Đổi mới kiểm tra, đánh giá trong nhà trường

Tiết học của thầy trò Trường THCS Hoàng Hoa Thám (xã Yên Thế, Bắc Ninh). Ảnh: NTCC

Không thể chỉ đánh giá sản phẩm cuối cùng

Một bài văn mạch lạc, bài thuyết trình đẹp hay lời giải toán chính xác từng là những căn cứ quan trọng để giáo viên đánh giá kết quả học tập. Tuy nhiên, với AI tạo sinh, học sinh có thể tạo ra sản phẩm hoàn chỉnh trong thời gian ngắn mà chưa chắc đã hiểu sâu kiến thức bên trong.

Cô giáo Hà Thị Thu Hà (Trường THPT Cẩm Phả, Quảng Ninh) đã thực hiện khảo sát 124 học sinh lớp 10, 11 và 12 tại trường trong năm học 2025-2026. Kết quả, 51,6% học sinh đã sử dụng AI hơn 12 tháng, nhưng chỉ 24,2% được giáo viên hướng dẫn cách sử dụng AI theo từng môn học. Việc đối chiếu nội dung do AI tạo ra với sách giáo khoa cũng chưa phải thực hành phổ biến trong nhóm khảo sát. Dù phạm vi nghiên cứu còn hạn chế, kết quả cho thấy khoảng cách giữa khả năng tiếp cận công nghệ và sự hướng dẫn của nhà trường.

Ông Jonathan Schmidgall - chuyên gia nghiên cứu cấp cao tại Viện Khảo thí Giáo dục Hoa Kỳ (ETS) cho rằng, AI không chỉ cải thiện quy trình kiểm tra, đánh giá mà còn làm thay đổi chính những năng lực mà bài thi cần đo lường. Công nghệ tốt hơn không đồng nghĩa với việc chúng ta đang đo lường đúng năng lực cần đánh giá.

Điều này đòi hỏi giáo viên chuyển từ việc chỉ chấm sản phẩm cuối cùng sang đánh giá cả quá trình học tập. Thay vì chỉ yêu cầu học sinh nộp bài văn hoàn chỉnh, giáo viên có thể xem xét cách các em xác định vấn đề, lập dàn ý, lựa chọn dẫn chứng, chỉnh sửa lập luận và giải thích những quyết định của mình. Với môn Toán, học sinh cần trình bày phương pháp giải, phát hiện sai sót trong lời giải do AI đề xuất hoặc vận dụng kiến thức vào tình huống thực tế. Với các môn khoa học xã hội, giáo viên có thể yêu cầu đối chiếu nguồn tin, phân tích dữ liệu và bảo vệ quan điểm trước những câu hỏi phản biện.

GS.TS Nguyễn Quý Thanh - nguyên Hiệu trưởng Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội, cũng đề cập yêu cầu đổi mới cách dạy, học và đánh giá trong bối cảnh AI có thể tạo ra những sản phẩm hoàn chỉnh. Việc đánh giá cần chú ý hơn đến quá trình tư duy, khả năng kiểm chứng thông tin và năng lực thực sự của người học, thay vì chỉ dựa vào sản phẩm cuối cùng.

Đánh giá năng lực, không chỉ kiểm tra kiến thức

Một hướng đi quan trọng là kết hợp đánh giá thường xuyên với đánh giá định kỳ, bài viết với vấn đáp và thực hành, đánh giá cá nhân với hoạt động nhóm. Không phải mọi bài kiểm tra đều cần cấm AI, nhưng nhà trường phải xác định rõ nhiệm vụ nào được phép sử dụng công cụ, sử dụng ở mức độ nào và học sinh cần công khai sự hỗ trợ ra sao.

Trong các bài kiểm tra kiến thức nền tảng hoặc năng lực cá nhân, giáo viên có thể tổ chức làm bài trực tiếp tại lớp, yêu cầu trình bày lời giải hoặc trả lời câu hỏi bổ sung. Với dự án dài ngày, học sinh có thể sử dụng AI để tìm kiếm ý tưởng, nhưng cần lưu lại các bước thực hiện, nguồn tham khảo và phần nội dung do mình chỉnh sửa. Tiêu chí đánh giá cần minh bạch, chú trọng chất lượng lập luận, khả năng vận dụng kiến thức, tính sáng tạo và năng lực kiểm chứng thông tin.

Đặc biệt, không nên coi phần mềm phát hiện văn bản do AI tạo ra là căn cứ duy nhất để kết luận học sinh gian lận. Giáo viên cần kết hợp nhiều bằng chứng như bản nháp, lịch sử chỉnh sửa, trao đổi trực tiếp và khả năng giải thích nội dung của học sinh.

Để thực hiện hiệu quả, nhà trường cần bồi dưỡng giáo viên về thiết kế câu hỏi, xây dựng nhiệm vụ đánh giá năng lực và sử dụng công nghệ phù hợp với mục tiêu môn học. Học sinh cũng cần được hướng dẫn nhận diện thông tin sai lệch, bảo vệ dữ liệu cá nhân và sử dụng AI có trách nhiệm. Các quy định về sử dụng AI trong học tập phải rõ ràng, đồng thời bảo đảm công bằng giữa học sinh có điều kiện tiếp cận công nghệ khác nhau.

Một giải pháp cần được chú trọng là xây dựng ngân hàng câu hỏi dùng chung, được số hóa và cập nhật thường xuyên theo chương trình giáo dục, yêu cầu cần đạt và từng cấp học. Ngân hàng cần phân loại câu hỏi theo chủ đề, mức độ nhận thức và năng lực cần đánh giá; đồng thời phát triển các dạng câu hỏi mở, bài tập tình huống, yêu cầu phân tích dữ liệu và vận dụng kiến thức vào thực tiễn.

Việc dùng chung nguồn câu hỏi giúp giáo viên tiết kiệm thời gian xây dựng đề, tăng tính thống nhất trong đánh giá và tạo điều kiện đối sánh kết quả học tập giữa các lớp, trường. Tuy nhiên, ngân hàng câu hỏi không nên trở thành tập hợp đề thi cố định. Cần có cơ chế thẩm định chuyên môn, bảo mật, cập nhật câu hỏi mới và sử dụng công nghệ để tạo các đề tương đương, hạn chế học thuộc đáp án hoặc phụ thuộc vào AI.