Tại một giảng đường ở Moscow, một nữ sinh viên năm thứ năm đang nhập yêu cầu phân tích tình huống marketing vào khung chat chỉ nửa giờ trước hạn nộp bài. Trí tuệ nhân tạo nhanh chóng đưa ra một văn bản có cấu trúc chặt chẽ, đi kèm các ví dụ và trích dẫn cụ thể. Cô gái chỉnh sửa lại cách diễn đạt rồi gửi bài làm của mình đi.
Một nghiên cứu mới công bố trên tạp chí Frontiers in Education đã đi sâu tìm hiểu chính những thực trạng này. Các tác giả đã khảo sát hơn một nghìn sinh viên từ nhiều quốc gia để phân tích cách họ áp dụng các mô hình tạo sinh vào việc học tập hàng ngày. Công trình này không chỉ chỉ ra những xu hướng trừu tượng mà còn ghi nhận các kịch bản cụ thể: từ việc chuẩn bị cho các buổi thảo luận đến việc viết khóa luận tốt nghiệp.
Quy trình vận hành diễn ra như sau. Sinh viên đưa ra đề bài, nhận bản nháp, sau đó đối chiếu với ghi chép cá nhân và tài liệu bài giảng trên lớp. Bước then chốt không phải là sao chép nguyên xi, mà là biên tập lại và kiểm chứng các dữ liệu thực tế. Chu trình này giúp giảm bớt gánh nặng cho trí nhớ làm việc, cho phép người học nhanh chóng chuyển sang giai đoạn phân tích thay vì mất thời gian tìm kiếm thông tin. Một phép so sánh đơn giản: AI đóng vai trò như một người phụ tá giúp sắp xếp nội thất trong phòng, còn sinh viên là người quyết định sẽ để lại khoảng trống ở đâu.
Theo dữ liệu từ nghiên cứu, có khoảng 65% số người được hỏi từng ít nhất một lần sử dụng AI cho các mục tiêu học thuật. Những tác động tích cực thể hiện rõ qua việc tăng tốc độ chuẩn bị bài và hiểu sâu hơn các chủ đề phức tạp. Tuy nhiên, các tác giả cũng chỉ ra những hạn chế: mẫu khảo sát chủ yếu gồm sinh viên các ngành kỹ thuật và kinh tế, đồng thời dữ liệu chỉ được thu thập trong một học kỳ duy nhất. Hiện vẫn thiếu các quan sát dài hạn về việc liệu khả năng tư duy phản biện có bị thay đổi khi sử dụng các mô hình này một cách thường xuyên hay không.
Từ đây, một vấn đề sâu xa hơn bắt đầu lộ diện. Khi công cụ trở nên dễ tiếp cận hơn cả việc tham vấn giảng viên, sự bất bình đẳng sẽ nảy sinh giữa những người biết cách đặt câu hỏi thông minh và những người chỉ dùng AI để lấy đáp án có sẵn. Hệ thống giáo dục đại học, vốn được xây dựng dựa trên việc kiểm tra tính tự chủ trong học tập, đang dần mất đi phương hướng: nên đánh giá kết quả cuối cùng hay quá trình để đạt được kết quả đó.
Giờ đây, câu hỏi không còn là có nên cho phép sử dụng AI hay không, mà là làm thế nào để thay đổi cách ra đề bài. Mục tiêu là yêu cầu ở người học những thứ mà AI hiện chưa thể thay thế: đó là quan điểm cá nhân và trách nhiệm đối với các lập luận mà mình lựa chọn.
