3.1. Phân hóa nhu cầu phát triển chuyên môn về AI của đội ngũ giảng viên
Khi đối chiếu khung lý luận sư phạm số với thực tiễn giảng dạy đại học, nhu cầu bồi dưỡng chuyên môn của giảng viên bộc lộ sự chuyển dịch căn bản từ tiếp cận kỹ thuật thuần túy sang năng lực tích hợp phương pháp và phân tích dữ liệu. Các nghiên cứu tổng quan hệ thống về phát triển chuyên môn khẳng định rằng việc trang bị năng lực AI cho nhà giáo chỉ đạt hiệu quả bền vững khi chương trình đào tạo gắn kết chặt chẽ tri thức công nghệ với bối cảnh thiết kế bài giảng thực tế (Empowering Teachers with Artificial Intelligence Literacy, 2025). Đặt trong mối tương quan với công tác đánh giá sư phạm, một số quan điểm học thuật nhấn mạnh rằng giảng viên không chỉ cần kỹ năng vận hành công cụ tạo sinh mà phải nắm vững phương pháp phân tích học tập và đánh giá thuật toán nhằm cá nhân hóa lộ trình giảng dạy (Artificial Intelligence and Teacher Competence, 2026). Tuy nhiên, khoảng cách thích ứng trong môi trường học thuật không đơn thuần dừng lại ở hạ tầng tiếp cận công nghệ mà chủ yếu bắt nguồn từ sự thiếu hụt tư duy tính toán và năng lực tự chủ sư phạm của người dạy khi xử lý dữ liệu phức tạp (From Digital Access to AI Competence, 2026). Do đó, phân tích thực trạng cho thấy các chương trình bồi dưỡng cần vượt qua lối truyền thụ thao tác kỹ thuật đơn lẻ để hướng tới mô hình tích hợp toàn diện, giúp giảng viên chủ động phản biện và điều chỉnh sư phạm trong kỷ nguyên số.