AI đảo lộn giáo dục đại học: Thầy cô phải chạy theo sinh viên

Các sinh viên hiện giờ rất thành thạo trong việc sử dụng AI

Sinh viên giờ đây có thể tạo ra các bài luận và câu trả lời đánh giá chỉ trong vài giây, khiến các trường đại học phải vội vàng thiết kế lại bài tập, cập nhật chính sách và áp dụng các hệ thống phát hiện gian lận mới. Tuy nhiên, một nghiên cứu gần đây tại Australia đã chỉ ra rằng vấn đề này phức tạp hơn nhiều so với những gì các cuộc tranh luận trên phương tiện truyền thông đã đưa ra.

Khi công nghệ phát triển nhanh hơn khả năng ứng phó

Thực tế cho thấy, trong khi các nhà giáo dục đang nỗ lực tìm kiếm giải pháp, công nghệ lại tiếp tục thay đổi với tốc độ chóng mặt. Các công cụ AI sinh tạo không ngừng phát hành những mô hình mới với chức năng tiên tiến hơn, trong khi các báo cáo về việc sinh viên gian lận bằng AI vẫn liên tục xuất hiện. Điều này đã tạo ra áp lực to lớn lên các cơ sở giáo dục và giảng viên, trong bối cảnh họ vừa phải đảm bảo chất lượng đánh giá, vừa phải duy trì niềm tin của xã hội và nhà tuyển dụng vào giá trị của bằng đại học.

Nghiên cứu mới nhất từ các trường đại học Australia, dựa trên phỏng vấn 20 giảng viên đại học đang dẫn đầu công tác thiết kế đánh giá, đã đưa ra một góc nhìn táo bạo: vấn đề AI trong đánh giá không phải là thứ có thể "giải quyết" một lần và mãi mãi. Thay vào đó, đây là một "bài toán khó giải" (wicked problem) - một khái niệm được các nhà lý thuyết Horst Rittel và Melvin Webber đưa ra từ những năm 1970.

Khác với các "bài toán thuần túy" có thể được giải quyết với đủ thời gian và nguồn lực, bài toán khó giải không có một câu trả lời đúng duy nhất. Thực tế, không tồn tại câu trả lời "đúng" hay "sai", mà chỉ có những lựa chọn "tốt hơn" hoặc "tệ hơn". Những vấn đề như biến đổi khí hậu, quy hoạch đô thị hay cải cách y tế đều thuộc loại này - chúng phức tạp, liên kết với nhau và kháng cự việc đóng khung giải pháp.

AI đang len lỏi vào các lớp học và tạo ra ý kiến trái chiều

Điều quan trọng là các bài toán khó giải không có cách nào để kiểm tra tính đúng đắn của giải pháp. Mọi nỗ lực "sửa chữa" vấn đề đều không tránh khỏi việc tạo ra những căng thẳng mới, sự đánh đổi và hậu quả ngoài ý muốn. Tuy nhiên, việc thừa nhận không có "giải pháp đúng" không có nghĩa là không tồn tại những lựa chọn tốt hơn hay tệ hơn. Ngược lại, điều này tạo ra không gian để chúng ta đánh giá đúng bản chất và tính cần thiết của những sự đánh đổi liên quan.

Những thách thức thực tế từ giảng đường

Các giảng viên được phỏng vấn đã mô tả việc đối phó với AI như một tình huống bất khả thi, đặc trưng bởi những sự đánh đổi khó khăn. Một giảng viên chia sẻ: "Chúng ta có thể làm cho các bài đánh giá chống AI can thiệp hơn, nhưng nếu làm chúng quá cứng nhắc, chúng ta chỉ kiểm tra sự tuân thủ thay vì sáng tạo".

Những ví dụ khác về sự đánh đổi không hoàn hảo cũng được nêu ra. Liệu các bài đánh giá có nên cho phép sinh viên sử dụng AI (như họ sẽ làm trong thế giới thực) hay hoàn toàn loại trừ để đảm bảo họ thể hiện khả năng độc lập? Liệu giảng viên có nên tổ chức nhiều kỳ thi vấn đáp hơn - vốn có vẻ kháng AI hơn các hình thức đánh giá khác - ngay cả khi điều này làm tăng khối lượng công việc và bất lợi cho một số nhóm sinh viên nhất định?

Một giảng viên đã tính toán: "250 sinh viên nhân 10 phút... đó là 2.500 phút và đó là bao nhiêu ngày làm việc chỉ để kiểm soát một bài đánh giá?" Câu hỏi này phản ánh thực trạng khắc nghiệt mà các nhà giáo dục đang phải đối mặt.

Trong khi giảng viên được mong đợi sẽ thiết kế lại các bài đánh giá ngay lập tức, chính công nghệ lại không ngừng thay đổi. Các công cụ AI sinh tạo liên tục phát hành những mô hình mới cùng với các chức năng mới, trong khi các công cụ học tập AI (như trình tóm tắt văn bản AI cho bài đọc) ngày càng trở nên phổ biến.

Đồng thời, các nhà giáo dục cần theo kịp tất cả các trách nhiệm giảng dạy thường xuyên của họ, trong bối cảnh họ đã bị căng thẳng và quá tải. Đây là dấu hiệu của một vấn đề phức tạp, không có điểm kết thúc hay đóng khung rõ ràng. Như một người được phỏng vấn giải thích: "Chúng tôi đơn giản là không có đủ nguồn lực để có thể phát hiện mọi thứ và sau đó viết báo cáo về bất kỳ vi phạm nào".

Thay đổi cách tiếp cận: từ "giải quyết" sang "thương lượng"

Bước đầu tiên trong việc giải quyết vấn đề này là ngừng giả vờ rằng AI trong đánh giá là một vấn đề đơn giản, "có thể giải quyết được". Cách tiếp cận này không chỉ thất bại trong việc hiểu rõ vấn đề mà còn có thể dẫn đến tình trạng tê liệt, căng thẳng, kiệt sức và tổn thương tâm lý trong giới giáo dục, cũng như sự thay đổi chính sách liên tục khi các cơ sở giáo dục cứ thử nghiệm "giải pháp" này rồi đến "giải pháp" khác.

Thay vào đó, AI và đánh giá phải được coi là thứ cần được thương lượng liên tục chứ không phải giải quyết một cách dứt khoát. Sự thừa nhận này có thể làm giảm gánh nặng cho các giảng viên. Thay vì đuổi theo ảo tưởng về một giải pháp hoàn hảo, các cơ sở giáo dục và nhà giáo dục có thể tập trung vào việc xây dựng các quy trình linh hoạt và minh bạch về những sự đánh đổi liên quan.

Nghiên cứu đề xuất các trường đại học cần trao cho đội ngũ giảng dạy những "quyền hạn" nhất định để giải quyết tốt hơn vấn đề AI. Điều này gồm khả năng thỏa hiệp để tìm ra cách tiếp cận tốt nhất cho bài đánh giá, học phần và nhóm sinh viên cụ thể của họ.

Tất cả các giải pháp tiềm năng đều sẽ có sự đánh đổi. Ngay cả các kỳ thi vấn đáp có thể tốt hơn trong việc đảm bảo kết quả đánh giá học tập nhưng cũng có thể tạo ra thiên vị đối với một số nhóm nhất định, chẳng hạn như những người gặp vấn đề về diễn đạt hay sống nội tâm. Và giải pháp này cũng tạo ra áp lực cho chính những người giảng dạy.

Những người không có AI hỗ trợ sẽ đau đầu

Có thể điều này cũng có nghĩa là giảng viên không có thời gian cho các thành phần khác của khóa học và điều này có thể được chấp nhận. Tuy nhiên, giống như nhiều sự đánh đổi khác liên quan đến vấn đề này, trọng lượng trách nhiệm trong việc đưa ra quyết định sẽ đặt lên vai các giảng viên.

Chấp nhận sự phức tạp để tiến về phía trước

Nghiên cứu này đã mang lại một góc nhìn tỉnh táo về thực trạng giáo dục đại học trong thời đại AI. Thay vì tiếp tục tìm kiếm "viên đạn bạc" để giải quyết vấn đề AI trong đánh giá, các cơ sở giáo dục cần dần chấp nhận rằng đây là một thách thức phức tạp, đòi hỏi sự thích ứng liên tục và những quyết định cân bằng khó khăn.

Sự thay đổi trong tư duy này không chỉ có thể giúp giảm áp lực lên các nhà giáo dục mà còn mở ra con đường để phát triển những phương pháp đánh giá linh hoạt, sáng tạo và phù hợp với thực tế của thời đại số. Cuối cùng, thành công trong việc "thương lượng" với AI trong giáo dục sẽ phụ thuộc vào khả năng của chúng ta trong việc cân bằng giữa việc khai thác tiềm năng của công nghệ và duy trì tính toàn vẹn học thuật - một bài toán khó giải nhưng không phải không thể quản lý được.

Bùi Tú