MIT công bố báo cáo chiến lược về AI trong giảng dạy và nghiên cứu

Báo cáo mới của Ủy ban Đặc biệt MIT về AI trong Giảng dạy, Học tập và Đào tạo Nghiên cứu là lời kêu gọi hành động trước sự hiện diện gần như phổ biến của AI tạo sinh trong đời sống học thuật. Tài liệu dài, được xây dựng trong 5 tháng làm việc căng thẳng, đề xuất tám nguyên tắc nền tảng và ba nhóm khuyến nghị lớn, trong đó nhấn mạnh việc tái cấu trúc mục tiêu khóa học, thay đổi phương pháp đánh giá và bảo vệ giá trị cốt lõi của trải nghiệm giáo dục tại khuôn viên trường.

Trước thực tế AI có thể làm thay đổi căn bản mô hình học tập truyền thống, báo cáo khuyến khích MIT xem đây là cơ hội để tái định nghĩa nền giáo dục, thay vì chỉ tìm cách "chống AI" trong lớp học.

Bối cảnh: AI đã len lỏi vào mọi ngóc ngách đời sống MIT

Báo cáo ghi nhận một cách thẳng thắn rằng sinh viên MIT sử dụng AI thường xuyên và phổ biến, với những cảm xúc lẫn lộn từ tò mò, sáng tạo đến lo lắng, bất an. Trong khi đó, giảng viên có thái độ trái chiều: từ hào hứng khám phá đến hoài nghi, thậm chí "từ chối AI" hoàn toàn. Đáng chú ý, AI đang làm suy yếu một số nền tảng giáo dục cơ bản của MIT như bài tập về nhà (p-set), kỳ thi tại nhà, giờ trợ giảng (office hours) và nhóm học tập.

"AI đang gia tăng sự cô lập, làm suy giảm khả năng làm chủ và sự tự tin của sinh viên, đồng thời ăn mòn 'khế ước xã hội' giữa giảng viên và sinh viên."

Tám nguyên tắc chỉ đạo

Ủy ban nhấn mạnh không có một giải pháp duy nhất nào phù hợp cho tất cả, do đó cần dựa trên tám nguyên tắc sau:

1. Khiêm tốn

AI phát triển quá nhanh (chưa đầy 4 năm kể từ ChatGPT ra mắt với hơn 1 tỷ người dùng), mọi đề xuất hôm nay đều có thể cần điều chỉnh. Sự khiêm tốn trong hoạch định chính sách là cần thiết.

2. Dũng cảm

Không thể lấy sự không chắc chắn làm cái cớ để trì hoãn. MIT cần phản ứng chiến lược táo bạo, không phải "vá víu" bằng những bản vá nhỏ.

3. Đặt con người lên hàng đầu

Công nghệ dù mạnh đến đâu cũng không thể thay thế các mối quan hệ và sự phát triển con người. Ví dụ, nguy cơ các nhà nghiên cứu thay thế sinh viên UROP bằng AI agent là điều đáng cảnh báo, vì UROP không chỉ là lao động mà là cơ hội học việc.

4. Hướng tới việc học

Mối đe dọa lớn nhất không phải là gian lận mà là AI khiến sinh viên mất đi cơ hội học thật. Cần tạo ra "khế ước xã hội" mới, giúp sinh viên hiểu rằng sản phẩm quan trọng nhất của giáo dục không phải điểm số mà là sự trưởng thành về trí tuệ.

5. Giảng dạy có chủ đích

Mỗi môn học cần được xem xét lại từ mục tiêu đến phương pháp. Kỹ thuật "thiết kế ngược" (backward design) được đề xuất: bắt đầu từ câu hỏi mục tiêu học tập là gì, rồi mới quyết định AI nên được dùng hay cấm.

6. Không có giải pháp phổ quát

Một buổi seminar thơ ca, một môn chứng minh toán hay một phòng thí nghiệm thiết kế kiến trúc sẽ có mối quan hệ khác nhau với AI. Quy định đồng bộ toàn trường là bất hợp lý; thay vào đó, các khoa nên tự xây dựng khung chính sách phù hợp.

7. Gia tăng, không tự động hóa

Trích dẫn nghiên cứu của ba nhà kinh tế MIT nổi tiếng (Acemoglu, Autor, Johnson) về "AI vị người lao động", báo cáo đề xuất mô hình "AI vị người học" (pro-learner AI). AI nên mở rộng khả năng tư duy, không thay thế sự "vất vả có ích" của việc học.

8. Vượt ra ngoài lớp học và khuôn viên

Giáo dục không chỉ là truyền tải nội dung. Sinh viên học qua trải nghiệm sống, làm việc nhóm, tham gia cộng đồng. Nếu hiểu học là mua hàng, sinh viên sẽ mang tư duy "tối ưu hóa" đó ra thế giới.

Ba nhóm khuyến nghị chính

3.1 Thích ứng quy trình giáo dục cho một thế giới "AI-aware"

• Xem xét lại mục tiêu khóa học: Giảng viên cần đặt câu hỏi điều gì thực sự quan trọng để sinh viên biết và làm được.
• Đảm bảo học bền vững: Chuyển từ các bài thi về nhà dễ bị AI "giải quyết" sang các hình thức như vấn đáp (oral exams), hồ sơ học tập (portfolios), bài tập kết hợp thảo luận trên lớp.
• Nhấn mạnh học trải nghiệm: Dùng chính AI để mở rộng quy mô dự án. Ví dụ, sinh viên khoa học máy tính giờ có thể xây dựng phần mềm chất lượng gần như thực tế trong một học kỳ.
• Xây dựng hoạt động xã hội có cấu trúc: Nhóm học có kiểm tra định kỳ, các buổi giải bài tập có người hướng dẫn, thảo luận có chấm điểm.

3.2 Đặt con người, cộng đồng và trải nghiệm nội trú làm trung tâm

• Khuyến khích tương tác trực tiếp, giảm sự cô lập do AI.
• Tích hợp kiến thức AI và đạo đức AI vào chương trình như một sợi chỉ xuyên suốt, nhưng theo cách tiếp cận lấy con người làm gốc.
• Cân nhắc mở rộng các chương trình như UROP, hợp tác xã (co-op) để tăng cường học qua làm việc thực tế.

3.3 Xây dựng quy trình phản hồi và cải tiến liên tục

• Thành lập các ủy ban thường trực để theo dõi, thu thập dữ liệu và điều chỉnh chính sách.
• Chia sẻ các phương pháp giảng dạy tốt giữa các giảng viên.
• Hỗ trợ kỹ thuật và tài nguyên (thêm trợ giảng, không gian thí nghiệm) để giảng viên thử nghiệm.

Ý nghĩa đối với độc giả Việt Nam

Mặc dù báo cáo này tập trung vào MIT, những vấn đề nó nêu ra đang diễn ra tại mọi trường đại học trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Từ năm 2023, nhiều trường đại học Việt Nam đã ghi nhận hiện tượng sinh viên lạm dụng ChatGPT, làm bài tập, tiểu luận một cách tràn lan. Các trường đang loay hoay giữa việc cấm đoán và cho phép tự do.

Báo cáo của MIT cung cấp một khuôn khổ tư duy hữu ích: thay vì tập trung vào việc chống gian lận, các trường nên tự hỏi mục tiêu giáo dục là gì và thiết kế lại bài giảng, bài kiểm tra cho phù hợp. Đây là lời khuyên chiến lược có giá trị cho cả giảng viên, quản lý giáo dục và sinh viên Việt Nam trong bối cảnh AI đang thay đổi nhanh chóng cách chúng ta dạy và học.