“Sinh viên quá phụ thuộc vào AI” và “các trường đại học phải thắt lưng buộc bụng” đang là hai vấn đề được chú ý trong mùa khai giảng năm học 2026 tại Trung Quốc. Bề ngoài, hai vấn đề này thuộc hai lĩnh vực khác nhau, nhưng cùng phản ánh sức ép chuyển đổi mà giáo dục đại học Trung Quốc đang phải đối mặt, cả trong đào tạo nhân lực lẫn phân bổ nguồn lực.
Gần đây, lãnh đạo nhiều trường như Đại học Bắc Kinh và Đại học Phúc Đán đồng loạt cảnh báo tân sinh viên không nên quá phụ thuộc vào AI.
Mức độ AI thâm nhập vào quá trình học tập đại học nghiêm trọng đến đâu? Một khảo sát gần đây cho thấy 99,18% sinh viên đại học được hỏi đã sử dụng AI, trong khi các quy tắc giảng dạy vẫn chưa theo kịp.
Điều này đặt ra một vấn đề ngày càng rõ: khi AI làm thay quá nhiều công đoạn, năng lực thực sự của sinh viên sẽ khó được nhận biết, còn những kỹ năng đáng lẽ phải được rèn luyện qua quá trình học tập có nguy cơ bị bỏ qua.
Lo ngại chung của các hiệu trưởng
Theo tổng hợp của Beijing Daily và China Newsweek, trong mùa khai giảng năm nay, hiệu trưởng nhiều trường đại học Trung Quốc đã cảnh báo sinh viên về tình trạng phụ thuộc quá mức vào AI, đặc biệt là nguy cơ “giải phóng nhận thức” (cognitive offloading) và “ảo tưởng làm chủ kiến thức” (false mastery).
Tại lễ khai giảng năm 2026 của Đại học Bắc Kinh, Hiệu trưởng Cao Tùng phát biểu cho rằng AI đang làm thay đổi sâu sắc cách con người học tập và sinh hoạt. Khi gặp một câu hỏi, AI có thể lập tức đưa ra câu trả lời; từ viết lách, lập trình đến dịch thuật, dường như công cụ này có thể làm được gần như mọi thứ.
Tuy nhiên, ông cảnh báo AI có thể tổng hợp các thông tin đã có nhưng không thể thay thế sự tò mò của con người trước những lĩnh vực chưa biết. AI có thể đưa ra những kết luận chuẩn hóa, nhưng không thể thay thế quá trình con người tự thử nghiệm, mắc lỗi và hình thành phán đoán độc lập.
Nếu chỉ dựa vào câu trả lời do máy tạo ra, không còn tự kiểm chứng đúng sai, truy tìm nguyên nhân và tìm hiểu bản chất vấn đề, tư duy rất dễ trở nên thụ động, trong khi năng lực sáng tạo cũng có thể bị bào mòn.
Hiệu trưởng Đại học Phúc Đán Kim Lực cũng bày tỏ lo ngại về việc sử dụng AI không đúng cách. Theo ông, sinh viên cần cảnh giác với “giải phóng nhận thức”: nếu chỉ muốn có câu trả lời sẵn và quen với việc “thuê máy suy nghĩ”, năng lực tư duy phản biện sẽ suy yếu.
Một nguy cơ khác là “ảo tưởng làm chủ kiến thức”. Nếu thiếu quá trình tự suy luận nhưng lại quá phụ thuộc vào AI trong đánh giá, sinh viên có thể tạo ra vẻ ngoài như đã hiểu bài trong khi thực chất không nắm vững vấn đề.
Ngoài ra còn có nguy cơ “kén thông tin”. Các thuật toán ngày càng được tối ưu theo sở thích của người dùng, khiến một số mô hình có xu hướng chiều theo người sử dụng. Những câu trả lời quá thuận theo ý người hỏi không nhất thiết tạo ra sự phản biện cần thiết cho quá trình học tập.
Theo ông Kim Lực, trong thời đại AI, học tập không chỉ nhằm “sở hữu kiến thức” mà quan trọng hơn là “trở thành một con người có năng lực tư duy”.
Làm bài tập hay viết luận đều hỏi AI
AI đã can thiệp rất sâu đến mức ít ai ngờ vào giáo dục đại học Trung Quốc. Tháng 8 vừa qua, MIT cũng công bố một nghiên cứu đánh giá việc sử dụng AI tại trường, cảnh báo rằng sử dụng AI quá nhiều đang lấy đi cơ hội học tập của sinh viên.
Trong khi đó, một khảo sát gần đây do truyền thông Trung Quốc phối hợp với nhóm nghiên cứu của Đại học Dân tộc Trung ương thực hiện, với hơn 1.953 sinh viên tại hơn 400 trường đại học, cho thấy tỷ lệ sử dụng AI lên tới 99,18%.
Hơn 60% sinh viên được hỏi cho biết họ “không rõ ranh giới giữa sử dụng AI hợp lý và lạm dụng”, trong khi chưa đến 30% nói rằng trường của họ đã cung cấp các khóa học có hệ thống về sử dụng AI.
Từ tìm ý tưởng để trả lời câu hỏi, tìm tài liệu cho bài thuyết trình đến xây dựng khung bài luận, sinh viên ngày càng sử dụng AI ở gần như mọi công đoạn: đặt vấn đề, lập luận, tìm kiếm kiến thức, thậm chí mô phỏng quá trình tư duy.
Điều đáng lo là AI có nguy cơ từ một công cụ hỗ trợ trở thành người làm thay. Một số giảng viên thừa nhận hiện nay họ đã khó dựa vào chất lượng bài tập để xác định sinh viên thực sự học được bao nhiêu. Một bài luận có cấu trúc hoàn chỉnh hay một bài cảm nhận sâu sắc về tác phẩm gốc có thể chỉ là kết quả của một chuỗi trao đổi giữa sinh viên với AI.
Hiệu suất rõ ràng được nâng lên, nhưng những công đoạn bị loại bỏ - như đọc tài liệu gốc, tự sắp xếp ý tưởng hay tổng hợp dữ liệu - lại chính là những bài tập nền tảng để rèn luyện tư duy.
Nếu trường đại học chỉ quan tâm sinh viên “nộp được bài” và giảng viên “hoàn thành chương trình”, nhưng không xác định liệu năng lực và nhận thức của người học có thực sự được nâng lên hay không, quá trình đó có thể trở thành một kiểu “giáo dục chạy không tải”, tiêu tốn tài nguyên tính toán nhưng không tạo ra năng lực tương ứng.
Tỷ lệ sử dụng AI lên tới 99,18% cũng đặt ra câu hỏi: nếu sinh viên đã sử dụng AI gần như phổ biến, tại sao các quy định giảng dạy vẫn chưa theo kịp? Cảnh báo sinh viên là cần thiết, nhưng vấn đề tiếp theo là: nếu lớp học, bài tập và phương thức thi vẫn vận hành như trước, liệu có thể ngăn được tình trạng “thuê AI suy nghĩ thay” không?
Các trường đại học không thể vừa đón nhận AI, vừa đẩy toàn bộ trách nhiệm về việc học có thực sự diễn ra hay không cho sinh viên.
Phải thiết kế lại bài tập và phương thức đánh giá
Theo bài viết của giáo sư Quách Anh Kiếm, Viện trưởng Viện Nghiên cứu Giáo dục thuộc Đại học Nhân dân Trung Quốc, các trường đại học cần tiến hành cải cách việc sử dụng AI.
Cải cách trước hết phải bắt đầu từ từng môn học và từng bài tập. Khi giao nhiệm vụ, giảng viên phải nói rõ phần nào được sử dụng AI, phần nào bắt buộc sinh viên tự làm và sau khi sử dụng AI cần công khai những gì.
MIT cũng đưa ra yêu cầu tương tự trong báo cáo nói trên: mỗi môn học cần có quy định rõ ràng về việc sử dụng AI. Quy định có thể khác nhau giữa các môn, nhưng không thể để sinh viên phải tự đoán, càng không thể đến khi nộp bài mới đưa ra những giới hạn mà trước đó không thông báo.
Phương thức đánh giá cũng cần chuyển từ kiểm tra sản phẩm cuối cùng sang kiểm tra năng lực thực sự.
Chẳng hạn, sau khi sinh viên nộp bài luận, giảng viên có thể yêu cầu giải thích tại sao một trích dẫn quan trọng lại hỗ trợ cho kết luận. Với một báo cáo nghiên cứu, sinh viên có thể được hỏi tại sao chọn mẫu như vậy, hoặc tài liệu nào đã khiến họ thay đổi nhận định ban đầu.
Những câu hỏi kiểu này giúp giảng viên nhận biết sinh viên thực sự hiểu vấn đề đến đâu, thay vì chỉ nhìn vào một sản phẩm hoàn chỉnh.
Trách nhiệm của giảng viên cũng cần được xác định rõ. Nếu giảng viên dùng AI để tạo giáo án, giao bài và chấm bài nhưng không kiểm tra nội dung, không đưa ra phản hồi cụ thể, mà lại yêu cầu sinh viên phải tự suy nghĩ, thì khó thuyết phục.
AI có thể hỗ trợ giảng viên, nhưng người chịu trách nhiệm về chất lượng môn học và kết quả đánh giá cuối cùng vẫn phải là giảng viên.
Tuy nhiên, cải cách cũng không nên biến AI thành một gánh nặng mới đối với đội ngũ giáo viên. Đồng thời, các trường cần tránh biến tỷ lệ sử dụng AI thành một chỉ tiêu thành tích mới.
Suy cho cùng, giá trị của tấm bằng đại học phải nằm ở việc một người đã được đào tạo như thế nào và có khả năng đưa ra những phán đoán ra sao. Trách nhiệm đó, thuộc về các trường đại học.
Theo Worldjournal
