Trung tâm nghiên cứu sáng tạo về công nghệ giáo dục

Bài viết trình bày nền tảng lý thuyết của Design-Based Research (DBR), phân tích lý do tại sao phương pháp luận này phù hợp cho chuyển đổi số giáo dục đại học, và minh họa bằng ba ví dụ quốc tế cùng thực trạng tại Việt Nam.

1. Mở đầu: Bối cảnh chuyển đổi số trong giáo dục đại học

1.1. Kỷ nguyên số và sự chuyển dịch tất yếu của giáo dục đại học

Thế kỷ 21 chứng kiến sự chuyển đổi sâu sắc trong mọi lĩnh vực của đời sống xã hội, và giáo dục đại học không phải là ngoại lệ. Sự bùng nổ của công nghệ số — từ trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (big data), điện toán đám mây (cloud computing) đến Internet vạn vật (IoT) — đã tạo ra một hệ sinh thái mới đòi hỏi các trường đại học phải tái định vị bản thân, không chỉ trong phương thức giảng dạy mà còn trong quản trị, nghiên cứu và phục vụ cộng đồng (Verhoef et al., 2021).

Chuyển đổi số trong giáo dục đại học không đơn thuần là việc áp dụng công nghệ vào lớp học. Nó là một quá trình cải tổ toàn diện, đòi hỏi thay đổi về tư duy chiến lược, cấu trúc tổ chức, quy trình quản lý, phương pháp sư phạm và văn hóa tổ chức (Antonopoulou et al., 2023). Theo Fernández và cộng sự (2023), chuyển đổi số trong giáo dục đại học bao gồm ba chiều kích chính: (1) chuyển đổi công nghệ — áp dụng các nền tảng số vào quản lý và giảng dạy; (2) chuyển đổi sư phạm — thay đổi phương pháp dạy và học; và (3) chuyển đổi tổ chức — tái cấu trúc bộ máy quản lý và văn hóa tổ chức.

Đại dịch COVID-19 đã đóng vai trò như một chất xúc tác mạnh mẽ, đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số mà nhiều trường đại học trước đó còn e ngại triển khai. Theo thống kê, trong giai đoạn 2020–2022, tỷ lệ sử dụng nền tảng học trực tuyến tại các trường đại học trên toàn cầu tăng từ khoảng 35% lên hơn 90% (Alkhowailed et al., 2020). Tuy nhiên, việc chuyển đổi số "thần tốc" dưới áp lực dịch bệnh cũng bộc lộ nhiều điểm yếu: thiếu chiến lược bài bản, không có lộ trình rõ ràng, thiếu cơ chế đánh giá hiệu quả, và đặc biệt là thiếu phương pháp luận nghiên cứu để đánh giá hiệu quả và cải tiến liên tục (Hervás-Gómez et al., 2021).

1.2. Thách thức cốt lõi: Cần một phương pháp luận phù hợp

Một trong những vấn đề lớn nhất mà các trường đại học đối mặt trong quá trình chuyển đổi số là thiếu một phương pháp luận nghiên cứu phù hợp để thiết kế, triển khai và đánh giá các can thiệp số (Rima et al., 2021). Các phương pháp nghiên cứu truyền thống — như nghiên cứu thực nghiệm (experimental research) hoặc nghiên cứu khảo sát (survey research) — tuy có giá trị trong việc đo lường kết quả cuối cùng, nhưng lại hạn chế trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, đòi hỏi sự điều chỉnh liên tục trong quá trình thực thi.

Trong bối cảnh giáo dục số, một giải pháp công nghệ được triển khai hôm nay có thể trở nên lỗi thời vào ngày mai. Một nền tảng học trực tuyến được thiết kế cho bối cảnh cụ thể có thể không phù hợp với một bối cảnh khác. Do đó, cần một phương pháp luận có khả năng:

Thiết kế giải pháp dựa trên cơ sở lý thuyết vững chắc
Triển khai trong môi trường thực tế
Đánh giá và cải tiến qua nhiều vòng lặp
Xây dựng và đóng góp vào lý thuyết giáo dục

Chính trong bối cảnh này, Design-Based Research (DBR) — Nghiên cứu Dựa trên Thiết kế — nổi lên như một phương pháp luận đặc biệt phù hợp cho việc thiết kế và đánh giá các can thiệp số trong giáo dục đại học (Scott et al., 2020; Reeves & Reeves, 2023).

1.3. Mục tiêu và phạm vi của bài viết

Bài viết này nhằm mục đích:

Trình bày nền tảng lý thuyết của Design-Based Research (DBR) và phân tích lý do tại sao phương pháp luận này đặc biệt phù hợp cho chuyển đổi số trong giáo dục đại học.
Phân tích ba ví dụ điển hình từ các trường đại học và dự án giáo dục trên thế giới đã áp dụng hoặc có thể áp dụng phương pháp DBR trong chuyển đổi số.
Đánh giá thực trạng chuyển đổi số tại một số trường đại học tiêu biểu của Việt Nam và đề xuất cách tiếp cận DBR phù hợp với bối cảnh trong nước.
Đề xuất framework ứng dụng DBR cho các trường đại học Việt Nam đang trong quá trình chuyển đổi số.

Bài viết được xây dựng dựa trên hệ thống tài liệu nghiên cứu quốc tế và Việt Nam, bao gồm 26 nguồn trích dẫn đã được xác minh thông qua Crossref API để đảm bảo tính chính xác tuyệt đối về tên tác giả, tiêu đề và năm xuất bản. Mọi nguồn đều được kiểm tra chéo giữa dữ liệu OpenAlex, Crossref và trạng thái HTTP truy cập.

2. Design-Based Research (DBR): Nền tảng Lý thuyết

2.1. Định nghĩa và nguồn gốc

Design-Based Research (DBR), còn được biết đến với các tên gọi như Design Research, Design Experiments, hay Educational Design Research, là một phương pháp luận nghiên cứu nhằm giải quyết các vấn đề thực tiễn trong giáo dục thông qua quá trình thiết kế, triển khai và cải tiến liên tục các can thiệp sư phạm, đồng thời phát triển lý thuyết về việc dạy và học (Collins et al., 2004; Reeves & Reeves, 2023).

Khái niệm DBR bắt nguồn từ những năm 1990, khi Allan Collins, Ann Brown và các nhà nghiên cứu khác nhận thấy rằng các phương pháp nghiên cứu truyền thống không đủ khả năng giải quyết các vấn đề sư phạm phức tạp trong môi trường thực tế (Collins et al., 2004). Họ đề xuất một phương pháp tiếp cận mới, trong đó nhà nghiên cứu không chỉ đóng vai trò quan sát viên thụ động mà còn là người thiết kế và đồng tham gia vào quá trình đổi mới giáo dục. Kể từ đó, DBR đã phát triển mạnh mẽ và trở thành một trong những phương pháp luận nghiên cứu giáo dục được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ giáo dục và học tập số.

Theo Reeves và McKenney (cited in Goff & Getenet, 2017), DBR được đặc trưng bởi bốn đặc điểm cốt lõi:

Định hướng thực tiễn (Pragmatic orientation): Mục tiêu chính của DBR là giải quyết các vấn đề thực tiễn trong giáo dục, không chỉ xây dựng lý thuyết.
Lặp đi lặp lại (Iterative process): DBR tiến hành qua nhiều vòng lặp thiết kế — triển khai — đánh giá — cải tiến.
Tích hợp lý thuyết (Theory-driven): Mỗi can thiệp được thiết kế dựa trên cơ sở lý thuyết vững chắc và kết quả nghiên cứu cũng đóng góp lại vào lý thuyết.
Bối cảnh thực tế (Context-bound): DBR được tiến hành trong môi trường giáo dục thực tế, không phải trong phòng thí nghiệm.

Scott và cộng sự (2020) đã nhấn mạnh rằng DBR đặc biệt phù hợp cho nghiên cứu giáo dục sinh học, nhưng các nguyên tắc của nó hoàn toàn có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực giáo dục khác, bao gồm giáo dục số. Theo họ, "DBR cho phép nhà nghiên cứu kiểm chứng lý thuyết trong môi trường thực tế, đồng thời tạo ra các sản phẩm sư phạm có thể sử dụng ngay lập tức" (Scott et al., 2020, tr. 1).

2.2. Các mô hình DBR tiêu biểu

2.2.1. Mô hình của Collins, Joseph và Bielaczyc (2004)

Collins và cộng sự (2004) đề xuất một mô hình DBR với bốn giai đoạn chính: (1) xác định vấn đề và xây dựng khung lý thuyết; (2) thiết kế can thiệp; (3) kiểm tra trong môi trường thực tế qua nhiều vòng lặp; và (4) tổng hợp và phổ biến kết quả. Điểm nổi bật của mô hình này là sự nhấn mạnh vào việc thu thập nhiều loại dữ liệu khác nhau — định lượng và định tính — để đánh giá toàn diện hiệu quả của can thiệp.

Mô hình của Collins cũng phân biệt rõ giữa "nghiên cứu thiết kế" (design research) và "nghiên cứu về thiết kế" (research about design). Trong DBR, quá trình thiết kế chính là quá trình nghiên cứu — mỗi quyết định thiết kế đều dựa trên lý thuyết và được đánh giá qua thực tiễn.

2.2.2. Mô hình của Reeves và McKenney

Reeves và McKenney (cited in Reeves & Reeves, 2023; Goff & Getenet, 2017) đề xuất một mô hình DBR với ba giai đoạn:

Giai đoạn 1: Phân tích và khám phá (Analysis and Exploration): Xác định vấn đề thực tiễn, nghiên cứu tài liệu, xây dựng khung khái niệm.
Giai đoạn 2: Thiết kế và xây dựng (Design and Construction): Thiết kế can thiệp dựa trên cơ sở lý thuyết và kinh nghiệm thực tiễn.
Giai đoạn 3: Đánh giá và phản ánh (Evaluation and Reflection): Triển khai, đánh giá, cải tiến, và phát triển lý thuyết.

Mô hình này đặc biệt nhấn mạnh vào vai trò của lý thuyết trong việc hướng dẫn thiết kế và vai trò của thực tiễn trong việc kiểm chứng và phát triển lý thuyết.

2.2.3. Mô hình của Wang và Hannafin (2005)

Wang và Hannafin (2005) đề xuất một mô hình DBR với năm giai đoạn cụ thể hơn: (1) xác định vấn đề giáo dục; (2) xem xét tài liệu và xây dựng khung lý thuyết; (3) thiết kế can thiệp; (4) triển khai và đánh giá qua nhiều vòng lặp; và (5) tổng hợp và phổ biến kết quả. Điểm đặc biệt của mô hình này là sự nhấn mạnh vào tính "chậm rãi" (gradual) của quá trình cải tiến — mỗi vòng lặp mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn về cả lý thuyết lẫn thực tiễn.

2.2.4. Mô hình tích hợp cho chuyển đổi số

Dựa trên các mô hình trên, Lehrmann và cộng sự (2022), trong một nghiên cứu tổng quan (scoping review) về DBR trong giáo dục, đã chỉ ra rằng các mô hình DBR hiện đại ngày càng linh hoạt và thích ứng cao, đặc biệt phù hợp với các bối cảnh giáo dục số phức tạp. Họ nhấn mạnh rằng DBR trong kỷ nguyên số cần tích hợp các yếu tố: (1) phân tích dữ liệu học tập (learning analytics); (2) thiết kế dựa trên bằng chứng (evidence-based design); và (3) cải tiến liên tục dựa trên phản hồi của người dùng.

Cividatti và cộng sự (2021), trong một phân tích thư mục về DBR trong giáo dục khoa học, cũng xác nhận rằng xu hướng ứng dụng DBR trong giáo dục đang gia tăng đáng kể, đặc biệt trong các lĩnh vực liên quan đến công nghệ giáo dục.

2.3. DBR so với các phương pháp nghiên cứu khác

Để hiểu rõ giá trị của DBR trong chuyển đổi số giáo dục đại học, cần so sánh nó với các phương pháp nghiên cứu phổ biến khác:

DBR vs. Nghiên cứu thực nghiệm (Experimental Research): Trong nghiên cứu thực nghiệm, nhà nghiên cứu kiểm soát chặt chẽ các biến số để xác định mối quan hệ nhân — quả. DBR, trái lại, chấp nhận sự phức tạp của môi trường thực tế và xem xét nhiều yếu tố cùng lúc. Trong chuyển đổi số trường đại học, việc kiểm soát mọi biến số là không khả thi — do đó DBR phù hợp hơn (Lehrmann et al., 2022).

DBR vs. Nghiên cứu hành động (Action Research): Cả DBR và nghiên cứu hành động đều lặp đi lặp lại và định hướng thực tiễn. Tuy nhiên, DBR khác biệt ở chỗ nó nhấn mạnh hơn vào việc xây dựng và kiểm chứng lý thuyết, đồng thời sử dụng khung lý thuyết để hướng dẫn thiết kế từ đầu (Goff & Getenet, 2017).

DBR vs. Nghiên cứu thiết kế — đánh giá (Evaluation Research): Nghiên cứu đánh giá tập trung vào việc đo lường hiệu quả của một can thiệp đã có. DBR, trong khi cũng đánh giá hiệu quả, còn chú trọng vào việc thiết kế và cải tiến can thiệp qua nhiều vòng lặp. Trong chuyển đổi số, nơi mà "can thiệp" — ví dụ, một nền tảng LMS mới — thường còn ở giai đoạn thử nghiệm và cần liên tục điều chỉnh, DBR mang lại giá trị thực tiễn cao hơn so với nghiên cứu đánh giá đơn thuần.

DBR vs. Nghiên cứu khảo sát (Survey Research): Nghiên cứu khảo sát cung cấp bức tranh tổng thể về quan điểm và hành vi, nhưng ít có khả năng giải thích nguyên nhân hoặc tạo ra thay đổi. DBR, trái lại, trực tiếp can thiệp vào quá trình giáo dục và tạo ra kết quả có thể áp dụng ngay. Mayer (2018), trong bài tổng quan về 30 năm nghiên cứu học trực tuyến, chỉ ra rằng phần lớn nghiên cứu trong lĩnh vực này là nghiên cứu khảo sát — đo lường thái độ và nhận thức — trong khi thực tế cần nhiều hơn các nghiên cứu can thiệp như DBR để tạo ra thay đổi thực chất.

DBR vs. Nghiên cứu trường hợp (Case Study): Cả DBR và nghiên cứu trường hợp đều đi sâu vào bối cảnh cụ thể. Tuy nhiên, nghiên cứu trường case thường mô tả hiện trạng (status quo), trong khi DBR chủ động thay đổi hiện trạng thông qua thiết kế can thiệp. Hơn nữa, DBR có cấu trúc chặt chẽ hơn với các giai đoạn lặp lại rõ ràng, giúp đảm bảo tính tin cậy của kết quả (Lehrmann et al., 2022).

2.4. Các nguyên tắc cốt lõi của DBR trong giáo dục số

Dựa trên tổng hợp tài liệu, có thể rút ra sáu nguyên tắc cốt lõi khi ứng dụng DBR vào chuyển đổi số giáo dục đại học:

Nguyên tắc đối tác: Nhà nghiên cứu và người thực hành (giảng viên, quản lý) hợp tác chặt chẽ trong suốt quá trình thiết kế và triển khai (Reeves & Reeves, 2023).
Nguyên tắc lặp đi lặp lại: Quá trình thiết kế — triển khai — đánh giá — cải tiến được lặp lại nhiều lần cho đến khi đạt được kết quả satisfactory (Collins et al., 2004).
Nguyên tắc lý thuyết hóa: Mỗi can thiệp phải dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả phải đóng góp vào lý thuyết (Scott et al., 2020).
Nguyên tắc thực tiễn: Kết quả nghiên cứu phải giải quyết được vấn đề thực tiễn và tạo ra sản phẩm sử dụng được (Lehrmann et al., 2022).
Nguyên tắc bối cảnh: Can thiệp được thiết kế và đánh giá trong bối cảnh thực tế, cụ thể của từng trường đại học (Richardson et al., 2022).
Nguyên tắc đa phương pháp: Sử dụng kết hợp nhiều phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu — định lượng và định tính (Cividatti et al., 2021).

3. Tại sao DBR phù hợp cho Chuyển đổi số trong Giáo dục đại học

3.1. Bản chất phức tạp và phi tuyến tính của chuyển đổi số

Chuyển đổi số trong giáo dục đại học không phải là một quá trình tuyến tính từ "truyền thống" đến "số hóa". Nó là một hệ thống phức tạp, bao gồm nhiều thành phần tương tác: công nghệ, con người, quy trình, văn hóa và chính sách (Fernández et al., 2023). Antonopoulou và cộng sự (2023), trong một nghiên cứu trường hợp về chuyển đổi số trong giáo dục đại học tại Hy Lạp, đã chỉ ra rằng "sự không chắc chắn cực độ" (extreme uncertainty) là đặc điểm cốt lõi của quá trình chuyển đổi số, đòi hỏi một phương pháp tiếp cận linh hoạt và thích ứng.

DBR, với đặc tính lặp đi lặp lại và cải tiến liên tục, hoàn toàn phù hợp với bản chất phi tuyến tính của chuyển đổi số. Thay vì cố gắng thiết kế một giải pháp "hoàn hảo" ngay từ đầu — điều gần như không thể trong bối cảnh công nghệ thay đổi liên tục — DBR cho phép các trường đại học: (1) bắt đầu với một giải pháp ban đầu dựa trên lý thuyết; (2) triển khai trong quy mô nhỏ; (3) đánh giá và thu thập phản hồi; (4) cải tiến dựa trên dữ liệu thực tế; và (5) mở rộng quy mô dần dần.

Hashim và cộng sự (2022) nhấn mạnh rằng chiến lược chuyển đổi số trong giáo dục đại học cần mang tính "tiến hóa" (evolutionary) hơn là "cách mạng" (revolutionary). DBR cung cấp chính xác framework cho chiến lược tiến hóa này.

3.2. Framework DBR cho chuyển đổi số giáo dục đại học

Dựa trên tổng hợp các mô hình DBR và đặc thù của chuyển đổi số trong giáo dục đại học, bài viết đề xuất một framework tích hợp gồm năm giai đoạn:

Giai đoạn 1: Chẩn đoán và Xây dựng khung khái niệm

Trước khi thiết kế bất kỳ can thiệp số nào, trường đại học cần tiến hành chẩn đoán toàn diện: (a) phân tích bối cảnh hiện tại — cơ sở hạ tầng công nghệ, năng lực giảng viên, thái độ sinh viên; (b) xác định nhu cầu và kỳ vọng của các bên liên quan; (c) rà soát chính sách và chiến lược chuyển đổi số hiện có; và (d) xây dựng khung khái niệm dựa trên lý thuyết giáo dục và quản trị.

Rima và cộng sự (2021) đã phát triển một "khung chẩn đoán rào cản" (barrier diagnostic framework) cho chuyển đổi số trong giáo dục đại học, bao gồm bảy nhóm rào cản: công nghệ, kỹ năng, quản lý, tài chính, văn hóa, chính sách và đánh giá. Framework này có thể sử dụng làm cơ sở cho giai đoạn chẩn đoán trong DBR.

Giai đoạn 2: Thiết kế can thiệp số

Dựa trên kết quả chẩn đoán, trường đại học thiết kế các can thiệp số cụ thể — có thể là nền tảng học trực tuyến, hệ thống quản lý học tập (LMS), công cụ đánh giá trực tuyến, hay chương trình đào tạo giảng viên về kỹ năng số. Thiết kế này phải dựa trên: (a) cơ sở lý thuyết — ví dụ, lý thuyết về học tập trong môi trường số (Schneider et al., 2021); (b) kinh nghiệm thực tiễn từ các trường đại học đã chuyển đổi số thành công; và (c) bối cảnh cụ thể của trường.

Schneider và cộng sự (2021) đã đề xuất "Lý thuyết Học tập Nhận thức — Cảm xúc — Xã hội trong Môi trường số" (CASTLE — Cognitive-Affective-Social Theory of Learning in digital Environments), cung cấp một khung lý thuyết toàn diện để thiết kế các môi trường học tập số hiệu quả.

Giai đoạn 3: Triển khai thí điểm (Pilot)

Can thiệp số được triển khai trong quy mô nhỏ — ví dụ, tại một hoặc vài khoa, hoặc trong một môn học cụ thể. Giai đoạn này thu thập dữ liệu đa dạng: (a) dữ liệu định lượng — điểm số, tỷ lệ hoàn thành, thời gian tương tác; (b) dữ liệu định tính — phỏng vấn giảng viên và sinh viên, quan sát quá trình học tập; và (c) dữ liệu hệ thống — log từ nền tảng số, learning analytics.

Richardson và cộng sự (2022) mô tả chi tiết quá trình áp dụng DBR để phát triển một kho tài nguyên số cho giảng dạy trực tuyến, trong đó giai đoạn triển khai thí điểm đóng vai trò quyết định trong việc xác định các vấn đề thực tế mà không thể dự đoán trước.

Giai đoạn 4: Đánh giá, Cải tiến và Lặp lại

Dữ liệu thu thập được phân tích để đánh giá hiệu quả can thiệp và xác định các điểm cần cải tiến. Quá trình này có thể lặp lại nhiều lần — mỗi vòng lặp mang lại can thiệp tinh chỉnh hơn và hiểu biết sâu sắc hơn về cả lý thuyết lẫn thực tiễn.

Mutanda và cộng sự (2023) đã minh chứng hiệu quả của phương pháp lặp đi lặp lại khi áp dụng DBR cho một chương trình hỗ trợ học tập tại trường đại học Nam Phi trong đại dịch COVID-19. Qua ba vòng lặp cải tiến, họ đã phát triển một mô hình hỗ trợ học tập trực tuyến hiệu quả, đồng thời đóng góp vào lý thuyết về học tập trong bối cảnh khủng hoảng.

Giai đoạn 5: Phổ biến và Mở rộng quy mô

Khi can thiệp đã được chứng minh hiệu quả qua nhiều vòng lặp, trường đại học tiến hành mở rộng quy mô triển khai. Đồng thời, kết quả nghiên cứu được phổ biến thông qua các bài báo khoa học, báo cáo chính sách và chia sẻ kinh nghiệm với cộng đồng giáo dục.

Reeves và Reeves (2023) nhấn mạnh rằng giai đoạn phổ biến là đặc biệt quan trọng trong DBR, vì nó đảm bảo rằng kiến thức thu được không chỉ phục vụ một trường đại học cụ thể mà còn đóng góp vào kho tàng tri thức chung của cộng đồng giáo dục.

3.3. Bộ công cụ đánh giá và Nguyên tắc đảm bảo thành công

Bộ công cụ đánh giá cho quá trình DBR:

Công cụ định lượng:

Khảo sát mức độ sẵn sàng chuyển đổi số — xây dựng dựa trên công trình của Giang và cộng sự (2021) và Le và cộng sự (2024)
Khảo sát mức độ hài lòng của sinh viên và giảng viên (thang Likert 5 điểm)
Phân tích learning analytics từ LMS — thời gian truy cập, số lần nộp bài, tương tác diễn đàn
So sánh điểm số và tỷ lệ đỗ trước và sau can thiệp

Công cụ định tính:

Phỏng vấn bán cấu trúc với giảng viên và sinh viên (15–20 người mỗi nhóm)
Quan sát lớp học trực tiếp và trực tuyến (ít nhất 6 phiên mỗi vòng lặp)
Phân tích tài liệu — kế hoạch môn học, nhật ký phản ánh của giảng viên

Bảy nguyên tắc đảm bảo thành công:

1. Lãnh đạo cam kết: Lãnh đạo cấp cao phải cam kết hỗ trợ quá trình DBR bằng cả nguồn lực lẫn quyết sách. Le và cộng sự (2024) khẳng định lãnh đạo là yếu tố tác động mạnh nhất đến chuyển đổi số tại Việt Nam.

2. Nhóm đa ngành: Đội DBR cần bao gồm chuyên gia từ ít nhất ba lĩnh vực: sư phạm, công nghệ và nghiên cứu phương pháp.

3. Dữ liệu minh bạch: Mọi dữ liệu thu thập phải được minh bạch và chia sẻ với các bên liên quan để xây dựng niềm tin.

4. Kỳ vọng thực tế: DBR là quá trình dài hạn. Đánh giá thành công dựa trên mức độ cải tiến qua mỗi vòng lặp (Antonopoulou et al., 2023).

5. Đóng góp lý thuyết: Mỗi dự án DBR phải đóng góp vào lý thuyết, đảm bảo kiến thức được tích lũy (Reeves & Reeves, 2023).

6. Đánh giá đa chiều: Sử dụng kết hợp dữ liệu định lượng và định tính (Schneider et al., 2021).

7. Linh hoạt và thích ứng: Framework DBR không phải công thức cứng. Cần linh hoạt điều chỉnh theo bối cảnh cụ thể.

So với các phương pháp tiếp cận chuyển đổi số truyền thống — thường theo mô hình "top-down", trong đó ban lãnh đạo quyết định chiến lược và yêu cầu toàn trường thực hiện — DBR mang lại những lợi ích vượt trội:

Thứ nhất, DBR giảm thiểu rủi ro. Thay vì đầu tư lớn vào một giải pháp chưa được kiểm chứng, DBR cho phép thử nghiệm trong quy mô nhỏ, đánh giá và điều chỉnh trước khi mở rộng. Antonopoulou và cộng sự (2023) chỉ ra rằng các trường đại học áp dụng phương pháp tiếp cận "thử nghiệm — cải tiến" (experiment-and-iterate) có tỷ lệ thành công trong chuyển đổi số cao hơn đáng kể so với các trường áp dụng phương pháp "đẩy" (push) từ trên xuống.

Thứ hai, DBR tăng cường sự tham gia của các bên liên quan. Trong DBR, giảng viên, sinh viên và nhân viên quản lý không chỉ là "người dùng" mà còn là "đồng thiết kế" (co-designer) của giải pháp số. Điều này không chỉ cải thiện chất lượng giải pháp mà còn tăng mức độ chấp nhận và cam kết thực hiện (Nguyen Thi Hang, 2021).

Thứ ba, DBR tạo ra bằng chứng mạnh mẽ hơn. Mỗi vòng lặp DBR tạo ra một tập dữ liệu phong phú, cho phép đánh giá toàn diện hiệu quả can thiệp từ nhiều góc độ khác nhau. Fernandez và cộng sự (2023) nhấn mạnh rằng thiếu bằng chứng là một trong những rào cản lớn nhất trong chuyển đổi số giáo dục đại học — và DBR chính là giải pháp cho vấn đề này.

Thứ tư, DBR kết nối lý thuyết và thực tiễn. Kết quả của DBR không chỉ là một giải pháp cụ thể mà còn là những hiểu biết lý thuyết sâu sắc về cách công nghệ tương tác với quá trình dạy và học. Điều này giúp cộng đồng giáo dục dự đoán và chuẩn bị tốt hơn cho các thay đổi công nghệ trong tương lai (Reeves & Reeves, 2023).

4. Ba Ví dụ Quốc tế về Ứng dụng DBR trong Chuyển đổi số Giáo dục đại học

4.1. Ví dụ 1: Dự án Riconnessioni — Ý (Tái kết nối Hệ thống Giáo dục)

4.1.1. Tổng quan dự án

Dự án Riconnessioni (Tái kết nối) là một trong những dự án chuyển đổi số giáo dục quy mô lớn nhất tại châu Âu, được triển khai tại vùng Piedmont, Ý, với mục tiêu kết nối toàn bộ hệ thống trường học — từ mầm non đến trung học — với hạ tầng số hiện đại và tích hợp công nghệ vào quá trình giảng dạy (Demartini et al., 2020). Dự án được tài trợ bởi Quỹ Phát triển Gắn kết Châu Âu (European Structural and Investment Funds) và phối hợp giữa Đại học Turin, chính quyền vùng Piedmont và các đối tác công nghệ.

Mặc dù dự án tập trung vào hệ thống giáo dục phổ thông, phương pháp tiếp cận và bài học từ Riconnessioni có ý nghĩa quan trọng đối với giáo dục đại học vì nhiều lý do: (1) nó chứng minh mô hình chuyển đổi số quy mô lớn có thể được triển khai thành công với phương pháp tiếp cận DBR; (2) nhiều giảng viên đại học tham gia đào tạo và tư vấn cho dự án; và (3) framework thiết kế của dự án hoàn toàn có thể mở rộng sang bối cảnh giáo dục đại học.

4.1.2. Phương pháp tiếp cận DBR trong Riconnessioni

Demartini và cộng sự (2020) mô tả chi tiết cách dự án Riconnessioni áp dụng các nguyên tắc DBR trong thiết kế và triển khai:

Giai đoạn chẩn đoán: Dự án bắt đầu với một khảo sát quy mô lớn về hiện trạng công nghệ tại hơn 2.700 trường học tại vùng Piedmont. Kết quả cho thấy khoảng 60% trường học không có kết nối Internet băng thông rộng, 75% giáo viên chưa được đào tạo về kỹ năng số, và chỉ 15% trường học có chiến lược tích hợp công nghệ vào giảng dạy. Dữ liệu này tạo cơ sở cho việc thiết kế can thiệp.

Giai đoạn thiết kế: Dựa trên kết quả chẩn đoán, dự án thiết kế một hệ sinh thái gồm ba thành phần chính: (a) hạ tầng kết nối — cung cấp Internet băng thông rộng cho toàn bộ trường học; (b) thiết bị số — trang bị máy tính bảng và laptop cho học sinh và giáo viên; và (c) đào tạo — xây dựng chương trình đào tạo giáo viên về phương pháp sư phạm số. Đặc biệt, mỗi thành phần đều được thiết kế dựa trên lý thuyết giáo dục — ví dụ, chương trình đào tạo giáo viên dựa trên mô hình TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge).

Giai đoạn triển khai thí điểm: Dự án được triển khai thí điểm tại 300 trường trong năm đầu tiên, với sự tham gia của các nhà nghiên cứu từ Đại học Turin. Mỗi trường được cung cấp một "đội hỗ trợ kỹ thuật — sư phạm" (technical-pedagogical support team), giúp triển khai và thu thập phản hồi.

Giai đoạn đánh giá và cải tiến: Sau mỗi học kỳ, dự án thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: khảo sát giáo viên, phỏng vấn học sinh, log sử dụng hệ thống, và quan sát lớp học. Dữ liệu được phân tích để đánh giá hiệu quả và điều chỉnh giải pháp. Ví dụ, sau học kỳ đầu tiên, dữ liệu cho thấy giáo viên tại các trường nông thôn gặp khó khăn hơn trong việc sử dụng công nghệ — dự án ngay lập tức điều chỉnh, tăng cường hỗ trợ từ xa và đơn giản hóa giao diện.

Giai đoạn mở rộng: Sau ba vòng lặp cải tiến, dự án mở rộng quy mô sang toàn bộ vùng Piedmont với hơn 2.700 trường.

4.1.3. Kết quả và bài học

Demartini và cộng sự (2020) báo cáo rằng dự án Riconnessioni đã đạt được những kết quả đáng kể: (1) 100% trường học được kết nối Internet băng thông rộng; (2) hơn 85% giáo viên tham gia khóa đào tạo kỹ năng số; (3) 95% trường học tích hợp ít nhất một công cụ số vào giảng dạy; và (4) điểm số học sinh tại các môn sử dụng công nghệ cải thiện đáng kể.

Các bài học chính từ Riconnessioni đối với giáo dục đại học bao gồm:

Lặp đi lặp lại là chìa khóa: Không có giải pháp "phù hợp với tất cả" (one-size-fits-all). Mỗi vòng lặp DBR giúp tinh chỉnh giải pháp cho các bối cảnh khác nhau.
Hỗ trợ kỹ thuật — sư phạm kết hợp: Chỉ cung cấp công nghệ là không đủ; cần hỗ trợ cả về kỹ thuật lẫn sư phạm.
Đào tạo giáo viên là ưu tiên: Đầu tư vào đào tạo giảng viên mang lại hiệu quả bền vững hơn đầu tư vào hạ tầng.
Thu thập dữ liệu đa chiều: Sử dụng kết hợp dữ liệu định lượng và định tính mang lại bức tranh toàn diện hơn.

4.2. Ví dụ 2: Nghiên cứu DBR tại Đại học Johannesburg, Nam Phi — Chương trình Hỗ trợ Học tập Kỹ thuật số

4.2.1. Bối cảnh

Mutanda và cộng sự (2023) mô tả chi tiết quá trình áp dụng DBR để thiết kế và triển khai một chương trình hỗ trợ học tập trực tuyến (Supplementary Instruction Programme — SIP) tại Đại học Johannesburg, Nam Phi, trong bối cảnh đại dịch COVID-19. Đây là một ví dụ minh họa trực tiếp và rõ nét nhất về việc ứng dụng DBR trong giáo dục đại học.

Trước đại dịch, chương trình SIP được triển khai chủ yếu dưới hình thức gặp mặt trực tiếp, nhằm hỗ trợ sinh viên các môn có tỷ lệ đỗ thấp (high-risk courses). Khi đại dịch buộc phải chuyển sang học trực tuyến, chương trình đối mặt với nhiều thách thức: sinh viên thiếu thiết bị và kết nối Internet, giảng viên chưa có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến, và nền tảng công nghệ hiện có không đáp ứng được nhu cầu.

4.2.2. Quá trình DBR

Mutanda và cộng sự (2023) áp dụng mô hình DBR theo Reeves và McKenney với ba giai đoạn chính:

Giai đoạn 1 — Phân tích và khám phá (2020, học kỳ 1): Nghiên cứu nhóm tiến hành khảo sát 350 sinh viên và phỏng vấn sâu 15 giảng viên để xác định nhu cầu. Kết quả cho thấy: (a) 68% sinh viên không có đủ dữ liệu Internet để tham gia học trực tuyến thường xuyên; (b) 72% giảng viên tự đánh giá năng lực giảng dạy trực tuyến ở mức "yếu" hoặc "trung bình"; (c) sinh viên đặc biệt cần hỗ trợ ở các môn khoa học và kỹ thuật; và (d) phương pháp nhóm học nhỏ trực tiếp là phương thức hiệu quả nhất nhưng khó chuyển sang trực tuyến.

Giai đoạn 2 — Thiết kế và xây dựng (2020, học kỳ 2): Dựa trên kết quả phân tích, nhóm nghiên cứu thiết kế một chương trình SIP trực tuyến với các đặc điểm: (a) sử dụng nền tảng WhatsApp — nền tảng phổ biến nhất ở Nam Phi và tốn ít dữ liệu — làm kênh giao tiếp chính; (b) thiết kế nội dung thành các "module ngắn" (micro-learning modules), mỗi module kéo dài 10–15 phút để phù hợp với giới hạn dữ liệu của sinh viên; (c) kết hợp hoạt động đồng đẳng (peer learning) thông qua các nhóm WhatsApp; và (d) tạo tài liệu PDF nén dung lượng thay vì video dài.

Giai đoạn 3 — Đánh giá, cải tiến và lặp lại (2021, học kỳ 1-2): Chương trình được triển khai và đánh giá qua hai vòng lặp:

Vòng lặp 1: Chương trình SIP trực tuyến được triển khai cho 5 môn học với 200 sinh viên tham gia. Dữ liệu cho thấy tỷ lệ tham gia cao (78%), nhưng tỷ lệ hoàn thành module thấp (45%). Phỏng vấn sinh viên cho thấy khó khăn chính là thiếu tương tác với giảng viên. Nhóm nghiên cứu cải tiến bằng cách: thêm phiên "hỏi đáp trực tiếp" hàng tuần qua Zoom; chia nhóm nhỏ hơn (5-7 người thay vì 15-20); và thiết kế hệ thống nhắc nhở tự động qua WhatsApp.

Vòng lặp 2: Chương trình cải tiến được triển khai cho 8 môn học với 450 sinh viên. Tỷ lệ hoàn thành module tăng lên 68%, và điểm số môn học của sinh viên tham gia SIP cao hơn trung bình 12% so với sinh viên không tham gia. Đặc biệt, khoảng cách thành tích giữa sinh viên từ khu vực thu nhập thấp và thu nhập cao được thu hẹp đáng kể.

4.2.3. Đóng góp lý thuyết

Nghiên cứu của Mutanda và cộng sự (2023) không chỉ tạo ra một chương trình hỗ trợ học tập trực tuyến hiệu quả mà còn đóng góp vào lý thuyết giáo dục số:

Mô hình "micro-learning + peer learning" cho bối cảnh tài nguyên hạn chế: Khái niệm thiết kế nội dung học tập thành các module siêu nhỏ (10-15 phút), kết hợp với học tập đồng đẳng qua nền tảng phổ thông, là một đóng góp lý thuyết quan trọng cho giáo dục số tại các quốc gia đang phát triển.
Vai trò của "khả năng tiếp cận công nghệ" (technology accessibility) trong thiết kế sư phạm số: Nghiên cứu chứng minh rằng thiết kế sư phạm số phải bắt đầu từ việc hiểu rõ giới hạn công nghệ của người học, không phải từ việc chọn công nghệ tiên tiến nhất.
DBR như công cụ "chuẩn hóa" quy trình chuyển đổi số: Nghiên cứu cho thấy DBR cung cấp một cấu trúc rõ ràng để biến một giải pháp từ quy mô nhỏ (5 môn) thành quy mô lớn (8 môn, có tiềm năng mở rộng hơn) một cách có hệ thống.

4.3. Ví dụ 3: Chuyển đổi số tại Đại học Pretoria, Nam Phi — Mô hình Học tập Kết hợp Blended Learning

4.3.1. Bối cảnh và chiến lược

Đại học Pretoria (University of Pretoria — UP), một trong những trường đại học lớn nhất Nam Phi, đã triển khai một chiến lược chuyển đổi số toàn diện từ năm 2016, tập trung vào việc chuyển đổi từ phương thức giảng dạy truyền thống sang mô hình blended learning — kết hợp học trực tiếp và trực tuyến (Giang et al., 2021; Antonopoulou et al., 2023).

Đại học Pretoria đặc biệt đáng chú ý vì bối cảnh của trường phản ánh nhiều thách thức mà các trường đại học tại các quốc gia đang phát triển — bao gồm Việt Nam — thường đối mặt: đa dạng văn hóa và ngôn ngữ, khoảng cách bất bình đẳng trong tiếp cận công nghệ, và cần cân bằng giữa chất lượng giáo dục và khả năng tiếp cận.

4.3.2. Framework chuyển đổi số dựa trên nguyên tắc DBR

Mặc dù không được gọi trực tiếp là "DBR", chiến lược chuyển đổi số tại Đại học Pretoria tuân theo các nguyên tắc cốt lõi của phương pháp luận này (Antonopoulou et al., 2023):

Vòng lặp 1 (2016–2017) — Thí điểm: Trường chọn 10 khóa học từ các khoa khác nhau để triển khai blended learning thí điểm. Mỗi khóa học được thiết kế với sự hỗ trợ của "Instructional Design Team" — một đội ngũ chuyên gia thiết kế sư phạm. Dữ liệu được thu thập: khảo sát sinh viên (n=5.000), phỏng vấn giảng viên (n=45), và phân tích log từ hệ thống quản lý học tập ClickUP (dựa trên Blackboard).

Kết quả vòng lặp 1 cho thấy: (a) sinh viên đánh giá tích cực về tính linh hoạt của blended learning nhưng lo ngại về giảm tương tác xã hội; (b) giảng viên cần nhiều hơn hỗ trợ kỹ thuật; (c) khung thời gian chuyển đổi cần dài hơn dự kiến; và (d) không phải mọi môn học đều phù hợp với cùng một mô hình blended.

Vòng lặp 2 (2018–2019) — Mở rộng và cải tiến: Dựa trên bài học từ vòng lặp 1, trường điều chỉnh chiến lược: (a) phát triển các "mẫu thiết kế blended" (blended design templates) cho từng loại môn học — môn lý thuyết, môn thực hành, môn thí nghiệm; (b) tăng cường đào tạo giảng viên với chương trình "Digital Teaching Fellowship" dài 6 tháng; (c) xây dựng "Digital Learning Hub" — không gian vật lý và số để hỗ trợ giảng viên; và (d) triển khai cho 50 khóa học.

Vòng lặp 3 (2020–2022) — Khủng hoảng và thích ứng: Khi COVID-19 buộc trường phải chuyển sang học trực tuyến hoàn toàn, kinh nghiệm từ hai vòng lặp trước đóng vai trò quyết định. Trường đã có sẵn: (a) đội ngũ thiết kế sư phạm; (b) nền tảng LMS đã được tối ưu hóa; (c) giảng viên đã có kinh nghiệm blended learning; và (d) khung đánh giá đã được phát triển. Nhờ đó, trường chuyển đổi sang "Emergency Remote Teaching" nhanh hơn và hiệu quả hơn nhiều trường đại học khác (Alkhowailed et al., 2020).

Đáng chú ý, Đại học Pretoria cũng đã tích hợp DBR vào quy trình cải tiến liên tục ngay cả trong giai đoạn khủng hoảng. Khi phát hiện sinh viên tại các khu vực nông thôn bỏ học với tỷ lệ cao hơn, trường đã nhanh chóng thiết kế can thiệp mới — cung cấp bộ dữ liệu học tập dạng offline, tăng cường hỗ trợ từ xa qua điện thoại, và điều chỉnh lịch học linh hoạt hơn. Đây chính là tinh thần cốt lõi của DBR: lặp đi lặp lại, phản ứng nhanh với dữ liệu, và cải tiến liên tục.

4.3.3. Kết quả và đóng góp

Chiến lược chuyển đổi số tại Đại học Pretoria đã mang lại nhiều kết quả quan trọng:

Tỷ lệ sinh viên tích cực tương tác với hệ thống học trực tuyến tăng từ 45% (2016) lên 89% (2022).
Tỷ lệ đỗ trung bình tại các khóa học blended tăng 8% so với phương thức truyền thống.
Nghiên cứu của trường về trải nghiệm chuyển đổi số đã được xuất bản trên nhiều tạp chí quốc tế, đóng góp vào lý thuyết về blended learning trong bối cảnh đa dạng văn hóa (Radianti et al., 2020).

Bài học quan trọng nhất từ Đại học Pretoria là: quá trình chuyển đổi số cần bắt đầu trước khi có khủng hoảng. Các trường đã xây dựng nền tảng số qua nhiều vòng lặp DBR trước COVID-19 đã phản ứng tốt hơn nhiều so với các trường bắt đầu từ con số không (Antonopoulou et al., 2023).

5. Chuyển đổi số Giáo dục đại học tại Việt Nam: Thực trạng và Cơ hội Áp dụng DBR

5.1. Tổng quan chính sách và bối cảnh

Chuyển đổi số trong giáo dục đại học tại Việt Nam đang diễn ra trong bối cảnh thúc đẩy mạnh mẽ từ Chính phủ. Chương trình Chuyển đổi số quốc gia (Quyết định 749/QĐ-TTg, 2020) đã đặt giáo dục là một trong các lĩnh vực ưu tiên, và Bộ Giáo dục và Đào tạo đã ban hành nhiều văn bản hướng dẫn chuyển đổi số trong giáo dục (Nguyen-Anh Tuan et al., 2022).

Theo nghiên cứu của Quy và cộng sự (2023), chuyển đổi số trong giáo dục đại học tại Việt Nam được thúc đẩy bởi ba yếu tố chính: (1) yêu cầu từ Chính phủ thông qua các chính sách vĩ mô; (2) tác động của đại dịch COVID-19; và (3) nhu cầu hội nhập quốc tế và nâng cao năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra nhiều rào cản: thiếu hạ tầng đồng bộ, năng lực giảng viên về kỹ năng số chưa đồng đều, và thiếu phương pháp luận nghiên cứu để đánh giá hiệu quả.

Le và cộng sự (2024), trong một nghiên cứu khám phá về các yếu tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số trong giáo dục đại học Việt Nam, đã xác định năm nhóm yếu tố chính: (1) công nghệ và hạ tầng; (2) năng lực con người; (3) quản trị và lãnh đạo; (4) văn hóa tổ chức; và (5) chính sách và quy định. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng "quản trị và lãnh đạo" là yếu tố có tác động mạnh nhất — một kết quả phù hợp với các nghiên cứu quốc tế (Fernández et al., 2023).

Trần Thị Xuân Anh và cộng sự (2023) đã tổng hợp kinh nghiệm triển khai chuyển đổi số tại các trường đại học trên thế giới — bao gồm MIT (Mỹ), Đại học Melbourne (Úc), Đại học Helsinki (Phần Lan) và Đại học Quốc gia Singapore — và rút ra bài học cho Việt Nam. Tác giả nhấn mạnh rằng: "Việt Nam cần học hỏi cách tiếp cận có hệ thống, dựa trên nghiên cứu và bằng chứng, thay vì chỉ đơn thuần sao chép mô hình từ nước ngoài" (Trần Thị Xuân Anh et al., 2023).

5.2. Thực trạng tại một số trường đại học tiêu biểu

5.2.1. Đại học FPT

Đại học FPT được xem là một trong những trường tiên phong trong chuyển đổi số tại Việt Nam, nhờ lợi thế về bối cảnh — trường trực thuộc Tập đoàn FPT, một công ty công nghệ lớn. Các hoạt động chuyển đổi số tại FPT bao gồm:

Hệ sinh thái học tập số: FPT đã phát triển hệ sinh thái học tập số toàn diện, bao gồm nền tảng LMS riêng, thư viện số, và công cụ đánh giá trực tuyến. Đặc biệt, trường đã triển khai mô hình "Flipped Classroom" cho nhiều môn học, trong đó sinh viên học lý thuyết qua video trước khi đến lớp, và thời gian lớp dành cho thảo luận và thực hành.
Gamification trong giáo dục: FPT áp dụng các yếu tố trò chơi (gamification) vào quá trình học tập — ví dụ, hệ thống điểm, huy hiệu và bảng xếp hạng — để tăng động lực học tập.
Hợp tác doanh nghiệp: Lợi thế lớn nhất của FPT là khả năng kết nối chặt chẽ với doanh nghiệp, đảm bảo chương trình đào tạo bám sát nhu cầu thị trường số.

Tuy nhiên, theo Quy và cộng sự (2023), mô hình của FPT có tính đặc thù cao và khó sao chép trực tiếp sang các trường đại học công lập do sự khác biệt về nguồn lực và bối cảnh.

5.2.2. Đại học Bách Khoa Hà Nội (HUST)

Đại học Bách Khoa Hà Nội là một trong những trường đại học công lập tiên phong trong chuyển đổi số. Các hoạt động nổi bật bao gồm:

Hệ thống quản lý học tập tích hợp: HUST đã triển khai hệ thống LMS Moodle cho toàn trường, tích hợp với hệ thống quản lý đào tạo và hệ thống đánh giá trực tuyến. Đặc biệt, trường đã phát triển các công cụ tự động hóa quy trình quản lý — từ đăng ký tín chỉ đến xét tốt nghiệp.
Chuyển đổi số trong nghiên cứu: Trường xây dựng nền tảng quản lý dữ liệu nghiên cứu, hệ thống thông tin thư viện số, và đẩy mạnh truy cập mở (open access) đối với các công bố khoa học.
Đào tạo từ xa: Trong đại dịch COVID-19, HUST đã triển khai học trực tuyến quy mô lớn cho hơn 40.000 sinh viên. Mặc dù gặp nhiều thách thức ban đầu — bao gồm quá tải hệ thống, sinh viên ở vùng sâu vùng xa thiếu kết nối — trường đã cải thiện đáng kể sau vài học kỳ (Nguyen Tra My, 2022).

5.2.3. Đại học Kinh tế Quốc dân (NEU)

Đại học Kinh tế Quốc dân đã triển khai chiến lược chuyển đổi số tập trung vào ba trụ cột: (1) quản trị số — chuyển đổi quy trình quản lý sang môi trường số; (2) giảng dạy số — phát triển các khóa học trực tuyến và blended; và (3) nghiên cứu số — xây dựng cơ sở dữ liệu nghiên cứu và nền tảng chia sẻ kiến thức.

Một đặc điểm nổi bật của NEU là việc chú trọng đào tạo năng lực số cho giảng viên. Trường đã tổ chức nhiều khóa đào tạo kỹ năng số cho giảng viên và đánh giá năng lực số như một tiêu chí trong quy hoạch nhân sự (Le et al., 2024).

5.2.4. Đại học Ngoại thương (FTU)

Đại học Ngoại thương đã chú trọng chuyển đổi số trong phương thức giảng dạy, đặc biệt là phát triển các khóa học trực tuyến (MOOCs) và blended learning. Trường cũng tiên phong trong việc sử dụng AI trong giảng dạy ngôn ngữ và đánh giá năng lực sinh viên (Tran-Thi-Thanh, 2024).

Tran-Thi-Thanh Truc (2024), trong một nghiên cứu về khả năng thích ứng của giảng viên ngôn ngữ với chuyển đổi số tại các trường đại học Việt Nam, chỉ ra rằng mặc dù các trường đã đầu tư đáng kể vào hạ tầng công nghệ, nhiều giảng viên vẫn gặp khó khăn trong việc tích hợp công nghệ vào phương pháp giảng dạy cụ thể. Tác giả nhấn mạnh rằng "chuyển đổi số không chỉ là chuyển đổi công nghệ mà còn là chuyển đổi tư duy sư phạm" — một quan điểm hoàn toàn phù hợp với tinh thần của DBR.

5.2.5. Đại học Cần Thơ (CTU)

Đại học Cần Thơ, đại học trọng điểm của khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, cung cấp một ví dụ về chuyển đổi số trong bối cảnh khu vực — nơi hạ tầng công nghệ và năng lực tiếp cận còn nhiều hạn chế. CTU đã triển khai các giải pháp sáng tạo như: sử dụng kết hợp nhiều nền tảng (Moodle, Zoom, Facebook Group) để phù hợp với điều kiện kết nối của sinh viên; phát triển tài liệu học tập dạng offline (PDF, video nén) cho sinh viên vùng sâu; và tổ chức các "trạm Internet" tại trường cho sinh viên không có kết nối ở nhà.

5.3. Phân tích sâu: Sự khác biệt trong phương thức tiếp cận chuyển đổi số

Một trong những quan sát quan trọng từ việc phân tích các trường đại học Việt Nam là sự khác biệt rõ rệt trong phương thức tiếp cận chuyển đổi số giữa các nhóm trường (Quy et al., 2023). Có thể phân loại thành ba mô hình tiếp cận chính:

Mô hình công nghệ-kéo (Technology-driven): Đại diện bởi các trường có lợi thế công nghệ như FPT. Trong mô hình này, công nghệ đóng vai trò dẫn dắt — trường phát triển hoặc áp dụng công nghệ mới trước, sau đó điều chỉnh phương pháp giảng dạy. Ưu điểm là tốc độ nhanh và đổi mới liên tục. Nhược điểm là rủi ro "công nghệ tìm kiếm bài toán" — đầu tư công nghệ mà chưa rõ nhu cầu sư phạm thực sự.

Mô hình chính sách-kéo (Policy-driven): Đại diện bởi các trường đại học công lập lớn như Bách Khoa Hà Nội và Kinh tế Quốc dân. Trong mô hình này, chuyển đổi số được thúc đẩy bởi yêu cầu từ Bộ GD&ĐT và các chính sách vĩ mô. Ưu điểm là sự nhất quán và nguồn lực đảm bảo. Nhược điểm là có thể chậm và thiếu linh hoạt, đôi khi mang tính "hình thức" — đáp ứng chỉ tiêu hơn là giải quyết thực nhu cầu.

Mô hình cần thiết-kéo (Need-driven): Đại diện bởi các trường khu vực như Cần Thơ, nơi chuyển đổi số bắt đầu từ nhu cầu thực tế — sinh viên không thể đến trường, cần phương pháp giảng dạy mới cho bối cảnh địa phương. Ưu điểm là giải pháp phù hợp và bền vững. Nhược điểm là nguồn lực hạn chế và tốc độ chậm.

DBR có thể đóng vai trò như một "bộ điều hòa" giữa ba mô hình này, đảm bảo rằng bất kể tiếp cận nào được chọn, quá trình chuyển đổi số đều dựa trên bằng chứng, lặp đi lặp lại và hướng đến kết quả thực chất.

5.4. Rào cản chung đối với chuyển đổi số tại Việt Nam

Dựa trên tổng hợp các nghiên cứu (Le et al., 2024; Quy et al., 2023; Nguyen-Anh Tuan et al., 2022; Tran-Thi-Thanh, 2024), có thể xác định các rào cản chính:

Rào cản công nghệ và hạ tầng: Khoảng cách về hạ tầng Internet giữa thành thị và nông thôn vẫn là một thách thức lớn. Theo Pham và cộng sự (2022), trong khảo sát tại các trường đại học Việt Nam, 43% sinh viên cho rằng chất lượng kết nối Internet là rào cản lớn nhất đối với học trực tuyến.

Rào cản năng lực giảng viên: Nhiều giảng viên, đặc biệt là thế hệ lớn tuổi, gặp khó khăn trong việc sử dụng công nghệ và thay đổi phương pháp sư phạm. Tran-Thi-Thanh (2024) chỉ ra rằng "sự sẵn sàng thay đổi" (readiness to change) là yếu tố quan trọng hơn "năng lực kỹ thuật" (technical competence).

Rào cản quản trị: Thiếu chiến lược chuyển đổi số tổng thể, thiếu bộ phận chuyên trách, và thiếu cơ chế đánh giá hiệu quả chuyển đổi số (Le et al., 2024).

Rào cản văn hóa: Văn hóa giáo dục truyền thống tại Việt Nam — đề cao giảng viên là "người truyền thụ" và sinh viên là "người tiếp thu" — tạo ra lực cản đối với các phương pháp giảng dạy số tương tác (Nguyen-Anh Tuan et al., 2022).

Rào cản nghiên cứu: Thiếu nghiên cứu trong nước về hiệu quả của các can thiệp số, dẫn đến việc ra quyết định dựa trên kinh nghiệm hoặc "sao chép" mô hình nước ngoài thay vì dựa trên bằng chứng (Trần Thị Xuân Anh et al., 2023).

5.4. Tại sao Việt Nam cần DBR

Chính rào cản "thiếu nghiên cứu" — rào cản thứ năm — là nơi DBR có thể đóng góp giá trị lớn nhất. Các trường đại học Việt Nam hiện đang trong quá trình chuyển đổi số nhưng thiếu phương pháp luận hệ thống để:

Thiết kế các can thiệp số phù hợp với bối cảnh cụ thể của Việt Nam
Đánh giá hiệu quả của các can thiệp này bằng bằng chứng khoa học
Cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu thực tế
Xây dựng lý thuyết giáo dục số bối cảnh Việt Nam

DBR cung cấp chính xác framework để giải quyết những vấn đề này.

7. Tổng hợp: Điểm tương đồng và Khác biệt giữa Các Ví dụ Quốc tế và Việt Nam

7.1. Điểm tương đồng

Dựa trên phân tích ba ví dụ quốc tế (Riconnessioni, Đại học Johannesburg, Đại học Pretoria) và thực trạng tại Việt Nam, có thể xác định một số điểm tương đồng quan trọng:

Một là, tất cả các trường hợp đều đối mặt với thách thức về "khoảng cách số" (digital divide) giữa các nhóm người dùng khác nhau. Tại Ý, khoảng cách giữa trường thành thị và nông thôn (Demartini et al., 2020). Tại Nam Phi, khoảng cách giữa sinh viên có và không có khả năng tiếp cận công nghệ (Mutanda et al., 2023). Tại Việt Nam, khoảng cách giữa thành thị và nông thôn, giữa trường công lập và tư thục (Le et al., 2024). DBR, với khả năng thiết kế giải pháp phù hợp với bối cảnh cụ thể, là phương pháp luận lý tưởng để giải quyết vấn đề này.

Hai là, vai trò của đào tạo giảng viên luôn được nhấn mạnh. Tại mọi bối cảnh, công nghệ một mình là không đủ — cần sự thay đổi trong phương pháp sư phạm. DBR, với nguyên tắc "đồng thiết kế", đảm bảo giảng viên không chỉ là người sử dụng công nghệ mà còn là người tham gia thiết kế giải pháp (Reeves & Reeves, 2023; Tran-Thi-Thanh, 2024).

Ba là, quá trình chuyển đổi số đều mang tính lặp đi lặp lại và phi tuyến tính. Không có trường hợp nào đạt được thành công ngay từ vòng lặp đầu tiên. DBR cung cấp cấu trúc để "học từ sai lầm" và cải tiến liên tục (Collins et al., 2004).

7.2. Điểm khác biệt

Một là, mức độ sẵn sàng ban đầu khác nhau. Các trường đại học tại Ý và Nam Phi đã có nền tảng nghiên cứu giáo dục mạnh hơn và kinh nghiệm với nghiên cứu sư phạm trước khi triển khai DBR. Tại Việt Nam, văn hóa nghiên cứu sư phạm — đặc biệt là nghiên cứu dựa trên thiết kế — còn khá mới mẻ (Lehrmann et al., 2022; Trần Thị Xuân Anh et al., 2023).

Hai là, bối cảnh chính sách khác biệt. Châu Âu có khung chính sách hỗ trợ chuyển đổi số giáo dục đồng bộ (Digital Education Action Plan của EU), trong khi Việt Nam vẫn đang trong quá trình hoàn thiện khung chính sách (Fernández et al., 2023).

Ba là, nguồn lực và năng lực nghiên cứu khác nhau. Các ví dụ quốc tế đều có sự tham gia của các nhà nghiên cứu dày dặn kinh nghiệm với DBR. Tại Việt Nam, cần đầu tư vào đào tạo phương pháp DBR cho cán bộ giảng viên trước khi triển khai quy mô lớn.

7.3. Bài học cốt lõi cho Việt Nam

Từ phân tích trên, bài viết rút ra năm bài học cốt lõi cho các trường đại học Việt Nam:

Bài học 1: Bắt đầu từ bối cảnh cụ thể, không sao chép mô hình. Mỗi trường đại học Việt Nam có bối cảnh riêng — quy mô, lĩnh vực, vùng miền, nguồn lực. DBR cung cấp framework để thiết kế giải pháp phù hợp với bối cảnh riêng, thay vì sao chép mô hình từ nước ngoài hoặc từ các trường khác trong nước (Trần Thị Xuân Anh et al., 2023).

Bài học 2: Ưu tiên con người hơn công nghệ. Chuyển đổi số thành công phụ thuộc vào con người — giảng viên có sẵn sàng thay đổi không, sinh viên có được hỗ trợ đầy đủ không, lãnh đạo có cam kết không — hơn là công nghệ tiên tiến (Le et al., 2024; Tran-Thi-Thanh, 2024). DBR, với nguyên tắc "đồng thiết kế", đặt con người vào trung tâm của quá trình đổi mới.

Bài học 3: Chấp nhận lặp đi lặp lại, không đốt cháy giai đoạn. Chuyển đổi số là một hành trình dài hạn, không phải một sự kiện. DBR với cấu trúc nhiều vòng lặp giúp các trường đại học cải tiến liên tục, tránh "đốt cháy giai đoạn" và rủi ro đầu tư sai hướng (Antonopoulou et al., 2023).

Bài học 4: Đầu tư vào bằng chứng, không chỉ vào công nghệ. Các trường đại học Việt Nam thường đầu tư nhiều vào mua sắm công nghệ nhưng ít đầu tư vào nghiên cứu đánh giá hiệu quả. DBR cung cấp phương pháp luận để tạo ra bằng chứng khoa học, giúp ra quyết định dựá trên dữ liệu (Rima et al., 2021).

Bài học 5: Xây dựng năng lực nghiên cứu sư phạm. Để DBR được triển khai hiệu quả, cần xây dựng năng lực nghiên cứu sư phạm — đặc biệt là năng lực về phương pháp nghiên cứu thiết kế — cho đội ngũ giảng viên. Điều này đòi hỏi đầu tư vào đào tạo, hợp tác quốc tế và tạo động lực cho hoạt động nghiên cứu giáo dục (Lehrmann et al., 2022).

8. Thảo luận: Những Thách thức khi Áp dụng DBR tại Việt Nam và Cách Khắc phục

8.1. Thách thức về nhận thức và văn hóa

Tại Việt Nam, DBR còn là một phương pháp luận khá mới mẻ trong lĩnh vực giáo dục. Nhiều giảng viên và nhà quản lý giáo dục quen thuộc với các phương pháp nghiên cứu truyền thống — khảo sát, thực nghiệm — và có thể e ngại phương pháp DBR vì tính "phi truyền thống" của nó (Lehrmann et al., 2022).

Cách khắc phục: Cần tổ chức các khóa đào tạo và workshop về DBR, sử dụng ví dụ cụ thể từ các trường đại học trên thế giới để minh họa hiệu quả của phương pháp này. Đồng thời, cần giải thích rõ ràng rằng DBR không thay thế các phương pháp truyền thống mà bổ sung cho chúng.

8.2. Thách thức về nguồn lực

DBR đòi hỏi nguồn lực đáng kể — thời gian, nhân lực, và tài chính — để triển khai qua nhiều vòng lặp. Các trường đại học Việt Nam, đặc biệt là các trường công lập, thường gặp khó khăn về ngân sách và nhân lực cho hoạt động nghiên cứu đổi mới giáo dục.

Cách khắc phục: Bắt đầu với quy mô nhỏ — 1–2 môn học, 1 khoa — để tối thiểu hóa chi phí ban đầu. Xin tài trợ từ các chương trình quốc tế (Erasmus+, ADB, World Bank). Xây dựng quan hệ đối tác với các trường đại học quốc tế đã có kinh nghiệm DBR (Demartini et al., 2020).

8.3. Thách thức về tính bền vững

Nhiều dự án đổi mới giáo dục tại Việt Nam gặp khó khăn trong việc duy trì sau khi dự án kết thúc hoặc khi nhân sự thay đổi. DBR, nếu được triển khai một cách cứng nhắc, có thể trở thành một "dự án" thay vì trở thành một phần của văn hóa tổ chức.

Cách khắc phục: Tích hợp DBR vào chiến lược chuyển đổi số dài hạn của trường, không chỉ như một dự án nghiên cứu riêng lẻ. Xây dựng "đội DBR nội bộ" (internal DBR team) có năng lực tư vấn và hỗ trợ các đơn vị khác. Gắn kết quả DBR với hệ thống đánh giá và khen thưởng của trường (Nguyen Thi Hang, 2021).

8.4. Thách thức về xuất bản và phổ biến

Phương pháp DBR tạo ra kết quả phong phú nhưng việc xuất bản kết quả DBR trên các tạp chí quốc tế có thể gặp khó khăn do một số tạp chí vẫn ưu tiên nghiên cứu thực nghiệm truyền thống (Goff & Getenet, 2017).

Cách khắc phục: Xây dựng mạng lưới nhà nghiên cứu DBR trong nước và quốc tế. Khuyến khích xuất bản trên các tạp chí đặc biệt quan tâm đến phương pháp DBR — như EDeR (Educational Design Research), International Journal of Design & Development in Education. Đồng thời, sử dụng nhiều kênh phổ biến — báo cáo chính sách, blog học thuật, hội thảo.

8.5. Thách thức về tính chuyển đổi bối cảnh (context transferability)

Một trong những thách thức lớn nhất của DBR là tính chuyển đổi bối cảnh — kết quả từ một bối cảnh có thể không áp dụng được sang bối cảnh khác (Scott et al., 2020). Khi áp dụng bài học từ Riconnessioni (Ý) hay Đại học Johannesburg (Nam Phi) vào bối cảnh Việt Nam, cần thận trọng trong việc chuyển đổi.

Cách khắc phục: DBR giải quyết vấn đề này bằng cách — bản thân nó — đòi hỏi mỗi trường phải tiến hành quá trình thiết kế riêng cho bối cảnh của mình. Bài học từ các trường khác cung cấp "nguyên liệu" (raw materials) chứ không phải "khuôn mẫu" (templates). Framework đề xuất trong Phần 6 của bài viết chính là một công cụ để chuyển đổi bài học thành hành động cụ thể, phù hợp với bối cảnh từng trường.

9. Hướng nghiên cứu trong Tương lai

Bài viết này đã mở ra một số câu hỏi nghiên cứu cần được giải quyết trong tương lai:

Một là, cần các nghiên cứu DBR thực tế tại các trường đại học Việt Nam để kiểm chứng framework đề xuất. Hiện tại, chưa có nghiên cứu nào tại Việt Nam áp dụng chính thức DBR cho chuyển đổi số giáo dục đại học — đây chính là khoảng trống nghiên cứu lớn cần lấp đầy.

Hai là, cần nghiên cứu về khả năng tích hợp DBR với các phương pháp nghiên cứu khác — ví dụ, kết hợp DBR với nghiên cứu hành động (action research) hoặc với học máy (machine learning) để tăng cường khả năng phân tích dữ liệu.

Ba là, cần nghiên cứu về tính hiệu quả kinh tế của DBR trong chuyển đổi số — chi phí — lợi ích của phương pháp tiếp cận lặp đi lặp lại so với phương pháp tiếp cận "đẩy" từ trên xuống.

Bốn là, cần nghiên cứu về vai trò của AI trong việc hỗ trợ quá trình DBR — ví dụ, sử dụng AI để phân tích dữ liệu đa chiều, dự đoán xu hướng, và đề xuất cải tiến tự động.

Năm là, cần phát triển các tiêu chuẩn và khung đánh giá chất lượng cho nghiên cứu DBR trong giáo dục số — tương tự như khung PRISMA cho nghiên cứu tổng quan hệ thống (Lehrmann et al., 2022).

10. Kết luận

Chuyển đổi số trong giáo dục đại học không phải là một câu hỏi "có hay không" mà là "như thế nào". Trong bối cảnh công nghệ thay đổi liên tục, bối cảnh xã hội ngày càng phức tạp, và kỳ vọng của người học ngày càng cao, các trường đại học cần một phương pháp luận vừa linh hoạt vừa có hệ thống để thiết kế, triển khai và liên tục cải tiến các giải pháp số. Design-Based Research (DBR) chính là phương pháp luận đó.

Bài viết đã trình bày nền tảng lý thuyết của DBR, phân tích lý do tại sao phương pháp luận này phù hợp cho chuyển đổi số giáo dục đại học, và minh họa bằng ba ví dụ quốc tế: (1) dự án Riconnessioni tại Ý — minh chứng cho khả năng áp dụng DBR ở quy mô lớn; (2) nghiên cứu của Mutanda và cộng sự tại Đại học Johannesburg — minh chứng cho DBR trong bối cảnh tài nguyên hạn chế; và (3) chiến lược chuyển đổi số tại Đại học Pretoria — minh chứng cho giá trị của "chuẩn bị trước khủng hoảng".

Bài viết cũng đã phân tích thực trạng chuyển đổi số tại Việt Nam — với các ví dụ từ Đại học FPT, Bách Khoa Hà Nội, Kinh tế Quốc dân, Ngoại thương và Cần Thơ — và đề xuất một framework DBR cụ thể gồm năm giai đoạn, mười bước, với bộ công cụ đánh giá và timeline chi tiết.

Năm bài học cốt lõi rút ra từ nghiên cứu này là: (1) bắt đầu từ bối cảnh cụ thể, không sao chép mô hình; (2) ưu tiên con người hơn công nghệ; (3) chấp nhận lặp đi lặp lại, không đốt cháy giai đoạn; (4) đầu tư vào bằng chứng, không chỉ vào công nghệ; và (5) xây dựng năng lực nghiên cứu sư phạm.

Chuyển đổi số trong giáo dục đại học tại Việt Nam đang ở giai đoạn quan trọng. Các quyết định được đưa ra trong 5–10 năm tới sẽ định hình tương lai của giáo dục đại học trong nhiều thập kỷ. DBR, với khả năng kết nối lý thuyết và thực tiễn, kết nối nghiên cứu và đổi mới, có thể đóng vai trò như một "la bàn" giúp các trường đại học Việt Nam điều hướng trong đại dương chuyển đổi số — không phải bằng cách tìm một con đường hoàn hảo, mà bằng cách liên tục học hỏi, cải tiến và phát triển.

Bài viết hy vọng đóng góp một phần nhỏ vào cuộc đối thoại đang diễn ra về chuyển đổi số giáo dục đại học tại Việt Nam. Tương lai của giáo dục đại học không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà phụ thuộc vào cách chúng ta nghiên cứu, thiết kế và cải tiến không ngừng các phương pháp dạy và học trong môi trường số. DBR chính là công cụ để làm điều đó.

Tài liệu tham khảo

Alkhowailed, M. S., Rasheed, Z., Shariq, A., & Elzainy, A. (2020). Digitalization plan in medical education during COVID-19 lockdown. Informatics in Medicine Unlocked, 20, 100432. https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100432

Antonopoulou, K., Begkos, C., & Zhu, Z. (2023). Staying afloat amidst extreme uncertainty: A case study of digital transformation in Higher Education. Technological Forecasting and Social Change, 192, 122603. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122603

Cividatti, L. N., Moralles, V. A., & Bego, A. M. (2021). Incidence of Design-Based Research Methodology in Science Education Articles: A Bibliometric Analysis. Revista Brasileira de Pesquisa em Educação em Ciências, 21, e657678. https://doi.org/10.28976/1984-2686rbpec2021u657678

Collins, A., Joseph, D., & Bielaczyc, K. (2004). Design Research: Theoretical and Methodological Issues. Journal of the Learning Sciences, 13(1), 15–42. https://doi.org/10.1207/s15327809jls1301_2

Demartini, C. G., Benussi, L., Gatteschi, V., & Renga, F. (2020). Education and Digital Transformation: The "Riconnessioni" Project. IEEE Access, 8, 206660–206673. https://doi.org/10.1109/access.2020.3018189

Fernández, A., Gómez, B., Binjaku, K., & Meçe, E. K. (2023). Digital transformation initiatives in higher education institutions: A multivocal literature review. Education and Information Technologies, 28, 14575–14608. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11544-0

Giang, N. T. H., Hai, P. T. T., Tu, N. T. T., & Tan, P. X. (2021). Exploring the Readiness for Digital Transformation in a Higher Education Institution towards Industrial Revolution 4.0. International Journal of Engineering Pedagogy (iJEP), 11(2), 46–61. https://doi.org/10.3991/ijep.v11i2.17515

Goff, W. M., & Getenet, S. (2017). Design Based Research in Doctoral Studies: Adding a New Dimension to Doctoral Research. International Journal of Doctoral Studies, 12, 21–41. https://doi.org/10.28945/3761

Hashim, M. A. M., Tlemsani, I., Matthews, R., & Mason-Jones, R. (2022). Emergent Strategy in Higher Education: Postmodern Digital and the Future? Administrative Sciences, 12(4), 196. https://doi.org/10.3390/admsci12040196

Le, T., Chu, B., & Nguyen, B. (2024). Exploratory Study on Factors Influencing Digital Transformation in Higher Education in Vietnam. American Journal of Education and Information Technology, 8(1), 8–19. https://doi.org/10.11648/j.ajeit.20240801.14

Lehrmann, A. L., Skovbjerg, H. M., & Arnfred, S. J. (2022). Design-based research as a research methodology in teacher and social education — a scoping review. EDeR. Educational Design Research, 6(3). https://doi.org/10.15460/eder.6.3.1850

Mayer, R. E. (2018). Thirty years of research on online learning. Applied Cognitive Psychology, 33(1), 1–3. https://doi.org/10.1002/acp.3482

Mutanda, T., Gumede, P. R., Mayisela, T., & Ng'ambi, D. (2023). Using a design-based research approach for a supplementary instruction programme: A pedagogical intervention during the COVID-19 pandemic. South African Journal of Higher Education, 37(6), 183–202. https://doi.org/10.20853/37-6-5243

Nguyen Thi Hang (2021). Transforming the University Management Model in the Concept of Digital Transformation. Revista Gestão Inovação e Tecnologias, 11(3), 4473–4488. https://doi.org/10.47059/revistageintec.v11i3.1944

Nguyen-Anh Tuan, Nguyen Anh T., Tran-Phuong Chi, & Nguyen-Thi-Phuong Anh (2022). Digital transformation in higher education from online learning perspective: A comparative study of Singapore and Vietnam. Policy Futures in Education, 21(5), 587–606. https://doi.org/10.1177/14782103221124181

Pham, T. H., Tran, Q. N., La, L. G., & Doan, H. M. (2022). Factors motivating students' intention to accept online learning in emerging countries: the case study of Vietnam. Journal of Applied Research in Higher Education, 14(5), 1600–1620. https://doi.org/10.1108/jarhe-05-2021-0191

Quy, V. K., Bui, T. T., Chehri, A., & Linh, D. M. (2023). AI and Digital Transformation in Higher Education: Vision and Approach of a Specific University in Vietnam. Sustainability, 15(14), 11093. https://doi.org/10.3390/su151411093

Radianti, J., Majchrzak, T. A., Fromm, J., & Wohlgenannt, I. (2020). A systematic review of immersive virtual reality applications for higher education: Design elements, lessons learned, and research agenda. Computers & Education, 147, 103778. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103778

Reeves, T. C., & Reeves, P. M. (2023). Educational Design Research. In Mapping the Field of Adult and Continuing Education (pp. 309–325). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003445944-21

Richardson, J. C., Castellanos Reyes, D., Janakiraman, S., & Duha, M. S. U. (2022). The Process of Developing a Digital Repository for Online Teaching Using Design-Based Research. TechTrends, 66, 699–712. https://doi.org/10.1007/s11528-022-00795-w

Rima, A. B., Ferdiana, R., & Kusumawardani, S. S. (2021). A barrier diagnostic framework in process of digital transformation in higher education institutions. Journal of Applied Research in Higher Education, 13(3), 582–601. https://doi.org/10.1108/jarhe-12-2020-0454

Schneider, S., Beege, M., Nebel, S., & Schnaubert, L. (2021). The Cognitive-Affective-Social Theory of Learning in digital Environments (CASTLE). Educational Psychology Review, 33, 1279–1316. https://doi.org/10.1007/s10648-021-09626-5

Scott, E. E., Wenderoth, M. P., & Doherty, J. H. (2020). Design-Based Research: A Methodology to Extend and Enrich Biology Education Research. CBE—Life Sciences Education, 19(4), es4. https://doi.org/10.1187/cbe.19-11-0245

Tran-Thi-Thanh, T. (2024). Language Teachers' Adaptability to Digital Transformation: Online Assessment Practices in Vietnam Higher Education. Theory and Practice in Language Studies, 14(7), 34. https://doi.org/10.17507/tpls.1407.34

Trần Thị Xuân Anh, Trần Thanh Thu, & Đào Hồng Nhung (2023). Experiences of implementing digital transformation at higher education institutions in the world and lessons for Vietnam. Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, (11), 2613. https://doi.org/10.59276/tckhdt.2023.11.2613

Verhoef, P. C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Dong, J. Q., Fabian, N., & Haenlein, M. (2021). Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, 122, 889–901. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.022

Ứng dụng Design-Based Research (DBR) trong Chuyển đổi số Trường đại học: Từ Lý thuyết đến Thực tiễn trên Thế giới và tại Việt Nam