Giáo dục đại học trong thời đại AI

AI vượt khỏi cấu trúc dạy - học truyền thống

Tại nhiều quốc gia, AI đang làm thay đổi rõ rệt cách vận hành của giáo dục đại học. Giáo sư Joel Farkas – Giảng viên Sinh học tại Đại học West Virginia tại Parkersburg (WVU Parkersburg, Mỹ) cho biết, AI đã vượt xa vai trò tra cứu đơn giản, ngày càng xử lý tốt các nhiệm vụ phức tạp như suy luận, toán học và thậm chí di truyền học. “Trước đây tôi còn có thể ‘đánh bại’ AI, nhưng mỗi năm trôi qua, hệ thống đó học cách đánh bại tôi” - ông nói.

Theo Giáo sư Farkas, AI đang làm lung lay cơ chế kiểm tra, đánh giá truyền thống dựa vào bài tập làm ở nhà. Thực tế tại WVU Parkersburg cho thấy, trước đây điểm bài tập và bài kiểm tra thường cân bằng ở mức 60 – 70%, nhưng trong 3 năm gần đây xuất hiện tình trạng sinh viên đạt 100% điểm bài tập về nhà song chỉ khoảng 40% điểm kiểm tra trên lớp. Khoảng cách này phản ánh việc bài tập cá nhân đã bị “AI hóa”, trong khi năng lực làm bài độc lập của sinh viên không theo kịp.

Tác động của AI thể hiện rõ nhất ở các lớp học trực tuyến, nơi giám sát hạn chế và tương tác trực tiếp ít hơn. Giáo sư Farkas cho rằng, hình thức thi trực tuyến buộc phải thay đổi, như tăng cường giám sát, giới hạn thời gian hoặc kiểm soát cách tra cứu, nếu không AI sẽ trở thành “người làm bài thay”. Đồng thời, việc chuyển tín chỉ học trực tuyến cũng bộc lộ kẽ hở, khi sinh viên có thể né môn khó ở trường khác, gây thiếu nhất quán về chất lượng đào tạo.

Ở tầm hệ thống, thách thức lớn nhất của giáo dục đại học hiện nay là giữ vững chất lượng và giá trị bằng cấp. Trong một bài phân tích trên chuyên mục Expert Voices của Hiệp hội Đại học châu Âu (EUA), các chuyên gia cảnh báo AI tạo sinh có thể làm suy giảm giá trị các phương thức đánh giá truyền thống nếu không được thiết kế lại, khi kết quả học tập không còn phản ánh đúng quá trình học thật.

Một rủi ro khác là chính sách đi trước hiểu biết. Theo Tạp chí Giáo dục Đại học thế giới (Anh), nhiều trường vội ban hành quy định về AI khi giảng viên và sinh viên chưa được trang bị đầy đủ hiểu biết nền tảng về cách AI tạo nội dung, nguy cơ sai lệch, cũng như vấn đề bản quyền và quyền riêng tư. Hệ quả là không ít chính sách mang tính hình thức, khó thực thi và thiếu nhất quán giữa các khoa.

Tái thiết giáo dục đại học trong kỷ nguyên AI

Nếu AI đang làm rạn nứt các cấu trúc dạy – học truyền thống, phản ứng hiệu quả của giáo dục đại học không thể chỉ dừng ở chống gian lận. Thay vào đó, nhiều quốc gia và trường đại học đang chuyển hướng sang tái thiết hệ sinh thái học thuật, từ phương pháp giảng dạy và đánh giá đến chuẩn đầu ra và liên kết với thị trường lao động.

Một thay đổi rõ rệt là chuyển trọng tâm từ sản phẩm cuối sang quá trình và năng lực thực chất của người học. Tại WVU Parkersburg, nhiều giảng viên đã áp dụng mô hình lớp học đảo ngược, yêu cầu sinh viên đọc trước ở nhà và làm bài ngay trên lớp dưới sự giám sát trực tiếp. Cách làm này vừa hạn chế lạm dụng AI, vừa đưa tư duy và lập luận của sinh viên trở lại trung tâm lớp học, giúp giảng viên đánh giá đúng năng lực thực.

Cùng với việc đổi mới dạy – học, nhiều chuyên gia nhấn mạnh năng lực hiểu biết về AI cần được đặt làm nền tảng trước khi siết chính sách. Theo Tạp chí Giáo dục Đại học thế giới (Anh), thay vì chỉ quy định “được” hay “không được” dùng AI, các trường cần giúp giảng viên và sinh viên hiểu AI hoạt động ra sao, mạnh hay yếu ở đâu và cách kiểm chứng, phản biện đầu ra. Khi có nền tảng này, giảng viên mới thiết kế được bài tập buộc sinh viên tư duy và giải thích, còn sinh viên có thể sử dụng AI minh bạch, có hướng dẫn, thay vì giấu giếm hoặc lệ thuộc.

Một bước đi mạnh mẽ hơn đang được Đại học Purdue (Mỹ) triển khai khi đưa năng lực làm việc với AI trở thành yêu cầu tốt nghiệp đối với sinh viên nhập học từ mùa thu 2026 tại 2 cơ sở West Lafayette và Indianapolis. Yêu cầu này không chỉ áp dụng cho các ngành công nghệ, mà được thiết kế linh hoạt theo từng lĩnh vực, từ kỹ thuật, kinh doanh đến khoa học xã hội. Purdue nhấn mạnh mục tiêu hình thành tư duy phản biện trong môi trường có AI.

Bên cạnh cải cách nội bộ, nhiều trường đại học tăng cường hợp tác với doanh nghiệp và cộng đồng để đào tạo lực lượng lao động sẵn sàng cho kỷ nguyên AI. Một ví dụ tiêu biểu là Đại học Bang Oklahoma (OSU, Mỹ), nơi Google cam kết 2 triệu USD nhằm thúc đẩy giáo dục AI và phát triển kỹ năng nghề nghiệp trên toàn hệ thống. Nguồn lực này được dùng để khởi động chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo, dự kiến tuyển sinh khóa đầu tiên vào mùa thu 2026, đồng thời mở rộng học tập thực hành và xây dựng lộ trình kỹ năng từ bậc trung học lên đại học.

Ở cấp độ hệ thống, bảo đảm chất lượng và giá trị bằng cấp tiếp tục là ưu tiên hàng đầu. Theo EUA, AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu học tập và dự đoán rủi ro như bỏ học hay sa sút kết quả, nhưng những hoạt động cốt lõi của đảm bảo chất lượng vẫn phải do con người dẫn dắt.

Những thay đổi đang diễn ra cho thấy giáo dục đại học không còn đứng ở thế phòng thủ trước AI, mà đang chủ động tái cấu trúc để thích ứng. Khi được đặt đúng vị trí, AI trở thành chất xúc tác giúp giáo dục đại học quay về trọng tâm cốt lõi: đào tạo tư duy, trách nhiệm và năng lực làm việc thực chất trong một thế giới đang thay đổi nhanh chóng.