Giáo dục thời AI phải dạy cách nghĩ, không chỉ cách nhớ
Giáo dục thời AI là cách tổ chức việc học giúp người học sử dụng công nghệ có mục đích, đồng thời phát triển tư duy độc lập, khả năng đánh giá thông tin và năng lực giải quyết vấn đề mà máy móc không thể tự xác định giá trị. Đây không còn là mục tiêu xa: AI đã có thể tổng hợp thông tin, giải bài toán và tạo nội dung, khiến ghi nhớ đơn thuần không đủ để đánh giá năng lực học tập.
Áp lực đổi mới đến từ tốc độ phát triển công nghệ và biến động thị trường lao động. Khi câu trả lời có thể được tạo ra nhanh chóng, lợi thế của học sinh không nằm ở việc thuộc nhiều dữ kiện hơn, mà ở khả năng đặt câu hỏi đúng, kiểm tra câu trả lời, tự học và vận dụng kiến thức vào tình huống thật. Nếu nhà trường chỉ đưa công cụ mới vào lớp mà vẫn giữ cách dạy và kiểm tra cũ, AI trong giáo dục sẽ làm bài tập nhanh hơn nhưng chưa chắc giúp người học trưởng thành hơn.
Ở phổ thông, trọng tâm là tự học và thích ứng
Trường Phổ thông Liên cấp Olympia tổ chức hội thảo “Ready for What's Next” trong khuôn khổ Olympia Education Dialogue 2026, dự kiến diễn ra lúc 9 giờ ngày 14/11 tại Hà Nội; chương trình mời phụ huynh, học sinh và những người quan tâm cùng trao đổi về năng lực cần thiết trước thay đổi công nghệ, việc làm và đời sống.
Góc nhìn từ phổ thông nhấn mạnh điều mà giáo dục dễ bỏ quên khi chạy theo chương trình: học sinh sẽ gặp những vấn đề chưa có tiền lệ và không có đáp án mẫu. Vì vậy, tự học, lập luận, sáng tạo giải pháp, xây dựng giá trị và giữ bản sắc không phải phần trang trí bên lề kiến thức; đó là nền tảng để các em không lệ thuộc vào câu trả lời do AI đưa ra. Gia đình và nhà trường cũng cần nuôi dưỡng sự tò mò, thay vì chỉ thưởng cho kết quả đúng.
Thách thức thực tế với học sinh là học cách kiểm chứng và chịu trách nhiệm về sản phẩm của mình. Một bài viết trôi chảy do AI tạo ra không chứng minh người học hiểu vấn đề; ngược lại, khả năng giải thích lựa chọn, nhận ra sai sót và điều chỉnh cách làm mới cho thấy việc học đã diễn ra.
Đại học cần xác lập ranh giới hợp tác giữa người và máy
Ngày 3/11, Đại học Quốc gia Hà Nội và Đại học Thanh Hoa đồng đăng cai Hội thảo Giáo dục trực tuyến toàn cầu GMC 2026, quy tụ gần 400 đại biểu trong nước và quốc tế để bàn về tương lai hợp tác giữa con người và AI. Thảo luận không chỉ xoay quanh công cụ trong lớp học mà còn chạm tới giảng dạy, nghiên cứu, học tập và quản trị đại học.
Thông điệp chính đáng được xem như nguyên tắc thiết kế: con người phải định hướng giá trị và kiểm soát công nghệ. AI có thể hỗ trợ xử lý việc nhận thức, nhưng không thể thay người học quyết định điều gì đáng tin, công bằng hay có ích cho cộng đồng. Bởi vậy, đại học cần đánh giá năng lực lập luận, sáng tạo và giải quyết vấn đề, thay vì chỉ kiểm tra khả năng tái hiện thông tin.
Phó Thủ tướng Lê Tiến Châu đặt trọng tâm vào câu hỏi sử dụng AI để làm gì và con người cần phát triển năng lực nào, thay vì tranh luận có nên dùng công nghệ hay không. Quan điểm này giúp tránh hai cực đoan: cấm đoán khiến người học thiếu chuẩn bị, hoặc giao phó quá nhiều khiến việc học mất chiều sâu.
Học liệu số và năng lực số phải đi cùng đổi mới dạy học
Định hướng đổi mới được nêu tại hội thảo đại học không dừng ở trang bị thiết bị: các trường cần điều chỉnh chương trình, cách dạy, kiểm tra, đánh giá và quản trị; đồng thời phát triển học liệu số, năng lực số và khả năng sử dụng AI có chuẩn mực. Danh sách này cho thấy chuyển đổi số chỉ có ý nghĩa khi thay đổi cả cách người học tiếp cận tri thức lẫn cách nhà trường xác nhận họ đã hiểu gì.
Học liệu số hữu ích khi giúp người học tiếp cận tài nguyên phù hợp, nhưng chất lượng không thể được đo bằng số lượng tài liệu tải lên. Năng lực số cũng không chỉ là biết thao tác với ứng dụng: người học cần biết chọn công cụ, bảo vệ dữ liệu, kiểm tra thông tin và khai báo việc sử dụng AI. Giáo viên, trong khi đó, phải vừa làm chủ công nghệ vừa giữ vai trò định hướng giá trị và khơi gợi sáng tạo.
Các định hướng chính sách chỉ tạo ra thay đổi nếu được chuyển thành cách dạy, cách học và cách đánh giá cụ thể. Phó Thủ tướng đề nghị Đại học Quốc gia Hà Nội cùng đối tác biến kết quả hội thảo thành chương trình, dự án có sản phẩm và thời hạn rõ ràng. Đây là phép thử cần thiết: đo tiến bộ bằng năng lực thực chất, không phải số công cụ được đưa vào trường.
