AI đang cải thiện hay thay thế giáo dục?

Từ khi ChatGPT ra mắt cuối năm 2022, sinh viên trở thành nhóm người dùng nhiệt tình nhất. Họ nhanh chóng nhận ra công cụ này giải quyết bài luận 1.500 từ về Shakespeare hay Cuộc Đại Nhảy Vọt dễ dàng như thế nào. Nhiều công ty như OpenAI đã cung cấp gói ưu đãi cho sinh viên, biến đây thành chiến lược thu hút khách hàng hiệu quả.

Ảnh minh họa. Nguồn: dataspaceinsights

Hàng năm, khoảng 15 triệu sinh viên đại học Mỹ tạo ra hàng tỷ từ trong các bài luận và bài thi. Tuy nhiên, sản phẩm thực sự của một khóa học không phải các bài tập mà chính là trải nghiệm học tập của sinh viên. "Việc học xuất phát từ những gì sinh viên làm và suy nghĩ" nhà lý luận giáo dục Herbert Simon từng khẳng định. Bài tập chỉ có giá trị khi buộc sinh viên nỗ lực và tư duy.

Hiệu quả của bài tập viết dựa trên hai giả định: Viết về một chủ đề đòi hỏi sinh viên hiểu nội dung và tổ chức suy nghĩ. Chấm điểm bài viết đồng nghĩa với đánh giá nỗ lực và tư duy sinh viên bỏ ra. Từ cuối năm 2022, logic này bắt đầu sụp đổ. Bài viết và trải nghiệm của sinh viên giờ đây tách biệt dễ dàng chỉ bằng một câu lệnh nhập vào AI.

AI tạo sinh mang nhiều tiềm năng hỗ trợ quá trình học tập. Công cụ này giúp sinh viên hiểu khái niệm phức tạp, tạo các bài kiểm tra thực hành và xây dựng hướng dẫn học tập chi tiết. Sinh viên có thể viết bài luận, rồi nhận góp ý về cách diễn đạt, xem các phiên bản viết lại phù hợp với trình độ đọc khác nhau, hoặc yêu cầu tóm tắt để đảm bảo truyền tải đúng ý. Tuy vậy, khả năng hỗ trợ này không tự động biến thành kiến thức thật sự của người học. Công cụ có thể giúp sinh viên hoàn thành bài tập, nhưng điều này hoàn toàn khác với việc sinh viên thực sự tiếp thu và làm chủ kiến thức.

Simon kết luận: "Giáo viên chỉ có thể thúc đẩy việc học bằng cách tác động sinh viên học tập". Đối mặt với AI trong lớp học, phản ứng hiển nhiên là tác động sinh viên áp dụng AI hữu ích đồng thời tránh cách dùng có hại. Vấn đề là chúng ta chưa biết làm điều đó như thế nào.

Tác giả bài viết là nhà quản lý tại Đại học New York, có trách nhiệm giúp giảng viên thích nghi với công cụ số. Từ khi AI tạo sinh xuất hiện, tác giả dành phần lớn hai năm qua trò chuyện với giáo sư và sinh viên để hiểu tình hình lớp học. Vào cuối năm ngoái, lần đầu tiên cảm xúc buồn bã xuất hiện phổ biến trong các cuộc trò chuyện.

Giải pháp chuyển đổi số ứng dụng thực tế ảo, thực tế tăng cường và AI trong giáo dục và đào tạo

Một giáo sư NYU kể cách ông thiết kế bài tập chống AI, chỉ để sinh viên phàn nàn bài quá khó. Khi ông nói đây là bài tập tiêu chuẩn, chỉ được viết lại để AI hiện tại không thể trả lời, họ phản đối rằng ông đang can thiệp "phong cách học tập" của họ. Một sinh viên xin gia hạn vì ChatGPT gặp sự cố ngày nộp bài. Người khác nói: "Thầy yêu cầu em đi từ điểm A đến điểm B, sao em không dùng xe hơi?" Khi được hỏi về bài tập viết chủ yếu bằng AI, một sinh viên đáp: "Ai cũng làm thế."

Sinh viên ngày càng buồn về việc sử dụng AI. Họ "mâu thuẫn sâu sắc", ban đầu dùng AI hỗ trợ học tập nhưng tiếp tục với sự bất an: "Tôi trở nên lười hơn. AI giúp đọc dễ dàng, nhưng dần làm não tôi mất khả năng tư duy phản biện hoặc hiểu từng từ", "Tôi cảm thấy quá phụ thuộc vào AI, nó lấy đi sự sáng tạo của tôi", "AI giúp ích, nhưng tôi sợ một ngày nào đó chúng ta sẽ thích đọc tóm tắt AI hơn đọc chính mình, và trở nên phụ thuộc hoàn toàn vào AI".

Nỗi lo âu trở thành động lực chính khiến sinh viên tìm đến AI. Họ phải đối mặt với nhiều áp lực cùng lúc: thời gian eo hẹp vì phải vừa đi làm thêm, vừa thực tập, tham gia các hoạt động ngoại khóa, cùng nỗi ám ảnh về điểm số cao. Trong bối cảnh đó, các giáo viên rơi vào tình thế khó xử. Họ không thể nói thẳng với sinh viên: "Này, AI sẽ giúp các em hoàn thành bài tập nhanh hơn 10 tiếng đồng hồ, giảm lo lắng và không ảnh hưởng đến điểm số. Nhưng đừng sử dụng theo cách đó nhé!" Thông điệp này chứa đựng mâu thuẫn rõ ràng, khiến sinh viên khó tuân theo, dù họ hiểu những tác hại lâu dài.

Tự kiềm chế hiện không phổ biến. Tháng 11 năm ngoái, một bài đăng trên Reddit trong nhóm r/nyu, với tiêu đề "Không thể ngừng dùng ChatGPT làm bài tập." Người đăng viết: "Tôi không thể dành 10 giây không dùng Chat khi làm bài. Tôi ghét bản thân vì biết mình KHÔNG HỌC ĐƯỢC GÌ, nhưng giờ tôi quá tụt hậu không thể tiếp tục mà không dùng nó. Tôi cần giúp đỡ, động lực đã mất. Tôi là sinh viên năm cuối và sẽ tốt nghiệp không có kiến thức gì từ chuyên ngành".

Điều quan trọng mà tác giả phát hiện là cách sinh viên sử dụng AI không tuân theo một đường thẳng từ "tốt" đến "xấu". Thay vào đó, sinh viên có thể linh hoạt chọn cách dùng AI tùy theo từng bài tập. Họ có thể sử dụng AI một cách sáng tạo, chủ động trong bài tập này, nhưng lại phụ thuộc hoàn toàn vào công cụ trong bài tập khác, hoặc pha trộn cả hai cách tiếp cận. Việc sinh viên biết cách khai thác giá trị tích cực từ AI không tự nhiên ngăn họ sử dụng công cụ này theo hướng tiêu cực. Tác giả nhấn mạnh: "Chúng ta có hai vấn đề. Một là tìm cách khuyến khích sinh viên áp dụng AI sáng tạo và hữu ích. Hai là ngăn họ áp dụng theo cách lười biếng và có hại. Cả hai đều quan trọng, nhưng vấn đề thứ hai khó hơn". Đây là thách thức kép mà giáo dục hiện đại phải đối mặt.

Lớp học không giáo viên sử dụng AI tại Anh gây tranh cãi về tương lai giáo dục

Dễ giải thích cho sinh viên rằng giao bài tập cho ChatGPT không mang lại lợi ích trí tuệ hơn việc dùng xe nâng di chuyển tạ giúp sức mạnh. Sinh viên thường báo cáo hiểu một số cách dùng AI có hại. Tuy nhiên, từ bỏ lối tắt dễ dàng khó như theo đuổi thói quen tập luyện: Tâm trí con người giỏi hợp lý hóa hành vi dễ chịu nhưng vô ích.

Dùng AI tạo cảm giác đang học. Nhà làm phim tài liệu Joss Fong mô tả: "Nhà nghiên cứu giáo dục có thuật ngữ 'khó khăn đáng mong muốn', mô tả sự tham gia nỗ lực thực sự hiệu quả nhưng hơi đau đớn. Và rủi ro với AI là chúng ta có thể không duy trì nỗ lực đó, vì chúng ta đã có xu hướng hiểu sai chút khó khăn là tín hiệu không học được".

Các nghiên cứu về định kiến nhận thức với AI bắt đầu cho thấy mô hình tương tự. Một nghiên cứu năm 2024 có tựa đề "AI tạo sinh có thể gây hại cho việc học" phát hiện: "Tiếp cận GPT-4 cải thiện hiệu suất... Tuy nhiên, khi mất khả năng tiếp cận, sinh viên thực sự làm tệ hơn những người chưa từng tiếp cận". Nghiên cứu khác thấy sinh viên tiếp cận mô hình ngôn ngữ lớn đánh giá quá cao mức độ học tập của họ. Một nghiên cứu năm 2025 từ Đại học Carnegie Mellon và Microsoft Research kết luận sự tự tin cao hơn vào GenAI liên quan đến tư duy phản biện kém hơn.

Năm 1980, triết gia John Searle đề xuất thí nghiệm tư duy gọi là "Căn phòng tiếng Trung." Searle tưởng tượng người nói tiếng Anh không biết tiếng Trung ngồi trong phòng với bộ hướng dẫn chi tiết bằng tiếng Anh để tra cứu ký tự Trung Quốc này và tìm ký tự thứ hai liên quan đến ký tự thứ nhất. Khi giấy có chữ Trung Quốc trượt dưới cửa, người trong phòng tra cứu, vẽ ký tự tương ứng lên giấy khác và trượt ra ngoài. Người nói tiếng Trung bên ngoài cửa đang đưa câu hỏi vào phòng, và những tờ giấy trượt ra ngoài là câu trả lời hoàn hảo bằng tiếng Trung. Searle hỏi liệu người trong phòng thực sự biết đọc và viết tiếng Trung không. Câu trả lời dứt khoát là không.

Khi Searle đề xuất thí nghiệm tư duy này, không AI nào có thể xấp xỉ hành vi đó. Bài viết nhằm làm nổi bật sự khác biệt lý thuyết giữa hành động có chủ ý và chỉ tuân theo hướng dẫn. Giờ đây nó trở thành một cách sử dụng trí tuệ nhân tạo hiện có, có thể phá hủy nền giáo dục của sinh viên.

Vụ án gần đây của William A. minh họa mối đe dọa. William là học sinh ở Hệ thống Trường học Quận Clarksville-Montgomery, Tennessee gặp khó khăn học đọc. Theo Đạo luật Giáo dục Người khuyết tật, William được cung cấp kế hoạch giáo dục cá nhân. Khi tiến triển qua trường học, kế hoạch giáo dục của William được điều chỉnh, cho phép thêm thời gian cộng với sử dụng công nghệ để hoàn thành bài tập. Anh tốt nghiệp năm 2024 với GPA 3,4 nhưng không biết đọc. Anh không thể đánh vần tên mình.

Để hoàn thành bài tập viết, William đọc chủ đề vào tài liệu bằng phần mềm speech-to-text. Sau đó dán từ viết vào phần mềm AI như ChatGPT. AI tạo bài luận về chủ đề đó, William dán lại vào tài liệu. Cuối cùng, kiểm tra qua Grammarly để phản ánh phong cách viết phù hợp.

Quá trình này rõ ràng là phiên bản thực tế của Căn phòng tiếng Trung để dịch giữa nói và viết. Đó là cách một đứa trẻ vượt qua trung học với điểm B+ và gần như mù chữ hoàn toàn. Tòa án địa phương phát hiện hệ thống trường học vi phạm Đạo luật Giáo dục Người khuyết tật, và ra lệnh cung cấp cho William hàng trăm giờ dạy kèm bù đắp. Quận kháng cáo, khẳng định William có thể làm theo hướng dẫn tạo đầu ra yêu cầu, nên đó là thay thế chấp nhận được cho việc biết đọc và viết. Ngày 3 tháng 2, thẩm phán tòa phúc thẩm tuyên án xác nhận phán quyết ban đầu: Trường học của William đã thất bại khi tập trung vào việc anh hoàn thành bài tập, thay vì liệu anh học được từ đó hay không.

Fortinet: AI trở thành vũ khí mới của tội phạm mạng, số vụ tấn công tăng kỷ lục Báo cáo của Fortinet ghi nhận sự bùng phát tấn công mạng tự động với tốc độ chưa từng có, 36.000 lượt quét mỗi giây, ...

Việt Nam sẽ quản lý AI trước làn sóng AI phát triển mạnh mẽ Dự thảo Luật Công nghệ số đưa ra các quy định cụ thể về phát triển và quản lý trí tuệ nhân tạo (AI), nhằm ...

GenAI góp phần nâng cao hiệu quả và chất lượng nghiên cứu trong giáo dục Vừa qua, tại Hà Nội đã diễn ra chương trình giới thiệu công nghệ hỗ trợ giáo dục GenAI AWS với chủ đề “GenAI AWS ...

Cộng sinh với AI trong thời buổi giáo dục 4.0 Nên cho phép người học sử dụng AI (trí tuệ nhân tạo) ở mức độ nào trong giáo dục, đặc biệt ở bậc đại học, ...

Quản trị khủng hoảng truyền thông trong giáo dục thời đại số Chỉ riêng trên Google, từ khóa "khủng hoảng giáo dục" trên toàn cầu đã cho ra gần 600 triệu kết quả, phản ánh mức độ ...