Sau mỗi lần dùng AI, sinh viên có thực sự giỏi hơn?

Chưa bao giờ người học có thể tiếp cận một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ như hiện nay. Chỉ bằng một câu lệnh, sinh viên có thể nhận được bản tóm tắt của một tài liệu dài, cấu trúc của một bài luận, một phương án kinh doanh, một đoạn mã máy tính hoặc lời giải thích cho vấn đề mà trước đây họ phải dành nhiều giờ tìm hiểu.

Theo TS. Phùng Thế Vinh, giảng viên Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội, sự thuận tiện này mở ra những cơ hội lớn cho giáo dục. AI có thể hỗ trợ cá nhân hóa quá trình học tập, giúp người học tiếp cận kiến thức theo tốc độ phù hợp, giải thích một nội dung theo nhiều cách và cung cấp phản hồi gần như tức thời. Với sinh viên biết sử dụng đúng cách, AI có thể trở thành người trợ giảng luôn sẵn sàng, một đối tác phản biện và công cụ mở rộng khả năng sáng tạo.

Tuy nhiên, chính khả năng tạo ra kết quả nhanh chóng của AI cũng đặt ra một câu hỏi quan trọng: Sinh viên đang sử dụng AI để học tốt hơn, hay chủ yếu để hoàn thành công việc sớm hơn?

Kết quả tốt hơn chưa chắc năng lực tốt hơn

Trong giáo dục, một sản phẩm hoàn chỉnh và một năng lực đã được hình thành không phải lúc nào cũng là một.

Một bài tiểu luận được trình bày mạch lạc chưa chắc chứng minh người học đã có năng lực lập luận. Một bản phân tích thị trường đầy đủ chưa chắc cho thấy sinh viên hiểu hành vi khách hàng. Một đoạn mã vận hành được cũng chưa chắc đồng nghĩa người sử dụng có khả năng phát hiện lỗi khi dữ liệu hoặc yêu cầu thay đổi.

Để hoàn thành những sản phẩm như vậy, sinh viên thường phải trải qua một quá trình gồm nhiều bước: xác định vấn đề, tìm kiếm tài liệu, lựa chọn thông tin, thử nghiệm phương án, phát hiện sai sót và điều chỉnh cách tiếp cận. Không phải mọi thao tác đều tạo ra giá trị như nhau, nhưng chính những lần lúng túng, tranh luận và sửa sai góp phần hình thành năng lực.

AI đang rút ngắn đáng kể quá trình đó. Điều này không nhất thiết là tiêu cực. Con người vẫn luôn sử dụng công cụ để giảm bớt công việc có tính lặp lại, từ máy tính cầm tay, công cụ tìm kiếm đến các phần mềm phân tích dữ liệu. Khi phần việc đơn giản được chuyển cho công nghệ, người học có thể dành nhiều thời gian hơn cho phân tích, phản biện và sáng tạo.

Vấn đề xuất hiện khi AI không chỉ giảm bớt công việc phụ trợ mà bắt đầu làm thay cả phần tư duy cốt lõi. Nếu sinh viên đưa toàn bộ yêu cầu cho AI, nhận lại một sản phẩm tương đối hoàn chỉnh rồi chỉnh sửa hình thức để nộp, nhiệm vụ có thể đã hoàn thành nhưng quá trình học chưa chắc đã diễn ra.

Khoa học nhận thức gọi việc chuyển một phần hoạt động ghi nhớ hoặc suy nghĩ sang công cụ bên ngoài là “giảm tải nhận thức”. Bản thân việc này không hoàn toàn xấu. Nó chỉ trở thành rủi ro khi người học chuyển cho AI đúng những thao tác tư duy mà mình cần rèn luyện.

Báo cáo OECD Digital Education Outlook 2026 đưa ra một nhận định đáng chú ý: AI tạo sinh có thể hỗ trợ việc học khi được sử dụng theo những nguyên tắc sư phạm rõ ràng; nhưng nếu người học chỉ giao nhiệm vụ cho AI, kết quả thực hiện có thể tốt hơn mà không tạo ra sự tiến bộ tương ứng về năng lực.

Nói cách khác, sinh viên có thể tạo ra một sản phẩm vượt quá khả năng hiện tại và từ đó hình thành cảm giác rằng mình đã hiểu. Đây có thể xem là “ảo tưởng về năng lực”: sản phẩm tốt hơn khiến người học dễ nhầm lẫn giữa điều AI làm được với điều bản thân đã làm chủ.

Phép thử khi không có AI bên cạnh

Khả năng sử dụng AI sẽ ngày càng trở thành một năng lực cần thiết trong học tập và công việc. Vì vậy, mục tiêu của giáo dục đại học không phải là đưa sinh viên trở lại một môi trường hoàn toàn không có công nghệ. Điều cần thiết là giúp người học biết lúc nào nên sử dụng AI, sử dụng ở mức độ nào và chịu trách nhiệm ra sao đối với kết quả cuối cùng.

Có thể đặt ra một phép thử đơn giản: Nếu tạm thời không có AI bên cạnh, sinh viên có thể tự xác định vấn đề, giải thích lập luận và bảo vệ phương án của mình hay không?

Đây không phải là một giả định xa rời thực tế. Sau khi tốt nghiệp, người học sẽ gặp nhiều tình huống không có sẵn một câu hỏi rõ ràng để đưa vào công cụ. Khách hàng có thể mô tả nhu cầu không đầy đủ. Dữ liệu giữa các nguồn có thể mâu thuẫn. Một quyết định quản trị có thể liên quan đến nhiều nhóm lợi ích. Một vấn đề nghề nghiệp có thể không có phương án hoàn toàn đúng hoặc sai.

Trong những trường hợp như vậy, người lao động không chỉ cần thông tin. Họ phải biết nhận diện vấn đề thực sự, đánh giá độ tin cậy của dữ liệu, cân nhắc hệ quả, trao đổi với những người liên quan và chịu trách nhiệm về quyết định của mình.

AI có thể phân tích và đề xuất, nhưng công cụ không trực tiếp trải nghiệm bối cảnh tổ chức, không thay con người thực hiện trách nhiệm nghề nghiệp và cũng không chịu hậu quả của quyết định được đưa ra. Vì vậy, biết đặt câu hỏi cho AI là cần thiết, nhưng chưa đủ. Sinh viên còn phải biết đặt câu hỏi với chính câu trả lời của AI: Thông tin này đến từ đâu? Giả định nào đang được sử dụng? Quan điểm nào chưa được xem xét? Nếu bối cảnh thay đổi, phương án này còn phù hợp hay không?

Khi người học có khả năng kiểm chứng và phản biện, AI trở thành công cụ mở rộng tư duy. Ngược lại, nếu sinh viên tiếp nhận câu trả lời một cách thụ động, AI có thể vô tình thu hẹp cơ hội tự suy nghĩ.

Bốn thói quen để học tốt hơn cùng AI

Sự khác biệt giữa sử dụng AI để hoàn thành nhiệm vụ và sử dụng AI để phát triển năng lực có thể được nhận biết qua một câu hỏi: Sau khi công việc kết thúc, sinh viên có thể tự làm lại hoặc giải quyết một vấn đề khó hơn hay không?

Nếu câu trả lời là có, AI đã góp phần phát triển năng lực. Nếu người học chỉ có thêm một sản phẩm nhưng cách hiểu, cách nghĩ và khả năng hành động không thay đổi, AI mới chỉ giúp tăng tốc độ hoàn thành công việc.

Để AI thực sự hỗ trợ quá trình trưởng thành, sinh viên có thể hình thành bốn thói quen.

Thứ nhất, tự suy nghĩ trước khi hỏi AI. Trước khi nhập câu lệnh, sinh viên nên dành thời gian xác định mình đang giải quyết vấn đề gì, đã biết những gì và dự kiến tiếp cận theo hướng nào. Không nhất thiết phải có câu trả lời đúng, nhưng người học cần có một điểm xuất phát của riêng mình để so sánh với phương án do AI đề xuất.

Nếu hỏi AI quá sớm, sinh viên dễ bị cuốn theo cấu trúc và cách lập luận mà công cụ đưa ra. Ngược lại, khi đã hình thành ý tưởng ban đầu, người học có thể nhận ra AI bổ sung điều gì, khác mình ở đâu và phương án nào thuyết phục hơn.

Thứ hai, yêu cầu AI phản biện thay vì chỉ cung cấp đáp án. Một câu lệnh tốt không nhất thiết là câu lệnh tạo ra sản phẩm hoàn chỉnh. Sinh viên có thể yêu cầu AI chỉ ra điểm yếu trong lập luận, đưa ra quan điểm đối lập, đặt thêm câu hỏi hoặc mô phỏng vai trò của người phản biện.

Cách sử dụng này khiến người học phải tham gia sâu hơn vào cuộc đối thoại. AI không còn là nơi lấy đáp án mà trở thành đối tác giúp sinh viên nhìn thấy những giới hạn trong cách nghĩ của mình.

Thứ ba, kiểm chứng những thông tin quan trọng. Một câu trả lời được trình bày trôi chảy không đồng nghĩa với một câu trả lời chính xác. Các dữ kiện, khái niệm, trích dẫn và kết luận quan trọng cần được đối chiếu với tài liệu gốc, dữ liệu chính thức hoặc nguồn học thuật phù hợp.

Trong thời đại AI, biết tìm kiếm thông tin chưa đủ; sinh viên cần biết đánh giá nguồn, nhận diện điểm thiếu nhất quán và hoài nghi có căn cứ. Đây không chỉ là yêu cầu của liêm chính học thuật mà còn là năng lực nghề nghiệp thiết yếu.

Thứ tư, tự diễn giải và làm lại sau khi sử dụng AI. Khi đã nhận được sự hỗ trợ, sinh viên nên thử giải thích vấn đề bằng ngôn ngữ của mình, bảo vệ phương án trước câu hỏi phản biện hoặc thực hiện lại một phần nhiệm vụ mà không cần công cụ.

Nếu không thể giải thích vì sao một kết luận được đưa ra, rất có thể người học mới chỉ sở hữu sản phẩm chứ chưa sở hữu tri thức đứng phía sau sản phẩm ấy. Việc tự làm lại chính là bước giúp chuyển câu trả lời từ màn hình thành năng lực của cá nhân.

Bốn thói quen này có thể được khái quát thành một chu trình: tự nghĩ trước – đối thoại với AI – kiểm chứng kết quả – tự làm lại. Công cụ càng mạnh thì câu hỏi của người học càng phải sâu; AI càng tạo ra sản phẩm nhanh thì sinh viên càng cần dành sự chú ý cho quá trình kiểm chứng và phản tư.

Đại học cần đo cả sản phẩm và quá trình trưởng thành

Việc giúp sinh viên sử dụng AI để phát triển năng lực không thể chỉ đặt lên vai người học. Đây cũng là yêu cầu đối với thiết kế chương trình, phương pháp giảng dạy và đánh giá trong các trường đại học.

Tháng 7/2026, Bộ Giáo dục và Đào tạo ban hành quy định mới về chương trình đào tạo các trình độ của giáo dục đại học, trong đó chuẩn đầu ra trình độ đại học gắn với năng lực số, nội dung về AI, năng lực ngoại ngữ và khả năng thích ứng nghề nghiệp. Định hướng này cho thấy năng lực AI không nên được hiểu đơn thuần là biết sử dụng một số công cụ, mà cần gắn với năng lực chuyên môn của từng lĩnh vực.

Một sinh viên kinh tế cần biết sử dụng AI để phân tích thông tin nhưng vẫn phải hiểu nguyên lý kinh tế và bối cảnh thị trường. Sinh viên quản trị có thể dùng AI để xây dựng phương án nhưng phải biết đánh giá tính khả thi và tác động đến con người. Sinh viên kỹ thuật có thể nhận được một giải pháp nhanh nhưng vẫn phải hiểu cơ chế vận hành và chịu trách nhiệm về độ an toàn của sản phẩm.

Vì vậy, đổi mới đánh giá trong đại học không nhất thiết bắt đầu bằng việc cấm sinh viên sử dụng AI. Giảng viên có thể thiết kế những nhiệm vụ cho phép sử dụng AI nhưng yêu cầu người học giải trình quá trình thực hiện; chỉ rõ phần nào do công cụ hỗ trợ; kiểm chứng các thông tin quan trọng; phản biện đề xuất của AI và trực tiếp bảo vệ quyết định cuối cùng.

Bên cạnh đó, vẫn cần những hoạt động kiểm chứng năng lực độc lập như thảo luận tại lớp, vấn đáp, thực hành, giải quyết tình huống và xử lý các biến thể mới của vấn đề. Việc kết hợp giữa nhiệm vụ được sử dụng AI và nhiệm vụ thực hiện độc lập giúp giảng viên nhìn thấy không chỉ chất lượng sản phẩm mà cả năng lực đứng phía sau sản phẩm ấy.

Vai trò của giảng viên vì thế không giảm đi. Khi thông tin và câu trả lời trở nên dễ tiếp cận, người thầy càng cần tập trung vào những giá trị mà công cụ khó thay thế: thiết kế trải nghiệm học tập, đặt ra câu hỏi có ý nghĩa, dẫn dắt tranh luận, giúp sinh viên nhận ra giới hạn trong tư duy và hình thành trách nhiệm nghề nghiệp.

Nhà trường cũng cần có hướng dẫn đủ rõ để sinh viên biết đâu là sự hỗ trợ hợp lý, đâu là hành vi để AI làm thay quá trình học và khi nào phải công khai việc sử dụng công cụ. Mục tiêu không chỉ là bảo đảm liêm chính học thuật, mà sâu hơn là bảo vệ cơ hội trưởng thành của chính người học.

UNESCO nhấn mạnh rằng việc tích hợp AI trong giáo dục cần lấy con người làm trung tâm, đề cao tư duy phản biện, quyền chủ động và trách nhiệm của người học. Điều đó gợi mở một nguyên tắc quan trọng: AI nên được đánh giá không chỉ bằng những gì công nghệ có thể tạo ra, mà còn bằng những gì công nghệ giúp con người phát triển.

Nhìn về phía trước, sự khác biệt giữa các sinh viên có thể không còn nằm ở việc ai biết sử dụng AI, bởi kỹ năng này sẽ ngày càng phổ biến. Khác biệt lớn hơn nằm ở việc ai có thể sử dụng AI mà vẫn duy trì khả năng suy nghĩ độc lập, ai biết chuyển câu trả lời thành hiểu biết và ai có thể biến sự hỗ trợ của công nghệ thành năng lực của chính mình.

Một nền giáo dục đại học thành công trong kỷ nguyên AI không phải là nơi người học hoàn thành mọi nhiệm vụ nhanh hơn, mà là nơi họ trở nên hiểu biết hơn, độc lập hơn và có trách nhiệm hơn sau mỗi lần sử dụng công nghệ.

Sau mỗi lần dùng AI, sinh viên có thể có thêm một bài viết, một bản kế hoạch hoặc một sản phẩm tốt hơn. Nhưng điều quan trọng hơn cả vẫn là: người học có thực sự giỏi hơn hay không?