Liêm chính học thuật thời trí tuệ nhân tạo: Công nghệ không thể thay thế tư duy

Theo Giáo dục thời đại - Trong làn sóng chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành “cánh tay nối dài” cho người học.

Sinh viên Trường Đại học Mở TPHCM trong giờ tự học. Ảnh: NTCC

Tuy nhiên, ranh giới giữa hỗ trợ và gian lận đang trở nên mong manh hơn bao giờ hết.

Từ “trợ lý vạn năng” đến bài học đắt giá

N.N.U., nữ sinh năm thứ hai Trường Luật và Quản lý thuộc Trường Đại học Thủ Dầu Một (TPHCM), thừa nhận mình là “tín đồ” của các chatbot AI. Những cái tên như ChatGPT hay Gemini đã trở thành bạn đồng hành quen thuộc trong mỗi bài luận hay bài tập nhóm của U. Nữ sinh chia sẻ: “Em không sao chép hoàn toàn kết quả, nhưng các ứng dụng này cực kỳ hữu ích để tìm kiếm nhanh và kiểm tra lại thông tin”.

Thực tế, không phải ai cũng giữ được sự tỉnh táo như U. Hơn một năm trước, trên diễn đàn HUFLIT Confessions của sinh viên Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TPHCM, một câu chuyện đã gây xôn xao: Một sinh viên bị trừ 50% số điểm tiểu luận vì giảng viên phát hiện có sự can thiệp của AI.

Dù đã được cảnh báo, sinh viên này vẫn chủ quan vì tin rằng “giảng viên làm sao biết được”. Chỉ đến khi nhận kết quả, em mới vỡ lẽ ngay cả việc lạm dụng phần mềm dịch thuật từ tiếng Việt sang tiếng Anh cũng có nguy cơ bị đánh dấu “sản phẩm của máy tính”.

Đại diện Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TPHCM (HUFLIT) khẳng định, nhà trường luôn đề cao tính liêm chính học thuật (academic integrity) ngay từ khâu xây dựng đề cương môn học. Sinh viên được yêu cầu phải độc lập làm bài và có trách nhiệm với sản phẩm của mình.

Hiện tại, HUFLIT đã trang bị các công cụ chuyên dụng có khả năng bóc tách, chỉ rõ đoạn văn nào do AI tạo ra. Với những bài tập nhằm mục đích rèn luyện kỹ năng viết mà sinh viên lại để AI “viết hộ”, việc trừ điểm nặng tay là hình thức kỷ luật cần thiết để răn đe.

“Gam màu sáng” và những thách thức

Dưới góc nhìn chuyên gia, ThS Lê Hoàng Bình Nguyên - Phó Hiệu trưởng phụ trách đào tạo Trường Cao đẳng An ninh mạng iSpace (TPHCM), nhận định việc tích hợp AI vào học đường là một cuộc cách mạng về phương thức tư duy. Điểm tích cực không thể phủ nhận là khả năng tiếp cận tri thức không giới hạn. AI có thể hệ thống hóa khối lượng kiến thức khổng lồ thành bản tóm tắt dễ hiểu chỉ trong vài giây, giúp sinh viên xóa bỏ rào cản về thời gian và không gian.

Không chỉ dừng lại ở việc tra cứu, AI còn thúc đẩy sự sáng tạo trong việc xây dựng dự án, soạn bài thuyết trình hay viết mã lập trình. Thay vì học theo khuôn mẫu, người học có thể chủ động khám phá các góc nhìn đa chiều.

Tuy nhiên, bức tranh công nghệ này không chỉ có gam màu hồng. Sự thay đổi chóng mặt của phương thức sản xuất tri thức trong gần một thập kỷ qua đã khiến nhiều khung quy định cũ trở nên lỗi thời. Các hệ thống AI tạo sinh như ChatGPT, Claude hay Copilot phát triển quá nhanh, đặt ra những thách thức chưa từng có về đạo văn và tính minh bạch.

Đáng lo ngại hơn, trên các diễn đàn học thuật, sinh viên còn rỉ tai nhau những “mẹo” tinh vi để qua mặt phần mềm kiểm tra: Từ việc chèn ký tự trắng thu nhỏ vào giữa chữ, sử dụng dấu ngoặc kép sai quy định đến việc chuyển văn bản thành định dạng hình ảnh. Những hành vi này không chỉ gian lận, mà còn là sự xói mòn về đạo đức nghiên cứu.

Sinh viên Trường Đại học Văn Lang (TPHCM) tại phòng thực hành hậu trường. Ảnh: NTCC

Siết chặt quy định: Khi công nghệ đối đầu với gian lận

Trước thực trạng này, các cơ sở giáo dục đại học đã không còn đứng ngoài cuộc. Cuộc chiến chống đạo văn giờ đây là sự kết hợp giữa quy định pháp lý và công nghệ kiểm soát. Tại Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn (Đại học Quốc gia TPHCM), quy định chống đạo văn đã được siết chặt từ năm 2020. Nhà trường sử dụng đồng thời hai phần mềm mạnh mẽ là DoIT và Turnitin để quét trùng lặp. Quy định chỉ rõ 8 biểu hiện của đạo văn, trong đó nhấn mạnh: Ngay cả khi có trích dẫn nguồn đầy đủ, nhưng nếu nội dung sao chép chiếm trên 25% tác phẩm thì vẫn bị coi là vi phạm.

Tương tự, Đại học Kinh tế TPHCM (UEH) đã có quy định từ năm 2016, xác định lỗi đạo văn nếu có đoạn văn sao chép nguyên văn từ 100 từ trở lên hoặc tỷ lệ giống nguồn dữ liệu khác vượt quá 20%. Mới đây, UEH đã ban hành quy định mới nhằm thiết lập chuẩn mực hành vi rõ ràng hơn, phân loại cụ thể các hành vi vi phạm và quy định cơ chế khai báo khi sử dụng AI.

Trường Đại học Công Thương TPHCM cũng sử dụng hệ thống kiểm tra tỷ lệ đạo văn Turnitin và Coopy - một hệ thống kiểm tra trùng lặp nội dung do Đại học Bách khoa Hà Nội phát triển.

ThS Phạm Thái Sơn, Giám đốc Trung tâm Tuyển sinh và Truyền thông, cho biết hệ thống này áp dụng cho mọi sản phẩm từ khóa luận tốt nghiệp đến bài báo khoa học, với yêu cầu tỷ lệ trùng lặp phải dưới 30%. Ông Sơn thẳng thắn, AI hiện đại hơn nhiều so với phần mềm chống đạo văn hiện nay. Quan trọng nhất vẫn là ý thức con người. AI chỉ là công cụ giúp việc, không thể thay thế con người trong nghiên cứu khoa học.

Để thích ứng với kỷ nguyên mới, Đại học Kinh tế TPHCM (UEH) đã đi tiên phong trong việc ban hành khung hướng dẫn cụ thể về việc sử dụng AI. Quy định này không cấm đoán cực đoan mà tập trung vào sự minh bạch. Theo đó, UEH phân biệt rõ hai loại: AI hỗ trợ dùng để kiểm tra ngôn ngữ, lỗi chính tả, dịch thuật; AI tạo sinh, tức là các hệ thống có khả năng tạo nội dung mới.

Đối với AI tạo sinh, người học và giảng viên bắt buộc phải khai báo minh bạch về công cụ và mục đích sử dụng. Tác giả phải chịu trách nhiệm hoàn toàn về tính chính xác và độ tin cậy của sản phẩm. Quan điểm của nhà trường rất rõ ràng: AI là công cụ hỗ trợ, không thay thế vai trò tư duy, phân tích và sáng tạo của con người. Việc đánh giá vi phạm cũng được thực hiện dựa trên hội đồng chuyên môn chứ không máy móc dựa hoàn toàn vào con số phần trăm của phần mềm, nhằm đảm bảo tính công bằng.

Trở lại với câu chuyện học tập hàng ngày, làm thế nào để tận dụng AI mà không đánh mất tư duy cá nhân? ThS Lê Hoàng Bình Nguyên đã đưa ra một gợi ý đầy thực tế mang tên “Nguyên tắc 30 phút”. Theo đó, khi tiếp nhận một đề bài hoặc đề tài mới, người học tuyệt đối không được chạm vào AI trong 30 phút đầu tiên.

Đây là “thời gian vàng” để não bộ tự vận động, xây dựng sơ đồ ý tưởng, liệt kê các hướng tiếp cận dựa trên kiến thức tự thân. Chỉ sau khi đã nỗ lực tối đa và hình thành được bộ khung của riêng mình, người học mới nên dùng AI để kiểm tra lại dữ liệu hoặc bổ sung những mảng miếng còn thiếu.