Trong giáo dục thời AI, hiểu biết của con người vẫn là điểm tựa
Giáo dục thời AI là cách tổ chức việc học giúp học sinh nắm kiến thức nền, tự suy luận và biết sử dụng công nghệ có trách nhiệm khi máy có thể tạo câu trả lời nhanh. Đó là thách thức mà Trường Quốc tế VERTA đặt ra cho mô hình học tập của mình: không xem sản phẩm đẹp mắt là bằng chứng đủ để kết luận học sinh đã hiểu.
VERTA dự kiến khai giảng năm học đầu tiên vào tháng 8/2027 tại 148 Giảng Võ, Hà Nội, với khoảng 400 học sinh từ lớp 1 đến lớp 11. Chủ tịch Hội đồng quản trị Phan Hà Thủy cho biết trường muốn thiết kế chương trình và trải nghiệm học tập như một hệ thống thống nhất, thay vì thêm vài tiết công nghệ vào mô hình cũ. Đây là hướng đi đáng chú ý: khi AI có thể viết luận hay giải toán, nhà trường phải đánh giá cả quá trình học sinh đặt câu hỏi, kiểm tra bằng chứng và giải thích cách mình đi đến kết luận.
Lập trường này thuyết phục bởi năng lực con người không nằm ở việc chạy đua với tốc độ của máy. Nó nằm ở khả năng xác định điều gì đáng hỏi, nhận ra câu trả lời thiếu căn cứ và chịu trách nhiệm với quyết định của mình. Vì vậy, VERTA lấy phát triển trí tuệ con người làm nguyên tắc dẫn dắt, thay vì coi AI là mục tiêu giáo dục tự thân.
Kiến thức nền là điều kiện để kiểm chứng câu trả lời của máy
AI càng làm được nhiều việc, học sinh càng cần hiểu sâu những môn cơ bản. Không có nền tảng toán học, các em khó nhận ra lời giải sai; thiếu kiến thức khoa học, khó phát hiện kết luận không có bằng chứng; đọc và viết yếu thì dễ bị thuyết phục bởi lập luận nghe trôi chảy nhưng thiếu logic. Kiến thức vì thế không phải phần cũ kỹ cần nhường chỗ cho công nghệ, mà là công cụ để đánh giá công nghệ.
VERTA đặt yêu cầu học thuật cao ở Toán, Khoa học, Ngôn ngữ, Văn học, Lịch sử, Khoa học xã hội và Nghệ thuật. Học sinh có nền tảng chung rồi mới chọn lĩnh vực chuyên sâu theo năng lực và sở thích, với các hướng dự kiến gồm AI, Điện toán nâng cao, Kỹ thuật, Khoa học và Công nghệ Hàng không Vũ trụ, Khoa học Y sinh, Khởi nghiệp, Triết học, Kinh tế học và các môn AP.
Cách tiếp cận này cũng bác bỏ lựa chọn giả giữa STEM và nhân văn. Lịch sử rèn khả năng đánh giá tư liệu, Văn học đòi hỏi đọc kỹ và bảo vệ cách hiểu, còn Triết học đặt học sinh trước câu hỏi về sự thật, công bằng và trách nhiệm. Nếu muốn học sinh đánh giá công nghệ, trường học cần cho các em cả công cụ phân tích lẫn hiểu biết về con người và xã hội.
Dạy học sinh ứng dụng AI, không giao tư duy cho AI
Học sinh ứng dụng AI không đồng nghĩa với việc dùng công cụ trong mọi bài tập. Theo định hướng của VERTA, các em cần hiểu nguyên lý cơ bản, dữ liệu, giới hạn, sai lệch, an toàn và trách nhiệm khi sử dụng AI. Việc tiếp cận công cụ sẽ tùy độ tuổi và mục tiêu học tập: có lúc dùng AI để khám phá hoặc thử nghiệm, có lúc phải tự đọc, viết, giải toán và giải thích mà không dựa vào máy.
Sự phân định này quan trọng hơn một quy định cấm hay cho phép chung chung. Nếu học sinh chỉ nộp một bài làm do AI tạo, giáo viên khó biết các em đã hiểu gì; nhưng nếu có lúc phải tự trình bày lập luận và chứng minh cách làm, nhà trường có thể nhìn rõ hơn năng lực thật. Tư duy độc lập không phải từ chối công nghệ, mà là biết khi nào nên dùng nó, kiểm tra đầu ra và tự chịu trách nhiệm.
Đích đến VERTA nêu ra là người trẻ có thể định hướng và sử dụng sức mạnh công nghệ để tạo giá trị có ý nghĩa. Theo cách nhìn này, AI nên mở rộng khả năng khám phá và thử nghiệm của học sinh, chứ không thay thế quá trình hình thành phán đoán. Đó cũng là lý do nhà trường cần đánh giá cách học và cách suy nghĩ, không chỉ chấm sản phẩm cuối cùng.
Learn. Make. Matter. phải hiện diện trong từng bước học
VERTA giải thích thông điệp Learn. Make. Matter. theo ba bước: học để hiểu thật, vận dụng kiến thức để tạo ra kết quả có ý nghĩa, rồi xem xét giá trị và tác động của điều mình làm. Đây không nên chỉ là khẩu hiệu. Nếu triển khai đúng, học sinh phải vừa chứng minh được mình hiểu kiến thức, vừa dùng nó để làm ra điều gì đó, rồi tự hỏi kết quả ấy phục vụ ai và gây ảnh hưởng ra sao.
Với phụ huynh, thước đo thực tế không chỉ là con dùng được bao nhiêu công cụ AI. Bà Phan Hà Thủy nói mong muốn nhìn thấy học sinh ngày càng hiểu sâu hơn, tự làm được nhiều hơn và biết lựa chọn có trách nhiệm hơn. Đây là tiêu chí hữu ích để xem xét một chương trình học: liệu trẻ có thể giải thích quyết định, nhận ra giới hạn của câu trả lời máy và tạo ra sản phẩm có ích hay không.
Theo kế hoạch được công bố, VERTA dự kiến tổ chức buổi gặp gỡ và đối thoại với phụ huynh tại Hà Nội vào đầu tháng 11/2026 để chia sẻ cụ thể về mô hình giáo dục, chương trình, phương pháp giảng dạy, đánh giá và kế hoạch tuyển sinh năm học 2027–2028. Những thông tin đó sẽ giúp gia đình kiểm tra xem định hướng có được chuyển thành thực hành rõ ràng hay không. Kết luận cốt lõi vẫn là: trường học không cần dạy trẻ chạy nhanh hơn AI, mà phải giúp các em hiểu đủ để kiểm chứng, suy nghĩ độc lập và dùng công nghệ tạo giá trị.
