Khi AI có thể làm bài, chúng ta còn học như thế nào?

Một người thầy giao bài luận để xem sinh viên hiểu bài đến đâu. Nhưng nếu một công cụ có thể viết ra bài luận chỉ sau một yêu cầu, người thầy sẽ đánh giá điều gì qua bài nộp ấy?

Dòng Chảy AI · Hành Trình AI

Nhìn lại tuần từ ngày 17 đến ngày 23 tháng 12 năm 2022. Những câu chuyện trước hoặc sau tuần này được ghi rõ thời điểm.

Tháng 12 năm 2022, giáo sư Ethan Mollick ở Trường Wharton thuộc Đại học Pennsylvania đang suy nghĩ về câu hỏi đó. ChatGPT mới xuất hiện vài tuần, và theo ông kể với NPR, nhiều sinh viên của ông đã hào hứng với công cụ này. Một khả năng hiện ra ngay lập tức: sinh viên có thể nhờ AI viết bài rồi nộp như thể đó là công việc của chính mình. 1

Nhưng Mollick không chỉ nhìn thấy nguy cơ. Ông cũng thử dùng công cụ như một trợ lý cho việc giảng dạy và nhìn thấy tiềm năng của nó như một người bạn đồng hành trong học tập. Cùng một công cụ, vì thế, đặt ra hai câu hỏi tưởng như ngược chiều: Liệu AI khiến việc né tránh học tập trở nên dễ dàng hơn? Và liệu nó cũng có thể giúp chúng ta học theo cách mới? 1

Ngày 19 tháng 12, NPR kể về những trăn trở ấy trong một bài viết về ChatGPT và giáo dục. Bài báo không cho biết tất cả sinh viên đều gian lận, cũng không chứng minh rằng AI đã cải thiện việc học. Điều nó ghi lại là khoảnh khắc những người dạy và học bắt đầu đối diện với một công cụ mới — cùng lúc hấp dẫn và khó đặt vào những quy tắc quen thuộc. 1

Một bài làm trông hoàn chỉnh

Trước đó chưa đầy ba tuần, ngày 30 tháng 11 năm 2022, OpenAI giới thiệu ChatGPT dưới dạng bản thử nghiệm nghiên cứu. Người dùng có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ thông thường và tiếp tục cuộc trò chuyện bằng những câu hỏi khác. Ngay khi giới thiệu, OpenAI cũng lưu ý rằng hệ thống có thể tạo ra câu trả lời nghe hợp lý nhưng sai hoặc vô nghĩa. 2

Ở phần trước của Hành Trình AI, chúng ta đã gặp một cộng đồng lập trình phải đối diện với những câu trả lời trông thuyết phục nhưng khó tin cậy. Khi công cụ ấy bước vào câu chuyện giáo dục, vấn đề không dừng ở chỗ câu trả lời đúng hay sai. Một bài tập còn có thể được giao để người học tự tìm hiểu, lựa chọn bằng chứng và diễn đạt suy nghĩ của mình.

Hãy hình dung một sinh viên được yêu cầu giải thích một sự kiện lịch sử. Nếu công cụ đưa ra một đoạn văn chỉ sau vài giây, sinh viên có thể đọc nó để bắt đầu tìm hiểu. Nhưng nếu chép nguyên văn và dừng ở đó, giảng viên sẽ khó biết sinh viên đã hiểu bao nhiêu. Đây là tình huống minh họa, không phải một trường hợp mà Dòng Chảy AI đã phỏng vấn.

Vậy có thể kiểm tra được bao nhiêu điều bằng cách nhìn vào sản phẩm cuối cùng? Và nếu bài viết không còn cho thấy rõ quá trình suy nghĩ, bài tập cần thay đổi thế nào?

Câu hỏi về một hiện tượng không tồn tại

Trong bài báo ngày 19 tháng 12, NPR cũng kể về một thử nghiệm của Teresa Kubacka, nhà khoa học dữ liệu có nền tảng nghiên cứu vật lý. Bà cố ý hỏi ChatGPT về một hiện tượng vật lý do mình nghĩ ra. Bà muốn xem hệ thống có nhận ra điều không tồn tại hay không. 1

Theo lời Kubacka kể với NPR, ChatGPT đưa ra một câu trả lời cụ thể, nghe có vẻ hợp lý, kèm những tài liệu tham khảo. Khi bà kiểm tra kỹ, các tựa bài nghiên cứu được nêu ra lại không tồn tại. Có những tên nhà khoa học quen thuộc trong câu trả lời, nhưng điều đó không khiến các nguồn được viện dẫn trở thành thật. 1

Bài báo được đăng trong tuần chúng ta đang nhìn lại; thời điểm chính xác Kubacka thực hiện thử nghiệm chưa được xác minh trong hồ sơ này. Một thử nghiệm cũng không cho biết tỷ lệ sai của mọi câu trả lời ChatGPT. Dù vậy, câu chuyện làm rõ vì sao một câu trả lời trôi chảy chưa đủ để người học đặt niềm tin: ngay cả phần có vẻ là bằng chứng cũng cần được kiểm tra.

Với người mới tìm hiểu một lĩnh vực, việc đó không phải lúc nào cũng dễ. Nếu chưa biết một khái niệm có thật hay không, mình có thể không biết phải nghi ngờ từ đâu. Khi ấy, một công cụ giúp đặt câu hỏi nhanh hơn vẫn cần đi cùng thời gian đọc, đối chiếu và học cách nhận ra giới hạn hiểu biết của mình.

Nếu học trò thử đánh giá bài của AI?

Mollick đã nghĩ về một hướng khác trước tuần này. Ngày 13 tháng 12 năm 2022, ông viết về khả năng dùng chính những điểm chưa tốt trong câu trả lời của AI làm chất liệu học tập. Ông đề xuất một bài tập trong đó sinh viên yêu cầu AI viết, sau đó góp ý, bổ sung thông tin và cải thiện bản viết ấy. Trong quá trình này, sinh viên có thể phải tìm thêm tài liệu và kiểm tra những điều AI đưa ra. 3

Đây là đề xuất giảng dạy của Mollick ở thời điểm đó. Bài viết không tự chứng minh rằng cách làm này giúp mọi sinh viên học tốt hơn. Nó cũng không xóa đi lo ngại về gian lận. Nhưng nó thay đổi câu hỏi mà người thầy có thể đặt ra: thay vì chỉ hỏi “Em có tạo ra đoạn văn này không?”, có thể hỏi thêm “Em phát hiện điều gì còn thiếu, và vì sao em sửa như vậy?”

Giữa một bài nộp đẹp và một người hiểu bài có thể có khoảng cách. Cũng giữa việc nhờ AI trả lời và việc dùng câu trả lời để suy nghĩ tiếp có thể có khoảng cách. Những khoảng cách ấy không tự biến mất chỉ vì lớp học có thêm một công cụ.

Khi câu chuyện đến với một học sinh Việt Nam

Chúng ta chưa có lời kể trực tiếp được xác minh của giáo viên hay học sinh Việt Nam trong tuần từ ngày 17 đến 23 tháng 12. Nhưng vài tuần sau, những câu hỏi gần gũi bắt đầu xuất hiện trong một câu chuyện được báo chí Việt Nam ghi lại.

Ngày 2 tháng 2 năm 2023, VnExpress viết về Lê Đức Cường, học sinh lớp 12 ở Hà Nội, người bắt đầu tìm hiểu ChatGPT từ giữa tháng 1. Cường thử hỏi về tin học và các công thức làm bài tập; em thấy một số câu trả lời hữu ích và nhanh chóng. Khi thử yêu cầu viết đoạn văn, em cũng nhận thấy công cụ dùng tiếng Việt chưa thành thạo bằng tiếng Anh, và có những câu trả lời sai bối cảnh. 4

Cùng bài báo cho biết khi ấy việc đăng ký ChatGPT chưa được hỗ trợ từ Việt Nam, nên Cường đã sử dụng dịch vụ tạo tài khoản. Câu chuyện của một học sinh không đại diện cho tất cả người học Việt Nam. Nhưng nó giúp ta nhìn thấy những câu hỏi cụ thể hơn: một công cụ có dễ tiếp cận không, nó hoạt động ra sao với tiếng Việt, và người dùng có thể nhận ra câu trả lời thiếu chính xác bằng cách nào? 4

Nhìn lại từ những năm sau

Sau tuần tháng 12 ấy, các cơ sở giáo dục đã phải đưa ra những lựa chọn. Tháng 1 năm 2023, thành phố New York hạn chế truy cập ChatGPT trên thiết bị và mạng của trường học. Đó là một quyết định cụ thể trong một hệ thống trường học, không phải bằng chứng cho thấy mọi nơi đều chọn cùng cách làm. 5

Đến ngày 7 tháng 9 năm 2023, UNESCO công bố hướng dẫn toàn cầu về AI tạo sinh trong giáo dục và nghiên cứu, nhằm hỗ trợ các nước xây dựng cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm. Sự xuất hiện của hướng dẫn cho thấy cuộc thảo luận đã mở rộng đến chính sách và năng lực giáo dục; nó không chứng minh rằng các vấn đề trong lớp học đã được giải quyết. 6

Nhìn từ sau này, nỗi lo về gian lận và ý tưởng sử dụng AI để hỗ trợ học tập đều đã có chỗ đứng trong cuộc thảo luận. Điều vẫn khó trả lời bằng một câu đơn giản là: trong hoàn cảnh nào công cụ giúp một người hiểu sâu hơn, và trong hoàn cảnh nào nó khiến người ấy bỏ qua phần suy nghĩ cần thiết?

Câu hỏi còn lại

Một người học tiếng Anh có thể nhờ AI giải thích vì sao một câu nghe chưa tự nhiên, rồi tự thử nói lại. Cũng người đó có thể để công cụ viết thay mọi câu và không bao giờ thử diễn đạt ý mình. Hai ví dụ này là tình huống minh họa; trải nghiệm thực tế còn phụ thuộc vào người học, công cụ và cách sử dụng.

Có lẽ câu hỏi từ tháng 12 năm 2022 không chỉ dành cho trường học. Mỗi khi tìm đến AI để hiểu một điều mới, chúng ta đều có thể tự hỏi: Sau cuộc trò chuyện này, mình chỉ có thêm một câu trả lời — hay đã hiểu thêm đủ để đặt một câu hỏi tốt hơn?