Nhà thiết kế chương trình học AI là một kiến trúc sư chương trình, xây dựng bản đồ phạm vi và trình tự, ma trận chuẩn đầu ra và khung đánh giá để các nhà giáo dục thiết kế những khóa học mạch lạc thay vì các danh sách chủ đề. Không giống những chatbot phổ thông chỉ sắp xếp các chương trong sách giáo khoa, tác nhân này chuyên về thiết kế ngược từ mục tiêu vận dụng chuyển giao và bằng chứng chấp nhận được. Được xây dựng trên nền tảng hợp nhất của Jenova, tác nhân kết hợp các mô hình từ OpenAI, Anthropic, Google và nhiều bên khác, để việc tra cứu chuẩn, tổng hợp đơn vị học tập và kiểm tra mức độ nhận thức đều sử dụng đúng mô hình.
Nhà thiết kế chương trình học xác định rõ kết quả mong muốn và bằng chứng chấp nhận được trước khi thảo luận về bất kỳ hoạt động nào trong đơn vị học tập. AI tạo ra các mục tiêu vận dụng chuyển giao, hiểu biết bền vững và câu hỏi trọng yếu, sau đó chỉ rõ điều gì sẽ được xem là bằng chứng — để «hiểu» không bao giờ bị dùng thay cho một kết quả đầu ra. Trải nghiệm học tập được thiết kế sau cùng, nhờ đó cả năm học không biến thành một chuyến tham quan các chủ đề mà những bài đánh giá về sau lại không yêu cầu.
Nhà thiết kế chương trình học phân bổ thời lượng các đơn vị học tập dựa trên 155–165 ngày còn lại sau các đợt kiểm tra, buổi tập trung, kỳ nghỉ, hoạt động phát triển chuyên môn và thời tiết — chứ không dựa trên lịch 180 ngày. Các đơn vị phức tạp được dành nhiều thời gian hơn; các tuần dự phòng được lên lịch thay vì chỉ hy vọng có. Những mốc ôn tập và truy hồi kiến thức được đặt ở các khoảng thời gian đã định, để luyện tập giãn cách trở thành một lựa chọn mang tính cấu trúc thay vì thói quen tùy từng giáo viên.
Nhà thiết kế chương trình học phân tích mỗi chuẩn thành mức độ nhận thức (động từ) và nội dung (danh từ), sau đó nhóm các chuẩn có liên quan để một đơn vị học tập không biến thành chuỗi tuần-một-chuẩn. Mức độ bao phủ được theo dõi theo ba trạng thái: đã giới thiệu, đang phát triển hoặc đã thành thạo. Cách này làm lộ ra một chuẩn có mức độ quan trọng cao chỉ được nhắc đến lần đầu vào tháng Tư nhưng chưa bao giờ được đánh giá. Ngôn ngữ chính thức của Common Core, NGSS, C3, các chuẩn cấp bang, IB PYP/MYP/DP, Cambridge và AP CEDs được tra cứu thay vì tự tạo — và AI sẽ nêu rõ nếu không thể xác minh một khu vực pháp lý hoặc một phiên bản.
Nhà thiết kế chương trình học thiết kế chẩn đoán đầu vào, các mốc kiểm tra hình thành, đánh giá tổng kết, nhiệm vụ thực hiện và các chuẩn đo lường giữa kỳ như một kiến trúc thống nhất, kèm bảng đặc tả (chuẩn × mức độ nhận thức) để các bài kiểm tra lấy mẫu toàn bộ cấu trúc năng lực thay vì tập trung vào ghi nhớ. Khi cần điều chỉnh, các hướng dẫn phân bổ tiến độ và đề cương môn học được tải lên từ Google Drive, Dropbox hoặc Notion sẽ cung cấp dữ liệu cho một cuộc kiểm tra, giúp phát hiện khoảng trống về sự phù hợp, các chuẩn đã dạy nhưng chưa từng được đo lường, các đơn vị có thể sắp xếp lại, tình trạng vượt tiến độ và hồ sơ mức độ nhận thức của những bài kiểm tra hiện có.
Nhà thiết kế chương trình học xuất bản phạm vi và trình tự, ma trận bao phủ chuẩn, lịch phân bổ tiến độ hoặc bộ tổng quan đơn vị học tập được cấu trúc cho các cuộc họp PLC và tổ bộ môn. Bản đồ chương trình trực quan và bảng đối chiếu sự phù hợp là một phần của sản phẩm bàn giao, không phải yếu tố trang trí. Mỗi bản tổng quan đơn vị học tập bao gồm thời lượng, hiểu biết bền vững, các câu hỏi trọng yếu, những chuẩn được nhóm lại, nội dung và kỹ năng cốt lõi, bài đánh giá tổng kết cùng các mối liên hệ rõ ràng với phần trước và phần sau.
| Cách tiếp cận truyền thống | Nhà thiết kế chương trình học |
|---|---|
| Sắp xếp theo thứ tự các chương trong sách giáo khoa | Sắp xếp theo kiến thức tiên quyết và mục tiêu vận dụng chuyển giao |
| Lập kế hoạch dựa trên 180 ngày theo lịch | Phân bổ tiến độ dựa trên số ngày giảng dạy thực tế |
| Gắn thẻ chuẩn sau khi các đơn vị học tập đã tồn tại | Phân tích, nhóm và phân công theo ba mức Giới thiệu–Phát triển–Thành thạo |
| Viết bài kiểm tra sau các hoạt động | Thiết kế bài đánh giá tổng kết trước mọi bài học |
Bộ nhớ không giới hạn so với chứng hay quên của chatbot
Một chương trình học kéo dài cả năm là mạng lưới gồm các mục tiêu vận dụng chuyển giao, hiểu biết bền vững, các chuẩn được nhóm lại, phân công theo ba mức Giới thiệu–Phát triển–Thành thạo, chuỗi kiến thức tiên quyết và ngân sách số ngày giảng dạy. Các chatbot phổ thông làm mất mạng lưới đó khi cuộc trò chuyện trở nên quá dài — khiến một chuẩn có mức độ quan trọng cao chỉ xuất hiện lần đầu vào tháng Tư nhưng không được đánh giá, hoặc khiến lớp 7 âm thầm dạy lại kỹ năng lập luận của lớp 6 với cùng một độ sâu. Nhà thiết kế chương trình học duy trì toàn bộ kiến trúc qua các phiên, để những bài đánh giá tổng kết về sau vẫn yêu cầu kiến thức đã học trước đó và lịch phân bổ tiến độ vẫn khớp với số ngày thực tế bạn có.
Truy cập AI đa mô hình
Tra cứu ngôn ngữ chính thức của Common Core, NGSS hoặc các chuẩn cấp bang là nhiệm vụ truy xuất và đảm bảo độ chính xác; viết bản tổng quan đơn vị học tập có các mạch xuyên suốt là nhiệm vụ tổng hợp dài; chấm hồ sơ mức độ nhận thức của một ngân hàng câu hỏi được tải lên là một cuộc kiểm tra phân tích. Các công cụ chỉ sử dụng một nhà cung cấp buộc mọi giai đoạn phải dùng cùng một dòng mô hình — ChatGPT dùng OpenAI, Claude dùng Anthropic. Tác nhân này định tuyến qua OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen và nhiều bên khác, để việc tra cứu chuẩn, viết trình tự và kiểm tra tính mạch lạc không bị ép thực hiện bằng cùng một mô hình.
Tích hợp công cụ thông minh cho quy trình đầu-cuối
Công việc về chương trình học bắt đầu từ một đề cương môn học hoặc hướng dẫn phân bổ tiến độ hiện có và kết thúc bằng những tài liệu mà PLC có thể sử dụng ngay vào thứ Năm. Nhà thiết kế chương trình học lấy ngôn ngữ chuẩn chính thức qua Google Search và Google Scholar, đọc các hướng dẫn đã tải lên từ Google Drive, Dropbox hoặc Notion, sau đó tạo phạm vi và trình tự, ma trận chuẩn và lịch phân bổ tiến độ trong cùng một cuộc trò chuyện — từ tài liệu đầu vào đến trình tự có lập luận bảo vệ được rồi xuất tài liệu, thay vì một cuộc trò chuyện dừng lại ở lời khuyên.
Trưởng bộ môn và chuyên gia chương trình học
Bạn cần một bản đồ dọc để các lớp 6–8 không tiếp tục dạy lại tư duy tỷ lệ ở cùng một độ sâu. Tác nhân này phát hiện các nội dung lặp lại, phân công theo ba mức Giới thiệu–Phát triển–Thành thạo và bảo đảm những bài đánh giá về sau yêu cầu kiến thức của các lớp trước.
Giáo viên đứng lớp và phụ trách môn học
Bạn đang xây dựng một khóa khoa học lớp 8 kéo dài cả năm hoặc một học kỳ tâm lý học nhập môn 15 tuần, đồng thời đã mệt mỏi với việc bám theo thứ tự các chương. AI sắp xếp nội dung dựa trên chuỗi kiến thức tiên quyết và mục tiêu vận dụng chuyển giao, sau đó trả về các bản tổng quan đơn vị học tập mà tổ bộ môn có thể cùng sử dụng.
Nhà thiết kế đào tạo và các nhóm L&D
Bạn phụ trách một chương trình hội nhập kéo dài 12 tuần nhưng hiện đang vận hành như một bãi đổ chủ đề. Nhà thiết kế chương trình học bắt đầu từ các kết quả năng lực và bằng chứng thực hiện công việc, sau đó cắt giảm số lượng đánh giá xuống mức mà chương trình thực sự có thể hỗ trợ.
Phụ huynh dạy con tại nhà
Bạn đang xây dựng một năm học đa môn với số giờ hàng tuần thực tế và không có tiết trống để lập kế hoạch. AI phát hiện các mối liên hệ liên môn — chẳng hạn hoạt động viết về khoa học đồng thời đáp ứng các chuẩn lập luận ELA — và tạo ra một kế hoạch đánh giá phù hợp với hồ sơ học tập mà gia đình có thể duy trì.
Free Dành cho việc khám phá Jenova:
Plus ($20/tháng) Dành cho cá nhân:
Premium ($50/tháng) Dành cho người dùng thường xuyên:
Pro ($100/tháng) Dành cho người dùng chuyên sâu:
Max ($200/tháng) Dành cho chuyên gia:
Ultra ($500/tháng) Dành cho chuyên gia có nhu cầu cao:
Enterprise ($1.000/tháng) Dành cho doanh nghiệp:
Tất cả các gói được thanh toán hàng tháng, không có giới hạn sử dụng hàng ngày — toàn bộ hạn mức của bạn có sẵn ngay vào mỗi ngày thanh toán.
Nhà thiết kế chương trình học là một AI hoạt động ở cấp độ khóa học và chương trình — kết quả đầu ra, bản tổng quan đơn vị học tập, phạm vi và trình tự, bản đồ chuẩn, khung đánh giá và tiến độ thực tế — để một năm học trở thành một tiến trình được thiết kế thay vì một chồng các đơn vị học tập. Tác nhân quyết định nội dung nào được dạy vào thời điểm nào, vì sao thứ tự đó quan trọng và bằng chứng nào sẽ chứng minh các kết quả đầu ra. Các nhà giáo dục sử dụng tác nhân để xây dựng khóa học mới, điều chỉnh hướng dẫn phân bổ tiến độ và liên kết các tổ bộ môn theo chiều dọc.
Nhà thiết kế chương trình học duy trì các mục tiêu vận dụng chuyển giao, nhóm chuẩn, phân công theo ba mức Giới thiệu–Phát triển–Thành thạo và ngân sách số ngày giảng dạy qua các phiên, để một lần thiết kế lại không làm mất bằng chứng Giai đoạn 2 mà các đơn vị học tập sau phụ thuộc vào. Tác nhân có thể chuyển đổi giữa các mô hình của OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen và nhiều bên khác — dùng một mô hình để xác minh mã chuẩn chính thức và mô hình khác để viết các mạch xuyên suốt của đơn vị học tập hoặc kiểm tra mức độ nhận thức. Search, Drive, Dropbox và Notion nằm trong cùng một quy trình, để một hướng dẫn phân bổ tiến độ được tải lên có thể trở thành ma trận chuẩn đã xuất mà không cần rời khỏi cuộc trò chuyện.
Nhà thiết kế chương trình học sử dụng Google Search và Google Scholar để tra cứu ngôn ngữ chuẩn chính thức, cùng Google Drive, Dropbox và Notion để đọc các đề cương môn học và hướng dẫn phân bổ tiến độ hiện có. Những dữ liệu đầu vào đó cung cấp cơ sở cho việc phân tích, nhóm, sắp xếp và kiểm tra trong cùng một chuỗi trò chuyện. Thiết kế hoàn chỉnh trở thành phạm vi và trình tự, ma trận bao phủ chuẩn, lịch phân bổ tiến độ hoặc bộ tổng quan đơn vị học tập mà một tổ bộ môn có thể mang đến PLC.
Nhà thiết kế chương trình học thiết kế ở cấp độ khóa học và chương trình; công cụ lập kế hoạch bài học trả lời câu hỏi điều gì sẽ diễn ra trong tiết học ngày mai. Tác nhân này tạo ra các bản tổng quan đơn vị học tập với câu hỏi trọng yếu, các chuẩn được nhóm lại và bài đánh giá tổng kết, đồng thời sẽ không giả vờ rằng bản đồ đơn vị học tập là kế hoạch cho thứ Hai. Việc phân bổ thời gian cho từng bài học hàng ngày thuộc về công cụ ở cấp độ bài học.
Một mẫu Understanding by Design chỉ là một biểu mẫu. Nhà thiết kế chương trình học vận hành cuộc trao đổi thiết kế: thách thức cách tiếp cận coi trọng độ bao phủ hơn chiều sâu, từ chối sắp xếp chủ đề trước khi có bằng chứng Giai đoạn 2, kiểm tra các tài liệu hiện có để tìm lỗi về tính mạch lạc và tra cứu các chuẩn theo khu vực pháp lý thay vì đoán mã chuẩn. Sản phẩm đầu ra là một trình tự có lập luận bảo vệ được, không phải một bảng mẫu đã điền.
Có. Phương pháp phân tích bất kỳ khung nào vẫn ổn định; các mã và ngôn ngữ cụ thể được nghiên cứu theo từng khu vực pháp lý thay vì tự tạo. Điều này bao gồm Common Core ELA và Math, NGSS, C3, các chuẩn cấp bang, IB PYP/MYP/DP, Cambridge, AP CEDs và các khung năng lực dành cho đào tạo chuyên môn.
Mã chuẩn và ngôn ngữ chính thức được tra cứu chứ không phỏng đoán. Nếu không thể xác minh một khu vực pháp lý hoặc một phiên bản, AI sẽ nêu rõ thay vì bịa ra mã chuẩn. Tuy vậy, bạn vẫn nên xác nhận các quyết định áp dụng tại địa phương — một số học khu điều chỉnh hoặc trì hoãn chuẩn — giống như khi bạn kiểm tra bản dự thảo đầu tiên của bất kỳ chuyên gia nào.
Có. Nhà thiết kế chương trình học cung cấp đầy đủ tính năng tương đương trên web, iOS và Android, để trưởng bộ môn có thể xem lại bảng đơn vị học tập giữa các tiết và phụ huynh dạy con tại nhà có thể điều chỉnh tiến độ từ căn bếp. Tính năng chuyển giọng nói thành văn bản có sẵn khi việc gõ một lượng lớn ngữ cảnh là không thực tế.
Có. Tải lên hướng dẫn hiện tại, AI sẽ kiểm tra các khoảng trống và điểm trùng lặp về sự phù hợp, hồ sơ mức độ nhận thức của các bài đánh giá hiện có, tính mạch lạc (liệu các đơn vị học tập có thể xáo trộn mà không gây hậu quả hay không), mức độ thực tế của tiến độ so với số ngày giảng dạy và sự phù hợp giữa đánh giá với kết quả đầu ra. Những điểm mạnh cũng được nêu rõ để việc thiết kế lại không xây dựng lại những gì đã hoạt động tốt.
Có. Trình tự thiết kế ngược tương tự được áp dụng cho đào tạo chuyên môn: trước hết là các kết quả năng lực và bằng chứng thực hiện công việc, tiếp đến là việc nạp kiến thức tiên quyết, rồi xác định khối lượng đánh giá mà một chương trình 12 tuần thực sự có thể hỗ trợ. Đào tạo công cụ không được đặt trước các lược đồ sản phẩm mà những công cụ đó giả định, và nội dung tuân thủ không được đánh dấu là «đã bao phủ» trừ khi sau đó được đo lường trong quá trình thực hiện.
Nhà thiết kế chương trình học xây dựng kiến trúc đánh giá và các bảng đặc tả; tác nhân không thay thế bước biên soạn từng câu hỏi. Khi bài đánh giá tổng kết của một đơn vị học tập cần lấy mẫu các câu hỏi ở cấp độ phân tích trên hai nhóm chuẩn, bạn có thể đưa bản thiết kế đó cho công cụ tạo đánh giá hoặc tự viết công cụ đánh giá. Điểm cốt lõi là bài kiểm tra được đặc tả trước khi các hoạt động được lên kế hoạch.
Không. Đề cương môn học, hướng dẫn phân bổ tiến độ và các cuộc trao đổi thiết kế không được dùng để huấn luyện các mô hình công khai, được mã hóa khi truyền và khi lưu trữ, đồng thời không được bán hoặc chia sẻ với nhà quảng cáo. Các ghi chú về việc áp dụng tại địa phương và bản dự thảo chưa công bố của tổ bộ môn vẫn nằm trong không gian làm việc của bạn.
Nhà thiết kế chương trình học là một phần của Jenova, nền tảng tác nhân AI mạnh mẽ nhất thế giới. Jenova cung cấp quyền truy cập hợp nhất vào các mô hình AI hàng đầu từ OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen và nhiều bên khác — cùng các tích hợp công cụ thông minh để hoàn thành quy trình đầu-cuối. Nền tảng có bộ nhớ liên phiên liên tục, khả năng điều phối quy trình tự động và đầy đủ tính năng tương đương trên web, iOS và Android. Được phát triển bởi Azeroth Inc., một công ty công nghệ có trụ sở tại New York, Jenova phục vụ người dùng tại hơn 70 quốc gia.
Dành cho nhà phát triển, Jenova Agent API cung cấp backend tác nhân được quản lý hoàn toàn với khả năng điều phối, định tuyến đa mô hình, bộ nhớ, lưu trữ và hỗ trợ công cụ MCP tích hợp sẵn — loại bỏ nhu cầu kết nối thủ công các API LLM thô, cơ sở dữ liệu vector và máy chủ công cụ tùy chỉnh.
Liên hệ: [email protected]