Đại học 'AI-first': Cuộc chơi mới mang tính toàn cầu

Nếu một trường được xây dựng ngay từ đầu với AI làm nền tảng, mô hình “đại học AI-first” có thể mở ra nhiều cơ hội đổi mới, nhưng cũng đặt ra những thách thức lớn về sư phạm, đạo đức và giá trị cốt lõi của giáo dục.

Cá nhân hóa bằng AI

Nhà khoa học máy tính Pan Hui, công tác tại Đại học Khoa học Công nghệ Hồng Kông (Quảng Châu, Trung Quốc), đã “tự thay thế” mình bằng trí tuệ nhân tạo (AI) trong giảng dạy. Năm 2023, một học viên góp ý rằng việc gặp cùng một giảng viên trong mọi buổi học dễ gây cảm giác nhàm chán. Từ gợi ý này, ông Hui nảy ra ý tưởng táo bạo: Sử dụng AI tạo sinh kết hợp với avatar kỹ thuật số để đứng lớp thay con người.

Trong 10 tuần đầu năm 2024, các học viên cao học của ông được giảng dạy bởi nhiều avatar kỹ thuật số khác nhau. Sinh viên có thể đặt câu hỏi trực tiếp cho avatar; phía sau là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp câu trả lời theo thời gian thực, đồng thời đồng bộ chuyển động khuôn mặt với nội dung trình bày.

Kết quả khảo sát cho thấy những avatar mang dáng dấp con người, chẳng hạn avatar có ngoại hình giống nhà khoa học Albert Einstein, được đánh giá là đáng tin cậy hơn so với các avatar hoạt hình.

Thí nghiệm của ông Hui gợi mở cách một cơ sở giáo dục đại học theo định hướng “AI-first” - lấy AI làm nền tảng - có thể được triển khai trong lớp học. Trên thực tế, AI đang tạo ra những thay đổi sâu rộng đối với giáo dục đại học khi các trường chạy đua tích hợp công cụ AI và mô hình ngôn ngữ lớn vào quản trị, xây dựng chương trình, giảng dạy và đánh giá, đồng thời lúng túng trước cách sinh viên sử dụng các công cụ này.

Việc AI được đưa vào quá nhanh trong các hệ thống chưa sẵn sàng cũng làm nảy sinh nhiều thách thức về đạo đức và sư phạm. Nếu các trường đại học được thiết kế ngay từ đầu với AI là cốt lõi, từ tuyển sinh, gia sư cá nhân hóa đến xây dựng kế hoạch học tập theo từng cá nhân, giáo dục đại học có thể được tái cấu trúc một cách toàn diện.

Theo bà Helen Crompton - Giám đốc điều hành Viện Nghiên cứu Đổi mới số trong Học tập thuộc Đại học Old Dominion (Norfolk, bang Virginia, Mỹ), các trường theo mô hình “AI-first” có lợi thế trong việc tích hợp công nghệ, bởi AI được đặt làm nền móng cho mọi hoạt động.

Tuy nhiên, bên cạnh những cơ hội mở ra, nhiều nhà quan sát giáo dục đại học cũng bày tỏ không ít lo ngại. Ông Anthony Kaziboni - nhà xã hội học tại Đại học Johannesburg (Nam Phi), cảnh báo rằng nếu các công ty đứng sau hệ thống AI can dự quá sâu vào việc tái định hình giáo dục, điều này có thể phát sinh rủi ro, bởi động cơ của họ “không xuất phát từ sư phạm, mà từ lợi nhuận”.

Những mô hình giáo dục phổ thông sớm đặt AI làm trung tâm có thể trở thành “bản thiết kế” cho các đại học theo định hướng “AI-first” trong tương lai. Alpha School, có trụ sở tại Austin (bang Texas, Mỹ) và đang mở rộng mạng lưới trường tư thục trên khắp nước Mỹ, tổ chức cho học sinh học tập với hệ thống AI cá nhân hóa chỉ khoảng 2 giờ mỗi ngày.

Theo mô tả, hệ thống này điều chỉnh nội dung học dựa trên “điểm mạnh, điểm yếu và sở thích” của từng học sinh. Phần thời gian còn lại được dành cho rèn luyện kỹ năng sống, thực hiện các dự án đam mê và tham gia hoạt động ngoại khóa, dưới sự giám sát của các “hướng dẫn viên” thay vì giáo viên theo mô hình truyền thống.

Học phí của Alpha School ở mức rất cao, khoảng 40 nghìn USD/năm tại Austin và lên tới 75 nghìn USD tại San Francisco. Dù gây nhiều tranh cãi, mô hình này vẫn gợi mở một khuôn mẫu mà các đại học “AI-first” có thể tham khảo: Đặt trọng tâm vào cá nhân hóa trải nghiệm học tập, thậm chí từ trước khi sinh viên lựa chọn ngành học, trong khi con người giữ vai trò cố vấn, định hướng và hỗ trợ.

Bà Helen Crompton cho biết, trong thập kỷ qua, nhiều chương trình đại học tại các quốc gia phát triển đã buộc phải thu hẹp quy mô hoặc đóng cửa do sụt giảm tuyển sinh. Riêng tại Mỹ, tỷ lệ người trong độ tuổi 18 - 24 theo học đại học giảm từ 41% năm 2012 xuống còn 39% vào năm 2022.

Trong bối cảnh đó, AI có thể trở thành chiến lược mang tính “sống còn”, giúp các trường tinh gọn quy trình tuyển sinh và đưa ra khuyến nghị gần như tức thì về ngành học phù hợp với sở thích, năng lực của thí sinh. Sinh viên tiềm năng có thể trò chuyện với một trợ lý AI và chỉ trong vài giây đã nhận được định hướng học tập. Họ cảm thấy mình được lắng nghe điều mà các hệ thống cũ không làm được.

Nhanh, linh hoạt hơn, nhưng có hiệu quả hơn?

Một số nghiên cứu cho thấy việc cá nhân hóa chương trình học bằng AI có thể cải thiện quá trình học tập. Nghiên cứu của Viện Truyền thông MIT (thuộc Viện Công nghệ Massachusetts, Mỹ) với 272 người tham gia chỉ ra rằng cá nhân hóa giúp tăng động lực học tập, dù chưa cải thiện rõ rệt kết quả đầu ra.

Một nghiên cứu khác, chưa được bình duyệt, cho thấy các bản tóm tắt do AI tạo ra theo thời gian thực hỗ trợ người viết tự rà soát và chỉnh sửa, khi nhiều tác giả tiếp thu và điều chỉnh theo phản hồi của AI. Những công cụ này cho phép cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa gần như tức thì cho sinh viên.

Bên cạnh đó, AI còn được ứng dụng trong các hoạt động mô phỏng và nhập vai, cho phép sinh viên thảo luận hoặc tranh luận với chatbot tái hiện các nhân vật lịch sử, như nữ văn sĩ Emily Brontë.

Bà Beatriz Bordadágua - nghiên cứu sinh tiến sĩ vật lý thiên văn tại Viện Nghiên cứu Lý thuyết Heidelberg (Đức), nhìn nhận, AI có lợi thế trong việc tăng tốc độ học tập. Theo bà, các phương pháp giảng dạy truyền thống đang chậm nhịp so với sự phát triển của công nghệ thông tin.

“Ngày nay, thông tin được tiếp cận nhanh và cá nhân hóa trong những khoảng thời gian ngắn, trong khi nhiều trường đại học vẫn duy trì các bài giảng kéo dài hai giờ với hàng trăm sinh viên. Những phương pháp đó vẫn có hiệu quả, nhưng liệu chúng có còn tối ưu?”, bà đặt vấn đề.

Với giảng viên, cá nhân hóa cũng có thể trở thành một lợi thế. “Mỗi sinh viên có tiến độ học khác nhau”, ông Pan Hui nhận định và nêu quan điểm, một người khó có thể điều chỉnh nhịp độ phù hợp cho tất cả. Qua thí nghiệm với avatar, ông cho biết sinh viên mong muốn sự chân thực và khả năng thích ứng với phong cách cá nhân.

Điều này đẩy giảng viên vào vai trò “giám tuyển”, giám sát một hệ sinh thái công cụ cá nhân hóa, trong đó AI và các mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ xây dựng giáo án, kèm cặp sinh viên và đánh giá kết quả học tập.

Tuy nhiên, cá nhân hóa bằng AI cũng đi kèm không ít hệ lụy. Bà Helen Crompton lo ngại rằng sinh viên được đào tạo trong môi trường “AI-first” có thể trở nên quá phụ thuộc vào công nghệ và mang cách tiếp cận này vào hoạt động nghiên cứu học thuật sau này.

Bà gọi hiện tượng đó là “định hướng nhận thức”, dẫn chứng một nghiên cứu công bố tháng 7/2025 của Đại học Washington (Seattle) và Đại học Stanford (Mỹ), cho thấy các mô hình AI mang thiên kiến chính trị có thể làm thay đổi quan điểm chính trị của người dùng chỉ trong khoảng 10 phút, ngay cả khi quan điểm ban đầu của họ hoàn toàn trái ngược.

Bên cạnh đó, sinh viên còn có nguy cơ phải gánh “nợ sư phạm” – tình trạng dựa dẫm vào AI trong quá trình học tập khiến họ không hình thành đầy đủ các kỹ năng giải quyết vấn đề và ra quyết định trong những bối cảnh xã hội chưa tích hợp AI.

Bà Beatriz Bordadágua cũng nhấn mạnh rằng đại học không chỉ là nơi truyền đạt kiến thức, mà còn là môi trường rèn luyện tư duy phản biện. Theo bà, con người cần dạy con người cách suy nghĩ, chứ không nên giao phó hoàn toàn vai trò này cho máy móc; trong đó có việc hiểu rằng con người có thể mắc sai lầm, nhưng phải chịu trách nhiệm về những sai lầm đó.

Cá nhân hóa hiệu quả đòi hỏi thu thập lượng lớn dữ liệu về giảng viên và sinh viên, kéo theo nguy cơ giám sát quá mức. Theo ông Pan Hui, việc tìm ra điểm cân bằng giữa lợi ích và rủi ro là một thách thức lớn. Bà Crompton cũng cho rằng cần có cam kết mạnh mẽ trong đào tạo kỹ năng số cho cả người dạy và người học.

Câu hỏi về giá trị bằng cấp

Ông Anthony Kaziboni đặt vấn đề về những giá trị mà giáo dục đại học có thể đánh mất khi dịch chuyển khỏi các tương tác người - người. Ông dẫn một nghiên cứu của Microsoft cho thấy việc quá tin tưởng vào câu trả lời từ AI tạo sinh có thể làm suy giảm tư duy phản biện.

Theo ông, mô hình “AI-first” khó có khả năng đào tạo ra các nhà lãnh đạo hoặc những cá nhân có sự thấu hiểu sâu sắc về xã hội. “Bằng cấp không chỉ là một tờ chứng nhận. Nó phản ánh quá trình hình thành con người và môi trường đã đào tạo họ”, nhà xã hội học Kaziboni cho biết và cảnh báo nguy cơ nảy sinh sự hoài nghi đối với các văn bằng do những cơ sở giáo dục quá phụ thuộc vào AI cấp phát.

Một số học giả khác cũng bày tỏ lo ngại rằng việc đặt AI ở vị trí trung tâm có thể đe dọa tự do học thuật, khi tri thức ngày càng phụ thuộc vào các tập đoàn công nghệ lớn, đồng thời làm trầm trọng thêm những thiên kiến vốn tồn tại trong các hệ thống AI và mô hình ngôn ngữ lớn.

Dẫu vậy, nhiều trường đại học hàng đầu trên thế giới đã và đang ký kết thỏa thuận với các nhà cung cấp AI tạo sinh. Tháng 2/2025, OpenAI công bố hợp tác với Đại học Bang California (Sacramento, Mỹ), cung cấp quyền truy cập ChatGPT Edu cho hơn 500.000 sinh viên và nhân viên. Trước đó, vào tháng 9/2025, Đại học New South Wales (Sydney, Australia) cũng ký thỏa thuận tương tự, cấp 10.000 giấy phép sử dụng cho cán bộ.

Theo ông Kaziboni, “AI đang được thúc đẩy bởi các tập đoàn công nghệ lớn – những đơn vị giỏi viết mã hơn là làm giáo dục. Điều đó khiến tôi bất an”.

Dù còn nhiều tranh luận, bà Karin Verspoor - nhà khoa học máy tính tại Đại học RMIT (Melbourne, Australia), cho rằng, trong bối cảnh AI được tích hợp ngày càng sâu vào nhiều lĩnh vực, việc trang bị cho sinh viên các kỹ năng làm việc trong một thế giới vận hành bởi AI là yêu cầu thiết yếu.

Với ông Anthony Kaziboni, vấn đề cốt lõi không nằm ở việc xây dựng các “đại học AI-first”, mà ở chỗ cần mở ra một cuộc đối thoại “giáo dục - first” về AI. Ông nhấn mạnh sự chênh lệch lớn trong mức độ triển khai AI giữa các cơ sở giáo dục tại Nam Phi, từ đó tạo ra bất bình đẳng về kỹ năng của sinh viên sau tốt nghiệp.