Sự lan rộng của AI tạo sinh đang làm thay đổi sâu sắc cách dạy và học ở bậc đại học, khi nhiều giảng viên phải dành ngày càng nhiều thời gian để nhận diện bài làm do AI tạo ra thay vì tập trung cho giảng dạy. Hệ quả là các hình thức đánh giá quá trình, bài tập viết và hoạt động học thuật từng được xem là cốt lõi đang dần bị thu hẹp.

Theo Ars Technica ngày 13/4 (giờ địa phương), một giảng viên phụ trách các lớp học trực tuyến không đồng bộ cho biết từ sau khi ChatGPT xuất hiện, việc chấm điểm sinh viên và tổ chức bài tập đã trở thành một công việc hoàn toàn khác trước.

Theo giảng viên này, các lớp học trực tuyến dựa trên bài giảng ghi hình vốn đã khó hạn chế tình trạng sinh viên bỏ cuộc giữa chừng. Tuy nhiên, thay vì bỏ hẳn bài, ngày càng nhiều sinh viên thiếu động lực lại nộp những bài làm do AI tạo ra nhưng vẫn có hình thức giống như bài tập hoàn chỉnh.

Khác với đạo văn thông thường, việc xác định một bài làm có sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn hay không không hề dễ dàng. Trong khi đó, áp lực giải trình cũng tăng lên nếu sinh viên phản đối kết luận của giảng viên. Nếu trước đây vấn đề chủ yếu là có gian lận hay không, thì nay giảng viên nhiều khi phải hành xử như người điều tra để đưa ra phán đoán.

Nghiêm trọng hơn, theo ông, AI đang làm sai lệch chính mục tiêu của việc học. Sinh viên dễ xem giáo dục như quá trình “nộp đáp án” hay “lấy điểm”, trong khi với bài luận và câu hỏi tự luận, giá trị cốt lõi nằm ở quá trình tư duy chứ không chỉ ở kết quả cuối cùng. Nếu để LLM làm thay phần này, sinh viên gần như không thu được gì. Ông ví việc dùng LLM để viết bài luận giống như mang xe nâng vào phòng gym: có thể nhấc được tạ, nhưng không giúp cải thiện thể lực.

Những thay đổi đó đã xuất hiện rõ ngay trong lớp học. Một câu hỏi được ông sử dụng từ năm 2019, yêu cầu sinh viên mở rộng tư duy dựa trên nội dung bài giảng, từng chỉ có khoảng 30% sinh viên trả lời đúng trong giai đoạn trước khi ChatGPT ra đời. Tuy nhiên, trong hai năm gần đây, tỷ lệ trả lời đúng đã vượt quá một nửa.

Giảng viên này cho biết khi nhập chính câu hỏi đó vào ChatGPT, ông nhận thấy nhiều cụm từ lặp đi lặp lại trong câu trả lời của AI cũng xuất hiện dày đặc trong bài nộp của sinh viên. Dù một số sinh viên có thể xem đây là hình thức “tra cứu thông tin”, ông cho rằng việc chỉ gõ câu hỏi rồi chép lại câu trả lời về bản chất không khác nhiều so với hành vi copy-paste.

Xu hướng này cũng làm suy yếu ý nghĩa của đánh giá quá trình. Các bài kiểm tra ngắn hay câu hỏi tự luận vốn là công cụ để xác định sinh viên có thực sự hiểu khái niệm hay không. Nhưng nếu toàn bộ phần việc đó được giao cho LLM, bài tập có thể trở thành sự lãng phí thời gian đối với cả giảng viên lẫn sinh viên. Gần đây, những trình duyệt tích hợp tác nhân AI thậm chí đã có thể xử lý toàn bộ bài quiz của cả một học phần chỉ trong một lần.

Nhiều trường đại học vì vậy đang cân nhắc quay lại các hình thức thi vấn đáp hoặc kiểm tra viết tay có giám sát. Tuy nhiên, những cách này gần như không khả thi với các lớp học trực tuyến không đồng bộ. Theo giảng viên trên, học online đặc biệt quan trọng với sinh viên khuyết tật, người sống xa khuôn viên trường hoặc những người vừa làm toàn thời gian vừa chăm sóc gia đình. Nếu buộc phải thu hẹp hình thức học này, các nhóm đó sẽ chịu ảnh hưởng đầu tiên.

Ngay cả lớp học trực tiếp cũng không nằm ngoài xu hướng trên. Nỗ lực thích nghi để ngăn sinh viên lạm dụng LLM nhiều khi lại làm giảm chất lượng giảng dạy. Những hoạt động từng là bài tập viết hiệu quả đang trở thành nhóm bị loại bỏ sớm nhất. Ông lấy ví dụ trước đây từng yêu cầu sinh viên viết kịch bản phim thảm họa kiểu Hollywood, pha trộn giữa yếu tố khoa học và tính phi thực tế, nhưng hiện không thể duy trì vì LLM có thể tạo ra một bài tương tự chỉ trong 10 giây.

Mối lo trong giới giảng viên cũng ngày càng lớn. Một khảo sát với khoảng 3.000 giảng viên đại học cho thấy 85% cho rằng LLM làm suy yếu năng lực tư duy phản biện của sinh viên, trong khi 72% nói họ gặp khó khăn trong việc kiểm soát cách sinh viên sử dụng LLM.

Dù vậy, trong giáo dục đại học vẫn tồn tại yêu cầu phải dạy sinh viên “cách sử dụng AI hiệu quả”. Giảng viên này cho rằng trên thực tế, nhiều ví dụ trong lớp học lại đang biến thành các bài tập yêu cầu sinh viên đi phê bình văn bản do AI tạo ra, với mục tiêu để họ tự nhận thấy rằng việc giao toàn bộ hoạt động viết cho LLM là không phù hợp.

Theo ông, sự mệt mỏi của giảng viên hiện nay không đơn thuần xuất phát từ tâm lý e ngại công nghệ mới. Vấn đề không còn là điều chỉnh một vài chức năng để cùng tồn tại, như cách giáo dục từng thích nghi với máy tính cầm tay, mà là tác động đang làm rung chuyển gần như toàn bộ hoạt động dạy và học. Ông cảnh báo AI hiện nay không thúc đẩy đổi mới theo hướng tăng cường học tập, mà ngược lại đang khiến nhiều hoạt động vốn hỗ trợ sinh viên học tập hiệu quả trở nên khó triển khai hơn.