Trí tuệ nhân tạo sinh ngữ trong giáo dục ngôn ngữ: Cơ hội đổi mới, giới hạn và thách thức đạo đức

Khởi nguồn công nghệ và sự dịch chuyển trong giáo dục ngôn ngữ

Trong hơn ba thập niên qua, sự bùng nổ công nghệ đã định hình lại phương thức dạy và học ngoại ngữ. Từ khi Internet trở thành phổ biến vào năm 1994, các công cụ công nghệ giáo dục đã từng bước hỗ trợ cả giáo viên và người học, tạo ra môi trường giàu tài nguyên, linh hoạt và kết nối (Boden, 2018; Bozkurt et al., 2021). Gần đây, sự ra đời của các hệ thống trí tuệ nhân tạo sinh ngữ như ChatGPT hay Bard đã đánh dấu một bước ngoặt, bởi chúng có khả năng tạo lập văn bản, hội thoại, thậm chí là hình ảnh và âm thanh, gần gũi với ngôn ngữ tự nhiên của con người. Điều này không chỉ thay đổi cách thức học tập mà còn định hình lại vai trò của giáo viên, người học và nội dung giảng dạy.

Giáo dục ngôn ngữ vốn đòi hỏi tính thực hành, sự tham gia tích cực và trải nghiệm giao tiếp chân thực. Khi công nghệ có thể mô phỏng và cung cấp các tình huống tương tác, quá trình học không còn giới hạn trong lớp học truyền thống mà được mở rộng ra nhiều không gian kỹ thuật số. Chính sự chuyển dịch này đã làm dấy lên những tranh luận sôi nổi về khả năng tận dụng AI sinh ngữ như một công cụ đổi mới, đồng thời cũng cảnh báo nguy cơ khi con người phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ.

Cá nhân hóa học tập: Nâng cao trải nghiệm và động lực

Một trong những hứa hẹn quan trọng nhất của AI sinh ngữ là khả năng cá nhân hóa lộ trình học tập. Thay vì áp dụng một chương trình chung cho tất cả, công nghệ có thể phân tích dữ liệu người học, nhận diện điểm mạnh và điểm yếu, từ đó thiết kế nội dung, tốc độ và phương pháp phù hợp. Người học có thể được tiếp cận bằng hình ảnh, âm thanh, văn bản hoặc các hoạt động tương tác tùy theo sở thích và phong cách tiếp nhận tri thức của bản thân. Nhiều công trình quốc tế đã chứng minh rằng học tập cá nhân hóa giúp nâng cao mức độ tham gia, giảm căng thẳng và tạo ra hiệu quả bền vững hơn so với các mô hình dạy học truyền thống (Chen et al., 2021; Major, Francis & Tsapali, 2021).

Đặc biệt trong bối cảnh giáo dục ngoại ngữ, khi mỗi cá nhân có nền tảng ngôn ngữ và văn hóa khác nhau, sự linh hoạt trong thiết kế nội dung sẽ giúp hạn chế tình trạng “bỏ rơi” những học viên không phù hợp với nhịp học chung. Người học không chỉ là người tiếp nhận tri thức một cách thụ động mà trở thành chủ thể kiến tạo, tham gia chủ động vào hành trình phát triển năng lực ngôn ngữ. Đây chính là sự thay đổi mang tính nền tảng, chuyển dịch từ “một khuôn mẫu cho tất cả” sang “một hành trình riêng cho từng người học”.

Phản hồi tức thì: Thu hẹp khoảng cách giữa học tập và điều chỉnh

Trong dạy và học ngoại ngữ, phản hồi là mắt xích quan trọng để điều chỉnh và củng cố tri thức. Tuy nhiên, trong môi trường học tập truyền thống, phản hồi thường đến chậm, làm giảm hiệu quả sửa lỗi. AI sinh ngữ có thể khắc phục hạn chế này bằng cách cung cấp phản hồi ngay lập tức: phát hiện lỗi phát âm, cú pháp, diễn đạt và gợi ý các bài tập điều chỉnh phù hợp. Nhờ đó, quá trình học tập trở thành một vòng tuần hoàn liên tục của “thực hành – phản hồi – điều chỉnh”, giúp người học tránh củng cố những sai lầm kéo dài (Nassaji & Kartchava, 2021).

Sự thay đổi này không chỉ làm tăng hiệu quả tiếp thu mà còn giúp người học hình thành thói quen tự giám sát quá trình học, phát triển năng lực tự học và sự độc lập trong học tập. Đây là những năng lực quan trọng trong bối cảnh giáo dục thế kỷ XXI, nơi tính tự chủ và khả năng học tập suốt đời được coi là tiêu chí cốt lõi của công dân toàn cầu.

Tương tác và sáng tạo: Khi lớp học trở thành không gian đa giác quan

Một điểm mạnh khác của AI sinh ngữ là khả năng tạo ra nội dung tương tác phong phú. Khác với sách giáo khoa tĩnh hay các bài tập số hóa đơn giản, công nghệ này có thể xây dựng hội thoại mô phỏng, tình huống thực tế, bài tập ngữ cảnh và nội dung đa phương tiện. Người học có thể tham gia vào các hoạt động đối thoại, tranh luận, sáng tác văn bản hoặc thậm chí thiết kế các sản phẩm sáng tạo bằng ngôn ngữ mục tiêu. Những hoạt động này giúp quá trình học trở nên sống động, đa chiều và gần gũi hơn với thực tiễn giao tiếp (Woo & Choi, 2021).

Không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ học tập, AI còn mở rộng không gian sáng tạo của cả giáo viên và học viên. Giáo viên có thể nhanh chóng xây dựng học liệu đa phương tiện, trong khi học viên có thể khai thác công cụ này để thử nghiệm cách diễn đạt mới, sáng tác văn bản, thậm chí sáng tạo nghệ thuật ngôn ngữ. Sự cộng tác giữa con người và công nghệ trong lĩnh vực này đã được nhiều học giả gọi là “sáng tạo đồng kiến tạo” (Horvatić & Lipic, 2021), mở ra một chân trời mới cho giáo dục ngôn ngữ.

Giới hạn và thách thức: Tính xác thực, đa dạng văn hóa và nguy cơ lệ thuộc

Bên cạnh những hứa hẹn, AI sinh ngữ cũng bộc lộ nhiều giới hạn. Thứ nhất, vấn đề tính xác thực: văn bản do AI tạo ra thường chuẩn xác về ngữ pháp nhưng thiếu sắc thái văn hóa, dẫn đến nguy cơ “chuẩn hóa” ngôn ngữ, làm mất đi sự đa dạng và bản sắc địa phương (MacDonald, Badger & Dasli, 2006). Thứ hai, dữ liệu huấn luyện của các hệ thống thường mang thiên lệch phương Tây, khiến nhiều ngôn ngữ, phương ngữ và biến thể văn hóa bị bỏ quên, gây nên tình trạng mất cân bằng trong môi trường học tập (Ferrara, 2023). Thứ ba, sự phụ thuộc quá nhiều vào AI có thể làm giảm khả năng tư duy phản biện, sáng tạo độc lập và tính chủ động – những phẩm chất vốn là mục tiêu cốt lõi của giáo dục hiện đại (Padget, 2013).

Ngoài ra, việc sử dụng AI trong học tập còn làm nảy sinh những vấn đề đạo đức học thuật phức tạp. Khi ranh giới giữa sản phẩm sáng tạo của con người và sản phẩm có sự hỗ trợ của AI trở nên mờ nhạt, câu hỏi về quyền tác giả, tính nguyên gốc và minh bạch trong đánh giá học tập ngày càng khó giải quyết (Eshraghian, 2020; Craig, 2022).

Khuyến nghị cho giáo dục Việt Nam: Hướng tới sử dụng nhân văn và bền vững

Đối với Việt Nam, nơi việc dạy và học ngoại ngữ được xác định là trọng tâm trong Chiến lược phát triển giáo dục và đào tạo, AI sinh ngữ có thể trở thành công cụ quan trọng nếu được triển khai một cách khoa học và thận trọng. Thứ nhất, cần lồng ghép công nghệ này vào việc thực hiện Chương trình Giáo dục phổ thông 2018, đặc biệt ở môn tiếng Anh, theo hướng hỗ trợ cá nhân hóa học tập và tăng cường trải nghiệm giao tiếp thực tế. Thứ hai, trong đào tạo giáo viên, cần bổ sung các mô-đun về “sư phạm AI”, giúp giáo viên biết cách thiết kế gợi ý, sử dụng phản hồi tự động và đồng thời giữ vững vai trò định hướng, đảm bảo học tập không bị lệ thuộc máy móc.

Thứ ba, chính sách giáo dục cần đưa ra bộ quy tắc đạo đức rõ ràng về sử dụng AI trong học tập và đánh giá, tránh tình trạng sao chép hoặc “đồng tác giả ẩn” giữa người học và công nghệ. Thứ tư, để hạn chế thiên lệch văn hóa, Việt Nam cần chủ động xây dựng kho dữ liệu ngôn ngữ phong phú, phản ánh đặc trưng địa phương, từ đó huấn luyện hoặc điều chỉnh hệ thống AI phù hợp với bối cảnh bản địa.

Cuối cùng, trong bối cảnh chuyển đổi số quốc gia, việc kết hợp AI sinh ngữ với các nền tảng học tập trực tuyến, hệ thống quản lý học tập và chương trình bồi dưỡng năng lực số cho giáo viên – học sinh sẽ góp phần nâng cao chất lượng dạy và học ngoại ngữ, đồng thời bảo đảm tính nhân văn, đa dạng và bền vững của giáo dục Việt Nam trong kỷ nguyên số.

Trí tuệ nhân tạo sinh ngữ đang mang đến những thay đổi sâu sắc cho giáo dục ngôn ngữ, từ cá nhân hóa học tập, phản hồi tức thì cho tới sáng tạo nội dung đa phương tiện. Song song với cơ hội là những thách thức về tính xác thực, đa dạng văn hóa và đạo đức học thuật. Đối với Việt Nam, việc tận dụng hiệu quả công nghệ này không chỉ đòi hỏi sự đổi mới phương pháp giảng dạy, mà còn cần chính sách quản lý phù hợp, đào tạo giáo viên chuyên nghiệp và chiến lược dữ liệu bản địa hóa. Một cách tiếp cận cân bằng – nơi công nghệ đóng vai trò hỗ trợ, còn con người giữ vị trí trung tâm – chính là con đường hướng tới một nền giáo dục ngoại ngữ nhân văn, sáng tạo và bền vững trong kỷ nguyên số.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Boden, M. A. (2018). Artificial Intelligence: A Very Short Introduction. Oxford University Press.

Bozkurt, A., Karadeniz, A., Baneres, D., Guerrero-Roldán, A. E., & Rodríguez, M. E. (2021). Artificial intelligence and reflections from educational landscape: A review of AI studies in half a century. Sustainability, 13(2), 800. https://doi.org/10.3390/su13020800

Borgmann, A. (1984). Technology and the Character of Contemporary Life: A Philosophical Inquiry. University of Chicago Press.

Borgmann, A. (2006). Real American Ethics: Taking Responsibility for Our Country. University of Chicago Press.

Chen, X., Zou, D., Xie, H., & Cheng, G. (2021). Twenty years of personalized language learning. Educational Technology & Society, 24(1), 205–222.

Craig, C. J. (2022). The AI-copyright challenge: Tech-neutrality, authorship, and the public interest. In R. Abbott (Ed.), Research Handbook on Intellectual Property and Artificial Intelligence (pp. 134–155). Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781800881907.00013

Eshraghian, J. K. (2020). Human ownership of artificial creativity. Nature Machine Intelligence, 2(3), 157–160. https://doi.org/10.1038/s42256-020-0161-x

Ferrara, E. (2023). Fairness and bias in artificial intelligence: A brief survey of sources, impacts, and mitigation strategies. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.4615421

Horvatić, D., & Lipic, T. (2021). Human-centric AI: The symbiosis of human and artificial intelligence. Entropy, 23(3), 332. https://doi.org/10.3390/e23030332

MacDonald, M. N., Badger, R., & Dasli, M. (2006). Authenticity, culture and language learning. Language and Intercultural Communication, 6(3–4), 250–261. https://doi.org/10.2167/laic252.0

Major, L., Francis, G. A., & Tsapali, M. (2021). The effectiveness of technology-supported personalised learning in low-and middle-income countries: A meta-analysis. British Journal of Educational Technology, 52(5), 1935–1964. https://doi.org/10.1111/bjet.13116

Nassaji, H., & Kartchava, E. (2021). The Cambridge Handbook of Corrective Feedback in Second Language Learning and Teaching. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108589789.001

Padget, S. (2013). Creativity and Critical Thinking. Routledge.

Woo, J. H., & Choi, H. (2021). Systematic review for AI-based language learning tools. arXiv Preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.04455