Khi bằng xuất sắc không còn là của hiếm
Lạm phát điểm số là tình trạng điểm cao và xếp loại xuất sắc ngày càng phổ biến, khiến thang điểm mất dần khả năng phân biệt giữa các mức độ thành thạo của người học. Đây không chỉ là chuyện bảng điểm đẹp hay xấu: nó đặt câu hỏi liệu bằng cấp còn truyền tải đáng tin cậy năng lực của người tốt nghiệp hay không. Ở nhiều trường đại học, tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp loại Giỏi, Xuất sắc đã vượt 70%, có nơi trên 80%, trong khi bằng tốt nghiệp xuất sắc từng được xem là của hiếm. Tỷ lệ cao tự nó chưa chứng minh chuẩn đánh giá đã bị hạ; sinh viên có thể học tốt hơn nhờ chương trình và hỗ trợ hiệu quả. Nhưng nếu điểm tăng mà năng lực không tiến bộ tương ứng, xếp loại sẽ mất giá trị thông tin. Khi bằng Giỏi, Xuất sắc có thể giúp ứng tuyển, áp lực để sinh viên đạt kết quả thuận lợi cũng dễ lan sang nhà trường.
Động cơ nâng điểm và cái giá của thang đo cùn
Giáo sư, Tiến sĩ khoa học Đặng Ứng Vận nhận định lạm phát điểm không chỉ xuất hiện ở Việt Nam; áp lực tuyển sinh và cơ chế thị trường có thể khiến trường ngại đánh giá quá nghiêm, nhất là khi điều đó ảnh hưởng đến lựa chọn của các khóa sau. Cùng lúc, xếp loại tốt nghiệp có thể tạo lợi thế tìm việc, nên một bảng điểm thuận lợi trở thành thứ nhà trường chịu sức ép phải bảo đảm. Đó là vòng lặp đáng lo: điểm số được dùng để tạo tín hiệu cạnh tranh, rồi chính nhu cầu về tín hiệu đẹp làm suy yếu khả năng phân loại. Vấn đề không nằm ở việc sinh viên đạt điểm cao, mà ở chỗ điểm cao có nhất quán giữa lớp học, giảng viên và trường hay không. Bộ Giáo dục và Đào tạo đã yêu cầu các cơ sở đại học rà soát kết quả học tập trong năm học 2026–2027 và không áp đặt tỷ lệ tốt nghiệp Giỏi, Xuất sắc. Đây là hướng đúng, nhưng rà soát tỷ lệ sẽ không đủ nếu thiếu chuẩn đầu ra rõ ràng và căn cứ đánh giá đáng tin cậy.
Bài tập đúng chưa chắc là bài học thật
Một câu chuyện ở Đại học California, Berkeley cho thấy điểm số có thể mất ý nghĩa ngay trong một bài tập cụ thể. Giáo sư toán Richard Borcherds chuyển sang chấm theo mức độ hoàn thành, thay vì cho điểm dựa vào việc mọi đáp án có đúng hay không, sau khi nhận thấy sinh viên ngày càng dùng trí tuệ nhân tạo để tạo lời giải. Ông cảnh báo chấm đúng sai có thể khuyến khích dùng công cụ này và khiến sinh viên tự làm bài chịu bất lợi. Cách chấm mới cũng không phải giải pháp trọn vẹn: nộp bài không đồng nghĩa với hiểu bài. Thách thức nằm ở khoảng cách giữa sản phẩm nộp lên và năng lực tự thực hiện. Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ giải thích, rà soát hoặc gợi ý; nhưng nếu sinh viên đưa ra đáp án trước khi tự thử sức, điểm bài tập không còn phản ánh điều họ đã học. Bởi vậy, câu hỏi đúng không phải là có nên chấm hay không, mà là bài tập cần được thiết kế và đối chiếu ra sao để nhìn thấy cách người học suy luận.
Chấm cả quá trình, không chỉ đóng dấu bằng điểm
Đánh giá sinh viên cần phục vụ việc học: theo dõi tiến bộ, phát hiện phần chưa hiểu và giúp giảng viên điều chỉnh hoạt động dạy, thay vì chỉ kết thúc bằng một con số. Một bài thi có giám sát có thể kiểm tra năng lực tự làm; bài tập, thảo luận, dự án và phần trình bày miệng có thể cho thấy quá trình lập luận, khả năng sửa sai và vận dụng kiến thức. Không phương thức đơn lẻ nào đủ sức đại diện cho toàn bộ năng lực, nhưng kết hợp chúng sẽ khó để một kết quả bóng bẩy che lấp lỗ hổng. Điều đó đòi hỏi tiêu chí công khai, nhiệm vụ phù hợp với mục tiêu môn học và phản hồi có ích, đồng thời bảo đảm kiểm tra nghiêm túc, chính xác và đáng tin cậy. Tiến sĩ Nguyễn Kim Dung nhấn mạnh bài toán lâu dài là học thật, đánh giá thật, không chạy theo thành tích. Thay đổi thói quen chấm điểm cần thời gian và sự tham gia của nhiều bên. Mục tiêu không phải làm bằng xuất sắc hiếm lại bằng mọi giá, mà là khiến mọi xếp loại có căn cứ và giúp người học hiểu mình đã đạt gì, còn thiếu gì.
