếu không có các tài sản chung lành mạnh, kiến thức sẽ bị tư nhân hóa và sự sáng tạo sẽ bị đình trệ. Trong kỷ nguyên AI này, người dùng bị tách khỏi nguồn gốc ban đầu một hoặc nhiều bước. Chúng ta đang bước vào một thời kỳ mà nội dung bị thu hẹp xuống mức thấp nhất và tách rời khỏi bối cảnh và cộng đồng. Đây là nơi mà các can thiệp chuyên biệt theo từng lĩnh vực của chúng ta tạo ra tác động lớn nhất. Bằng cách tập trung vào việc tăng cường khả năng tiếp cận giáo dục, khoa học và văn hóa, chúng ta đóng góp cho các tài sản chung sáng tạo thịnh vượng vì tất cả chúng ta.

Trong khoa học mở, chúng ta sẽ tiếp tục hỗ trợ việc phổ biến nhanh chóng và công khai các sản phẩm đầu ra khoa học. Khi nghiên cứu vượt ra ngoài các ấn phẩm truyền thống hướng tới các bản thảo trước khi xuất bản (Preprints), các sản phẩm đầu ra dạng mô-đun và các định dạng ưu tiên kỹ thuật số, cơ sở hạ tầng truy cập mở phải phát triển song song với nó. Chúng tôi sẽ đẩy nhanh việc áp dụng CC BY cho các bản thảo trước khi xuất bản và làm sâu sắc thêm công việc của chúng tôi về khoa học mô-đun với Quỹ Khoa học Liên tục (Continuous Science Foundation), khám phá cách cấp phép có thể hoạt động như một cơ sở hạ tầng nền tảng khuyến khích việc tái sử dụng và hợp tác.

Trong văn hóa mở, chúng tôi sẽ tiếp tục phát triển dựa trên việc ra mắt Tuyên bố Di sản Mở (Open Heritage Statement), với kế hoạch tổ chức một sự kiện tại Paris tại trụ sở UNESCO để khuyến khích sự hỗ trợ từ các quốc gia thành viên UNESCO nhằm thúc đẩy công việc này thông qua các kênh chính thức.

Trong gần 5 năm qua, công việc của chúng tôi trong lĩnh vực văn hóa mở đã được thực hiện nhờ sự hỗ trợ từ Arcadia, nhưng nguồn tài trợ này sẽ kết thúc vào cuối năm nay. Chúng tôi đang tích cực tìm kiếm các khoản tài trợ để tiếp tục xây dựng dựa trên những thành tựu đã đạt được và hiện thực hóa mục tiêu biến di sản mở trở thành chuẩn mực và là tài sản chung mà tất cả chúng ta đều có thể hưởng lợi.

Chúng tôi sẽ tiếp tục tham gia sâu rộng vào các lĩnh vực mà chúng tôi đã có tác động lớn trong việc áp dụng giấy phép CC và thúc đẩy lý tưởng về tính mở. Dựa trên chuyên môn và các mối quan hệ, chúng tôi sẽ giúp suy nghĩ về những công cụ và khuôn khổ tốt nhất để chia sẻ và truy cập hiện nay và cách thức mà các nhu cầu có thể thay đổi cùng với công nghệ. Chúng tôi ở đây để giúp những người đang tạo ra hoặc quản lý nội dung đưa ra những lựa chọn tốt nhất có thể, và chúng tôi thừa nhận rằng các nhu cầu sẽ khác nhau tùy theo lĩnh vực và khu vực. Công việc thử nghiệm nguyên mẫu của chúng tôi đối với các tín hiệu CC cũng sẽ được khám phá trong các lĩnh vực giáo dục, khoa học và văn hóa.

Tập trung vào cộng đồng

Chúng tôi rất hào hứng cùng cộng đồng giải quyết tất cả những câu hỏi lớn, mở (theo nghĩa đen và nghĩa bóng!). Năm nay, chúng tôi kỷ niệm 25 năm thành lập. Chúng tôi sẽ tổ chức các cuộc thảo luận công khai với các chuyên gia, nhà vận động và cả những người bất đồng chính kiến (đúng vậy!), đồng thời phát triển các tài liệu dựa trên những bài học này, dành cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về toàn bộ phạm vi hoạt động của chúng tôi. Chúng tôi cũng sẽ tổ chức một số hoạt động kỷ niệm trong suốt quá trình.

Phương châm của chúng tôi trong năm nay: “Nếu không có gì khác, hãy ghi công”.

Trong lịch sử, việc chia sẻ và quyền tiếp cận đã củng cố lẫn nhau. Các công cụ chúng tôi phát triển để tạo điều kiện cho việc chia sẻ đã mở rộng quyền tiếp cận, và ngược lại. Trong thời đại trí tuệ nhân tạo AI, mối quan hệ đó đang bị thử thách—nhưng nguyên tắc cốt lõi vẫn không thay đổi.

Tại Creative Commons, mọi thứ quay trở lại với sự lựa chọn và ghi công.

Nếu bạn chọn chia sẻ kiến thức, bạn luôn cần được thừa nhận ghi công. Nếu bạn truy cập kiến thức, bạn có quyền biết thông tin của mình đến từ đâu.

Khi Creative Commons bước sang năm thứ 25, tôi hy vọng chúng ta có thể cùng nhau, trong cộng đồng, để bảo vệ các giá trị cốt lõi của CC trong một thế giới đang thay đổi. Hãy tìm chúng tôi trên Zulip hoặc đăng ký nhận bản tin của chúng tôi để biết tất cả những hoạt động chúng tôi đang thực hiện nhân dịp kỷ niệm 25 năm thành lập.

In 2026, Creative Commons will continue to ensure that technological change strengthens, not erodes, the commons and improves the acts of sharing and access that are part of our everyday lives. We do this by applying first principles, practical strategies, and lessons learned from decades of advancing the commons. Sharing of research, educational materials, heritage, and creative works are acts of generosity—these are the gifts people give to the commons. Access to these same shared resources enables collaboration, innovation, and understanding. Together, this is how we improve access to knowledge and build a more equitable future.

But as we’ve been discussing over the last year, the conditions under which sharing happens have changed.

Advances in AI and shifts in the technological environment have unsettled long-standing motivations to share openly. Some creators who once shared willingly now question whether openness leads to exploitation. Those who are contractually required to share may feel their contributions are being extracted without recognition or reciprocity. Communities working to preserve culture and ensure representation are often forced into an impossible choice: allow extraction or accept exclusion. At the same time, all of us who depend on access to trustworthy, verified information may find it harder than ever to know what to trust.

If no one shares, the commons has no hope of thriving. The public good that we all benefit from atrophies and eventually disappears. Yet it is equally clear that we cannot simply maintain the status quo. We must negotiate a new balance, one where access to knowledge is protected, communities retain agency, and conditional access may be a necessary countermeasure to unchecked commodification.

These tensions are real, and they demand leadership.

Our Focus in 2026

We recently reflected on our work in 2025—the achievements and the road ahead. That reflection reaffirmed our purpose and sharpened our priorities in this age of AI. In 2026, we’ll continue to work in service of our three strategic goals:

• Strengthen the open infrastructure of sharing: In the long term future, we will know we’ve been successful when a strong and resilient open infrastructure empowers sharing and access in the public interest.

• Defend and advocate for a thriving creative commons: In the long term future, we will know we’ve been successful when a thriving creative commons exists to solve the world’s greatest challenges.

• Center community: In the long term future, we will know we’ve been successful when communities leverage CC’s open infrastructure to share knowledge in the public interest.

“Edward Everett Square Bricks” by Adam Pieniazek, modified by Creative Commons, is licensed via CC BY 2.0.

Strengthening the Open Infrastructure

The tools we steward, like the CC licenses and public domain tools, and new frameworks we’re developing, like CC signals, do not exist in isolation. They operate within complex legal, technical, and data governance environments. As those environments evolve, so must we.

In 2026, we will engage deeply in defining attribution in the context of AI. Attribution is not a nice-to-have; it is foundational to the commons and the sustainability of our information ecosystem. Creators deserve credit, and users deserve to know where their knowledge is coming from. We will also explore strategies for mandating credit and, where appropriate, compensation, working carefully to minimize any unintended consequences. This means thoroughly understanding the legislative and regulatory environments that impact the use of tools, and meaningfully engaging with stakeholders on what acceptable tradeoffs might be.

As we address these challenges head-on, we cannot let the perfect be the enemy of the public good. Doing nothing isn’t an option for Creative Commons.

Bringing some agency and nuance back to sharing is what led to the development of CC signals. Like any intervention in a rapidly evolving ecosystem, CC signals and any other AI intervention must be approached with an R&D mindset. We have to test, evaluate, and refine to see what works. We will bring this same mindset to explore if new licenses are warranted, or if we need to consider versioning existing licenses.

This work has to be thoughtful and intentional, even when the world demands speed. The commons moves at human pace and human work is messy. This is a feature, not a flaw, and allows us to counter the need for speed with values-driven design decisions.

Defending a Thriving Creative Commons

For over two decades, CC has been at the forefront of the global movement for access to knowledge. Through policy, advocacy, institutional partnerships, and license adoption, we have helped the commons grow.

This work continues today with even higher stakes. People all over the world participate within the commons daily. It has become so commonplace that we often don’t notice it as something that needs protecting. But it is one of our most valuable human assets—and while it belongs to all of us—it needs guardians, stewards, patrons. Without a healthy commons, knowledge becomes privatized and creativity stalls. In this era of AI, users are one or several steps removed from the original source. We are entering a period of humanity where content is reduced to its lowest common denominator and divorced from context and community. This is where our sector-specific interventions make the greatest impact. By focusing on increasing access to education, science, and culture, we contribute to a thriving creative commons for all of us.

In open science, we will continue to support the rapid, open dissemination of scientific outputs. As research moves beyond traditional publications toward preprints, modular outputs, and digital-first formats, open access infrastructure must evolve alongside it. We will accelerate adoption of CC BY for preprints and deepen our work on modular science with the Continuous Science Foundation, exploring how licensing can function as foundational infrastructure that incentivizes reuse and collaboration.

In open culture, we will be building on the launch of the Open Heritage Statement, with plans to host an event in Paris at UNESCO headquarters to encourage support from UNESCO member states to carry forward this work through formal channels.

For almost five years, our work in open culture has been made possible by support from Arcadia, but this funding concludes later this year. We’re actively seeking grants to continue building on the gains we’ve made and realizing the goal of open heritage becoming the norm, and a shared asset we can all benefit from.

We’ll continue deep engagements in sectors where we’ve historically had great impact with adoption of the CC licenses and driving forth the ideals of openness. Building on expertise and relationships, we’ll help think about what the best tools and frameworks are for sharing and access today and how needs might be changing alongside technology. We’re here to help those who create or steward content make the best possible choices, and we acknowledge that needs will differ by sector and region. Our prototyping work for CC signals will be explored within the education, science, and culture sectors as well.

Centering Community

We’re excited to tackle all of the big, open questions (pun intended!) alongside our community. This year we celebrate our 25th anniversary. We’ll be hosting public conversations with experts, advocates, and dissenters (yes!) and developing resources on the basis of these learnings that are available to anyone who wants to further educate themselves across the full spectrum of our work. We’ll be throwing in some celebrations along the way, too.

Our motto for the year: “If nothing else, credit.”

Historically, sharing and access have reinforced one another. The tools we developed to enable sharing expanded access, and vice versa. In the age of AI, that relationship is under strain—but the core principle remains unchanged.

At Creative Commons, it comes back to choice and credit.

If you choose to share knowledge, you should always be attributed. If you access knowledge, you are entitled to know where your information is coming from.

As Creative Commons enters its 25th year, I’m hopeful we can work together, in community, to advocate for CC’s core values in a changing world. Come find us on Zulip or sign up for our newsletter to hear all about what we’re up to as we celebrate our 25th anniversary.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Tín hiệu CC: Những việc chúng tôi đã và đang thực hiện

CC Signals: What We’ve Been Working On

Posted 15 December 2025 by Sarah Hinchliff Pearson

Theo: https://creativecommons.org/2025/12/15/cc-signals-what-weve-been-working-on/

Bài được đưa lên Internet ngày: 15/12/2025

Khi nhìn lại năm 2025, rõ ràng là Internet như chúng ta biết đang thay đổi. Quyền tiếp cận tới kiến thức nhờ vào công nghệ lẽ ra phải phát triển mạnh mẽ. Thay vào đó, thông tin đang bị xóa khỏi web hoặc bị khóa lại trong các "khu vườn với các tường rào" khép kín. Chúng ta đang trải qua một cuộc khủng hoảng các tài sản chung (commons), một phần do các thực hành phát triển trí tuệ nhân tạo hiện nay gây ra. Các hệ thống mới đang nổi lên để đáp ứng – từ các kế hoạch kiếm tiền từ nội dung và các thỏa thuận cấp phép được thiết kế để bảo vệ các chủ sở hữu bản quyền lớn, đến mớ hỗn độn các vụ kiện tụng về cách các dịch vụ AI sử dụng nội dung như dữ liệu. Chúng ta đang ở giữa một cuộc tái cấu trúc lớn về cách chúng ta chia sẻ và tái sử dụng nội dung trên web.

"Con đường mòn của rừng bị biến dạng" của Lone Thomasky & Bits&Bäume, CC BY 4.0, được phối lại bởi Creative Commons, CC BY 4.0.

Tín hiệu CC: Ôn lại

Trong bối cảnh này, chúng tôi tiếp tục phát triển tín hiệu CC.

Chúng tôi đã giới thiệu khái niệm tín hiệu CC vào tháng 6 năm ngoái (bản dịch sang tiếng Việt) trong một hội thảo trực tuyến và tiếp tục khám phá động lực đằng sau công việc này trong báo cáo "Từ Nội dung Con người đến Dữ liệu Máy móc" (bản dịch sang tiếng Việt). Chúng tôi cũng đã chia sẻ kết quả (bản dịch sang tiếng Việt) của giai đoạn phản hồi công khai sau khi khởi động tín hiệu CC. Kể từ đó, chúng tôi đã thử nghiệm hợp tác với các bên liên quan có cùng giá trị và phát triển các dự án thí điểm để kiểm tra các ý tưởng do cộng đồng nêu ra.

Mục tiêu của tín hiệu CC là giúp người tạo lập và người quản lý bộ sưu tập thể hiện cách họ muốn nội dung hoặc dữ liệu của mình được sử dụng trong phát triển AI theo cách duy trì sự có đi có lại, sự công nhận và tính bền vững. Các hệ thống AI hiện nay phụ thuộc vào một lượng lớn nội dung do con người tạo ra, thường được thu thập mà không có sự nhận thức hoặc tham gia của những người tạo ra nó. Điều này đã tập trung quyền lực và làm suy yếu niềm tin vào khế ước xã hội về các tài sản chung (commons).

Tín hiệu CC (CC Signals) đáp ứng bằng cách thúc đẩy vai trò chủ động của cộng đồng đồng thời bảo toàn cam kết cốt lõi của Creative Commons về quyền truy cập và tính mở. Cuối cùng, thông qua Tín hiệu CC và các biện pháp can thiệp khác nhằm đưa các khái niệm về sự có đi có lại vào các tiêu chuẩn và thực tiễn, chúng tôi hình dung ra một Internet mở nơi sự tham gia là công bằng, người sáng tạo được tôn trọng và sự đổi mới cải thiện các tài sản chung—chứ không phải là sự khai thác không kiểm soát.

CC Signals: Chúng ta đang ở đâu?

Tín hiệu CC (CC Signals) là một khung đang phát triển, dựa trên các giá trị—hiện đang được thử nghiệm thông qua một loạt các nỗ lực thí điểm. Chiến lược của chúng tôi là khám phá các phương pháp tiếp cận theo mô-đun trên các khía cạnh pháp lý, kỹ thuật và chuẩn mực để khuyến khích các thực tiễn phát triển AI có trách nhiệm. Điều này cho phép Tín hiệu CC thích ứng khi các chuẩn mực, công nghệ và tiêu chuẩn tiếp tục phát triển.

Hiện tại, hai triển khai chính đang được tiến hành:

• Triển khai tín hiệu CC trên Mozilla Data Collective: Chúng tôi đang hợp tác với Mozilla để xem xét cách thức triển khai tín hiệu CC trên nền tảng Mozilla Data Collective, một nền tảng được xây dựng nhằm mục đích chia sẻ dữ liệu một cách có đạo đức và trao đổi giá trị công bằng. Kế hoạch của chúng tôi là thử nghiệm nhiều cách khác nhau để tích hợp một số biện pháp thực thi pháp lý vào tín hiệu CC. Chúng tôi cũng hy vọng sẽ tận dụng cơ hội này để kiểm tra xem yếu tố tín hiệu CC nào phổ biến và có tác động nhất, và yếu tố nào có ảnh hưởng lớn nhất đến hành vi của nhà phát triển AI.

• Điều chỉnh yếu tố đóng góp của tín hiệu CC trong khung RSL: Sử dụng khung của yếu tố tín hiệu đóng góp của hệ sinh thái, chúng tôi đang làm việc với RSL Collective để nhúng khái niệm đóng góp có đi có lại vào tiêu chuẩn đang phát triển này. Là một nền tảng cho phép chủ sở hữu quyền đặt các điều khoản cấp phép có thể đọc được bằng máy cho nội dung của họ, tích hợp yếu tố đóng góp đảm bảo rằng các tiêu chuẩn như RSL cung cấp các cơ chế cho các nhà phát triển AI đóng góp trở lại cho tài sản chung ở cấp độ tập thể hoặc cộng đồng, chứ không chỉ đơn giản là thanh toán một đổi một.

Ngoài những tín hiệu mà CC tự tạo ra, chúng tôi cũng đang nghiên cứu xem liệu việc cập nhật cơ sở hạ tầng cấp phép của CC có thể củng cố và hỗ trợ hơn nữa cho các tài sản chung trong thời đại trí tuệ nhân tạo hay không.

Hướng tới tương lai

Chúng tôi đang tích cực tìm kiếm sự quan tâm từ những người quản lý bộ dữ liệu muốn tham gia vào dự án thí điểm Mozilla Data Collective. Nếu bạn là một trong số đó, chúng tôi rất mong nhận được phản hồi từ bạn.

Chúng tôi cũng đang nghiên cứu việc tích hợp các tín hiệu CC theo từng lĩnh vực cụ thể, đặc biệt là trong lĩnh vực di sản văn hóa và khoa học.

Cuối cùng, các tín hiệu CC là hiện thân của những gì chúng ta muốn thấy trên thế giới—sự công nhận nhiều hơn cho quyền tác giả, các cộng đồng tài sản chung bền vững, cam kết chung đối với các nguồn tài nguyên được chia sẻ. Chúng tôi tập trung vào việc xây dựng một vốn từ vựng và tầm nhìn về các giá trị mà chúng tôi cho rằng một cộng đồng tài sản chung thành công cần có để phát triển mạnh.

Công việc này đòi hỏi nhiều nguồn lực. Chúng tôi cần sự hỗ trợ của bạn để đảm bảo công việc này tiếp tục được dẫn dắt bởi các tổ chức vì lợi ích công cộng. Vui lòng quyên góp ngay hôm nay.

As we look back on 2025, it’s clear that the internet as we know it is changing. Technology-enabled access to knowledge should be flourishing. Instead, information is being removed from the web or locked away in walled gardens. We are experiencing a crisis in the commons, driven in part by current AI development practices. New systems are emerging in response—from content monetization schemes and licensing agreements designed to protect large rightsholders, to the ongoing morass of lawsuits about how AI services are using content as data. We are in the midst of a major reconfiguration of how we share and reuse content on the web.

Distorted Forest Path” by Lone Thomasky & Bits&Bäume, CC BY 4.0, remixed by Creative Commons, CC BY 4.0.

CC Signals: A Refresher

It is within this environment that we continue to develop CC signals.

We introduced the CC signals concept last June during a live webinar, and further explored the motivation behind this work in our report From Human Content to Machine Data. We also shared the outcomes of our open feedback period following the CC signals kickoff. Since then, we’ve been experimenting in partnership with values-aligned stakeholders and developing pilot projects to test ideas raised by the community.

The goal of CC signals is to help creators and custodians of collections express how they want their content or data to be used in AI development in ways that uphold reciprocity, recognition, and sustainability. Today’s AI systems depend on vast amounts of human-created content, often collected without the awareness or involvement of those who made it. This has concentrated power and undermined trust in the social contract of the commons.

CC signals responds by promoting community agency while preserving Creative Commons’ core commitment to access and openness. Ultimately, through CC signals and other interventions that infuse concepts of reciprocity in standards and practices, we envision an open internet where participation is equitable, creators are respected, and innovation advances the commons—not unchecked extraction.

CC Signals: Where Are We Now?

CC signals is an evolving, values-driven framework—currently being tested through a series of pilot efforts. Our strategy is to explore modular approaches across legal, technical, and normative dimensions to encourage responsible AI development practices. This allows CC signals to adapt as norms, technologies, and standards continue to evolve.

At present, two key implementations are underway:

• Implementing CC signals on Mozilla Data Collective: We are working in partnership with our friends at Mozilla, looking at how implementation of CC signals would work on the Mozilla Data Collective platform, which is purpose-built to enable ethical dataset sharing and fair value exchange. Our plan is to test various ways of incorporating some measure of legal enforceability into CC signals. We also hope to use this as an opportunity to test which CC signal elements are most popular and impactful, and which ones have the biggest impact on AI developer behavior.

• Adapting the CC signals contribution element in the RSL framework: Using the framework of the ecosystem contribution signal element, we are working with the RSL Collective to embed the notion of reciprocal contribution into this evolving standard. As a platform that will let rightsholders set machine-readable licensing terms for their content, integrating the contribution element ensures that standards such as RSL provide mechanisms for AI developers to contribute back to the commons at the collective or community level, not simply a one-to-one payment.

Beyond CC signals itself, we are also exploring whether updates to CC’s license infrastructure could further strengthen and support the commons in the age of AI.

Looking Ahead

We are actively seeking expressions of interest from dataset custodians who are interested in participating in the Mozilla Data Collective pilot project. If that’s you, we’d love to hear from you.

We are also exploring sector-specific CC signals integrations, particularly within cultural heritage and science.

Ultimately, CC signals are incarnations of what we want to see in the world—more recognition for authorship, sustainable commons communities, mutual commitments to shared resources. We are focused on building a vocabulary and vision for the values we think a successful commons needs to thrive.

This work is resource-intensive. We need your support to ensure this work continues to be led by public interest organizations. Please donate today.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Tích hợp các lựa chọn vào tiêu chuẩn mở: Tín hiệu CC và Tiêu chuẩn RSL

Integrating Choices in Open Standards: CC Signals and the RSL Standard

Posted 10 December 2025 by Anna Tumadóttir

Theo: https://creativecommons.org/2025/12/10/integrating-choices-in-open-standards/

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/12/2025

Ảnh "Học tập" của Tiến sĩ Matthias Ripp, tháng 3 năm 2022, CC BY 2.0, Flickr.

Tại Creative Commons, chúng tôi từ lâu đã tin rằng các hệ thống nhị phân hiếm khi phản ánh được sự phức tạp của thế giới thực – và chúng cũng không phục vụ tốt cho các tài sản chung (the commons). Internet, giống như các cộng đồng đã xây dựng nên nó, phát triển mạnh mẽ nhờ sự tinh tế, thử nghiệm và quản lý được chia sẻ chung. Đó là lý do tại sao chúng tôi liên tục nỗ lực để mang đến sự lựa chọn ở những nơi trước đây còn có ít, và để ủng hộ các hệ thống thừa nhận sự đa dạng các giá trị và nhu cầu trên toàn bộ mạng internet. Tín hiệu CC (CC Signals - bản dịch sang tiếng Việt) là một biểu hiện của tư duy đó, và gần đây chúng tôi đã khám phá cách những ý tưởng này có thể được áp dụng vào các tiêu chuẩn mới nổi khác đang định hình tương lai của web.

Những người bạn đồng hành kỳ lạ

Điều đó dẫn chúng ta đến với Việc cấp phép Đơn giản Thực sự - RSL (Really Simple Licensing). Được công bố rộng rãi vào tháng 9 năm 2025, hôm nay RSL Collective phát hành tiêu chuẩn RSL 1.0. RSL là một tiêu chuẩn mở cho phép các nhà xuất bản định nghĩa các điều khoản cấp phép có thể đọc được bằng máy cho nội dung của họ, bao gồm ghi công, trả tiền theo lượt thu thập dữ liệu và trả tiền bồi thường cho suy luận. Đây là một ví dụ về các hệ thống kỹ thuật mới nổi được các trang web sử dụng để tự động hóa việc bồi thường khi nội dung kỹ thuật số của họ - chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và dữ liệu có cấu trúc - được máy móc truy cập. Chúng tôi đã gọi những hệ thống này là trả tiền để thu thập dữ liệu. Hãy nghĩ về nó như một nỗ lực của web để trả lời câu hỏi: cần những công cụ nào khi các con bot trở thành những người đọc lớn nhất? Nếu bạn mới làm quen với khái niệm này, chúng tôi gần đây đã xuất bản một bản tóm tắt vấn đề giải thích nó bằng ngôn ngữ dễ hiểu.

Thoạt nhìn, Creative Commons và các hệ thống trả tiền để thu thập dữ liệu là những người bạn đồng hành kỳ lạ. Chúng tôi luôn là người ủng hộ web mở và lo ngại về một thế giới nơi kiến thức khó tiếp cận hơn. Nhưng chúng tôi cũng nhận ra rằng các hệ thống có trách nhiệm, có khả năng tương hợp có thể tạo ra đòn bẩy ở những nơi trước đây không hề có. Các hệ thống thu thập dữ liệu trả phí được thiết kế chu đáo có thể giúp hạn chế hành vi khai thác của các thế lực mạnh trong khi vẫn giữ cho web mở cho tất cả những người khác nữa.

Ghi công + Bồi thường

Trong bản dự thảo phiên bản 1.0 ban đầu, RSL đã bao gồm việc ghi công như một điều kiện để máy tính truy cập và sử dụng lại. Theo tiêu chuẩn này:

Giấy phép chỉ ghi công (Attribution - Only License)

Nhà xuất bản cho phép tái sử dụng miễn phí nội dung trên trang web của mình, với điều kiện phải ghi rõ nguồn gốc và cung cấp liên kết hoạt động đến nguồn gốc đó.

Điều này rất quan trọng, như một ví dụ về việc các nhà xuất bản web có nhiều lựa chọn hơn ngoài hai lựa chọn nhị phân: không cho phép truy cập hoặc cho phép truy cập hoàn toàn. Việc ghi công cũng phản ánh một số yếu tố của Tín hiệu CC Ghi công trạng (CC Signal Credit) được đề xuất.

Bạn phải ghi công trạng thích hợp dựa trên phương pháp, phương tiện và ngữ cảnh sử dụng của mình.

Ghi công + Có đi có lại

Nhưng như khung tín hiệu CC đã nhận ra, chỉ ghi công thôi là chưa đủ để giải quyết sự mất cân bằng quyền lực hiện hữu giữa các nhà phát triển AI và các tài sản chung. Chúng ta cần những công cụ mới để đảm bảo các tài sản chung phát triển mạnh mẽ và được duy trì.

Chúng tôi tin rằng giờ là lúc cần hành động để đưa các khái niệm về sự có đi có lại vào các tiêu chuẩn đã sẵn sàng để áp dụng. Đó là lý do tại sao chúng tôi đã hợp tác với RSL Collective trước khi phát hành phiên bản 1.0 để tích hợp một thành phần đóng góp vào tiêu chuẩn đó, được mô tả như sau:

Thiện chí đóng góp một khoản bằng tiền hoặc hiện vật nhằm hỗ trợ việc phát triển hoặc bảo trì tài sản, hoặc hệ sinh thái nội dung rộng lớn hơn.

Điều này không phải là biến việc truy cập thành một trạm thu phí. Đó là việc thừa nhận rằng việc khai thác mà không tái đầu tư sẽ dẫn đến sự sụp đổ. Có sự khác biệt đáng kể giữa việc trả phí và đóng góp trở lại. Một cái là giao dịch. Cái kia là về trách nhiệm.

Khi các hệ thống AI thu được giá trị to lớn từ các tài sản chung (Commons) kỹ thuật số, sự đóng góp không phải là sự đền bù. Đó là sự tham gia vào khế ước xã hội đã tạo ra giá trị đó ngay từ đầu.

Sự đóng góp có thể dưới các hình thức sau:

• Quyên góp lại cho một tổ chức phi lợi nhuận quản lý tập dữ liệu;

• Hỗ trợ cho hệ sinh thái rộng lớn hơn đang duy trì công việc này;

• Cấp phép mở cho mô hình, hoặc chia sẻ bộ dữ liệu đã được chỉnh sửa lại cho người quản lý ban đầu;

• Hoặc các mô hình khác mà chúng ta chưa hình dung ra.

Một bước tiến lớn: Còn nhiều bước tiến nữa sẽ đến

Tương lai của web đang được định hình ngay lúc này, trong các tài liệu tiêu chuẩn, trong các quyết định về sản phẩm và trong các lựa chọn thiết kế định hình cách thức phân phối quyền lực trực tuyến. Cộng tác là điều thiết yếu nếu chúng ta muốn đạt được một phản ứng ở cấp độ hệ thống để tái cân bằng quyền lực với các tài sản chung kỹ thuật số.

Vẫn còn rất nhiều việc phải làm, đặc biệt là trong việc phát triển ý nghĩa của việc tuân thủ nguyên tắc đóng góp trong các bối cảnh khác nhau. Nhưng chúng tôi rất hào hứng với hướng đi này.

Cánh cửa của chúng tôi luôn rộng mở. Chúng tôi hoan nghênh các ý tưởng, phê bình và sự hợp tác. Nếu bạn có ý tưởng, hãy cân nhắc liên hệ với chúng tôi trên LinkedIn hoặc tham gia nền tảng cộng đồng của CC trên Zulip.

Chiến dịch gây quỹ cuối năm của chúng tôi đang diễn ra ngay bây giờ. Trong khi bạn đang ở đây, vui lòng cân nhắc quyên góp để hỗ trợ công việc này.

“Studying” by Dr. Matthias Ripp, March 2022, CC BY 2.0, Flickr.

At Creative Commons, we’ve long believed that binary systems rarely reflect the complexity of the real world—nor do they serve the commons very well. The internet, like the communities that built it, thrives on nuance, experimentation, and shared stewardship. That’s why we’re continuously working to introduce choice where there has been little, and to advocate for systems that acknowledge the diversity of values and needs across the web. CC signals is one expression of that thinking, and lately we’ve been exploring how those ideas can travel into other emerging standards that are shaping the future of the web.

Strange Bedfellows

That brings us to Really Simple Licensing (RSL). Publicly launched in September 2025, today the RSL Collective releases the RSL 1.0 standard. RSL is an open standard that lets publishers define machine-readable licensing terms for their content, including attribution, pay per crawl, and pay per inference compensation. This is an example of emerging technical systems used by websites to automate compensation for when their digital content—such as text, images, and structured data—is accessed by machines. We’ve been referring to these systems as pay-to-crawl. Think of it as the web’s attempt to answer the question: what tools are needed when bots become the biggest readers? If you are new to the concept, we recently published an issue brief that breaks it down in plain language.

On the surface, Creative Commons and pay-to-crawl systems are strange bedfellows. We have always been a champion of the open web and are concerned about a world where knowledge is harder to access. But we also recognize that responsible, interoperable systems can create leverage where none previously existed. Thoughtfully designed, pay-to-crawl systems may help curb extractive behavior by powerful actors while keeping the web open for everyone else.

Attribution + Compensation

In its early version 1.0 draft, RSL included attribution as one condition for machine access and reuse. From the standard:

Attribution-Only License

The publisher permits free reuse of the content on its site, provided that visible credit and a functional link to the original source are included.

This is important as one example of more choices given to web publishers beyond the binary no access or all access. The inclusion of attribution also mirrors some elements of the proposed CC signal Credit.

You must give appropriate credit based on the method, means, and context of your use.

Attribution + Reciprocity

But as the CC signals framework recognizes, attribution alone is not enough to address the very present power imbalances between AI developers and the commons. We need new tools that ensure the commons thrives and is sustained.

We believe now is the time to act to infuse concepts of reciprocity in standards that are ready for adoption. That’s why we worked with the RSL Collective ahead of the release of version 1.0 to integrate a contribution component to the standard, which is described as:

A good faith monetary or in-kind contribution that supports the development or maintenance of the assets, or the broader content ecosystem.

This is not about turning access into a tollbooth. It’s about acknowledging that extraction without reinvestment leads to collapse. There is a meaningful difference between paying a fee and giving back. One is transactional. The other is about responsibility.

When AI systems derive immense value from the digital commons, contribution isn’t compensation. It’s participation in the social contract that made that value possible in the first place.

Contribution could be in the form of:

• A donation back to a non-profit that stewards the dataset;

• Support for the broader ecosystem that sustains the work;

• Openly licensing the model, or sharing a modified dataset back to the original steward;

• Or other models we haven’t yet imagined.

A Big Step: Many More to Come

The future of the web is being negotiated right now, in standards documents, in product decisions, and in design choices that shape how power flows online. Collaboration is vital if we’re going to achieve a systems-level response to rebalance power in the digital commons.

There’s much more work to be done, particularly in developing what adherence to contribution means in different contexts. But we’re excited about where this is going.

Our door is open. We welcome ideas, critiques, and collaboration. If you have ideas, consider engaging with us on LinkedIn or joining CC’s community platform on Zulip.

Our year-end fundraising campaign is happening right now. While you are here, please consider making a donation to support this work.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Làm thế nào để đánh giá định lượng năng lực Tài nguyên Giáo dục Mở? Bài học từ việc đánh giá năng lực số của châu Âu

Trong các ngày 24-26/02/2026 Mạng Cao học Tài nguyên Giáo dục Mở Toàn cầu GO-GN (Global OER - Graduate Network) đã tổ chức chuỗi hội thảo về chủ đề Giáo dục Mở và Tài nguyên Giáo dục Mở với những người trình bày tới từ châu Á, Phi, Mỹ Latin, Bắc Mỹ và châu Âu tại Đại học Khoa học Ứng dụng HAN tại thành phố Nijmegen, Hà Lan. Một trong các bài trình chiếu ở Hội thảo là: “Làm thế nào để đo định lượng năng lực. Bài học từ châu Âu việc đánh giá năng lực số của châu Âu”. Tự do tải về: https://www.dropbox.com/scl/fi/hup6zpvmsxdyf1584rkf9/Assess-OER-competencies-quantitatively.pdf?rlkey=we1rul7iscixjolt81su7lq9q&st=5ik56ob6&dl=0

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/2029010828499009636

Blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu. Phụ lục 3: Các giai đoạn trong quá trình phát triển DigComp 3.0

ANNEX 3: PHASES IN THE DEVELOPMENT OF DIGCOMP 3.0

Công việc phát triển DigComp 3.0 đã diễn ra qua 4 giai đoạn. Nhiều cá nhân đã hỗ trợ và đóng góp vào công việc này ở từng giai đoạn, từng trong số họ được liệt kê được liệt kê trong phần Lời cảm ơn. 

GIAI ĐOẠN 1: KHẢO SÁT BAN ĐẦU

Công tác khảo sát ban đầu diễn ra từ tháng 12/2023 đến tháng 6/2024. Công tác này bao gồm việc kêu gọi nộp bài liên quan đến DigComp và phân tích các bài nộp đó, cũng như rà soát tài liệu và chính sách. Mục tiêu của Giai đoạn 1 là thiết lập một bộ chuẩn đầu ra học tập ban đầu và xác định các hướng đi chung cho bản cập nhật DigComp 3.0 để thảo luận với các chuyên gia trong Giai đoạn 2.

GIAI ĐOẠN 1.1: NỘP BÀI CHO DIGCOMP VÀ THIẾT LẬP ‘BỘ NỀN TẢNG’ CHUẨN ĐẦU RA HỌC TẬP

Lời kêu gọi nộp bài được đưa ra trên bốn kênh chính: Cộng đồng Thực hành DigComp; Nền tảng Kỹ năng và Việc làm Kỹ thuật số; Trung tâm Giáo dục Kỹ thuật số; và thông qua LinkedIn vào tháng 12/2023, và thời hạn nộp bài kết thúc vào tháng 3/2024. Lời kêu gọi này nhắm đến những người dùng hiện tại của khung DigComp trong các bối cảnh học tập chính quy, không chính quy và phi chính quy, bao gồm đánh giá và chứng nhận, trong một sáng kiến của châu Âu, quốc gia, khu vực hoặc địa phương. Lời kêu gọi này nhằm tìm kiếm thông tin về các sáng kiến cung cấp ví dụ về chuẩn đầu ra học tập (hoặc tương tự) được phát triển dựa trên DigComp. Tổng cộng có 50 bài nộp được nhận từ 16 quốc gia (Áo, Đan Mạch, Estonia, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Ireland, Ý, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Hà Lan, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha và Ukraina) và ba tổ chức cấp châu Âu. Các bài nộp được xem xét dựa trên các tiêu chí nộp bài (bao gồm ba hoặc nhiều hơn trong năm lĩnh vực năng lực; liên kết năng lực với mức thông thạo; và được phát triển từ năm 2018), và được chia thành các hạng mục Rất phù hợp (16); Khá phù hợp (14); Hơi phù hợp (11); và Ngoài phạm vi (9) – trong đó các sáng kiến dựa trên DigComp 2.2 và có chuẩn đầu ra học tập hoặc tương đương sẽ được đánh giá cao hơn.

Các tuyên bố về chuẩn đầu ra học tập được trích xuất từ 16 bài nộp có tính liên quan cao (đến từ chín quốc gia EU và hai tổ chức cấp châu Âu), được định dạng và hợp nhất thành một tập dữ liệu duy nhất, mà chúng tôi gọi ở đây là ‘tập dữ liệu chuẩn đầu ra học tập’. Khi cần thiết, các bài nộp đã được dịch từ ngôn ngữ gốc sang tiếng Anh bằng công cụ dịch thuật điện tử (eTranslation tool) của Ủy ban Châu Âu. Tổng cộng có 2.488 chuẩn đầu ra học tập đã được trích xuất. 

Một tập hợp ‘nền tảng’ gồm 386 chuẩn đầu ra học tập được biên soạn từ 304 ví dụ từ Chiều 4 và Phụ lục 2 và 3 của DigComp 2.2 (Vuorikari et al., 2022a) và 72 hạng mục từ ngân hàng hạng mục của Công cụ Tự đánh giá DigComp (DigCompSAT) (Clifford et al., 2020) sau đó đã được thêm vào tập dữ liệu chuẩn đầu ra học tập.

Nội dung của các bài nộp thuộc loại "Khá liên quan" và "Hơi liên quan" sau đó được xem xét và kiểm tra đối chiếu với bộ dữ liệu chuẩn đầu ra học tập. Trường hợp một khái niệm hoặc kỹ năng quan trọng không được đề cập trong bộ dữ liệu chuẩn đầu ra học tập, nhưng lại phù hợp để đưa vào, một chuẩn đầu ra học tập mới được soạn thảo để bao gồm nó. Điều này dẫn đến việc bổ sung thêm 43 tuyên bố chuẩn đầu ra học tập vào bộ dữ liệu chuẩn đầu ra học tập, tại thời điểm đó bao gồm 2.917 tuyên bố chuẩn đầu ra học tập được phân loại theo lĩnh vực năng lực, năng lực và mức thông thạo.

Bước tiếp theo là đảm bảo rằng các mức thông thạo được áp dụng nhất quán trên toàn bộ bộ dữ liệu. Hệ thống AI bảo mật của JRC (GPT@JRC), mô hình GPT 4.0 Turbo, được sử dụng để thu được kết quả đầu ra ban đầu, với mỗi thay đổi được đề xuất trong kết quả đầu ra đều phải được xem xét (bởi con người) và được thực hiện hoặc bị từ chối. Sau đó, bộ dữ liệu chuẩn đầu ra học tập được xử lý, theo từng năng lực, để loại bỏ các bản sao và làm "mượt" sự khác biệt về phong cách viết và độ chi tiết. Hệ thống AI bảo mật của JRC (GPT@JRC), mô hình GPT 4.0 Turbo, lại được sử dụng để thu được kết quả đầu ra được tinh chỉnh, sau đó được xem xét và tinh chỉnh rộng rãi bởi (con người tại) JRC. Tiếp theo đó, các phân loại Kiến thức, Thái độ và Kỹ năng được gán thủ công cho từng chuẩn đầu ra học tập, và các bước kiểm tra tiếp theo được thực hiện để đảm bảo tính nhất quán giữa các năng lực. Sau đó, tập hợp này được phân tích khoảng cách bằng cách sử dụng thông tin từ tài liệu và đánh giá chính sách, được mô tả ở phần tiếp theo. Quá trình thực hiện công việc này đòi hỏi sự lặp lại liên tục theo nhiều chiều đối với các năng lực và mức thông thạo, cũng như các lĩnh vực năng lực, để giúp đảm bảo tính mạch lạc tổng thể của khung năng lực.

GIAI ĐOẠN 1.2: ĐÁNH GIÁ TÀI LIỆU VÀ CHÍNH SÁCH ĐỂ PHÂN TÍCH khoảng cách CỦA ‘BỘ CƠ BẢN’ VỀ CHUẨN ĐẦU RA HỌC TẬP CỦA DIGCOMP

Song song với việc nộp hồ sơ cho DigComp, JRC đã nghiên cứu và tổng hợp thông tin thông qua một đánh giá tổng quan về các nghiên cứu và chính sách có liên quan. Các nguồn được xác định thông qua phương pháp tìm kiếm tài liệu truyền thống hơn (ưu tiên các đánh giá có hệ thống và các nguồn chất lượng cao) cũng như thông qua các đánh giá có mục tiêu về tài liệu không chính thức (ví dụ: tài liệu dự án ERASMUS+, báo cáo chính sách). Mục đích của đánh giá này không phải là để bao quát toàn diện mà là để thu thập đủ thông tin liên quan và chất lượng cao để kết hợp với bộ dữ liệu chuẩn đầu ra học tập nhằm chuẩn bị cho việc đánh giá của chuyên gia trong Giai đoạn 2.

Các nguồn tài liệu được nhóm lại theo các chủ đề rộng, và một phân tích khoảng cách giữa nội dung của chúng và bộ dữ liệu chuẩn đầu ra học tập đã được thực hiện. Ở đây, "phân tích khoảng cách" đề cập đến việc đánh giá văn bản được trích xuất từ các nguồn trong đánh giá tổng quan (khái niệm, năng lực, chuẩn đầu ra học tập, v.v.). Mỗi đoạn trích văn bản trước tiên được đánh giá xem liệu nó có phù hợp với bản chất rộng, xuyên suốt của DigComp và các ưu tiên theo chủ đề của DigComp 3.0 hay không. Nếu có, nó sẽ được xem xét lại so với bộ dữ liệu chuẩn đầu ra học tập để kiểm tra xem khái niệm hoặc kỹ năng được thể hiện bởi mỗi đoạn trích văn bản có được bao gồm hay không. Nếu không, nội dung sẽ được tích hợp thông qua việc soạn thảo một tuyên bố chuẩn đầu ra học tập mới. Các ví dụ minh họa về khoảng 100 nguồn tài liệu được tham khảo trong đánh giá tổng quan được hiển thị trong Bảng A6.

Kết quả của Giai đoạn 1 bao gồm một bộ dự thảo gồm 565 chuẩn đầu ra học tập, kèm theo một bài báo mô tả cách chúng được xây dựng và một số đề xuất ban đầu về các ưu tiên của DigComp 3.0.

Bảng A6. Các ví dụ minh họa về các nguồn tài liệu được tham khảo trong quá trình phát triển DigComp 3.0.

Tác giả	Chủ đề	Mô tả và sự liên quan đến DigComp
Long & Magerko (2020)	Năng lực AI/ Hiểu biết về AI	Định nghĩa và năng lực được trích dẫn rộng rãi về hiểu biết về AI, bao gồm mô tả các năng lực cụ thể, được xem xét trong phân tích khoảng cách năng lực.
Ng et al. (2021)	Năng lực AI/ Hiểu biết về AI	Đánh giá sơ bộ 30 nguồn tài liệu từ 12 quốc gia, trong đó có 7 quốc gia ở châu Âu, nhằm xác định bốn yếu tố chung và mô tả một hệ thống phân loại dựa trên thang Bloom, được xem xét trong cách tiếp cận tích hợp năng lực trí tuệ nhân tạo (AI).
Wang et al. (2022)	Năng lực AI/ Hiểu biết về AI	Định nghĩa hiểu biết về AI và thang đo hiểu biết về AI gồm 12 mục, được xem xét trong phân tích khoảng cách năng lực.
Ehlers et al. (2024)	Năng lực AI/ Hiểu biết về AI	Nghiên cứu và khung lý thuyết AICOMP - các kỹ năng cần thiết cho tương lai trong môi trường sống và làm việc được AI định hình. 12 lĩnh vực năng lực được mô tả và xem xét trong phân tích khoảng cách năng lực.
UNESCO (2022)	Năng lực AI/ Hiểu biết về AI	Lập bản đồ các chương trình giảng dạy về AI được chính phủ phê duyệt. Bao gồm định nghĩa hiểu biết cơ bản về AI và 222 chuẩn đầu ra học tập được đối chiếu với DigComp để phân tích khoảng cách năng lực.
Di Vinadio et al. (2023)	Năng lực AI/ Hiểu biết về AI	Năng lực về AI dành cho công chức: 9 năng lực đã được xác định để phân tích khoảng cách.
Miao et al. (2024)	Năng lực AI/ Hiểu biết về AI	Khung năng lực AI dành cho sinh viên. Bao gồm năm nguyên tắc (tư duy phản biện, cộng tác lấy con người làm trung tâm, thiết kế AI thân thiện với môi trường, nền tảng AI có thể chuyển giao cho việc học tập suốt đời, tính toàn diện trong phát triển năng lực) và bốn khía cạnh năng lực (tư duy lấy con người làm trung tâm, đạo đức AI, kỹ thuật và ứng dụng AI, và thiết kế hệ thống AI). Được xem xét trong cách tiếp cận tích hợp năng lực AI.
Mills et al. (2024)	Năng lực AI/ Hiểu biết về AI	Khung năng lực AI bao gồm các thành phần như thực hành năng lực AI, giá trị cốt lõi, phương thức tham gia và các loại hình sử dụng. Khung này cũng xem xét mối liên hệ giữa năng lực AI với quyền công dân kỹ thuật số, hiểu biết về truyền thông, hiểu biết về dữ liệu và tư duy tính toán. Nó được xem xét trong phân tích khoảng cách và phương pháp tiếp cận để tích hợp năng lực AI.
Nárosy et al. (2022)	Năng lực kỹ thuật số cơ bản	Phiên bản thích ứng của Áo, DigComp 2.3 AT – Lĩnh vực 0 (Nền tảng, Tiếp cận và Hiểu biết Kỹ thuật số) – đã định hướng cho việc giảng dạy các năng lực kỹ thuật số cơ bản trong DigComp 3.0.
Kluzer et al. (2019)	Năng lực kỹ thuật số cơ bản	Hệ thống Phát triển Năng lực Kỹ thuật số (DCDS) - một dự án ERASMUS+ tập trung vào phát triển năng lực kỹ thuật số cơ bản - hướng dẫn giảng dạy năng lực kỹ thuật số cơ bản trong DigComp 3.0. Hệ thống này bao gồm 95 chuẩn đầu ra học tập ở mức cơ bản dựa trên DigComp 2.0/2.1. Được sử dụng trong phân tích khoảng cách năng lực kỹ thuật số cơ bản.
Eurydice (2022)	Tư duy tính toán	Phân tích so sánh giáo dục tin học ở trường học tại châu Âu. Tóm tắt 40 chuẩn đầu ra học tập thuộc 10 lĩnh vực (Dữ liệu và thông tin, Giao diện người-hệ thống, Thuật toán, Thiết kế và phát triển, Lập trình, Mô hình hóa và mô phỏng, Hệ thống máy tính, Nhận thức và trao quyền, Mạng, An toàn và bảo mật). Hướng dẫn tư duy tính toán trong năng lực 3.4.
Bocconi et al. (2022)	Tư duy tính toán	Bài đánh giá của JRC về tư duy tính toán trong giáo dục bắt buộc, bao gồm tổng quan tài liệu, định nghĩa và phân tích so sánh giữa 22 quốc gia EU và 8 quốc gia ngoài EU. Xác định 32 khái niệm liên quan đến thuật toán, lập trình và mối quan hệ giữa hai lĩnh vực này. Hướng dẫn giảng dạy tư duy tính toán trong năng lực 3.4.
OECD (2023)	Tư duy tính toán	Khung chương trình PISA 2025 - khung học tập trong thế giới kỹ thuật số - mô hình năng lực giải quyết vấn đề bằng máy tính. 18 tuyên bố về năng lực đã được trích xuất để phân tích khoảng cách.
Duckworth & Fraillon (2025)	Tư duy tính toán	Khung đánh giá ICILS - định nghĩa về năng lực máy tính và thông tin, và tư duy tính toán. 25 ví dụ về năng lực đã được trích dẫn để phân tích khoảng cách.
DALI project consortium (2023)	Hiểu biết về dữ liệu và quyền công dân số	Khung năng lực hiểu biết về dữ liệu DALI dành cho công dân - 37 mục tiêu học tập đã được JRC đối chiếu với DigComp như một phần của phân tích khoảng cách.
Gouseti et al. (2021)	Hiểu biết thiết yếu về kỹ thuật số	Dự án DETECT - khung năng lực kỹ thuật số thiết yếu dành cho nhà giáo dục: các năng lực được tổ chức theo cách nhất quán với DigComp. Bao gồm trong phân tích khoảng cách.
Ilomäki et al. (2023)	Hiểu biết thiết yếu về kỹ thuật số	Đánh giá có hệ thống về các kỹ năng số thiết yếu, dựa trên 139 nguồn: 10 khái niệm được sử dụng thường xuyên nhất là kỹ năng số, bắt nạt trực tuyến, an toàn Internet, hiểu biết về truyền thông, hiểu biết về thông tin, năng lực CNTT, an toàn điện tử, rủi ro trực tuyến, an toàn trực tuyến và năng lực số. Được sử dụng để định hướng nội dung của các năng lực 1.2, 2.5, 2.6, 4.2 và 4.3.
Fernández-Prados et al. (2021)	Quyền công dân kỹ thuật số	Xem xét lại việc khái niệm hóa và đo lường quyền công dân kỹ thuật số. Phụ lục của bài báo chứa khoảng 80 mục từ các thang đo hiện có, được đưa vào phân tích khoảng cách, đặc biệt là đối với các năng lực 2.3, 1.2, 2.6, 4.2 và 4.3.
Jaeger (2021)	Quyền công dân kỹ thuật số	Đánh giá có hệ thống về quyền công dân kỹ thuật số, dựa trên 373 ấn phẩm. Bốn khía cạnh được xác định (quyền và quyền riêng tư kỹ thuật số; sự tham gia chính trị; dịch vụ công kỹ thuật số; đào tạo và học tập). Được xem xét cho năng lực 2.3.
Richardson & Milovidov (2022)	Quyền công dân kỹ thuật số	Cẩm nang về quyền công dân kỹ thuật số của Hội đồng Châu Âu. Xác định 10 khía cạnh của quyền công dân kỹ thuật số (tiếp cận và hòa nhập, học tập và sáng tạo, hiểu biết về truyền thông và thông tin, đạo đức và sự đồng cảm, sức khỏe và phúc lợi, sự hiện diện và giao tiếp trực tuyến, tham gia tích cực, quyền và trách nhiệm, quyền riêng tư và bảo mật, và nhận thức của người tiêu dùng). Được đưa vào trong phân tích khoảng trống.
Limnéll et al. (2023)	An ninh mạng	Đây là một phần của dự án kỹ năng công dân mạng rộng hơn, phù hợp với DigComp. Nội dung bao gồm việc xem xét tài liệu để xác định hiện trạng giáo dục và đào tạo kỹ năng công dân mạng. Bao gồm các định nghĩa liên quan đến phân tích khoảng cách, đặc biệt là các năng lực 4.1 và 4.2.
CONCORDIA Consortium (2022)	An ninh mạng	Phương pháp và hướng dẫn giảng dạy về an toàn mạng và an ninh mạng cho học sinh trung học: Bao gồm 24 mô-đun, nội dung của chúng đã được đưa vào phân tích khoảng cách cho mục 4.1 và 4.2 cũng như mục 2.6.
Polanco-Levicán & Salvo-Garrido (2022)	Hiểu biết về truyền thông và thông tin	Đánh giá có hệ thống về khái niệm và năng lực hiểu biết về truyền thông xã hội - bao gồm 15 bài báo - Bảng A1 trong bài báo liệt kê các khái niệm và năng lực đã được xác định - được đưa vào phân tích khoảng cách, đặc biệt là 1.2, 2.1, 2.2, 2.6 và 4.2.
CILIP Information Literacy Group (2021)	Hiểu biết về truyền thông và thông tin	Khung lý thuyết của Liên minh Giáo dục Truyền thông và Thông tin (MILA) - được xây dựng dựa trên năm mục tiêu suốt đời (được thông tin, được trao quyền, khỏe mạnh, có ý thức xã hội và được kết nối). Hướng dẫn xử lý các mục 1.2, 2.1, 2.2, 2.6 và 4.2.
HERMMES project consortium (2025)	Phúc lợi và khả năng phục hồi	Dự án HERMMES, lấy cảm hứng từ DigComp, tập trung vào việc giảm thiểu rủi ro kỹ thuật số và phát triển kỹ năng sử dụng công nghệ kỹ thuật số trong cuộc sống và học tập. Chương trình giảng dạy HERMMES giúp trẻ em và thanh thiếu niên trở nên kiên cường về mặt kỹ thuật số và trưởng thành về mặt giao tiếp truyền thông. Chương trình giảng dạy dành cho độ tuổi 12-15 và 15-18 đã được sử dụng trong phân tích khoảng cách của DigComp 3.0, đặc biệt là mục 4.3 và 1.2.
Flayelle et al. (2023)	Phúc lợi và khả năng phục hồi	Bài viết này sẽ xem xét và mô tả các đặc điểm thiết kế của công nghệ kỹ thuật số thúc đẩy hành vi gây nghiện. Nội dung này được xem xét trong phân tích khoảng cách năng lực ở mục 4.3.
Burr et al. (2020)	Phúc lợi và khả năng phục hồi	Bài đánh giá theo chủ đề này xác định các vấn đề chính liên quan đến các lĩnh vực xã hội quan trọng. Nó nêu bật ba chủ đề rộng hơn: điện toán tích cực, tương tác người-máy tính được cá nhân hóa, và quyền tự chủ và tự quyết. Được xem xét trong phân tích khoảng cách.
Sun et al. (2022)	Phúc lợi và khả năng phục hồi	Bài tổng quan nghiên cứu về khái niệm khả năng phục hồi kỹ thuật số, dựa trên 22 bài báo, đã xác định năm khía cạnh của khả năng phục hồi kỹ thuật số (hiểu biết về các mối đe dọa trực tuyến; biết các giải pháp; học hỏi kiến ​​thức và kỹ năng; phục hồi sau căng thẳng; và tiến lên phía trước thông qua sự tự tin). Những khía cạnh này được xem xét trong phân tích khoảng cách năng lực.
Borges et al. (2025)	Phúc lợi và khả năng phục hồi	Đánh giá nhanh các bằng chứng mới nhất hiện có về tác động của các mô hình sử dụng kỹ thuật số và sức khỏe ở trẻ em và thanh thiếu niên. Mười nghiên cứu từ các bối cảnh khác nhau cho thấy mối liên hệ giữa thời gian sử dụng màn hình quá mức và nguy cơ lối sống ít vận động, rối loạn giấc ngủ, lo âu, trầm cảm, khó khăn về sự chú ý và năng suất học tập kém. Hướng dẫn xử lý cho năng lực 4.3.
Sala et al. (2024)	Phúc lợi và khả năng phục hồi	Tổng quan đánh giá 24 nghiên cứu xem xét tác động của việc sử dụng mạng xã hội đến sức khỏe tinh thần và phúc lợi của thanh thiếu niên. Phân tích khẳng định sự cần thiết phải xem xét toàn diện mối quan hệ giữa việc sử dụng mạng xã hội và kết quả sức khỏe tinh thần cũng như phúc lợi. Cụ thể, các đặc điểm nhân khẩu học và tâm lý xã hội cá nhân; mô hình sử dụng của cá nhân (thời gian sử dụng, động cơ sử dụng); và nội dung cũng như thiết kế của nền tảng đều có liên quan khi xem xét mối quan hệ giữa việc sử dụng mạng xã hội và kết quả sức khỏe tinh thần cũng như phúc lợi. Hướng dẫn xử lý cho năng lực 4.3.
Priftis & Panagiotakos (2023)	Phúc lợi và khả năng phục hồi	Đánh giá có hệ thống về thời gian sử dụng màn hình và hậu quả sức khỏe ở trẻ em và thanh thiếu niên, bao gồm 43 bài báo. Thời gian sử dụng màn hình quá mức có liên quan đến tăng nguy cơ béo phì và các yếu tố nguy cơ chuyển hóa tim mạch khác, sức khỏe tinh thần, thói quen ăn uống không lành mạnh và rối loạn ăn uống, cũng như các vấn đề về phát triển và mối quan hệ giữa cha mẹ và con cái. Giấc ngủ, hoạt động thể chất, thị lực, đau đầu và hệ thống cơ xương khớp cũng bị ảnh hưởng tiêu cực. Tuy nhiên, tác động khác nhau tùy thuộc vào loại phương tiện giao tiếp được sử dụng và cách thức sử dụng chúng. Hướng dẫn xử lý cho năng lực 4.3.

Nguồn: JRC tự biên soạn từ các nguồn hiện có

GIAI ĐOẠN 2: LÀM VIỆC VỚI CÁC CHUYÊN GIA 

Mục tiêu của Giai đoạn 2 (tháng 6/2024 - tháng 6/2025) là xem xét các đề xuất từ Giai đoạn 1 với một nhóm chuyên gia đa dạng nhằm xây dựng tài liệu cho DigComp 3.0 cho Giai đoạn 3 (tham vấn các bên liên quan) và Giai đoạn 4 (xác nhận khung). Các chuyên gia được lựa chọn sao cho nhóm kết hợp đại diện cho sự đa dạng về địa lý và các bên liên quan (tức là bao gồm các bên liên quan trên khắp châu Âu từ hoạch định chính sách, giới học thuật, giáo dục và đào tạo chính quy và phi chính quy, người sử dụng lao động, các bên trung gian việc làm và ngành công nghiệp), cũng như sự cân bằng về cấp độ (châu Âu, quốc gia, khu vực) và giới tính. Quá trình làm việc với các chuyên gia diễn ra trong hai bước. Trong Bước 1 (các tháng 6-12 năm 2024), ICF-Europe, với sự hỗ trợ của Stefano Kluzer, Lidija Kralj và Riina Vuorikari, đã điều phối hai cuộc họp chuyên gia trực tuyến vào tháng 6 và tháng 10/2024. Bên cạnh các chuyên gia nói trên, 29 cá nhân đến từ 12 quốc gia EU và sáu tổ chức cấp châu Âu, thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau (giáo dục chính quy, giáo dục nghề nghiệp và người trưởng thành, giáo dục đại học, việc làm và khu vực phi lợi nhuận) đã tham gia. Trong Bước 2 (các tháng 1-6/2025), JRC đã làm việc trực tiếp với bảy trong số 30 chuyên gia tham gia Bước 1, được gọi là "nhóm chuyên gia DigComp".

GIAI ĐOẠN 2.1: BƯỚC 1 (các tháng 6-12/2024)

Trong cuộc họp đầu tiên (ngày 25/6/2024), các chuyên gia đã xem xét và thảo luận hai tài liệu chuyên đề nội bộ – một tài liệu về chuẩn đầu ra học tập của DigComp (do JRC biên soạn), mô tả phương pháp phát triển và trình bày bản dự thảo ban đầu gồm 565 chuẩn đầu ra học tập; và tài liệu còn lại về các xu hướng mới nổi và tác động của chúng đối với DigComp (do Lidija Kralj biên soạn), trong đó xác định chín xu hướng mới nổi và tác động của chúng đối với các năng lực của DigComp. Trong các cuộc thảo luận ban đầu này, các thành viên tham gia đã đặc biệt ủng hộ việc ưu tiên các vấn đề chính sách như rủi ro an ninh mạng, các mối đe dọa đến phúc lợi và mối đe dọa của thông tin sai lệch đối với các quy trình dân chủ; và lưu ý các vấn đề bảo vệ dữ liệu hiện đang ở quy mô lớn hơn. Các cuộc thảo luận về bản dự thảo chuẩn đầu ra học tập đã xác định được các cải tiến về cách diễn đạt, và nhiều quan điểm khác nhau đã được đưa ra về mức độ chi tiết và sự phân bổ của chúng theo các mức năng lực. Các chuyên gia khuyến nghị tập trung mạnh hơn vào các khía cạnh đạo đức và lấy con người làm trung tâm trong các chuẩn đầu ra học tập.

Tiếp theo đó, JRC đã tổng hợp phản hồi từ các chuyên gia để sửa đổi và cải thiện các chuẩn đầu ra học tập, đồng thời soạn thảo một bộ đề xuất cập nhật cho khung DigComp 2.2 hiện có. Các đề xuất này bao gồm việc thay đổi cách diễn đạt của một số lĩnh vực năng lực và năng lực; cập nhật các mức thông thạo và tập trung vào bốn mức thay vì tám mức; tích hợp AI một cách có hệ thống; và đề xuất một yếu tố mới, mục tiêu học tập, nằm ở giữa mô tả mức thông thạo chung và chuẩn đầu ra học tập.

Trong cuộc họp thứ hai (ngày 2/10/2024), các chuyên gia đã xem xét một tài liệu nội bộ do JRC soạn thảo với các đề xuất cho DigComp 3.0 và các chuẩn đầu ra học tập được sửa đổi. Họ xác nhận giá trị gia tăng của cả chuẩn đầu ra học tập (đã giảm từ 565 xuống còn 537) và mục tiêu học tập, nhưng lưu ý rằng thuật ngữ "mục tiêu học tập" có thể quá gần nghĩa với "chuẩn đầu ra học tập". Các chuyên gia cũng đưa ra một số đề xuất cụ thể về nội dung khung và xác định một số ít khoảng trống (chẳng hạn như chính phủ điện tử và nhận diện thiên kiến của hệ thống AI). Đề xuất về các mức thông thạo đã được ủng hộ, với một số đề xuất để cải thiện cách diễn đạt. Các chuyên gia khuyến nghị tích hợp các xu hướng gần đây và mới nổi theo cách nhận biết được những tác động của chúng (ví dụ: trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong việc tạo nội dung) đồng thời vẫn giữ được tính trung lập về công nghệ và đủ tổng quát để đảm bảo tính ổn định của khung lý thuyết. Họ cũng đưa ra một số đề xuất về cách hỗ trợ việc sử dụng khung lý thuyết, đặc biệt là trong việc đánh giá, và giúp người dùng làm quen với sự phức tạp mới được bổ sung của khung lý thuyết.

Trong phần cuối của Bước 1, ICF-Europe và Riina Vuorikari đã lập một báo cáo tóm tắt nội bộ, đưa ra các lựa chọn và khuyến nghị cho các bước phát triển tiếp theo. Các khuyến nghị bao gồm:

• Đảm bảo tất cả các phát triển và quy định công nghệ kỹ thuật số có liên quan đều được đưa vào.

• Làm rõ vị trí và mục đích của ‘mục tiêu học tập’ trong khung.

• Đảm bảo ý nghĩa của mức thông thạo ‘Cơ bản’ phù hợp với phiên bản DigComp trước đó và làm rõ hơn sự khác biệt giữa mức thông thạo ‘Chuyên gia’ và chuyên gia CNTT.

• Tiếp tục tinh chỉnh cách diễn đạt của các lĩnh vực năng lực và năng lực.

• Đảm bảo Trí tuệ nhân tạo (AI) được thể hiện đầy đủ trong toàn bộ khung (bao gồm cả những gì có trong DigComp 2.2).

• Sử dụng thuật ngữ nhất quán với các phiên bản trước.

• Cung cấp cho các bên liên quan cơ hội xem xét tất cả các tài liệu dự thảo.

• Phát triển tài liệu hỗ trợ hoặc hướng dẫn cho DigComp 3.0.

GIAI ĐOẠN 2.2: BƯỚC 2 (CÁC THÁNG 1-6/2025)

Ở Bước 2, JRC đã làm việc với một nhóm nhỏ gồm bảy chuyên gia đã tham gia Bước 1 của Giai đoạn 2. Giai đoạn này trùng lặp với Giai đoạn 3 và 4, vì các chuyên gia đóng vai trò trung tâm trong việc tham vấn các bên liên quan và hội thảo thẩm định. Một chuyên gia, Luis Pereira, được giao vai trò Chủ tịch nhóm chuyên gia DigComp và đảm bảo rằng tất cả các nhận xét và phản hồi của chuyên gia được tổng hợp một cách hiệu quả. Một chuyên gia khác, Stefano Kluzer, có các nhiệm vụ cụ thể trong Giai đoạn 3 với tư cách là Chuyên gia của các bên liên quan. Năm chuyên gia còn lại là Ulrike Domany-Funtan, Māra Jākobsone, Lidija Kralj, Attila Rausch và Roland Stürz.

Bước 2 là một giai đoạn chuyên sâu trong quá trình phát triển DigComp 3.0, và bao gồm bảy cuộc họp giữa các chuyên gia và JRC. Nhiệm vụ đầu tiên của các chuyên gia là xem xét kỹ lưỡng các thành phần dự thảo của DigComp 3.0, đã được JRC sửa đổi dựa trên phản hồi và khuyến nghị từ Bước 1 của Giai đoạn 2. Ở giai đoạn này, “mục tiêu học tập” của khung dự thảo đã được định hình lại thành các tuyên bố năng lực ở mỗi mức thông thạo. Việc xem xét của các chuyên gia đã cho phép JRC chuẩn bị tài liệu cho các phiên tham vấn các bên liên quan của DigComp 3.0 vào tháng 4/2025. Mỗi chuyên gia đã tham dự một trong hai phiên họp của các bên liên quan và cung cấp ý kiến của họ cho Chủ tọa, người đã tổng hợp lại các ý kiến đó. Chuyên gia của các bên liên quan đã hợp tác với JRC để thiết kế và điều phối các phiên tham vấn và làm việc với JRC để lập báo cáo tham vấn nội bộ của các bên liên quan, trong đó xem xét tất cả phản hồi của các bên liên quan và chuyên gia. Các chuyên gia cũng hỗ trợ JRC chuẩn bị cho hội thảo thẩm định DigComp 3.0 vào tháng 6/2025 và hỗ trợ các cuộc thảo luận nhóm. Một tuần sau hội thảo thẩm định, các chuyên gia đã gặp gỡ JRC để thảo luận và thống nhất cụ thể về cách thức phản hồi từ hội thảo thẩm định sẽ được đưa vào phiên bản cuối cùng của khung năng lực. Trong giai đoạn này, bản dự thảo Khung Hiểu biết kiến thức về Trí tuệ Nhân tạo được phát triển trong sự cộng tác giữa OECD và Ủy ban Châu Âu (OECD, 2025) đã được xem xét để đảm bảo rằng các năng lực hiểu biết về trí tuệ nhân tạo được trình bày đầy đủ và phù hợp trong DigComp 3.0. Việc này được hoàn thành thông qua một bài tập lập bản đồ nội bộ do Lidija Kralj thực hiện với sự cộng tác với JRC, qua đó xác nhận rằng tất cả các năng lực của khung hiểu biết năng lực về trí tuệ nhân tạo đều được đề cập đầy đủ và phù hợp trong bản dự thảo DigComp 3.0.

GIAI ĐOẠN 3: TƯ VẤN CÁC BÊN LIÊN QUAN 

Thành công của DigComp phụ thuộc vào sự tham gia có ý nghĩa của nhiều bên liên quan, cũng như đảm bảo rằng quan điểm và phản hồi của họ được đưa vào phiên bản được công bố. Giai đoạn 3, diễn ra từ tháng 3 đến tháng 5/2025, bao gồm một quy trình tham vấn rộng rãi và có cấu trúc. Ngoài việc tham vấn các bên liên quan được mô tả ở đây, JRC đã liên hệ với nhiều Ban Giám đốc Chính sách của Ủy ban Châu Âu để đảm bảo sự phù hợp về chính sách của DigComp 3.0. Các Ban Giám đốc Chính sách liên quan được liệt kê trong phần Lời cảm ơn.

MỤC TIÊU, HÌNH THỨC VÀ NGƯỜI THAM GIA

Một quy trình tham vấn các bên liên quan bên ngoài đã được thực hiện vào tháng 4/2025, nhằm tiếp cận một phạm vi rộng và cân bằng các bên liên quan (theo lĩnh vực, quốc gia và kinh nghiệm sử dụng DigComp), và được thiết kế để cho phép thu thập và tổng hợp phản hồi của các bên liên quan một cách hiệu quả và chi tiết. Quy trình tham vấn được thiết lập theo ba luồng:

• Hai phiên tham vấn trực tuyến kéo dài 90 phút, diễn ra vào ngày 10 và 11 tháng 4. Một tài liệu nền ngắn gọn với các thay đổi được đề xuất cho DigComp 3.0 đã được gửi trước cho những người tham gia đã đăng ký. Mỗi phiên họp trực tuyến đều có cùng một định dạng, bao gồm lý do, các ưu tiên và những thay đổi được đề xuất cho DigComp 3.0; và yêu cầu các bên liên quan cung cấp phản hồi thông qua các câu hỏi thăm dò ý kiến mở và đóng cũng như chức năng trò chuyện trong cuộc họp. Các thành viên nhóm chuyên gia DigComp mỗi người tham dự một trong hai phiên họp và cung cấp ý kiến của họ cho Chủ tọa, người đã tóm tắt lại và gửi cho JRC. Chuyên gia của các bên liên quan của DigComp đã thiết kế và điều phối quá trình tham vấn các bên liên quan với JRC, và điều hành các phiên họp.

• Một khảo sát phản hồi trực tuyến tùy chọn được cấu trúc dựa trên cùng các chủ đề của cuộc tham vấn trực tuyến, bao gồm cả câu trả lời mở (văn bản) và câu trả lời đóng (số). Một liên kết đến khảo sát này đã được gửi đến tất cả những người tham gia đã đăng ký (bao gồm cả những người không thể tham dự các phiên trực tuyến) cùng với tài liệu nền và được mở để trả lời cho đến ngày 30 tháng 4.

• Một đánh giá chuyên sâu tùy chọn về các mức thông thạo cụ thể theo năng lực, cách thức đề xuất để truyền đạt AI cho mỗi năng lực và chuẩn đầu ra học tập, cũng được gửi đến tất cả những người tham gia đã đăng ký và được mở cho đến ngày 30 tháng 4.

Tổng cộng có 527 bên liên quan đã đăng ký tham gia tham vấn. Trong số này, khoảng 260 người đã tham dự một trong các phiên tham vấn trực tuyến của các bên liên quan vào tháng 4. Tổng cộng có 174 bên liên quan đã gửi phản hồi cho khảo sát phản hồi và 40 người đã hoàn thành đánh giá chuyên sâu.

Những người tham gia từ tất cả các quốc gia thành viên ngoại trừ Luxembourg đã đăng ký tham gia, và phản hồi của các bên liên quan đã được nhận từ 24 trong số 27 quốc gia thành viên (tức là ngoại trừ Síp, Luxembourg và Malta). Một phần bảy (14%) số bên liên quan đăng ký đến từ bên ngoài EU (hoặc từ một quốc gia châu Âu khác, 6%, hoặc một quốc gia không thuộc châu Âu, 8%). Sự tham gia giữa các quốc gia không đồng đều: tỷ lệ các bên liên quan từ Bỉ, Ý và Tây Ban Nha đăng ký tham gia cao hơn. Tuy nhiên, các bên liên quan ở Ý và Tây Ban Nha đã sử dụng DigComp rộng rãi, vì vậy tỷ lệ tham gia cao là điều được dự đoán trước. Ngoài ra, 63% các bên liên quan đăng ký ở Bỉ đại diện cho các tổ chức ở cấp độ quốc tế hoặc châu Âu.

Khoảng 2/5 số bên liên quan đại diện cho quan điểm quốc gia (37%), trong khi 44% làm việc ở cấp độ châu Âu (22%) hoặc quốc tế (22%). Số còn lại làm việc ở cấp độ khu vực (11%) hoặc địa phương (8%).

Bốn nhóm các bên liên quan phổ biến nhất là các nhà lãnh đạo giáo dục đại học, nhà giáo dục và nhà nghiên cứu (25%); các cơ quan chính phủ (bao gồm hành chính nhà nước và các tổ chức nhà nước) (18%); các tổ chức phi lợi nhuận (12%) và các nhà lãnh đạo và nhà giáo dục giáo dục tiểu học và trung học (11%). Các nhà cung cấp dịch vụ học tập suốt đời và dành cho người trưởng thành (9%), các tổ chức thuộc khu vực kinh doanh (9%) và các nhà lãnh đạo và nhà giáo dục giáo dục nghề nghiệp - VET (5%) chiếm thêm 23% tổng số các bên liên quan đã đăng ký. Các tổ chức dịch vụ việc làm công và tư nhân (2%) và các nhà cung cấp chứng chỉ kỹ năng (2,5%) ít phổ biến hơn, và 7% số người trả lời còn lại tự phân loại mình là "loại bên liên quan khác".

Hầu hết các bên liên quan (70%) đã từng sử dụng DigComp trước đây, và 15% đã tham gia vào bản cập nhật DigComp 2.2.

PHẢN HỒI

Dưới đây là tóm tắt các phát hiện chính từ phân tích phản hồi của các bên liên quan. Phản hồi chi tiết được cung cấp, đặc biệt là trong khảo sát và đánh giá chuyên sâu, đã được Chuyên gia của các bên liên quan của DigComp và JRC phân tích kỹ lưỡng và được đưa vào các sửa đổi đối với khung năng lực cho Giai đoạn 4.

Nhìn chung, phản hồi của các bên liên quan đã thể hiện sự ủng hộ mạnh mẽ đối với các chủ đề ưu tiên đã được xác định, cách tiếp cận năng lực AI, các mức thông thạo và kế hoạch xuất bản của JRC. Cũng có sự ủng hộ mạnh mẽ đối với các chuẩn đầu ra học tập mới - với 90% các bên liên quan đồng ý rằng chúng mang lại giá trị gia tăng.

Các chủ đề ưu tiên: Các bên liên quan bày tỏ sự ủng hộ mạnh mẽ đối với năm chủ đề ưu tiên. Một số chủ đề khác liên tục xuất hiện: (Dưới đây-) Kỹ năng cơ bản, đạo đức, tính toàn diện và cách diễn đạt hướng đến hành động (trái ngược với thụ động). Những chủ đề khác này đã được xem xét thêm trong Giai đoạn 4.

Năng lực AI trong DigComp 3.0: Nhìn chung, phương pháp tiếp cận tích hợp, xuyên suốt đối với năng lực AI được ủng hộ mạnh mẽ. Tuy nhiên, một số ít cho rằng năng lực AI nên được xem xét như một lĩnh vực riêng biệt. Do tầm quan trọng của việc duy trì tính liên tục giữa DigComp 2.2 và DigComp 3.0, việc có một ‘mô-đun’ riêng biệt về năng lực AI không được coi là một lựa chọn khả thi. Các bên liên quan đề xuất rằng cách trình bày và minh họa về AI trong DigComp 3.0 cần được tinh chỉnh. Vấn đề này đã được xem xét chi tiết trong Giai đoạn 4.

Các mức thông thạo: Nhìn chung, sự ủng hộ đối với các mức thông thạo mới được đề xuất là cao. Tuy nhiên, sự thay đổi trọng tâm được đề xuất từ 8 xuống 4 mức đã gây khó khăn cho các bên liên quan hiện đang sử dụng phương pháp với 8 mức. Ngoài ra, một số bên liên quan sử dụng cách hiểu 6 mức về các mức thông thạo. Một đề xuất về việc ánh xạ ngược DigComp 3.0 sang 8 mức trong các phiên bản trước của khung đã được JRC thiết lập để đáp ứng phản hồi của các bên liên quan và được xem xét trong Giai đoạn 4.

Các yếu tố hỗ trợ triển khai: Phần lớn các bên liên quan cho rằng các yếu tố hỗ trợ triển khai sau đây rất hữu ích hoặc thiết yếu: Phiên bản PDF của khung; Bảng thuật ngữ và định nghĩa; Phụ lục nội dung dạng bảng mà máy có thể đọc được; Cập nhật không gian web của DigComp (hiện do JRC quản lý); Khả năng truy cập khung; và tài liệu hướng dẫn. Ít người quan tâm đến phiên bản in cứng của khung. Các cuộc thảo luận tại hội thảo thẩm định (Giai đoạn 4) đã củng cố những quan điểm này.

Điều chỉnh, thích ứng và duy trì tính phù hợp: Ý kiến của các bên liên quan bên ngoài thường xuyên đề cập đến nhu cầu điều chỉnh và thích ứng khung này. Ví dụ, có những yêu cầu về các phiên bản của khung thân thiện với trẻ em và dành cho nhà giáo dục. Mặc dù JRC không thể tạo ra nhiều phiên bản DigComp 3.0 dành riêng cho các nhóm cụ thể, nhưng việc khung có sẵn ở nhiều định dạng cho phép điều chỉnh và thích ứng với nhiều mục đích khác nhau.

GIAI ĐOẠN 4: THẨM ĐỊNH KHUNG

Giai đoạn 4 diễn ra từ tháng 5 đến tháng 9/2025. Hoạt động chính của Giai đoạn 4 là hội thảo thẩm định trực tiếp tại Seville, Tây Ban Nha vào ngày 17 tháng 6 (buổi chiều) và ngày 18 tháng 6 (cả ngày). Mục tiêu của hội thảo là đạt được sự đồng thuận rộng rãi về dự thảo khung DigComp 3.0 và xác định các bước cuối cùng cần thiết trước khi công bố.

MỤC TIÊU, HÌNH THỨC VÀ NGƯỜI THAM GIA

Hội thảo có 34 người tham gia bên ngoài đến từ 18 quốc gia (17 quốc gia EU và Hoa Kỳ) từ nhiều lĩnh vực khác nhau (hoạch định chính sách, đại diện người sử dụng lao động, học tập của người trưởng thành và giáo dục nghề nghiệp, giáo dục bắt buộc và học thuật/nghiên cứu); và 12 người tham gia nội bộ (Ủy ban Châu Âu), đến từ JRC, DG EMPL, DG CNECT và SG REFORM. Tương tự như các chuyên gia tham gia Giai đoạn 1, những người tham gia hội thảo thẩm định được lựa chọn để đại diện cho sự đa dạng về địa lý và các bên liên quan, cũng như sự cân bằng về giới tính và các quan điểm châu Âu, quốc gia và khu vực. Những người tham gia bao gồm cả các chuyên gia đã tham gia Giai đoạn 2 cũng như những cá nhân chưa từng tham gia vào quy trình này và ít quen thuộc với DigComp.

Chiều ngày 17 tháng 6, những người tham gia được giới thiệu tổng quan về các đề xuất cập nhật cho DigComp 3.0 và mô tả cách thức tích hợp phản hồi từ các bên liên quan.

Sáng ngày 18 tháng 6, những người tham gia được chia thành bốn nhóm làm việc và tham gia hai cuộc thảo luận kéo dài 90 phút như sau:

• Phiên 1: Những người tham gia thảo luận về các mức thông thạo; xác nhận các bản cập nhật được đề xuất cho các lĩnh vực năng lực và năng lực; và xem xét các chuẩn đầu ra học tập được đề xuất cho bốn trong số 21 năng lực (1.2, 2.3, 3.4 và 4.3). Bốn năng lực này được chọn dựa trên cơ sở khá phức tạp hoặc được cập nhật đáng kể so với DigComp 2.2.

• Phiên 2: Những người tham gia thảo luận về phương pháp tiếp cận được đề xuất để tích hợp AI và xác định các ưu tiên để làm cho khung năng lực trở nên rõ ràng và dễ sử dụng. Về việc tích hợp AI, nội dung này bao gồm thảo luận về đề xuất phân biệt giữa các tuyên bố năng lực AI rõ ràng - AI-E (AI-Explicit) và AI ngầm định - AI-I (AI-Implicit) và chuẩn đầu ra học tập, cũng như thu thập ý kiến đóng góp từ các thành viên tham gia về cách thức làm cho khung được công bố trở nên rõ ràng và dễ sử dụng hơn, trong bối cảnh những thay đổi và việc bổ sung các chuẩn đầu ra học tập ngày càng phức tạp.

Chiều ngày 18 tháng 6, các nhóm làm việc đã báo cáo tại phiên họp toàn thể về các cuộc thảo luận. Đại diện từ các Ban Giám đốc Chính sách và nhóm chuyên gia DigComp cũng đã đưa ra ý kiến đóng góp tại phiên họp toàn thể.

HOẠT ĐỘNG SAU THẨM ĐỊNH

Một tuần sau hội thảo thẩm định, nhóm JRC đã gặp gỡ nhóm chuyên gia DigComp để thảo luận về những quan sát thấy từ hội thảo thẩm định DigComp 3.0 và thống nhất các ưu tiên để hoàn thiện khung. Phản hồi và quan sát được nhóm chuyên gia DigComp theo hướng dẫn của JRC cung cấp và được Chủ tịch nhóm chuyên gia tổng hợp. Trong phản hồi, các chuyên gia đánh giá tích cực về sự đa dạng quan điểm do người tham gia mang lại và khen ngợi mức độ tham gia, chất lượng và chiều sâu của cuộc thảo luận. Các đề xuất cụ thể được phân loại một cách có hệ thống theo các chủ đề chính về lĩnh vực năng lực và năng lực; mức thông thạo; chuẩn đầu ra học tập; tích hợp năng lực AI; và các khía cạnh giao tiếp truyền thông/phổ biến. Theo mỗi chủ đề, các hành động cụ thể để giải quyết phản hồi đã được xác định và thực hiện trong quá trình hoàn thiện DigComp 3.0.

----------------

Thừa nhận:

Nội dung này được dịch từ tài liệu của Cosgrove, J. và Cachia, R., DigComp 3.0: Khung năng lực kỹ thuật số Châu Âu - Phiên bản thứ năm, Văn phòng Xuất bản của Liên minh Châu Âu, Luxembourg, 2025, https://data.europa.eu/doi/10.2760/0001149, JRC144121.

Giấy phép nội dung: CC BY 4.0 Quốc tế.

---------------------------

VỀ TRANG MỤC LỤC

---------------------------

Xem thêm:

• Giới thiệu: DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu

• Digcomp 2.2 năm 2022 và các khung năng lực số đã được dịch sang tiếng Việt