Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục ngôn ngữ: Năng lực phản biện và kỹ thuật gợi lệnh trong kỷ nguyên số

Năng lực AI phản biện – nền tảng của giáo dục ngôn ngữ hiện đại

Trong bối cảnh GenAI ngày càng phổ biến, nhiều trường đại học châu Âu đã tiến hành khảo sát sinh viên ngôn ngữ học ứng dụng nhằm đánh giá mức độ hiểu biết và khả năng sử dụng AI trong học tập. Kết quả phân tích nhóm thảo luận cho thấy bốn lĩnh vực cốt lõi của năng lực AI phản biện (Critical AI Literacy – CAIL):

(1) Hiểu biết kỹ thuật (Technical Understanding): sinh viên có nhận thức ban đầu về cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vận hành, nhưng còn hạn chế trong việc giải thích cơ chế huấn luyện hay những giới hạn như “ảo tưởng ngôn ngữ” (hallucination).

(2) Tư duy phản biện (Critical Thinking): nhiều người đã biết đánh giá chất lượng phản hồi của AI, song đôi lúc vẫn thể hiện sự phụ thuộc quá mức vào công cụ.

(3) Nhận thức đạo đức (Ethical Awareness): nổi bật là mối lo về minh bạch dữ liệu, thiên lệch thuật toán và nguy cơ thay thế lao động trí tuệ của con người.

(4) Ứng dụng thực tiễn (Practical Application): AI được dùng trong phân tích dữ liệu, hỗ trợ viết luận, gợi ý ý tưởng nghiên cứu, nhưng vai trò giám sát của con người vẫn giữ tính quyết định.

Phân tích mã hoá định tính cho thấy tư duy phản biện chiếm 35% số lượt thảo luận, nhận thức đạo đức 25%, ứng dụng thực tiễn 22% và hiểu biết kỹ thuật 18%. Điều này phản ánh sự dịch chuyển từ việc chỉ “dùng thử” AI sang việc suy nghĩ phê phán và đặt câu hỏi về giá trị tri thức do công cụ tạo ra (Long & Magerko, 2020; Yim & Wegerif, 2024).

Kỹ thuật gợi lệnh – chìa khóa khai mở tiềm năng GenAI

Song song với đó, một loạt công trình tập trung vào kỹ thuật gợi lệnh (prompt engineering) như một kỹ năng thiết yếu để khai thác hiệu quả AI trong dạy học ngôn ngữ. Khung PROMPT (Persona, Requirements, Organization, Medium, Purpose, Tone) được đề xuất nhằm hướng dẫn giáo viên và người học soạn gợi lệnh có cấu trúc, từ đó tối ưu hóa phản hồi của hệ thống.

Ví dụ, khi yêu cầu AI xây dựng rubric đánh giá thuyết trình hoặc tạo bài kiểm tra ngữ pháp nâng cao, kết quả thu được chi tiết và có thể áp dụng ngay trong lớp học. Bên cạnh đó, việc sử dụng các gợi lệnh được thiết kế kỹ lưỡng còn giúp học viên nhận phản hồi cá nhân hóa, như sửa lỗi ngữ pháp, cải thiện tính mạch lạc trong viết hoặc luyện tập hội thoại với tình huống mô phỏng.

Tuy nhiên, các hệ thống LLM vẫn bộc lộ nhiều giới hạn. Chúng có thể tạo ra thông tin sai lệch, vi phạm bản quyền khi trích dẫn dữ liệu huấn luyện, hoặc thể hiện thiên lệch dựa trên nguồn dữ liệu gốc (Alkaissi & McFarlane, 2023). Do đó, một khung đánh giá phản biện được khuyến nghị, bao gồm: kiểm chứng sự thật, kiểm tra logic, rà soát nguồn dẫn và phân tích thiên lệch (Cohen, 2023; Cutler, 2023).

Ý nghĩa và khuyến nghị đối với giáo dục ngôn ngữ

Sự kết hợp giữa năng lực AI phản biện và kỹ thuật gợi lệnh mở ra một định hướng chiến lược cho giáo dục ngôn ngữ trong kỷ nguyên số. AI có thể trở thành trợ lý học tập mạnh mẽ, cung cấp phản hồi tức thời, cá nhân hoá lộ trình học tập và hỗ trợ giảng dạy. Tuy nhiên, giá trị thực sự của công nghệ này chỉ được phát huy khi người dùng biết kiểm soát, thẩm định và đồng kiến tạo tri thức cùng công cụ. Nếu thiếu nền tảng phản biện và kỹ năng thiết kế gợi lệnh, AI dễ bị biến thành “cái nạng tri thức”, làm suy yếu khả năng tư duy độc lập và sáng tạo của người học.

Điều này đặt ra những định hướng và khuyến nghị quan trọng cho giáo dục ngôn ngữ, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi số giáo dục và thực hiện CT GDPT 2018.

Tích hợp năng lực AI vào chương trình đào tạo – từ năng lực ngôn ngữ đến năng lực số

Trong khi CT GDPT 2018 nhấn mạnh phát triển năng lực toàn diện, bao gồm năng lực ngôn ngữ, tư duy phản biện và năng lực số, việc đưa các mô-đun về CAIL (Critical AI Literacy) và kỹ thuật gợi lệnh vào môn Ngoại ngữ sẽ mang lại giá trị kép: học sinh vừa nâng cao trình độ ngoại ngữ, vừa hình thành tư duy phản biện và khả năng vận hành công cụ số. Đây cũng là bước chuẩn bị để đáp ứng yêu cầu nhân lực của nền kinh tế số theo Nghị quyết 57-NQ/TW (2024).

Việc triển khai có thể bắt đầu từ các trường THPT chuyên ngữ, nơi có điều kiện về đội ngũ và hạ tầng, sau đó mở rộng dần sang các trường phổ thông đại trà. Song song, cần phát triển bộ công cụ chuẩn gồm tài liệu, khung đánh giá và hệ thống bài tập tích hợp AI, bảo đảm sự thống nhất và tính khả thi khi triển khai trên diện rộng.

Bồi dưỡng đội ngũ giáo viên – từ “người dùng công nghệ” sang “người dẫn dắt sư phạm”

Giáo viên là nhân tố quyết định trong việc định hình cách thức AI được sử dụng trong lớp học. Thay vì chỉ dừng ở mức “sử dụng thành thạo”, giáo viên ngoại ngữ cần được trang bị khả năng sư phạm hóa công cụ, tức biến AI thành phương tiện hỗ trợ quá trình dạy – học, chứ không phải thay thế tri thức do giáo viên kiến tạo.

Thông tư 17/2019/TT-BGDĐT về Chương trình bồi dưỡng thường xuyên giáo viên cơ sở giáo dục phổ thông có thể là khung pháp lý để tích hợp các nội dung này, tập trung vào hai trục chính: (1) Kỹ năng kỹ thuật: thiết kế gợi lệnh, đánh giá phản hồi AI, tích hợp công cụ vào soạn giáo án, thiết kế bài tập và phản hồi cho học sinh; (2) Năng lực đạo đức – pháp lý: hiểu biết về quyền sở hữu trí tuệ, quản lý dữ liệu cá nhân, cũng như trách nhiệm trong việc kiểm chứng và giám sát nội dung do AI sinh ra.

Điều này sẽ giúp giáo viên từ vai trò “người dùng” chuyển thành người định hướng và giám sát học tập với AI, đảm bảo tính nhân văn và chất lượng sư phạm.

Quản lý và chính sách – thiết lập khung đạo đức và hướng dẫn chuyên biệt

Về cấp quản lý, Việt Nam đã có các văn bản quan trọng như Quyết định 749/QĐ-TTg (2020) phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia và Nghị quyết 57-NQ/TW (2024) về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo. Tuy nhiên, riêng với giáo dục ngôn ngữ, cần ban hành một bộ hướng dẫn chuyên biệt về sử dụng AI, với những nội dung then chốt:

Nguyên tắc minh bạch và công bằng khi ứng dụng AI trong đánh giá năng lực ngôn ngữ.

Cơ chế bảo mật dữ liệu cá nhân, đặc biệt với học sinh phổ thông.

Khung năng lực AI dành cho giáo viên và học sinh, tham chiếu các khuyến nghị của UNESCO (Miao & Cukurova, 2024).

Cơ chế kiểm định và giám sát việc tích hợp AI vào các chương trình, nhằm bảo đảm tính khoa học và đạo đức.

Ý nghĩa rộng hơn – giáo dục ngôn ngữ trong kỷ nguyên đồng kiến tạo tri thức

Khi được triển khai đúng hướng, AI sẽ không làm lu mờ vai trò của người dạy và người học, mà ngược lại, mở rộng năng lực sáng tạo và học tập. Như Tsui và Tavares (2021) đã nhấn mạnh, vấn đề không phải là “ngăn chặn công nghệ”, mà là học cách sử dụng công nghệ một cách có trách nhiệm và hữu ích.

Với giáo dục ngôn ngữ, điều này đồng nghĩa với việc: Người học không chỉ học ngôn ngữ, mà còn học cách đối thoại với công nghệ để phát triển tư duy phản biện và sáng tạo; Giáo viên không chỉ giảng dạy kiến thức, mà còn trở thành người cố vấn học tập số; Nhà quản lý không chỉ ban hành chính sách, mà còn tạo lập một văn hóa AI nhân văn và bền vững trong nhà trường.

Trí tuệ nhân tạo đang mở ra một không gian mới cho giáo dục ngôn ngữ, nơi quá trình học tập không chỉ dừng ở việc tiếp thu tri thức mà còn gắn liền với khả năng kiểm chứng, phản biện và đồng kiến tạo. Sự kết hợp giữa năng lực AI phản biện và kỹ thuật gợi lệnh cho thấy con đường khả thi để biến AI từ công cụ hỗ trợ thành chất xúc tác đổi mới sư phạm.

Trong bối cảnh chuyển đổi số tại Việt Nam, việc tích hợp hai yếu tố này vào chương trình, bồi dưỡng giáo viên và hoàn thiện khung chính sách sẽ quyết định liệu AI có trở thành “đòn bẩy” cho chất lượng giáo dục ngoại ngữ, hay chỉ dừng lại ở công cụ thử nghiệm. Điều quan trọng là công nghệ phải được đặt trong tay những người có đủ năng lực và trách nhiệm, để AI thực sự góp phần xây dựng một nền giáo dục ngôn ngữ hiện đại, công bằng và nhân văn.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Alkaissi, H., & McFarlane, S. I. (2023). Artificial hallucinations in ChatGPT: Implications in scientific writing. Cureus, 15(2), e35179. https://doi.org/10.7759/cureus.35179

Cohen, Z. (2023). Leveraging ChatGPT: Practical ideas for educators. ASCD. https://www.ascd.org/blogs/leveraging-chatgpt-practical-ideas-for-educators.

Cutler, D. (2023). Grappling with AI writing technologies in the classroom. Edutopia.

Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727

Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI competencies for teachers: A framework for pedagogical use of AI. UNESCO Working Papers on Education and Technology.

Tsui, A. B. M., & Tavares, N. J. (2021). Pedagogical innovation and the use of digital technology. Teaching and Teacher Education, 100, 103286. https://doi.org/10.1016/j.tate.2021.103286
Yim, S., & Wegerif, R. (2024). Towards dialogic AI literacy in education. AI & Society, 39(1), 55–69. https://doi.org/10.1007/s00146-023-01697-8