Bằng giỏi chưa đủ để chứng minh năng lực sinh viên

AI giúp sinh viên hoàn thành bài tập, tra cứu tài liệu nhanh hơn trước. Ảnh: Phương Lâm.

Sinh viên ngày nay có nhiều công cụ hỗ trợ học tập hơn trước. Chỉ với vài thao tác, người học có thể tìm kiếm tài liệu, yêu cầu AI giải thích kiến thức khó, gợi ý hướng giải quyết bài tập hoặc hỗ trợ làm bài thuyết trình. Những công việc từng đòi hỏi nhiều thời gian nghiên cứu, tổng hợp nay có thể được thực hiện nhanh chóng hơn.

Sự thuận tiện này giúp sinh viên chủ động tiếp cận kiến thức và hoàn thành yêu cầu học tập hiệu quả hơn. Tuy nhiên, điều này cũng khiến việc đánh giá mức độ hiểu bài và năng lực thực sự của người học trở nên phức tạp.

Việc học ngày nay đã khác

Bàn về vấn đề này, TS Nguyễn Ngọc Phương Hồng, giảng viên khoa Luật, trường Đại học Kinh tế - Luật (Đại học Quốc gia TP.HCM), nhận định điểm số và tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp loại giỏi, xuất sắc hiện cao hơn đáng kể so với các giai đoạn trước.

Tuy nhiên, theo bà, sự thay đổi này đến từ nhiều nguyên nhân, trong đó có điều kiện và nguồn lực học tập ngày càng phong phú của người học. Cụ thể, sinh viên có thể tiếp cận nhiều nguồn tài liệu, công cụ hỗ trợ và phương pháp học tập khác nhau.

Bên cạnh đó, chương trình đào tạo và chuẩn đầu ra được xây dựng theo những tiêu chí cụ thể, giúp người học xác định rõ yêu cầu cần đáp ứng.

Tại trường Đại học Kinh tế - Luật, chương trình được xây dựng hướng đến các tiêu chuẩn quốc tế và rà soát định kỳ để phù hợp với những thay đổi của thực tiễn. Đề thi cuối kỳ phải đáp ứng chuẩn đầu ra cụ thể, có hệ số điểm tương ứng và được phê duyệt trước khi sử dụng.

Dù vậy, thách thức không chỉ nằm ở khối lượng kiến thức hay độ khó của đề thi, mà còn ở phương pháp đánh giá. Nếu bài kiểm tra chủ yếu yêu cầu ghi nhớ và tái hiện kiến thức, sinh viên vẫn có thể đạt điểm cao mà chưa chắc có khả năng vận dụng tương xứng.

Trước tình trạng này, TS Phương Hồng cho rằng khi người học có điều kiện tiếp cận kiến thức thuận lợi hơn và được hỗ trợ bởi nhiều công cụ, cách thức đánh giá cũng cần thay đổi để kiểm tra sâu hơn năng lực tư duy, phân tích và giải quyết vấn đề.

Tuy nhiên, nếu bài kiểm tra vẫn chủ yếu đánh giá khả năng ghi nhớ và tái hiện kiến thức, sinh viên có thể đạt điểm cao mà chưa chắc đã chứng minh được năng lực vận dụng tương ứng.

Khi người học có nhiều công cụ hỗ trợ và điều kiện tiếp cận kiến thức thuận lợi hơn, phương pháp đánh giá cũng cần thay đổi để phản ánh đúng chất lượng đào tạo.

Điều này càng đáng chú ý trong bối cảnh AI có thể hỗ trợ hoàn thiện nhiều sản phẩm học tập. Một bài tiểu luận chỉn chu hay phần thuyết trình trôi chảy chưa đủ để khẳng định sinh viên thực sự hiểu nội dung, có khả năng lập luận và tự giải quyết vấn đề.

ThS Phạm Thái Sơn, Giám đốc Trung tâm Tuyển sinh và Truyền thông, trường Đại học Công Thương TP.HCM, cũng nhận thấy AI đang tạo ra sự khác biệt trong cách sinh viên học tập.

Theo quan sát của ông, một bộ phận người học biết sử dụng công cụ để đặt câu hỏi, phản biện và kiểm chứng thông tin, qua đó tiếp thu kiến thức nhanh hơn. Ngược lại, những sinh viên chỉ lấy câu trả lời có sẵn để hoàn thành bài tập có nguy cơ bỏ qua quá trình tự tìm hiểu và suy luận.

Do đó, không thể chỉ dựa vào việc sinh viên sử dụng AI hay tỷ lệ tốt nghiệp loại giỏi, xuất sắc để kết luận năng lực người học đang tăng lên hay giảm đi. Điều cần xem xét là cách thức đánh giá hiện tại có đủ khả năng phân biệt giữa việc hoàn thành một nhiệm vụ và thực sự làm chủ kiến thức hay không.

Giảng viên phải thay đổi cách đánh giá để đảm bảo sinh viên ra trường có đủ năng lực làm việc. Ảnh: Phương Lâm.

Giảng viên phải đổi cách đánh giá

Khi sinh viên có nhiều công cụ hỗ trợ, việc tăng khối lượng bài tập hoặc nâng độ khó của đề thi chưa chắc giải quyết được vấn đề. TS Nguyễn Ngọc Phương Hồng cho rằng thách thức nằm ở cách thiết kế phương án đánh giá sinh viên. Giảng viên không chỉ cần biết sinh viên biết gì, mà còn phải xác định các em suy nghĩ như thế nào và xử lý vấn đề ra sao.

Trong giảng dạy pháp luật, thay vì chỉ yêu cầu sinh viên trình bày một quy định, TS Hồng thường đưa ra tình huống để người học tự xác định vấn đề, lựa chọn quy định phù hợp, phân tích nhiều chiều và đề xuất phương án xử lý.

Với cách tiếp cận này, sinh viên không thể chỉ dừng ở việc tìm được một câu trả lời có sẵn. Các em cần giải thích vì sao lựa chọn phương án đó, dựa trên căn cứ nào và có thể bảo vệ lập luận trước những quan điểm khác hay không. Qua phần trình bày, giảng viên cũng có thể nhận diện những điểm chưa hợp lý trong tư duy của người học để hướng dẫn điều chỉnh.

Nhìn chung, TS Hồng không chủ trương cấm sinh viên sử dụng AI. Thay vào đó, bà yêu cầu người học sử dụng công cụ có trách nhiệm và chịu trách nhiệm cuối cùng đối với sản phẩm của mình. Bà tin rằng khi sinh viên có nhiều công cụ hỗ trợ và điều kiện tiếp thu kiến thức thuận lợi hơn, cách thức đánh giá cũng cần được nâng cao để phản ánh đúng chất lượng người học.

Trong khi đó, ThS Phạm Thái Sơn cho rằng cần đa dạng hóa hình thức kiểm tra, đánh giá, thay vì chỉ dựa vào một bài tiểu luận hoặc quay lại hoàn toàn với thi viết, thi vấn đáp.

Nếu chỉ giao một bài tiểu luận về chủ đề phổ biến, yêu cầu sinh viên tìm tài liệu rồi viết bài, giảng viên sẽ khó xác định đâu là năng lực thực của người học và đâu là phần được AI hỗ trợ. Ngược lại, khi sinh viên phải trình bày quá trình thực hiện, giải thích lựa chọn, bảo vệ quan điểm và vận dụng kiến thức vào tình huống mới, khả năng đánh giá năng lực thực chất sẽ rõ ràng hơn.

Sinh viên có thể sử dụng AI nhưng cần minh bạch về cách thức sử dụng, kiểm chứng thông tin và tự đưa ra quyết định cuối cùng. Công nghệ có thể hỗ trợ quá trình học tập, nhưng không nên thay thế hoàn toàn trách nhiệm tư duy của người học.

Bên cạnh đó, chương trình đào tạo cần tạo thêm cơ hội để sinh viên vận dụng kiến thức vào thực tế thông qua bài tập tình huống, dự án, thực hành và trải nghiệm tại doanh nghiệp. Điều quan trọng không nhất thiết là làm chương trình nặng hơn, mà là bảo đảm các yêu cầu học tập thực sự giúp người học phát triển năng lực cần thiết.

ThS Sơn cũng đề xuất xây dựng một dạng “hộ chiếu năng lực” bên cạnh bằng tốt nghiệp, ghi nhận những kỹ năng, sản phẩm và kinh nghiệm sinh viên tích lũy trong quá trình học. Đây có thể là nguồn thông tin bổ sung giúp nhà tuyển dụng đánh giá ứng viên, thay vì chỉ dựa vào điểm trung bình và xếp loại tốt nghiệp.