5 học sinh, một giấc mơ STEM: Đưa IoT và AI vào lớp học từ những thí nghiệm nhỏ

Trong bối cảnh giáo dục đổi mới mạnh mẽ, những mô hình học tập tích hợp công nghệ như IoT (Internet of Things) và Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng chứng tỏ vai trò quan trọng trong việc kích thích tư duy sáng tạo của học sinh. STEM không còn là khái niệm chỉ xuất hiện trong sách giáo khoa hay những phòng thí nghiệm hiện đại. Với nhiều học sinh, STEM bắt đầu rất giản dị - từ những câu hỏi nảy sinh ngay trong lớp học.

Từ giấc mơ đến hiện thực: Hành trình STEM của 5 học sinh

Không giống nhiều dự án học đường chỉ gói gọn trong phạm vi một trường, MicroSMARTLAB là kết quả của hành trình hợp tác giữa 5 học sinh đến từ nhiều môi trường giáo dục khác nhau, mỗi em một thế mạnh, nhưng cùng chung một mục tiêu: đưa công nghệ hiện đại đến gần hơn với việc học.

Các em đã chủ động trong kết nối, trao đổi ý tưởng, hiểu biết của bản thân để tìm ra giải pháp thực thi, biến ý tưởng thành một dự án nghiên cứu khoa học thực thụ mang tên: “Bộ thí nghiệm µSMARTLAB kết hợp IoT và Trí tuệ nhân tạo cho giáo dục STEM”.

Nhóm trưởng là Huỳnh Lê Nhã Linh, học sinh lớp 8A2, Trường THCS Nghĩa Tân. Nhã Linh đảm nhiệm vai trò điều phối chung, kết nối các thành viên, thuyết trình ý tưởng và trực tiếp tham gia nghiên cứu, vận hành thiết bị.

“Chúng em nhận ra rằng, không phải trường nào cũng có phòng thí nghiệm đủ điều kiện. Nếu có thể tạo ra một bộ thí nghiệm nhỏ gọn, an toàn mà vẫn giúp học sinh hiểu bản chất khoa học thì sẽ rất ý nghĩa”, Linh chia sẻ.

Cùng trường với Linh là Nguyễn Ngọc Khánh (lớp 8A2), người giữ vai trò kết nối nhóm, truyền thông và trình bày dự án. Khánh là “cầu nối” giúp dự án được diễn đạt rõ ràng, dễ hiểu với giáo viên và bạn bè - một kỹ năng quan trọng nhưng thường ít được nhắc tới trong các dự án STEM.

Ở mảng kỹ thuật, Đỗ Trọng Phúc, học sinh lớp 9C, Trường THCS Tân Lập, là thành viên chịu trách nhiệm lắp ráp, vận hành thiết bị và nghiên cứu kỹ thuật. Phúc tham gia từ giai đoạn thiết kế mô hình, tích hợp camera ESP32-S3 đến thử nghiệm khả năng nhận diện màu của hệ thống.

Trong khi đó, thành viên nhỏ tuổi nhất nhóm là Nguyễn Minh Trang, học sinh lớp 6A2, Trường THCS Năng Khiếu Đại học Sư phạm Hà Nội. Trang đảm nhiệm việc thử nghiệm thiết bị, trình bày kết quả và trực tiếp tham gia các buổi thực hành, cho thấy STEM hoàn toàn có thể tiếp cận từ rất sớm nếu có công cụ phù hợp.

Mảnh ghép cuối cùng của nhóm là Nguyễn Minh Châu, học sinh lớp 8A6, Trường THCS Ngũ Hiệp, phụ trách tính toán chi phí, mô hình tài chính và định hướng triển khai. Vai trò của Châu giúp dự án không chỉ dừng ở ý tưởng khoa học, mà còn tính đến khả năng áp dụng thực tế, tiết kiệm chi phí cho nhà trường.

Khi “thiếu phòng thí nghiệm” trở thành động lực sáng tạo

Thực tế tại nhiều trường học hiện nay, đặc biệt ở tuyến huyện, xã hoặc vùng khó khăn, các tiết thí nghiệm Khoa học tự nhiên vẫn còn nhiều hạn chế: thiết bị thiếu, phản ứng hóa học khó quan sát, một số thí nghiệm tiềm ẩn rủi ro an toàn, và không phải trường nào cũng có phòng thí nghiệm đạt chuẩn.

Các em đã đặt ra một câu hỏi rất “STEM”: Liệu có thể tạo ra một bộ thí nghiệm đủ nhỏ, đủ an toàn, đủ rẻ, nhưng vẫn giúp học sinh quan sát, phân tích và hiểu bản chất khoa học một cách trực quan?

Câu trả lời của các em là MicroSMARTLAB (µ SmartLab) - một bộ thí nghiệm thông minh kết hợp IoT và AI, cho phép học sinh thực hành các phản ứng màu, thí nghiệm pH, mô phỏng sinh - hóa học trong điều kiện an toàn, tiết kiệm và dễ triển khai.

IoT và AI - không còn là khái niệm “xa vời” với học sinh THCS

Điểm đặc biệt của MicroSMARTLAB không nằm ở sự phức tạp, mà ở cách đưa công nghệ hiện đại xuống đúng tầm học sinh. Bộ thí nghiệm sử dụng ESP32-S3 CAM để thu hình ảnh phản ứng, truyền dữ liệu qua Wi-Fi cục bộ, kết hợp công cụ Teachable Machine để huấn luyện mô hình AI nhận dạng màu phản ứng hóa học.

Thay vì chỉ “nhìn màu dung dịch đổi khác”, học sinh được tiếp cận tư duy hoàn toàn mới: Thu thập dữ liệu hình ảnh, huấn luyện AI, đánh giá độ chính xác mô hình, phân tích kết quả bằng tư duy toán - tin - khoa học.

Trong các thử nghiệm thực tế, mô hình AI của nhóm đạt độ chính xác khoảng 91% khi nhận diện các phản ứng axit - bazơ, chỉ thị màu tự nhiên như cải tím, phenolphthalein... Với học sinh THCS, đó không chỉ là một con số, mà là lần đầu các em “nhìn thấy” trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng chính sản phẩm của mình.

STEM liên môn: Học một dự án - chạm nhiều lĩnh vực

µ SMARTLAB không phải một bài học đơn lẻ, mà là một hệ sinh thái STEM thu nhỏ, nơi các em vừa có thể chạm cùng lúc nhiều môn học như: Hóa học (phản ứng màu, dung dịch, pH; Vật lí (ánh sáng, camera, góc chiếu); Tin học (lập trình ESP32, huấn luyện AI); Công nghệ (thiết kế mạch, khay thí nghiệm); Toán học (xử lý dữ liệu, tỷ lệ màu, đánh giá sai số).

Dự án đã được triển khai thử nghiệm tại ít nhất 4 lớp học, với sự tham gia của 160 học sinh và 5 giáo viên, cho thấy khả năng ứng dụng thực tế trong nhà trường, chứ không dừng ở mô hình trình diễn

Từ lớp học thành phố đến vùng sâu, vùng xa: STEM cần được “chia sẻ”

Điều đáng trân trọng ở dự án MicroSMARTLAB không chỉ nằm ở yếu tố kỹ thuật, mà ở triết lý giáo dục mà nhóm học sinh và giáo viên hướng tới: STEM không nên là đặc quyền của những trường có điều kiện.

Dự án định hướng phát triển theo mô hình mở - phi lợi nhuận, với kế hoạch chia sẻ hướng dẫn chế tạo, lập trình (open hardware), để các trường tuyến huyện, xã có thể tự triển khai với chi phí thấp.

Trong tương lai, MicroSMARTLAB còn được nâng cấp theo hướng TinyML - AI chạy trực tiếp trên thiết bị, không cần Internet, phù hợp với điều kiện hạ tầng hạn chế ở nhiều địa phương.

“Chúng em mong muốn nhiều trường, nhiều bạn học sinh có thể tự làm, tự học và chia sẻ dữ liệu với nhau”, đại diện nhóm chia sẻ.