Bước ngoặt không nằm ở việc có dùng AI hay không
AI tạo sinh là công nghệ có thể tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã nguồn từ yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, qua đó mở rộng cách con người tiếp cận và tạo ra nội dung. Trong giáo dục đại học, tốc độ phát triển của GenAI khiến câu hỏi quan trọng không còn là nên chấp nhận hay cấm công nghệ, mà là dùng nó thế nào để nâng chất lượng đào tạo mà không làm suy yếu năng lực người học. Ngày 26/10/2026, PGS.TS. Ngô Tứ Thành, Viện Công nghệ thông tin thuộc Học viện Phụ nữ Việt Nam, phân tích tác động của GenAI tới việc học, cách dạy và đánh giá, cũng như chương trình đào tạo, đặc biệt trong lĩnh vực Công nghệ thông tin. Đây là bước ngoặt đáng kể, nhưng không phải lý do để xem công nghệ như giải pháp tự động cho mọi vấn đề của đại học. GenAI nên khuếch đại năng lực con người, không thay thế tư duy, kiến thức nền tảng hay trách nhiệm học thuật.
Sinh viên có thêm người hỗ trợ, nhưng phải tự kiểm chứng
Cơ hội dễ thấy nhất của GenAI trong giáo dục là khả năng hỗ trợ cá nhân hóa. Thay vì chờ đến buổi học tiếp theo, sinh viên có thể hỏi lại một khái niệm, yêu cầu cách giải thích khác hoặc luyện tập theo nhịp độ riêng. AI có thể làm gia sư học tập 24/7, trình bày cùng một nội dung ở nhiều mức độ; người học ngành Công nghệ thông tin, chẳng hạn, có thể bắt đầu với lời giải thích trực quan về hệ mật RSA rồi yêu cầu phân tích kỹ thuật sâu hơn. Công cụ này còn có thể tóm tắt, dịch, lập dàn ý và gợi ý nội dung cần đọc kỹ, giúp giảm rào cản ngôn ngữ. Nhưng tốc độ tổng hợp không đồng nghĩa với độ chính xác: sinh viên vẫn phải kiểm tra nguồn gốc và đối chiếu tài liệu học thuật chính thống. GenAI hữu ích nhất khi giúp người học đặt câu hỏi tốt hơn, chứ không phải khi cung cấp một câu trả lời để sao chép.
AI cũng có thể tạo môi trường luyện tập và phản biện: sinh viên thử mã nguồn, kiểm tra lập luận, mô phỏng phỏng vấn hoặc tập xử lý tình huống nghề nghiệp. Giá trị nằm ở quá trình thử, sai và sửa, nhờ đó người học nhận ra điểm yếu và tự cải thiện; nếu bỏ qua quá trình ấy để lấy đáp án hoàn chỉnh, lợi ích học tập sẽ giảm. Vì vậy, ứng dụng AI nên được xem là một phần của năng lực học tập cần rèn luyện, không phải lối tắt thay cho việc hiểu bài.
Giảng viên chuyển từ truyền đạt sang thiết kế việc học
Khi sinh viên có thể tiếp cận lời giải thích và thông tin nhanh hơn, giảng viên cần dành ít trọng tâm hơn cho việc truyền đạt nội dung đơn thuần, và nhiều hơn cho thiết kế hoạt động học tập, hướng dẫn phương pháp, kiểm chứng tri thức và phát triển tư duy. Đây không phải sự mất đi vai trò của giảng viên, mà là đòi hỏi cao hơn đối với chuyên môn sư phạm: người dạy phải giúp sinh viên phân biệt lời giải có vẻ thuyết phục với hiểu biết có căn cứ. GenAI cũng tác động tới đánh giá. Những bài tập chỉ yêu cầu tái hiện kiến thức hoặc nộp sản phẩm hoàn chỉnh làm ngoài lớp sẽ khó cho thấy ai thực sự nắm vững nội dung khi công cụ có thể hỗ trợ tạo bài. Bởi vậy, đại học cần chú ý tới quá trình lập luận và cách người học giải thích lựa chọn của mình, thay vì chỉ chấm kết quả cuối cùng.
Tác động còn lan tới cấu trúc chương trình, nhất là các ngành như Công nghệ thông tin, nơi AI có thể hỗ trợ sinh mã, giải thích code, viết kiểm thử, xử lý dữ liệu và tạo tài liệu kỹ thuật. Điều đó đặt ra yêu cầu cập nhật nội dung đào tạo, nhưng không có nghĩa kiến thức nền tảng trở nên thừa. Ngược lại, sinh viên càng cần hiểu nguyên lý để đánh giá mã do AI gợi ý, phát hiện lỗi và chịu trách nhiệm về sản phẩm mình làm ra. Đổi mới chương trình vì thế không nên chỉ dạy cách sử dụng công cụ; cần rèn khả năng đặt vấn đề, kiểm tra kết quả và vận dụng kiến thức vào tình huống thực.
Không cấm đoán, cũng không phó mặc
Thách thức lớn nhất không phải sự hiện diện của GenAI mà là cách nhà trường xác định ranh giới giữa hỗ trợ hợp lệ và thay thế nỗ lực của người học. Nội dung do AI tạo có thể sai, thiếu căn cứ hoặc khiến sinh viên phụ thuộc vào câu trả lời có sẵn; bài làm hoàn chỉnh cũng làm giảm độ tin cậy của cách đánh giá chỉ dựa trên sản phẩm cuối. Một lệnh cấm rộng khó phù hợp với thực tế công cụ đã trở nên dễ tiếp cận, còn thả nổi thì có nguy cơ làm mờ trách nhiệm học thuật. Hướng hợp lý hơn là cho phép sử dụng có kiểm soát, yêu cầu sinh viên minh bạch cách dùng AI, thiết kế đánh giá để nhận diện năng lực thực chất và giữ trách nhiệm cuối cùng ở con người. Theo hướng đó, GenAI không phải đối thủ của đại học cũng không phải người thay thế giảng viên. Công nghệ chỉ tạo giá trị bền vững khi được đặt trong quy tắc rõ ràng, phục vụ việc học và không làm thay tư duy.
