AI trong giáo dục đại học: Minh bạch học thuật và chiến lược tích hợp

Khởi đầu cho một thách thức mới

Sự bùng nổ của các công cụ tạo sinh văn bản như ChatGPT, DeepL hay Grammarly đang đặt giáo dục đại học trước một ngã rẽ lớn. Các công cụ này không chỉ thay đổi cách sinh viên tiếp cận và xử lý thông tin, mà còn đặt ra những thách thức chưa từng có về tính trung thực học thuật. Thực tiễn cho thấy việc cấm đoán hoàn toàn là không khả thi, bởi sinh viên vẫn sẽ tìm cách sử dụng. Vấn đề trọng yếu nằm ở việc xây dựng cách tiếp cận bền vững: giúp sinh viên phát triển năng lực sử dụng AI một cách có phê phán, minh bạch và gắn với trách nhiệm học thuật.

Minh bạch trong học thuật: Yếu tố không thể thiếu

Khái niệm “AI literacy” đang được nhiều học giả nhấn mạnh như một kỹ năng thiết yếu của sinh viên thế kỷ XXI. Theo mô hình bốn trụ cột của Cardon và cộng sự (2023), năng lực này bao gồm khả năng hiểu và vận dụng công cụ (application), giữ quyền quyết định trong quá trình học (agency), tôn trọng tính xác thực trong giao tiếp (authenticity), và chịu trách nhiệm về sản phẩm được tạo ra (accountability). Trong đó, minh bạch chính là nguyên tắc cốt lõi, giúp sinh viên không chỉ sử dụng công cụ mà còn ý thức rõ vai trò của mình trong sản phẩm học thuật.

Các khảo sát quốc tế cho thấy, khi sinh viên được yêu cầu công khai cách họ sử dụng AI – ví dụ như đánh dấu các đoạn văn bản sinh ra từ công cụ hoặc viết đoạn phản tư phân tích quá trình viết – họ đã phát triển được tư duy phản biện và kỹ năng tự đánh giá. Trên tám mươi phần trăm người học khẳng định rằng quá trình này giúp họ cải thiện khả năng ngôn ngữ và nhận thức sâu hơn về cách viết. Như vậy, minh bạch không làm giảm chất lượng học thuật mà trở thành chất xúc tác để củng cố sự nghiêm túc và sáng tạo.

AI trong lớp học: Cơ hội và thách thức

Trong lớp học, AI mang lại nhiều giá trị tích cực. Công cụ dịch máy hay trợ lý tạo sinh văn bản có thể giúp sinh viên mở rộng vốn từ, cải thiện độ chính xác ngữ pháp và xây dựng văn bản mạch lạc hơn (Wang & Ke, 2022; Fitria, 2023). Hệ thống học tập cá nhân hóa dựa trên AI còn có khả năng điều chỉnh nội dung học tập theo nhịp độ và nhu cầu riêng, từ đó thúc đẩy động lực và hiệu quả tiếp nhận tri thức.

Song hành với cơ hội là những thách thức khó tránh. AI có thể tạo ra hiện tượng “false fluency” – văn bản trôi chảy nhưng sai lệch về nghĩa – và nguy cơ khiến sinh viên phụ thuộc quá mức. Đặc biệt, nhiều sinh viên lo sợ bị giảng viên đánh giá khắt khe hơn khi thừa nhận sử dụng AI, dẫn đến xu hướng che giấu. Điều này phản ánh sự thiếu rõ ràng trong thông điệp từ phía nhà trường. Nếu minh bạch được đưa vào tiêu chí đánh giá chính thức, sinh viên sẽ bớt e ngại và có cơ hội khai thác AI như một phần hợp pháp trong hành trình học tập của mình (Tan et al., 2025).

Xây dựng hệ sinh thái AI trong giáo dục đại học

Ở cấp độ thể chế, các khảo sát diện rộng cho thấy AI đang được ứng dụng mạnh mẽ trong cá thể hóa học tập, quản lý nguồn lực và hỗ trợ nghiên cứu (Jaiswal & Arun, 2021; Welsen & Shah, 2022). Tuy nhiên, việc triển khai còn hạn chế do thiếu hạ tầng kỹ thuật, năng lực số của giảng viên chưa đồng đều, khung pháp lý và đạo đức chưa hoàn thiện, cùng với những lo ngại về an ninh mạng (Omrani et al., 2022).

Một hệ sinh thái AI bền vững trong giáo dục đại học đòi hỏi sự đồng bộ trên nhiều phương diện. Trước hết, các trường cần đầu tư cơ sở hạ tầng công nghệ, bao gồm hệ thống dữ liệu, phần mềm và bảo mật. Song song, cần tổ chức các chương trình tập huấn để giảng viên và sinh viên nắm vững kỹ năng số và sử dụng AI có trách nhiệm. Cuối cùng, khung pháp lý và chuẩn mực đạo đức phải được thiết lập rõ ràng nhằm định hướng sử dụng AI một cách công bằng, minh bạch và an toàn (UNESCO, 2021).

Khuyến nghị cho Việt Nam: Hành động song song ở hai cấp độ

Đối với Việt Nam, trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đang được thúc đẩy mạnh mẽ, các kinh nghiệm quốc tế gợi mở hai hành động song song. Ở cấp lớp học, cần ban hành hướng dẫn cụ thể để sinh viên được phép sử dụng AI minh bạch và có trách nhiệm, đồng thời tích hợp tiêu chí này vào đánh giá học tập. Ở cấp thể chế, cần một chiến lược quốc gia về tích hợp AI trong giáo dục đại học, bao gồm hạ tầng số, đào tạo giảng viên, khung đạo đức và cơ chế giám sát an ninh mạng. Khi hai cấp độ này được triển khai đồng bộ, AI sẽ trở thành đòn bẩy nâng cao chất lượng đào tạo và thúc đẩy hội nhập quốc tế cho giáo dục đại học Việt Nam.

Trí tuệ nhân tạo đang buộc giáo dục đại học phải tái định nghĩa chính mình. Nó vừa là công cụ hỗ trợ, vừa là tấm gương soi chiếu những khoảng trống trong hệ thống đào tạo: từ thiếu hạ tầng, khung đạo đức, đến năng lực số của giảng viên và sinh viên. Những bằng chứng quốc tế cho thấy, minh bạch trong từng bài tập viết và chiến lược tích hợp ở tầm thể chế không chỉ giúp duy trì chuẩn mực học thuật, mà còn biến AI thành chất xúc tác thúc đẩy sáng tạo, trách nhiệm và đổi mới. Đối với Việt Nam, đây là thời điểm bản lề. Nếu chỉ lo ngại và cấm đoán, giáo dục đại học sẽ bỏ lỡ cơ hội định hình thế hệ công dân số toàn cầu. Nhưng nếu hành động song song ở hai cấp độ – rèn luyện năng lực minh bạch cho sinh viên và xây dựng hệ sinh thái AI đồng bộ ở tầm thể chế – thì AI sẽ không còn là mối đe dọa mà trở thành đòn bẩy chiến lược để nâng cao chất lượng đào tạo, củng cố niềm tin học thuật và khẳng định vị thế của Việt Nam trong bản đồ giáo dục đại học thế giới.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Cardon, P., Rodríguez, L., & Ishmael, C. (2023). Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations. U.S. Department of Education, Office of Educational Technology.

Jaiswal, A., & Arun, C. (2021). The prospects of AI in higher education: Opportunities and challenges. Journal of Educational Technology Systems, 49(4), 522–541. https://doi.org/10.1177/00472395211015288

Omrani, N., et al. (2022). Barriers to AI adoption in higher education institutions. Education and Information Technologies, 27, 15135–15158. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11029-4

Tan, K., Lim, J., & Koh, A. (2025). Transparency in AI-assisted learning: Student perceptions and academic integrity. International Journal of Educational Integrity, 21(1), 45–62.

UNESCO. (2021). AI and the Future of Education. UNESCO Publishing.

Welsen, J., & Shah, S. (2022). Artificial intelligence in universities: Managing resources and ethics. Higher Education Policy, 35(3), 367–385. https://doi.org/10.1057/s41307-021-00254-7

Wang, X., & Ke, Z. (2022). Neural machine translation in L2 writing: Potentials and pitfalls. System, 105, 102742. https://doi.org/10.1016/j.system.2022.102742

Fitria, T. N. (2023). The role of ChatGPT in EFL academic writing: Benefits and limitations. Journal of English Education and Applied Linguistics, 12(2), 145–159.