Tiện ích đang biến thành sức ép
AI trong giáo dục là việc ứng dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ học tập, từ tìm thông tin, viết nội dung đến giải bài và lập trình, nhưng giá trị của chúng phụ thuộc vào cách người học sử dụng. Thách thức hiện nay không nằm ở chuyện sinh viên có dùng AI hay không, mà là liệu các em còn tự suy nghĩ trước khi nhờ công nghệ trả lời. Khảo sát do Fizz thực hiện cho thấy 96% sinh viên đại học được hỏi dùng AI, trong khi 56% nói rằng nếu có thể, họ sẽ cấm công nghệ này. Nghịch lý ấy phản ánh một môi trường học tập nơi công cụ vừa hữu ích vừa gây bất an.
Sự bất an không chỉ đến từ nỗi lo mất kỹ năng. Gần một nửa nhóm dùng AI nhiều nhất cảm thấy áp lực phải sử dụng vì sợ tụt lại trên thị trường việc làm; 64% người tham gia khảo sát nói họ chịu ít nhất một phần sức ép từ giáo viên hoặc cơ sở giáo dục để tiếp nhận công nghệ. Khi AI được xem như dấu hiệu của năng lực bắt kịp thời đại, sinh viên có thể thấy mình buộc phải dùng ngay cả khi chưa rõ lúc nào công cụ đang giúp học và lúc nào đang làm hộ.
Vì thế, lời kêu gọi cấm AI dễ bỏ qua nguyên nhân của áp lực. Công nghệ đã len vào quy trình học và làm, còn cấm đoán ngày càng khó khả thi. Điều cần thiết hơn là đặt ra kỳ vọng rõ ràng: AI có thể hỗ trợ một nhiệm vụ, nhưng không thay thế trách nhiệm hiểu, kiểm tra và bảo vệ lập luận của người học.
Làm nhanh chưa chắc đã học sâu
AI có thể giúp sinh viên xử lý nhiều nhiệm vụ nhanh hơn, từ tìm lỗi trong mã đến mở rộng phạm vi tài liệu tham khảo. Sinh viên năm ba ngành Công nghệ thông tin được dẫn lời trong một bài viết về đổi mới dạy học cho biết tốc độ làm đồ án của mình tăng gấp ba lần nhờ công cụ hỗ trợ. Nhưng chính trải nghiệm đó cũng cho thấy giới hạn: nếu không hiểu cấu trúc dữ liệu và giải thuật, đoạn mã được AI tối ưu có thể trở nên khó đọc như một bức vách.
Rủi ro không dừng ở việc nộp một bài làm thiếu hiểu biết. Một cảnh báo về thói quen học tập chỉ ra rằng người học có thể giao trọn bài tập thường ngày cho thuật toán mà không cần nỗ lực nhận thức thực sự. Khi câu trả lời xuất hiện trước khi sinh viên kịp tự đặt giả thiết, thử cách giải hoặc mắc lỗi, sản phẩm có thể hoàn chỉnh hơn nhưng quá trình hình thành năng lực lại nghèo đi.
Cảm giác làm chủ cũng dễ bị đánh giá nhầm. Trong một thử nghiệm với gần một nghìn sinh viên toán ở Thổ Nhĩ Kỳ, nhóm dùng phiên bản GPT-4 thông thường đạt kết quả tốt hơn khi làm bài có trợ giúp, nhưng khi kiểm tra độc lập, điểm của họ thấp hơn nhóm đối chứng 17%. Kết quả ấy không chứng minh mọi cách dùng AI đều gây hại; nó cảnh báo rằng làm xong bài với máy không đồng nghĩa với tự mình nắm được kiến thức.
Màn hình có thể thay chỗ đối thoại
Cái giá của lệ thuộc trí tuệ nhân tạo còn hiện ra trong cách sinh viên học cùng nhau. Tại một phiên thảo luận bàn tròn chiều 5/11, các diễn giả trao đổi về tác động thực tế của công nghệ mới; trong đó, TS Trần Vân Như nêu nhận xét từ gần 30 năm giảng dạy rằng trước đây bài tập nhóm thường kéo theo nhiều giờ đọc, tranh luận và học hỏi từ bạn bè lẫn giảng viên. Nay, phản ứng đầu tiên của nhiều sinh viên trước câu hỏi thảo luận là nhập đề bài vào ChatGPT, Gemini hoặc Claude để lấy câu trả lời sẵn.
Khi cả lớp chăm chú nhìn vào điện thoại hay máy tính thay vì nhìn nhau, sự tiện lợi bắt đầu làm tổn hại một phần cốt lõi của việc học: khả năng diễn đạt, lắng nghe, phản biện và cùng đi đến kết luận. Sinh viên có thể hoàn thành phần việc cá nhân nhanh hơn, nhưng mất cơ hội luyện kỹ năng tập thể và xây dựng sự tự tin qua trao đổi trực tiếp. Đây không phải hoài niệm về thời học không có công nghệ; đó là lời nhắc rằng kết nối giữa người với người cũng là một năng lực cần được rèn.
Một số sinh viên dùng AI thường xuyên còn cho rằng bài tập và cả sinh hoạt hằng ngày sẽ khó hơn nếu thiếu công cụ. Mức độ lệ thuộc tăng cùng tần suất sử dụng: 68% nhóm dùng nhiều lần mỗi ngày dự đoán việc học sẽ khó hơn nếu không có AI, so với 9% nhóm dùng ít hơn một lần mỗi tháng. Nỗi lo này đáng được xem như tín hiệu để thiết kế lại cách học, không phải lý do để mặc định rằng mọi người trẻ đã mất khả năng tự suy nghĩ.
Dạy cách làm chủ thay vì chỉ cấm
Cấm hoàn toàn AI khó phù hợp với thực tế, nhưng để công cụ tự định hình việc học cũng là lựa chọn tệ. Trách nhiệm của nhà trường là dạy sinh viên cách kiểm tra đầu ra, nhận diện giả định sai và giải thích được sản phẩm mình nộp. Một giảng viên ngành khoa học dữ liệu tại TP.HCM cho rằng vấn đề không phải cấm sinh viên dùng AI, mà là giúp họ hiểu và làm chủ sản phẩm được công cụ hỗ trợ tạo ra.
Ranh giới giữa trợ giúp và lệ thuộc thường nằm ở bước người học có còn tự tham gia hay không. Quy tắc “dừng 3 giây” được chuyên gia tâm lý giáo dục Chế Dạ Thảo đề xuất là một cách bắt đầu: trước khi nhập câu lệnh, sinh viên tự hỏi mình muốn giải quyết điều gì và đang dựa trên giả thiết nào. Bà cũng khuyến khích thử 24 giờ không dùng AI để kết nối lại với thế giới thực và rèn tư duy độc lập.
Những biện pháp ấy chỉ hữu ích nếu cách đánh giá cũng thay đổi. Bài tập nên yêu cầu người học trình bày quá trình, bảo vệ lựa chọn và vận dụng kiến thức trong tình huống mới, thay vì chỉ chấm sản phẩm cuối cùng. Nhà trường và doanh nghiệp cần quản trị thông tin do AI tạo ra, chứ không chỉ kiểm soát công cụ. AI nên tăng sức làm việc của sinh viên; nếu nó làm giảm khả năng tự học, đối thoại và chịu trách nhiệm, cái giá của tốc độ sẽ cao hơn lợi ích.
Kết luận không nên là chọn giữa cấm AI và để AI làm thay. Sinh viên cần được trao quyền sử dụng công nghệ, đồng thời phải giữ phần việc không thể ủy thác: suy nghĩ, kiểm chứng và kết nối với người khác. Đó mới là cách để AI phục vụ giáo dục mà không làm rỗng tư duy độc lập.
