AI thay đổi cách học, người thầy đổi mới cách dạy

Trong bối cảnh đó, người thầy không chỉ hướng dẫn người học làm chủ công nghệ mà còn phải khơi mở tư duy phản biện, bồi đắp năng lực tự học và hình thành nhân cách.

Cuộc cách mạng hiệu suất và “trợ lý ảo” trên giảng đường

Giáo dục đại học đang chứng kiến một cuộc chuyển đổi mang tính lịch sử. Nếu Internet từng mở ra cánh cửa tri thức rộng lớn, thì các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Copilot hay Gemini ngày nay đã trở thành những “trợ lý ảo” đồng hành cùng sinh viên. Trong bối cảnh đó, cấm đoán dường như khó khả thi, thậm chí đi ngược xu hướng phát triển của xã hội.

Theo TS Trần Thế Vinh - phụ trách ngành Khoa học dữ liệu, Trường Đại học Giao thông vận tải TPHCM, vấn đề không phải là cấm sinh viên sử dụng AI, mà là làm sao để các em hiểu và làm chủ sản phẩm do AI hỗ trợ tạo ra. AI đang tạo nên làn sóng tương tự thời kỳ bùng nổ Internet, không làm thay đổi bản chất của các vấn đề học thuật mà khuếch đại năng lực con người trên ba phương diện: Tăng tốc độ làm việc, mở rộng phạm vi kiến thức và hỗ trợ đào sâu chuyên môn.

“Sự xuất hiện của AI giống quá trình con người tiến hóa từ việc đi bộ sang đi xe đạp, rồi đến xe máy. Khi một công cụ mang lại quá nhiều lợi ích đột phá, sự thích nghi là tất yếu”, TS Trần Thế Vinh ví von.

Trước đây, khi các công cụ thiết kế đồ họa như Photoshop còn hạn chế, người thiết kế phải căn chỉnh thủ công từng pixel. Ngày nay, khi nhiều thao tác cơ bản được tự động hóa, họ phải nâng cao trình độ để xử lý những yêu cầu phức tạp hơn, đòi hỏi tính sáng tạo và nghệ thuật. Với AI cũng vậy, chất lượng đồ án, bài luận hay đoạn mã không còn chỉ phụ thuộc vào khả năng đánh máy, ghi nhớ, mà còn nằm ở ý tưởng đầu vào và cách sinh viên thiết kế câu lệnh (prompt) để điều hướng AI.

Từ trải nghiệm trên giảng đường, sinh viên N.M.K., năm thứ ba chuyên ngành Công nghệ thông tin tại một trường đại học ở TPHCM, cho biết tốc độ làm đồ án của em tăng gấp ba lần nhờ AI. Nếu trước đây K. mất cả đêm để tìm một dấu chấm phẩy bị lỗi trong hàng nghìn dòng mã, thì nay AI chỉ mất vài giây để phát hiện lỗi và gợi ý cách sửa.

“Tuy nhiên, em nhận ra nếu mình không nắm vững cấu trúc dữ liệu và giải thuật, AI đưa ra một đoạn code tối ưu nhưng mình đọc vào sẽ như ‘bức vách’. Thầy cô bây giờ không chấm điểm dựa trên việc đoạn code đó chạy được hay không nữa, mà bắt tụi em phải đứng lên giải thích từng vòng lặp hoạt động như thế nào. Nếu mượn tay AI mà không hiểu bản chất, lên bảng vấn đáp là ‘chết đứng’ ngay lập tức”, K. bộc bạch.

Vì vậy, trong môn học của mình, TS Trần Thế Vinh không cấm sinh viên dùng AI viết mã lập trình. Thay vào đó, ông yêu cầu các em nộp kèm câu lệnh đã sử dụng và chứng minh mình hiểu luồng thuật toán. Tại lớp, sinh viên được phép dùng AI để tra cứu, mở rộng từ khóa nhưng vẫn phải ghi chép những nội dung trọng tâm vào vở. Sự kết hợp giữa tra cứu nhanh bằng công nghệ và ghi chép thủ công giúp người học tiếp nhận, xử lý thông tin mà không bỏ quên việc tư duy.

Lằn ranh mong manh giữa công cụ hỗ trợ và sự lệ thuộc

Hiệu suất tăng cao là điều không thể phủ nhận, nhưng sự tiện lợi cũng có thể bào mòn năng lực tự thân. Máy móc càng thông minh, con người càng dễ rơi vào trạng thái lười tư duy. Ranh giới giữa sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ và lệ thuộc vào nó rất mong manh.

Từ góc độ tâm lý, ThS Chế Dạ Thảo - Chuyên gia tâm lý giáo dục, Trường Đại học Công nghệ TPHCM (HUTECH), đặt ra những câu hỏi về cách người học sử dụng công cụ này: Họ xem sản phẩm do AI tạo ra đơn thuần là thứ đáp ứng yêu cầu học tập, công việc hay là cơ hội để phát triển bản thân? Họ quan tâm đến việc có được một sản phẩm tốt hay chú trọng khả năng tự mình làm ra sản phẩm ấy?

Một bài tiểu luận do AI viết với ngôn từ sắc sảo, lập luận chặt chẽ có thể giúp sinh viên đạt điểm A, nhưng điểm số ấy không đồng nghĩa với sự trưởng thành về tri thức. Nếu thiếu AI, sinh viên trở nên lo âu, mất tự tin, thậm chí không thể tự viết một văn bản cơ bản bằng ngôn ngữ của mình, đó có thể là dấu hiệu của sự lệ thuộc.

N.T.T., sinh viên năm thứ hai tại một trường đại học ở TPHCM, cho biết ban đầu em chỉ sử dụng ChatGPT để tìm ý tưởng cho bài luận chuyên ngành, nhưng dần trở nên ỷ lại. Có những hôm mất mạng hoặc hệ thống AI bảo trì, T. ngồi trước trang Word trắng mà không biết bắt đầu từ đâu, triển khai câu chữ thế nào cho logic.

“Cảm giác lúc đó rất đáng sợ, giống như mình đã đánh mất khả năng tư duy ngôn ngữ và sự rung cảm cá nhân, những thứ vốn là cốt lõi của sinh viên khối ngành xã hội. Bây giờ, em phải tự đặt quy tắc chỉ dùng AI sau khi đã tự phác thảo xong dàn ý chi tiết bằng chính khả năng của mình”, T. tâm sự.

Theo ThS Chế Dạ Thảo, sự “đồng cảm” và khả năng cung cấp đáp án tức thì của AI khiến người dùng quen với việc thỏa mãn nhu cầu thông tin trong tích tắc. Trong khi đó, học tập và nghiên cứu đòi hỏi sự kiên nhẫn, tĩnh tại và nghiền ngẫm sâu sắc. Khi mọi thứ trở nên quá dễ dàng, não bộ mất đi cơ hội rèn luyện qua những thử thách khó khăn. Sự lệ thuộc vì thế không chỉ làm suy giảm kỹ năng chuyên môn mà còn ảnh hưởng đến khả năng tập trung và tính bền bỉ của người trẻ.

AI cũng không phải công cụ toàn tri. TS Trần Thế Vinh lưu ý hiện tượng “ảo giác” (hallucination), khi các mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên xác suất thống kê để dự đoán từ tiếp theo, đôi khi tạo ra thông tin sai lệch nhưng có vẻ logic, thuyết phục. Nếu thiếu kiến thức nền tảng và tin tưởng tuyệt đối vào AI, sinh viên có thể trở thành những “cỗ máy lặp”, phát tán thông tin sai. AI có thể giải quyết bề mặt vấn đề, nhưng không thể học thay con người ba năng lực quan trọng: tư duy logic, tư duy giải quyết vấn đề và tư duy hệ thống.

Để tránh rơi vào bẫy lệ thuộc, ThS Chế Dạ Thảo đề xuất quy tắc “dừng 3 giây”. Trước khi nhập câu lệnh, sinh viên nên tự hỏi mục đích sử dụng AI là gì, giả thiết của mình về vấn đề ra sao. Bà cũng khuyến khích người trẻ thử dành 24 giờ không sử dụng AI để kết nối lại với thế giới thực và rèn luyện tư duy độc lập.

Trách nhiệm của người thầy và bài toán “dạy làm người”

Khi sinh viên lạm dụng AI, quy toàn bộ trách nhiệm cho các em là cách nhìn thiếu công bằng. Theo ThS Chế Dạ Thảo, tình trạng này xuất phát từ nhiều yếu tố, như khối lượng kiến thức quá tải, áp lực điểm số, thiếu kỹ năng tự học và sự chậm trễ trong cập nhật của chính giảng viên.

“Đã đến lúc giảng viên đại học phải nghiêm túc cập nhật bản thân. Trong thời đại AI phát triển như hơi thở, nếu mình không giỏi, không nâng cấp thì khó đồng hành cùng sinh viên. Việc một giảng viên quay video phẫn nộ trên mạng xã hội khi phát hiện sinh viên làm bài thuyết trình 100% bằng AI đặt ra câu hỏi ngược lại: Bản thân người thầy đó đã đưa ra quy định rõ ràng về giới hạn sử dụng AI chưa? Đề thi và cách thức đánh giá có còn phù hợp với bối cảnh hiện tại, hay vẫn nặng về kiểm tra trí nhớ và sao chép thông tin?”, ThS Thảo nhấn mạnh.

Trước thực tế này, vai trò của người thầy cần được định vị lại. Giảng viên không còn là “thư viện sống” độc quyền cung cấp kiến thức, bởi AI có thể đảm nhiệm việc này nhanh chóng với lượng thông tin khổng lồ. Thay vào đó, người thầy cần dẫn dắt tư duy, thiết kế những bài kiểm tra có tính phản biện cao, đòi hỏi năng lực mà AI khó có thể dễ dàng thay thế.

TS Trần Thế Vinh gợi ý chuyển từ đánh giá kết quả sang đánh giá quá trình, chẳng hạn tổ chức vấn đáp ngắn ngay tại lớp. Chỉ với 1-2 câu hỏi đi thẳng vào trọng tâm, giảng viên có thể nhận biết sinh viên thực sự làm chủ kiến thức hay chỉ dựa vào AI. Người biết sử dụng AI để học hỏi, kiểm chứng có thể tiến bộ nhanh; ngược lại, người coi AI là chân lý tuyệt đối sẽ gặp bất lợi.