Thước đo không nằm ở số thiết bị trong lớp
Giáo dục thời AI là cách tổ chức dạy, học và nghiên cứu trong đó công nghệ hỗ trợ con người tiếp cận tri thức, còn mục tiêu cuối cùng vẫn là phát triển năng lực, phẩm chất và khả năng sáng tạo của người học. Vì vậy, thành công không thể được tính bằng số lượng công cụ AI được đưa vào lớp học. Phó Thủ tướng Lê Tiến Châu nêu rõ thước đo phải là tiến bộ thực chất của mỗi người học, chứ không phải mức độ hiện đại của thiết bị. Đây là một điểm tựa cần thiết giữa lúc AI và dữ liệu lớn đang làm thay đổi cách tiếp cận tri thức, dạy và học. Tại hội thảo Giáo dục trực tuyến toàn cầu GMC 2026, do Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Thanh Hoa đồng đăng cai từ ngày 2 đến 4/11, gần 400 đại biểu đã bàn về hợp tác giữa con người và AI.
Lập trường ấy không phải lời kêu gọi đứng ngoài công nghệ. Khi AI đảm nhận ngày càng nhiều nhiệm vụ nhận thức, câu hỏi đúng là dùng công nghệ vào mục đích gì và người học cần rèn luyện năng lực nào. Nếu nhà trường chỉ chạy theo việc trang bị nền tảng mới, lớp học có thể trông hiện đại mà chưa chắc học sinh, sinh viên biết suy luận độc lập hay kiểm chứng câu trả lời. AI nên giảm phần việc lặp lại để giáo viên và người học dành thêm thời gian cho phản biện, sáng tạo và giải quyết vấn đề. Con người phải tiếp tục định hướng giá trị, kiểm soát công nghệ và chịu trách nhiệm về quyết định của mình.
Đổi mới mô hình, không chỉ số hóa bài giảng
Thích ứng với AI đòi hỏi thay đổi đồng bộ chương trình, phương pháp giảng dạy, kiểm tra, đánh giá và quản trị nhà trường; chỉ đưa bài giảng lên mạng là chưa đủ. Các trường cần phát triển học liệu số có chất lượng, đồng thời bồi dưỡng năng lực số và khả năng sử dụng AI có chuẩn mực. Những năng lực không thể giao phó cho máy gồm tư duy phản biện, sáng tạo, hợp tác liên ngành và giải quyết bài toán thực tiễn. Đây cũng là cách để công nghệ mở rộng cơ hội học tập thay vì tạo thêm khoảng cách giữa người biết dùng công cụ và người thiếu hướng dẫn.
AI trong giáo dục có thể cá nhân hóa việc học, hỗ trợ nâng cao chất lượng đào tạo và thúc đẩy khám phá tri thức, nhưng các lợi ích ấy đi kèm rủi ro về độ tin cậy thông tin, liêm chính học thuật, dữ liệu và sự lệ thuộc công nghệ. Vì thế, học liệu số không nên là kho nội dung tiện dụng nhưng thiếu kiểm chứng; chúng cần được chọn lọc, cập nhật và thiết kế để người học chủ động suy nghĩ. Đổi mới có ý nghĩa khi giáo viên biết kết hợp công cụ với chuyên môn sư phạm, còn người học hiểu giới hạn của câu trả lời do AI tạo ra.
Chuẩn mực AI phải bảo vệ người học và nhà giáo
Không thể gọi là ứng dụng có trách nhiệm nếu thiếu quy tắc rõ ràng về cách dùng AI trong giảng dạy, nghiên cứu và đánh giá học thuật. Phó Thủ tướng đề nghị hoàn thiện chuẩn mực tiệm cận thông lệ quốc tế, bảo vệ dữ liệu và quyền lợi của giáo viên, người học, đồng thời xây dựng cơ chế thử nghiệm có kiểm soát cho mô hình công nghệ giáo dục mới. Đây không phải thủ tục đi sau đổi mới: chuẩn mực là điều kiện để người học biết khi nào cần khai báo việc dùng AI, giáo viên có căn cứ đánh giá đóng góp thật, và nhà trường xử lý được sai sót hoặc vi phạm.
Quy tắc cần bao quát cả ba khâu: AI hỗ trợ bài giảng ra sao, dữ liệu nghiên cứu được xử lý thế nào và năng lực học thuật được đánh giá bằng cách nào. Nếu thiếu minh bạch, người học có thể bị chấm dựa trên tiêu chí không rõ; nhà giáo cũng có thể mất quyền kiểm soát học liệu hoặc dữ liệu của mình. Bởi vậy, bảo vệ quyền riêng tư, xác định trách nhiệm khi hệ thống đưa thông tin sai và duy trì vai trò phán đoán của con người phải được xem là phần cốt lõi của chuẩn mực AI, không phải điều khoản bổ sung.
Đo tiến bộ thật và tiếp tục hợp tác
Bước tiếp theo nên là đánh giá tác động của AI bằng kết quả học tập và năng lực người học, thay vì số nền tảng được mua hay số tiết học có dùng công cụ. Nhà trường có thể theo dõi khả năng lập luận, kiểm chứng thông tin, sáng tạo và vận dụng kiến thức vào tình huống thực tế; đồng thời lắng nghe phản hồi của giáo viên và người học về dữ liệu, độ tin cậy và mức độ hữu ích. Thước đo như vậy giúp phân biệt đổi mới có giá trị với việc số hóa để tạo cảm giác tiến bộ.
Trong thời gian tới, Đại học Quốc gia Hà Nội mong muốn phối hợp với Liên minh MOOC và Giáo dục trực tuyến toàn cầu cùng các đối tác quốc tế để phát triển khóa học trực tuyến mở, chia sẻ học liệu số chất lượng cao, đồng giảng dạy và nghiên cứu chung về AI trong giáo dục. Hội thảo cũng đặt ra hướng phát triển học liệu mở, mô hình học tập thông minh, cơ sở dữ liệu giáo dục và ứng dụng AI phục vụ ngành học. Những kế hoạch này chỉ đáng kỳ vọng nếu đi cùng chuẩn mực, bảo vệ dữ liệu và đánh giá kết quả nghiêm túc. Công nghệ nên phục vụ việc học tốt hơn; nó không thể thay thế mục tiêu giáo dục hay trách nhiệm của con người.
