Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong giáo dục đại học: Cân bằng giữa đổi mới và tính toàn vẹn

Cơ hội từ làn sóng GenAI

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI - GenAI) đang mở ra triển vọng mới cho giáo dục đại học. Thay vì cách tiếp cận “một khuôn cho tất cả”, GenAI cho phép cá nhân hóa học tập: sinh viên được gợi ý tài liệu phù hợp, lập kế hoạch học tập theo tiến độ riêng và nhận phản hồi tức thì. Điều này đặc biệt hữu ích với những người học có nhu cầu đa dạng, từ học trực tuyến đến nghiên cứu chuyên sâu. Không dừng lại ở đó, GenAI còn mang đến sự đổi mới trong đánh giá. Các công cụ này có thể chấm bài luận, lập trình, hay trắc nghiệm với độ tin cậy gần tương đương giảng viên, đồng thời cung cấp phản hồi tức thì. Điều này giúp sinh viên cải thiện liên tục trong suốt quá trình học, thay vì chỉ nhận xét sau cùng.

Rõ ràng, GenAI mở ra viễn cảnh một nền giáo dục linh hoạt và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, đi kèm với cơ hội là những thách thức không thể xem nhẹ.

Nguồn ảnh: Getty Images

Thách thức không thể xem nhẹ

Điều khiến nhiều nhà giáo dục lo ngại nhất chính là tính toàn vẹn học thuật. Khi ranh giới giữa sản phẩm do sinh viên tạo ra và sản phẩm được AI hỗ trợ ngày càng mờ nhạt, việc đánh giá năng lực thực chất trở thành bài toán khó. Không chỉ vậy, GenAI còn mang theo thiên lệch dữ liệu. Phần lớn mô hình được huấn luyện trên nguồn dữ liệu phương Tây, dẫn tới sự áp đảo của một hệ quy chiếu văn hóa, có thể làm lu mờ các góc nhìn đa dạng khác. Bên cạnh đó, tác động môi trường cũng không nhỏ: việc huấn luyện một mô hình AI lớn có thể thải ra hàng trăm tấn CO₂.

Một thách thức khác là khoảng cách số. Không phải sinh viên nào cũng đủ điều kiện truy cập Internet tốc độ cao hay trả phí cho công cụ AI tiên tiến. Nguy cơ tạo ra một “hai tầng giáo dục” - nơi nhóm có điều kiện vượt trội hơn hẳn nhóm còn lại ngày càng hiện hữu. Chính những rủi ro này đã buộc các trường đại học phải suy nghĩ nghiêm túc về cách tổ chức hoạt động dạy - học. Một trong những hướng đi nổi bật là đổi mới phương thức đánh giá.

Đổi mới đánh giá: từ sản phẩm sang quá trình

Thay vì tập trung vào sản phẩm cuối cùng, vốn dễ bị AI thay thế, nhiều trường đã chuyển sang đánh giá quá trình. Sinh viên có thể sử dụng GenAI ở một số bước, như tìm ý tưởng hay xây dựng dàn ý, nhưng sau đó phải phê bình, chỉnh sửa và phát triển kết quả. Cách làm này có hai lợi ích. Thứ nhất, nó khuyến khích sinh viên vận dụng tư duy phản biện, không chấp nhận kết quả AI một cách thụ động. Thứ hai, nó giúp biến GenAI thành “người bạn đồng hành” hỗ trợ, thay vì thay thế toàn bộ quá trình học tập. Đổi mới đánh giá cũng cho thấy một điểm then chốt: GenAI không nên bị loại bỏ, mà cần được tích hợp có kiểm soát để nuôi dưỡng tư duy và sáng tạo của người học.

Học tập tự chủ: Cơ hội và cạm bẫy

GenAI còn được kỳ vọng giúp sinh viên trở thành người học tự chủ. Với chatbot AI, sinh viên có thể tự kiểm tra kiến thức, xây dựng kế hoạch học tập, hoặc luyện kỹ năng chuyên môn theo tiến độ riêng. Một số nghiên cứu khẳng định việc tương tác thường xuyên với hệ thống AI làm tăng sự tự tin và kết quả học tập. Tuy nhiên, đi cùng cơ hội là cạm bẫy “ỷ lại”. Khi quá nhiều công việc được giao cho AI, sinh viên dễ mất dần thói quen tư duy độc lập. Nếu không có sự hướng dẫn, AI sẽ không còn là công cụ hỗ trợ mà trở thành rào cản cho sự phát triển trí tuệ.

Điều này cho thấy: khả năng tự chủ chỉ thực sự được phát huy khi người học biết cách kiểm chứng, phân tích và phản biện sản phẩm từ AI.

Góc nhìn giảng viên và sinh viên

Cơ hội và thách thức từ GenAI cũng được phản ánh rõ qua hai góc nhìn khác nhau.

Giảng viên: Nhiều thầy cô thừa nhận GenAI tiết kiệm thời gian, đặc biệt trong khâu chấm điểm và phản hồi. Nhưng song song đó là nỗi lo về sự suy giảm tính xác thực trong sản phẩm học tập. Vì thế, nhu cầu nâng cao năng lực số và văn hóa AI cho giảng viên trở nên cấp bách.

Sinh viên: Với họ, GenAI giống một “trợ lý kỹ thuật số” kiểm tra ngữ pháp, gợi ý ý tưởng, lập kế hoạch học tập. Nhưng cũng có không ít lo lắng rằng sự sáng tạo cá nhân sẽ bị thui chột. Hơn hết, sinh viên mong muốn có quy định minh bạch, để biết đâu là sử dụng hợp lệ và đâu là gian lận.

Từ hai góc nhìn này có thể thấy: GenAI chỉ có thể tích hợp bền vững khi có sự đồng thuận và định hướng rõ ràng từ cả nhà trường lẫn người học.

Chính sách và khung đạo đức: Yếu tố quyết định

Thực tế cho thấy, chưa đến một nửa các trường đại học hàng đầu công bố hướng dẫn chính thức về GenAI. Khoảng trống này khiến việc sử dụng AI trong học tập diễn ra thiếu định hướng và tiềm ẩn nhiều rủi ro. Chính vì vậy, các nhà nghiên cứu nhấn mạnh: cần sớm xây dựng khung chính sách và khung đạo đức. Khung này phải đảm bảo ba giá trị cốt lõi: minh bạch, công bằng và trách nhiệm. Đi kèm là các chương trình đào tạo năng lực AI cho giảng viên và sinh viên, giúp họ hiểu rõ cả khả năng lẫn giới hạn của công cụ. Nói cách khác, khung chính sách chính là chiếc “lan can an toàn”, để giáo dục đại học khai thác GenAI như một nguồn lực đổi mới thay vì một yếu tố gây bất ổn.

Cân bằng đổi mới và toàn vẹn

GenAI mở ra cơ hội chưa từng có cho giáo dục đại học - từ học tập cá nhân hóa, đánh giá sáng tạo, đến phản hồi tức thì. Nhưng đi kèm là những thách thức về đạo đức, công bằng và tính toàn vẹn học thuật. Con đường phía trước không phải là lựa chọn giữa “cấm” hay “thả nổi”, mà là tìm điểm cân bằng. Đó là xây dựng chính sách minh bạch, khung đạo đức vững chắc, và đào tạo năng lực AI cho toàn bộ cộng đồng học thuật. Chỉ khi đó, GenAI mới thực sự trở thành người bạn đồng hành tin cậy, vừa thúc đẩy đổi mới, vừa giữ gìn những giá trị cốt lõi của giáo dục đại học: toàn vẹn, công bằng và phát triển con người toàn diện.

Ở Việt Nam, câu chuyện về GenAI trong giáo dục đại học cũng đang được quan tâm mạnh mẽ. Một số trường đại học đã thử nghiệm đưa ChatGPT hoặc các công cụ tương tự vào giảng dạy ngoại ngữ, kỹ năng viết học thuật hay nghiên cứu khoa học. Những tín hiệu ban đầu cho thấy GenAI giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập và giảng viên có thêm nguồn hỗ trợ trong chấm điểm, phản hồi. Tuy nhiên, thực tế Việt Nam cũng bộc lộ nhiều thách thức tương đồng với quốc tế: chưa có khung chính sách thống nhất về sử dụng AI trong học tập; nhiều giảng viên và sinh viên còn thiếu năng lực số và văn hóa AI; và đặc biệt, khoảng cách số giữa các trường ở đô thị lớn và vùng khó khăn có nguy cơ khiến bất bình đẳng ngày càng rõ rệt.

Điều này cho thấy, Việt Nam cần nhanh chóng xây dựng chiến lược quốc gia về GenAI trong giáo dục đại học, đi đôi với các chương trình tập huấn cho giảng viên, nâng cao hạ tầng số và ban hành quy định minh bạch. Nếu tận dụng tốt cơ hội, Việt Nam không chỉ theo kịp xu hướng toàn cầu mà còn có thể biến GenAI thành động lực quan trọng để đổi mới giáo dục đại học trong thời kỳ chuyển đổi số.

Huyền Đức

Tài liệu tham khảo: Francis, N. J., Jones, S., & Smith, D. P. (2025). Generative AI in higher education: Balancing innovation and integrity. British Journal of Biomedical Science, 81, 14048.