Cái bẫy của nền giáo dục ám ảnh các chỉ số

Tư duy ưu tiên đánh giá chất lượng người học dựa trên những sản phẩm giao nộp giương ra một cái bẫy nguy hại, nhất là trong bối cảnh AI đang can thiệp quá sâu vào các bài tập, tiểu luận, khóa luận…

Có một hiện tượng đã trở nên phổ biến trong các giảng đường đại học trên toàn thế giới hôm nay: các bài tiểu luận cuối môn học vốn trước đây là nỗi ám ảnh của nhiều sinh viên nay đã được hầu hết các sinh viên trình bày thật chỉn chu, với nội dung phong phú và văn phong trôi chảy, cấu trúc chặt chẽ đúng chuẩn, thậm chí đầy những trích dẫn học thuật sắc sảo.

Nhưng chỉ cần đưa ra vài câu hỏi truy vấn về quá trình như “Vì sao em chọn ví dụ này?”, “Luận điểm này hình thành từ đâu trong trải nghiệm của em?”, “Nếu đổi bối cảnh thì kết luận này có còn đứng vững chăng?” là ngay lập tức người học trở nên lúng túng, trả lời chung chung và không kể lại được “đường đi” của những lập luận trong bài.

Nói cách khác, cảm giác ‘hiểu đúng’ đôi khi chỉ nằm ở bề mặt văn bản; còn nền tảng hiểu biết và đường đi của lập luận để tạo ra văn bản ấy lại khá mờ nhạt, như thể chưa được kích hoạt đầy đủ.

Điều này chạm đến một trong những vấn đề nhức nhối của đánh giá giáo dục trong thời đại trí tuệ nhân tạo: các mô hình AI tạo sinh – như ChatGPT hay Gemini – có thể tạo ra những văn bản mạch lạc, đúng chuẩn hình thức học thuật, khiến ta rất dễ nhầm rằng đằng sau một văn bản đạt chuẩn là một con người có tư duy trưởng thành và chuẩn mực.

Cần lưu ý rằng AI không phải là thủ phạm duy nhất – sinh viên hoàn toàn có thể nhờ người có trình độ để viết những bài tiểu luận học thuật cho mình đem nộp lấy điểm – và trên thực tế, điều này cũng đã diễn ra từ lâu.

Nhưng sự trỗi dậy của AI tạo sinh làm mất giá nghiêm trọng một loại sản phẩm mà lâu nay giáo dục đã đặt vào quá nhiều trọng lượng: các bài tiểu luận học thuật đúng theo khuôn mẫu, các báo cáo với cấu trúc chuẩn mực, những câu trả lời hoàn chỉnh và chỉn chu không hề sai lỗi. Khi văn bản có thể được tạo ra hàng loạt chỉ bằng một vài câu lệnh, giá trị của nó – với tư cách bằng chứng của quá trình học và hiểu – đã giảm đi đáng kể.

Trong bối cảnh đó, thứ trở nên quý hiếm và đắt giá chính là “năng lực hiểu”.

Gian lận bằng AI dưới lăng kính thông diễn học

Theo thông diễn học (hermeneutics) – một nhánh của triết học, chuyên nghiên cứu về bản chất của sự hiểu và quá trình diễn giải ý nghĩa – sự hiểu không phải là việc lưu trữ, sắp xếp hoặc xâu chuỗi và trình bày lại dữ liệu (điều mà AI đang làm rất tốt). Thay vì thế, hiểu là khả năng tự giải trình vì sao mình tin vào một kết luận, khả năng cân nhắc các phản ví dụ và sự sẵn sàng tự hiệu chỉnh sau những phản biện hợp lý.

Dưới lăng kính của nhà thông diễn học hiện đại người Đức Hans-Georg Gadamer, “hiểu” không đơn thuần là một thao tác kỹ thuật. Mỗi cá nhân bước vào một vấn đề với một “chân trời” sẵn có: đó là toàn bộ bối cảnh hình thành cách ta hiểu thế giới – từ vốn sống, văn hóa, bối cảnh lịch sử đến những tiền hiểu biết (pre-understanding) và định kiến ban đầu. Ở đây, định kiến không hàm nghĩa tiêu cực, mà chính là điểm khởi đầu tất yếu của mọi hành trình nhận thức.

Sự hiểu chỉ đạt đến chiều sâu khi ta dám dấn thân vào cuộc đối thoại với “chân trời” khác, không phải để xóa bỏ khác biệt, mà để cả hai bên cùng được điều chỉnh và mở rộng, để các chân trời hòa quyện vào nhau.

Như vậy, từ góc độ thông diễn học, AI có thể sở hữu kho dữ liệu khổng lồ, nhưng nó vĩnh viễn thiếu vắng một “chân trời” hiện sinh – nơi có trải nghiệm sống, sự dấn thân và trách nhiệm đạo đức. Do đó, máy móc chỉ có thể mô phỏng thông tin, còn “biến cố hiểu” – sự chuyển hóa thực chất trong tâm thế con người – vẫn là đặc quyền duy nhất của nhân loại.

Và “gian lận” bằng AI suy cho cùng là biểu hiện của một vấn đề sâu hơn: “sự đứt gãy của quá trình tư duy”. Khi người học có thể đi thẳng đến câu trả lời mà không cần mò mẫm hay thao thức với câu hỏi, họ đánh mất cơ hội để sự hiểu biết nảy sinh từ chính quá trình tìm hiểu và được chuyển hóa thành năng lực thông hiểu nội tại.

Áp dụng vào giáo dục, thông diễn học nhắc nhở rằng: học không chỉ là thu nhận thông tin, mà là tập luyện năng lực diễn giải để dẫn đến sự thông hiểu. Trong giáo dục, tính nhân văn được biểu hiện ở chỗ xem người học như một chủ thể hiểu biết, có trách nhiệm giải trình cho sự hiểu của mình thông qua năng lực lập luận, tự phản biện và tự điều chỉnh (chứ không phải bằng những tuyên bố đạo đức đơn thuần).

Khi đánh giá đặt trọng tâm vào sản phẩm giao nộp

Sự khủng hoảng hiện nay gắn với việc giáo dục bị chi phối bởi cái mà Martin Heidegger gọi là “tư duy tính toán” (calculative thinking) – một lối tư duy ưu tiên những gì có thể đo lường, kiểm soát và dự đoán. Khi lối tư duy này thấm vào quản trị giáo dục, nó dễ biểu hiện thành sự ám ảnh bởi các chỉ số: điểm số, GPA, chứng chỉ và các đầu ra định lượng.

Trong khuôn khổ ấy, khi đánh giá chỉ đặt trọng tâm vào sản phẩm giao nộp (output), ta vô tình thưởng cho sự trơn tru của hình thức và biến giáo dục thành một quy trình kỹ thuật hóa. Trong thời đại AI, “tư duy tính toán” dẫn đến một nghịch lý: chúng ta có thể có nhiều bài làm đạt chuẩn, nhưng lại thiếu vắng những con người biết suy tưởng sâu sắc và tự chịu trách nhiệm cho tri thức của mình.

Để thoát khỏi cái bẫy này, giáo dục cần chuyển dịch từ “đánh giá sản phẩm” sang “đánh giá quá trình hiểu” – tức chuyển trọng tâm từ cái được tạo ra ở đầu cuối sang cái phải được hình thành qua trải nghiệm học tập.

Nỗi oan của tiếp cận “đánh giá quá trình”

Trong nhiều bối cảnh của ngành giáo dục, “đánh giá quá trình” hiện nay vẫn bị nhìn như một cách tiếp cận mềm và thiên về cảm tính: giáo viên có thể – một cách có ý thức hoặc chỉ là vô thức – lấy thái độ chăm chỉ hay mức độ nỗ lực để “bù trừ” cho những thiếu hụt trong kết quả học tập thực chất.

Thực tế cho thấy cách nhìn nhận trên hoàn toàn không chính xác. Đánh giá quá trình không có nghĩa là hạ thấp tiêu chuẩn hay làm cho việc chấm điểm trở nên cảm tính, khi không đòi hỏi khung đánh giá (rubric) hoặc minh chứng rõ ràng. Ngược lại, nó thực sự khắt khe theo một nghĩa khác: người học phải đưa tiến trình tư duy của mình ra ánh sáng để kiểm chứng, thay vì ẩn nấp sau những văn bản bóng bẩy.

Vì vậy, thay vì chấm điểm một thực thể tĩnh là “bài nộp”, ta hoàn toàn có thể đánh giá một chuyển động sống của tư duy, vốn là những hình thức đánh giá đã tồn tại từ lâu và hoàn toàn có thể triển khai bằng những cách thức khả thi:

• Viết tại lớp: Buộc người học lập luận trực tiếp trong thời gian giới hạn, giúp bộc lộ năng lực diễn đạt và tổ chức ý mà không dựa vào những công cụ có thể “làm mượt” bản văn.
• Nhật ký học tập: Yêu cầu người học ghi lại sự thay đổi của chính mình: “Tôi đã bắt đầu như thế nào, từ chân trời nào; Tôi đã va chạm với kiến thức ra sao; Và tôi đã tái định vị hiểu biết của mình như thế nào?”.
• Đối thoại trực tiếp: Đây là một cuộc vấn đáp ngắn sau một bài tiểu luận đã được nộp. Mục đích của cuộc vấn đáp không nhằm để bắt bẻ hay đánh đố, mà để thiết lập không gian đối thoại. Trọng tâm ở đây là khả năng tự giải trình và bảo vệ lập luận trước những câu hỏi bám sát mục tiêu, với rubric rõ ràng và mức độ chuẩn hóa phù hợp (đặc biệt hữu ích nếu tổ chức theo mẫu hoặc theo nhóm trong lớp đông).

Trong những khoảnh khắc đối thoại buộc người học phải tự giải trình ngay tại chỗ, AI không còn là lợi thế. Đó là lúc bản sắc học thuật và sự liêm chính trí tuệ của người học được định hình rõ nét nhất.

Thay đổi cách đo để cứu cách học

“Giữ lại tính nhân văn trong thời đại AI” không phải là một khẩu hiệu chống công nghệ cực đoan, mà là một quyết định chuyên môn dũng cảm, trong đó cách đánh giá được thay đổi để tạo tác động dội ngược lên cách học trước đó.

AI là công cụ do con người tạo ra; giá trị của nó phụ thuộc vào cách ta thiết kế và sử dụng trong học tập. Khi ta đo đúng phần cốt lõi – quá trình hiểu – thì AI hoàn toàn có thể hỗ trợ luyện tập, mở rộng ý tưởng và tiết kiệm thời gian. Còn khi ta chỉ đo sản phẩm, AI dễ trở thành “chế độ tự lái” cho tư duy: đưa người học đến đích mà không giúp họ rèn luyện “đôi chân lập luận” của mình.

“Tôi tư duy, nên tôi tồn tại” – mệnh đề kinh điển của Descartes, nhắc rằng tư duy gắn chặt với tư cách chủ thể. Vì lẽ đó, giáo dục không thể chấp nhận một lối học trong đó người học quen để máy móc nghĩ hộ, tạo ra những văn bản bóng bẩy nhưng rỗng về sự hiểu. Nếu chấp nhận những bài luận không cần tư duy, ta không chỉ làm suy yếu chuẩn mực học thuật, mà còn làm mòn đi năng lực tự chủ trí tuệ.

Chốt lại, giáo dục thời AI cần một dịch chuyển dứt khoát: đo quá trình hiểu thay vì chỉ đo sản phẩm. Khi đó, người học không chỉ “làm xong bài để nộp”, mà có cơ hội hình thành năng lực diễn giải và trách nhiệm trí tuệ – những phẩm chất làm nên tính nhân văn của giáo dục, và cũng là nền tảng để con người thực sự làm chủ tri thức của chính mình.