AI đang đổi cách học và cách dạy
AI tạo sinh trong đại học là nhóm công cụ có thể tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã nguồn từ yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, qua đó tác động đồng thời đến cách sinh viên học, cách giảng viên dạy và đánh giá, cũng như cấu trúc chương trình đào tạo. Khi những công cụ ấy ngày càng dễ tiếp cận, câu hỏi không còn là có nên dùng AI hay không, mà là dùng thế nào để nâng chất lượng mà vẫn bảo đảm năng lực thực chất của người học. Với sinh viên, GenAI có thể giải thích một khái niệm theo nhiều mức độ, tóm tắt hoặc dịch tài liệu, gợi ý nội dung cần đọc sâu hơn và hỗ trợ luyện tập theo nhịp độ cá nhân. Trong CNTT, trợ lý lập trình còn có thể sinh mã, giải thích code, viết kiểm thử và xử lý dữ liệu. Nhưng tốc độ có được từ công cụ không đồng nghĩa với hiểu biết. Nếu người học chỉ sao chép đầu ra, tiện ích sẽ che lấp những lỗ hổng kiến thức thay vì giúp họ khắc phục.
Sự thay đổi cũng buộc giảng viên rời khỏi vai trò chủ yếu truyền đạt thông tin để tập trung thiết kế hoạt động học tập, hướng dẫn phương pháp, kiểm chứng tri thức và rèn tư duy. AI có thể gợi ý học liệu, câu hỏi và phản hồi theo tiêu chí, nhưng giảng viên vẫn phải thẩm định nội dung và chịu trách nhiệm về đánh giá. Vì thế, phản ứng đúng không phải là cấm mọi công cụ hay giao việc dạy cho máy, mà là tổ chức lại lớp học quanh những năng lực máy khó thay thế: đặt vấn đề, giải thích lập luận và vận dụng kiến thức trong tình huống cụ thể.
Từ năng lực AI đến gắn kết với công việc
AI trong đại học không thể dừng ở việc thêm một ứng dụng vào bài giảng. Đào tạo, nghiên cứu, quản lý và dịch vụ hỗ trợ sinh viên cần thích ứng với nền tảng dữ liệu và công nghệ số; đồng thời, trường cần gắn kết chặt hơn với chính phủ, doanh nghiệp và xã hội. Doanh nghiệp có thể cùng xác định kỹ năng cần thiết, đóng góp chuyên gia và tạo cơ hội thực hành qua chương trình đào tạo, thực tập và trải nghiệm tại nơi làm việc. Đây là bước cần thiết vì biết thao tác với công cụ chưa chắc làm tăng năng suất nếu quy trình và cách quản lý không đổi. Sinh viên cần học cách đưa công nghệ vào công việc, nhưng cũng phải hiểu bối cảnh và chịu trách nhiệm về kết quả.
Ngày 11-8-2026, Phó Thủ tướng Lê Tiến Châu ký Quyết định 1528/QĐ-TTg phê duyệt Chương trình phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, tầm nhìn 2035; chương trình đặt mục tiêu trang bị kỹ năng AI cho khoảng 10 triệu lao động vào năm 2030. Quy mô ấy cho thấy năng lực AI đang trở thành yêu cầu rộng hơn phạm vi các ngành công nghệ. Tuy nhiên, chính sách chỉ có ý nghĩa khi được đưa vào thực tiễn đào tạo hiệu quả. Các trường cần kết hợp kỹ năng công nghệ với chuyên môn, khả năng thích ứng và tư duy lãnh đạo, thay vì xem số lượng công cụ được đưa vào giảng đường là thước đo đổi mới.
USSH chọn đào tạo đi cùng kiểm soát
Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội (USSH) nhìn nhận hướng dẫn sử dụng AI có trách nhiệm là nhiệm vụ quan trọng, trong bối cảnh nguy cơ lệ thuộc công nghệ, đạo văn và suy giảm tính trung thực học thuật tăng lên cùng độ phổ biến của công cụ tạo sinh. Trường đã xây dựng, công bố và đưa vào vận hành Khung năng lực trí tuệ nhân tạo, đồng thời tổ chức đào tạo, bồi dưỡng cho cán bộ và người học. Đến nay, 100% cán bộ trường đã được tập huấn chuyên sâu về sử dụng AI trong giảng dạy, nghiên cứu và hoạt động khoa học. Đây là hướng đi đáng chú ý: thay vì chỉ xử lý vi phạm sau khi xảy ra, nhà trường đặt năng lực sử dụng có trách nhiệm làm một phần của việc học.
Khung năng lực chỉ phát huy tác dụng nếu đi cùng quy định rõ ràng và cách đánh giá phù hợp. USSH ban hành hướng dẫn sử dụng AI có trách nhiệm, nhấn mạnh minh bạch, tư duy độc lập và trách nhiệm cá nhân; trường cũng chú trọng kiểm soát đạo văn, trùng lặp thông tin và hướng tới đánh giá mức độ sử dụng AI trong sản phẩm học thuật. Đây không nên là cuộc chạy đua tìm công cụ phát hiện gian lận. Những bài tập chỉ yêu cầu nộp một sản phẩm hoàn chỉnh ngoài lớp đã khó xác nhận quá trình làm thật. Vấn đáp, nhật ký tiến độ, thực hành tại lớp và bảo vệ dự án có thể giúp giảng viên nhìn thấy sinh viên hiểu gì, tự làm phần nào và dùng AI ra sao.
Giữ chuyên môn và tư duy phản biện làm nền
Thách thức lớn nhất không phải sinh viên biết thêm một công cụ, mà là nguy cơ đánh đồng câu trả lời trôi chảy với tri thức đáng tin. Đại học cần đồng thời bồi đắp nền tảng chuyên môn, tư duy phản biện, khả năng kiểm chứng thông tin và hiểu giới hạn, kể cả hiện tượng mô hình tạo thông tin sai. Người học có thể được phép dùng AI trong nhiệm vụ phù hợp, nhưng phải khai báo cách dùng, kiểm tra đầu ra và chứng minh mình hiểu giải pháp. Trong đào tạo CNTT, điều đó có nghĩa là dạy cả lý do đằng sau một giải pháp: toán học, thuật toán, cấu trúc dữ liệu, kiến trúc phần mềm, cơ sở dữ liệu, an toàn thông tin và tư duy hệ thống. AI nên khuếch đại năng lực con người, không làm thay phần suy nghĩ mà đại học có trách nhiệm rèn luyện.
Giáo dục đại học sẽ không bảo vệ được chất lượng bằng cách phớt lờ AI, cũng không thể bảo vệ liêm chính chỉ bằng lệnh cấm. Lối đi thuyết phục hơn là dạy sinh viên đặt câu hỏi tốt, xem xét nhiều góc nhìn, tự đưa ra phán đoán và chịu trách nhiệm về sản phẩm của mình. Năng lực AI cần được phát triển song song với chuyên môn và đạo đức học thuật; đánh giá cũng phải ghi nhận quá trình hiểu và vận dụng, không chỉ sản phẩm cuối. Khi trường đại học kết hợp được đào tạo, quy định minh bạch và gắn kết thực tế với doanh nghiệp, AI mới trở thành đòn bẩy cho học tập thay vì lối tắt làm suy yếu năng lực.
