Trong đó, điểm nhấn đáng chú ý là việc xác lập trách nhiệm của các cơ sở giáo dục đại học và giảng viên trong bảo đảm liêm chính học thuật, minh bạch, an toàn dữ liệu và chất lượng đào tạo.
AI chỉ hỗ trợ, không thay thế giảng viên
TS Tôn Quang Cường - Chủ nhiệm khoa Công nghệ giáo dục, Trường Đại học Giáo dục (Đại học Quốc gia Hà Nội), nhận định cùng với các văn bản đã được ban hành trước đây, dự thảo Thông tư quy định ứng dụng công nghệ trong giáo dục đại học đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc thiết lập hành lang pháp lý cho tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ số vào hệ thống giáo dục đại học Việt Nam.
Theo TS Tôn Quang Cường, cách tiếp cận trong xây dựng dự thảo cho thấy tầm nhìn thực tế và toàn diện, bảo đảm sự cân bằng giữa đổi mới và trách nhiệm, đặc biệt trong bối cảnh các chuẩn mực đạo đức và liêm chính học thuật đang thay đổi nhanh chóng trên toàn cầu. Điều này cũng đưa Việt Nam trở thành một trong số ít quốc gia đã “chính sách hóa” vấn đề ứng dụng AI trong giáo dục đại học.
Làm rõ nhận định trên, TS Tôn Quang Cường cho rằng dự thảo Thông tư đã bước đầu xác định rõ trách nhiệm của cơ sở giáo dục đại học và giảng viên trong ứng dụng AI. Đặc biệt, các điều 6, 7, 8 quy định rõ vai trò và trách nhiệm của cơ sở giáo dục đại học trong việc chủ động ứng dụng công nghệ, bảo đảm quyền tự chủ gắn với trách nhiệm giải trình, tuân thủ pháp luật, đồng thời ban hành quy định nội bộ về liêm chính học thuật, cơ chế kiểm soát, giám sát và xử lý vi phạm.
Trong đó, trách nhiệm tuân thủ quy định về liêm chính học thuật, tính trung thực trong hoạt động học thuật và công bố việc sử dụng công nghệ được nhấn mạnh như yêu cầu quan trọng đối với giảng viên, những người phải chịu trách nhiệm đầu tiên, cao nhất và cuối cùng đối với các quyết định của mình khi sử dụng AI.
PGS.TS Ngô Tứ Thành - Học viện Phụ nữ Việt Nam, đánh giá dự thảo Thông tư đã chuyển từ tư duy “ứng dụng công nghệ thông tin” sang định hướng “đại học số và AI có trách nhiệm”. Theo ông, điểm mạnh của dự thảo là cách tiếp cận khá toàn diện, bao quát từ đào tạo, kiểm tra đánh giá, nghiên cứu khoa học, quản trị, dữ liệu đến liêm chính học thuật và hỗ trợ người học. Đặc biệt, quy định “AI chỉ hỗ trợ, không thay thế giảng viên” được xem là phù hợp trong bối cảnh hiện nay.
Trong khi đó, TS Ngô Thị Hoàng Vân, Khoa Sinh - Nông nghiệp - Môi trường, Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng), cho rằng điểm tích cực của dự thảo nằm ở cách tiếp cận toàn diện, không chỉ đề cập ứng dụng AI trong dạy học mà còn mở rộng sang kiểm tra đánh giá, nghiên cứu khoa học, quản trị đại học, dữ liệu và hỗ trợ người học. Đặc biệt, dự thảo nhấn mạnh các nguyên tắc như minh bạch, trách nhiệm giải trình, bảo vệ dữ liệu và liêm chính học thuật.
Cụ thể hơn mức độ sử dụng AI trong dạy - học
Bên cạnh những ưu điểm, TS Ngô Thị Hoàng Vân cho rằng dự thảo Thông tư vẫn cần tiếp tục hoàn thiện ở một số nội dung.
Thứ nhất, cần hướng dẫn cụ thể hơn về mức độ được phép sử dụng AI trong học tập, giảng dạy và nghiên cứu. Hiện dự thảo mới dừng ở các nguyên tắc chung như “không làm sai lệch kết quả học tập”, “không thay đổi bản chất học thuật”.
Tuy nhiên, trên thực tế, các trường cần có hướng dẫn rõ ràng về phạm vi AI được phép hỗ trợ trong bài tập, luận văn, nghiên cứu; những nội dung bắt buộc người học phải tự thực hiện; có cần khai báo prompt hoặc công cụ AI sử dụng hay không; cũng như cách trích dẫn nội dung do AI hỗ trợ. Nếu thiếu hướng dẫn chi tiết, mỗi trường có thể hiểu và áp dụng khác nhau, dẫn đến thiếu thống nhất.
Thứ hai là vấn đề năng lực AI của giảng viên và cán bộ quản lý. Theo TS Ngô Thị Hoàng Vân, thách thức lớn hiện nay không phải thiếu công nghệ mà là thiếu năng lực sử dụng công nghệ một cách có trách nhiệm. Vì vậy, cần quy định rõ hơn về chuẩn năng lực AI tối thiểu đối với giảng viên; năng lực sử dụng AI trong kiểm tra, đánh giá; kỹ năng xác minh thông tin do AI tạo ra; cũng như năng lực thiết kế hoạt động học tập trong môi trường AI.
Thứ ba, bà cho rằng cần quan tâm nhiều hơn đến đạo đức AI, thiên kiến thuật toán và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Dù dự thảo đã đề cập nội dung này, nhưng trong tương lai, nhiều quyết định hỗ trợ học tập hoặc quản trị có thể dựa trên AI, do đó cần có cơ chế kiểm soát và giám sát phù hợp. Theo bà, cần đánh giá rủi ro thuật toán, kiểm định các hệ thống AI sử dụng trong giáo dục và xây dựng cơ chế giám sát khi AI tham gia tư vấn học tập hoặc đánh giá người học.
Thứ tư là tính khả thi giữa các nhóm trường. Theo TS Ngô Thị Hoàng Vân, trong khi các đại học lớn có điều kiện triển khai nhanh hơn, nhiều trường địa phương hoặc trường quy mô nhỏ sẽ gặp không ít khó khăn. Vì vậy, cần xây dựng các nền tảng dùng chung, ban hành bộ tiêu chuẩn kỹ thuật thống nhất và có cơ chế hỗ trợ triển khai phù hợp với mức độ trưởng thành số của từng cơ sở đào tạo.
Góp ý thêm cho dự thảo, PGS.TS Ngô Tứ Thành đề xuất quy định rõ mức độ được phép sử dụng ChatGPT, Gemini hay GitHub Copilot trong học tập, làm bài, nghiên cứu và luận văn; đồng thời yêu cầu trích dẫn việc sử dụng AI như một nguồn hỗ trợ học thuật. Theo ông, dự thảo cũng cần bổ sung khung năng lực AI gồm kỹ năng Prompt Engineering, kiểm chứng thông tin do AI tạo ra, đạo đức AI và tư duy phản biện với AI.
Ngoài ra, PGS.TS Ngô Tứ Thành cho rằng cần bổ sung quy định về bảo mật dữ liệu, trong đó dữ liệu sinh viên, đề thi và các nghiên cứu chưa công bố không được đưa lên các nền tảng AI công cộng nếu chưa được kiểm soát an toàn. Liên quan đến cơ chế kiểm định chất lượng AI trong giáo dục, ông đề xuất xây dựng bộ tiêu chí đánh giá các hệ thống AI sử dụng trong trường học về độ chính xác, thiên lệch dữ liệu, khả năng giải trình và truy vết.
“Hiện nay, nhiều trường địa phương chưa đủ hạ tầng và nhân lực AI, nên nếu áp dụng đồng loạt sẽ khó khả thi. Đây là vấn đề cần được tính đến”, PGS.TS Ngô Tứ Thành nhận định. Đồng thời, ông cho rằng dự thảo cần bổ sung định hướng “AI hỗ trợ cá thể hóa học tập”, xu hướng quan trọng của đại học hiện đại nhưng hiện mới chỉ được đề cập ở mức khái quát.
“Dự thảo có tư duy tiến bộ và sát thực tiễn. Tuy nhiên, để triển khai hiệu quả, cần cụ thể hóa hơn các nội dung liên quan đến AI tạo sinh, chuẩn năng lực AI, quản trị dữ liệu và cơ chế kiểm định công nghệ giáo dục”, PGS.TS Ngô Tứ Thành nêu quan điểm.
Giải pháp bảo đảm minh bạch, đúng chuẩn mực học thuật
AI được phép hỗ trợ dạy học, quản trị và học tập, nhưng phải bảo đảm minh bạch và đúng chuẩn mực học thuật. Nêu giải pháp cho yêu cầu này, TS Tôn Quang Cường cho rằng trên cơ sở các khung nội dung chung của Thông tư, các cơ sở giáo dục đại học cần xây dựng hướng dẫn chi tiết về cách thức và mức độ sử dụng AI, đồng thời công khai cho cả giảng viên và sinh viên.
Theo TS Cường, các trường có thể quy định sinh viên phải trích dẫn và công khai việc sử dụng AI trong bài nộp; giảng viên cần ghi rõ trong đề cương học phần việc cho phép hay không cho phép sử dụng AI, cũng như phạm vi sử dụng trong từng trường hợp cụ thể. Mục tiêu là tạo sự đồng thuận về những ranh giới được chấp nhận và không được chấp nhận khi sử dụng AI trong học thuật.
Cùng với đó, các cơ sở giáo dục cần thường xuyên tổ chức đào tạo, bồi dưỡng, cập nhật năng lực sử dụng AI cho giảng viên và người học, giúp họ thích ứng và sử dụng AI một cách có trách nhiệm, hiểu rõ cả sức mạnh, giới hạn lẫn những hệ quả tiêu cực mà AI có thể gây ra.
TS Tôn Quang Cường cũng nhấn mạnh yêu cầu đổi mới cách tiếp cận trong kiểm tra, đánh giá theo hướng “đánh giá vì sự tiến bộ”, chú trọng quá trình, đánh giá thường xuyên và dựa trên minh chứng xác thực từ hoạt động học tập của sinh viên. Thay vì chỉ tập trung phát hiện gian lận, các trường cần thiết kế lại hình thức đánh giá nhằm giảm thiểu khả năng lạm dụng AI, đồng thời khuyến khích tư duy phản biện và sáng tạo.
Việc đánh giá cần tập trung vào quá trình học tập và sự phát triển của sinh viên thay vì chỉ dựa vào kết quả cuối cùng; yêu cầu người học vận dụng kiến thức vào các tình huống thực tiễn, tạo ra sản phẩm cụ thể. Đồng thời, cần đa dạng hóa công cụ và kỹ thuật đánh giá để giảng viên có điều kiện đánh giá trực tiếp khả năng lập luận, mức độ hiểu biết của sinh viên.
TS Tôn Quang Cường cho rằng, sinh viên cũng cần được khuyến khích sử dụng AI như một “đối tác tư duy, đồng sáng tạo”, chẳng hạn hỗ trợ tóm tắt tài liệu, khởi tạo ý tưởng ban đầu, sau đó tự phản biện, chỉnh sửa và hoàn thiện bằng chính tư duy của mình.
Ở cấp độ nhà trường, TS Tôn Quang Cường đánh giá điểm tích cực của dự thảo Thông tư là yêu cầu phát triển hạ tầng số, cơ sở dữ liệu giáo dục đại học và năng lực số. Tuy nhiên, theo ông, cần có tầm nhìn chiến lược rõ ràng hơn về mô hình “đại học số” và lộ trình chuyển đổi toàn diện, thay vì chỉ ứng dụng công nghệ theo hướng rời rạc. Mô hình đại học số cần được xây dựng trên nền tảng dữ liệu, tích hợp AI vào mọi hoạt động từ quản trị đến đào tạo và nghiên cứu.
Các trường cần xây dựng chiến lược chuyển đổi số và tích hợp AI vào tầm nhìn, sứ mệnh và mục tiêu phát triển dài hạn. Chiến lược này phải bao gồm kế hoạch cụ thể về đầu tư hạ tầng, phát triển nguồn nhân lực, đổi mới chương trình đào tạo, nghiên cứu và xây dựng văn hóa đổi mới sáng tạo.
Ngoài ra, cần xây dựng lộ trình tái cấu trúc chương trình đào tạo theo hướng thiết kế trải nghiệm học tập trong môi trường công nghệ số và AI; tích hợp AI vào các học phần; trang bị cho sinh viên kỹ năng làm việc với AI, tư duy phản biện về AI và khả năng thích ứng với môi trường học tập, nghiên cứu có ứng dụng AI. Đồng thời, cần có cơ chế khuyến khích các dự án nghiên cứu về ứng dụng AI trong giáo dục, phát triển các giải pháp công nghệ phù hợp với bối cảnh Việt Nam.
TS Tôn Quang Cường cũng đề xuất tăng cường kết nối, thiết lập quan hệ đối tác chiến lược với các công ty công nghệ, tổ chức nghiên cứu và cộng đồng nhằm chia sẻ kinh nghiệm, tài nguyên và cùng phát triển các giải pháp AI cho giáo dục. Đồng thời, ông nhấn mạnh yêu cầu đầu tư vào hạ tầng dữ liệu và năng lực phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định thông minh. Hệ thống quản trị dữ liệu mạnh sẽ cho phép thu thập, phân tích và khai thác dữ liệu học tập nhằm cá thể hóa trải nghiệm học tập, cải thiện chất lượng giảng dạy và nâng cao hiệu quả quản lý.
Trong môi trường AI hiện diện ngày càng thường xuyên, giảng viên cũng cần thay đổi tư duy, chuyển từ vai trò cung cấp thông tin sang thiết kế trải nghiệm học tập, cố vấn học tập, hướng dẫn và đánh giá tư duy phản biện của sinh viên. Điều này đòi hỏi giảng viên phải liên tục cập nhật kiến thức về AI và các phương pháp sư phạm mới trong mối quan hệ tương tác với các “trợ giảng ảo - AI”.
Đặc biệt, theo TS Tôn Quang Cường, cần tập trung thiết kế các hoạt động học tập và đánh giá mà AI khó có thể thay thế con người, nhất là những kỹ năng bậc cao như tư duy phản biện, giải quyết vấn đề phức tạp, sáng tạo, hợp tác, tư duy hệ thống và tư duy phát triển.
Khuyến khích giảng viên thử nghiệm các công cụ AI mới trong giảng dạy, nghiên cứu; chia sẻ kinh nghiệm và làm gương về liêm chính học thuật… có thể xem là những tiêu chí, yêu cầu mới đối với đội ngũ giảng viên trong nhà trường hiện nay. - TS Tôn Quang Cường.
