Định nghĩa lại tính "nguyên bản": Giáo dục đại học trước thách thức từ trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần thay đổi bản chất của giáo dục đại học trên toàn cầu. Những công cụ AI như ChatGPT không chỉ hỗ trợ trong việc tự động hóa chấm điểm hay cá nhân hóa phản hồi, mà còn giúp sinh viên tiếp cận tri thức theo cách sáng tạo hơn. Tuy nhiên, sự phát triển mạnh mẽ của AI cũng làm dấy lên những tranh luận về đạo đức và giá trị học thuật, đặc biệt là khi sinh viên có thể sử dụng công nghệ này để tạo ra bài làm thay vì tự mình suy nghĩ và thực hiện. Điều này dẫn đến lo ngại rằng AI đang làm suy giảm "tính nguyên bản" trong bài làm sinh viên, một giá trị được coi trọng trong giáo dục đại học truyền thống.

Quan niệm truyền thống về tính "nguyên bản": Điểm mạnh và hạn chế

Trong hầu hết các chính sách giáo dục hiện hành, tính "nguyên bản" được định nghĩa là sự sáng tạo độc lập, không có sự can thiệp từ các yếu tố bên ngoài như người khác hay công nghệ. Để duy trì tiêu chuẩn này, nhiều trường đại học đã đưa ra các biện pháp nghiêm ngặt, cấm sinh viên sử dụng AI trong bài làm. Những biện pháp này, mặc dù nhằm bảo vệ tính công bằng và giá trị học thuật, lại phản ánh tư duy truyền thống, chưa hoàn toàn thích nghi với sự thay đổi của thời đại. Hạn chế lớn nhất của cách tiếp cận này là sự thiếu linh hoạt trước thực tế rằng AI đang trở thành một phần không thể tách rời trong cuộc sống và công việc. Quan niệm rằng bài làm phải hoàn toàn "tự thân" để được coi là "nguyên bản" đã không còn phù hợp khi công nghệ ngày càng tích hợp sâu vào quá trình học tập và sáng tạo. Thay vì cấm đoán, các nhà nghiên cứu cho rằng cần một cách tiếp cận mới, nhìn nhận AI như một đối tác hỗ trợ, giúp sinh viên khai phá tiềm năng sáng tạo và tư duy phản biện.

Định nghĩa mới cho tính "nguyên bản" trong thời đại AI

Trước sự phát triển của AI, cần thiết phải tái định nghĩa tính "nguyên bản" để phù hợp với bối cảnh mới. Thay vì loại bỏ hoàn toàn sự can thiệp của công nghệ, tính nguyên bản có thể được hiểu là khả năng sinh viên vận dụng AI một cách sáng tạo để hỗ trợ quá trình học tập và nghiên cứu. Ví dụ, sinh viên có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu hoặc tạo ra ý tưởng sơ khai, sau đó tinh chỉnh và phát triển chúng bằng chính năng lực và tư duy cá nhân. Cách tiếp cận này không chỉ duy trì giá trị học thuật mà còn chuẩn bị cho sinh viên thích nghi với môi trường làm việc trong tương lai, nơi AI sẽ đóng vai trò trung tâm. Bên cạnh đó, việc đánh giá bài làm cần được thiết kế lại để tập trung vào kỹ năng tư duy phản biện, khả năng tổng hợp và giải quyết vấn đề, thay vì chỉ kiểm tra khả năng ghi nhớ hoặc trình bày kiến thức. Điều này không chỉ giúp ngăn chặn việc lạm dụng AI mà còn khuyến khích sinh viên sử dụng công nghệ một cách có trách nhiệm và hiệu quả.

Nguồn: baycareclinic

Kinh nghiệm cho Việt Nam

Trong bối cảnh quốc tế, các trường đại học tại Việt Nam cần học hỏi và thích ứng để khai thác tối đa tiềm năng của AI trong giáo dục. Hiện tại, nhiều trường đại học trong nước chưa có chính sách cụ thể về việc sử dụng AI, dẫn đến sự mơ hồ trong việc quản lý và hướng dẫn sinh viên. Thách thức lớn nhất là đảm bảo sự công bằng trong tiếp cận công nghệ, đặc biệt giữa các khu vực và nhóm sinh viên có điều kiện khác nhau. Một số giải pháp thực tiễn cho Việt Nam bao gồm việc xây dựng các khóa đào tạo về kỹ năng sử dụng AI, dành cho cả sinh viên lẫn giảng viên. Đồng thời, cần cải tiến các phương pháp đánh giá, như tăng cường các bài kiểm tra mở hoặc phỏng vấn trực tiếp, để đo lường khả năng tư duy và giải quyết vấn đề của sinh viên thay vì chỉ dựa vào sản phẩm cuối cùng. Quan trọng hơn, các trường đại học cần xây dựng một môi trường học tập khuyến khích sinh viên sử dụng AI một cách sáng tạo, minh bạch và có trách nhiệm.

Sự xuất hiện của AI không chỉ là thách thức mà còn là cơ hội để giáo dục đại học phát triển theo hướng hiện đại, toàn diện và thích nghi với toàn cầu hóa. Việc định nghĩa lại tính "nguyên bản" không chỉ giúp duy trì giá trị học thuật mà còn tạo động lực thúc đẩy sinh viên khám phá và học hỏi. Các trường đại học không nên chỉ tập trung vào việc cấm đoán mà cần xây dựng các chính sách linh hoạt, hỗ trợ sinh viên tận dụng công nghệ để phát huy tối đa tiềm năng. Đó không chỉ là bước tiến trong giáo dục, mà còn là cách để đảm bảo thế hệ trẻ Việt Nam có đủ kỹ năng và tư duy để chinh phục những thách thức của thế kỷ 21.

Vân An lược dịch

Nguồn:

Luo (Jess), J. (2024). A critical review of GenAI policies in higher education assessment: a call to reconsider the “originality” of students’ work . Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(5), 651–664. https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2309963