Liêm chính học thuật thời trí tuệ nhân tạo: Dựng hàng rào giữ giá trị

Trường Đại học Bách khoa (Đại học Đà Nẵng) tập huấn sử dụng AI trong học tập và nghiên cứu khoa học cho sinh viên. Ảnh: NTCC

Chỉ với vài câu lệnh, sinh viên có thể tạo ra bài tiểu luận, báo cáo, thậm chí khóa luận với cấu trúc chặt chẽ, văn phong mạch lạc và gần như vượt qua các công cụ kiểm tra đạo văn truyền thống.

“Nguyên bản” nhưng giả tạo

Sự bùng nổ của các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini hay Claude đang làm thay đổi mạnh mẽ môi trường giáo dục đại học. Nếu trước đây, giảng viên có thể nhận diện đạo văn thông qua việc sao chép tài liệu có sẵn, thì nay nhiều sản phẩm do AI tạo ra lại hoàn toàn “nguyên bản” về mặt câu chữ. Cuộc chiến chống đạo văn vì thế đã chuyển sang một hình thái mới, tinh vi và khó lường hơn.

PGS.TS Lê Phước Cường - Trưởng Bộ môn Quản lý Môi trường, Trường Đại học Bách khoa (Đại học Đà Nẵng), chia sẻ: “Từ thực tế kiểm tra, đánh giá trong các lĩnh vực kỹ thuật và công nghệ, tôi nhận thấy đạo văn thời AI xuất hiện nhiều nhất ở các bài tiểu luận và bài tổng quan. Sinh viên chỉ cần nhập prompt: ‘Viết bài tổng quan về cơ chế xử lý điện hóa nước thải dệt nhuộm bằng thiết bị trống quay’ là chatbot có thể tạo ra một bài viết mượt mà, cấu trúc hoàn chỉnh chỉ trong vài phút”.

Theo ông Cường, điều đáng lo ngại là các văn bản này hoàn toàn “nguyên bản” về mặt ký tự, dễ dàng vượt qua nhiều công cụ kiểm tra đạo văn truyền thống như Turnitin do AI tự tạo ra ngôn ngữ mới. Tuy nhiên, đằng sau sự trôi chảy ấy lại là khoảng trống lớn về tri thức. “Sinh viên không còn phải đọc hàng chục bài báo quốc tế, không hiểu sâu bản chất các nhóm màu tác động đến bề mặt điện cực ra sao, mà chủ yếu chỉ ‘xào nấu’ phần bề nổi do AI cung cấp”, ông Cường phân tích.

Không chỉ ở bài viết, các bài thuyết trình cũng chịu tác động mạnh khi sinh viên sử dụng công cụ làm slide tự động. Nhiều em có thể trình bày lưu loát theo những gạch đầu dòng do máy tạo sẵn, nhưng khi giảng viên đặt câu hỏi chuyên sâu về cơ chế sinh hóa, chẳng hạn: “Tại sao trong thiết bị ủ bùn MK50 ở nhiệt độ 40 - 50°C, vi sinh vật gây hại chưa bị tiêu diệt triệt để?”, sinh viên thường lúng túng vì thiếu tư duy phản biện và năng lực xử lý dữ liệu thực tế.

Đặc biệt, trong các đồ án tốt nghiệp, hiện tượng “AI ảo tưởng” (AI Hallucination) đang trở thành mối đe dọa lớn đối với chất lượng đào tạo kỹ sư. PGS.TS Lê Phước Cường cảnh báo: “Chatbot có thể ‘bịa’ ra các thông số động học hoặc trích dẫn sai các tiêu chuẩn như QCVN, TCVN không hề tồn tại. Nếu sinh viên không có nền tảng kiến thức đủ vững để kiểm chứng, đồ án tốt nghiệp sẽ trở thành một tập hợp dữ liệu sai lệch, ảnh hưởng trực tiếp đến năng lực nghề nghiệp sau khi ra trường”.

Đồng quan điểm về việc AI đang làm lu mờ năng lực thật của người học, PGS.TS Nguyễn Gia Như - Hiệu trưởng Trường Khoa học máy tính và Trí tuệ Nhân tạo – Đại học Duy Tân, nhận định: “Hiện nay, một bài viết trôi chảy chưa chắc phản ánh đúng năng lực của sinh viên, bởi AI có thể hỗ trợ tạo nội dung rất nhanh”. Theo ông, thực tế này đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với các cơ sở giáo dục trong việc định vị lại phương thức kiểm tra, đánh giá năng lực người học.

Ảnh minh họa INT.

Đổi mới triết lý đánh giá

Trước làn sóng này, các chuyên gia giáo dục cho rằng việc cấm đoán AI là tư duy lạc hậu và khó mang lại hiệu quả. Thay vào đó, giải pháp nằm ở việc thay đổi triết lý đánh giá, chuyển từ đánh giá “sản phẩm cuối cùng” sang đánh giá “quá trình tư duy và năng lực thực chiến” của người học.

PGS.TS Lê Phước Cường đã triển khai hệ thống giải pháp thực tế theo nhiều tầng nấc. Trước hết là thay đổi cách ra đề, chuyển từ các chủ đề mang tính tổng quan sang giải quyết những tình huống thực tiễn, gắn với địa phương và có tính thời sự. Chẳng hạn, sinh viên phải dựa trên dữ liệu ô nhiễm tại sông Phú Lộc hay bãi chôn lấp Khánh Sơn để đề xuất giải pháp xử lý môi trường. Với dạng đề này, AI không thể tự đi thực địa, lấy mẫu hay tiếp cận dữ liệu thời gian thực, buộc sinh viên phải trực tiếp tham gia vào quá trình nghiên cứu.

Bên cạnh đó, hình thức “vấn đáp kiểm thử” đang trở thành bộ lọc quan trọng được nhiều trường đại học áp dụng. Theo PGS.TS Lê Phước Cường, dù sản phẩm nộp có hoàn chỉnh đến đâu, điểm số vẫn phụ thuộc lớn vào phần chất vấn trực tiếp, chiếm khoảng 50% tổng điểm. Các câu hỏi thường tập trung vào những luận điểm cốt lõi nhất. Sinh viên sử dụng AI viết thay sẽ nhanh chóng bộc lộ hạn chế khi phải trả lời những câu hỏi chuyên sâu về bản chất hóa học, sinh học.

Tại Trường Đại học Kinh tế (Đại học Đà Nẵng), với các môn học có báo cáo, thuyết trình, nhà trường chủ trương tăng cường bài tập nhóm nhằm vừa rèn luyện kỹ năng mềm cho sinh viên, vừa hạn chế tình trạng nhờ AI làm bài hộ. “Ngoài ra, giảng viên của trường đều được tập huấn sử dụng ứng dụng ChatGPT và các phần mềm kiểm tra đạo văn có bản quyền để kiểm tra khóa luận, báo cáo thực tập của sinh viên”, PGS.TS Đoàn Phi Anh - Phó Hiệu trưởng nhà trường, cho biết.

Trong khi đó, theo PGS.TS Nguyễn Gia Như - Đại học Duy Tân, không chỉ đánh giá bản nộp cuối cùng mà chú trọng nhiều hơn đến toàn bộ quá trình học tập của sinh viên. “Chúng tôi quan tâm đến toàn bộ quá trình sinh viên thực hiện, từ chọn đề tài, xây dựng đề cương, thu thập dữ liệu, viết bản nháp, chỉnh sửa đến bảo vệ và trả lời phản biện. Hệ thống quản lý học tập (LMS) cũng được tăng cường sử dụng để kiểm tra lịch sử nộp bài và nhật ký học tập, nhằm bảo đảm tính liêm chính”, ông Như chia sẻ.

Tuy nhiên, ông Như cũng lưu ý không nên tuyệt đối hóa các công cụ phát hiện nội dung do AI tạo ra, bởi những công cụ này vẫn có thể xảy ra sai sót. Quan trọng nhất vẫn là đánh giá chuyên môn của giảng viên cùng khả năng chứng minh quá trình học tập của sinh viên. Khi AI có thể viết thay, trình bày thay, thậm chí “suy luận thay”, điều các trường đại học cần bảo vệ hơn bao giờ hết chính là năng lực tư duy độc lập, kỹ năng nghề nghiệp thực chất và sự trung thực học thuật của người học.