AI đã đi vào nhiều công đoạn học tập
AI trong học tập là việc sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ các nhiệm vụ học thuật, từ tìm ý tưởng và giải thích bài khó đến soạn dàn ý, dịch tài liệu và rà soát cách diễn đạt. Công nghệ này đã trở thành một phần quen thuộc trong môi trường đại học, nên câu hỏi không còn là sinh viên có dùng hay không, mà là họ dùng để học tốt hơn hay để né tránh việc suy nghĩ.
Một khảo sát trực tuyến với 1.203 sinh viên ở nhiều trường đại học trên cả nước cho thấy phần lớn đã có kinh nghiệm sử dụng AI: 54,9% đánh giá trải nghiệm của mình ở mức trung bình, còn 27,8% cho biết đã sử dụng khá nhiều. Về tần suất, 51,9% dùng ở mức vừa phải, 29,9% dùng thường xuyên và 4,2% dùng rất thường xuyên. Những con số này không tự chứng minh AI làm kết quả học tập tốt hơn; chúng cho thấy công nghệ đã đủ phổ biến để nhà trường phải dạy cách sử dụng, thay vì chỉ trông chờ vào lệnh cấm.
Sinh viên dùng AI để tiết kiệm thời gian là điều dễ hiểu. Nhưng nếu công cụ làm thay cả bước đọc, đối chiếu và lập luận, thời gian được tiết kiệm có thể phải trả bằng sự hiểu biết nông hơn.
Điều gì khiến sinh viên chọn dùng AI?
Một nghiên cứu tại Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh phân tích 350 câu trả lời hợp lệ để xem xét cả ý định lẫn hành vi sử dụng AI thực tế. Kết quả cho thấy niềm tin vào AI, hiệu quả kỳ vọng và ảnh hưởng xã hội tác động tích cực đến ý định sử dụng; còn ý định cùng thói quen góp phần thúc đẩy hành vi sử dụng. Điều đó giải thích vì sao một công cụ tiện lợi nhanh chóng thành nếp: sinh viên thấy nó hữu ích, bạn bè hoặc giảng viên cũng dùng, rồi việc mở công cụ trở thành phản xạ.
Một khảo sát rộng hơn ghi nhận sự lạc quan và tính đổi mới công nghệ giúp sinh viên nhìn AI là hữu ích, dễ sử dụng; khi tương tác thuận tiện và thú vị, mức độ hài lòng cũng tăng. Đáng chú ý, lo ngại về AI không nhất thiết làm sinh viên quay lưng với công cụ này: nhận thức rủi ro có thể khiến họ sử dụng có chủ đích và thận trọng hơn. Đây là lý do cần dạy năng lực đánh giá đầu ra, chứ không chỉ dạy cách viết câu lệnh.
Các kết quả nghiên cứu này phản ánh những nhóm sinh viên và bối cảnh khảo sát cụ thể, không phải công thức áp dụng cho mọi trường. Tuy vậy, chúng gợi ý một điểm quan trọng: ý định, thói quen và môi trường học đều định hình cách sinh viên dùng AI, nên hướng dẫn hiệu quả phải tác động đến cả ba.
Ranh giới giữa hỗ trợ và lệ thuộc
Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội đã xây dựng khung năng lực AI, tổ chức tập huấn cho cán bộ và định hướng giảng viên, sinh viên sử dụng công nghệ có trách nhiệm, minh bạch. Theo hiệu trưởng Hoàng Anh Tuấn, toàn bộ cán bộ của trường đã được tập huấn chuyên sâu về sử dụng AI trong giảng dạy và nghiên cứu. Nhà trường cũng dùng Turnitin hỗ trợ phát hiện nội dung trùng lặp và cho biết sẽ tiếp tục quan tâm đến cách thức, mức độ sử dụng AI trong đào tạo và nghiên cứu.
Đây là hướng đi hợp lý hơn một lệnh cấm toàn diện: vừa giúp cộng đồng học thuật hiểu công cụ, vừa đặt trách nhiệm minh bạch lên người sử dụng. Nhưng phần mềm dò trùng lặp không thể tự phân biệt mọi trường hợp dùng AI hợp lệ với việc giao phó toàn bộ bài làm cho máy. Vì thế, quy định cần nêu rõ khi nào phải khai báo việc dùng AI, cách trích dẫn hoặc kiểm chứng nội dung, và phần nào trong bài phải thể hiện lập luận của chính sinh viên.
Liêm chính học thuật không chỉ là tránh sao chép nguyên văn. Đó còn là khả năng chịu trách nhiệm với lập luận, dữ liệu và kết luận mình nộp. AI có thể giúp tìm thông tin, xử lý dữ liệu và phát triển ý tưởng, nhưng không thay thế được tư duy phân tích hay trách nhiệm cá nhân.
Đo việc học bằng mức độ hiểu, không phải tốc độ
Nghiên cứu được Thạc sĩ Nguyễn Minh Trí, Giám đốc Chương trình Ngôn ngữ Anh tại Trường Đại học Hoa Sen, cùng cựu sinh viên Võ Tấn Thành thực hiện đã được chấp nhận và trình bày tại Hội thảo quốc tế ICAAHI vào ngày 26/10/2026. Công trình xem xét mối liên hệ giữa sự lệ thuộc AI về nhận thức và hành vi với hai cách tiếp thu: học sâu, hướng đến hiểu và vận dụng tri thức; và học bề mặt, thiên về ghi nhớ tạm thời.
Cách đặt câu hỏi này đáng chú ý vì AI không chỉ khiến sinh viên làm bài nhanh hơn; nó có thể làm thay những bước cần thiết để kiến thức trở thành của người học. Nếu sinh viên nhận câu trả lời hoàn chỉnh mà không tự kiểm tra bằng chứng, giải thích lại bằng lời mình hay áp dụng vào tình huống mới, sản phẩm trông chỉn chu vẫn có thể che giấu sự tiếp thu hời hợt. Nguy cơ ấy không đồng nghĩa mọi lần dùng AI đều cản trở học sâu, nhưng buộc giảng viên phải đánh giá cả quá trình tư duy, không chỉ bản nộp cuối.
Ranh giới nên rõ ràng: dùng AI để gợi ý, chất vấn, giải thích hoặc rà soát; không giao cho nó quyền quyết định thay mình. Khi sinh viên phải xác minh câu trả lời, nêu phần AI đã hỗ trợ và bảo vệ được kết luận của bản thân, công nghệ có thể mở rộng việc học thay vì rút ngắn nó thành thao tác hoàn thành bài. Đại học nên hướng đến mục tiêu ấy: không phải ít AI hơn bằng mọi giá, mà là nhiều tư duy độc lập và học sâu hơn.
