Công cụ AI và sự chuyển dịch mô hình dạy – học trong bối cảnh chuyển đổi số

Trí tuệ nhân tạo và sự tái định hình không gian học thuật

Trí tuệ nhân tạo đang từng bước trở thành một thành tố quan trọng của hệ sinh thái giáo dục đại học. Theo một khảo sát quốc tế với hơn ba trăm giảng viên và sinh viên, phần lớn người tham gia cho biết đã quen thuộc với các công cụ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là những ứng dụng liên quan đến dịch thuật, viết văn bản và lập trình (Denecke et al., 2023). Xu hướng sử dụng này phù hợp với nhận định của Zawacki-Richter và cộng sự rằng trí tuệ nhân tạo đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang giai đoạn tích hợp sâu trong dạy học và quản trị nhà trường (Zawacki-Richter et al., 2019).

Không chỉ các nhà khoa học, những tổ chức quốc tế như UNESCO cũng cho rằng sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang định hình lại cách người học tiếp cận tri thức và cách người dạy tổ chức hoạt động học tập (UNESCO, 2021). Điều này cho thấy trí tuệ nhân tạo không còn là xu hướng nhất thời mà đã trở thành hạ tầng nhận thức mới, góp phần tái cấu trúc vai trò của người học và người thầy trong môi trường đại học.

Thực trạng sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo trong môi trường đại học

Kết quả khảo sát của Denecke và cộng sự (2023) cho thấy các công cụ dịch máy và mô hình tạo sinh văn bản đang được sử dụng với tần suất cao nhất. Sinh viên dùng các công cụ này để tóm tắt văn bản, kiểm tra lỗi viết, gợi ý ý tưởng hoặc kiểm tra mã nguồn. Giảng viên khai thác chúng để xây dựng ví dụ minh họa, tạo câu hỏi, thiết kế bài tập hoặc phác thảo bài giảng. Những công cụ này được xem như hỗ trợ kỹ thuật giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả, nhưng đồng thời cũng đặt ra nhiều câu hỏi về cách thức sử dụng hợp lý. Nhiều phân tích quốc tế nhấn mạnh rằng khi trí tuệ nhân tạo tham gia vào các tác vụ học thuật, khoảng cách giữa hành vi học tập hợp lệ và gian lận học thuật dễ bị mờ hóa (Ahmad et al., 2023). Điều này đặt ra thách thức đối với các trường đại học, đặc biệt trong bối cảnh chưa có hướng dẫn hoặc quy tắc sử dụng thống nhất.

Sai lệch, rủi ro và mối lo ngại về đạo đức học thuật

Trong khảo sát của Denecke và cộng sự (2023), một tỷ lệ đáng kể kháhc thể phản ánh rằng họ từng gặp tình huống công cụ trí tuệ nhân tạo đưa ra thông tin sai lệch, thiếu căn cứ hoặc thiên lệch. Thực trạng phù hợp với đánh giá của Chen và cộng sự (2020), khi cho rằng bản chất dữ liệu huấn luyện khiến mô hình trí tuệ nhân tạo luôn mang rủi ro thiên kiến và thiếu minh bạch. Ngoài rủi ro sai lệch, vi phạm đạo đức học thuật là mối lo ngại nổi bật. Việc người học sử dụng công cụ để viết toàn bộ bài tập đặt ra thách thức lớn đối với tính liêm chính học thuật, đặc biệt trong bối cảnh mô hình tạo sinh có thể viết văn bản trôi chảy và sát yêu cầu. UNESCO nhấn mạnh rằng nếu thiếu khung pháp lý và hướng dẫn rõ ràng, trí tuệ nhân tạo có thể làm xói mòn động cơ học tập và hiểu sai về giá trị thực của tri thức (UNESCO, 2021).

Tác động đối với dạy học và kiểm tra đánh giá

Trong tương lai, cấu trúc bài giảng và hệ thống đánh giá được dự đoán sẽ thay đổi mạnh mẽ. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp giảng viên tạo thêm nhiều ví dụ, gợi ý nội dung giảng dạy và mở rộng tình huống minh họa. Đối với người học, trợ lý học tập ảo giúp quá trình tiếp thu trở nên cá nhân hóa hơn, với khả năng điều chỉnh tốc độ học và cung cấp giải thích dựa trên nhu cầu từng cá nhân (Maghsudi et al., 2021).

Còn với kiểm tra đánh giá, nhiều ý kiến cho rằng các bài luận truyền thống có nguy cơ mất giá trị khi công cụ tạo sinh có thể viết trọn vẹn một bài ở mức khá. Do đó, xu hướng chuyển sang đánh giá trực tiếp như vấn đáp, trình bày, bảo vệ dự án hoặc bài thi tại phòng được dự báo sẽ tăng mạnh. Đây cũng là quan điểm phù hợp với yêu cầu của UNESCO về thiết kế hệ thống đánh giá đo được năng lực tư duy, sáng tạo và phản biện, thay vì chỉ kiểm tra mức độ tái hiện thông tin (UNESCO, 2021).

Phân tích SWOT về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học

Trí tuệ nhân tạo mang đến những điểm mạnh rõ rệt như cá nhân hóa học tập, mở rộng nguồn học liệu và tự động hóa nhiều tác vụ hành chính (Chassignol et al., 2018). Tuy vậy, những điểm yếu như thiếu khả năng nắm bắt bối cảnh cá nhân, hạn chế về tương tác cảm xúc và nguy cơ phụ thuộc khiến người học giảm năng lực tư duy độc lập cũng không thể bỏ qua (Chen et al., 2020).

Về cơ hội, trí tuệ nhân tạo giúp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số giáo dục, tạo điều kiện xây dựng mô hình đào tạo linh hoạt và giàu tương tác (Maghsudi et al., 2021). Ngược lại, thách thức lớn nhất nằm ở nguy cơ xói mòn liêm chính học thuật, gia tăng bất bình đẳng số và các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu (UNESCO, 2021).

Khuyến nghị chính sách đối với giáo dục đại học Việt Nam

Việc hoạch định chính sách về trí tuệ nhân tạo cần được đặt trong tổng thể chiến lược chuyển đổi số và hiện đại hóa giáo dục của Việt Nam. Ba văn bản quan trọng gồm Quyết định số 749/QĐ-TTg về Chương trình Chuyển đổi số quốc gia; Quyết định số 131/QĐ-TTg về tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin trong giáo dục; và Nghị quyết số 71-NQ/TW (2025) về đột phá phát triển giáo dục và đào tạo đã tạo khung pháp lý và định hướng chiến lược rõ ràng.

Trên cơ sở đó, giáo dục đại học Việt Nam cần ưu tiên ba định hướng chính. Trước hết, cần xây dựng khung năng lực trí tuệ nhân tạo dành cho giảng viên và sinh viên, trong đó bao gồm tư duy phản biện, hiểu biết dữ liệu, kỹ năng đánh giá độ tin cậy của thông tin và đạo đức số.

Tiếp theo, hệ thống kiểm tra đánh giá cần được thiết kế lại theo hướng kết hợp giữa đánh giá quá trình và đánh giá trực tiếp, nhằm phân biệt rõ ràng sản phẩm trí tuệ nhân tạo và đóng góp cá nhân của người học.

Cuối cùng, vấn đề tài chính và hạ tầng số cần được xem là điều kiện tiên quyết. Quyết định 749/QĐ-TTg và 131/QĐ-TTg đều nhấn mạnh yêu cầu đầu tư hệ thống số dùng chung, bảo đảm an toàn dữ liệu và mở rộng cơ hội tiếp cận nền tảng công nghệ cho người học. Đây là cơ sở quan trọng để Nghị quyết 71-NQ/TW đi vào đời sống và giảm nguy cơ bất bình đẳng giữa các trường đại học.

Trí tuệ nhân tạo đang đặt giáo dục đại học trước một bước ngoặt quan trọng. Nó vừa mở ra khả năng nâng cao hiệu quả và cá nhân hóa học tập, vừa đặt ra thách thức lớn đối với đạo đức học thuật, công bằng và quyền riêng tư. Trong bối cảnh Việt Nam thực thi chương trình chuyển đổi số, việc xây dựng hệ sinh thái chính sách – hạ tầng – năng lực phù hợp sẽ quyết định trí tuệ nhân tạo trở thành động lực phát triển giáo dục hay là nguồn gây rủi ro. Nếu được triển khai dựa trên những nguyên tắc nhân văn, minh bạch và thực chứng, trí tuệ nhân tạo không chỉ hỗ trợ giáo dục đại học chuyển đổi mạnh mẽ mà còn góp phần định vị lại vai trò của con người trong kỷ nguyên số.

Vân An tổng hợp

Tài liệu tham khảo

Ahmad, N., Murugesan, S., & Kshetri, N. (2023). Generative artificial intelligence and the education sector. Computer, 56(7), 72–76.

Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A., & Bilyatdinova, A. (2018). Artificial intelligence trends in education: A narrative overview. Procedia Computer Science, 136, 16–24.

Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278.

Denecke, K., Glauser, R., & Reichenpfader, D. (2023). Assessing the potential and risks of AI-based tools in higher education: Results from an eSurvey and SWOT analysis. Trends in Higher Education, 2(4), 667–688.

Maghsudi, S., Lan, A., Xu, J., & Van Der Schaar, M. (2021). Personalized education in the artificial intelligence era: What to expect next. IEEE Signal Processing Magazine, 38(3), 37–50.

UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO Publishing.

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1–27.