Tóm tắt

Thời gian dành cho giảng dạy là nguồn lực khan hiếm nhất trong hệ thống trường công lập tại Ấn Độ; tình trạng này càng trở nên trầm trọng hơn do nhiều vị trí giáo viên bị bỏ trống, các trường chỉ có một giáo viên, lớp học đa ngôn ngữ, cũng như khối lượng lớn các công việc hành chính và nhiệm vụ liên quan đến các chương trình, dự án mà giáo viên phải gánh vác. Bên cạnh đó, các cải cách theo Chính sách Giáo dục Quốc gia (NEP) 2020, Khung Chương trình Giảng dạy Quốc gia (NCF) 2023 và Sáng kiến ​​Quốc gia về Năng lực Đọc hiểu và Tính toán (NIPUN) Bharat Mission đã đặt ra những kỳ vọng cao hơn đối với giáo viên, đòi hỏi họ phải chuyển đổi sang phương pháp giảng dạy cá nhân hóa dựa trên năng lực, đồng thời bồi dưỡng tư duy phản biện và các kỹ năng cần thiết cho tương lai ở học sinh. Tài liệu này lập luận rằng một hệ thống hỗ trợ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) lấy giáo viên làm trung tâm có thể mang lại giải pháp thiết thực để gia tăng thời gian giảng dạy và nâng cao chất lượng giáo dục trên quy mô lớn. Các phân tích chỉ ra những thiếu hụt chính về phạm vi ngôn ngữ, sự đồng bộ với chương trình giảng dạy, khả năng tích hợp hệ thống, công tác đào tạo giáo viên, cơ sở hạ tầng và công tác quản lý hành chính. Cuối cùng, tài liệu đưa ra các khuyến nghị chính sách về cách thức chính phủ có thể tích hợp AI vào hệ thống công lập nhằm tối đa hóa thời gian giảng dạy, bảo vệ quyền tự chủ của giáo viên và thúc đẩy sự công bằng.

Ấn Độ có 10,1 triệu giáo viên giảng dạy cho 246,9 triệu học sinh tại 1,47 triệu trường học công lập và tư thục (1). Mặc dù số lượng giáo viên đã tăng đều đặn từ 9.430.839 người trong năm học 2018–2019 lên 10.122.420 người trong năm học 2024–2025, tình trạng thiếu hụt nhân sự vẫn tiếp diễn (2,3). Một báo cáo năm 2025 của Ủy ban Thường trực Quốc hội về Giáo dục đã chỉ ra tình trạng thiếu gần 1 triệu giáo viên tại các trường công lập, trong đó khoảng 750.000 vị trí thuộc cấp tiểu học (4). Tình trạng thiếu hụt giáo viên đáng kể đang diễn ra tại nhiều bang (xem Hình 1).

Hình 1: Số lượng vị trí giáo viên còn trống tại các trường học ở một số bang được chọn

Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên dữ liệu từ NITI Aayog (202G)(5)

Trên khắp cả nước, có hơn 100.000 trường học phục vụ hơn 3,3 triệu học sinh vẫn đang hoạt động với chỉ một giáo viên duy nhất; phần lớn các trường này nằm ở những vùng nông thôn hẻo lánh (6). Ví dụ, tại bang Jharkhand, hơn 20% số trường chỉ có một giáo viên đảm nhiệm việc giảng dạy cho hơn 50 học sinh thuộc nhiều khối lớp khác nhau.

Những bất cập về mặt cơ cấu này càng trở nên trầm trọng hơn do tính chất công việc của giáo viên. Trong thập kỷ qua, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng giáo viên tại các trường công lập dành phần lớn thời gian làm việc cho các nhiệm vụ không liên quan đến giảng dạy. Phân tích về việc sử dụng thời gian ước tính rằng giáo viên tại một trường công lập điển hình dành khoảng 23 giờ mỗi tuần cho các hoạt động ngoài giảng dạy; riêng các công việc như các thủ tục đầu giờ, quản lý hoạt động ngoại khóa và công tác tổ chức bữa ăn trưa đã chiếm gần 14,5 giờ (7). Tương tự, nghiên cứu của Đại học Quốc gia về Quy hoạch và Quản lý Giáo dục (NUEPA) – thực hiện tại 28 quận thuộc 17 bang và Lãnh thổ Liên bang – cho thấy giáo viên dành 33,91% thời gian cho các hoạt động liên quan đến giảng dạy (như lập kế hoạch và soạn bài, dạy phụ đạo, chấm bài kiểm tra, hỗ trợ các hoạt động thể thao và ngoại khóa), nhưng chỉ dành 21,57% thời gian để thực sự đứng lớp giảng dạy. Phần thời gian còn lại, chiếm tới 44,52%, bị tiêu tốn vào các công việc không thuộc lĩnh vực chuyên môn sư phạm (8). Riêng các hoạt động liên quan đến bữa ăn trưa đã chiếm khoảng từ hai tiếng rưỡi đến ba tiếng trong ngày làm việc của giáo viên. (9)

Những gánh nặng trong hoạt động này càng làm trầm trọng thêm những điều kiện vốn thách thức như quy mô học sinh lớp học lớn ở một số trường công lập, học sinh đa ngôn ngữ và sự chênh lệch phức tạp giữa nông thôn và thành thị về kinh tế xã hội ảnh hưởng đến kết quả học tập. Ví dụ, trong khi tỷ lệ học sinh trên giáo viên (PTR) trung bình vẫn thấp dưới 30 học sinh trên một giáo viên (phù hợp với quy chuẩn của Chính sách Giáo dục Quốc gia [NEP]) ở tất cả các cấp, vẫn có những khu vực quá tải, với các học sinh lớp cao, đặc biệt là ở các khu vực đô thị như Delhi và Chandigarh, cùng với tình trạng phổ biến song song của các trường chỉ có một giáo viên phụ trách nhiều khối lớp tại các bang như Jharkhand và Chhattisgarh. (10)

Trong khi đó, kỳ vọng về chính sách đối với giáo viên đang ngày càng tăng cao. Các cải cách hệ thống theo Chính sách Giáo dục Quốc gia (NEP) 2020 (11) và Khung Chương trình Giáo dục Quốc gia (NCF) 2023 (12) đã yêu cầu giáo viên chuyển sang phương pháp giảng dạy cá nhân hóa dựa trên năng lực, cùng với việc phát triển tư duy phản biện và các kỹ năng sẵn sàng cho tương lai. Hướng dẫn của Sáng kiến ​​Quốc gia về Năng lực Đọc hiểu và Tính toán (NIPUN) thuộc Sứ mệnh Bharat cũng đề cập đến việc mở rộng vai trò của giáo viên trong đánh giá liên tục, khắc phục khó khăn, gắn kết cộng đồng và hợp tác giữa nhà trường và gia đình ở các lớp đầu cấp, làm tăng kỳ vọng đối với các giáo viên vốn đang phải vật lộn với tình trạng thiếu nguồn lực nghiêm trọng. (13)

Các nghiên cứu quốc tế cho thấy công nghệ có thể mang lại hiệu quả trong những tình huống như vậy. Một nghiên cứu về giáo viên phổ thông (từ mẫu giáo đến lớp 12) ước tính rằng 20–40% khối lượng công việc của họ - đặc biệt là chấm bài, công việc hành chính và soạn bài - có thể được tự động hóa bằng các công cụ hiện có. Điều này có tiềm năng giải phóng khoảng 13 giờ mỗi tuần cho các hoạt động mang lại giá trị cao hơn như đưa ra phản hồi, giảng dạy theo nhóm nhỏ và hướng dẫn kèm cặp cá nhân (14). Tuy nhiên, ước tính mang tính toàn cầu này chưa tính đến thực tế khó khăn tại Ấn Độ, nơi cơ sở hạ tầng và sự hỗ trợ kỹ thuật số không đồng đều giữa các bang và quận, nhu cầu tại lớp học phụ thuộc nhiều vào bối cảnh cụ thể, và nhiều công cụ giáo dục chưa thực sự phù hợp với môi trường đa ngôn ngữ, lớp ghép và điều kiện hạn chế về nguồn lực. Hơn nữa, các công cụ AI cần được thiết kế và quản lý cẩn trọng để thực sự hỗ trợ nhu cầu của giáo viên và giảm bớt khối lượng công việc, thay vì làm tăng thêm gánh nặng thông qua các yêu cầu báo cáo và tuân thủ quy định.

Bản tóm tắt vấn đề này đề cập đến câu hỏi chính sách trọng tâm: Làm thế nào Ấn Độ có thể tăng cường các hệ thống AI hỗ trợ giáo viên và cải thiện thiết kế, triển khai và quản trị để giảm bớt gánh nặng ngoài giảng dạy và mở rộng thời gian dành cho việc giảng dạy, mà không làm suy yếu sự công bằng, lòng tin hoặc quyền tự chủ của giáo viên?

Với số lượng lớn giáo viên còn trống khó có thể được lấp đầy nhanh chóng, bản tóm tắt này lập luận rằng AI có thể giúp giảm bớt gánh nặng hành chính và chuẩn bị bài giảng cho giáo viên, giải phóng nhiều thời gian hơn trong số thời gian hạn chế của họ dành cho việc giảng dạy trên lớp, phản hồi và hỗ trợ học sinh. Bản tóm tắt cũng cho rằng AI hỗ trợ giáo viên nên hướng tới mục tiêu chính là bảo đảm thời gian giảng dạy và nâng cao năng lực giảng dạy. Điều này sẽ định hình lại câu chuyện từ việc AI thay thế giáo viên thành AI hỗ trợ họ. AI có thể giúp giáo viên điều hướng việc giảng dạy đa ngôn ngữ, phân biệt tài liệu cho người học thế hệ đầu tiên và duy trì chất lượng giáo dục ngay cả đối với các lớp học lớn - đồng thời vẫn giữ được sự tương tác của con người, yếu tố cốt lõi của việc học tập hiệu quả.(b)

Các cuộc thảo luận toàn cầu về trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục thường chịu ảnh hưởng bởi những bối cảnh rất khác biệt so với Ấn Độ. Tại các hệ thống giáo dục ở những quốc gia thu nhập cao – nơi nguồn cung giáo viên tương đối ổn định – AI thường được bàn thảo dưới góc độ tự động hóa, gia tăng hiệu quả hoặc thậm chí là thay thế nhân lực. Tuy nhiên, trong bối cảnh Ấn Độ, giá trị về mặt chính sách của AI lại nằm ở khả năng hỗ trợ và tăng cường năng lực: giúp giáo viên quản lý sự phức tạp, giảm bớt khối lượng công việc mang tính lặp lại và tập trung vào những khâu cần đến sự phán đoán của con người.

Việc định hình “AI như một người đồng hành" sẽ củng cố sự gắn kết và lòng tin tại địa phương, trái ngược với tâm lý phản kháng thường thấy khi các công cụ AI bị coi là phương tiện giám sát hoặc mối đe dọa việc làm. Các bằng chứng từ những nghiên cứu về việc triển khai công nghệ giáo dục (EdTech) tại các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình cho thấy sự ủng hộ của giáo viên chính là yếu tố dự báo mạnh mẽ nhất đối với việc duy trì sử dụng và tạo ra tác động lâu dài (15).

Khung chính sách giáo dục phổ thông của Ấn Độ ngày càng ghi nhận vai trò của công nghệ kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc nâng cao kết quả học tập, hiệu quả hành chính và công tác quản lý hệ thống. Chính sách NEP 2020 kêu gọi rõ ràng việc ứng dụng công nghệ để hỗ trợ công tác giảng dạy, học tập, lập kế hoạch, đánh giá và quản lý trong toàn hệ thống giáo dục phổ thông. Chính sách này chú trọng các công cụ kỹ thuật số phục vụ việc soạn bài, học tập thích ứng, đánh giá thường xuyên và nâng cao hiệu quả hành chính, đồng thời cũng cảnh báo nguy cơ bất bình đẳng do công nghệ gây ra (16). Tuy nhiên, NEP 2020 cũng nhấn mạnh rằng công nghệ chỉ nên là phương tiện hỗ trợ và nâng cao năng lực chứ không phải để thay thế cho giáo viên, đồng thời khẳng định vai trò cốt lõi của tư duy sư phạm và sự tương tác giữa con người trong môi trường học đường.

Do đó, việc định vị AI như người bạn đồng hành của giáo viên phản ánh một lý thuyết thay đổi thực tế phù hợp với bối cảnh Ấn Độ, đồng thời mang lại lộ trình duy nhất có khả năng mở rộng quy mô và nhất quán với tầm nhìn giáo dục lấy con người làm trung tâm của NEP 2020. Hơn nữa, cách tiếp cận lấy giáo viên làm trung tâm cũng là một chiến lược thúc đẩy sự công bằng. Các hệ thống AI hỗ trợ việc cá nhân hóa giảng dạy, dịch thuật và đánh giá quá trình có thể giúp giáo viên quản lý các lớp học với trình độ học sinh không đồng đều mà không cần hạ thấp các tiêu chuẩn kỳ vọng. Khi được thiết kế phù hợp với môi trường có băng thông thấp và hỗ trợ các ngôn ngữ tại Ấn Độ, những công cụ này có thể thu hẹp khoảng cách trong giảng dạy và thúc đẩy sự công bằng.

Mặc dù có lý do triển khai thuyết phục và sự phù hợp về chính sách, các khung triển khai lấy giáo viên làm trọng tâm, chương trình nâng cao năng lực, cơ chế quản trị AI và hệ thống giải trình trách nhiệm tại Ấn Độ vẫn đang trong quá trình hoàn thiện. Phần tiếp theo sẽ điểm qua các sáng kiến ​​hiện có, đồng thời thảo luận về một số thách thức chính đối với việc áp dụng và triển khai AI trên quy mô lớn như một công cụ mang tính hệ thống nhằm hỗ trợ giáo viên.

Tại Ấn Độ, các công cụ AI dành cho giáo viên đang nhanh chóng phát triển, dựa trên nền tảng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số công cộng hiện có - đặc biệt là DIKSHA (Cơ sở hạ tầng Kỹ thuật số để Chia sẻ Kiến thức), các hệ thống đăng ký tuân thủ NDEAR (Kiến trúc Giáo dục Kỹ thuật số Quốc gia) và các hệ sinh thái hỗ trợ giáo viên ở cấp tiểu bang. AI tạo sinh và AI ngôn ngữ đang dần trở thành một phần trong quy trình làm việc của giáo viên, hỗ trợ các công việc như soạn giáo án, tạo tài liệu giảng dạy, hỗ trợ đa ngôn ngữ, hỗ trợ đánh giá quá trình và xử lý hồ sơ hành chính. Bảng 1 phân loại các công cụ AI hiện có dành cho giáo viên dựa trên các nhiệm vụ cốt lõi mà chúng hỗ trợ, đồng thời nêu bật những tính năng nổi bật của từng công cụ.

Bảng 1: AI hỗ trợ giáo viên tại Ấn Độ

Nguồn: Do tác giả tổng hợp, từ các nguồn tài liệu trích dẫn.

Việc soạn giáo án và tạo tài liệu giảng dạy là những ứng dụng AI đang phát triển nhanh nhất, được thiết kế đặc biệt để phù hợp với thực tế tại các trường công lập. Ví dụ, Shiksha Copilot là một trợ lý hỗ trợ xử lý nội dung chương trình học để soạn giáo án và các hoạt động giảng dạy; công cụ này giúp giảm bớt thời gian và công sức cho giáo viên, đồng thời cho phép họ tùy chỉnh nội dung theo nhu cầu thực tế của lớp học.(24) Các đánh giá cho thấy sự sụt giảm đáng kể về thời gian và công sức mà giáo viên phải bỏ ra cho công tác ghi chép hồ sơ và soạn giáo án, qua đó giảm bớt áp lực chung cho họ. Mặc dù các giáo án tiếng Anh do Shiksha Copilot tạo ra có độ chính xác cao, nhưng các bản dịch sang tiếng Kannada lại đòi hỏi giáo viên phải chỉnh sửa nhiều về mặt ngôn ngữ. Tuy nhiên, họ vẫn đánh giá cao tính hữu ích và khả năng tiết kiệm thời gian của công cụ này (25).

Các ứng dụng hỗ trợ đa ngôn ngữ và ngôn ngữ địa phương đang ngày càng trở nên phổ biến; thường đóng vai trò cầu nối ngôn ngữ thông qua việc dịch hướng dẫn, đơn giản hóa văn bản, tạo lời giải thích bằng tiếng mẹ đẻ của học sinh và cung cấp các phiếu bài tập song ngữ. Quy mô của các ứng dụng này cũng đang được mở rộng; chẳng hạn, Bhashini hỗ trợ tới 22 ngôn ngữ chính thức (26).

Một nhóm ứng dụng có quy mô nhỏ hơn nhưng lại mang ý nghĩa chiến lược là các công cụ AI hỗ trợ giáo viên quản lý việc giảng dạy lớp ghép; các công cụ này giúp tạo ra các hoạt động song song phù hợp với từng trình độ, gợi ý trình tự các hoạt động trong bài học và đề xuất cấu trúc cho hoạt động làm việc nhóm. Một nguyên mẫu ban đầu tiêu biểu là Sahayak; công cụ này có thể tạo ra cả phiếu bài tập đơn giản (cho học sinh lớp 3) và phiếu bài tập nâng cao (cho học sinh lớp 5) từ cùng một trang sách giáo khoa, qua đó giúp giáo viên thực hiện phân hóa trình độ trong lớp học một cách hiệu quả mà tốn ít công sức hơn (27).

Các giải pháp AI dành cho giáo viên - bao gồm việc hỗ trợ họ tìm hiểu và ứng dụng AI có trách nhiệm - cũng đã được mở rộng thông qua các nền tảng như DIKSHA và Sáng kiến ​​Quốc gia về Phát triển Toàn diện cho Hiệu trưởng và Giáo viên (NISHTHA). Một nghiên cứu về giáo viên tại các trường công lập ở Delhi cho thấy hơn 80% số người được khảo sát đã hoàn thành ít nhất một học phần NISHTHA trên nền tảng DIKSHA. Điều này chứng tỏ phạm vi tiếp cận rộng rãi của nền tảng này, mặc dù tần suất sử dụng DIKSHA hàng ngày vẫn còn ở mức thấp (28).

Một khía cạnh đầy hứa hẹn khác là tính dễ sử dụng, khi nhiều giải pháp AI hỗ trợ giáo viên được thiết kế để tích hợp vào quy trình làm việc hiện có. Ví dụ, nhận thấy nhiều giáo viên cảm thấy thoải mái hơn khi dùng các ứng dụng nhắn tin thay vì các phần mềm mới phức tạp, Shiksha Copilot cho phép người dùng truy cập thông qua giao diện chatbot đơn giản trên WhatsApp, Telegram hoặc ứng dụng di động (29). Tương tự, tính năng hoạt động ngoại tuyến (offline) ở các công cụ như Sahayak giúp giải quyết vấn đề kết nối mạng chập chờn tại các vùng nông thôn. Các gói nội dung và mô hình ngôn ngữ có thể được nạp sẵn vào thẻ nhớ (SD) hoặc điện thoại thông minh giá rẻ, cho phép các tính năng AI hoạt động mà không cần internet. Bằng cách thích ứng với điều kiện thực tế của giáo viên - từ việc hỗ trợ điện thoại Android cơ bản đến chấp nhận nhập liệu bằng giọng nói cho những người không quen gõ phím - các công cụ AI này gia tăng tính ứng dụng thực tiễn tại các trường công lập, qua đó giảm bớt rào cản khi triển khai (30, 31). Một số sáng kiến ​​còn giúp nội dung bám sát chương trình giảng dạy chính thức bằng cách tích hợp dữ liệu từ sách giáo khoa (định dạng PDF) của NCERT hoặc của các bang. Điều này cũng củng cố niềm tin của giáo viên vì các đề xuất từ ​​AI hoàn toàn tương thích với chương trình giảng dạy.

Một thế mạnh mới nổi là việc ứng dụng AI để hỗ trợ quá trình tự học của giáo viên (32). Theo Bộ Giáo dục, tính đến tháng 1 năm 2023, đã có 1,4 triệu giáo viên hưởng lợi trực tiếp từ các khóa học trực tuyến trên nền tảng DIKSHA (33). Các nghiên cứu cho thấy giáo viên có phản hồi tích cực về DIKSHA; khoảng hai phần ba số giáo viên ghi nhận sự cải thiện trong quy trình giảng dạy nhờ vào nội dung hấp dẫn của nền tảng này (34). Điều này đặc biệt hữu ích đối với giáo viên ở những vùng sâu vùng xa – những người có thể bị hạn chế về mạng lưới kết nối đồng nghiệp – qua đó giúp họ gia tăng sự tự tin (35). Tuy nhiên, mức độ sẵn sàng và năng lực của giáo viên trong việc sử dụng các nền tảng kỹ thuật số này còn rất khác biệt. Do đó, việc triển khai các công cụ này cần đi kèm với các buổi tập huấn và việc xây dựng các cộng đồng thực hành chuyên môn. Việc kết hợp AI với các hoạt động này sẽ tạo điều kiện hình thành mạng lưới phát triển chuyên môn, đồng thời nâng cao chất lượng giảng dạy một cách đồng bộ trên quy mô lớn (36).

Mặc dù các bằng chứng hiện có cho thấy các công cụ AI hỗ trợ giáo viên tại Ấn Độ mang lại triển vọng trong việc nâng cao hiệu quả và khả năng tiếp cận nguồn tài nguyên, nhưng vẫn còn thiếu những đánh giá chuyên sâu và chặt chẽ về tác động đối với hoạt động giảng dạy trên lớp cũng như kết quả học tập của học sinh. Phần lớn các công cụ này vẫn đang trong giai đoạn thí điểm và chưa được đánh giá độc lập trên quy mô lớn. Theo đó, việc triển khai hiệu quả phụ thuộc vào năng lực số của giáo viên - bao gồm cả việc được đào tạo về quy trình làm việc có sự hỗ trợ của AI - và các chính sách về "sử dụng an toàn" do cơ sở giáo dục ban hành. Hơn nữa, trong các mô hình lớp ghép hoặc lớp học chỉ có một giáo viên, các công cụ AI cần hỗ trợ việc lập kế hoạch đồng thời cho nhiều khối lớp thay vì chỉ tối ưu hóa cho một khối lớp duy nhất. Vấn đề này sẽ được thảo luận chi tiết hơn ở phần tiếp theo.

Mặc dù AI hỗ trợ giáo viên ở Ấn Độ cho thấy tiềm năng, một số lỗ hổng chính đang ngăn cản các mô hình hiện tại giải quyết đầy đủ nhu cầu lớp học hàng ngày.

Khả năng bao phủ hạn chế đối với các ngôn ngữ vùng miền và phương ngữ địa phương

Mặc dù các mô hình AI hỗ trợ những ngôn ngữ phổ biến tại Ấn Độ như tiếng Hindi hay tiếng Kannada, nhưng các ngôn ngữ của cộng đồng bộ lạc hoặc phương ngữ vùng miền vẫn chưa được hỗ trợ. Ngay cả với các ngôn ngữ đã được hỗ trợ, văn bản do AI tạo ra đôi khi vẫn gặp lỗi hoặc có cách diễn đạt thiếu tự nhiên. Các nghiên cứu đã chỉ ra những thiếu hụt trong dữ liệu huấn luyện, sự phân bổ ngôn ngữ không đồng đều, cũng như khả năng bao phủ còn hạn chế đối với các biến thể ngôn ngữ nói và phương ngữ. Mặc dù các sáng kiến ​​cấp quốc gia như Bhashini và AI4Bharat đang nỗ lực mở rộng các bộ dữ liệu và mô hình đa ngôn ngữ, nhưng vẫn cần có sự phát triển mạnh mẽ hơn nữa để đảm bảo hệ thống AI có thể hỗ trợ hiệu quả và đáng tin cậy cho sự đa dạng ngôn ngữ phong phú trong các lớp học tại Ấn Độ (37).

Hiện tượng "ảo giác" (hallucination), sự thiếu đồng bộ và các lỗi nội dung

Việc đảm bảo nội dung do AI tạo ra có độ chính xác cao, phù hợp với trình độ học sinh và bám sát chương trình giảng dạy chính thức vẫn là một thách thức. Các trường hợp AI đưa ra thông tin sai lệch hoặc lỗi dữ liệu thực tế thường xuyên xảy ra, đặc biệt là khi được yêu cầu xử lý các chủ đề chuyên sâu.(38) Trong môi trường học đường, điều này tạo thêm gánh nặng kiểm chứng cho giáo viên, buộc họ phải xem xét và chỉnh sửa kỹ lưỡng các nội dung do AI tạo ra trước khi đưa vào giảng dạy. Hơn nữa, nếu chương trình học được cơ quan quản lý giáo dục cập nhật, kiến ​​thức của AI có thể trở nên lạc hậu hoặc không còn tương thích với các chuẩn đầu ra quy định. Dữ liệu từ các đợt thí điểm ban đầu cho thấy khi giáo viên liên tục gặp phải tình trạng thiếu đồng bộ hoặc sai sót, niềm tin vào công cụ này sẽ suy giảm và tần suất sử dụng cũng sẽ giảm theo. Do đó, việc duy trì sử dụng công cụ này lâu dài không chỉ phụ thuộc vào năng lực tổng quát của AI, mà còn dựa nhiều vào công tác quản lý chương trình học chặt chẽ, việc cập nhật dữ liệu thường xuyên và các cơ chế kiểm chứng (c) có sự tham gia trực tiếp của giáo viên.

Những hạn chế trong công tác đào tạo giáo viên và năng lực hiểu biết về AI

Mặc dù việc ứng dụng AI trong giáo dục đang phát triển nhanh chóng, năng lực sử dụng AI của giáo viên lại chưa phát triển tương xứng. Một cuộc khảo sát do Trung tâm Chứng nhận Giáo viên (CENTA) thực hiện cho thấy, dù 70% giáo viên đã sử dụng AI trong lớp học và 67% giáo viên Ấn Độ tự tin về khả năng sử dụng AI, nhưng chỉ 57% nhận diện được những quan niệm sai lầm cơ bản về công nghệ này. Điều này cho thấy nhu cầu cấp thiết về việc cải thiện công tác đào tạo giáo viên (39). Sự chênh lệch này dẫn đến tình trạng một số giáo viên sử dụng sai cách các công cụ AI (ví dụ: tin tưởng tuyệt đối vào kết quả do AI tạo ra) hoặc chưa khai thác hết tiềm năng của chúng (chỉ sử dụng các tính năng cơ bản), từ đó hạn chế hiệu quả ứng dụng.

Sự tích hợp còn hạn chế trong các hệ thống trường học

Mặc dù việc ứng dụng AI đang gia tăng, nhiều công cụ vẫn chỉ dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm và chưa được tích hợp sâu rộng vào hệ thống giáo dục công lập hay các hoạt động thường nhật tại trường học. Chẳng hạn, khi giáo viên soạn giáo án bằng Shiksha Copilot, họ khó có thể chia sẻ tài liệu này trên các nền tảng chính thức - như cổng thông tin dành cho giáo viên hay kho lưu trữ nội dung - để nhận phản hồi từ người hướng dẫn hoặc đồng nghiệp. Hiện nay, các hệ thống dữ liệu hành chính, bao gồm cả hệ thống thông tin quản lý (MIS), vẫn chưa có sự kết nối với các công cụ AI này. (40) Sự thiếu hụt tính tích hợp này đồng nghĩa với việc AI hiện vẫn chỉ là một công cụ bổ trợ dành cho những giáo viên tiên phong, thay vì trở thành một nguồn tài nguyên chính thống của nhà trường. Do đó, để mở rộng quy mô ứng dụng AI vượt ra khỏi giai đoạn thử nghiệm, cần có cách tiếp cận theo hướng xây dựng hệ sinh thái, trong đó các trợ lý AI được tích hợp trực tiếp vào các cổng thông tin giáo dục, hệ thống MIS hoặc các ứng dụng quản lý quy trình làm việc hiện có. (41)

Sự bất bình đẳng trong tiếp cận do cơ sở hạ tầng yếu kém và công tác bảo trì hạn chế

Ngay cả khi các công cụ AI dành cho giáo viên được thiết kế tốt, việc triển khai trong thực tế vẫn phụ thuộc vào các yếu tố cơ sở hạ tầng khác, đặc biệt là khả năng cung ứng thiết bị và kết nối mạng ổn định. Các trường học có nguồn lực hạn chế - với số lượng thiết bị ít ỏi phải dùng chung, kết nối internet chập chờn và dịch vụ bảo trì kém - sẽ không thể vận hành các tính năng AI đòi hỏi nhiều tài nguyên từ đám mây (cloud). Điều này tạo ra nguy cơ bất bình đẳng: các trường có nguồn lực dồi dào sẽ khai thác được nhiều giá trị từ AI, trong khi các trường thiếu thốn nguồn lực lại thấy công nghệ này kém tin cậy hoặc không thể sử dụng được.(42) Hơn nữa, AI tạo sinh (generative AI) có thể phát sinh các khoản chi phí mới (như phí máy chủ/API, phí vượt hạn mức sau giai đoạn dùng thử miễn phí, chi phí mua sắm và hỗ trợ kỹ thuật) vốn thường không nằm trong ngân sách định kỳ của nhà trường.

Do đó, các công cụ AI cần được thiết kế để có thể hoạt động ngoại tuyến hoặc trên nền tảng băng thông thấp, đồng thời được tích hợp vào quy trình cung cấp hạ tầng CNTT-TT (ICT) thường quy cho nhà trường thông qua các chính sách hỗ trợ chi phí, đảm bảo cung ứng thiết bị, hỗ trợ kết nối mạng và mua sắm bằng nguồn ngân sách công nghệ giáo dục hiện có. Nếu không, chúng có thể làm gia tăng tình trạng bất bình đẳng vốn đã tồn tại do cơ sở hạ tầng yếu kém.

Các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật và đạo đức

Việc triển khai các công cụ AI dựa trên dữ liệu làm nảy sinh những lo ngại về quyền riêng tư và đạo đức, đặc biệt là khi các loại dữ liệu như thông tin của trẻ em, dữ liệu về hiệu suất làm việc của giáo viên hoặc dữ liệu sinh trắc học được đưa vào quy trình xử lý. Ví dụ, các hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt – vốn được triển khai nhằm tiết kiệm thời gian cho giáo viên – lại gây ra lo ngại về việc bị giám sát và lạm dụng dữ liệu.(43) Giáo viên và phụ huynh có thể sẽ e ngại sử dụng các công cụ này nếu dữ liệu của học sinh (như kết quả học tập, thông tin cá nhân) bị tải lên các hệ thống AI bên ngoài mà thiếu các biện pháp bảo vệ rõ ràng. Ngoài ra, vấn đề định kiến ​​trong AI cũng là một mối lo ngại: nếu các mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu không phản ánh đầy đủ thực tế tại các lớp học ở vùng nông thôn Ấn Độ, thì các đề xuất của mô hình có thể không phù hợp về mặt văn hóa hoặc kém hiệu quả đối với một số nhóm học sinh nhất định.

Mặc dù Ấn Độ đã ban hành các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân theo Quy tắc Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân Kỹ thuật số (DPDP) năm 2025 (44), việc triển khai lại được thực hiện theo từng giai đoạn. Các biện pháp hiện hành vẫn dựa vào những cơ chế bảo vệ sơ khai (như bộ lọc nội dung cơ bản), do đó cần có các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ hơn cũng như các nguyên tắc đạo đức cụ thể.

Ứng dụng trong lớp học còn hạn chế

Cho đến nay, phần lớn việc giáo viên sử dụng AI vẫn tập trung vào các công việc hậu trường như lập kế hoạch, chấm bài và soạn thảo phiếu bài tập (45). Rất ít công cụ hỗ trợ trực tiếp cho quá trình giảng dạy tại lớp, chẳng hạn như dịch đa ngôn ngữ theo thời gian thực hay hỗ trợ quản lý một nhóm học tập nhỏ trong khi giáo viên đang làm việc với nhóm khác. Do đó, khía cạnh tương tác trong lớp học vẫn chưa được phát triển đúng mức. Giáo viên vẫn phải xoay xở với những lớp học đông sĩ số, có nhu cầu học tập đa dạng và quỹ thời gian dành cho việc tương tác cá nhân với từng học sinh còn hạn chế - những vấn đề mà các hệ thống gia sư thông minh hoặc công cụ hỗ trợ đánh giá quá trình có thể giải quyết, nhưng các công cụ hiện có tại Ấn Độ hầu như chưa khai thác đến. Làn sóng đổi mới tiếp theo cần tập trung vào khả năng hoạt động trong điều kiện kết nối mạng kém và cung cấp các giải pháp AI hỗ trợ trực tiếp tại lớp theo thời gian thực cùng với giáo viên. Nếu không có sự chuyển hướng này, AI có thể giúp giảm bớt thời gian chuẩn bị bài nhưng sẽ không giải quyết được những hạn chế cốt lõi trong công tác giảng dạy tại các lớp học đông đúc và có trình độ học sinh không đồng đều.

Tóm lại, mặc dù các dự án thí điểm đã chứng minh tính khả thi của các trợ lý AI hỗ trợ giáo viên, nhưng để triển khai trên quy mô lớn, cần giải quyết các vấn đề về ngôn ngữ và chất lượng nội dung, trang bị cho giáo viên những kỹ năng và cơ sở hạ tầng cần thiết, cũng như thiết lập các cơ chế bảo vệ phù hợp.

Dựa trên những phân tích nêu trên, phần này đưa ra bảy khuyến nghị nhằm hiện thực hóa tiềm năng của AI với vai trò là người bạn đồng hành của 10 triệu giáo viên tại Ấn Độ, thông qua cách tiếp cận mang tính chiến lược và phù hợp với bối cảnh thực tế.

Cùng giáo viên xây dựng các giải pháp AI

Cần tham vấn ý kiến ​​của giáo viên từ nhiều khu vực khác nhau (nông thôn/thành thị, các bang khác nhau) thông qua các sự kiện "hackathon" dành cho giáo viên và quy trình phản hồi thử nghiệm, ngay từ giai đoạn thiết kế và hoàn thiện các công cụ AI. Những ý kiến ​​đóng góp của họ về mức độ phù hợp của bài học, cách sử dụng ngôn ngữ và tính thực tiễn trong lớp học sẽ mang lại giá trị to lớn. Cách làm này cũng giúp giáo viên cảm thấy có quyền làm chủ và đảm bảo rằng các giải pháp được tạo ra phản ánh đúng thực tế giảng dạy tại lớp.

Đảm bảo các biện pháp bảo vệ về sự công bằng và khả năng tiếp cận

Chính phủ và các đối tác công nghệ cần đảm bảo khả năng tiếp cận cho tất cả giáo viên, chứ không chỉ những người làm việc tại các trường học có nguồn lực dồi dào. Điều này đòi hỏi việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng cơ bản (thiết bị phần cứng, hệ thống điện dự phòng, kết nối internet ổn định) tại các trường học, cũng như cung cấp các tính năng hoạt động ngoại tuyến (như các gói AI có thể tải xuống) ở những nơi phù hợp. Sự công bằng còn bao hàm việc hỗ trợ các ngôn ngữ địa phương và mở rộng những sáng kiến ​​như Bhashini nhằm nâng cao năng lực AI đối với các phương ngữ. Hơn nữa, các mô hình định giá AI cần ở mức hợp lý hoặc miễn phí đối với các trường công lập và trường học có mức học phí thấp. Việc thiết lập quan hệ đối tác công - tư có thể giúp trợ giá cho các công cụ hỗ trợ AI (tương tự như cách cung cấp miễn phí nội dung trên nền tảng DIKSHA), qua đó ngăn ngừa tình trạng chênh lệch kỹ thuật số trong quá trình triển khai AI.

Nhân rộng các mô hình thành công sang các bang khác.

Các giải pháp can thiệp đã được kiểm chứng hiệu quả, chẳng hạn như Shiksha Copilot, cần được nhân rộng và điều chỉnh cho phù hợp tại các địa phương khác ngoài bang triển khai thí điểm ban đầu. Bộ Giáo dục có thể thúc đẩy việc chia sẻ kiến ​​thức giữa các bang; ví dụ, bang Karnataka có thể chia sẻ phương pháp xây dựng chương trình học và các mô-đun đào tạo với các cơ quan nghiên cứu và đào tạo giáo viên cấp bang (SCERT) khác. Có thể xây dựng "Bộ công cụ AI dành cho giáo viên cấp quốc gia", bao gồm các công cụ được khuyến nghị cho việc soạn giáo án, chấm điểm và các nhiệm vụ tương tự, để các bang tùy chỉnh cho phù hợp với chương trình giảng dạy của mình. Điều quan trọng là cần tích hợp các công cụ này vào những nền tảng hiện có: chẳng hạn như nhúng các trợ lý AI vào hệ thống DIKSHA hoặc cổng thông tin giáo viên của bang để đảm bảo quá trình sử dụng diễn ra liền mạch và được chính thức công nhận. Việc nhân rộng mô hình cũng đòi hỏi phải nâng cao năng lực ở mọi cấp độ, không chỉ đào tạo giáo viên mà còn cả lãnh đạo nhà trường và cán bộ quản lý cấp huyện về cách hỗ trợ cũng như giám sát việc ứng dụng AI hiệu quả trong giảng dạy.

Định hướng AI phù hợp với các mục tiêu của NEP 2020

Các sáng kiến ​​AI cần thúc đẩy việc thực hiện các mục tiêu của NEP 2020. Các công cụ này cần có khả năng điều chỉnh và tăng cường nội dung sao cho phù hợp với khối lớp và trình độ phát triển của người học. Bên cạnh việc hỗ trợ đa ngôn ngữ, AI cần thúc đẩy phương pháp học tập trải nghiệm và phát triển năng lực, đồng thời hỗ trợ giáo viên xây dựng ý tưởng dự án, các ví dụ thực tiễn và những câu hỏi tư duy bậc cao nhằm vượt qua lối học vẹt truyền thống.

Bảo vệ quyền chủ động của giáo viên

Việc thiết kế và triển khai AI cần tuân thủ nguyên tắc cốt lõi: giáo viên luôn đóng vai trò trung tâm trong hệ thống học tập. AI nên đảm nhận các công việc mang tính lặp lại (chẳng hạn như soạn bộ câu hỏi trắc nghiệm gồm 50 câu) dựa trên yêu cầu của giáo viên; nhờ đó, giáo viên có thể dành thời gian giảng dạy, tương tác, hướng dẫn học viên cũng như tập trung phát triển chuyên môn. Mọi chương trình đào tạo và thiết kế công cụ cần nhấn mạnh rằng kết quả do AI tạo ra chỉ mang tính chất gợi ý và cần được giáo viên xem xét, hoàn thiện dựa trên sự đánh giá chuyên môn của họ. Điều này giúp duy trì quyền tự chủ và vai trò chuyên gia của giáo viên. Các hướng dẫn cần quy định rõ việc giáo viên phải rà soát và chỉnh sửa nội dung do AI tạo ra, qua đó đảm bảo quy trình kiểm soát có sự tham gia trực tiếp của con người (cơ chế "human-in-the-loop").

Thiết lập cơ chế quản trị dữ liệu và AI có đạo đức

Cần triển khai các chính sách chặt chẽ về quyền riêng tư dữ liệu và giảm thiểu định kiến ​​trong lĩnh vực giáo dục. Chính phủ có thể xây dựng các hướng dẫn bảo vệ dành riêng cho giáo dục nhằm bổ sung cho Đạo luật DPDP năm 2023. Các công cụ AI phải tuân thủ những quy định như đảm bảo nội dung phù hợp, không phân biệt đối xử và tính minh bạch (có khả năng giải thích); trong đó bao gồm yêu cầu công khai rõ ràng khi các đề xuất do AI tạo ra và quy định giáo viên cần xem xét kỹ lưỡng trước khi sử dụng. Ví dụ, mọi công cụ tự động điểm danh hoặc giám sát đều cần được kiểm định về khả năng bảo vệ quyền riêng tư và phải có cơ chế cho phép người dùng từ chối tham gia. Đồng thời, cần nâng cao năng lực cho các cơ sở giáo dục và giáo viên để họ có thể tuân thủ các hướng dẫn này, nhận diện được các vấn đề đạo đức và thực hiện những hành động phù hợp.

Việc chủ động giải quyết những vấn đề này sẽ đảm bảo rằng quá trình triển khai AI không vô tình gây hại hoặc làm mất lòng tin của chính những người mà công nghệ này hướng tới hỗ trợ.

Thách thức chính đối với hệ thống giáo dục phổ thông tại Ấn Độ không nằm ở động lực hay năng lực của giáo viên, mà ở những hạn chế về mặt cơ cấu liên quan đến thời gian giảng dạy. Tình trạng thiếu hụt nhân sự kéo dài, các trường học chỉ có một giáo viên, sĩ số lớp đông với trình độ học sinh không đồng đều, cùng gánh nặng các công việc ngoài chuyên môn đã liên tục làm giảm quỹ thời gian mà giáo viên có thể dành cho việc giảng dạy, phản hồi và tương tác với học sinh. Trong bối cảnh các cuộc cải cách giáo dục quốc gia đặt ra nhiều yêu cầu cao hơn đối với giáo viên, việc tháo gỡ nút thắt về thời gian giảng dạy là yếu tố then chốt để hiện thực hóa những mục tiêu này.

Bản báo cáo này lập luận rằng trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho giáo viên, khi được định hướng và quản lý như một đồng minh chứ không phải là một sự thay thế, sẽ mang lại cách thức thực tế và có khả năng mở rộng để lấy lại thời gian giảng dạy. Các dự án thí điểm chứng minh rằng AI có thể giảm đáng kể nỗ lực chuẩn bị bài giảng, hỗ trợ phiên dịch đa ngôn ngữ, hỗ trợ đánh giá thường xuyên và đơn giản hóa việc lập hồ sơ thường nhật - miễn là các công cụ này phù hợp với chương trình giảng dạy, có băng thông thấp và được tích hợp trong cơ sở hạ tầng kỹ thuật số công cộng. Tuy nhiên, nếu không có thiết kế chính sách có chủ đích, AI có nguy cơ trở thành một lớp tuân thủ khác, làm sâu sắc thêm sự bất bình đẳng giữa các trường có nguồn lực dồi dào và các trường thiếu nguồn lực, hoặc làm suy yếu lòng tin của giáo viên.

Do đó, yêu cầu cấp thiết về mặt chính sách không phải là đẩy nhanh tốc độ triển khai, mà là thực hiện việc này một cách có chiến lược và được quản trị bài bản. Các giải pháp AI lấy giáo viên làm trung tâm cần được tích hợp vào hệ thống hiện có, được phát triển với sự tham gia của các nhà giáo, được hỗ trợ bởi quá trình bồi dưỡng chuyên môn liên tục, và được kiểm soát chặt chẽ bằng các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư cũng như các chuẩn mực đạo đức. Nhờ đó, AI có thể hỗ trợ các trường công lập tại Ấn Độ thực hiện mục tiêu quan trọng nhất: dành nhiều thời gian hơn cho giáo viên để giảng dạy hiệu quả và mang lại cơ hội học tập tốt hơn cho mọi trẻ em. Như vậy, AI sẽ không chỉ đơn thuần là một giải pháp kỹ thuật, mà còn trở thành động lực chiến lược để xây dựng hệ thống giáo dục nhân văn, công bằng và hiệu quả hơn.

Tác giả: Arpan Tulsyan là Nghiên cứu viên cấp cao tại Trung tâm Ngoại giao Kinh tế Mới thuộc Observer Research Foundation.

Tác giả ghi nhận việc sử dụng ChatGPT 5.2 để thực hiện khảo sát sơ bộ các tài liệu tham khảo và xây dựng dàn ý sơ thảo cho bài viết này.

Mọi quan điểm được trình bày trong ấn phẩm này hoàn toàn là của cá nhân tác giả và không đại diện cho Observer Research Foundation, dù là xét về tổng thể tổ chức hay các quan chức và nhân sự của tổ chức này.

Ghi chú:

1. Department of School Education & Literacy, Ministry of Education, Government of India, Report on Unified District Information System for Education Plus (UDISE+) 2024–2025: NEP Structure, 2025, https://dashboard.udiseplus. gov.in/report-new-v.6-demo2025/static/media/UDISE+2024_25_Booklet_ existing.118ba29d4773e6372f72.pdf.

2. Department of School Education & Literacy, Ministry of Education, Government of India, Report on Unified District Information System for Education Plus (UDISE+) 2018–19, 2022, https://samagrashikshaup.in/UPEFAPB_ Images/Departmentalstatics/Udise_2018_2019.pdf.

3. DSEL, Report on Unified District Information System for Education Plus (UDISE+) 2024–2025.

4.  Parliament of India, Rajya Sabha, Department-related Parliamentary Standing Committee on Education, Women, Children, Youth and Sports, Three Hundred and Sixty Eighth Report on Review of Functioning of National Council for Teacher Education (NCTE) and Initiatives Taken to Support Training of Teachers in Light of NEP 2020’s Thrust on Capacity Building of Teachers (New Delhi: Rajya Sabha Secretariat, August 2025), https://sansad.in/getFile/rsnew/Committee_site/ Committee_File/ReportFile/16/198/368_2025_10_16.pdf?source=rajyasabha.

5. NITI Aayog, Government of India, School Education System in India: Temporal Analysis and Policy Roadmap for Quality Enhancement (New Delhi: NITI Aayog, May 2026), https://niti.gov.in/sites/default/files/2026-05/School-Education-System-in-India.pdf.

6. DSEL, Report on Unified District Information System for Education Plus (UDISE+) 2024–2025.

7. Divya Dua, “For Government School Teachers, Time Is of the Essence,” Samagra Governance (blog), August 6, 2020, https://samagragovernance.in/ blog/2020-08-06-for-government-school-teachers-time-is-of-the-essence.

8. Development Monitoring and Evaluation Office (DMEO), NITI Aayog, Government of India, Sector Report: Human Resource Development, July 2021, https://dmeo.gov.in/sites/default/files/2021-07/3_Sector_Report_Human_ Resource_Development.pdf.

9. Arpan Tulsyan, “Every Teacher’s Ally: Harnessing AI for Equity and Excellence,” Observer Research Foundation, October 24, 2025, https://www. orfonline.org/expert-speak/every-teacher-s-ally-harnessing-ai-for-equity-and-excellence.

10.  DSEL, Report on Unified District Information System for Education Plus (UDISE+) 2024–2025.

11. Government of India, Ministry of Human Resource Development, National Education Policy 2020, https://mmhapu.ac.in/file/nep2020.pdf.

12. Ministry of Education, Government of India, Draft National Curriculum Framework for School Education -2023, https://www.ncert.nic.in/pdf/NCFSE-2023-August_2023.pdf.

13.  Department of School Education & Literacy, Ministry of Education, Government of India, National Initiative for Proficiency in Reading with Understanding and Numeracy (NIPUN Bharat): Guidelines for Implementation, 2021, https://www.pib.gov.in/Pressreleaseshare.aspx?PRID=1807639&reg=48& amp;lang=2.

14.  Jake Bryant, Christine Heitz, Saurabh Sanghvi, and Dilip Wagle, “How artificial intelligence will impact K–12 teachers,” McKinsey, January 14, 2020, https://www.mckinsey.com/industries/education/our-insights/how-artificial-intelligence-will-impact-k-12-teachers.

15. UNESCO, Reimagining Our Futures Together: A New Social Contract for Education (Paris: UNESCO, 2021), https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000382661. locale=en.

16.  Government of India, Ministry of Human Resource Development, National Education Policy 2020.

17.  Siksha Co-pilot, “Shiksha Copilot,” https://shikshacopilot.in/.

18.  UNESCO, Global Education Monitoring Report 2023: Technology in Education—A Tool on Whose Terms?, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693.

19. TeachBetter AI, “TeachBetter AI Platform, https://myspace.teachbetter.ai/ register.

20.  Sahayak AI, “Sahayak AI, https://www.sahayak.me/

21.  Bhashini, “Bhashini: National Language Translation Mission,” Government of India, https://bhashini.gov.in/

22.  IndiaAI Mission, “AI Voice Assistant to Improve Teachers’ English Proficiency,” Government of India, https://indiaai.gov.in/case-study/ai-voice-assistant-to-improve-teachers-english-proficiency

23.  Jayanth R. “AI-based facial recognition attendance for staff of govt-aided schools and PU colleges in Karnataka,” The Hindu, October 18, 2025, https://www.thehindu.com/news/national/karnataka/ai-based-facial-recognition-attendance-for-staff-of-govt-aided-schools-and-pu-colleges-in-karnataka/ article70175197.ece.

24.  Deepak Varuvel Dennison, Bakhtawar Ahtisham, Kavyansh Chourasia, Nirmit Arora, Rahul Singh, René F. Kizilcec, Akshay Nambi, Tanuja Ganu, and Aditya Vashistha, “Shiksha Copilot: Teacher-AI Collaboration for Curating and Customizing Lesson Plans in Low-Resource Schools,” arXiv:2507.00456v2 [cs. CY], April, 2026, https://arxiv.org/pdf/2507.00456.

25.  Dennison et. al, “Shiksha Copilot: Teacher-AI Collaboration for Curating and Customizing Lesson Plans in Low-Resource Schools.”

26.  Ministry of Electronics and Information Technology and Ministry of Culture, Government of India, https://static.pib.gov.in/WriteReadData/specificdocs/ documents/2025/jan/doc2025116486101.pdf.

27.  Shaikh Muddassir Firoj, Shaikh Umar Riyaz, Shinde Samarth Milind, and Vidhate S. N., “Empowering Teachers in Multi-Grade Classrooms: A Google AI Sahayak System,” International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering 14, no. 11 (November 2025), https://ijarcce.com/ papers/empowering-teachers-in-multi-grade-classrooms-a-google-ai-sahayak-system/.

28.  Anjali Shokeen and Banipreet Kaur, “Evaluating Perception of Delhi Government School Teachers towards the DIKSHA Platform: A TAM-Based Analysis,” Indian Journal of Educational Technology, volume 7, no. 1 (January 2025), https://journals.ncert.gov.in/IJET/article/download/858/345/1389.

29.  Dennison et. al, “Shiksha Copilot: Teacher-AI Collaboration for Curating and Customizing Lesson Plans in Low-Resource Schools.”

30.  Dennison et. al, “Shiksha Copilot: Teacher-AI Collaboration for Curating and Customizing Lesson Plans in Low-Resource Schools.”

31.  AI4Bharat, IIT Madras, Building an Open Data Infrastructure for Indian Languages: A Report by the Data Management Unit, Bhashini (May 2022), https://indicnlp.ai4bharat.org/static/documents/DMU_Data_Report_May_2022. pdf.

32.  Anil Kumar Yadav and Sanjay Singh Yadav, “Transforming Teacher Professional Development Through Artificial Intelligence,” Indian Journal of Educational Technology 7, no. 2 (July 2025), published August 25, 2025, https://journals.ncert.gov.in/IJET/article/view/1405.

33.  Government of India, Ministry of Education, Department of School Education and Literacy, Rajya Sabha Unstarred Question No. 648, “Upgrading Skills of Teachers,” answered February 8, 2023, https://sansad.in/getFile/annex/259/ AU648.pdf?source=pqars.

34.  Nabeel Ahmad and Abdul Raheem, “Awareness Utilization and Effectiveness of DIKSHA in Teaching Learning and Assessment: A Literature Review in Indian Context,” ResearchGate, September 2025, https://www.researchgate. net/publication/395922378_Awareness_Utilization_and_Effectiveness_of_ DIKSHA_in_Teaching_Learning_and_Assessment_A_Literature_Review_in_ Indian_Context.

35.  Xiao Tan, Gary Cheng, and Man Ho Ling, “Artificial Intelligence in Teaching and Teacher Professional Development: A Systematic Review,” Computers and Education: Artificial Intelligence 8 (June 2025): 100355, https://www. sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X24001589.

36. Yadav and Yadav, “Transforming Teacher Professional Development Through Artificial Intelligence.”

37. UNESCO, Bhasha Matters: Mother Tongue and Multilingual Education, State of the Education Report for India 2025 (2025), https://articles.unesco.org/sites/ default/files/medias/fichiers/2025/12/SOER%202025_Digital.pdf.

38.  Bogdan-Iulian Ciubotaru, “The Hallucination Problem in Generative Artificial Intelligence: Accuracy and Trust in Digital Learning,” paper presented at the International Conference on Virtual Learning – Virtual Learning – Virtual Reality (20th edition), April 2025, https://www.researchgate.net/publication/390560703_The_hallucination_problem_in_Generative_Artificial_ Intelligence_accuracy_and_trust_in_digital_learning.

39.  India Today Education Desk, “70% Indian Teachers Using AI Tools, but Many Misunderstand It: Survey,” India Today, July 30, 2025, https://www.indiatoday. in/education-today/latest-studies/story/70-indian-teachers-using-ai-tools-but-many-misunderstand-it-survey-2763565-2025-07-30.

40.  Government of India, Ministry of Education, National Digital Education Architecture: NDEAR Ecosystem Policy (November 11, 2022), https://www.ndear. gov.in/images/pdf/NDEAR-Ecosystem%20Policy-Version.pdf

41.  Government of India, Ministry of Education, Department of School Education and Literacy, National Digital Education Architecture (NDEAR): Main Report (July 2021), https://www.ndear.gov.in/images/pdf/NDEAR%20Main%20Report_ July%2026_210728_194926.pdf.

42.  Manash Pratim Gohain, “Digital Divide: Working Computers in Just 57% of India’s Schools, Internet in 54%,” Times of India, January 2, 2025, https://timesofindia.indiatimes.com/india/digital-divide-working-computers-in-just-57-of-indias-schools-internet-in-54/articleshow/116867829.cms.

43.  Mark Andrejevic and Neil Selwyn, “Facial Recognition Technology in Schools: Critical Questions and Concerns,” Learning, Media and Technology 45, no. 2 (2020): 115–128, https://researchmgt.monash.edu/ws/portalfiles/ portal/394206186/288850369_oa.pdf

44.  Arpan Tulsyan, “DPDP Rules and the Future of Child Data Safety,” Observer Research Foundation, November 20, 2025, https://www.orfonline.org/expert-speak/dpdp-rules-and-the-future-of-child-data-safety.

45.  Irene Picton and Christina Clark, Teachers’ Use of Generative AI to Support Literacy in 2025 (London: National Literacy Trust, 2025), https://files.eric. ed.gov/fulltext/ED675267.pdf.