Văn hóa AI trong giáo dục ngôn ngữ: Từ giảng đường đại học đến lớp học bổ trợ

AI trong giáo dục ngôn ngữ bậc đại học: cơ hội và thách thức

Trong môi trường đại học, GenAI đã nhanh chóng trở thành một phần quen thuộc của quá trình học tập. Các công cụ như ChatGPT hay các nền tảng hỗ trợ học tập dựa trên AI được sinh viên sử dụng để luyện phát âm, thực hành hội thoại, trau dồi vốn từ, hay thậm chí thử nghiệm với các ý tưởng viết học thuật. Các nghiên cứu chỉ ra rằng GenAI mang lại trải nghiệm học tập cá nhân hóa, giúp sinh viên giảm áp lực tâm lý và khuyến khích họ tự tin thử nghiệm với ngôn ngữ trong một không gian không bị phán xét (Crompton et al., 2024). Đây là những giá trị quan trọng, nhất là trong bối cảnh sinh viên ngày nay học tập trong một môi trường đa ngôn ngữ, đa văn hóa và giàu áp lực thành tích.

Tuy nhiên, cùng với những lợi ích ấy là những giới hạn khó có thể bỏ qua. Các công cụ GenAI thường tạo ra văn bản trôi chảy nhưng lại thiếu độ chính xác học thuật, thậm chí bỏ sót những khái niệm trọng yếu của môn học (Kern, 2021). Chính vì vậy, nhiều sinh viên khi phản ánh trải nghiệm của mình đã tỏ ra thận trọng. Họ sử dụng AI như một nguồn tham khảo ban đầu, song không xem đó là lời giải cuối cùng cho các nhiệm vụ học tập. Điều này cho thấy, thay vì bị cuốn vào sự tiện lợi của công nghệ, sinh viên ngày càng ý thức rõ hơn về vai trò của tri thức khoa học và sự phán đoán mang tính chuyên môn.

Một khuôn khổ lý thuyết đã được đề xuất để đánh giá mức độ “văn hóa AI” của sinh viên, với bốn thành tố cơ bản gồm hiểu biết kỹ thuật, tư duy phản biện, ý thức đạo đức và ứng dụng thực tiễn (Marx, 2024). Dữ liệu thảo luận nhóm cho thấy, tư duy phản biện là thành tố nổi trội nhất, phản ánh xu hướng sinh viên không chỉ dừng ở việc sử dụng mà còn cố gắng lý giải, phân tích và thách thức những giới hạn của AI. Đứng sau đó là ý thức đạo đức và ứng dụng thực tiễn, trong khi hiểu biết kỹ thuật vẫn còn hạn chế. Tỷ lệ phân bố này cho thấy rõ nhu cầu cần củng cố tri thức nền tảng về cách thức AI vận hành, đồng thời duy trì sự cân bằng giữa kỹ năng sử dụng và nhận thức đạo đức.

Văn hóa AI trong giáo dục bổ trợ: thận trọng và thực dụng

Khác với môi trường đại học, giáo dục bổ trợ ở nhiều quốc gia châu Á lại đặt ra những thách thức riêng. Đây là không gian gắn liền với luyện thi và áp lực thành tích, nơi giáo viên thường xuyên bị ràng buộc bởi kỳ vọng của phụ huynh và chương trình học cứng nhắc. Trong bối cảnh này, sự xuất hiện của AI vừa được nhìn nhận như một giải pháp hữu ích, vừa là một yếu tố gây lo ngại.

Nhiều giáo viên thừa nhận rằng AI có thể giúp tiết kiệm thời gian, tự động hóa một số công việc như chấm bài viết, tìm kiếm tài liệu hoặc thiết kế kế hoạch học tập cá nhân hóa (Du & Daniel, 2024). Tuy nhiên, không ít người lại bày tỏ sự dè dặt, bởi việc đưa AI vào lớp học có thể vấp phải phản đối từ phụ huynh, những người vốn coi kết quả điểm số là thước đo duy nhất của thành công. Hơn thế, sự áp đặt về cấu trúc tiết học tại các trung tâm bổ trợ cũng khiến giáo viên khó linh hoạt tích hợp AI, ngay cả khi họ nhận thấy tiềm năng của công cụ.

Từ góc nhìn học thuật, một khung năng lực năm chiều đã được đề xuất để định hình văn hóa AI cho giáo viên trong giáo dục bổ trợ. Khung này bao gồm tư duy nhân văn, kiến thức và hiểu biết nền tảng, khả năng ứng dụng và đánh giá, ý thức đạo đức, cùng nhận thức về tác động xã hội (UNESCO, 2024). Việc nhấn mạnh đến yếu tố nhân văn cho thấy sự khẳng định rõ ràng: AI chỉ có thể là công cụ bổ trợ chứ không thể thay thế vai trò người thầy. Đồng thời, kỹ năng thiết kế gợi lệnh (prompt engineering) nổi lên như một yêu cầu mới, phản ánh mối liên hệ mật thiết giữa năng lực kỹ thuật và chất lượng sản phẩm AI tạo ra.

Một trong những cảnh báo đáng lưu ý từ các giáo viên là nguy cơ học sinh lạm dụng AI trong làm bài tập hoặc luyện viết, từ đó làm suy giảm khả năng tư duy phản biện và kỹ năng ngôn ngữ. Sự lo ngại này cho thấy, cùng với việc khuyến khích ứng dụng, cần phải xây dựng cơ chế kiểm soát và hướng dẫn rõ ràng, tránh để AI trở thành chiếc “nạng tri thức” khiến người học đánh mất động lực rèn luyện.

───────────────────────────────────────────────

❝ Chúng ta không thể ngăn cản công nghệ, nhưng có thể học cách sử dụng nó một cách có trách nhiệm và hữu ích❞

───────────────────────────────────────────────

Ý nghĩa học thuật và gợi mở chính sách

Nhìn từ hai bối cảnh, đại học và giáo dục bổ trợ, có thể nhận thấy một điểm gặp gỡ quan trọng: AI không thể chỉ được nhìn nhận như một công cụ kỹ thuật. Nó cần được đặt trong một khung văn hóa toàn diện, nơi con người giữ vai trò chủ thể định hướng, còn công nghệ đóng vai trò hỗ trợ. Với bối cảnh đại học, điều này đồng nghĩa với việc thúc đẩy một hình thức trí tuệ tăng cường, trong đó AI góp phần mở rộng năng lực nghiên cứu nhưng không thay thế tư duy khoa học. Với giáo dục bổ trợ, điều này đồng nghĩa với việc giáo viên vừa tận dụng AI để nâng cao hiệu quả, vừa phải khéo léo bảo vệ tính nhân văn và bản sắc nghề nghiệp của mình trước sức ép của thị trường.

Từ những phát hiện trên, có thể rút ra ba gợi mở cho chính sách và đào tạo. Thứ nhất, các chương trình đào tạo giáo viên cần tích hợp những học phần về AI phản biện, giúp người dạy nắm vững kiến thức kỹ thuật, đồng thời phân tích được khía cạnh đạo đức và xã hội. Thứ hai, cần chú trọng đào tạo kỹ năng thiết kế gợi lệnh, coi đây là một thành tố cơ bản trong năng lực nghề nghiệp của giáo viên ngôn ngữ trong kỷ nguyên số. Thứ ba, các cơ sở giáo dục cần ban hành hướng dẫn rõ ràng về việc sử dụng AI, bảo đảm minh bạch, công bằng và trách nhiệm, tránh tình trạng vừa lạm dụng vừa cực đoan trong kiểm soát.

Thông điệp cuối cùng có thể gói gọn trong lời khẳng định của Marx (2024): “Chúng ta không thể ngăn cản công nghệ, nhưng có thể học cách sử dụng nó một cách có trách nhiệm và hữu ích”. Với giáo dục ngôn ngữ, điều này đồng nghĩa với việc coi AI là công cụ đồng hành, chứ không phải đối thủ cạnh tranh, để từ đó nuôi dưỡng một thế hệ người học vừa giỏi chuyên môn, vừa giàu tư duy phản biện và nhân văn.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Crompton, H., Bernacki, M., & Greene, J. (2024). Artificial intelligence in education: Affordances and challenges. Computers & Education, 205, 104517. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104517

Du, J., & Daniel, S. (2024). Generative AI in second language learning: Potentials and pitfalls. Language Learning & Technology, 28(1), 1–15.

Kern, R. (2021). Language, literacy, and technology. Cambridge: Cambridge University Press.

Li, M. (2023). The digital divide in the age of AI: Educational implications. British Journal of Educational Technology, 54(6), 1442–1457. https://doi.org/10.1111/bjet.13349

Marx, R. (2024). Critical AI literacy in education: A framework for higher education. Journal of Educational Technology Research, 72(5), 1407–1420.

UNESCO (2024). AI competency framework for teachers and students. Paris: UNESCO Publishing.

Yu, H., & Zhang, W. (2022). Shadow education in China: Policies, practices, and challenges. Asia Pacific Journal of Education, 42(4), 495–510. https://doi.org/10.1080/02188791.2022.2052027