Christian Pantel, Chief Product Officer tại D2L – Phỏng vấn Series

Christian Pantel là Chief Product Officer tại D2L, nơi ông lãnh đạo chiến lược sản phẩm toàn cầu, quản lý sản phẩm, thiết kế sản phẩm, nghiên cứu trải nghiệm người dùng và khả năng tiếp cận. Ông được bổ nhiệm làm CPO vào năm 2024 sau khi gia nhập công ty vào năm 2015, nơi ông đã mở rộng lãnh đạo của mình trên sản phẩm, thiết kế và kỹ thuật.

Pantel có hơn 25 năm kinh nghiệm xây dựng phần mềm doanh nghiệp, với các vai trò lãnh đạo trước đây tại Workday, Infor và PeopleSoft. Công việc của ông dựa trên thiết kế lấy người dùng làm trung tâm, với trọng tâm tạo ra trải nghiệm học tập trực quan, dễ tiếp cận cho người học và giáo viên đa dạng.

D2L là một công ty công nghệ giáo dục của Canada, nổi tiếng với việc phát triển Brightspace, một nền tảng quản lý học tập dựa trên đám mây được sử dụng bởi các trường học, trường đại học, chính phủ và doanh nghiệp để cung cấp trải nghiệm học tập trực tuyến và kết hợp. Được thành lập vào năm 1999 bởi John Baker, công ty tập trung vào giáo dục số hóa cá nhân hóa và dễ tiếp cận, tích hợp các công cụ AI, phân tích, tạo khóa học và tính năng học tập thích ứng vào hệ sinh thái của mình. Nền tảng của D2L hỗ trợ mọi thứ từ giáo dục K-12 đến đào tạo doanh nghiệp và phát triển chuyên môn, với trọng tâm mạnh mẽ vào sự tham gia của người học, khả năng tiếp cận và giáo dục suốt đời. Công ty đã mở rộng toàn cầu và hiện đang phục vụ hàng triệu người dùng thông qua một bộ sản phẩm được thiết kế để hiện đại hóa cách các tổ chức giảng dạy, đào tạo và quản lý chương trình học.

Bạn đã dành hơn hai thập kỷ định hình trải nghiệm người dùng tại các công ty như Workday, Infor và PeopleSoft trước khi thăng tiến qua các cấp tại D2L. Hành trình đó đã ảnh hưởng như thế nào đến cách tiếp cận của bạn trong việc tích hợp AI vào các nền tảng học tập mà không ảnh hưởng đến khả năng sử dụng và khả năng tiếp cận? 

Việc dành nhiều thời gian trong phần mềm doanh nghiệp đã dạy cho tôi nơi các sản phẩm bị phá vỡ. Các đội thêm tính năng, nhưng họ mất tầm nhìn về người dùng, và sự phức tạp xuất hiện. Kinh nghiệm đó đã định hình cách tôi tiếp cận AI. Chúng tôi tránh theo đuổi các đối tượng sáng bóng và tập trung vào giải quyết các thách thức thực sự mà giáo viên và người học phải đối mặt hàng ngày. Điều đó được đưa trực tiếp vào cách chúng tôi xây dựng tại D2L. AI phải phù hợp với cách giáo viên và người học đã làm việc và hỗ trợ cách mọi người thực sự học. Nếu một tính năng thêm sự phức tạp, tạo ra sự nhầm lẫn hoặc làm suy yếu khả năng tiếp cận, nó sẽ không được xuất bản.

Là Chief Product Officer, bạn giám sát sản phẩm, thiết kế và nghiên cứu. Làm thế nào bạn đảm bảo rằng các tính năng AI thực sự cải thiện kết quả học tập chứ không chỉ thêm sự phức tạp vào nền tảng?

Chúng tôi bắt đầu từ một nguyên tắc đơn giản. Học tập đòi hỏi phải đấu tranh có hiệu quả. Nếu AI loại bỏ nỗ lực cần thiết để học, thì đó là giải pháp sai. Học tập phụ thuộc vào thực hành, phản hồi, phản ánh và áp dụng, và chúng tôi thiết kế AI để hỗ trợ quá trình đó. Mỗi tính năng phải giúp giáo viên sắp xếp trải nghiệm học tập và đánh giá để đạt được kết quả và hiểu liệu người học có thực sự tiến bộ hay không. Chúng tôi đo lường tác động đó trực tiếp.

Nền tảng Brightspace của D2L tích hợp AI trực tiếp vào trải nghiệm học tập thay vì coi nó là một tính năng bổ sung. Ưu điểm của việc tích hợp AI này là gì đối với giáo viên và các tổ chức?

Việc tích hợp AI là quan trọng vì bối cảnh quan trọng. Khi hệ thống hiểu khóa học, nội dung và những gì người học đang làm, nó có thể hướng dẫn việc học thay vì chỉ tạo ra câu trả lời. Điều đó dẫn đến sự hỗ trợ tốt hơn trong thời điểm và kết quả mạnh mẽ hơn theo thời gian. Nó cũng giữ các tổ chức ở vị trí lái xe. Họ có thể thiết lập chính sách, quản lý dữ liệu và hiểu cách AI được sử dụng, điều này quan trọng cho niềm tin, quyền riêng tư và tính toàn vẹn học thuật.

Nhiều công cụ AI trong giáo dục hứa hẹn về tính cá nhân hóa. Tính cá nhân hóa thực sự trông như thế nào khi mở rộng quy mô, và các nền tảng hầu hết đều thiếu sót ở đâu?

Tính cá nhân hóa nên thúc đẩy việc học tập tiến về phía trước, không loại bỏ mức độ thách thức cần thiết cho sự tiến bộ thực sự. AI có thể loại bỏ sự phức tạp không cần thiết, nhưng việc học tập vẫn phụ thuộc vào sự tham gia bền vững, giải quyết vấn đề và nỗ lực theo thời gian. Mục tiêu là giữ người học ở mức độ khó phù hợp để họ tiếp tục tiến bộ mà không bị kẹt hoặc mất hứng thú.

Bạn đã nhấn mạnh khả năng tiếp cận trong suốt sự nghiệp của mình. Làm thế nào các hệ thống AI nên được thiết kế để phục vụ tốt hơn cho người học khuyết tật thay vì vô tình loại trừ họ?

AI có thể loại bỏ các rào cản thực sự bằng cách cung cấp nhiều cách để tương tác với nội dung và làm cho việc học tập trở nên linh hoạt hơn. Nó có thể hỗ trợ các định dạng khác nhau, cải thiện phụ đề và giảm công việc thủ công cho giáo viên. Tuy nhiên, các hệ thống AI có xu hướng tính trung bình người dùng, điều này có nghĩa là họ có thể bỏ qua những người cần hỗ trợ nhất. Mọi người học khác nhau và một số phụ thuộc vào công nghệ hỗ trợ để đáp ứng nhu cầu của họ. Các đội cần thiết kế và thử nghiệm cho những người học đó một cách có chủ đích và bao gồm họ trong quá trình nghiên cứu và phát triển để đảm bảo rằng khả năng tiếp cận được cải thiện trong thực tế. Bằng cách ưu tiên thiết kế bao gồm, chúng tôi phấn đấu để tiếp cận tất cả người học bất kể khả năng và tạo ra cơ hội có ý nghĩa cho tất cả.

Với AI ngày càng tham gia vào đánh giá và phản hồi, bạn nghĩ các tổ chức nên cân bằng tự động hóa với việc duy trì niềm tin và tính toàn vẹn học thuật như thế nào?

AI nên hỗ trợ đánh giá, không chiếm lấy nó. Nó có thể giúp mở rộng phản hồi và tạo ra nhiều phiên bản của đánh giá để kiểm tra các khái niệm相同, điều này củng cố tính toàn vẹn và làm sâu sắc hơn trải nghiệm học tập tổng thể. Giáo viên vẫn cần sở hữu việc chấm điểm và quyết định cuối cùng. Niềm tin phụ thuộc vào việc biết một con người đứng sau kết quả.

Từ góc độ sản phẩm, những hiểu lầm lớn nhất mà các trường đại học có khi áp dụng AI vào hệ sinh thái học tập của họ là gì?

Xử lý AI như một công cụ bạn có thể bật và giải quyết vấn đề. Trong một số trường hợp, nó có thể làm cho mọi thứ trở nên tồi tệ hơn bằng cách loại bỏ nỗ lực mà việc học đòi hỏi. Các tổ chức cần phải rõ ràng về những gì họ đang cố gắng cải thiện. Tự động hóa nhiều hơn không có nghĩa là kết quả tốt hơn nếu không có dữ liệu, quản trị và thiết kế phù hợp.

D2L hoạt động trên K-12, giáo dục đại học và học tập doanh nghiệp. Vai trò của AI khác nhau như thế nào trên các phân khúc này, và bạn đang thấy sự áp dụng nhanh nhất ở đâu?

Vai trò của AI thay đổi dựa trên những gì mỗi phân khúc đánh giá cao nhất. Trong K-12, trọng tâm là an toàn, sử dụng phù hợp với lứa tuổi và cung cấp cho giáo viên và phụ huynh quyền kiểm soát mạnh mẽ về cách AI được giới thiệu trong lớp học. Trong giáo dục đại học, các tổ chức quan tâm hơn về quy mô và chất lượng, đặc biệt là xung quanh đánh giá, hỗ trợ người học và quản lý dân số học sinh lớn. Trong học tập doanh nghiệp, trọng tâm chuyển sang tốc độ và hiệu quả, với AI giúp các đội di chuyển nhanh hơn và giảm chi phí hoạt động.

Sự áp dụng thường theo các ưu tiên đó, nhưng nó cũng khác nhau đáng kể theo khu vực. Chúng tôi thấy động lực mạnh mẽ đặc biệt trong giáo dục đại học trên toàn cầu, đặc biệt là ở những nơi như Singapore, nơi các tổ chức đang đầu tư mạnh mẽ vào AI để mở rộng quy mô học tập và cải thiện kết quả. Trên toàn Singapore, chúng tôi đã có những người áp dụng sớm lâu dài của D2L Lumi, trợ lý học tập AI của chúng tôi. Họ là những người đầu tiên chấp nhận các khả năng này, và chỉ trong năm 2025, các thế hệ đã tăng 7,5 lần. Điều nổi bật không chỉ là khối lượng sử dụng, mà còn là phạm vi của nó. Các tổ chức ở đó thường là những người đầu tiên thử nghiệm với các tính năng AI mới và triển khai chúng trên quy mô lớn trong môi trường học tập thực.

Chúng tôi cũng đang thấy động lực mạnh mẽ và tăng tốc trong LATAM. Từ tháng 9 năm 2025 đến tháng 4 năm 2026, Lumi đã duy trì mức sử dụng nhất quán cao trên toàn khu vực, cho thấy rằng các tổ chức đã chuyển sang giai đoạn vượt ra ngoài thử nghiệm và đang tích hợp AI trực tiếp vào các quy trình giảng dạy.

Ngược lại, các thị trường như Mỹ thường có cách tiếp cận có cấu trúc hơn, với các cuộc thử nghiệm, xem xét quản trị và triển khai theo giai đoạn trước khi triển khai rộng rãi hơn.

AI hiện có khả năng tạo ra nội dung, đánh giá và thậm chí là hướng dẫn. Giáo viên nên suy nghĩ lại vai trò của mình trong một thế giới nơi những khả năng này đang trở thành tiêu chuẩn?

Giáo viên không trở nên ít quan trọng khi AI được cải thiện. Họ trở nên quan trọng hơn. Vai trò của họ chuyển sang hướng dẫn quá trình học tập, thiết lập kỳ vọng và đảm bảo rằng học sinh tham gia với tài liệu một cách có ý nghĩa. AI có thể hỗ trợ với nội dung và phản hồi, nhưng nó không thể thay thế phán quyết, động lực hoặc trách nhiệm. Chúng tôi nên sử dụng AI để mở rộng những gì thực sự quan trọng trong học tập, không thay thế quá trình suy nghĩ hoặc cung cấp đánh giá hoàn chỉnh cho người học.

Nhìn về tương lai, những quyết định sản phẩm quan trọng nhất mà các công ty công nghệ giáo dục cần thực hiện đúng hôm nay để đảm bảo AI nâng cao, không làm suy giảm chất lượng giáo dục trong thập kỷ tới là gì?

Nếu tôi neo nó lại với các quyết định sản phẩm, những người chiến thắng sẽ là những người xây dựng trên dữ liệu mạnh mẽ, tích hợp AI vào các quy trình thực và dựa trên tất cả vào niềm tin, khả năng tiếp cận và khoa học học tập.

Nếu chúng tôi làm đúng điều đó, AI sẽ trở thành một khả năng cốt lõi liên tục cải thiện việc học tập, giúp giáo viên tập trung vào công việc có tác động cao và cung cấp hỗ trợ cho người học vào

Cơ hội thực sự là vượt ra ngoài giáo dục một kích cỡ phù hợp với tất cả để có được điều gì đó phản hồi và hiệu quả hơn, nơi mọi người học được hỗ trợ tốt hơn và mọi giáo viên được trang bị tốt hơn để giúp họ thành công.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập D2L.