AI trong đại học cần hướng dẫn, không chỉ giới hạn
AI trong đại học là việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào học tập, giảng dạy và nghiên cứu, đồng thời trang bị cho người học năng lực đánh giá, vận dụng công nghệ và chịu trách nhiệm về sản phẩm của mình. Khi AI phát triển nhanh và ngày càng hiện diện trong doanh nghiệp, câu hỏi không còn là có nên dùng hay không, mà là làm thế nào để công cụ hỗ trợ tiến bộ thay vì thay thế nỗ lực tư duy. Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội, đã xây dựng khung năng lực AI và hướng dẫn giảng viên, sinh viên sử dụng AI tạo sinh hiệu quả, có trách nhiệm, phù hợp chuẩn mực đạo đức học thuật. Đây là lựa chọn đúng hướng: cấm đoán đơn thuần không dạy sinh viên nhận biết giới hạn của công nghệ, còn để mặc thì có thể làm mờ ranh giới giữa hỗ trợ và làm thay.
Nhà trường đang chuyển từ khung năng lực số sang khung năng lực AI, đưa yêu cầu sử dụng công nghệ vào hoạt động dạy học, nghiên cứu và học tập. Theo Hiệu trưởng Hoàng Anh Tuấn, 100% cán bộ, giảng viên đã được tập huấn chuyên sâu về sử dụng AI hiệu quả và có trách nhiệm. Quy mô này cho thấy đào tạo không thể chỉ đặt gánh nặng lên sinh viên: người hướng dẫn cũng cần đủ hiểu biết để đặt yêu cầu rõ ràng, đánh giá quá trình làm việc và phân biệt hỗ trợ hợp lệ với sự lệ thuộc.
Minh bạch là điều kiện của liêm chính học thuật
Một nguyên tắc có sức nặng hơn mọi lời nhắc chung chung là yêu cầu sinh viên công khai có sử dụng AI hay không và nêu rõ mức độ sử dụng trong sản phẩm học thuật. Minh bạch giúp giảng viên nhìn thấy phần đóng góp của người học, đồng thời buộc sinh viên tự xác định đâu là ý tưởng, phân tích và kết luận của mình. Thiếu công khai, một bài làm có thể trông hoàn chỉnh nhưng không phản ánh đúng năng lực mà nhà trường cần đánh giá.
Nhà trường cũng vận hành Turnitin để hỗ trợ phát hiện đạo văn; phần mềm được triển khai cho toàn bộ cán bộ, còn toàn bộ sinh viên được yêu cầu chú ý kiểm tra đạo văn trong sản phẩm học thuật. Công cụ kiểm tra có vai trò, nhưng không thể thay thế quy tắc rõ ràng và sự trung thực của người học. Liêm chính học thuật không đồng nghĩa với né mọi công nghệ: đó là biết khai báo cách dùng, kiểm tra đầu ra và không trình bày nội dung do AI tạo ra như thể hoàn toàn là lao động trí tuệ của mình.
Dạy cách chọn việc cho AI, không chỉ cách bấm nút
Đào tạo kỹ năng AI sẽ thiếu một nửa giá trị nếu chỉ dừng ở thao tác với công cụ. Tan Hong Ming, phụ trách Vận hành số tại Trường Kinh doanh, Đại học Quốc gia Singapore, cho rằng sinh viên cần biết công nghệ hỗ trợ công việc nào, vận dụng ra sao, đánh giá kết quả và chủ động giải quyết vấn đề. Cách tiếp cận này đặt chuyên môn ngành học làm nền: AI có thể giúp nâng hiệu quả công việc, nhưng không thay thế kiến thức sâu, năng lực giao tiếp, phỏng vấn hay thuyết trình.
Khung năng lực dành cho sinh viên của trường gồm năng lực thích ứng dài hạn như tư duy phát triển, tự chủ, giải quyết vấn đề sáng tạo và hợp tác; cùng nhóm năng lực AI như hiểu dữ liệu, đánh giá đầu ra, đạo đức và ứng dụng công nghệ theo ngành nghề. Đây là cấu trúc đáng chú ý vì nó gắn việc biết dùng AI với khả năng phán đoán khi nào nên dùng, lúc nào cần kiểm chứng và khi nào con người phải tự xử lý. Sinh viên cần hiểu AI có thể hỗ trợ tìm thông tin, xử lý dữ liệu và phát triển ý tưởng, nhưng không thể thay tư duy phản biện, phân tích hay trách nhiệm cá nhân.
Đào tạo phải theo kịp lớp học và nơi làm việc
Hướng dẫn sử dụng AI không nên là tài liệu ban hành một lần rồi để cũ. Trường cho biết các nội dung được phổ biến và cập nhật thường xuyên, đặc biệt với sinh viên mới; đồng thời tiếp tục chú ý hơn đến phương thức và mức độ sử dụng AI trong đào tạo, nghiên cứu. Việc này cần đi cùng những ví dụ cụ thể trong bài tập, tiểu luận và nghiên cứu để sinh viên biết khi nào phải khai báo, cách kiểm chứng đầu ra và phần việc nào cần tự thực hiện.
Đại học cũng cần kết nối chương trình đào tạo với thực tế nghề nghiệp. Tan Hong Ming đề xuất tăng hợp tác giữa trường và doanh nghiệp để cùng xây dựng khóa học, đưa tình huống công việc vào giảng dạy và coi trọng thực tập; thời lượng trải nghiệm tại doanh nghiệp có thể được tăng lên. Đây là hướng bổ trợ thiết thực cho đào tạo kỹ năng AI: mỗi ngành có nhu cầu khác nhau, nên sinh viên phải được luyện cách áp dụng công nghệ vào nhiệm vụ thật, thay vì học các thao tác rời rạc.
Công nghệ hữu ích khi người học vẫn là chủ thể
Cách làm của Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn cho thấy ứng phó với nguy cơ lệ thuộc AI không chỉ nằm ở khâu kiểm tra. Khung năng lực, tập huấn giảng viên, hướng dẫn sinh viên, công cụ phát hiện đạo văn và yêu cầu công khai cần vận hành cùng nhau. Nếu chỉ siết kiểm soát, người học có thể né tránh thay vì học cách dùng đúng; nếu chỉ khuyến khích hiệu suất, trường có nguy cơ xem nhẹ tư duy độc lập và liêm chính học thuật.
Mục tiêu nên là giúp sinh viên biết chọn việc phù hợp cho AI, kiểm tra kết quả và chịu trách nhiệm với sản phẩm cuối cùng. Sử dụng AI có trách nhiệm không phải lời cam kết chung chung: nó phải hiện rõ trong cách làm bài, mức độ minh bạch và khả năng giải thích đóng góp của bản thân. Khi trường dạy được những năng lực đó, AI có thể mở rộng sức học và năng suất mà không chiếm chỗ của người học.
