Giáo dục thời AI: Nâng cấp tư duy hay gia công trí tuệ?

Việc tìm kiếm câu trả lời không chỉ là vấn đề của công nghệ, mà là một cuộc tái định vị về bản chất của việc học.

Cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh, với những cái tên như ChatGPT, Gemini, Claude… đang đặt ra một trong những thách thức lớn lao và cấp thiết nhất cho ngành giáo dục toàn cầu. Sự xuất hiện của một công cụ có khả năng viết luận, giải toán, lập trình… và trả lời gần như mọi câu hỏi đang buộc chúng ta phải đối mặt với một câu hỏi nền tảng: Chúng ta đang dạy và học để làm gì? Liệu AI sẽ là một trợ thủ đắc lực, một “bộ não mở rộng” giúp nâng cấp tư duy con người, hay sẽ trở thành một “cái nạng nhận thức”, một cỗ máy gia công trí tuệ khiến chúng ta lười biếng và phụ thuộc?

Việc tìm kiếm câu trả lời không chỉ là vấn đề của công nghệ, mà là một cuộc tái định vị về bản chất của việc học.

Khoa học thần kinh và bản chất của việc học

Là một nhà giáo, tôi thường bắt đầu mỗi kỳ học mới bằng “giáo án số 0”. Đó là lúc tôi và sinh viên cùng nhau thảo luận về ý nghĩa, mục tiêu và tiến trình môn học, thống nhất kỳ vọng cũng như các quy tắc chung. Một trong những nội dung tôi tâm đắc và thường đưa vào giáo án này là cuộc đối thoại về “bản chất của việc học”, giúp người học định hình cách tiếp cận kiến thức và việc học.

Theo nhà khoa học thần kinh Suzana Herculano-Houzel, một người trưởng thành sở hữu khoảng 86 tỷ neuron, và con số này gần như không thay đổi trong suốt cuộc đời. Thứ thật sự tạo nên năng lực, kỹ năng và ký ức của mỗi người không nằm ở số lượng neuron, mà ở mạng lưới kết nối chằng chịt giữa chúng. Quá trình học tập, về bản chất, chính là quá trình thay đổi vật lý của bộ não – một hiện tượng kỳ diệu mang tên khả năng tự tái cấu trúc (neuroplasticity).

Mỗi khi ta học một điều mới, dù là một công thức toán, một kỹ năng chơi đàn hay một cung đường lạ, các neuron tương ứng sẽ được kích hoạt và truyền tín hiệu cho nhau. Nếu hành động này chỉ diễn ra một lần, kết nối sẽ rất yếu ớt và sớm phai mờ. Nhưng khi ta lặp lại, và quan trọng hơn, khi ta nỗ lực để nhớ lại hay áp dụng nó, kết nối đó sẽ được củng cố, giống như một con đường mòn càng đi nhiều càng trở nên rõ nét. Đây vốn là một chặng đường không dễ dàng. Bộ não của chúng ta, cũng như cơ bắp, chỉ phát triển mạnh mẽ nhất khi có sức kháng cự. Việc học quá dễ dàng, quá thuận lợi sẽ không gửi đi tín hiệu đủ mạnh để não bộ củng cố các liên kết thần kinh một cách bền vững. 

AI không làm hộ chúng ta việc tư duy. Nó là một người trợ lý đắc lực giúp chúng ta quản lý thông tin và giải phóng tài nguyên não bộ cho những nhiệm vụ bậc cao, từ đó mở rộng giới hạn của những gì chúng ta có thể học và sáng tạo.

Nói cách khác, học không phải là một hành động thụ động “tiếp nhận” thông tin, mà là một quá trình chủ động “xây dựng” và “củng cố” cấu trúc não bộ. Khi không có sự nỗ lực vật lộn này, não bộ sẽ không suy tư, không tò mò, và việc học sâu (deep learning) sẽ không diễn ra. Tin tốt là, bộ não chúng ta được thiết kế để làm việc này một cách tự nhiên. Và giờ đây, quá trình sinh học nền tảng ấy đang đứng trước một phép thử lớn lao nhất từ trước tới nay: sự phổ cập của trí tuệ nhân tạo (AI).

AI: Bộ não mở rộng hay bộ não thay thế?

Nếu việc học sâu là quá trình xây dựng cấu trúc não bộ thông qua nỗ lực, thì sự phổ cập của AI đặt ra một câu hỏi căn bản: Nó là đồng minh hay kẻ thù của quá trình này? Trong bối cảnh giáo dục, vai trò của AI có thể được nhìn nhận qua hai lăng kính đối lập.

Ở kịch bản lý tưởng nhất, AI hoạt động như một “bộ não mở rộng” – một phép ẩn dụ cho việc người học có thể vượt qua các giới hạn sinh học của chính mình. Thay vì thay thế năng lực của con người, AI gánh vác những tác vụ nhận thức bậc thấp, giải phóng tâm trí của chúng ta cho những công việc mà con người làm tốt (hoặc muốn làm tốt!), như tư duy phản biện, sáng tạo, kết nối tạo các ý tưởng lớn. Một nghiên cứu được xuất bản mới đây trên tạp chí Education and Information Technologies (2025), khảo sát trên 524 sinh viên, đã phát hiện ra rằng việc ứng dụng AI có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến tư duy phân kỳ – năng lực tạo ra một số lượng lớn các ý tưởng đa dạng. Nghiên cứu này chỉ ra rằng AI đóng vai trò như một yếu tố điều tiết (moderator), giúp tăng cường sức mạnh của các đặc điểm nhận thức như sự linh hoạt và phong cách tư duy lên khả năng sáng tạo. 

Trong những trường hợp này, AI không làm hộ chúng ta việc tư duy. Nó là một người trợ lý đắc lực giúp chúng ta quản lý thông tin và giải phóng tài nguyên não bộ cho những nhiệm vụ bậc cao, từ đó mở rộng giới hạn của những gì chúng ta có thể học và sáng tạo.

Tuy nhiên, có một viễn cảnh khác đáng lo ngại hơn, xuất phát từ một niềm tin mà Meredith Broussard, giáo sư ngành báo chí dữ liệu tại ĐH New York, cho là mù quáng. Trong cuốn sách, Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the world (2018, tạm dịch, AI không thông minh: Các máy tính đang hiểu sai về thế giới như thế nào), bà chỉ trích gay gắt và gọi nó là chủ nghĩa sô vanh công nghệ (technosauvitism). Chúng ta cũng có thể quan sát thấy hiện tượng này đầy rẫy trên mạng xã hội, với các bình luận kiểu như, “tôi đã hỏi ChatGPT rồi, chắc chắn là đúng”, tương tự như hiện tượng “bác sĩ Google” vốn vẫn còn rất phổ biến. Khi áp niềm tin này vào giáo dục một cách thiếu cân nhắc, AI từ một “bộ não mở rộng” có nguy cơ trở thành một “bộ não thay thế”, hay một “cái nạng nhận thức” của người học.

Sự dễ dàng không chỉ hạn chế sự phát triển nhận thức, nó còn có thể gây nghiện và khiến chúng ta lười biếng trong tư duy. Mỗi khi chúng ta nhận được một câu trả lời chính xác từ AI một cách nhanh chóng và không tốn công sức, não bộ sẽ nhận được một liều dopamin nhỏ – một phần thưởng cho việc hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả. Vòng lặp “vấn đề – giải pháp tức thì – phần thưởng” này có thể tạo ra một thói quen, khiến chúng ta có xu hướng tìm đến sự dễ dàng của AI cho những lần tiếp theo, tương tự như cơ chế gây nghiện của mạng xã hội. Và với tính “người” được lập trình trong AI khiến chúng có khả năng bắt chước cách trò chuyện giống với con người, các nhà khoa học cũng bày tỏ lo ngại cơ chế nghiện này có thể không chỉ dừng lại ở các tác vụ công việc thuần túy.

Cần xem công nghệ như một “bộ não mở rộng”, và nhiệm vụ của giáo dục là rèn luyện “bộ xử lý trung tâm” – tức năng lực tư duy của con người – để có thể làm việc hiệu quả với nguồn tài nguyên vô tận đó.

Những lo ngại này không còn là giả thuyết suông. Một nghiên cứu của nhà khoa học Nataliya Kos’myna cùng cộng sự tại MIT Media Lab đã chỉ ra những tổn thất tiềm ẩn về mặt nhận thức khi sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT để viết luận. Sử dụng điện não đồ (EEG) để đo lường hoạt động não, nghiên cứu phát hiện ra rằng những người tham gia chỉ dùng não bộ để viết luận có mạng lưới thần kinh mạnh nhất và được kết nối rộng nhất. Ngược lại, những người dùng LLM thể hiện kết nối thần kinh yếu nhất, cho thấy hoạt động nhận thức đã giảm xuống tương ứng với mức độ sử dụng công cụ bên ngoài. Đáng báo động hơn, khi những người đã quen dùng LLM bị yêu cầu chỉ dùng não bộ, điện não đồ của họ cho thấy sự suy giảm kết nối alpha và beta, một dấu hiệu của việc “thiếu tương tác” của não bộ. Về mặt hành vi, nhóm sử dụng LLM cũng cho biết cảm giác sở hữu đối với bài viết của mình là thấp nhất và thậm chí còn gặp khó khăn khi phải trích dẫn lại chính xác tác phẩm của mình. Trong khi AI giúp tạo ra nhiều ý tưởng, nó lại có thể làm suy yếu khả năng đánh giá, chọn lọc và phát triển ý tưởng để đi đến giải pháp tối ưu. Khi người dùng quá tin tưởng và lười biếng trong việc chọn lọc gợi ý từ AI, họ đang để cho máy móc đảm nhận phần việc tinh tế nhất của quá trình sáng tạo. Đây là một viễn cảnh đáng lo ngại với nhóm người học trẻ tuổi – đối tượng đang cần đến quá trình này nhất, để làm dày và củng cố mạng lưới kết nối thần kinh hãy còn non nớt của mình.

Điểm cân bằng nào cho trường học trong thời đại AI?

Cuộc tranh luận về những cơ hội và thách thức trong thời đại AI đã trở thành một bài toán thực tiễn cấp bách. Thực tế, đây là một cuộc đua không thể đứng ngoài. Các quốc gia có nền giáo dục tiên tiến như Singapore, Hàn Quốc hay Phần Lan đang “tăng tốc đưa AI vào trường học”, thậm chí bắt đầu từ bậc mầm non. Tại Việt Nam, nhận thức về tính tất yếu này cũng đã được khẳng định ở cấp cao nhất. Trong một phát biểu vào tháng 5/2025, Thứ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo Nguyễn Văn Phúc đã nhấn mạnh: “Việc đưa AI vào trường phổ thông là xu thế không thể đảo ngược”, đồng thời chỉ ra nhiệm vụ trọng tâm là phải xây dựng được một lộ trình phù hợp. Một số trường Việt Nam như ĐH FPT và ĐH Tôn Đức Thắng cũng đã bắt đầu hợp tác với các nhà cung cấp AI và cấp tài khoản bản Pro cho sinh viên. Bối cảnh đó cho thấy câu hỏi không còn là “có hay không”, mà là “như thế nào”. Để trả lời được câu hỏi này, có lẽ sẽ cần đến một nhóm chuyên trách với những nhà nghiên cứu giáo dục, nhà giáo, chuyên gia công nghệ và chính sách. 

Còn tôi, từ quan điểm cá nhân của một người giáo viên, cho rằng điểm cân bằng cho giáo dục nằm ở một sự chuyển dịch can đảm dựa trên bốn trụ cột: thay đổi mục tiêu, thay đổi vai trò người thầy, thay đổi hệ thống đánh giá, và chuẩn bị tâm thế, năng lực cho người học.

1. Thay đổi mục tiêu: Từ “biết cái gì” sang “làm gì với những gì mình biết”

Sự thâm nhập của Internet và bây giờ là AI tạo sinh vào mọi ngóc ngách của đời sống đã tạo ra một cuộc cách mạng về bản chất của tri thức. Khi bất kỳ một dữ kiện, một định nghĩa, hay một công thức nào cũng có thể được truy xuất chỉ trong vài giây, vai trò của giáo dục không còn có thể là một cỗ máy truyền thụ và ghi nhớ thông tin. Việc coi bộ não con người như một kho lưu trữ kiến thức đã trở nên lỗi thời. Thay vào đó, chúng ta cần xem công nghệ như một “bộ não mở rộng”, và nhiệm vụ của giáo dục là rèn luyện “bộ xử lý trung tâm” – tức năng lực tư duy của con người – để có thể làm việc hiệu quả với nguồn tài nguyên vô tận đó.

Vì vậy, mục tiêu giáo dục buộc phải chuyển trọng tâm từ nội dung sang năng lực. Thay vì hỏi “học sinh biết được bao nhiêu?”, câu hỏi quan trọng hơn là “học sinh có thể làm gì với những gì các em biết?”. Khi việc ghi nhớ kiến thức trở nên thứ yếu, mục tiêu giáo dục phải chuyển từ nội dung sang năng lực. Điều này vốn đã nằm ở mục tiêu đầu ra của nhiều trường Đại học và được Bộ Giáo dục và Đào tạo định hướng cho bậc giáo dục phổ thông từ năm 2018 thông qua Thông tư 31/2018/TT-BGDĐT. Điều quan trọng tiếp theo là làm thế nào để những điều đó được hiện thực hóa, đo lường một cách hiệu quả và thực chất ở đầu ra giáo dục các cấp. 

Sự xuất hiện của AI không phải là dấu chấm hết cho giáo dục, mà là một cú hích cần thiết để giáo dục cuối cùng cũng có thể trở thành thứ mà các nhà cải cách luôn mơ ước: một quá trình được cá nhân hóa, lấy người học làm trung tâm, và tập trung vào việc tu dưỡng những năng lực bậc cao và tính nhân văn của con người.

2. Thay đổi vai trò người dạy: Từ “người truyền đạt” sang “nhà thiết kế trải nghiệm”

Sự trỗi dậy của AI không làm người giáo viên lỗi thời, mà tôn vinh vai trò độc nhất của họ. Vai trò của thầy cô chuyển mình từ “giáo sư biết tuốt” thành một “nhà thiết kế trải nghiệm học tập” và “người điều phối”. Nhiệm vụ của họ là thiết kế những bài toán lớn, dạy học sinh cách sử dụng AI thông qua việc chất vấn kết quả, và thúc đẩy các tương tác người-với-người. Ở bối cảnh Việt Nam, đây không chỉ là sự thay đổi về chương trình đào tạo mà có lẽ là một bước chuyển mình lớn lao về cả tư tưởng và tư duy. Từ lâu, tôi đã không còn có khả năng trả lời mọi câu hỏi đến từ học sinh, sinh viên của mình. Thay vào đó, chúng tôi cùng nhau đi tìm câu trả lời, thảo luận về các khía cạnh khác nhau để có thể ra quyết định một cách thấu đáo nhất cho bản thân. 

Để thực hiện bước chuyển mình này, thách thức lớn nhất có lẽ nằm ở việc đào tạo và tái đào tạo đội ngũ giáo viên hiện có. Phần lớn giáo viên được đào tạo theo mô hình truyền thống, tập trung vào việc truyền đạt kiến thức chuyên môn. Việc trang bị cho họ không chỉ kỹ năng sử dụng AI mà cả tư duy sư phạm mới để thiết kế các dự án học tập phức hợp, điều phối các cuộc thảo luận mở và đánh giá năng lực thay vì kiến thức thuộc lòng, đòi hỏi một cuộc cách mạng trong chương trình đào tạo sư phạm. Thách thức thứ hai là ở hệ thống giáo dục nặng về áp lực thi cử và điểm số của Việt Nam. Chừng nào việc đánh giá cuối cùng vẫn tập trung vào các bài thi chuẩn hóa, kiểm tra kiến thức ghi nhớ, thì cả giáo viên và học sinh sẽ khó có động lực để chuyển sang các phương pháp dạy và học sáng tạo, tập trung vào quá trình và năng lực. Việc thay đổi vai trò của người thầy sẽ không thể thành công nếu không có sự thay đổi tương ứng trong hệ thống đánh giá. Một vấn đề khác vốn đã nảy sinh với việc số hóa trường học chính là sự bất bình đẳng trong tiếp cận công nghệ. Các trường ở thành thị có điều kiện tốt hơn để tiếp cận công nghệ, trong khi các trường ở vùng sâu, vùng xa có thể bị tụt lại phía sau, tạo ra một “khoảng cách số” mới trong giáo dục. Vượt qua những rào cản này không phải là việc có thể thực hiện trong một sớm một chiều, mà cần một chiến lược tổng thể, dài hạn với sự cam kết mạnh mẽ từ các nhà hoạch định chính sách cho đến từng giáo viên đứng lớp.

3. Thay đổi cách thức đánh giá: Từ “kiểm tra trí nhớ” sang “đo lường năng lực ứng dụng“

Mọi cải cách sẽ thất bại nếu thi cử không thay đổi. Một trường hợp đáng nghiên cứu và suy ngẫm là cách tiếp cận của trường ĐH Công nghệ Sydney (Úc), được Cơ quan Tiêu chuẩn và Chất lượng Giáo dục Đại học Úc (TEQSA) chia sẻ. Thay vì cấm đoán, họ tập trung vào việc thiết kế lại các bài đánh giá để chúng “kháng AI” hoặc tích hợp AI một cách minh bạch. Một số ví dụ gồm có: bình thường hóa các kỳ thi “mở” và “có AI hỗ trợ”, với các câu hỏi yêu cầu phân tích, phản biện kết quả của AI; đánh giá quá trình làm việc với AI, không chỉ sản phẩm cuối cùng, thông qua các “nhật ký làm việc”; ưu tiên các hình thức đánh giá thực chất như dự án, portfolio, và đặc biệt là vấn đáp trực tiếp (viva voce), nơi không mô hình trí tuệ nhân tạo nào có thể thay thế được.

Một số trường trên thế giới hiện nay cũng chọn cách quay trở lại với hình thức thi trên giấy, thi tập trung truyền thống bằng phần mềm chuyên biệt như Lockdown browser hoặc cho học sinh viết luận trên nền tảng có giám sát như Cadmus, một phần mềm cho phép giáo viên có thể nắm được rất nhiều dữ liệu để từ đó đánh giá tính liêm chính như tổng thời gian sinh viên dùng để viết bài, những nguồn thông tin nào đã được truy cập, học sinh tự viết bao nhiêu chữ hay cắt dán ở nơi khác vào những đoạn nội dung gì. Cho đến thời điểm này, việc có nên quay trở lại thi trên giấy không cũng vẫn đang là một câu hỏi gây tranh cãi, có nhiều ý kiến trái chiều và cần được suy xét thấu đáo. 

Việc trang bị cho giáo viên không chỉ kỹ năng sử dụng AI mà cả tư duy sư phạm mới để thiết kế các dự án học tập phức hợp, điều phối các cuộc thảo luận mở và đánh giá năng lực thay vì kiến thức thuộc lòng, đòi hỏi một cuộc cách mạng trong chương trình đào tạo sư phạm.

4. Xây dựng tâm thế, trang bị kĩ năng số và hướng dẫn về liêm chính cho người học

Cuối cùng, những thay đổi về hệ thống sẽ không bền vững nếu thiếu sự thay đổi trong tâm thế của người học. Cách tiếp cận của trường ĐH Công nghệ Sydney đã được đề cập tới ở trên bao gồm cả việc thông báo quy định về liêm chính học thuật lẫn việc giáo dục để học sinh hiểu, tương tác với AI một cách có trách nhiệm và minh bạch.

Vốn dĩ, các trường học đều có quy định về gian lận, đạo văn và tính liêm chính học thuật. Trên thực tế, AI xuất hiện không làm quy định này thay đổi, bởi quy tắc vẫn luôn là “không nhận vơ” những gì của người khác là của mình. Tất nhiên, đó mới là phần ngọn. Còn phần gốc lại là ở ý thức của người học. Điều này có lẽ đòi hỏi các cuộc thảo luận thẳng thắn và thường xuyên trong lớp học về AI, trong đó có thể là định nghĩa liêm chính học thuật kiểu mới, sự thiên kiến trong thuật toán của AI, tin giả và thông tin sai lệch, quyền riêng tư dữ liệu. Những bài học này không nên là một môn học riêng lẻ, mà cần được tích hợp vào mọi môn học. Môn Lịch sử – Địa lý có thể phân tích cách AI mô tả một sự kiện từ các góc nhìn thiên vị hay thảo luận về tác động của AI trong chiến tranh và xung đột. Môn Văn hoặc Kinh tế và Pháp luật có thể tranh luận về quyền tác giả.

Một sự khởi đầu mới

Tôi cho rằng, giống như rất nhiều tiến bộ về khoa học công nghệ khác, sự xuất hiện của AI không phải là dấu chấm hết cho giáo dục, mà là một cú hích cần thiết để giáo dục cuối cùng cũng có thể trở thành thứ mà các nhà cải cách luôn mơ ước: một quá trình được cá nhân hóa, lấy người học làm trung tâm, và tập trung vào việc tu dưỡng những năng lực bậc cao và tính nhân văn của con người.

Thách thức lớn nhất không phải là công nghệ, mà là tư duy và lòng can đảm của chính chúng ta. Mục tiêu của nhà trường không phải là đào tạo ra những con người có thể cạnh tranh với máy móc về tốc độ và bộ nhớ, mà là nuôi dưỡng phần người nhất của chúng ta. Là một người giáo viên và một người mẹ của hai đứa trẻ sinh ra đã là thổ dân kỹ thuật số và thổ dân AI, câu hỏi mà tôi muốn đặt ra cho chính mình và thế giới này là, chúng ta muốn trở thành giống loài nào, trong thế giới hậu nhân loại.□

—-

ThS Bùi Trà My là giảng viên ĐH RMIT.

——–

Tài liệu tham khảo

Bộ Giáo dục và Đào tạo. (2021). Thông tư ban hành Chương trình giáo dục phổ thông (Văn bản hợp nhất số 03/VBHN-BGDĐT). https://moet.gov.vn/content/vanban/Lists/VBPQ/Attachments/1453/vbhn-322018-202021-ttbgddt-trinh-ky-xt.pdf

Bjork, E. L., & Bjork, R. A. (2011). Making things hard on yourself, but in a good way: Creating desirable difficulties to enhance learning. In M. A. Gernsbacher, R. W. Pew, L. M. Hough, & J. R. Pomerantz (Eds.), Psychology and the real world: Essays illustrating fundamental contributions to society (pp. 56–64). Worth Publishers.

Broussard, M. (2018). Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World. The MIT Press.  

Herculano-Houzel S. (2009). The human brain in numbers: a linearly scaled-up primate brain. Frontiers in human neuroscience, 3, 31. https://doi.org/10.3389/neuro.09.031.2009 

Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872

Putri, E. Y., Saputra, I., Afnison, W., Oktarina, R., Kurniawan, A., Kusumastuti, D., & Susilawati, S. (2025). The interplay of cognitive and personal attributes in shaping divergent thinking: Mediating role of teaching behaviour and moderating effect of AI adoption. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13652-z

UTS College. (n.d.). An educational approach to generative AI: Summary. Tertiary Education Quality and Standards Agency. https://www.teqsa.gov.au/sites/default/files/2025-05/UTS-College-Educational-Approach-to-GenerativeAI-Summary.pdf

Zhou, T., & Zhang, C. (2024). Examining generative AI user addiction from a C-A-C perspective. Technology in Society, 78, 102653. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102653 

Bài đăng Tia Sáng số 14/2025