Điều này đặc biệt đáng chú ý ở Việt Nam, khi AI đang chính thức bước vào trường học. Từ ngày 15/8, Thông tư 49/2026 của Bộ GD&ĐT về ứng dụng công nghệ trong giáo dục đại học và giáo dục nghề nghiệp bắt đầu có hiệu lực, trong đó AI được xác định là công cụ hỗ trợ, không thay thế vai trò và trách nhiệm học thuật của giảng viên [1].
Ở bậc phổ thông, từ năm học này, các trường bắt đầu triển khai giáo dục AI theo khung nội dung mà Bộ ban hành giữa tháng 12 năm ngoái, sau một học kỳ thí điểm [2]. Như vậy, về chủ trương, việc có đưa AI vào trường hay không đã được quyết; còn điều tôi muốn bàn ở đây là những tiết học ấy nên dạy các em cái gì.
Nghề của tôi là vật lý thiên văn và vũ trụ học. Công việc hằng ngày là từ mô hình lý thuyết dựng ra những dự đoán cụ thể cho quan sát, rồi thiết kế các phương pháp thống kê để từ khối dữ liệu quan sát ngày một lớn suy ngược lại xem mô hình nào còn đứng được. Từ hai ba năm nay, khi dạy và hướng dẫn sinh viên làm nghiên cứu, tôi để ý các em làm việc với AI ở đủ mọi mức: tìm tài liệu, tra thư viện, nhờ giảng lại một khái niệm, thậm chí... nhờ dựng hộ mô hình, thiết kế và viết giùm luôn phương pháp cùng mã nguồn để phân tích dữ liệu.
Những việc như vậy AI làm rất tốt và chẳng có lý do gì để người học phải quay lại làm thủ công. Nhưng cũng có những việc nếu giao cho AI làm hộ thì người học có thể mất cơ hội để học. Năng lực tư duy ít dùng đến thì thui chột, và trẻ em là nhóm dễ bị ảnh hưởng nhất, vì các em chưa có đủ điểm tựa kiến thức để nghi ngờ và chất vấn câu trả lời của AI.
Vậy phải dạy trẻ như thế nào?
Một mô hình, hai gia sư
Học kỳ mùa thu năm 2023, nhóm của PGS Hamsa Bastani ở Trường Wharton, Đại học Pennsylvania, hợp tác với một trường trung học ở Thổ Nhĩ Kỳ để làm thí nghiệm với gần một nghìn học sinh lớp 9 đến lớp 11, trong bốn buổi ôn tập toán tại lớp [3].
Càng nhiều thao tác tự động hóa được thì càng phải dạy các em kỹ hơn những thao tác không tự động hóa được. Ảnh: VnExpress
Học sinh được chia làm ba nhóm. Nhóm thứ nhất ôn tập như bình thường. Nhóm thứ hai được dùng một gia sư AI mà nhóm nghiên cứu gọi là GPT Base, thực chất là một giao diện trò chuyện giống ChatGPT, chạy trên GPT-4. Nhóm thứ ba được dùng GPT Tutor, cũng chạy trên GPT-4 nhưng được thiết kế khác: có một đoạn chỉ dẫn viết sẵn dặn AI chỉ gợi ý từng bước chứ không đưa thẳng đáp án, và với mỗi bài tập, nhóm nghiên cứu thuê hai giáo viên toán soạn sẵn lời giải mẫu cùng những lỗi học sinh hay mắc rồi nạp thêm cho AI.
Theo kết quả đăng trên PNAS giữa năm 2025, lúc còn công cụ trong tay, cả hai nhóm dùng AI đều làm bài luyện tập tốt hơn hẳn nhóm không dùng, điểm cao hơn khoảng 48% với GPT Base và 127% với GPT Tutor. Nhưng đến kỳ thi không được dùng công cụ, nhóm GPT Base lại làm kém hơn nhóm chưa từng dùng khoảng 17%, còn nhóm GPT Tutor thì không khác nhóm không dùng.
Hai gia sư AI chạy trên cùng một mô hình, cái khác nhau duy nhất nằm ở cách người ta thiết kế nó cho học sinh dùng: những chỉ dẫn viết sẵn, cộng với phần nội dung do giáo viên soạn cho từng bài, cũng như khi giáo viên soạn giáo án thời chưa có AI.
Học sinh được vật lộn với bài toán trước rồi mới nghe giảng thì học sâu hơn hẳn, còn gia sư AI, dù có ý tốt, vẫn phá mất quá trình ấy bằng cách can thiệp quá sớm [4].
AI có những điểm tương đồng với máy tính. Đúng là máy tính bỏ túi đúng làm mất khả năng tính nhẩm của nhiều người nhưng nó không làm hại gì đến nhà khoa học. Nhà toán học và nhà vật lý vẫn làm việc bình thường, vì trước khi có máy tính bỏ túi họ đã có đại số, quen thao tác với quan hệ giữa các đại lượng chứ không phải với từng con số, mà mất tính nhẩm thì không đụng đến phần ấy.
Báo cáo chính sách tháng Một năm nay của Viện Brookings về học sinh trong thời đại AI, dựa trên phỏng vấn và thảo luận nhóm với 505 người ở 50 nước, một tổng quan hơn 400 nghiên cứu và một panel Delphi, cũng nhắc lại phép so sánh này [5].
Trong giáo dục, hiện tượng ấy được gọi là "giảm tải nhận thức" (cognitive offloading): con người giao một phần việc mình từng phải tự làm cho công cụ. Bàn phím làm giảm nhu cầu viết tay, máy tính bỏ túi làm thay các phép tính cơ bản. AI tạo sinh đẩy việc này lên một mức khác hẳn, vì nó làm hộ luôn cả phần diễn giải, tổng hợp và lập luận.
Vậy phần nào của việc học có thể giao cho máy, và phần nào nhất định phải để học sinh tự làm? Theo tôi, càng nhiều thao tác tự động hóa được thì càng phải dạy các em kỹ hơn những thao tác không tự động hóa được.
Suy đoán, kiểm định và tư duy phản biện
Nếu học sinh được rèn thói quen suy đoán trước khi có đáp án và kiểm định sau khi thấy đáp án, thì các em sẽ tự biết hồ nghi và tự biết chất vấn cái đáp án vừa nhận được. Thời tôi đi học, chúng tôi vẫn phản biện giáo viên khi thấy lời giải hay đáp án của thầy cô có gì đó không ổn, và thầy cô cũng không ngại bị học sinh phản biện.
Khi đưa AI vào trường học, chúng ta phải dạy học sinh hai thứ cùng lúc: cách sử dụng AI và cách không tin AI một cách mù quáng. Ảnh: Katerina Holmes/Pexels
Khi sử dụng AI, dưới sự hướng dẫn của giáo viên, từ một bài tập gốc, các em học sinh có thể bảo AI sửa số liệu, đổi điều kiện, thay giả định hay bối cảnh để tạo ra bài khác; giáo viên cũng có thể yêu cầu AI phát triển bài tập ấy thành một chuỗi bài tập, từ dễ đến khó, từ cơ bản đến nâng cao. Thậm chí, với sự hướng dẫn ấy của giáo viên giúp các em có tư duy phản biện, khi AI đưa thông tin sai, học sinh phải tìm ra chỗ sai, giải thích vì sao sai và sửa lại.
Vậy dạy cái gì? Theo tôi, có ít nhất ba việc thầy cô và nhà trường làm được ngay.
Thứ nhất, tập cho học sinh thói quen suy đoán trước rồi mới hỏi. Trước khi gõ câu hỏi, các em viết ra trước một ước lượng: đáp số nằm trong quãng nào, đơn vị là gì, dạng ra sao... Hỏi xong rồi mới đem câu trả lời của AI so lại với những gì mình đã viết. Việc này không tốn thiết bị hay phần mềm gì. Trong thí nghiệm ở Thổ Nhĩ Kỳ, GPT Tutor buộc các em làm gần đúng việc này, vì AI chỉ gợi ý nên các em vẫn phải tự đi bước cuối [3].
Thứ hai, thay đổi cách giáo viên kiểm định và đánh giá học sinh. Nếu giáo viên vẫn coi một bài làm trơn tru và một lời giải đúng là bằng chứng học sinh đã hiểu, thì học sinh sẽ có động cơ tìm một bài làm và lời giải hoàn chỉnh ở bất cứ đâu, từ Google đến AI. Thay vào đó, giáo viên có thể hỏi vấn đáp trực tiếp, yêu cầu các em giải thích lại lời giải bằng lời của chính mình, không được dùng AI. Có lẽ câu hỏi quan trọng nhất dành cho các em là "vì sao", để các em giải thích cách mình giải bài, cách lập luận, bảo vệ kết quả của mình.
Thứ ba là định hướng AI. GPT Tutor vẫn chỉ là mô hình sẵn có, cộng thêm mấy dòng dặn AI chỉ được gợi ý, cộng phần lời giải mẫu và lỗi thường gặp mà giáo viên soạn cho từng bài. Báo cáo Brookings khuyến nghị cho việc phát triển những công cụ AI "biết dạy", thay vì những công cụ chỉ biết trả lời [5]. Thay vì một AI luôn nói "đúng rồi" và tiếp tục làm hộ, họ muốn những hệ thống biết hỏi lại, chất vấn, chỉ ra điểm yếu trong lập luận và buộc học sinh phải tự giải thích.
Còn ở cấp độ nhà trường, một phần cách ứng xử ấy hoàn toàn có thể được định hướng ngay cả với những mô hình đang có: yêu cầu AI không đưa đáp án ngay, hỏi học sinh đã thử đến đâu, gợi ý từng bước, yêu cầu kiểm tra kết quả và chỉ đưa lời giải đầy đủ khi thật sự cần thiết. Không nhất thiết phải chờ một "AI giáo dục" hoàn hảo mới bắt đầu dạy học với AI. Trước hết có thể thay đổi cách chúng ta sử dụng AI hiện có.
Không đặt niềm tin mù quáng vào AI
Ngay cả khi biết cách sử dụng AI, học sinh vẫn không được tiếp cận với những công cụ có chất lượng như nhau.
Bà Rebecca Winthrop, một trong các tác giả báo cáo, nói rằng những công cụ miễn phí, thứ học sinh và nhà trường dễ tiếp cận nhất, cũng thường là những công cụ kém tin cậy và kém chính xác hơn [6].
Ở Việt Nam, vấn đề còn nằm ở dữ liệu phía sau mô hình: AI được huấn luyện bằng những nguồn nào, dữ liệu tiếng Việt có đủ lớn và đủ tốt không, và mô hình có hiểu được những đặc thù của Việt Nam hay chỉ đang chuyển một lượng kiến thức chủ yếu bằng tiếng Anh sang tiếng Việt.
Một câu trả lời sai bằng tiếng Việt nhưng được viết rất trôi chảy có thể nguy hiểm hơn một phép tính sai đơn vị, bởi học sinh rất khó nhận ra nó sai ở đâu.
Vì thế, nếu muốn đưa AI vào trường học, chúng ta phải dạy học sinh hai thứ cùng lúc: cách sử dụng AI và cách không tin AI một cách mù quáng.
Năm học mới bắt đầu trong vài tuần nữa, và AI sẽ vào lớp ngày một nhiều, ở nhiều cấp học, dưới nhiều hình thức.
Có lẽ phần việc quan trọng nhất của người thầy lúc này không phải là cố trả lời nhanh hơn AI, mà là giữ lại cho học sinh những việc AI không làm thay: tự đoán, tự thử, tự sai, tự kiểm tra và tự chất vấn.
1. Thông tư 49/2026/TT-BGDĐT ngày 30/6/2026 của Bộ GD&ĐT, hiệu lực từ 15/8/2026.
2. Bộ GD&ĐT, Quyết định 3439/QĐ-BGDĐT ngày 15/12/2025 ban hành Khung nội dung thí điểm giáo dục trí tuệ nhân tạo cho học sinh phổ thông (dự thảo lấy ý kiến từ 21/11/2025); Công văn 8334/BGDĐT-GDPT ngày 18/12/2025 hướng dẫn thí điểm; Công văn 5208/BGDĐT-GDPT ngày 7/8/2026 hướng dẫn nhiệm vụ giáo dục phổ thông năm học 2026–2027.
3. Bastani H., Bastani O., Sungu A., Ge H., Kabakcı Ö., Mariman R., Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS 122(26), 2025. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2422633122
4. Hoàng Anh Đức. Vật lộn với bài toán: Lợi ích giáo dục bị AI tước bỏ. Tia Sáng, 28/5/2026. https://tiasang.com.vn/vat-lon-voi-bai-toan-loi-ich-giao-duc-bi-ai-tuoc-bo-5078916.html
5. Burns M., Winthrop R., Luther N., Venetis E., Karim R., A New Direction for Students in an AI World: Prosper, Prepare, Protect. Center for Universal Education at Brookings, 1/2026. https://www.brookings.edu/articles/a-new-direction-for-students-in-an-ai-world-prosper-prepare-protect/
6. Greg Toppo, Four Takeaways from New Report on AI’s Risks in Education. The 74, 20/1/2026. https://www.the74million.org/article/four-takeaways-from-new-report-on-ais-risks-in-education/