Báo cáo Giáo dục của Anthropic- Cách các nhà giáo dục sử dụng Claude

Báo cáo này khám phá cách các nhà giáo dục sử dụng Claude.

August 26, 2025
20 min read

Báo cáo Giáo dục của Anthropic- Cách các nhà giáo dục sử dụng Claude — Báo cáo này khám phá cách các nhà giáo dục sử dụng Claude.

Báo cáo Giáo dục Anthropic: Giáo viên sử dụng Claude như thế nào

Tháng 8 27, 2025 ● 10 phút đọc

Có thể hiểu rằng, phần lớn cuộc thảo luận về AI trong giáo dục tập trung vào cách học sinh sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để giúp họ học tập và viết. Nhưng các nhà giáo dục cũng sử dụng AI. Trong một cuộc khảo sát gần đây của Gallup, giáo viên cho biết các công cụ AI đã giúp họ tiết kiệm trung bình 5,9 giờ mỗi tuần. Và trái ngược với cuộc thảo luận thông thường, học sinh đã bắt đầu bày tỏ lo ngại về việc giáo sư sử dụng AI trong lớp học.

Trước đây, chúng tôi đã báo cáo dữ liệu về cách học sinh sử dụng AI. Phân tích mới của chúng tôi xem xét các giáo sư: chúng tôi đã phân tích khoảng 74.000 cuộc trò chuyện ẩn danh từ các chuyên gia giáo dục đại học trên toàn thế giới trên Claude.ai trong tháng 5 và tháng 6 vừa qua.1 Chúng tôi cũng hợp tác với Đại học Northeastern để trực tiếp nghe từ các giảng viên về cách họ sử dụng AI trong trường đại học. Những phát hiện của chúng tôi cung cấp một bức tranh tổng quan thực nghiệm về việc áp dụng AI của giáo viên, cụ thể là trong các trường đại học.

Chúng tôi nhận thấy rằng:

Xác định việc sử dụng Claude của giáo viên

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã sử dụng công cụ nghiên cứu phân tích tự động của mình, công cụ này tiết lộ các mô hình sử dụng Claude rộng rãi trong khi bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Việc nghiên cứu việc sử dụng Claude.ai của các chuyên gia giáo dục đại học đặt ra những thách thức độc đáo, vì hiện tại chúng tôi không thu thập dữ liệu nghề nghiệp tự báo cáo trên nền tảng của mình. Không giống như sinh viên thường đề cập rõ ràng đến bài tập hoặc bài luận, các tương tác AI của giáo viên bao gồm giảng dạy, nghiên cứu, quản trị và học tập cá nhân, khiến việc xác định và phân loại chúng trở nên khó khăn hơn.

Sử dụng công cụ bảo vệ quyền riêng tư của chúng tôi, chúng tôi đã phân tích các cuộc trò chuyện từ tài khoản Claude.ai Miễn phí và Cao cấp được liên kết với địa chỉ email giáo dục đại học và sau đó tự động lọc các cuộc trò chuyện cho các nhiệm vụ cụ thể của giáo viên—như tạo chương trình giảng dạy, chấm điểm bài tập hoặc phát triển tài liệu khóa học.2 Việc lọc này đã thu được khoảng 74.000 cuộc trò chuyện từ giai đoạn tháng 5 và tháng 6. Phân tích của chúng tôi nên được coi là một cuộc khảo sát về cách giáo viên sử dụng AI cho các nhiệm vụ cụ thể của nghề nghiệp, không phải là cái nhìn toàn diện về tất cả việc sử dụng AI của giáo viên.

Chúng tôi cũng đã so khớp mỗi cuộc trò chuyện với nhiệm vụ phù hợp nhất từ danh sách toàn diện các nhiệm vụ của giáo viên trong cơ sở dữ liệu thông tin nghề nghiệp O*NET của Bộ Lao động Hoa Kỳ. Chúng tôi đã xác định các nhiệm vụ của giáo viên là các nhiệm vụ liên quan đến việc giảng dạy hoặc quản trị ở bậc sau đại học.

Chúng tôi đã bổ sung phân tích của mình bằng dữ liệu khảo sát và nghiên cứu định tính từ 22 giảng viên Đại học Northeastern, những người là người áp dụng AI sớm để làm sáng tỏ động cơ, mối quan tâm và mô hình sử dụng của giáo viên.

Mục đích sử dụng phổ biến trong số các nhà giáo dục

Mục đích sử dụng AI nổi bật nhất, được tiết lộ bởi cả phân tích Claude.ai và nghiên cứu định tính của chúng tôi với Northeastern, là để phát triển chương trình giảng dạy. Phân tích Claude.ai của chúng tôi cũng cho thấy nghiên cứu học thuật và đánh giá kết quả học tập của học sinh là hai mục đích sử dụng phổ biến thứ hai và thứ ba.

Trong các cuộc khảo sát của chúng tôi, các giảng viên Đại học Northeastern báo cáo rằng một trường hợp phổ biến khác là sử dụng AI cho việc học tập của chính họ (trung bình 29% thời gian AI của họ). Tuy nhiên, điều này không được nghiên cứu trong phân tích Claude.ai của chúng tôi, do cơ chế lọc và khó khăn trong việc phân biệt giữa việc sử dụng của học sinh và giáo viên trong các trường hợp học tập này.

Một số mục đích sử dụng đặc biệt thú vị khác mà chúng tôi đã phát hiện trong dữ liệu Claude.ai bao gồm:

Tạo các kịch bản pháp lý mô phỏng cho các mô phỏng giáo dục;
Phát triển nội dung giáo dục nghề nghiệp và đào tạo lực lượng lao động;
Soạn thảo thư giới thiệu cho các đơn xin học tập hoặc việc làm;
Tạo chương trình họp và các tài liệu hành chính liên quan.

Tại sao giảng viên sử dụng AI trong những trường hợp này

Nghiên cứu định tính của chúng tôi với các giảng viên Đại học Northeastern gợi ý lý do tại sao giáo viên thường hướng đến những mục đích sử dụng AI phổ biến này:

Tự động hóa một nhiệm vụ tẻ nhạt (“Nó đảm nhiệm các nhiệm vụ tẻ nhạt”; giúp với “các phần thuộc lòng của công tác gây quỹ”);
Đối tác tư duy cộng tác (“AI có thể tìm ra những cách hiệu quả để giải thích các khái niệm cho học sinh mà tôi chưa từng nghĩ đến”);
Trải nghiệm học tập cá nhân hóa cho học sinh (“AI rất hữu ích để mang lại cho học sinh và tôi những trải nghiệm học tập tương tác cá nhân hóa vượt xa những gì một giảng viên có thể cung cấp”).

Cách giáo viên đang xây dựng các công cụ tùy chỉnh với AI

Một trong những phát hiện truyền cảm hứng nhất là cách giáo viên sử dụng tính năng Artifacts của Claude để tạo ra các tài liệu giáo dục tương tác. Thay vì chỉ có các cuộc trò chuyện, giáo viên thường xây dựng các nguồn lực hoàn chỉnh, chức năng mà trong một số trường hợp, họ có thể triển khai ngay lập tức trong lớp học của mình.

Như một giảng viên Đại học Northeastern được khảo sát đã nói: *“*Những gì trước đây quá đắt đỏ (thời gian) để làm bây giờ đã trở nên khả thi. Mô phỏng tùy chỉnh, minh họa, thí nghiệm tương tác. Tuyệt vời. Thu hút học sinh hơn nhiều.”

Điều này vượt xa chỉ là Claude. Một giáo sư đã mô tả cách các công cụ AI nói chung cho phép họ “chuyển đổi nội dung của chính họ thành các hình thức dễ tiếp cận/thu hút hơn (trang tương tác, mô phỏng, podcast, video)”.

Những sáng tạo này thể hiện sự chuyển đổi từ AI là trợ lý trò chuyện sang AI là người cộng tác sáng tạo, cho phép giáo viên tạo ra các tài liệu giáo dục cá nhân hóa mà theo truyền thống có thể yêu cầu chuyên môn kỹ thuật hoặc nguồn lực đáng kể.

Phổ tăng cường-tự động hóa

Phân tích của chúng tôi tiết lộ một bức tranh sắc thái về cách giáo viên cân bằng việc tăng cường AI (sử dụng cộng tác) so với tự động hóa (ủy thác nhiệm vụ hoàn toàn), dựa trên công việc trước đây của Anthropic về Chỉ số Kinh tế.

Các mô hình chính nổi lên trên các nhiệm vụ giáo dục khác nhau trong dữ liệu Claude.ai:

Các nhiệm vụ có xu hướng tăng cường cao hơn:

Giảng dạy đại học và hướng dẫn trong lớp học, bao gồm việc tạo tài liệu giáo dục và các bài tập thực hành (77,4% tăng cường);
Viết đề xuất tài trợ để đảm bảo tài trợ nghiên cứu bên ngoài (70,0% tăng cường);
Tư vấn học tập và hướng dẫn tổ chức sinh viên (67,5% tăng cường);
Giám sát công việc học tập của sinh viên (66,9% tăng cường).

Các nhiệm vụ có xu hướng tự động hóa tương đối cao hơn:

Quản lý tài chính và gây quỹ của tổ chức giáo dục (65,0% tự động hóa);
Duy trì hồ sơ sinh viên và đánh giá kết quả học tập (48,9% tự động hóa);
Quản lý tuyển sinh và nhập học (44,7% tự động hóa).

Sự khác biệt này cho thấy khả năng của giáo viên trong việc ủy thác hoàn toàn cho AI phụ thuộc vào nhiệm vụ. Phù hợp với kết quả khảo sát của chúng tôi, chúng tôi thấy rằng các nhiệm vụ liên quan đến quản lý hành chính và tài chính thường xuyên có nhiều khả năng được ủy thác hoàn toàn hơn các nhiệm vụ gần với tương tác trực tiếp với học sinh (như tạo tài liệu thực hành hoặc tư vấn về nghiên cứu học thuật ở cấp tiến sĩ). Những tương tác AI này thường yêu cầu ngữ cảnh đáng kể và do đó sự hợp tác giữa AI và giáo sư. Ví dụ, như một giáo sư Northeastern đã nói, khi thiết kế kế hoạch bài học, “AI cần được hướng dẫn về mức độ tài liệu và ngữ cảnh liên quan đến những gì chúng ta đã đề cập”.

Giáo viên cũng có vẻ có nhiều khả năng sử dụng AI theo cách tăng cường hơn đối với công việc đòi hỏi sự sáng tạo hoặc ra quyết định phức tạp, chẳng hạn như viết đề xuất tài trợ. Khi động não, một giáo sư được khảo sát đã viết,

“Cuộc trò chuyện với LLM mới là điều có giá trị, chứ không phải câu trả lời đầu tiên. Đây cũng là điều tôi cố gắng dạy cho sinh viên. Hãy sử dụng nó như một người bạn đồng hành tư duy, chứ không phải là người thay thế tư duy.”

Điều đó nói rằng, 48,9% các cuộc trò chuyện liên quan đến việc chấm điểm được xác định là tự động hóa mạnh mẽ vẫn đáng lo ngại. Mặc dù các giáo sư được khảo sát cho rằng đây là nhiệm vụ duy nhất mà AI kém hiệu quả nhất, nhưng nó đã được nhìn thấy trong dữ liệu Claude.ai. Và ngay cả khi điều này chỉ đại diện cho 7% các cuộc trò chuyện Claude.ai mà chúng tôi đã nghiên cứu, nó đã nổi lên như nhiệm vụ tự động hóa mạnh mẽ thứ hai. Điều này bao gồm các nhiệm vụ phụ như cung cấp phản hồi về bài tập của sinh viên và chấm điểm bài tập của họ bằng cách sử dụng thang điểm. Mặc dù không rõ mức độ các phản hồi do AI tạo ra ảnh hưởng đến điểm số và phản hồi cuối cùng như thế nào, nhưng các tương tác được tiết lộ bởi nghiên cứu của chúng tôi cho thấy một số lượng ủy thác nào đó cho Claude.

Việc sử dụng AI trong việc chấm điểm vẫn là một vấn đề gây tranh cãi giữa các nhà giáo dục. Một giáo sư Northeastern đã chia sẻ: “Về mặt đạo đức và thực tiễn, tôi rất thận trọng khi sử dụng [các công cụ AI] để đánh giá hoặc tư vấn cho học sinh theo bất kỳ cách nào. Một phần trong số đó là vấn đề chính xác. Tôi đã thử một số thí nghiệm trong đó tôi nhờ một LLM chấm điểm bài luận, và chúng đơn giản là không đủ tốt đối với tôi. Và về mặt đạo đức, sinh viên không trả tiền học phí cho thời gian của LLM, họ đang trả tiền cho thời gian của tôi. Đó là nghĩa vụ đạo đức của tôi trong việc làm tốt công việc (có thể, với sự hỗ trợ của LLMs)”.

Mặc dù có những cách mà phản hồi của AI có thể hỗ trợ sự phát triển của học sinh, chẳng hạn như thông qua các hệ thống tự động cung cấp phản hồi định hình (ví dụ: những hệ thống đang được giáo viên xây dựng trong Claude Artifacts), hầu hết các nhà giáo dục dường như đồng ý rằng việc chấm điểm không nên ở gần mức tự động hóa hoàn toàn.

Cách giáo viên đang suy nghĩ lại về những gì cần dạy

Nhiều nhà giáo dục nhận ra rằng các công cụ AI đang thay đổi cách học sinh học tập. Điều đó lại gây áp lực lên các nhà giáo dục để thay đổi cách họ đang giảng dạy. Như một giáo sư được khảo sát đã nói:

“AI đang buộc tôi phải thay đổi hoàn toàn cách tôi giảng dạy. Tôi đang nỗ lực rất nhiều để tìm ra cách giải quyết vấn đề chuyển tải nhận thức.”

Nó cũng đang thay đổi những gì các giáo sư đang giảng dạy. Ví dụ, trong việc lập trình, theo một giáo sư, “Việc lập trình dựa trên AI đã hoàn toàn cách mạng hóa trải nghiệm giảng dạy/học tập phân tích. Thay vì gỡ lỗi dấu phẩy và dấu chấm phẩy, chúng ta có thể dành thời gian để nói về các khái niệm xung quanh việc áp dụng phân tích trong kinh doanh.”

Rộng hơn, khả năng đánh giá nội dung do AI tạo ra về độ chính xác đang trở nên ngày càng quan trọng. “Thách thức là [rằng] với số lượng AI được tạo ra ngày càng tăng, việc xác thực và theo kịp với con người trở nên ngày càng khó khăn hơn”, một giáo sư đã viết. Giáo sư rất muốn giúp học sinh của mình xây dựng đủ chuyên môn trong một lĩnh vực nào đó để có sự phân biệt này.

Việc đánh giá cũng bắt đầu có vẻ khác đi. Mặc dù gian lận của học sinh và việc chuyển tải nhận thức vẫn là mối quan tâm, nhưng một số nhà giáo dục đang suy nghĩ lại về việc đánh giá của họ.

“Nếu Claude hoặc một công cụ AI tương tự có thể hoàn thành một bài tập, tôi không lo lắng về việc học sinh gian lận; tôi [đang] lo ngại rằng chúng ta không đang làm tốt công việc của mình với tư cách là giáo viên.”

Trong trường hợp của một giáo sư Northeastern cụ thể, họ đã chia sẻ rằng họ “sẽ không bao giờ giao bài luận nghiên cứu truyền thống nữa” sau khi vật lộn với quá nhiều sinh viên nộp bài tập do AI viết. Thay vào đó, họ đã chia sẻ: “Tôi sẽ thiết kế lại bài tập sao cho nó không thể được thực hiện bằng AI lần sau. Tôi có một sinh viên phàn nàn rằng bài tập về nhà hàng tuần rất khó làm và họ cảm thấy khó chịu vì Claude và ChatGPT không hữu ích trong việc hoàn thành công việc. Tôi nói với họ rằng đó là một lời khen, và tôi sẽ cố gắng hết sức để nghe điều đó nhiều hơn từ các học sinh.”

Một con đường phía trước có thể là nâng cấp các bài tập dựa trên các công cụ mới được tìm thấy này và mong đợi học sinh giải quyết các thách thức thực tế phức tạp hơn, vẫn khó khăn ngay cả với sự hỗ trợ của AI. Tuy nhiên, đây là một mục tiêu di động do sự cải tiến liên tục của AI và có thể gây ra gánh nặng đáng kể cho chính các nhà giáo dục. Ngoài ra, học sinh vẫn cần phát triển các kỹ năng cơ bản độc lập với AI để đánh giá hiệu quả đầu ra của nó.

Hạn chế và những điều cần xem xét

Nghiên cứu này đi kèm với những điều kiện quan trọng:

Phương pháp luận xác định: Việc lọc của chúng tôi, đã xem xét các cuộc trò chuyện của Claude để suy ra những cuộc trò chuyện nào được liên kết với giáo viên, chỉ thu được khoảng 1,5% cuộc trò chuyện từ các email giáo dục đại học, hạn chế chúng tôi đối với các nhiệm vụ được liên kết rõ ràng với giáo viên (ví dụ: tạo chương trình giảng dạy) và có thể bỏ sót nhiều tương tác AI của giáo viên khác không chỉ được liên kết với giáo viên (ví dụ: nhận được sự trợ giúp để giải thích một khái niệm khó hiểu);
Phạm vi giáo viên hạn chế: Phân tích bị hạn chế đối với các tài khoản có địa chỉ email giáo dục đại học, không bao gồm giáo viên từ cấp tiểu học đến trung học;
Độ lệch người dùng sớm: Chúng tôi có thể đang nắm bắt các nhà giáo dục đã quen thuộc với AI, những người có thể không đại diện cho sự sẵn sàng hoặc thái độ về công nghệ của toàn bộ dân số giáo dục;
Hạn chế khảo sát: Dữ liệu của giảng viên Đại học Northeastern cung cấp ngữ cảnh định tính nhưng đại diện cho một mẫu hạn chế từ một tổ chức duy nhất có thể không được khái quát hóa;
Tính đặc thù của nền tảng: Phân tích này tập trung vào việc sử dụng Claude.ai và có thể không phản ánh các mô hình trên các nền tảng AI khác;
Hạn chế về thời gian: Khoảng thời gian phân tích tháng 5 và tháng 6 không nắm bắt được sự thay đổi theo mùa trong việc sử dụng AI của giáo viên trong suốt năm học.

Nhìn về phía trước

Những phát hiện của chúng tôi tiết lộ một bức tranh phức tạp về việc áp dụng AI của giáo viên. Sự đa dạng của các ứng dụng—từ việc xây dựng các mô phỏng tương tác đến việc quản lý các nhiệm vụ hành chính—cho thấy sự hiện diện ngày càng mở rộng của AI trên khắp các chức năng học thuật.

Có lẽ điều đáng khích lệ nhất là cách giáo viên đang sử dụng AI để xây dựng các nguồn lực giáo dục hữu hình. Sự chuyển đổi này từ AI là một công cụ trò chuyện sang AI là một đối tác sáng tạo có thể giúp giải quyết các hạn chế nguồn lực lâu dài trong giáo dục. Như một giáo sư đã lưu ý, các mô phỏng tùy chỉnh và các thí nghiệm tương tác trước đây “quá đắt đỏ” về thời gian giờ đây đã trở nên khả thi, tạo ra những trải nghiệm hấp dẫn hơn cho học sinh.

Tuy nhiên, vẫn còn sự căng thẳng xung quanh việc chấm điểm hỗ trợ bởi AI. Trong khi gần một nửa số nhiệm vụ liên quan đến chấm điểm cho thấy các mô hình tự động hóa trong dữ liệu của chúng tôi, các giảng viên được khảo sát đã đánh giá điều này là ứng dụng kém hiệu quả nhất của AI. Sự khác biệt này—giữa những gì đang được cố gắng và những gì được coi là phù hợp—làm nổi bật cuộc đấu tranh đang diễn ra để cân bằng lợi ích hiệu quả với chất lượng giáo dục và các cân nhắc về đạo đức.

Những phát hiện này cho thấy rằng các câu chuyện xung quanh AI trong giáo dục sẽ tiếp tục phát triển cùng với chính công nghệ. Quan điểm của giáo viên về việc sử dụng AI phù hợp, đặc biệt là đối với các nhiệm vụ nhạy cảm như chấm điểm, có thể thay đổi khi các công cụ được cải thiện và các phương pháp tốt nhất xuất hiện. Cũng quan trọng đối với nghiên cứu trong tương lai là việc hiểu cách sử dụng AI của học sinh và giáo viên tương tác như thế nào—học sinh nhận thức và phản ứng như thế nào khi họ biết rằng giáo sư của họ đang sử dụng AI? Việc áp dụng AI của giáo viên ảnh hưởng đến hành vi học tập của học sinh như thế nào?

Nghiên cứu của chúng tôi nắm bắt được giáo viên trong một khoảnh khắc thử nghiệm tích cực, xây dựng những khả năng mới trong khi vật lộn với những câu hỏi cơ bản về vai trò của họ trong một lớp học được tăng cường bởi AI. Con đường phía trước sẽ đòi hỏi đối thoại liên tục, phát triển chính sách cẩn thận và nghiên cứu liên tục để đảm bảo rằng những công cụ này nâng cao chứ không làm tổn hại đến trải nghiệm giáo dục.

Bibtex

Nếu bạn muốn trích dẫn bài đăng này, bạn có thể sử dụng khóa Bibtex sau:

@online{benthand2025education,
 author = {Drew Bent and Kunal Handa and Esin Durmus and Alex Tamkin and Miles McCain and Stuart Ritchie and Ryan Donegan and Jennifer Martinez and Jason Jones},
 title = {Anthropic Education Report: How Educators Use Claude},
 date = {2025-08-26},
 year = {2025},
 url = {https://www.anthropic.com/news/anthropic-education-report-how-educators-use-claude},
 }

Lời cảm ơn:

Drew Bent* và Kunal Handa* đã thiết kế và thực hiện các thí nghiệm và viết bài đăng trên blog.

Esin Durmus, Alex Tamkin, Miles McCain, Stuart Ritchie, Ryan Donegan và Jason Jones đã cung cấp phản hồi và thảo luận có giá trị.

*Trong những trường hợp không thể xác định được loại tăng cường/tự động hóa, chúng tôi đã loại trừ những trường hợp đó khỏi biểu đồ. Để biết thêm thông tin về các loại này, vui lòng xem nghiên cứu Chỉ số Kinh tế Anthropic của chúng tôi.

Chú thích:

1 Các cuộc trò chuyện đã diễn ra trong khoảng thời gian 11 ngày từ ngày 22 tháng 5 đến ngày 2 tháng 6 năm 2025.

2 Cụ thể, chúng tôi đã sử dụng bộ lọc sau đây, được hỗ trợ bởi Claude, để xác định các cuộc trò chuyện liên quan đến giáo viên: “Cuộc trò chuyện này có thể là với một nhà giáo dục (giáo viên, giáo sư hoặc người hướng dẫn) đang tìm kiếm sự trợ giúp về nội dung giảng dạy, chấm điểm, nghiên cứu hoặc nhiệm vụ hành chính không? Hãy đảm bảo không bao gồm học sinh đang làm bài tập, luận văn nghiên cứu, v.v. Hãy thận trọng và cho rằng đó không phải là giáo viên nếu bạn không chắc chắn.”

Anthropic ra mắt hội đồng tư vấn giáo dục đại học và các khóa học Trình độ AI Phát triển các biện pháp bảo vệ hạt nhân cho AI thông qua quan hệ đối tác công-tư Claude Code và các điều khiển quản trị mới cho các gói doanh nghiệp

AI Today - SkyAI