Ứng dụng công nghệ trong giáo dục: Các trường đại học cần quản trị AI như thế nào?

GD&TĐ - Trí tuệ nhân tạo (AI) là bước tiến công nghệ quan trọng, song vấn đề đặt ra là, các trường đại học cần quản trị AI như thế nào để vừa thúc đẩy đổi mới, vừa đảm bảo chất lượng đào tạo và liêm chính học thuật.



Xung quanh vấn đề này, PGS.TS Ali Al-Dulaimi - Trưởng Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ, Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam (BUV) đã có những trao đổi với Báo GD&TĐ.

AI không phải phép màu

- Bộ GD&ĐT công bố dự thảo Thông tư quy định ứng dụng công nghệ trong giáo dục đại học. Từ dự thảo này, AI sẽ đặt ra những câu hỏi gì cho các trường đại học, thưa ông?

- Tôi cho rằng sự xuất hiện của AI là sự chuyển đổi công nghệ có ý nghĩa lớn. Ở một số khía cạnh hoàn toàn có thể so sánh với những cuộc chuyển đổi số mang tính cách mạng trước đây. AI tạo sinh đang đặt ra những câu hỏi quan trọng cho các trường đại học. Ví dụ, nếu một sinh viên có thể tạo ra bản nháp bài luận khá tốt chỉ trong vài giây, chúng ta cần đặt câu hỏi rằng, bài luận thực sự được dùng để đánh giá điều gì.

Nếu mã lập trình hoạt động được có thể được tạo ra chỉ từ một câu lệnh bằng văn bản đơn thuần, chúng ta cần suy nghĩ cẩn trọng về cách đào tạo và đánh giá các kỹ sư phần mềm tương lai. Vấn đề là sinh viên cần phải học và chứng minh điều gì bằng chính năng lực của mình.

Đồng thời, tôi muốn tránh những nhận định cường điệu về AI. AI không phải phép màu và không phải sự thay thế cho mục tiêu giáo dục. Câu hỏi quan trọng về chính sách là, làm thế nào để quản trị việc sử dụng AI nhằm bảo đảm rằng, đổi mới sáng tạo sẽ củng cố thay vì làm suy giảm chất lượng học tập và các chuẩn mực học thuật.

Đối với các trường đại học, việc hiểu rõ sự khác biệt này vô cùng quan trọng. Chúng ta không nên bác bỏ những công cụ này vì chúng có thể hữu ích trong việc nháp ý tưởng, giải thích các khái niệm khó, hỗ trợ viết lách và lập trình hoặc giải quyết vấn đề.

Chúng ta không nên nhầm lẫn giữa khả năng diễn đạt trôi chảy với sự thấu hiểu, hay khả năng tạo nội dung chuyên môn thực sự. Giá trị thực sự của chúng chỉ xuất hiện khi được sử dụng cùng với sự giám sát của con người, tư duy phản biện và khả năng đánh giá học thuật.



AI - đồng hành nhưng không phải dẫn đường

- Theo ông, điều gì đáng lo nhất khi AI xuất hiện trên giảng đường?

- Đối với sinh viên, AI đặc biệt hữu ích với vai trò như người bạn đồng hành trong học tập. Tại Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ BUV, chúng tôi tạo điều kiện cho sinh viên sử dụng nền tảng Codio để học lập trình. Đây là phần mềm ứng dụng AI được tin dùng bởi những cơ sở giáo dục lớn nhất thế giới như MIT hay UCB. Phần mềm này trở thành người bạn học tập của các em, chỉ ra lỗi sai và cách sửa ngay trong thời gian làm bài.

Tuy nhiên, sinh viên vẫn phải hiểu logic đằng sau vấn đề, tự kiểm tra giải pháp và học hỏi từ sai sót của mình. Theo nghĩa đó, AI có thể đẩy nhanh quá trình học tập nhưng không nên thay thế chính việc học.

Đối với những sinh viên sử dụng tiếng Anh như ngôn ngữ thứ hai, AI cũng có thể hỗ trợ cải thiện sự rõ ràng, cấu trúc và cách diễn đạt. Trong môi trường học thuật quốc tế, điều này đặc biệt hữu ích, miễn là sinh viên vẫn là tác giả thực sự của sản phẩm học tập và sử dụng công cụ một cách minh bạch, có trách nhiệm.

Tôi muốn nhấn mạnh rằng, nguyên tắc giáo dục là yếu tố đặc biệt quan trọng. AI nên hỗ trợ việc thực hành, phản hồi và phản tư. Nó không nên trở thành sự thay thế cho việc đọc, suy luận, thiết kế hay chứng minh năng lực. Nếu AI giúp sinh viên hiểu sâu hơn, thực hành tự tin hơn và tham gia học tập tích cực hơn, thì nó thực sự tạo ra giá trị. Ngược lại, nếu AI khuyến khích sự thụ động hoặc lệ thuộc quá mức, nó có nguy cơ làm suy giảm chính mục đích cốt lõi của giáo dục.

- Việt Nam nên học gì từ cách các trường đại học trên thế giới quản trị AI?

- Dựa trên kinh nghiệm quốc tế cho đến nay, tôi cho rằng, những phản ứng trưởng thành và hiệu quả nhất đã chuyển từ cách tiếp cận mang tính phản ứng đơn thuần sang các hình thức tích hợp có cấu trúc hơn. Theo thời gian, nhiều trường đại học đã tiếp cận cân bằng hơn, kết hợp giữa việc xây dựng hướng dẫn ở cấp tổ chức, thiết kế lại hoạt động đánh giá, phát triển năng lực cho đội ngũ giảng viên và nâng cao hiểu biết về AI cho sinh viên.

Điều đặc biệt quan trọng là không tồn tại một mô hình chung áp dụng cho toàn thế giới. Một nghiên cứu so sánh các trường đại học tại Australia, Canada, Trung Quốc, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ cho thấy, có sự khác biệt đáng kể trong cách thiết kế và triển khai chính sách. Một số cơ sở giáo dục có những chính sách chi tiết áp dụng trên toàn trường, trong khi những nơi khác vẫn trao quyền quyết định đáng kể cho từng giảng viên hoặc khoa.

Theo tôi, điều này phản ánh hai thực tế, đây vẫn là lĩnh vực đang thay đổi nhanh và tính linh hoạt là điều cần thiết. Các trường đại học cần những nguyên tắc rõ ràng có thể duy trì sự ổn định ngay cả khi bản thân các công cụ AI liên tục thay đổi.

Chẳng hạn, tại Vương quốc Anh, các trường đại học như Edinburgh và UCL đã phát triển những khung hướng dẫn phân tầng, trong đó một số hình thức đánh giá cho phép sử dụng AI như công cụ hỗ trợ hoặc công cụ xây dựng bản nháp, trong khi những hình thức khác yêu cầu sinh viên hoàn thành công việc mà không có sự hỗ trợ của AI; sự khác biệt này được thông báo rõ ràng cho sinh viên từ trước.

Tại Singapore, hiểu biết về AI được xem như năng lực chiến lược ở cấp quốc gia, với sự nhấn mạnh mạnh mẽ hơn vào đạo đức AI và sự gắn kết giữa giáo dục đại học với nhu cầu của thị trường lao động.



- Vậy đâu là “ranh giới đỏ” mà các trường đại học không được vượt qua khi ứng dụng AI vào đào tạo?

- Theo quan điểm của tôi, nguyên tắc của liêm chính học thuật trong thời đại AI vẫn không thay đổi: Trung thực, tin cậy, công bằng, trách nhiệm và sự tôn trọng đối với tri thức. Điều thay đổi là bối cảnh mà chúng ta áp dụng những nguyên tắc đó.

Tôi cho rằng, sự phân biệt quan trọng nhất nằm ở điểm này: Vấn đề cốt lõi không phải là việc người học có sử dụng AI hay không, mà là sự sai lệch giữa trình bày và hiểu biết thực chất.

Nếu một sinh viên sử dụng AI để động não ý tưởng, làm rõ khái niệm khó hoặc nhận phản hồi cho bản nháp ban đầu, điều đó có thể hỗ trợ việc học. Nhưng nếu sinh viên sử dụng AI để tạo ra toàn bộ bài tập rồi trình bày nó như mình thực hiện thì họ đã vượt qua ranh giới rất quan trọng. Điều này đồng nghĩa với việc giá trị của hoạt động kiểm tra, đánh giá đang thay đổi.

Xét trên phương diện thực tiễn, tôi cho rằng, liêm chính học thuật trong thời đại AI bao gồm một số yếu tố cốt lõi: Công khai việc sử dụng AI khi cần thiết; trung thực trong việc xác định quyền tác giả; chứng minh sự hiểu biết đối với sản phẩm được nộp; thiết kế các hình thức đánh giá có khả năng ghi nhận tư duy thực sự thay vì chỉ đánh giá sản phẩm cuối cùng.

- Xin cảm ơn ông!

“AI có thể giúp chúng ta làm việc nhanh hơn và khám phá ý tưởng hiệu quả hơn, nhưng không thể thay thế kiến thức chuyên ngành, trách nhiệm đạo đức hay nghĩa vụ kiểm chứng tính xác thực của thông tin”, PGS.TS Ali Al-Dulaimi.





Xung quanh vấn đề này, PGS.TS Ali Al-Dulaimi - Trưởng Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ, Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam (BUV) đã có những trao đổi với Báo GD&TĐ.

AI không phải phép màu

- Bộ GD&ĐT công bố dự thảo Thông tư quy định ứng dụng công nghệ trong giáo dục đại học. Từ dự thảo này, AI sẽ đặt ra những câu hỏi gì cho các trường đại học, thưa ông?

- Tôi cho rằng sự xuất hiện của AI là sự chuyển đổi công nghệ có ý nghĩa lớn. Ở một số khía cạnh hoàn toàn có thể so sánh với những cuộc chuyển đổi số mang tính cách mạng trước đây. AI tạo sinh đang đặt ra những câu hỏi quan trọng cho các trường đại học. Ví dụ, nếu một sinh viên có thể tạo ra bản nháp bài luận khá tốt chỉ trong vài giây, chúng ta cần đặt câu hỏi rằng, bài luận thực sự được dùng để đánh giá điều gì.

Nếu mã lập trình hoạt động được có thể được tạo ra chỉ từ một câu lệnh bằng văn bản đơn thuần, chúng ta cần suy nghĩ cẩn trọng về cách đào tạo và đánh giá các kỹ sư phần mềm tương lai. Vấn đề là sinh viên cần phải học và chứng minh điều gì bằng chính năng lực của mình.

Đồng thời, tôi muốn tránh những nhận định cường điệu về AI. AI không phải phép màu và không phải sự thay thế cho mục tiêu giáo dục. Câu hỏi quan trọng về chính sách là, làm thế nào để quản trị việc sử dụng AI nhằm bảo đảm rằng, đổi mới sáng tạo sẽ củng cố thay vì làm suy giảm chất lượng học tập và các chuẩn mực học thuật.

Đối với các trường đại học, việc hiểu rõ sự khác biệt này vô cùng quan trọng. Chúng ta không nên bác bỏ những công cụ này vì chúng có thể hữu ích trong việc nháp ý tưởng, giải thích các khái niệm khó, hỗ trợ viết lách và lập trình hoặc giải quyết vấn đề.

Chúng ta không nên nhầm lẫn giữa khả năng diễn đạt trôi chảy với sự thấu hiểu, hay khả năng tạo nội dung chuyên môn thực sự. Giá trị thực sự của chúng chỉ xuất hiện khi được sử dụng cùng với sự giám sát của con người, tư duy phản biện và khả năng đánh giá học thuật.



AI - đồng hành nhưng không phải dẫn đường

- Theo ông, điều gì đáng lo nhất khi AI xuất hiện trên giảng đường?

- Đối với sinh viên, AI đặc biệt hữu ích với vai trò như người bạn đồng hành trong học tập. Tại Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ BUV, chúng tôi tạo điều kiện cho sinh viên sử dụng nền tảng Codio để học lập trình. Đây là phần mềm ứng dụng AI được tin dùng bởi những cơ sở giáo dục lớn nhất thế giới như MIT hay UCB. Phần mềm này trở thành người bạn học tập của các em, chỉ ra lỗi sai và cách sửa ngay trong thời gian làm bài.

Tuy nhiên, sinh viên vẫn phải hiểu logic đằng sau vấn đề, tự kiểm tra giải pháp và học hỏi từ sai sót của mình. Theo nghĩa đó, AI có thể đẩy nhanh quá trình học tập nhưng không nên thay thế chính việc học.

Đối với những sinh viên sử dụng tiếng Anh như ngôn ngữ thứ hai, AI cũng có thể hỗ trợ cải thiện sự rõ ràng, cấu trúc và cách diễn đạt. Trong môi trường học thuật quốc tế, điều này đặc biệt hữu ích, miễn là sinh viên vẫn là tác giả thực sự của sản phẩm học tập và sử dụng công cụ một cách minh bạch, có trách nhiệm.

Tôi muốn nhấn mạnh rằng, nguyên tắc giáo dục là yếu tố đặc biệt quan trọng. AI nên hỗ trợ việc thực hành, phản hồi và phản tư. Nó không nên trở thành sự thay thế cho việc đọc, suy luận, thiết kế hay chứng minh năng lực. Nếu AI giúp sinh viên hiểu sâu hơn, thực hành tự tin hơn và tham gia học tập tích cực hơn, thì nó thực sự tạo ra giá trị. Ngược lại, nếu AI khuyến khích sự thụ động hoặc lệ thuộc quá mức, nó có nguy cơ làm suy giảm chính mục đích cốt lõi của giáo dục.

- Việt Nam nên học gì từ cách các trường đại học trên thế giới quản trị AI?

- Dựa trên kinh nghiệm quốc tế cho đến nay, tôi cho rằng, những phản ứng trưởng thành và hiệu quả nhất đã chuyển từ cách tiếp cận mang tính phản ứng đơn thuần sang các hình thức tích hợp có cấu trúc hơn. Theo thời gian, nhiều trường đại học đã tiếp cận cân bằng hơn, kết hợp giữa việc xây dựng hướng dẫn ở cấp tổ chức, thiết kế lại hoạt động đánh giá, phát triển năng lực cho đội ngũ giảng viên và nâng cao hiểu biết về AI cho sinh viên.

Điều đặc biệt quan trọng là không tồn tại một mô hình chung áp dụng cho toàn thế giới. Một nghiên cứu so sánh các trường đại học tại Australia, Canada, Trung Quốc, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ cho thấy, có sự khác biệt đáng kể trong cách thiết kế và triển khai chính sách. Một số cơ sở giáo dục có những chính sách chi tiết áp dụng trên toàn trường, trong khi những nơi khác vẫn trao quyền quyết định đáng kể cho từng giảng viên hoặc khoa.

Theo tôi, điều này phản ánh hai thực tế, đây vẫn là lĩnh vực đang thay đổi nhanh và tính linh hoạt là điều cần thiết. Các trường đại học cần những nguyên tắc rõ ràng có thể duy trì sự ổn định ngay cả khi bản thân các công cụ AI liên tục thay đổi.

Chẳng hạn, tại Vương quốc Anh, các trường đại học như Edinburgh và UCL đã phát triển những khung hướng dẫn phân tầng, trong đó một số hình thức đánh giá cho phép sử dụng AI như công cụ hỗ trợ hoặc công cụ xây dựng bản nháp, trong khi những hình thức khác yêu cầu sinh viên hoàn thành công việc mà không có sự hỗ trợ của AI; sự khác biệt này được thông báo rõ ràng cho sinh viên từ trước.

Tại Singapore, hiểu biết về AI được xem như năng lực chiến lược ở cấp quốc gia, với sự nhấn mạnh mạnh mẽ hơn vào đạo đức AI và sự gắn kết giữa giáo dục đại học với nhu cầu của thị trường lao động.



- Vậy đâu là “ranh giới đỏ” mà các trường đại học không được vượt qua khi ứng dụng AI vào đào tạo?

- Theo quan điểm của tôi, nguyên tắc của liêm chính học thuật trong thời đại AI vẫn không thay đổi: Trung thực, tin cậy, công bằng, trách nhiệm và sự tôn trọng đối với tri thức. Điều thay đổi là bối cảnh mà chúng ta áp dụng những nguyên tắc đó.

Tôi cho rằng, sự phân biệt quan trọng nhất nằm ở điểm này: Vấn đề cốt lõi không phải là việc người học có sử dụng AI hay không, mà là sự sai lệch giữa trình bày và hiểu biết thực chất.

Nếu một sinh viên sử dụng AI để động não ý tưởng, làm rõ khái niệm khó hoặc nhận phản hồi cho bản nháp ban đầu, điều đó có thể hỗ trợ việc học. Nhưng nếu sinh viên sử dụng AI để tạo ra toàn bộ bài tập rồi trình bày nó như mình thực hiện thì họ đã vượt qua ranh giới rất quan trọng. Điều này đồng nghĩa với việc giá trị của hoạt động kiểm tra, đánh giá đang thay đổi.

Xét trên phương diện thực tiễn, tôi cho rằng, liêm chính học thuật trong thời đại AI bao gồm một số yếu tố cốt lõi: Công khai việc sử dụng AI khi cần thiết; trung thực trong việc xác định quyền tác giả; chứng minh sự hiểu biết đối với sản phẩm được nộp; thiết kế các hình thức đánh giá có khả năng ghi nhận tư duy thực sự thay vì chỉ đánh giá sản phẩm cuối cùng.

- Xin cảm ơn ông!

“AI có thể giúp chúng ta làm việc nhanh hơn và khám phá ý tưởng hiệu quả hơn, nhưng không thể thay thế kiến thức chuyên ngành, trách nhiệm đạo đức hay nghĩa vụ kiểm chứng tính xác thực của thông tin”, PGS.TS Ali Al-Dulaimi.