AI trả lời nhanh, còn tư duy phê phán thì sao?
AI và tư duy phê phán trong học tập là mối quan hệ giữa một công cụ có thể tóm tắt tài liệu, đề xuất lời giải trong vài giây và năng lực của người học phải tự kiểm tra nguồn, phân tích dữ liệu, phản biện kết luận để hiểu vấn đề một cách độc lập và có trách nhiệm. Nếu bỏ quên vế thứ hai, chúng ta chỉ có những bài làm đẹp chứ không có những cái đầu thông minh. Trên giảng đường, sinh viên như Nguyễn Tường Vy nhìn nhận AI rất hữu ích trong khâu gợi ý ý tưởng và tìm hướng tiếp cận tài liệu. Vấn đề bắt đầu xuất hiện khi ranh giới giữa hỗ trợ và làm thay bị xóa nhòa: không rõ được dùng AI đến đâu, có cần ghi lại phần máy tham gia hay không, kết quả trôi chảy có đủ để chứng minh năng lực hay chỉ là lớp sơn bóng bên ngoài. Trong thời đại AI phát triển như hơi thở, nếu nhà trường không kịp đặt ra chuẩn chơi mới, người học sẽ bị cuốn vào sự tiện lợi và mất thói quen nghi ngờ, đối chiếu.
Học sinh phụ thuộc AI: không thể chỉ trách người lười
Tình trạng học sinh phụ thuộc AI đã xuất hiện rõ trong môi trường học đường: nếu ngại, sợ và mất tự tin khi thiếu công cụ, đó là dấu hiệu của sự lệ thuộc. TS Nguyễn Thế Dũng thừa nhận lạm dụng AI là thực tế, điều cần làm không phải là cấm đoán mà là dạy sinh viên xem đây là công cụ hỗ trợ học tập và sáng tạo. Nguyên nhân không nằm gọn ở sự lười biếng. Những yêu cầu môn học phức tạp, khối lượng bài tập lớn, thiếu kỹ năng tự học và kỹ năng dùng AI, áp lực điểm số và so sánh với bạn bè khiến sinh viên có xu hướng để máy làm thay. Khi giảng viên không nói rõ đâu là phần phải tự làm, đâu là phần được AI hỗ trợ, người học dễ chọn con đường ít kháng cự nhất: chấp nhận câu trả lời có sẵn. Một bài làm câu chữ trôi chảy chưa hẳn phản ánh đúng mức độ hiểu bài; đó có thể chỉ là tổng hợp máy móc của hệ thống ngôn ngữ, không phải kết quả của quá trình tư duy.
Kỹ năng phân tích học tập: bộ não cần được "tập gym"
AI có thể tóm tắt tài liệu hoặc đưa ra lời giải rất nhanh, nhưng người học vẫn cần kiểm tra nguồn, đối chiếu dữ liệu và tự lý giải kết luận. Nếu bỏ qua những bước ấy, sinh viên có thể hoàn thành bài tập mà chưa nắm được vấn đề. Kỹ năng phân tích học tập vì thế là bài kiểm tra thực sự: người học có hiểu mình đang làm gì, có giải thích được kết quả khi bị hỏi sâu hay không. Không ít trường hợp sinh viên dùng AI tạo bài báo cáo trình bày đẹp, lập luận có vẻ thuyết phục nhưng lại im lặng khi giảng viên chất vấn dữ liệu và kết luận. TS Trần Thế Vinh nhấn mạnh: sản phẩm nhìn bên ngoài tốt chưa chắc bản chất bên trong đã đúng; chuẩn đầu ra chỉ đạt khi sinh viên hiểu, giải thích và chịu trách nhiệm về nội dung. Bộ não cần luyện tập thông qua suy nghĩ và học tập; nếu mọi bước phân tích, tổng hợp, phản biện đều giao cho công cụ, trí tuệ con người sẽ teo lại dù điểm số trên giấy có thể rất cao.
Giáo dục công nghệ AI: dạy cách dùng, không dạy cách dựa dẫm
Việc giáo dục công nghệ AI đang được đặt lên bàn ở nhiều trường đại học với sức ép chính sách lẫn thực tiễn lớp học. Thông tư số 49/2026/TT-BGDĐT có hiệu lực từ ngày 15/8/2026 đặt ra yêu cầu về ứng dụng công nghệ và liêm chính học thuật trong giáo dục đại học. Không thể tiếp tục giả vờ như AI không tồn tại, nhưng cũng không thể thả nổi để sinh viên dùng mà không chịu trách nhiệm. Một trường đang xây dựng học phần nhập môn công nghệ số ứng dụng trí tuệ nhân tạo, không chỉ dạy thao tác sử dụng mà còn giúp sinh viên nhận biết giới hạn của AI và yêu cầu trung thực trong học tập, công tác. Điều đó đòi hỏi người học phải biết kiểm tra đầu ra của công cụ, người dạy phải thống nhất cách hướng dẫn và đánh giá để sinh viên không phải tự đoán đâu là mức sử dụng được chấp nhận. Khi xem AI là trợ lý, thậm chí dùng để phản biện giảng viên nếu có cơ sở cho rằng thầy chưa chính xác, người học bắt đầu biến công nghệ thành bệ phóng tư duy chứ không phải chiếc nạng.
Chiến lược cho đại học: đào tạo công dân AI biết phản biện
Thách thức lớn nhất hiện nay không phải là cho phép hay cấm sử dụng AI, mà là đặt được ranh giới giữa hỗ trợ và thay thế tư duy. Theo một chuyên gia an ninh mạng, nhà trường và giảng viên cần xác định rõ ngay từ đầu phần nào được sử dụng AI, phần nào phải tự thực hiện và mức độ công khai cần thiết. Ba mức độ sử dụng – được phép, được phép nhưng phải công khai, và không được phép – phải gắn với năng lực mà bài tập muốn đánh giá. Song song, cần nhiều chương trình dành cho giảng viên để xây dựng giáo án, đề thi và cách đánh giá đúng năng lực, qua đó sinh viên không thể có tư duy làm đại, làm cho có. Đánh giá phải chú trọng cả kết quả lẫn quá trình, kết hợp bài làm với vấn đáp ngắn để xem người học có thực sự hiểu. AI có thể khuếch đại khả năng của con người từ giảng đường đến doanh nghiệp, nhưng chỉ khi trường đại học dạy kỹ năng đọc hiểu đầu ra, kiểm chứng nguồn và phản biện, chúng ta mới có những công dân AI thông minh, không phải những "người dùng" thụ động.
