2. DIGCOMP
3.0 FRAMEWORK COMPONENTS
2.6 AI
competence in DigComp 3.0
DigComp 3.0
được xây dựng dựa trên công trình ban đầu của
DigComp 2.2 để hệ thống hóa việc bao gồm các khía cạnh
của năng lực AI có liên quan đến việc phát triển năng
lực số của cá nhân. Năng lực AI gắn liền và được
xây dựng trên các yếu tố khác của năng lực số, vì
các hệ thống AI được phổ biến rộng rãi và ngày càng
được tích hợp vào các công nghệ số hiện có. Trong
DigComp 3.0, AI được coi là một công nghệ số trong số
nhiều công nghệ số khác, đồng thời vẫn tập trung vào
chính các năng lực số.
Một số
định nghĩa và phân tích về việc hiểu biết năng lực
AI đã được đề xuất, từ tài liệu (ví dụ:
Touretzky et al. 2019, 2023; Long & Magerko, 2020; Ng et al.,
2021); luật pháp (Đạo luật AI năm 2024, Quy định
(EU) 2024/1689); các khung năng lực hiểu biết về AI
gần đây (ví dụ: OECD, 2025; Mills et al., 2024; UNESCO, 2024);
và các báo cáo chính sách (ví dụ: Miao et al., 2022;
Di Vinadio et al., 2022). Các nguồn tài liệu khác nhau này
nhấn mạnh sự hiểu biết về mặt khái niệm về AI là
gì (và không phải là gì), bối cảnh ứng dụng của nó,
và các phương pháp tiếp cận mang tính phản biện, có
đạo đức và có trách nhiệm đối với việc sử dụng
AI. Những đặc điểm này được phản ánh trong DigComp
3.0.
Để đảm
bảo rằng năng lực AI được tích hợp tốt trong DigComp
3.0, JRC, cùng với các chuyên gia, đã tiến hành xem xét
các xu hướng công nghệ kỹ thuật số gần đây và mới
nổi, cũng như lập bản đồ giữa các năng lực của
khung năng lực hiểu biết về AI (dự thảo) của Ủy ban
Châu Âu-OECD (OECD, 2025) và DigComp 3.0 (xem Phụ lục 3
để biết thêm chi tiết).
Trong
DigComp 3.0, chúng tôi định nghĩa AI theo Đạo luật AI
(Điều 3(1)):
...một
hệ thống dựa trên máy móc được thiết kế để hoạt
động với các mức độ tự chủ khác nhau, có thể thể
hiện khả năng thích ứng sau khi triển khai và, vì các
mục tiêu rõ ràng hoặc ngầm định, suy luận từ đầu
vào nhận được cách tạo ra đầu ra, chẳng hạn như dự
đoán, nội dung, khuyến nghị hoặc quyết định có thể
ảnh hưởng đến môi trường vật lý hoặc ảo. Định
nghĩa này xem xét theo vòng đời, bao gồm cả các giai đoạn
trước khi triển khai và triển khai10.
Trong
DigComp 3.0, các thuật ngữ ‘AI’ và ‘hệ thống AI’
được sử dụng theo nghĩa rộng và bao gồm cả AI tạo
sinh (hệ thống). Tuy nhiên, việc đề cập đến AI tạo
sinh trong DigComp 3.0 chỉ được thực hiện khi nó được
coi là có liên quan trọng tâm đến một năng lực cụ
thể. Trong DigComp 3.0, AI tạo sinh (Generative AI)
được định nghĩa là một tập hợp con của AI sử dụng
các mô hình máy học chuyên biệt được thiết kế để
tạo ra nhiều loại đầu ra đa dạng và tổng quát, có
khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ và ứng dụng,
chẳng hạn như tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh
(Abendroth-Dias et al., 2025).
Các tuyên
bố năng lực (ở Phần 3) đề cập rõ ràng đến
hệ thống AI được gắn nhãn ‘[AI-E]’ (AI-rõ ràng
[AI-Explicit]), trong khi những tuyên bố mà AI hoặc hệ
thống AI có liên quan một cách ngầm định nhưng không đề
cập rõ ràng đến hệ thống AI được gắn nhãn ‘[AI-I]’
(AI-ngầm định [AI-Implicit]). Tương tự, các chuẩn đầu
ra học tập riêng lẻ (Phụ lục 2) được gắn nhãn
là AI-Rõ ràng, AI-Ngầm định, hoặc AI không Ngầm định
hay Rõ ràng.
------------------------------------------------------------------------
10. Xem Hướng dẫn về
định nghĩa hệ thống trí tuệ nhân tạo để biết thêm
chi tiết (Ủy ban Châu Âu, 2025f).
------------------------------------------------------------------------
Hộp 3
bổ sung thông tin về ý nghĩa của AI-rõ ràng và AI-ngầm
định trong DigComp 3.0.
Hộp 3.
Năng lực AI rõ ràng và ngầm định trong DigComp 3.0.
DigComp 3.0
phân biệt giữa năng lực AI-rõ ràng và AI-ngầm định
trong các tuyên bố năng lực và chuẩn đầu ra
học tập.
Trong số
362 tuyên bố về năng lực trong DigComp 3.0 (Phần 3),
14% (50) là AI-rõ ràng, 68% (246) là AI-ngầm
định và 18% (67) không đề cập đến AI rõ
ràng hoặc ngầm định.
Trong số
523 chuẩn đầu ra học tập trong DigComp 3.0 (Phụ lục
2), 13% (69) là AI-rõ ràng, 63% (330) là
AI-ngầm định, và 24% (124) không đề cập
đến AI rõ ràng hoặc ngầm định.
Năng lực
AI được thể hiện rõ ràng, ngầm định hoặc cả hai,
khắp tất cả 21 năng lực. Điều này chứng minh
tác động xuyên suốt của hệ thống AI đối với
năng lực số. Các khía cạnh của năng lực AI không rõ
ràng hoặc ngầm định là những khía cạnh liên quan đến
các công nghệ kỹ thuật số khác ngoài AI hoặc vốn dĩ
mang tính chất “con người”, đòi hỏi các thuộc tính
như lựa chọn, sở thích hoặc đánh giá tình huống.
Việc
dán nhãn AI cho các tuyên bố năng lực trong Phần 3
và các chuẩn đầu ra học tập trong Phụ lục 2 là
AI-rõ ràng hoặc AI-ngầm định chỉ nhằm mục đích
hướng dẫn chung.
AI-rõ
ràng hay [AI-E] có nghĩa là hệ thống AI có liên quan
trực tiếp đến năng lực đó.
Trong khi
đó, AI-ngầm định hay [AI-I] áp dụng cho các năng
lực vì một hoặc vài trong số bốn lý do. Tuyên bố năng
lực hoặc chuẩn đầu ra học tập có thể:
Liên
quan đến việc sử dụng hệ thống AI như một trong các
công nghệ số có sẵn
Ví
dụ (xem Phần
3, Tuyên
bố năng lực 2.2.08): Một
người đang cố gắng quyết định xem có nên sử dụng
hệ thống AI cho nhiệm vụ tạo lập nội dung hay không.
Để làm được điều đó, họ cần xác định kết quả
đầu ra mong muốn và xem xét những lợi ích bổ sung khi
sử dụng hệ thống AI so với một công nghệ kỹ thuật
số khác.
Liên
quan đến việc sử dụng một công nghệ kỹ thuật số
có chức năng hệ thống AI được tích hợp sẵn
Ví
dụ (xem Phần
3, Tuyên
bố năng lực 2.4.08): Một
công cụ cộng tác có chức năng ghi chú do AI điều khiển.
Một người cần quyết định xem có nên sử dụng nó cho
một cuộc họp hay không. Để làm được điều đó, họ
cần xem xét loại biên bản cuộc họp nào cần thiết và
những lợi ích nào mà chức năng ghi chú do AI điều khiển
có thể mang lại so với việc ghi chú bằng tay của con
người.
Liên
quan đến việc hiểu về cách thức hoạt động của hệ
thống AI
Ví
dụ (xem Phần
3, Tuyên
bố năng lực 2.1.14): Một
người có một văn bản dài cần đọc và đang cân nhắc
sử dụng hệ thống AI để giúp tóm tắt. Nếu họ quyết
định sử dụng AI, họ cần lựa chọn một công cụ AI
phù hợp. Họ cũng cần có năng lực để thiết kế các
đầu vào hoặc lệnh (lời nhắc) phù hợp, thử nghiệm
với việc soạn thảo lại cả lời nhắc và kết quả
đầu ra, và kiểm tra chất lượng và độ chính xác của
kết quả đầu ra.
và/hoặc
Liên
quan đến các tác động cá nhân, đạo đức hoặc xã
hội của hệ thống AI
Ví
dụ: Khi lựa chọn sử dụng hệ thống AI cho
nhiệm vụ tạo lập nội dung (trong ví dụ (I) ở trên)
hoặc cho nhiệm vụ tóm tắt văn bản (ví dụ (III)), cá
nhân cần đảm bảo rằng việc sử dụng hệ thống AI là
minh bạch và có xem xét đến tác động đến môi trường
- điều mà người dùng cá nhân không thể nhận thấy
ngay lập tức. Khi lựa chọn sử dụng chức năng ghi chú
do AI điều khiển (ví dụ (II)), cần có sự đồng ý của
những người tham dự cuộc họp và nếu chủ đề cuộc
họp nhạy cảm, cần phải xem xét các vấn đề về quyền
riêng tư.
Nguồn:
JRC tự biên soạn.
----------------
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:
1 . TÌM KIẾM, ĐÁNH GIÁ VÀ QUẢN LÝ THÔNG TIN
2 . GIAO TIẾP VÀ CỘNG TÁC
3 . TẠO LẬP NỘI DUNG
4 . AN TOÀN, PHÚC LỢI VÀ SỬ DỤNG CÓ TRÁCH NHIỆM
5 . NHẬN DIỆN VÀ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ