Gửi bình luận
Trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ đặt ra yêu cầu mới với hoạt động kiểm tra, đánh giá nhằm phản ánh đầy đủ năng lực thực của người học.
Mới đây, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 đã tổ chức Hội thảo - Tập huấn “Đổi mới chiến lược kiểm tra, đánh giá nhằm nâng cao chất lượng đào tạo đại học trong bối cảnh hiện nay”. Phát biểu tại hội thảo, TS.Bùi Kiên Cường - Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 nhấn mạnh, kiểm tra đánh giá là một khâu trọng yếu của quá trình đào tạo, tác động trực tiếp đến chất lượng dạy học, chất lượng đầu ra và uy tín của cơ sở giáo dục đại học.
Trong bối cảnh đổi mới giáo dục hiện nay, yêu cầu đặt ra không chỉ là đánh giá đúng quy định, mà còn phải đảm bảo tính thực chất, khách quan, tin cậy và có khả năng phục vụ cải tiến chất lượng.
Đối với giáo dục đại học, việc xây dựng chuẩn đầu ra là rất quan trọng, nhưng quan trọng hơn là phải tổ chức đánh giá để đo lường và xác nhận được mức độ người học đạt chuẩn đầu ra bằng các minh chứng rõ ràng và dữ liệu đáng tin cậy. Điều đó đòi hỏi các chương trình đào tạo, các học phần và đội ngũ giảng viên cần tiếp tục rà soát, hoàn thiện phương pháp dạy học và phương pháp đánh giá theo hướng đồng bộ, khoa học và hiện đại hơn.
Cùng với đó, sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là AI tạo sinh, đang đặt ra những yêu cầu mới đối với hoạt động kiểm tra, đánh giá. Nhiều hình thức đánh giá truyền thống nếu không được đổi mới sẽ khó phản ánh đầy đủ năng lực thực của người học.
Vì vậy, vấn đề hiện nay không chỉ là kiểm soát việc sử dụng AI, mà quan trọng hơn là đổi mới tư duy đánh giá; chuyển từ chú trọng sản phẩm cuối cùng sang quan tâm nhiều hơn đến quá trình học tập, năng lực tư duy, khả năng vận dụng, phản biện, sáng tạo và trách nhiệm học thuật của sinh viên.
Từ góc độ quản lý, TS.Bùi Kiên Cường cho biết, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 xác định việc đổi mới kiểm tra, đánh giá cần tập trung vào 3 định hướng lớn.
Thứ nhất, thống nhất nhận thức và cách tiếp cận về đánh giá theo chuẩn đầu ra ở cấp chương trình đào tạo.
Thứ hai, tiếp tục chuẩn hóa công cụ và quy trình đánh giá, bảo đảm tính khoa học, công bằng và độ tin cậy.
Thứ ba, từng bước số hóa, tích hợp dữ liệu đánh giá để phục vụ quản trị đào tạo, bảo đảm chất lượng và cải tiến chương trình.
Khẳng định kiểm tra, đánh giá phải gắn với chuẩn đầu ra và là công cụ đo lường mức độ đạt chuẩn của học phần cũng như chương trình đào tạo, TS. Trần Thị Thu Hương - Phó Trưởng khoa Quản trị chất lượng, Trường Đại học Giáo dục (Đại học Quốc gia Hà Nội) cho rằng, hệ thống đánh giá cần được thiết kế tương thích với chuẩn đầu ra, từ cấp trường đến cấp học phần.
Đồng thời, cần chuẩn hóa công cụ và tổ chức thực hiện kiểm tra, đánh giá, bảo đảm độ tin cậy, công bằng, minh bạch. Hoạt động đánh giá không chỉ nhằm đo lường mức độ đạt chuẩn đầu ra mà còn cung cấp phản hồi để người học cải thiện kết quả học tập. Bên cạnh đó, hệ thống kiểm tra, đánh giá cần được rà soát, cải tiến thường xuyên và vận hành theo chu trình PDCA.
PGS.TS Nghiêm Xuân Huy - Viện trưởng, Viện Đào tạo số và Khảo thí, Đại học Quốc gia Hà Nội chỉ ra vai trò mới của giảng viên trong kỷ nguyên AI. Theo đó, trong kỷ nguyên AI, giảng viên là người thiết kế trải nghiệm, tạo ra các tình huống học tập thực tế và phức tạp; là người đánh giá quá trình, theo dõi và phản hồi về cách sinh viên tư duy và giải quyết vấn đề; đồng thời hướng dẫn đạo đức, dạy sinh viên cách sử dụng AI một cách có trách nhiệm và phản biện.
Từ đó, PGS.TS Nghiêm Xuân Huy khuyến nghị, hoạt động kiểm tra, đánh giá trong giáo dục đại học cần chuyển trọng tâm sang đánh giá quá trình học tập và năng lực tư duy, thay vì chỉ tập trung vào sản phẩm cuối cùng; tăng cường đánh giá thực tế gắn với bối cảnh địa phương và trải nghiệm cá nhân của sinh viên.
Đồng thời, hoạt động kiểm tra, đánh giá trong giáo dục đại học cần chú trọng các năng lực bậc cao như tư duy phản biện, giải quyết vấn đề, khả năng “kiểm toán” AI; đồng thời xác định rõ vai trò của giảng viên là người thiết kế trải nghiệm học tập, thay vì chỉ đơn thuần truyền đạt kiến thức.
