Theo báo cáo AI trong giáo dục bậc cao (AI in Higher Education Report) 2026 do Coursera công bố ngày 25/2/2026, hơn 95% sinh viên và giảng viên được khảo sát đã sử dụng AI trong học tập hoặc giảng dạy. Chỉ với vài dòng yêu cầu, ChatGPT có thể viết bài luận, tóm tắt tài liệu và hỗ trợ giải nhiều dạng bài tập trong vài phút.
Trường đại học thay đổi cách đánh giá
Trước sự phát triển nhanh chóng của AI, nhiều trường đại học đang điều chỉnh phương pháp đào tạo và kiểm tra, tập trung vào những kỹ năng mà máy móc khó thay thế. Tại Mỹ, một số trường đã bắt đầu thực hiện những thay đổi cụ thể. Ở Cornell University, sinh viên trong một lớp kỹ thuật y sinh phải bảo vệ bài làm trực tiếp với giảng viên theo hình thức vấn đáp. University of Pennsylvania kết hợp bài viết với phần vấn đáp để kiểm tra sinh viên có thực sự hiểu nội dung trong bài đã nộp hay không.
UC Berkeley School of Law áp dụng chính sách siết chặt hơn. Từ hè 2026, trường cấm sinh viên dùng AI trong mọi tình huống thi, đồng thời cấm dùng AI để lên ý tưởng, lập dàn ý, viết, sửa hoặc dịch bài nộp lấy điểm, trừ khi giảng viên có quy định riêng. Điều này cho thấy các trường không có công thức chung: nơi cho phép dùng AI nhưng yêu cầu minh bạch, nơi đưa sinh viên trở lại với bài thi trực tiếp, vấn đáp hoặc làm bài trong phòng thi không có Internet.
Hình thức kiểm tra chống gian lận AI
Một hướng đang được áp dụng là yêu cầu sinh viên nộp cả quá trình làm bài. Thay vì chỉ gửi bài luận hoàn chỉnh, sinh viên có thể phải nộp dàn ý, bản nháp, nhật ký chỉnh sửa, lịch sử phiên bản trên Google Docs hoặc giải thích cách tìm tài liệu, kiểm chứng thông tin và sửa bài. Ví dụ, từ hè 2026, New York Times Summer Reading Contest yêu cầu bài viết được soạn từ đầu đến cuối trên Google Docs, cho phép xem lịch sử chỉnh sửa để thấy quá trình hình thành và hoàn thiện bài viết. Cách này giúp người chấm quan tâm đến dấu vết tư duy của người viết, không chỉ bài cuối cùng.
Trong đại học, cách làm tương tự có thể là nộp bản nháp theo từng mốc, nộp prompt đã dùng với AI, giải thích phần nào do sinh viên tự làm, phần nào có AI hỗ trợ, hoặc viết đoạn phản tư về thông tin AI đưa ra đã được kiểm chứng, sửa hoặc loại bỏ. Một hướng khác là đưa các hình thức đánh giá trực tiếp quay trở lại: thuyết trình, thảo luận trên lớp, video giải thích bài làm, kiểm tra miệng hoặc thi vấn đáp. AI có thể viết bài luận mượt mà, nhưng khó thay sinh viên trả lời những câu hỏi nối tiếp về lập luận, dữ liệu và quyết định trong bài làm.
Ở đại học Cornell, sinh viên phải tham gia các buổi hỏi đáp trực tiếp sau khi nộp bài tập. Giảng viên hỏi vì sao chọn cách giải đó, có hiểu giả định không, và nếu thay đổi điều kiện bài toán thì xử lý thế nào. Những hình thức tưởng như cũ này đang quay lại vì chúng buộc người học phải hiện diện bằng chính năng lực của mình.
Không cấm AI tuyệt đối, mà dạy dùng AI có trách nhiệm
Nhiều trường không chọn cấm AI tuyệt đối. Một số nơi xem AI là kỹ năng cần được đào tạo. Sinh viên có thể dùng AI để gợi ý, tìm ý tưởng, kiểm tra lỗi hoặc hỗ trợ học tập, nhưng phải khai báo rõ công cụ đã dùng, mục đích, mức độ can thiệp và cách kiểm chứng kết quả. Khi đó, điều bị đánh giá không chỉ là có dùng AI hay không, mà là dùng AI có trách nhiệm hay không.
Học sinh Việt Nam cần chuẩn bị gì?
Ở bậc phổ thông, học sinh Việt Nam vẫn quen với các kỳ thi tập trung, làm bài viết tay trong phòng thi. Tuy nhiên, khi bước vào đại học, các em sẽ gặp nhiều hình thức đánh giá khác như bài luận, dự án, thuyết trình, báo cáo nhóm hoặc nghiên cứu độc lập - những việc AI có thể hỗ trợ rất mạnh. Vì vậy, các trường đại học Việt Nam trong tương lai cũng có thể tăng cường các hình thức kiểm tra trực tiếp truyền thống như thi viết tại lớp, kiểm tra miệng, thuyết trình, bảo vệ bài tập lớn hoặc yêu cầu nộp cả quá trình làm bài. Đây là cách để kiểm tra người học có thực sự hiểu vấn đề hay không.
Với học sinh vừa qua mùa thi, điều cần chuẩn bị không chỉ là điểm số hay ngành học, mà là sau những năm tháng trong giảng đường, các em sẽ nhận được gì. AI có thể là trợ lý mạnh, nhưng nếu dùng như lối tắt để né việc học, sinh viên dễ đối mặt cú sốc khi đi thực tập, đi làm hoặc phải tự giải quyết vấn đề thật. Biết dùng AI là cần thiết, nhưng học thật, có tư duy phản biện, biết kiểm chứng và biết tự giải thích mới là lợi thế dài hạn.
