TẮT AI ĐI, SINH VIÊN CÓ LÀM ĐƯỢC BÀI KHÔNG ?
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đi vào các trường đại học với tốc độ nhanh đến mức nhiều người chưa kịp suy nghĩ xem nó đã, đang và sẽ thay đổi việc học như thế nào. Chỉ vài năm trước, một sinh viên muốn viết bài tiểu luận phải tìm tài liệu, đọc sách, suy nghĩ, lập đề cương rồi tự viết rất vất vả. 
Đọc báo Trung Quốc, tôi vừa thấy một nghiên cứu mới công bố năm 2026 về hơn 26.000 học sinh Trung Quốc đã đưa ra một kết quả đáng chú ý. Những học sinh sử dụng AI có thể hoàn thành bài tập nhanh hơn và đạt điểm bài tập cao hơn, nhưng kết quả các kỳ kiểm tra làm bài độc lập ở trường lại giảm xuống. Dĩ nhiên, đây chỉ là một nghiên cứu quan sát tại một địa phương Trung Quốc nên không thể từ đó kết luận rằng cứ sử dụng AI là kết quả học tập sẽ giảm. Tuy nhiên, nghiên cứu này có thể chỉ ra một vấn đề rất quan trọng: hoàn thành tốt một nhiệm vụ không đồng nghĩa với việc thực sự học được điều gì đó.
Đây cũng chính là vấn đề mà giáo dục đại học Việt Nam cần suy nghĩ. Năm học mới sẽ chính thức bắt đầu trong một vài ngày tới, đồng thời chúng ta đang bước vào thời đại ở đó một sinh viên có thể nộp một bài luận rất hay nhưng chưa chắc đã tự viết được bài luận đó; có thể đưa ra một lời giải chính xác nhưng chưa chắc hiểu cách giải; có thể có một báo cáo rất đẹp nhưng không chắc đã đọc hết những tài liệu mà báo cáo trích dẫn. AI đã làm cho việc tạo ra một sản phẩm trí tuệ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Nhưng sản phẩm và năng lực của sinh viên là hai thứ khác nhau. Một bài viết hay do AI tạo ra không có nghĩa là người đứng tên bài viết có năng lực tương ứng. Một lời giải đúng trên màn hình máy tính hay điện thoại không tự động trở thành kiến thức trong đầu người học.
Có lẽ nguy cơ lớn nhất của AI không phải là nó trả lời sai. AI trả lời sai dễ phát hiện hơn nếu người học biết nghi ngờ và tự kiểm tra. Điều đáng lo hơn là AI trả lời quá hay, quá nhanh và quá thuận tiện, khiến người học có cảm giác rằng AI luôn luôn đúng và bản thân mình đã hiểu vấn đề. Chúng ta nhiều người cũng đã trải qua tình huống đọc một lời giải toán thấy rất rõ ràng, rất hấp dẫn, nhưng khi tắt máy tính đi lại không thể tự giải một bài khác tương tự với nó. Chúng ta đọc một bài phân tích kinh tế rất chặt chẽ do AI tạo ra và tưởng rằng mình đã hiểu vấn đề, nhưng khi được hỏi phải tự giải thích lại từng câu, từng lập luận lô gíc trong đó, thì lại lúng túng. Cái chúng ta có đôi khi chỉ là cảm giác hiểu, chứ không phải năng lực thực sự.
Từ đây có thể thấy rằng, vấn đề không phải đơn giản là sinh viên có sử dụng AI hay không. Cùng là sử dụng AI nhưng có những cách hoàn toàn khác nhau. Một sinh viên có thể dùng AI để tìm tài liệu, giải thích một khái niệm khó, kiểm tra lỗi trong bài viết hoặc phản biện một lập luận mà mình đã xây dựng. Trong những trường hợp đó, AI đóng vai trò một người trợ lý hoặc một người gia sư, rất hữu ích. Nhưng sinh viên cũng có thể đưa nguyên đề bài cho AI và yêu cầu: “Hãy làm giúp tôi”, dĩ nhiên AI sẽ làm giúp theo phong cách và hiểu biết của AI chứ không phải của sinh viên. Khi đó AI không còn hỗ trợ quá trình học nữa mà đã thay thế người học. Ranh giới quan trọng nhất không phải nằm giữa “có dùng AI” và “không dùng AI”, mà nằm giữa “dùng AI để học” và “dùng AI để khỏi phải học”.
Việc học vốn không chỉ là tìm ra đáp án. Nếu mục tiêu duy nhất của việc học là có một đáp án đúng, thì có lẽ AI đã thắng con người trong rất nhiều lĩnh vực. Nhưng giáo dục không chỉ nhằm tạo ra câu trả lời. Mục tiêu quan trọng hơn là hình thành năng lực nghiên cứu, học tập và lao động. Sinh viên phải học cách đặt câu hỏi, cách phân tích thông tin, phát hiện mâu thuẫn, đánh giá lập luận, nhận ra sai lầm và vận dụng kiến thức vào những tình huống mới. Những năng lực đó không thể hình thành chỉ bằng cách đọc câu trả lời của người khác, kể cả khi người trả lời là một hệ thống AI rất thông minh.
Trong quá trình học, có những thứ chúng ta thường không thích nhưng lại rất cần thiết: sự lúng túng, những lần làm sai, những lúc không hiểu, việc phải đọc đi đọc lại và những lần phải làm lại từ đầu. Chính những khó khăn đó buộc bộ não chúng ta phải hoạt động. Một sinh viên tự giải một bài toán trong ba mươi phút có thể cảm thấy mệt mỏi hơn rất nhiều so với việc nhận đáp án từ AI trong ba giây. Nhưng ba mươi phút suy nghĩ ấy có thể chính là phần quan trọng nhất của việc học, đó là rèn luyện tư duy. Trong thời gian đó, sinh viên phải nhớ lại kiến thức cũ, thử nghiệm những phương pháp khác nhau, phát hiện chỗ mình chưa hiểu và tự điều chỉnh cách suy nghĩ. Nếu AI ngay lập tức đưa ra đáp án, sinh viên có được kết quả nhưng lại mất đi quá trình rèn luyện tư duy.
Tất nhiên, điều đó không có nghĩa là càng khó khăn thì sẽ càng học tốt. Những công việc lặp lại, máy móc và vô nghĩa không tự nhiên trở thành hoạt động giáo dục, vì chúng chỉ khiến sinh viên mệt mỏi. AI hoàn toàn có thể giúp loại bỏ những công việc tốn thời gian nhưng ít giá trị, chẳng hạn như tìm kiếm thông tin đơn giản, định dạng văn bản, kiểm tra lỗi hoặc xử lý một số thao tác kỹ thuật. Vấn đề là phải phân biệt rõ: AI đang thay thế những công việc phụ trợ hay đang thay thế chính quá trình suy nghĩ, tư duy của sinh viên?
Đây là câu hỏi đặc biệt quan trọng đối với giáo dục đại học Việt Nam. Trong nhiều năm qua, chúng ta đã quen đánh giá sinh viên thông qua những sản phẩm cuối cùng như bài tập, bài tiểu luận, báo cáo thực tập, khóa luận tốt nghiệp hay luận văn thạc sĩ. Nhưng AI đang làm cho cách đánh giá đó ngày càng có vấn đề. Một bài tiểu luận rất tốt chưa chắc chứng minh người nộp bài là người có năng lực tương ứng. Trong tương lai, các trường đại học sẽ khó có thể chỉ nhìn vào sản phẩm cuối cùng. Cần quan tâm nhiều hơn đến quá trình sinh viên đi đến sản phẩm đó: sinh viên đã đặt câu hỏi như thế nào, lựa chọn tài liệu ra sao, lập luận dựa trên những căn cứ nào, AI đã được sử dụng ở đâu và người học đã kiểm tra kết quả của AI như thế nào.
Có lẽ AI cũng buộc chúng ta phải xem lại chính cách ra bài tập. Nếu một đề bài chỉ yêu cầu sinh viên thu thập thông tin có sẵn trên Internet rồi sắp xếp thành một bài viết theo một khuôn mẫu nhất định, thì AI có thể làm công việc đó rất tốt. Trong trường hợp này, chỉ cấm sinh viên sử dụng AI chưa chắc giải quyết được vấn đề. Có lẽ bản thân bài tập trước đây là tốt nhưng nay đã không còn phù hợp. Giáo dục cần đặt ra những câu hỏi mà việc sao chép một câu trả lời có sẵn không đủ để giải quyết. Thay vì chỉ yêu cầu “trình bày một vấn đề”, cần yêu cầu sinh viên phân tích một tình huống cụ thể, bảo vệ một quan điểm, so sánh các cách giải thích khác nhau hoặc phản biện chính câu trả lời do AI tạo ra.
Một điều nữa cũng cần được nhấn mạnh. Có người cho rằng trong tương lai AI sẽ luôn hiện diện trong công việc, vậy tại sao sinh viên phải học cách làm việc độc lập? Câu hỏi này nghe có vẻ hợp lý nhưng thực chất đã nhầm lẫn giữa mục tiêu của công việc và mục tiêu của giáo dục. Trong công việc, mục tiêu chủ yếu là hoàn thành nhiệm vụ với chất lượng cao và hiệu quả tốt. Nếu AI giúp làm điều đó thì sử dụng AI là hợp lý. Nhưng trong giáo dục, mục tiêu không chỉ là hoàn thành nhiệm vụ. Nhà trường còn phải giúp sinh viên hình thành tư duy phân tích và năng lực giải quyết vấn đề thực tiễn để sau này có thể hiểu, đánh giá và kiểm soát những công cụ mà mình sử dụng nhằm đáp ứng yêu cầu công việc của mình.
Là một người thường dùng công cụ kinh tế lượng, tôi luôn luôn quan niệm một người sử dụng phần mềm kinh tế lượng vẫn phải hiểu sâu sắc các mô hình và kỹ thuật kinh tế lượng. Một nhà nghiên cứu sử dụng AI để xử lý tài liệu vẫn phải biết tài liệu nào đáng tin cậy, thậm chí đáng tin cậy nhất, trong vô số tài liệu trên mạng. Một người sử dụng AI để dự báo vẫn phải hiểu các giả định và phương pháp được AI sử dụng để đưa ra các kết quả dự báo. Nếu không có kiến thức nền tảng, con người không thể biết AI đang giúp mình hay đang dẫn mình đi sai hướng. AI càng mạnh thì năng lực kiểm tra AI càng trở nên quan trọng.
Đây có lẽ là nghịch lý lớn nhất của thời đại trí tuệ nhân tạo: muốn sử dụng AI tốt, trước hết con người phải có đủ năng lực để không hoàn toàn phụ thuộc vào AI, nói thẳng ra là phải kiểm soát được AI. Người có kiến thức thường biết cách đặt câu hỏi tốt hơn, biết câu trả lời nào đáng tin và biết lúc nào cần nghi ngờ. Bản thân tôi thường xuyên tranh luận với AI và thường nó phải chấp nhận nó sai. Trong khi đó, người chưa có nền tảng lại dễ tin vào những câu trả lời nghe có vẻ rất thuyết phục của nó. Đặc biệt nó còn biết chiều người sử dụng, thậm chí nịnh người sử dụng. Vì thế, một số chuyên gia còn bảo mỗi người nên có một con AI riêng, để nó luôn luôn chiều theo ý mình. Cho nên AI có thể giúp một người có năng lực làm việc hiệu quả hơn, nhưng cũng có thể khiến một người chưa có năng lực ngày càng phụ thuộc vào nó.
Câu chuyện tôi viết ở đây không phải là gợi ý nên cấm AI trong trường đại học. Cấm hoàn toàn AI có lẽ vừa không thực tế vừa không cần thiết. Sinh viên hôm nay sẽ bước vào một thị trường lao động có AI hiện diện ở hầu hết các lĩnh vực. Nhà trường không thể đào tạo sinh viên như thể AI không tồn tại. Vấn đề là phải dạy sinh viên sử dụng AI một cách thông minh. AI có thể là một gia sư rất tốt nếu nó được yêu cầu giải thích thay vì làm hộ, đặt câu hỏi thay vì đưa ngay đáp án, chỉ ra sai lầm thay vì viết lại toàn bộ bài làm. Một sinh viên hoàn toàn có thể yêu cầu AI: “Đừng giải bài này cho tôi, hãy chỉ cho tôi gợi ý đầu tiên”; hoặc “Hãy chỉ ra chỗ sai trong lập luận của tôi”; hoặc “Hãy phản biện quan điểm này”. Trong những trường hợp đó, AI không làm giảm hoạt động tư duy mà có thể làm cho hoạt động tư duy trở nên phong phú hơn.
Theo tôi, một nguyên tắc rất đơn giản có thể giúp sinh viên sử dụng AI đúng cách: hãy tự suy nghĩ trước, sử dụng AI sau. Trước hết, sinh viên cần tự đọc đề, tự xác định vấn đề và tự cố gắng giải quyết. Khi gặp khó khăn, AI có thể được sử dụng để gợi ý, giải thích hoặc phản biện. Nhưng sau khi nhận được sự giúp đỡ, sinh viên cần quay lại tự làm. Nếu sau khi tắt AI, sinh viên có thể giải thích lại vấn đề bằng ngôn ngữ của mình, có thể tự làm một bài tương tự và có thể áp dụng kiến thức vào một tình huống mới, thì AI đã thực sự giúp việc học. Ngược lại, nếu AI bị tắt đi mà mọi thứ lập tức biến mất, thì có lẽ sinh viên mới chỉ sử dụng AI để hoàn thành bài tập chứ chưa sử dụng AI để học.
Có thể trong tương lai, một tiêu chuẩn quan trọng của giáo dục sẽ không còn là hỏi sinh viên có sử dụng AI hay không như tôi thấy các giáo viên thường hỏi sinh viên hiện nay. Câu hỏi quan trọng hơn là: sau khi sử dụng AI, sinh viên có năng lực hơn hay chỉ ngày càng phụ thuộc hơn vào AI ?
AI có thể viết một bài luận, nhưng không thể học thay sinh viên. AI có thể giải một bài toán, nhưng không thể biến lời giải đó thành năng lực của người học. AI có thể đưa ra một câu trả lời rất thuyết phục, nhưng không thể quyết định thay chúng ta rằng câu trả lời đó có đáng tin hay không.
Vì vậy, trong thời đại AI, có lẽ một câu hỏi rất đơn giản sẽ trở thành phép thử quan trọng đối với việc học: Hãy tắt AI đi.
Nếu sau đó sinh viên vẫn có thể suy nghĩ, giải thích, lập luận và giải quyết vấn đề, thì AI đã trở thành một công cụ hữu ích. Nhưng nếu khi AI biến mất mà năng lực cũng biến mất theo, thì chúng ta cần thành thật thừa nhận rằng có lẽ máy đã học, còn con người thì chưa.
AI có thể làm bài tập thay sinh viên. Nhưng AI không thể học thay sinh viên. Và suy cho cùng, chỉ khi tắt AI đi mà kiến thức vẫn còn ở lại trong đầu người học, chúng ta mới có thể nói rằng việc học đã thực sự diễn ra.
Tài liệu tham khảo: “Khảo sát cho thấy hơn 60% học sinh tiểu học và trung học được hỏi đã từng sử dụng AI”
Tác giả: 孙宏艳 (Sun Hongyan – Tôn Hoành Diễm), Trung tâm Nghiên cứu Thanh thiếu niên Trung Quốc.
Nguồn: 《中国青年报》 – China Youth Daily, ngày 26/3/2026, trang 08.
https://zqb.cyol.com/pc/content/202603/26/content_423921.html
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét