Sinh viên học cách dùng AI nhưng không lệ thuộc

Chỉ với vài câu lệnh, sinh viên có thể nhờ AI giải thích một khái niệm mới, tóm tắt tài liệu, gợi mở ý tưởng, rà soát bài viết hoặc đề xuất giải pháp cho một nhiệm vụ học tập. Công nghệ này đã trở thành công cụ quen thuộc trong giảng đường, song cách sử dụng của mỗi người không giống nhau.

Tô Thị Hường, sinh viên năm thứ tư tại Hà Nội, thường sử dụng AI để gợi mở cách tiếp cận, sau đó tự diễn giải bằng hiểu biết và văn phong của mình. “Khi cô giao bài tập hay cần tra những khái niệm mới mà bọn em chưa từng được học thì bọn em sẽ sử dụng AI như một công cụ để hỗ trợ. Sau khi AI đưa ra những khái niệm cũng như cách trả lời thì từ những câu trả lời đó, bọn em sẽ suy diễn theo ý hiểu của mình, sau đó mới trả lời cô giáo”, Hường chia sẻ.

Theo nữ sinh này, AI chỉ là một trong nhiều nguồn tham khảo. Trước khi sử dụng thông tin, em còn tìm kiếm trên Google, đọc các bài báo và đối chiếu những nguồn tài liệu khác nhau. AI được dùng nhiều hơn ở khâu gợi ý các hướng giải quyết để bài làm có thêm ý tưởng, thay vì thay thế toàn bộ quá trình suy nghĩ.

Cũng là sinh viên năm cuối, Thu Uyên thường tự hoàn thành bài trước rồi mới đưa nội dung vào AI để rà soát. AI có thể giúp em phát triển hoặc điều chỉnh ý tưởng ban đầu, nhưng một câu trả lời trôi chảy không đồng nghĩa với thông tin luôn chính xác. Bởi vậy, Uyên kiểm tra lại nguồn và trích dẫn trước khi sử dụng. “Theo em, mình không nên lạm dụng quá nhiều, nhưng cũng nên sử dụng để biết cách AI làm cho ý tưởng của mình hay hơn và đa dạng hơn”, Uyên nói.

Với Lê Phương Anh, khả năng hỗ trợ đọc hiểu tài liệu là một lợi thế đáng kể của AI. Khi nghiên cứu tài liệu tiếng Anh, em có thể nhờ công cụ dịch, tóm tắt nội dung chính để rút ngắn thời gian đọc, sau đó dịch ngược và đối chiếu với bản gốc nhằm kiểm tra thuật ngữ. Phương Anh cho rằng vấn đề không nằm ở bản thân công nghệ mà ở cách người học sử dụng: nếu phụ thuộc vào câu trả lời có sẵn và bỏ qua bước kiểm chứng, AI khó mang lại hiệu quả thực chất cho việc học.

Thầy Bùi Đức Quý, Học viện Kỹ thuật Quân sự, nhận định ứng dụng công nghệ là xu hướng không thể đảo ngược. Tuy nhiên, hiệu quả phụ thuộc vào cách giảng viên thiết kế bài giảng và nhiệm vụ học tập, qua đó trao quyền chủ động để người học tự tìm cách lĩnh hội kiến thức. “Mặc dù AI đang chiếm lĩnh tất cả mọi thứ nhưng vai trò của thầy cô không thể thay thế được. Công nghệ chỉ hỗ trợ con người chứ không thể thay thế được vai trò của thầy cô”, thầy Quý nhấn mạnh.

Không thể chỉ chấm sản phẩm cuối cùng

Khi AI có thể tham gia sâu vào quá trình tạo ra một bài viết, bản thuyết trình hay sản phẩm học tập khá hoàn chỉnh, cách đánh giá chỉ dựa trên kết quả cuối cùng ngày càng khó phản ánh chính xác kiến thức, tư duy và mức độ đóng góp của người học.

PGS.TS Đinh Thị Kim Thoa, giảng viên Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội, cho rằng không thể ngăn học sinh, sinh viên sử dụng AI khi làm bài. Đây là thành quả chung của nhân loại và vấn đề quan trọng là người học đã học được gì khi sử dụng công cụ ấy để phát triển bản thân.

PGS.TS Đinh Thị Kim Thoa, giảng viên Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội

Theo PGS.TS Đinh Thị Kim Thoa, trong một sản phẩm cuối cùng, phần đóng góp trực tiếp của người học có thể không nhiều, còn phần lớn được AI hỗ trợ. Vì vậy, sau khi hoàn thành sản phẩm, người học phải chỉ ra được mình đã tiếp thu, thay đổi hoặc phát triển điều gì. Người dạy cần gắn yêu cầu này với chuẩn đầu ra của chương trình, chuyển thành những câu hỏi cụ thể và tổ chức hình thức kiểm tra trực tiếp để xác thực, như phỏng vấn, trao đổi hoặc viết bài ngay tại lớp mà không có công nghệ hỗ trợ.

Một số hình thức đánh giá vốn được coi là truyền thống đang trở lại và cho thấy hiệu quả trong bối cảnh mới. Thi vấn đáp giúp kiểm tra khả năng trình bày và giải thích; trắc nghiệm khách quan có thể đo độ rộng kiến thức nếu đề được xây dựng ở cấp độ chuyên gia; bài viết ngắn tại lớp phần nào phản ánh quan điểm và văn phong riêng của người học. Điểm chung là những hoạt động này diễn ra dưới sự quan sát trực tiếp của giảng viên, thay vì chỉ chấm một bài được giao làm ở nhà.

Tiêu chí chấm điểm cũng cần thay đổi theo từng ngành đào tạo, môn học và nhiệm vụ. PGS.TS Đinh Thị Kim Thoa gợi ý sản phẩm cuối cùng có thể chỉ chiếm một tỷ trọng nhất định; phần đánh giá quan trọng hơn là người học chứng minh được năng lực đã phát triển trong quá trình tạo ra sản phẩm. Chẳng hạn, nếu sinh viên cho rằng mình đã tiến bộ về tư duy khái quát hoặc nhận diện cấu trúc vấn đề, giảng viên có thể yêu cầu sơ đồ hóa nội dung để kiểm tra kỹ năng tư duy.

Việc học luôn để lại dấu vết và công nghệ có thể lưu giữ những dấu vết đó: người học bắt đầu từ đâu, đặt câu lệnh cho AI như thế nào, lựa chọn thông tin gì, đã thay đổi và điều chỉnh ra sao trước khi đi tới sản phẩm cuối cùng. Xem xét cả quá trình giúp giảng viên nhận diện rõ hơn mức độ tham gia, tư duy và đóng góp thực sự của sinh viên.

Tuy nhiên, dấu vết học tập chưa phải căn cứ duy nhất. Sau khi xem lại quá trình, người dạy vẫn cần xác thực năng lực cuối cùng thông qua khả năng giải thích, phản biện và vận dụng kiến thức của người học. Theo PGS.TS Đinh Thị Kim Thoa, các hình thức đánh giá xác thực đều có công cụ hỗ trợ, nhưng điều quan trọng nhất là phải dành đủ thời gian; nếu đánh giá nhanh và vội thì khó bảo đảm chất lượng.

AI không làm mất đi vai trò của người dạy hay nỗ lực của người học, nhưng đang buộc giáo dục xác định lại cách tổ chức dạy học và kiểm tra. Khi sản phẩm cuối cùng không còn đủ sức phản ánh năng lực, quá trình học tập, dấu vết tư duy, khả năng giải thích và vận dụng kiến thức cần được coi trọng hơn. Sử dụng AI có trách nhiệm vì thế không chỉ là yêu cầu đối với sinh viên, mà còn là bài toán đổi mới của mỗi giảng viên và cơ sở giáo dục.