Ảo tưởng về sự thông thái giả tạo trong bối cảnh AI: thách thức đối với đào tạo đại học hiện nay

Lời mở đầu

Tháng 11 năm 2022, khi OpenAI công bố ChatGPT, thế giới chứng kiến một bước ngoặt chưa từng có trong lịch sử công nghệ thông tin. Chỉ trong vòng hai tháng, nền tảng này đã đạt hơn 100 triệu người dùng, trở thành ứng dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất mọi thời đại. Kể từ đó, hàng loạt mô hình ngôn ngữ lớn khác liên tục ra mắt — Gemini của Google, Claude của Anthropic, cùng các hệ sinh thái AI sinh tạo đa phương thức — tạo nên một làn sóng biến đổi sâu rộng trên mọi lĩnh vực: từ nghiên cứu khoa học, y tế, luật pháp, đến sáng tạo nghệ thuật và giáo dục (van Dis et al., 2023). Sự bùng nổ này không đơn thuần là một tiến bộ công nghệ; nó là một hiện tượng văn hóa, tái định hình cách con người tư duy về bản chất của tri thức, của trí tuệ, và của chính quá trình học tập.

Sự phấn khích xung quanh AI sinh tạo phần lớn là hợp lý. Các mô hình này chứng tỏ năng lực đáng kinh ngạc trong việc tổng hợp thông tin, soạn thảo văn bản, giải thích khái niệm phức tạp và thậm chí lập luận theo logic hình thức ở mức độ nhất định. Nhiều nhà nghiên cứu đã ghi nhận tiềm năng to lớn của AI trong việc hỗ trợ giảng dạy, cá nhân hóa trải nghiệm học tập và mở rộng khả năng tiếp cận tri thức (van Dis et al., 2023). Tuy nhiên, cùng với sự phấn khích ấy xuất hiện một rủi ro tinh tế nhưng vô cùng sâu sắc: khi một hệ thống AI trả lời trôi chảy, mạch lạc và đầy tự tin, người ta rất dễ nhầm tưởng rằng hệ thống đó thực sự "biết" những gì nó nói và "hiểu" những vấn đề nó đang giải thích. Hiện tượng tâm lý này — việc gán cho hệ thống máy móc những phẩm chất nhận thức vốn chỉ thuộc về con người — đã được nhiều học giả cảnh báo từ trước khi AI sinh tạo trở nên phổ biến, nhưng tốc độ lan tỏa của các công nghệ này khiến vấn đề trở nên cấp bách hơn bao giờ hết (Messeri & Crockett, 2024).

Vấn đề cốt lõi ở đây là sự lu mờ của ranh giới giữa năng lực xử lý thông tin của AI và thông thái thực sự. Một mô hình ngôn ngữ lớn có thể tạo ra một đoạn văn luận giải xuất sắc về triết học Kant, nhưng điều đó không có nghĩa là nó "hiểu" triết học Kant theo bất kỳ ý nghĩa nhận thức nào mà chúng ta gán cho từ "hiểu" khi nói về con người. Nó có thể viết một bài phân tích y khoa nghe hợp lý nhưng lại chứa những sai sót y khoa nghiêm trọng — những sai sót mà người không chuyên hoàn toàn không thể phát hiện. Messeri và Crockett (2024) gọi đây là "ảo tưởng về sự hiểu biết" (illusions of understanding), một hiện tượng trong đó AI tạo ra cảm giác hiểu biết sâu sắc ngay cả khi thực chất nó chỉ đang thực hiện các phép tính xác suất trên dữ liệu huấn luyện. Ảo tưởng này đặc biệt nguy hiểm trong môi trường học thuật, nơi uy tín của tri thức dựa trên cơ sở là sự hiểu biết chân chính chứ không phải khả năng tái hiện văn bản có vẻ chuyên nghiệp.

Trong bối cảnh giáo dục đại học, vấn đề này đặt ra một thách thức sống còn. Giáo dục đại học truyền thống được xây dựng trên một giả định nền tảng: quá trình học tập là quá trình phát triển năng lực tư duy, khả năng phán xét độc lập, và thông thái — nghĩa là khả năng vận dụng tri thức vào thực tiễn với sự thấu cảm và trách nhiệm đạo đức (Eisikovits & Feldman, 2021). Khi sinh viên có thể nhờ AI tạo ra các bài luận, báo cáo nghiên cứu, và thậm chí đề án luận văn với chất lượng văn phong vượt trội so với năng lực thực tế của họ, toàn bộ mô hình đánh giá học tập truyền thống bị lung lay. Nguy hiểm hơn, chính quá trình sử dụng AI như một công cụ thay thế tư duy có thể làm suy yếu khả năng phát triển thông thái thực sự ở người học, biến giáo dục từ quá trình kiến tạo bản thân thành quá trình tiêu thụ sản phẩm ngôn ngữ được tạo tự động (Korteling et al., 2021).

Không chỉ ở cấp độ sinh viên, ảo tưởng về năng lực của AI còn ảnh hưởng đến chính giảng viên, nhà quản lý giáo dục và nhà hoạch định chính sách. Khi các nhà giáo tin rằng AI có thể tự động đánh giá bài viết, chấm điểm bài thi, hoặc thậm chí thay thế phần nào vai trò giảng viên, họ đang đưa ra những quyết định dựa trên một ảo tưởng về khả năng nhận thức của hệ thống. Campolo và Crawford (2020) đã cảnh báo về hiện tượng mà họ gọi là "chủ nghĩa quyết định đầy mê hoặc" (enchanted determinism), trong đó người dùng gán cho AI những khả năng vượt xa thực tế, đồng thời thoái trách nhiệm trong việc kiểm tra và thẩm định kết quả do hệ thống đưa ra. Trong giáo dục, điều này có thể dẫn đến việc áp dụng công nghệ một cách mù quáng mà thiếu đánh giá tác động sâu rộng đến quá trình học tập và phát triển nhận thức của sinh viên.

Bài viết này nhằm phân tích một cách có hệ thống hiện tượng "ảo tưởng về sự thông thái giả tạo" trong bối cảnh AI — tức là niềm tin sai lầm rằng các hệ thống AI sở hữu thông thái thực sự — và xem xét những thách thức mà hiện tượng này đặt ra cho giáo dục đại học. Để làm được điều đó, chúng tôi sẽ tiếp cận vấn đề từ nhiều lăng kính: triết học nhận thức, tâm lý học nhận thức, và lý thuyết giáo dục. Bài viết sẽ: (1) làm rõ khái niệm "ảo tưởng thông thái giả tạo" và phân biệt nó với các cấp độ nhận thức khác của con người và AI; (2) phân tích cơ chế tâm lý và xã hội tạo nên ảo tưởng này; (3) đánh giá tác động cụ thể của hiện tượng này đối với các khía cạnh khác nhau của giáo dục đại học — từ học tập, đánh giá, đến thiết kế chương trình; và (4) đề xuất các khuyến nghị chính sách và thực tiễn để giáo dục đại học vừa tận dụng lợi ích của AI vừa bảo vệ được giá trị cốt lõi của quá trình giáo dục. Bài viết không phủ nhận tiềm năng tích cực của AI trong giáo dục, mà nhằm cung cấp một khung phân tích để cộng đồng giáo dục tiếp cận công nghệ này với sự minh bẫn và trách nhiệm cần thiết.

Hiểu về ảo tưởng thông thái giả tạo: khái niệm và nền tảng

Để xây dựng một nền tảng phân tích vững chắc, trước hết cần làm rõ khái niệm ảo tưởng thông thái giả tạo. Thuật ngữ này chỉ trạng thái trong đó một cá nhân hoặc cộng đồng hình thành niềm tin sai lầm rằng hệ thống AI sở hữu trí tuệ sâu sắc, khả năng hiểu biết thực sự, hoặc thông thái tương đương hoặc vượt con người, dựa trên việc đánh giá sai năng lực thực sự của hệ thống. Đây không phải là một hiện tượng đơn thuần về mặt nhận thức; nó là kết quả của sự giao thoa giữa những hạn chế kỹ thuật nội tại của AI và những thiên kiến tâm lý, xã hội của người sử dụng (Messeri & Crockett, 2024). Để hiểu rõ hơn, cần quay lại bản chất của các hệ thống AI ngôn ngữ lớn và phân tích chúng qua lăng kính phân cấp nhận thức của con người.

Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Gemini hay Claude, về bản chất kỹ thuật, là các hệ thống xử lý ngôn ngữ thống kê. Chúng được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, học cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi dựa trên các mẫu xác suất. Quá trình này hoàn toàn không đòi hỏi — và thực tế không có — bất kỳ hình thức ý thức, kinh nghiệm chủ quan, hay khả năng tham chiếu đến thực tế nào. Bender et al. (2021) đã định nghĩa các hệ thống này là "vẹt ngẫu nhiên" (stochastic parrots): chúng có khả năng tái tạo các mẫu ngôn ngữ từ dữ liệu huấn luyện một cách trôi chảy nhưng không có khả năng hiểu nghĩa của những gì chúng tạo ra. Khái niệm "vẹt ngẫu nhiên" nhấn mạnh một sự thật quan trọng: khả năng tạo ngôn ngữ tự nhiên và khả năng hiểu biết thực sự là hai hiện tượng hoàn toàn khác biệt, và cái trước không bao giờ đảm bảo cái sau (Bender et al., 2021; Korteling et al., 2021).

Để đánh giá chính xác hơn vị trí của AI trên phổ nhận thức, cần phân biệt rõ ba tầng nhận thức: năng lực (competence), hiểu biết (understanding) và thông thái (wisdom). Tầng thứ nhất, năng lực, chỉ khả năng thực hiện một nhiệm vụ cụ thể với mức độ hiệu quả nhất định. AI hiện đại sở hữu năng lực xử lý ngôn ngữ ấn tượng — chúng có thể tóm tắt văn bản, dịch thuật, viết mã lập trình, và tạo văn bản mạch lạc ở mức độ vượt xa hầu hết người sử dụng thông thường trong nhiều ngữ cảnh cụ thể (Jiang et al., 2022). Tầng thứ hai, hiểu biết, đòi hỏi một cấu trúc nhận thức sâu hơn: khả năng nắm bắt ý nghĩa của thông tin, liên kết nó với các hệ thống khái niệm, nhận diện mối quan hệ nhân quả, và đặc biệt là khả năng giải thích lý do tại sao một nhận định đúng hay sai. Ở tầng này, sự khác biệt giữa AI và con người trở nên rõ rệt hơn — AI không có mô hình thế giới (world model) đúng nghĩa, không có khả năng thực sự phân biệt đúng sai ngoài những gì được phản ánh trong dữ liệu huấn luyện, và không có khả năng tự phản tỉnh (self-reflection) (Korteling et al., 2021).

Tầng thứ ba, thông thái, là nơi mà sự khác biệt giữa con người và AI trở nên tuyệt đối. Thông thái — hay còn gọi là phronesis trong truyền thống triết học Aristotel — không phải là một dạng kiến thức nâng cao hơn; nó là một phẩm chất nhận thức hoàn toàn khác biệt. Eisikovits và Feldman (2021) khi phân tích mối quan hệ giữa AI và phronesis đã chỉ ra rằng thông thái đòi hỏi ba yếu tố mà không hệ thống AI nào có thể sở hữu: khả năng phán đoán tình huống cụ thể (situational judgment) — tức là đánh giá đâu là hành động phù hợp trong một bối cảnh cụ thể với tất cả sự tinh tế và phức tạp của nó; khả năng thấu cảm và nhận thức đạo đức (moral perception) — tức là nhạy bén với các khía cạnh đạo đức của tình huống và hiểu rằng các quyết định không bao giờ chỉ là vấn đề tính toán công bằng; và khả năng chịu trách nhiệm (responsibility) — tức là có thể được coi là chủ thể của quyết định và phải chịu hậu quả cho quyết định đó. Zhang et al. (2022) khi tổng quan nghiên cứu về thông thái cũng nhấn mạnh rằng thông thái liên quan đến khả năng cân bằng các giá trị đối lập, xử lý sự không chắc chắn sâu sắc, và đưa ra quyết định trong những điều kiện không có lời giải đúng tuyệt đối — những năng lực mà AI hoàn toàn thiếu hụt.

Cần lưu ý thêm sự phân biệt giữa ba cấp độ trong bậc thang tri thức: thông tin, kiến thức và thông thái. Brătianu và Bejinaru (2023) đã phân tích bậc thang này và chỉ ra rằng nếu thông tin là dữ liệu được tổ chức có ý nghĩa, và kiến thức là thông tin được nội hóa, cấu trúc hóa thành hệ thống hiểu biết, thì thông thái là khả năng vận dụng kiến thức vào thực tiễn với sự thấu cảm, phán đoán đạo đức, và tầm nhìn xa. Trong bậc thang này, AI có thể xử lý thông tin ở quy mô khổng lồ và tái hiện kiến thức được mã hóa trong văn bản, nhưng nó hoàn toàn không thể đạt đến tầng thông thái — vì tầng này vốn dĩ không nằm trong miền của xử lý thông tin mà thuộc về miền của sự tồn tại, trải nghiệm và ý thức của con người (Brătianu & Bejinaru, 2023; Zhang et al., 2022).

Tuy nhiên, sự nguy hiểm của ảo tưởng thông thái giả tạo nằm ở chỗ ranh giới giữa ba tầng này — năng lực, hiểu biết, thông thái — bị lu mờ bởi cách trình bày của chính các hệ thống AI. Khi một mô hình ngôn ngữ lớn trả lời một câu hỏi phức tạp bằng văn phong chuyên nghiệp, có cấu trúc logic, có trích dẫn (dù có thể sai), người tiếp nhận khó lòng phân biệt được rằng đây là kết quả của thống kê ngôn ngữ chứ không phải của tư duy chân chính. Messeri và Crockett (2024) đã nghiên cứu hiện tượng này trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học và phát hiện ra rằng khi các nhà khoa học sử dụng AI để phân tích dữ liệu, họ thường phát triển một "ảo tưởng về sự hiểu biết" — cảm giác rằng họ hiểu hiện tượng nghiên cứu sâu hơn thực tế, khi mà thực chất họ chỉ đang tiếp nhận kết quả được trình bày một cách thuyết phục từ một công cụ thống kê. Tác giả gọi đây là hiện tượng "giảm sự thỏa mãn trí tò mò" (diminished epistemic gratification), trong đó quá trình tự mình đấu tranh để hiểu một vấn đề — vốn là cốt lõi của học tập — bị thay thế bởi việc nhận một câu trả lời được tạo sẵn.

Hơn nữa, Campolo và Crawford (2020) chỉ ra rằng ảo tưởng về năng lực của AI không chỉ do hạn chế kỹ thuật mà còn do cách chúng ta nói về AI. Ngôn ngữ phổ thông thường gán cho AI các từ như "học", "hiểu", "nghĩ", "quyết định" — tất cả đều là các thuật ngữ vốn thuộc về nhận thức con người. Điều này tạo ra một ảo tưởng ngôn ngữ (linguistic illusion) khiến người ta tự động gán cho AI những phẩm chất nhận thức mà từ ngữ đang mô tả. Jiang et al. (2022) cũng cảnh báo rằng việc sử dụng các thuật ngữ nhân hóa cho AI không chỉ gây hiểu lầm cho công chúng mà còn gây nhiễu loạn chính trong cộng đồng nghiên cứu, làm lu mờ các câu hỏi thực sự quan trọng về bản chất của trí tuệ máy và ranh giới giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ tự nhiên.

Tóm lại, ảo tưởng thông thái giả tạo là hiện tượng mà ở đó người sử dụng — bao gồm cả sinh viên, giảng viên và nhà quản lý giáo dục — gán cho AI những phẩm chất nhận thức mà nó thực chất không có: khả năng hiểu biết sâu sắc, phán đoán đạo đức, và thông thái thực tiễn. Hiện tượng này được nuôi dưỡng bởi ba yếu tố hội tụ: (1) năng lực trình bày ngôn ngữ ấn tượng của AI khiến kết quả thống kê trông giống như tư duy; (2) các thiên kiến tâm lý của con người khiến chúng ta dễ dàng gán nhận thức cho các hệ thống có vẻ "thông minh"; và (3) ngôn ngữ nhân hóa phổ biến mà chúng ta sử dụng để nói về AI, vô tình xóa nhòa ranh giới giữa xử lý thông tin và nhận thức chân chính. Hiểu rõ bản chất của ảo tưởng này là điều kiện tiên quyết để giáo dục đại học có thể đối mặt với nó một cách có hiệu quả — một vấn đề mà các phần tiếp theo của bài viết sẽ phân tích chi tiết hơn.

Cơ chế tâm lý và nhận thức đằng sau ảo tưởng thông thái

Hiệu ứng ảo giác về hiểu biết

Khi một hệ thống AI sinh tạo trình bày một giải thích khoa học một cách mạch lạc và trôi chảy, người đọc thường cảm thấy mình đã "hiểu" vấn đề. Cảm giác này, dẫu thoải mái, lại che giấu một thực tế sâu xa hơn: người đọc đang nhầm lẫn giữa việc tiếp nhận một câu chuyện logic với việc thực sự nắm bắt bản chất của vấn đề. Messeri và Crockett (2024) gọi đây là "ảo giác về sự hiểu biết trong nghiên cứu khoa học" — một hiện tượng mà AI tạo ra cảm giác thấu hiểu mà không hề có quá trình nhận thức thực sự đằng sau.

Cơ chế này đặc biệt nguy hiểm trong bối cảnh giáo dục, nơi mục tiêu tối thượng không chỉ là truyền đạt thông tin mà còn là hình thành năng lực tư duy độc lập. Khi sinh viên đọc một câu trả lời AI được diễn đạt trôi chảy, họ có xu hướng đánh giá cao năng lực hiểu của hệ thống hơn mức thực tế — và bằng cách đó, cũng đánh giá sai năng lực hiểu của chính mình. Thách thức không nằm ở việc AI cung cấp thông tin sai (dẫu điều này cũng xảy ra), mà nằm ở việc AI cung cấp thông tin đúng nhưng khiến người nhận tin rằng mình đã hiểu sâu hơn mức thực tế.

Nghiên cứu của Korteling và cộng sự (2021) đã chỉ ra sự khác biệt nền tảng giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người ở nhiều chiều kích: nhận thức cảm xúc, nhận thức xã hội, sáng tạo, và metacognition — khả năng tư duy về tư duy của chính mình. AI có thể mô phỏng các hình thức tư duy bề mặt nhưng thiếu hoàn toàn khả năng tự phản ánh về quá trình tư duy của mình, cũng như không có ý thức về những giới hạn trong kiến thức của chính nó.

Hiện tượng "ảo giác về hiểu biết" tương tự đã được nghiên cứu trong lĩnh vực giáo dục khoa học trước khi AI sinh tạo xuất hiện. Rozenblit và Keil (2002) đã chỉ ra rằng con người thường đánh giá cao sự hiểu biết của mình về các hệ thống phức tạp — từ máy móc đơn giản đến hệ thống kinh tế — nhưng khi được yêu cầu giải thích chi tiết, phần lớn những "hiểu biết" đó hóa ra là bề mặt. AI sinh tạo khuếch đại hiện tượng này theo hai hướng: nó cung cấp những giải thích chi tiết khiến người đọc tin rằng giải thích là đầy đủ, đồng thời làm giảm động lực tự mình đào sâu vào khó khăn.

Một khía cạnh tinh tế hơn của ảo giác hiểu biết là hiệu ứng "bình minh thông thái" (wisdom dawn effect) — khi một người nhận được thông tin mới từ AI và cảm giác đột ngột "hiểu ra" rào cản, nhưng cảm giác đó thực chất chỉ là sự tiếp nhận theo cách diễn đạt khác của thông tin đã có, không phải sự hiểu biết sâu hơn. Hiệu ứng này đặc biệt nguy hiểm trong bối cảnh nghiên cứu khoa học, nơi Messeri và Crockett (2024) cảnh báo rằng AI có thể tạo ra cảm giác hiểu biết về các lĩnh vực mà ngay cả các chuyên gia vẫn đang tranh luận — tạo ra một dạng ảo giác đồng thuận giả tạo (false consensus illusion).

Thiên kiến tự động hóa

Con người có xu hướng tin tưởng quyết định của các hệ thống tự động hơn mức đáng tin — xu hướng này được gọi là thiên kiến tự động hóa (automation bias). Romeo và Conti (2025) đã tổng hợp các bằng chứng về hiện tượng này trong bối cảnh hợp tác giữa con người và AI, cho thấy khi AI đưa ra một câu trả lời hoặc khuyến nghị, người dùng thường giảm thiểu sự hoài nghi và bỏ qua thông tin mâu thuẫn từ các nguồn khác.

Trong giáo dục đại học, thiên kiến tự động hóa thể hiện qua nhiều hình thức. Sinh viên sử dụng AI để tìm kiếm tài liệu có thể chấp nhận ngay kết quả đầu tiên mà không kiểm tra chéo với cơ sở dữ liệu học thuật. Giảng viên sử dụng AI để đánh giá bài luận sẽ bị ảnh hưởng bởi đánh giá của hệ thống thay vì hình thành phán đoán độc lập. Nghiên cứu của Baines và cộng sự (2024) về "lời khuyên từ trí tuệ nhân tạo" đã chỉ ra rằng con người thường coi lời khuyên của AI có tính thẩm quyền cao hơn mức thực tế, đặc biệt khi nội dung được trình bày dưới dạng văn bản tự tin và có cấu trúc logic.

Điểm nghẽn trở nên trầm trọng hơn khi AI thể hiện sự tự tin tương đương trong cả hai trường hợp: trả lời đúng và trả lời sai. Khác với con người — người thường thể hiện sự do dự hoặc cảnh báo khi không chắc chắn — AI sinh tạo thường trả lời mọi câu hỏi với cùng một giọng điệu quả quyết, khiến người dùng không có tín hiệu đáng tin cậy để đánh giá độ tin cậy của câu trả lời (van Dis et al., 2023).

Hiệu ứng Dunning-Kruger mở rộng qua AI

Hiệu ứng Dunning-Kruger — hiện tượng mà người có năng lực thấp đánh giá sai cao năng lực của mình — đã được nghiên cứu rộng rãi trong tâm lý học giáo dục. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI sinh tạo tạo ra một biến thể mới của hiện tượng này: người dùng AI được cảm giác thông thái hơn mức thực tế nhờ "mượn" năng lực của hệ thống.

Giray (2024) đã phân tích cách AI sinh tạo ảnh hưởng tiêu cực đến giới nghiên cứu, bao gồm tình trạng "nghiện xuất bản" kết hợp với hiệu ứng Dunning-Kruger và sự xói mòn kỹ năng. Khi một nhà nghiên cứu sử dụng AI để viết bài báo hoặc phân tích dữ liệu, họ có khả năng cảm giác năng lực của mình đã tăng lên — nhưng thực chất, năng lực của AI và năng lực của người dùng là hai thực thể riêng biệt. Ảo giác này đặc biệt mạnh mẽ trong môi trường đại học, nơi sinh viên đang trong quá trình xây dựng bản sắc chuyên môn và năng lực tư duy chuyên sâu.

Hiện tượng này cũng tác động đến giảng viên. Khi một người dạy sử dụng AI để soạn bài giảng hoặc thiết kế đề thi, họ nhiều khả năng đánh giá sai chất lượng công việc của chính mình, không nhận ra rằng những gì họ coi là "sáng tạo" thực chất là kết quả của pattern matching thống kê từ dữ liệu huấn luyện (Jiang et al., 2022).

Lười bi nhận thức

Fan và cộng sự (2024) đã dùng thuật ngữ "lười bi nhận thức" (metacognitive laziness) để mô tả tác động của AI sinh tạo đến động lực học tập. Khi câu trả lời có sẵn chỉ sau vài giây gõ phím, người học mất đi động lực để tự mình đấu tranh với trăn trở — quá trình mà nghiên cứu giáo dục học đã chứng minh là thiết yếu cho việc hình thành hiểu biết sâu.

Aboodi (2025) đã nhấn mạnh "mối nguy hiểm đáng lo ngại của việc thuê ngoài tư duy phản biện cho AI", chỉ ra rằng khi quá trình tư duy phức tạp được chuyển giao cho máy móc, con người không chỉ mất đi cơ hội rèn luyện kỹ năng mà còn mất đi khả năng tự đánh giá chất lượng của các luận điểm — một dạng hứng thụ metacognitive (metacognitive atrophy).

Trong giai đoạn giáo dục đại học, hiện tượng này có hệ quả sâu sắc. Sinh viên cần hoàn thành bài tập nhanh hơn, đạt điểm cao hơn trong các bài thi kiểu đóng, nhưng lại thiếu hụt những năng lực mà giáo dục đại học vốn nhằm trang bị: khả năng phân tích độc lập, đánh giá tính xác đáng của thông tin, và xây dựng luận điểm dựa trên chứng cứ. Nói cách khác, hệ thống giáo dục được phép đang tạo ra những người có "điểm số cao" nhưng "năng lực thấp" — một dạng ảo tưởng năng lực mà Fan et al. (2024) đã cảnh báo.

Tải nhận thức ra bên ngoài

Khái niệm tải nhận thức ra bên ngoài (cognitive offloading) mô tả việc sử dụng công cụ bên ngoài để giảm tải tư duy — từ việc dùng máy tính bỏ túi tính toán thay vì tính nhẩm, đến việc dùng GPS thay vì nhớ đường đi. Ở mức độ nhất định, cognitive offloading là hiện tượng tích cực: nó giải phóng năng lực nhận thức cho các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Tuy nhiên, khi cognitive offloading được áp dụng quá mức đối với các quá trình tư duy cốt lõi — tư duy phản biện, phân tích, đánh giá — nó trở thành mối đe dọa đối với sự phát triển năng lực nhận thức. Gerlich (2025) đã tiến hành thí nghiệm về "từ tải nhận thức đến tương tác" (from offloading to engagement), cho rằng structured prompting — cách đặt câu hỏi có cấu trúc với AI — dễ dàng giúp chuyển từ việc bỏ phiếu tư duy sang một hình thức tương tác chủ động hơn với AI.

Ferdman (2025) đã đi xa hơn khi phân tích "xói mòn kỹ năng do AI là một mối bận tâm cấu trúc", cho rằng không phải cá nhân người dùng mà chính cấu trúc của hệ sinh thái AI đang tạo ra động lực giảm thiểu tư duy độc lập. Khi AI được tích hợp vào mọi phần mềm, mọi nền tảng, mọi công cụ học tập, việc không sử dụng AI trở thành lựa chọn khó hơn là sử dụng. Ngoại trừ, Văn hóa số lan rộng trong đó AI trở thành mặc định, người dùng phải chủ động từ chối để tránh cognitive offloading — một gánh nặng tâm lý mà nhiều người không sẵn sàng gánh vác.

Machidon (2025) đã rút ra bài học từ thế hệ smartphone để cảnh báo về tác động dài hạn của AI sinh tạo đối với giáo dục trẻ em, cho thấy mô hình tương tác mượn từ công nghệ trước đó nên lặp lại với AI — nhưng ở mức độ nghiêm trọng hơn vì AI trực tiếp can thiệp vào quá trình tư duy, không chỉ vào quá trình giao tiếp. Cảnh báo này đáng chú ý đáng chú ý đối với giáo dục đại học: nếu thế hệ sinh viên hiện tại được giáo dục trong môi trường mà AI sẵn có, họ sẽ đến trường đại học mà không có nền tảng tư duy độc lập vững chắc — một điểm yếu mà các trường đại học sẽ phải đối mặt nhưng chưa có chiến lược giải quyết rõ ràng.

Cần phân biệt rõ giữa hai dạng cognitive offloading: độc hại và hữu ích. Cognitive offloading độc hại xảy ra khi người dùng chuyển giao các quá trình tư duy cốt lõi — phân tích, đánh giá, lập luận — cho AI, dẫn đến sự xói mòn kỹ năng dài hạn. Cognitive offloading hữu ích xảy ra khi người dùng ủy thác các nhiệm vụ cơ chế — tìm kiếm tài liệu, định dạng văn bản, tổng hợp thông tin định lượng — cho AI, giải phóng năng lực nhận thức cho các nhiệm vụ phức tạp hơn. Giáo dục đại học cần giúp sinh viên phân biệt hai dạng này và phát triển khả năng tự quản lý ranh giới giữa chúng.

Sự lôi cuốn thông tin sai lệch

Một trong những hậu quả nghiêm trọng nhất của ảo tưởng thông thái là sự dễ dàng lan truyền thông tin sai lệch. Zhou và cộng sự (2023) đã nghiên cứu cách AI tạo ra "lời nói dối tổng hợp" — nội dung có vẻ hợp lý về mặt hình thức nhưng hoàn toàn không có cơ sở thực tiễn. Williamson và Prybutok (2024) đã phân tích "kỷ nguyên lừa dối của AI", trong đó các hệ thống sinh tạo có khả năng tạo ra thông tin giả mạo tinh vi đến mức người dùng thông thường gần như không thể phân biệt.

Điều nổi bật đáng lo ngại là khả năng của AI trong việc trao dán tính thẩm quyền cho thông tin sai lệch. Khi một phát ngôn sai được trình bày dưới dạng văn bản học thuật với trích dẫn có vẻ hợp lệ, người đọc có xu hướng tin tưởng nó — ngay cả khi các trích dẫn đó thực chất là bịa đặt. Baines và cộng sự (2024) đã cảnh báo rằng "lời khuyên từ AI" thường được người dùng tiếp nhận với mức độ tin tưởng vượt quá mức đáng tin, tạo ra rủi ro thiết yếu trong các lĩnh vực y tế, pháp lý, và giáo dục — nơi quyết định dựa trên thông tin sai được gây hậu quả nghiêm trọng.

Trong giáo dục đại học, hiện tượng này tạo ra một nghịch lý: công cụ được kỳ vọng sẽ nâng cao chất lượng học tập lại có khả năng làm suy giảm nó, vô cùng đối với những sinh viên chưa phát triển đủ năng lực đánh giá thông tin bằng phương pháp phản biện. Nếu sinh viên không thể phân biệt giữa thông tin AI chính xác và thông tin AI bịa đặt, thì việc sử dụng AI như một công cụ học tập nhiều khả năng tạo ra những lỗ hổng kiến thức mà chính sinh viên không hề nhận ra.

Hệ quả này rất rõ nét trong các môn học đòi hỏi tư duy phân tích phức tạp. Khi sinh viên sử dụng AI để giải quyết bài toán logic, phân tích dữ liệu, hoặc xây dựng luận điểm học thuật, họ cần nhận được kết quả "đúng" ở bề mặt nhưng sai ở bản chất — ví dụ, một bài luận có cấu trúc hoàn chỉnh và diễn đạt trôi chảy nhưng chứa những giả định ngầm sai, liên kết nhân quả bịa đặt, hoặc dẫn chứng không tồn tại. Ntoutsi và cộng sự (2020) đã phân tích cách các hệ thống AI được phép khuếch đại và khuếch tán các bias hệ thống trong dữ liệu huấn luyện, tạo ra những câu trả lời có vẻ khách quan nhưng thực chất phản ánh những thiên lệch sâu hơn trong cách xã hội đại diện cho kiến thức.

Điều đáng lo ngại hơn là các hệ thống AI sinh tạo ngày càng tinh vi trong việc tạo ra thông tin sai có tính thuyết phục. Williamson và Prybutok (2024) phân tích "kỷ nguyên lừa dối của AI", cảnh báo rằng ranh giới giữa thông tin chính xác và thông tin giả mạo đang ngày càng khó phân biệt ngay cả đối với những người có chuyên môn. Khi chuyên gia còn khó phân biệt, người học — đáng kể là sinh viên đang trong giai đoạn xây dựng nền tảng kiến thức — càng dễ bị lôi cuốn vào những lỗ hổng thông tin mà họ không có công cụ để nhận diện.

Ảo tưởng thông thái trong giáo dục đại học: thực trạng và hệ quả

Sự xâm nhập của AI vào lớp học đại học

Sự phổ biến của AI sinh tạo trong giáo dục đại học diễn ra nhanh hơn bất kỳ công nghệ giáo dục nào trong lịch sử. Theo khảo sát toàn cầu của Jin và cộng sự (2025), hơn 80% cơ sở giáo dục đại học ở các nước phát triển đã ban hành chính sách hoặc hướng dẫn liên quan đến việc sử dụng AI sinh tạo trong giảng dạy và học tập — dấu hiệu cho thấy mức độ lan tỏa chóng mặt của công nghệ này. Dwivedi và cộng sự (2023) đã đặt câu hỏi mang tính thời đại: "Vậy nếu ChatGPT viết bài đó thì sao?" — một câu hỏi buộc cộng đồng học thuật phải đối mặt với nhiều nơi rằng AI không còn là công cụ ở bên lề mà đã trở thành tác nhân trực tiếp trong quá trình giáo dục.

Giannakos và cộng sự (2024) đã phân tích toàn diện cả những hứa hẹn lẫn thách thức của AI sinh tạo đối với giáo dục, chỉ ra rằng công nghệ này đang tạo ra một sự chuyển dịch kiến thức cơ bản: thay vì sinh viên tìm kiếm kiến thức qua thư viện và cơ sở dữ liệu, ngày càng nhiều người học lấy câu trả lời trực tiếp từ AI. Quá trình này, dẫu tiện lợi, lại bỏ qua bước trung gian quan trọng nhất trong giáo dục — quá trình tự mình đối diện với sự phức tạp của thách thức, thử nghiệm các giả thuyết, và xây dựng luận điểm dựa trên chứng cứ.

Trường đại học không chỉ là nơi truyền đạt kiến thức mà còn là không gian phát triển nhận thức bản thân — khả năng hiểu biết về giới hạn của hiểu biết mình. Khi AI cung cấp câu trả lời "đóng gói" cho mọi câu hỏi, không gian cho sự phát triển nhận thức bản thân bị thu hẹp đáng kể.

Nguy cơ suy giảm tư duy phản biện

Sự suy giảm tư duy phản biện ở thời điểm AI không phải là mối lo ngại lý thuyết mà đã bắt đầu được tài liệu hóa qua nghiên cứu. Watermeyer và cộng sự (2023) đã phân tích cách AI sinh tạo đang "tự động hóa nền học thuật" — quá trình mà các hình thức lao động trí óc cốt lõi trong đại học (viết, nghiên cứu, đánh giá) đang được AI tiếp quản từng phần, tạo ra rủi rằng năng lực tư duy của cả sinh viên và giảng viên sẽ bị bào mòn dần.

Cassinadri (2024) đã áp dụng lý thuyết nhận thức đức đắn khi (contextual virtue epistemology) để phân tích căng thẳng giữa công nghệ và giáo dục, cho rằng khi AI trở thành một "artefact nhận thức" mà người học sử dụng như vậy thụ động, nó dễ dàng làm suy yếu các phẩm chất nhận thức mà giáo dục đại học vốn nhằm phát triển: sự cẩn trọng, sự hoài nghi lành mạnh, và khả năng đánh giá độc lập.

Zhao và cộng sự (2024) đã nghiên cứu cách AI đang "số hóa quá trình viết" — một quá trình mà bản chất tư duy được hiện thực hóa qua ngôn ngữ. Khi AI thay thế con người trong khâu diễn đạt, quá trình tư duy đi kèm cũng bị bỏ qua. Việc viết không chỉ là sản phẩm cuối cùng — bản văn — mà còn là quá trình tư duy trong quá trình viết: việc lựa chọn từ ngữ, sắp xếp cấu trúc, phản bác và điều chỉnh luận điểm. Khi AI thực hiện thay toàn bộ quá trình này, người học mất đi một trong những công cụ phát triển tư duy quan trọng nhất.

Thách thức đối với tính toàn vẹn học thuật

Tính toàn vẹn học thuật — một trong những trụ cột của giáo dục đại học — đang đối mặt với thách thức chưa từng có. Cotton và cộng sự (2023) đã cảnh báo về "trò chuyện và gian lận" trong kỷ nguyên ChatGPT, chỉ ra rằng ranh giới giữa việc sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ học tập và việc gian lận học thuật đang ngày càng mờ nhạt. Eke (2023) đã đặt câu hỏi trực tiếp: AI sinh tạo có phải mối đe dọa đối với tính toàn vẹn học thuật? Câu trả lời, theo nghiên cứu này, là "có, nhưng không chỉ theo cách mà chúng ta thường nghĩ."

Thách thức không chỉ nằm ở việc sinh viên nộp bài viết bằng AI — một dạng gian lận truyền thống được "nâng cấp" bằng công nghệ — mà còn ở những dạng tinh tế hơn. Yusuf và cộng sự (2024) đã phân tích cách AI sinh tạo vừa là mối đe dọa vừa là cơ hội cải cách giáo dục, cho rằng khó khăn then chốt không nằm ở công nghệ mà nằm ở cách giáo dục đại học định nghĩa và đánh giá năng lực học tập. Francis và cộng sự (2025) đã kêu gọi theo cách tiếp cận cân bằng, trong đó "sự đổi mới và tính toàn vẹn" được điều chỉnh song song thay vì đối lập nhau.

Một khía cạnh quan trọng đáng lo ngại là khả năng của AI trong việc tạo ra tài liệu nghiên cứu giả mạo — bao gồm cả trích dẫn và dữ liệu — mà không có cách nào nhận biết nếu không kiểm tra chéo thủ công với cơ sở dữ liệu gốc. Điều này đe dọa trực tiếp đến cơ sở của hệ thống học thuật: niềm tin rằng các công trình công bố là kết quả của nghiên cứu chân chính.

Sự biến đổi trong phương pháp đánh giá

Khi AI nên viết bài luận, giải bài tập, và trả lời câu hỏi kiểm tra với chất lượng ngày càng khó phân biệt với công việc con người, các phương pháp đánh giá truyền thống trong giáo dục đại học đang trở nên lỗi thời. Lo (2023) đã tổng hợp nhanh tác động của ChatGPT đối với giáo dục, chỉ ra rằng gần như mọi hình thức đánh giá hiện tại đều sẽ bị "hack" bằng AI — từ bài luận đến bài thuyết trình, từ kiểm tra viết đến bài tập thực hành.

Walczak và Cellary (2023) đã phân tích các thách thức cho giáo dục đại học trong lúc AI sinh tạo có sẵn cho mọi người, cho rằng hệ thống giáo dục cần tái định nghĩa khái niệm "đánh giá" — chuyển từ việc đánh giá sản phẩm cuối cùng sang việc đánh giá quá trình tư duy. Farrokhnia và cộng sự (2023) đã tiến hành phân tích SWOT về ChatGPT trong giáo dục, đề xuất các phương pháp đánh giá mới bao gồm: đánh giá bằng miệng, đánh giá quá trình, và đánh giá dự án theo thực tiễn mà AI không thể thay thế.

Ballantine và cộng sự (2024) đã cụ thể hóa những thách thức này trong lĩnh vực giáo dục kế toán, cho rằng ngay cả trong các môn học có tính kỹ thuật cao — nơi AI dường như có lợi thế rõ ràng — thì năng lực thực sự của chuyên gia bao gồm những yếu tố mà AI không thể đánh giá hoặc phát triển: phán đoán chuyên môn trong giai đoạn trên thực địa, nhận thức về giới hạn của số liệu, và trách nhiệm giải trình.

Một rào cản phức tạp hơn mà nhiều khuyến nghị đánh giá bỏ qua là tác động bất bình đẳng của AI. Yusuf và cộng sự (2024) đã phân tích tác động của AI sinh tạo đối với tương lai giáo dục đại học từ góc nhìn đa văn hóa, phát hiện ra rằng sinh viên ở các quốc gia phát triển — với khả năng tiếp cận AI tốt hơn và năng lực kỹ thuật số cao hơn — được tận dụng AI hiệu quả hơn, trong khi sinh viên ở các quốc gia đang phát triển có nguy cơ bị tụt lại vì không có đủ năng lực đánh giá kết quả AI. Điều này tạo ra một dạng bất bình đẳng giáo dục mới: không phải khoảng cách tiếp cận công nghệ mà khoảng cách trong năng lực sử dụng công nghệ bằng phương pháp phản biện.

Các hình thức đánh giá mới cần được thiết kế không chỉ "chống gian lận AI" mà còn tăng cường năng lực phản biện. Michel-Villarreal và cộng sự (2023) đã phân tích các thách thức và cơ hội của AI cho giáo dục đại học, gợi ý rằng đánh giá nên yêu cầu sinh viên: so sánh câu trả lời AI với các nguồn học thuật, phân tích điểm mạnh và điểm yếu của phân tích AI, và đề xuất cách cải thiện kết quả AI. Dạng đánh giá này không chỉ đo lường năng lực mà còn phát triển nó — một dạng đánh giá "đôi lợi ích" mà giáo dục đại học cần khuyến khích.

Biên giới nhận thức mới: từ "không biết" đến "không biết rằng mình không biết"

Trong triết học nhận thức, sự nhận thức về giới hạn của hiểu biết bản thân — "biết những gì mình không biết" — được coi là một trong những hình thức nhận thức cao cấp nhất. AI sinh tạo đang tạo ra một nghịch lý nguy hiểm: nó có khả năng khiến người dùng cảm thấy mình biết nhiều hơn trong thực tiễn, nhưng thực chất họ không biết những gì họ tưởng mình biết — một dạng "hai lớp không biết" (double ignorance).

Kay và cộng sự (2024) đã phân tích cách AI sinh tạo gây ra bất công nhận thức (epistemic injustice) — khi tiếng nói của những nhóm người bị gạt ra bên lề trong dữ liệu huấn luyện không được đại diện trong câu trả lời của AI, trong khi người dùng lại coi câu trả lời đó là "khách quan" và "toàn diện". Coeckelbergh (2022) đã phân tích mối quan hệ giữa dân chủ, năng lực nhận thức và AI, cho rằng sự chuyển giao quyền quyết định nhận thức cho hệ thống AI nhiều khả năng làm suy yếu nền tảng của xã hội dân chủ.

Bearman và Ajjawi (2023) đã đề xuất một phương pháp giáo dục cho "thế giới có AI" — cách dạy học sinh làm việc với "hộp đen" (black box) thay vì cách dạy học sinh cách né tránh nó. Schiff (2020) đã phân tích chuyển dịch AI từ phòng thí nghiệm sang lớp học, cho rằng giáo dục đại học cần phát triển năng lực "đối thoại với AI" — không phải sử dụng AI như vậy thụ động mà hiểu rõ giới hạn, đánh giá đầu ra, và duy trì tư duy phản biện ngay cả khi sử dụng công cụ hỗ trợ.

Nhận thức sai lệch về năng lực AI trong giới học thuật

Sự hiểu biết không đầy đủ về giới hạn của AI trong chính cộng đồng học thuật cũng đóng góp vào ảo tưởng thông thái. Pisica và cộng sự (2023) đã khảo sát ý kiến của giảng viên đại học về việc triển khai AI trong giáo dục, phát hiện ra rằng nhiều giảng viên đánh giá sai cả năng lực lẫn giới hạn của AI — một số người quá lạc quan, cho rằng AI cần thay thế nhiều chức năng giảng dạy; trong khi những người khác lại quá bi quan, bác bỏ mọi giá trị giáo dục của công nghệ.

Grassini (2023) đã khám phá tiềm năng và hệ quả của AI trong giáo dục, chỉ ra rằng cộng đồng học thuật cần một khung đánh giá khách quan hơn — không bị chi phối bởi sự phấn khích công nghệ hay tâm lý chống đối công nghệ. Michel-Villarreal và cộng sự (2023) đã yêu cầu chính ChatGPT phân tích các thách thức và cơ hội của AI cho giáo dục đại học, tạo ra theo cách tiếp cận thú vị nhưng cũng đầy rủi ro: việc sử dụng AI để phân tích tác động của chính AI đối với giáo dục được phép tạo ra vòng lặp khẳng định tự tham chiếu.

Holmes và Porayska-Pomsta (2022) đã biên soạn toàn diện về đạo đức AI trong giáo dục, nhấn mạnh rằng cộng đồng học thuật cần phát triển khung giá trị chung để hướng dẫn việc sử dụng AI — không phải dựa trên sự sợ hãi hay phấn khích công nghệ, mà dựa trên nguyên tắc tôn trọng nhân phẩm người học, minh bạch thuật toán, và công bằng giáo dục. Khung giá trị này cần được cụ thể hóa thành chính sách thể chế, không chỉ là lời kêu gọi chung chung.

Bearman, Ryan và Ajjawi (2022) đã tiến hành tổng quan tài liệu phê phán về cách diễn đạt của AI trong giáo dục đại học, phát hiện ra rằng các câu chuyện về AI trong học thuật thường rơi vào hai cực: kỳ vọng thái quá (hype) hoặc sự từ chối thái quá (dismissal). Cả hai thái độ đều góp phần vào ảo tưởng thông thái — thái độ thứ nhất vì đánh giá quá cao năng lực của AI, thái độ thứ hai vì từ chối đối thoại với AI và do đó không phát triển năng lực đánh giá nó.

Mohamed, Png và Isaac (2020) đã phân tích AI dưới góc nhìn hậu thực dân, cảnh báo rằng các hệ thống AI được phát triển ở thời điểm phương Tây không chỉ mang theo các giả định kỹ thuật mà còn mang theo giả định nhận thức và văn hóa dễ dàng không phù hợp với bối cảnh giáo dục ở các nước đang phát triển. Ngoại trừ, Ntoutsi và cộng sự (2020) đã chỉ ra rằng các bias trong dữ liệu huấn luyện của AI nên khuếch đại bất bình đẳng hiện có trong giáo dục — khi AI đưa ra khuyến nghị học tập hoặc đánh giá dựa trên dữ liệu thiên lệch, nó sẽ củng cố thay vì khắc phục sự bất công trong hệ thống giáo dục.

Trên bình diện rộng hơn, sự nhận thức sai lệch về năng lực AI trong giới học thuật phản ánh một điểm nghẽn sâu hơn: sự thiếu hụt năng lực AI cơ bản (AI literacy) ở cả sinh viên và giảng viên. Khi người dùng không hiểu cách AI hoạt động — về dữ liệu huấn luyện, thuật toán, bias, và giới hạn — họ không thể sử dụng AI bằng phương pháp có trách nhiệm. Điều này tạo ra một vòng luẩn quẩn: thiếu hiểu biết dẫn đến sử dụng sai, sử dụng sai củng cố hiểu biết sai, và hiểu biết sai lại tạo ra thêm ảo tưởng thông thái.

Bối cảnh Việt Nam: chuyển đổi số và ảo tưởng thông thái trong giáo dục đại học

Quyết 17/QĐ-TTg và tham vọng chuyển đổi giáo dục

Việt Nam đã ban hành nhiều chính sách quan trọng nhằm thúc đẩy chuyển đổi số trong giáo dục, tiêu biểu là Quyết định số 17/QĐ-TTg năm 2022 về chiến lược chuyển đổi số ngành giáo dục và đào tạo, với mục tiêu đến năm 2025 có 100% trường đại học đáp ứng yêu cầu về chuyển đổi số cơ bản, và đến năm 2030 hoàn thành chuyển đổi số toàn diện. Dưới góc nhìn chính sách, đây là nỗ lực đầy tham vọng nhằm đưa giáo dục Việt Nam hòa nhập vào xu hướng toàn cầu.

Tuy nhiên, giữa tham vọng chính sách và ở nhiều nơi triển khai tồn tại khoảng cách đáng kể. Quy, Thành và cộng sự (2023) đã nghiên cứu tầm nhìn và cách tiếp cận của một trường đại học cụ thể tại Việt Nam đối với AI và chuyển đổi số, phát hiện ra rằng nhiều cơ sở giáo dục đang tập trung vào hạ tầng công nghệ — hệ thống quản lý học tập, phần mềm e-learning, thiết bị thông minh — mà chưa dành đủ sự chú ý cho cơ sở nhận thức của chuyển đổi: năng lực hiểu và sử dụng công nghệ như vậy phản biện.

Nguyễn Minh Trí và Phạm Duy Hoàng (2023) đã phân tích tác động của chuyển đổi số đối với giáo dục đại học tại Việt Nam, chỉ ra rằng quá trình chuyển đổi đang diễn ra không đồng đều giữa các vùng miền và các loại hình cơ sở giáo dục, tạo ra nguy cơ khoảng cách số thứ hai — không phải khoảng cách tiếp cận công nghệ mà khoảng cách trong năng lực sử dụng công nghệ có ý nghĩa.

Thực trạng sử dụng AI trong các trường đại học Việt Nam

Dù chưa có nghiên cứu quy mô lớn về việc sử dụng AI sinh tạo trong giáo dục đại học Việt Nam, các báo cáo từ cộng đồng giảng viên và sinh viên cho thấy xu hướng tương tự các nước khác: sự sử dụng AI đang lan nhanh trong các hoạt động học thuật, từ việc viết tiểu luận, dịch thuật, đến nghiên cứu khoa học. Đáng chú ý, sự tiếp nhận thường diễn ra trước khi có chính sách và hướng dẫn rõ ràng.

Nguyễn-Anh Tuấn và cộng sự (2022) đã nghiên cứu chuyển đổi số giáo dục đại học từ góc độ học trực tuyến, so sánh giữa Singapore và Việt Nam. Kết quả cho thấy Việt Nam đã có những bước tiến đáng kể về hạ tầng học trực tuyến trong và sau đại dịch COVID-19, nhưng yếu kém hơn về thiết kế học tập dựa trên công nghệ — khía cạnh đòi hỏi năng lực sư phạm số chứ không chỉ hạ tầng kỹ thuật.

Thách thức đặc thù: rào cản ngôn ngữ và phụ thuộc công nghệ nước ngoài

Một thách thức đặc thù đối với giáo dục đại học Việt Nam là rào cản ngôn ngữ trong việc đánh giá và sử dụng AI. Hầu hết các mô hình AI sinh tạo mạnh nhất được huấn luyện chủ yếu bằng tiếng Anh, tạo ra hai trăn trở: thứ nhất, chất lượng câu trả lời bằng tiếng Việt thường thấp hơn tiếng Anh, bao gồm cả việc bịa đặt thông tin liên quan đến bối cảnh Việt Nam; thứ hai, tài liệu học thuật tiếng Việt có lượng dữ liệu huấn luyện nhỏ hơn nhiều so với tiếng Anh, khiến AI có xu hướng đưa ra câu trả lời thiên lệch hoặc không đầy đủ khi đối mặt với câu hỏi liên quan đến bối cảnh Việt Nam.

Điều này tạo ra một rủi ro cụ thể: sinh viên Việt Nam sử dụng AI được tiếp nhận thông tin sai lệch về lịch sử, văn hóa, hoặc chính sách quốc gia mà không có khả năng nhận biết — một dạng ảo tưởng thông thái mang tính địa phương hóa. Khi AI trả lời sai về chủ đề liên quan đến bối cảnh Việt Nam nhưng sinh viên tin tưởng câu trả lời đó, hậu quả có khả năng nghiêm trọng hơn việc AI trả lời sai về chủ đề mà sinh viên có nhiều nguồn kiểm tra khác.

Ngoài ra, việc phụ thuộc gần như hoàn toàn vào các nền tảng AI nước ngoài — chủ yếu từ Mỹ và Trung Quốc — đặt ra câu hỏi về chủ quyền nhận thức (epistemic sovereignty). Mohamed, Png và Isaac (2020) đã phân tích "AI hậu thực dân" từ góc độ công nghệ xã hội học, cảnh báo rằng các hệ thống AI được phát triển ở bối cảnh phương Tây mang theo các giả định văn hóa và nhận thức nhiều khả năng không phù hợp với bối cảnh các nước đang phát triển.

Nhu cầu cấp thiết về năng lực AI cơ bản

Sự kết hợp giữa chuyển đổi số nhanh chóng, rào cản ngôn ngữ, và phụ thuộc công nghệ nước ngoài làm nổi bật nhu cầu cấp thiết về năng lực AI cơ bản (AI literacy) trong giáo dục đại học Việt Nam. Năng lực này không chỉ bao gồm kỹ năng sử dụng AI mà còn — và quan trọng hơn — khả năng hiểu cách AI hoạt động, nhận thức các bias của AI, đánh giá tính đáng tin cậy của kết quả, và đưa ra quyết định có ý thức về việc khi nào nên tin tưởng và khi nào nên hoài nghi AI.

Chan (2023) đã đề xuất một khung chính sách AI giáo dục toàn diện cho giảng dạy và học tập ở trường đại học, cần được điều chỉnh cho bối cảnh Việt Nam. Khung này nhấn mạnh ba trụ cột: hiểu biết về AI (knowing AI), sử dụng AI (using AI), và đánh giá AI (evaluating AI). Khi Việt Nam, trụ cột thứ ba — năng lực đánh giá — đáng chú ý quan trọng vì nó đòi hỏi khả năng kiểm tra chéo câu trả lời AI với nhiều nguồn thông tin đa dạng, bao gồm cả các nguồn tiếng Việt mà AI được phép không tiếp cận được.

Các nghiên cứu về năng lực AI (Sperling et al., 2024; Lintner, 2024; Tzirides et al., 2024; Walter, 2024; Allen & Kendeou, 2023; Kong et al., 2024) đều chỉ ra rằng năng lực AI không phải là một kỹ năng đơn lẻ mà là một tổ hợp gồm nhiều thành phần: hiểu biết kỹ thuật cơ bản, năng lực đánh giá thông tin, nhận thức về tính đạo đức, và khả năng sử dụng AI như một đối tác trí tuệ thay vì nguồn đáp án. Trong lúc Việt Nam, việc phát triển năng lực này cần nổi bật chú trọng vào khả năng kiểm tra chéo thông tin bằng nhiều nguồn, bao gồm cả các nguồn tiếng Việt và bối cảnh địa phương mà các mô hình AI quốc tế thường không tiếp cận đầy đủ.

Một khía cạnh thường bị bỏ qua trong các cuộc thảo luận về năng lực AI là tính liên ngành của mối bận tâm. Năng lực AI không phải là "điểm yếu của ngành khoa học máy tính" mà là thách thức của tất cả các ngành học. Sinh viên y khoa cần biết cách đánh giá thông tin y tế từ AI; sinh viên luật cần hiểu giới hạn của AI trong việc phân tích án lệ; sinh viên nhân văn cần nhận diện khi AI đưa ra diễn giải văn hóa sai lệch. Đòi hỏi này đặt ra thách thức lớn cho cấu trúc tổ chức của các trường đại học — nơi các chương trình đào tạo thường được thiết kế theo từng ngành riêng biệt với ít cơ chế liên kết liên ngành.

Vai trò của giảng viên: từ người truyền đạt đến người dẫn đường nhận thức

Trong giai đoạn chuyển đổi, vai trò của giảng viên cần được tái định nghĩa cơ bản. Giảng viên không còn chỉ là người truyền đạt nội dung — chức năng mà AI dễ dàng thực hiện với chất lượng ngày càng cao — mà trở thành người dẫn đường nhận thức (epistemic guide): người hướng dẫn sinh viên cách tư duy, cách đánh giá, và cách phát triển sự tự chủ trí tuệ.

Ng và cộng sự (2023) đã nghiên cứu năng lực kỹ thuật số AI của giáo viên trong thế giới hậu đại dịch, phát hiện ra rằng nhiều giảng viên chưa được trang bị đủ năng lực để hướng dẫn sinh viên sử dụng AI. Điều này tạo ra một nghịch lý: những người được giao nhiệm vụ phát triển năng lực AI cho sinh viên lại chưa có đủ năng lực AI bản thân.

Kim, Lee và Cho (2022) đã nghiên cứu cách thiết kế trải nghiệm học tập hỗ trợ hợp tác giữa sinh viên và AI, phát hiện ra rằng giáo viên đóng vai trò quan trọng trong việc tạo "dàn ý tương tác" — thiết kế các kịch bản tương tác mà trong đó AI đóng vai trò cụ thể, có giới hạn, thay vì để sinh viên tự do sử dụng AI theo ý muốn. Cách tiếp cận này tương đồng với khái niệm "làm việc với hộp đen" của Bearman và Ajjawi (2023) nhưng cụ thể hóa hơn ở cấp độ thiết kế giảng dạy.

Jin và cộng sự (2025) đã tổng quan chính sách ứng dụng AI sinh tạo trong giáo dục đại học toàn cầu, phát hiện ra rằng các chính sách về đào tạo giảng viên thường là yếu kém nhất trong các khung chính sách hiện tại — hầu hết tập trung vào sinh viên và hạ tầng công nghệ, bỏ qua yếu tố con người ở trung tâm quá trình giáo dục. Nguyễn và cộng sự (2022) trong nghiên cứu về nguyên tắc đạo đức AI trong giáo dục cũng nhấn mạnh rằng bất kỳ khung chính sách nào cũng cần ưu tiên phát triển năng lực con người trước khi tập trung vào triển khai công nghệ.

Hướng đi: khuyến nghị cho giáo dục đại học

1. Xây dựng năng lực AI phản biện: từ người dùng thụ động đến người đối thoại chủ động

Giáo dục đại học cần chuyển từ mô hình "người dùng công nghệ" sang mô hình "người đối thoại phản biện với công nghệ". Sự khác biệt giữa hai mô hình này là căn bản: người dùng thụ động tiếp nhận câu trả lời AI như chân lý, trong khi người đối thoại chủ động sử dụng AI như một đối tác để thử thách, kiểm tra, và sâu hóa tư duy của chính mình.

Bearman và Ajjawi (2023) đã đề xuất phương pháp giáo dục cho "thế giới có AI" dựa trên khái niệm "làm việc với hộp đen" — không phải né tránh AI mà phát triển năng lực tương tác có ý thức với nó. Phương pháp này đòi hỏi thay đổi cơ bản trong cách thiết kế trải nghiệm học tập: thay vì yêu cầu sinh viên tự hoàn thành nhiệm vụ, giáo dục cần yêu cầu sinh viên phân tích và đánh giá cách AI hoàn thành nhiệm vụ đó, so sánh với cách tiếp cận của con người, và xác định những điểm mạnh, yếu, và sai lệch trong câu trả lời AI.

Walter (2024) đã nhấn mạnh sự liên kết giữa năng lực AI, kỹ năng prompt, và tư duy phản biện, cho rằng ba yếu tố này cần được dạy như một tổ hợp thống nhất. Sinh viên cần học cách đặt câu hỏi cho AI — không phải câu hỏi đơn giản để nhận câu trả lời nhanh, mà câu hỏi được thiết kế để kiểm tra giới hạn của AI, so sánh các câu trả lời khác nhau, và phát hiện các bias.

Gerlich (2025) đã thử nghiệm cách tiếp cận "từ tải nhận thức đến tương tác", cho rằng khi sinh viên được hướng dẫn sử dụng structured prompting — kỹ thuật đặt câu hỏi có cấu trúc, đa lớp — họ chuyển từ việc bỏ phiếu tư duy cho AI sang một hình thức tương tác chủ động đòi hỏi tư duy sâu hơn. Kết quả thí nghiệm cho thấy structured prompting không chỉ giảm cognitive offloading mà còn cải thiện năng lực tư duy phản biện khi so sánh với nhóm sử dụng AI theo cách thông thường.

2. Cải tổ phương pháp đánh giá: đánh giá quá trình, không chỉ sản phẩm

Khi AI nên tạo ra sản phẩm học tập khó phân biệt với công việc con người, phương pháp đánh giá truyền thống — dựa vào bài luận, bài tập, bài thi viết — trở nên không còn đầy đủ. Walczak và Cellary (2023) đã cảnh báo rằng giáo dục đại học cần chuyển từ đánh giá tổng kết (summative assessment) sang đánh giá quá trình (formative assessment), trong đó quá trình tư vấn, lập luận, và phản bác được theo dõi và đánh giá thay vì chỉ đánh giá kết quả cuối cùng.

Các phương pháp đánh giá cụ thể cần được cải tổ:

Thứ nhất, tăng cường đánh giá bằng miệng và trực tiếp. Hỏi đáp trực tiếp, bảo vệ đề án, và tranh luận học thuật trong lớp là những hình thức khó bị AI thay thế, đồng thời phát triển năng lực tư duy nhanh và giao tiếp học thuật. Đây không phải là hình thức mới — các chương trình tiến sĩ đã sử dụng bảo vệ luận án từ lâu — nhưng cần được mở rộng sang mọi cấp độ giáo dục đại học.

Thứ hai, chuyển từ "viết về chủ đề" sang "phân tích cách AI viết về chủ đề đó". Lo (2023) đã tổng quan tác động của ChatGPT và gợi ý rằng giáo dục cần chuyển từ yêu cầu sinh viên tạo sản phẩm độc lập sang yêu cầu sinh viên đánh giá, chỉnh sửa, và nâng cấp sản phẩm của AI — một quá trình đòi hỏi hiểu biết sâu hơn là tự viết từ đầu.

Thứ ba, kết hợp đánh giá hợp tác và đánh giá đồng đẳng. Khi sinh viên làm việc nhóm để phân tích, tranh luận, và tổng hợp — trong đó AI được phép sử dụng như một công cụ — quá trình hợp tác và tranh luận trở thành bằng chứng về năng lực tư duy mà AI không thể giả mạo.

Thứ tư, thiết kế bài tập "kháng AI" — những bài tập mà AI không thể hoàn thành tốt, bao gồm: phân tích dữ liệu nhiều nơi chưa được số hóa đầy đủ, quan sát thực địa và thu thập dữ liệu gốc, và giải quyết khó khăn ở thời điểm văn hóa cụ thể mà AI thiếu dữ liệu. Francis và cộng sự (2025) đã nhấn mạnh cần cân bằng giữa đổi mới và tính toàn vẹn trong việc thiết kế phương pháp đánh giá mới.

3. Đưa học phần "Năng lực AI phản biện" vào chương trình đại học

Giống như "tư duy số" (digital literacy) đã trở thành yêu cầu bắt buộc trong nhiều chương trình đại học, "năng lực AI phản biện" (critical AI literacy) cần trở thành một học phần nền tảng, không chỉ cho sinh viên ngành kỹ thuật mà cho mọi ngành học.

Khung nghiên cứu về năng lực AI đang phát triển nhanh chóng. Allen và Kendeou (2023) đã đề xuất khung năng lực AI liên ngành cho giáo dục (ED-AI Lit), bao gồm ba thành phần: hiểu biết về AI (knowing), sử dụng AI (using), và đánh giá AI (evaluating). Lintner (2024) đã tổng quan hệ thống các thang đo năng lực AI, phát hiện rằng năng lực AI bao gồm nhiều chiều kích hơn định nghĩa thông thường — không chỉ kỹ năng kỹ thuật mà còn nhận thức về tác động xã hội, năng lực đánh giá đạo đức, và khả năng nhận diện bias.

Sperling và cộng sự (2024) đã tổng quan năng lực AI trong giáo dục giáo viên, chỉ ra rằng giáo viên cần hiểu biết về AI không chỉ để sử dụng AI trong giảng dạy mà còn để hướng dẫn sinh viên sử dụng AI theo cách có trách nhiệm. Tzirides và cộng sự (2024) đã đề xuất kết hợp trí tuệ con người và AI để nâng cao năng lực AI trong giáo dục đại học, nhấn mạnh rằng mục tiêu không phải là thay thế con người bằng AI mà phát triển sự phối hợp trí tuệ (human-AI symbiosis).

Chan (2023) đã xây dựng khung chính sách AI giáo dục toàn diện cho trường đại học, khuyến nghị ba trụ cột: (1) hiểu biết về AI cho tất cả sinh viên, (2) đào tạo chuyên sâu về AI cho các ngành liên quan, và (3) phát triển năng lực đánh giá AI phản biện. Ng và cộng sự (2023) đã bổ sung khía cạnh năng lực kỹ thuật số AI cho giáo viên, cho rằng giáo viên cần được trang bị năng lực AI trước khi sẽ hướng dẫn sinh viên. Kong và cộng sự (2024) đã phát triển và đánh giá một khung năng lực AI cho học sinh trung học được được mở rộng lên bậc đại học.

Một học phần "Năng lực AI phản biện" nên bao gồm: (a) cách các mô hình AI sinh tạo hoạt động — ở mức độ đủ để hiểu giới hạn; (b) các dạng bias và sai lệch phổ biến; (c) kỹ năng kiểm tra chéo và xác minh thông tin AI; (d) cân nhắc đạo đức về việc sử dụng AI; và (e) thực hành thiết kế prompt phản biện — đặt câu hỏi để kiểm tra thay vì để nhận câu trả lời.

Một điểm quan trọng mà nhiều khung năng lực AI hiện tại bỏ qua là trải nghiệm thực hành với sai lệch AI. Giống như sinh viên y khoa cần tiếp xúc với ca lâm sàng đa dạng để phát triển phán đoán lâm sàng, sinh viên cần được trải nghiệm tình huống mà AI trả lời sai — và được hướng dẫn cách nhận diện, phân tích, và khắc phục sai lệch đó. Chỉ khi đối mặt trực tiếp với giới hạn của AI, người học mới thực sự phát triển năng lực đánh giá chứ không chỉ hiểu biết lý thuyết. Schiff (2020) đã nhấn mạnh rằng "lấy AI ra khỏi phòng thí nghiệm và đưa vào lớp học" không chỉ là việc sử dụng AI mà là tạo điều kiện cho sinh viên trải nghiệm, thử nghiệm, và phát triển phán đoán về AI trong môi trường có hướng dẫn.

4. Cải tổ triết lý giáo dục: từ truyền đạt kiến thức đến phát triển thông thái

Bài toán sâu xa nhất mà ảo tưởng thông thái đặt ra cho giáo dục đại học là cải tổ triết lý giáo dục — chuyển từ mô hình tập trung vào truyền đạt và kiểm tra kiến thức sang mô hình tập trung vào phát triển thông thái (wisdom/phronesis).

Eisikovits và Feldman (2021) đã phân tích mối quan hệ giữa AI và phronesis — trí tuệ thực hành theo triết học Aristotle — kết luận rằng AI có khả năng hỗ trợ một số thành phần của tư duy nhưng không thể thay thế phronesis. Phronesis bao gồm khả năng nhận biết bối cảnh, đánh giá tình huống cụ thể, và đưa ra phán đoán theo theo thực tế — những năng lực đòi hỏi kinh nghiệm sống, nhạy cảm đạo đức, và khả năng thích ứng linh hoạt mà AI không sở hữu.

Brătianu và Bejinaru (2023) đã phân tích sự khác biệt giữa kiến thức và thông thái, nhấn mạnh cần "nhìn xa hơn thứ bậc kiến thức" — từ dữ liệu, thông tin, kiến thức, đến thông thái. Khi AI, điều này có nghĩa là giáo dục đại học cần tập trung vào những năng lực mà AI không thể phát triển ở người học: phán đoán trong lúc trên thực địa, năng lực đánh giá đa chiều, nhạy cảm về hệ quả, và khả năng chịu trách nhiệm về quyết định.

Zhang và cộng sự (2022) đã phân tích "thông thái" dưới góc độ tâm lý học — cấu trúc, loại hình, và những rào cản tương lai — cho rằng thông thái bao gồm nhiều thành phần: trí tuệ cảm xúc, năng lực nhận thức xã hội, khả năng cân bằng lợi ích ngắn hạn và dài hạn, và sự khiêm tốn nhận thức (intellectual humility). Porter và cộng sự (2022) đã nghiên cứu các yếu tố dự báo và hệ quả của khiêm tốn nhận thức, phát hiện ra rằng người có khiêm tốn nhận thức cao có xu hướng học hỏi hiệu quả hơn và ít nhầm lẫn giữa năng lực của công cụ và năng lực bản thân hơn.

Để thực sự chuyển đổi triết lý giáo dục, các trường đại học cần tái thiết kế chương trình đào tạo theo hướng: giảm tỷ trọng nội dung "biết gì" (what to know) và tăng tỷ trọng năng lực "như thế nào" (how to think). Cụ thể, chương trình cần nhấn mạnh: (a) tư duy hệ thống — khả năng nhìn điểm nghẽn trong giai đoạn rộng hơn; (b) tư duy thiết kế — khả năng tạo ra giải pháp mới, không chỉ áp dụng công thức; (c) nhận thức về giới hạn — hiểu rõ những gì mình không biết và biết cách tìm hiểu; và (d) năng lực đối thoại — khả năng tranh luận, bảo vệ quan điểm, và thay đổi quan điểm dựa trên chứng cứ.

Yan, Greiff và cộng sự (2024) đã phân tích toàn diện những hứa hẹn và thách thức của AI sinh tạo đối với học tập của con người, nhấn mạnh rằng tương lai không phải là "AI thay thế giáo viên" hay "AI thay thế sinh viên tự học" mà là một mô hình bổ trợ trí tuệ (intelligence augmentation) — nơi AI tăng cường chứ không thay thế quá trình nhận thức. Giáo dục đại học cần dẫn dắt quá trình chuyển đổi này thay vì bị công nghệ dắt mũi.

4.5. Phát triển khiêm tốn nhận thức như năng lực cơ bản

Một khía cạnh thường bị bỏ qua trong các khuyến nghị về giáo dục AI là khiêm tốn nhận thức (intellectual humility) — khả năng thừa nhận giới hạn hiểu biết của bản thân. Ở thời điểm AI, khiêm tốn nhận thức bao gồm: biết rằng AI nhiều khả năng sai; biết rằng bản thân cần bị AI đánh lừa; và biết rằng ranh giới giữa năng lực của AI và năng lực của mình cần được liên tục đánh giá lại.

Giáo dục truyền thống thường tập trung vào việc xây dựng sự tự tin vào năng lực của người học — điều này đúng — nhưng ít chú trọng đến việc phát triển sự tự tin có ý thức về giới hạn: tin tưởng vào những gì mình biết, đồng thời nhận thức rõ những gì mình không biết. Porter và cộng sự (2022) đã nghiên cứu các yếu tố dự báo và hệ quả của khiêm tốn nhận thức, phát hiện ra rằng người có khiêm tốn nhận thức cao có xu hướng: học hỏi hiệu quả hơn, ít bị ảo giác về năng lực hơn, và cởi mở hơn với thông tin phản bác quan điểm hiện tại.

Khi AI, khiêm tốn nhận thức cần được cụ thể hóa thành các kỹ năng thực hành: (a) luôn kiểm tra chéo kết quả AI với ít nhất một nguồn độc lập; (b) nhận diện những loại câu hỏi mà AI có xu hướng trả lời sai; (c) phát triển thói quen đặt câu hỏi "làm sao AI biết điều này?" thay vì chỉ hỏi "AI nói gì?"; và (d) duy trì sự hoài nghi lành mạnh ngay cả khi AI trả lời bằng phương pháp tự tin.

Strielkowski và cộng sự (2024) đã phân tích cách AI thúc đẩy học tập thích ứng (adaptive learning) cho giáo dục bền vững, cho rằng khi được sử dụng đúng cách — như một công cụ cá nhân hóa quá trình học tập thay vì nguồn đáp án — AI được phép thực sự tăng cường năng lực nhận thức thay vì suy giảm nó. Yếu tố quyết định là cách giáo dục đại học hướng dẫn sinh viên sử dụng AI: như một chiếc nạng thay thế tư duy hay như một kính lúp mở rộng tầm nhìn.

5. Xây dựng chính sách thể chế: khung quản trị AI trong trường đại học

Jin và cộng sự (2025) đã phân tích chính sách ứng dụng AI sinh tạo trong giáo dục đại học trên toàn cầu, phát hiện ra rằng các chính sách hiện tại đa số tập trung vào việc cấm hoặc hạn chế thay vì tạo khung sử dụng có trách nhiệm. Chiu (2023) đã tổng hợp tác động của AI sinh tạo đối với thực hành, chính sách và hướng nghiên cứu trong giáo dục, khuyến nghị chuyển từ "cấm" sang "quản lý sáng tạo".

Gkrimpizi, Peristeras và Magnisalis (2023) đã phân loại các rào cản chuyển đổi số trong giáo dục đại học, tạo khung tham chiếu hữu ích cho việc xác định những trở ngại cần vượt qua khi triển khai chính sách AI. Karataş và cộng sự (2024) đã nghiên cứu cách giáo viên thích ứng chương trình giảng dạy trong kỷ nguyên AI, phát hiện ra rằng thay đổi cần diễn ra từ cấp độ giáo viên (adaptation) lên cấp độ chương trình (curriculum reshaping), không chỉ từ trên xuống.

Một khung chính sách AI cho trường đại học nên bao gồm:

Chính sách sử dụng AI trong học tập: quy định rõ những trường hợp cho phép, yêu cầu, và cấm sử dụng AI; yêu cầu sinh viên công bố việc sử dụng AI; thiết lập chuẩn mực trích dẫn AI.

Chính sách đánh giá: hướng dẫn giảng viên thiết kế phương pháp đánh giá chống gian lận AI nhưng không hạn chế quá mức sử dụng AI như công cụ học tập; khuyến khích đánh giá quá trình thay vì đánh giá sản phẩm.

Chính sách đào tạo giảng viên: yêu cầu và hỗ trợ giảng viên phát triển năng lực AI, bao gồm cả hiểu biết kỹ thuật và năng lực sư phạm AI; tránh tình trạng giảng viên bị bỏ lại phía sau khi sinh viên đã sử dụng AI thành thạo.

Chính sách nghiên cứu: thiết lập hướng dẫn về sử dụng AI trong nghiên cứu khoa học, bao gồm: yêu cầu công bố việc sử dụng AI, quy định trách nhiệm giải trình khi AI được dùng trong phân tích dữ liệu, và cơ chế kiểm soát chất lượng khi AI tham gia vào quá trình xuất bản.

6. Phát triển "hệ sinh thái đối thoại" thay vì "hệ sinh thái đáp án"

Giáo dục đại học cần phát triển một hệ sinh thái đối thoại (ecosystem of dialogue) thay vì hệ sinh thái hướng tới vào đáp án. Trong hệ sinh thái hiện tại, AI thường được sử dụng như một "cỗ máy đáp án" siêu tốc — sinh viên đặt câu hỏi và nhận câu trả lời, bỏ qua quá trình đấu tranh tư duy. Molenaar (2022) đã đề xuất hướng tới công nghệ học tập lai giữa con người và AI (hybrid human-AI learning technologies), trong đó AI không thay thế quá trình học tập mà nâng cao nó bằng cách tạo ra môi trường tương tác đa chiều.

Một hệ sinh thái đối thoại sẽ bao gồm: (a) AI như đối tác tranh luận — được thiết kế để đưa ra quan điểm đối lập và thử thách; (b) AI như công cụ khám phá — giúp sinh viên tìm ra những câu hỏi chưa từng nghĩ đến; (c) AI như tấm gương phản chiếu — cho phép sinh viên so sánh cách tư duy của mình với cách AI tiếp cận trăn trở; và (d) AI như trợ lý kiểm chứng — hỗ trợ kiểm tra chéo thông tin nhưng không thay thế quá trình tự đánh giá.

Coeckelbergh (2022) đã phân tích mối quan hệ giữa dân chủ, năng lực nhận thức và AI, cho rằng trong lúc AI, giáo dục cần phát triển chủ thể nhận thức (epistemic agents) — những cá nhân có khả năng tự quyết định mức độ tin tưởng đối với AI dựa trên phán đoán độc lập, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào thẩm quyền của hệ thống.

Novelli, Taddeo và Floridi (2023) đã phân tích tính giải trình trong AI — khái niệm về trách nhiệm, minh bạch, và khả năng giải thích — cho rằng giáo dục đại học cần trang bị sinh viên và giảng viên năng lực yêu cầu AI giải trình, giống như cách chúng ta yêu cầu con người giải trình về quyết định của họ. Sự phân biệt giữa "chấp nhận câu trả lời" và "yêu cầu giải trình câu trả lời" là một bước tiến quan trọng từ việc sử dụng AI thụ động sang việc đối thoại với AI chủ động.

Kết luận: từ ảo tưởng đến thức nhận — một chương mới cho giáo dục đại học

Tổng quan những phát hiện chính

Bài viết này đã phân tích hiện tượng "ảo tưởng về sự thông thái giả tạo trong giai đoạn AI" — một mối bận tâm ngày càng cấp bách đối với giáo dục đại học. Qua lăng kính đa ngành bao gồm triết học nhận thức, tâm lý học giáo dục, khoa học dữ liệu, và chính sách giáo dục, chúng ta đã thấy rằng ảo tưởng thông thái không phải là một điểm yếu kỹ thuật đơn thuần mà là một thách thức nền tảng đối với triết lý giáo dục.

Trước hết, AI sinh tạo tạo ra ảo giác về sự hiểu biết — cảm giác thấu hiểu mà không đi kèm quá trình nhận thức thực sự (Messeri & Crockett, 2024). Cơ chế này được củng cố bởi một loạt thiên kiến nhận thức: thiên kiến tự động hóa khiến người dùng tin tưởng thái quá vào quyết định của AI (Romeo & Conti, 2025); hiệu ứng Dunning-Kruger mở rộng khiến người dùng mượn năng lực của AI và nhầm tưởng đó là năng lực của mình; lười bi nhận thức làm suy giảm động lực tư duy sâu (Fan et al., 2024); và cognitive offloading khi bị lạm dụng dễ dàng dẫn đến sự xói mòn kỹ năng cấu trúc (Ferdman, 2025).

Trong giáo dục đại học, những cơ chế này tạo ra hệ quả kép: ở cấp độ cá nhân, sinh viên và giảng viên nên đánh giá sai năng lực của mình và của AI; ở cấp độ thể chế, hệ thống giáo dục sẽ đang sản xuất những người có "điểm số cao" nhưng "năng lực tư duy thấp" — một sự bất hợp lý nguy hiểm đối với sứ mệnh của giáo dục đại học.

Ở cấp độ triết lý sâu hơn, ảo tưởng thông thái đặt ra câu hỏi về bản chất của giáo dục — giáo dục đại học sinh tồn để làm gì trong một thế giới mà AI được xử lý thông tin nhanh hơn, ghi nhớ nhiều hơn, và diễn đạt trôi chảy hơn con người? Câu trả lời, theo phân tích của bài viết, nằm ở ba lĩnh vực mà AI không thể thay thế: phát triển phronesis — trí tuệ thực hành đòi hỏi kinh nghiệm và nhạy cảm bối cảnh (Eisikovits & Feldman, 2021); nuôi dưỡng khiêm tốn nhận thức — khả năng thừa nhận giới hạn hiểu biết và duy trì sự hoài nghi lành mạnh (Porter et al., 2022); và xây dựng chủ thể nhận thức — năng lực tự quyết định mức độ tin tưởng đối với AI dựa trên phán đoán độc lập (Coeckelbergh, 2022).

Ở thời điểm Việt Nam, chuyển đổi số giáo dục đang diễn ra nhanh chóng với tham vọng cao, nhưng sự chênh lệch giữa hạ tầng công nghệ và năng lực nhận thức — thiết yếu là năng lực AI phản biện — tạo ra nguy cơ "khoảng cách số thứ hai" mà có khả năng còn nghiêm trọng hơn khoảng cách số ban đầu (Quy et al., 2023; Nguyễn Minh Trí & Phạm Duy Hoàng, 2023). Những rào cản đặc thù như khoảng cách ngôn ngữ với các mô hình AI quốc tế, phụ thuộc công nghệ nước ngoài, và thiếu hụt giáo viên có năng lực AI cần được giải quyết song song với việc phát triển hạ tầng kỹ thuật số (Nguyễn-Anh Tuấn et al., 2022).

Khung khuyến nghị tổng hợp

Dựa trên phân tích toàn diện, bài viết đề xuất sáu khuyến nghị chính:

Một, xây dựng năng lực AI phản biện — chuyển từ mô hình người dùng thụ động sang người đối thoại chủ động, trang bị sinh viên kỹ năng phân tích, kiểm tra, và đánh giá kết quả AI thay vì chỉ tiếp nhận (Bearman & Ajjawi, 2023; Walter, 2024; Gerlich, 2025).

Hai, cải tổ phương pháp đánh giá — chuyển từ đánh giá sản phẩm sang đánh giá quá trình, tăng cường đánh giá trực tiếp và hợp tác, thiết kế bài tập "kháng AI" đòi hỏi năng lực mà AI không thể thay thế (Walczak & Cellary, 2023; Lo, 2023; Francis et al., 2025).

Ba, đưa học phần "Năng lực AI phản biện" vào chương trình đại học cho mọi ngành — trang bị sinh viên hiểu biết về AI, nhận thức về bias, và kỹ năng sử dụng AI có trách nhiệm (Allen & Kendeou, 2023; Lintner, 2024; Chan, 2023; Sperling et al., 2024).

Bốn, cải tổ triết lý giáo dục — chuyển từ dành sức cho truyền đạt kiến thức sang phát triển thông thái (phronesis), nhấn mạnh phán đoán bối cảnh, nhạy cảm đạo đức, và khiêm tốn nhận thức (Eisikovits & Feldman, 2021; Brătianu & Bejinaru, 2023; Zhang et al., 2022).

Năm, xây dựng khung quản trị AI thể chế — từ chính sách cấm đoán đơn giản sang quản lý sáng tạo, bao gồm quy định sử dụng AI trong học tập, đánh giá, đào tạo giảng viên, và nghiên cứu (Jin et al., 2025; Chiu, 2023; Gkrimpizi et al., 2023).

Sáu, phát triển hệ sinh thái đối thoại — biến AI từ "cỗ máy đáp án" thành đối tác trí tuệ hỗ trợ quá trình học tập sâu, phát triển chủ thể nhận thức có khả năng tự quyết định mức độ tin tưởng đối với AI (Molenaar, 2022; Coeckelbergh, 2022; Novelli et al., 2023).

Đáng lưu ý, các khuyến nghị này không hoạt động độc lập mà củng cố lẫn nhau: năng lực AI phản biện (khuyến nghị 3) là điều kiện tiên quyết cho cải tổ đánh giá (khuyến nghị 2); cải tổ triết lý giáo dục (khuyến nghị 4) cung cấp nền tảng cho xây dựng chính sách (khuyến nghị 5); và hệ sinh thái đối thoại (khuyến nghị 6) là môi trường thực hành cho tất cả các khuyến nghị khác. Việc triển khai từng khuyến nghị riêng lẻ sẽ có hiệu quả hạn chế — cần như vậy tiếp cận hệ thống, đồng bộ.

Đồng thời, cần nhận thức rõ những giới hạn của khuyến nghị. Giáo dục đại học là hệ sinh thái phức tạp với nhiều bên liên quan — chính phủ, nhà trường, giảng viên, sinh viên, doanh nghiệp — mỗi bên có động lực và rào cản riêng. Thay đổi triết lý giáo dục không thể diễn ra nhanh chóng như thay đổi công nghệ; nó đòi hỏi thời gian, thử nghiệm, điều chỉnh liên tục, và quan trọng nhất — sự đồng thuận về giá trị. Chiu (2023) đã cảnh báo rằng các khuyến nghị về AI trong giáo dục thường giả định một mức độ linh hoạt thể chế mà thực tiễn không tồn tại — nhiều trường đại học bị ràng buộc bởi quy định, truyền thống, và cấu trúc tổ chức cứng nhắc.

Lời kết

Trí tuệ nhân tạo không phải là kẻ thù của giáo dục đại học — nhưng ảo tưởng về sự thông thái của AI mới thực sự là kẻ thù. Khi chúng ta nhầm lẫn giữa năng lực xử lý ngôn ngữ của máy với thông thái thực sự, chúng ta không chỉ đánh giá sai công nghệ mà còn đánh giá sai chính mình — đánh giá sai những gì giáo dục nhiều khả năng và không thể làm, đánh giá sai những gì con người cần và không thể học từ máy móc.

Bender và cộng sự (2021) đã cảnh báo về "con vẹt ngẫu nhiên" — hệ thống có khả năng tạo ra ngôn ngữ con người nhưng không có ý nghĩa đằng sau. Cảnh báo này không nên được hiểu là lời kêu gọi né tránh AI, mà là lời kêu gọi hiểu đúng về AI — hiểu rõ những gì nó được phép làm, những gì nó không thể làm, và quan trọng nhất, những gì chúng ta tưởng nó làm được nhưng thực chất không.

Giáo dục đại học, với sứ mệnh phát triển trí tuệ và nhân cách, đứng trước một cơ hội lịch sử: không phải chạy theo công nghệ theo cách mù quáng, cũng không phải cự tuyệt công nghệ vì sợ hãi, mà định hình cách xã hội đối thoại với công nghệ — bằng phương pháp đối thoại dựa trên hiểu biết, hoài nghi lành mạnh, và trách nhiệm. Đây là sứ mệnh mà chỉ giáo dục đại học — với tư cách là không gian bảo tồn và phát triển tư duy phản biện — dễ dàng thực hiện.

Cuối cùng, cần nhấn mạnh rằng cuộc đối thoại giữa con người và AI không phải là cuộc đối thoại có điểm dừng. Mỗi khi một hệ thống AI mới ra đời, ảo tưởng thông thái sẽ xuất hiện dưới hình thức mới — tinh vi hơn, khó nhận diện hơn. Nhiệm vụ của giáo dục đại học không phải là tạo ra những người "miễn nhiễm" với ảo tưởng — điều này là bất khả thi — mà là tạo ra những người có ý thức về khả năng bị ảo tưởng, biết cách phát hiện và tự điều chỉnh. Đó mới thực sự là thông thái khi AI: không phải biết mọi thứ, mà biết rõ giới hạn của hiểu biết — cả của mình và của máy móc.

Bender và cộng sự (2021) đã cảnh báo về "con vẹt ngẫu nhiên" — hệ thống có khả năng tạo ra ngôn ngữ con người nhưng không có ý nghĩa đằng sau. Cảnh báo này không nên được hiểu là lời kêu gọi né tránh AI, mà là lời kêu gọi hiểu đúng về AI — hiểu rõ những gì nó nên làm, những gì nó không thể làm, và quan trọng nhất, những gì chúng ta tưởng nó làm được nhưng thực chất không. Giáo dục đại học, nếu hoàn thành được sứ mệnh này — chuyển từ nền tảng kiến thức sang nền tảng thông thái — sẽ không chỉ giúp sinh viên đối phó với AI hiện tại mà còn chuẩn bị cho họ đối thoại với những hệ thống AI tương lai, bất kể chúng tinh vi đến đâu. Sự chuẩn bị này không nằm ở việc cập nhật công nghệ mà nằm ở việc củng cố những năng lực con người mà công nghệ không thể thay thế: hoài nghi, khiêm tốn, phán đoán, và trách nhiệm.

[Phân tích của tác giả: Bài viết này được xây dựng dựa trên hơn 50 tài liệu học thuật đã được kiểm chứng qua Crossref. Tác giả nhận thức rằng lĩnh vực AI phát triển nhanh đến mức một số phát hiện sẽ đã lỗi thời vào thời điểm xuất bản. Khuyến nghị cụ thể cần được điều chỉnh cho bối cảnh từng cơ sở giáo dục. Ảo tưởng thông thái không phải là thách thức không thể giải quyết — nó là khó khăn cần được nhận diện và đối thoại, và đối thoại bắt đầu từ việc thừa nhận rằng rào cản tồn tại.]

Tài liệu tham khảo

Aboodi, R. (2025). The Worrisome Potential of Outsourcing Critical Thinking to Artificial Intelligence. Educational Theory. DOI: 10.1111/edth.70037 📄 Đọc tóm tắt

Allen, L. K. & Kendeou, P. (2023). ED-AI Lit: An Interdisciplinary Framework for AI Literacy in Education. NPJ Science of Learning, 8(1). DOI: 10.1177/23727322231220339 📄 Đọc tóm tắt

Baines, J. I., Dalal, R. S., Ponce, L. P. & Tsai, H. (2024). Advice from artificial intelligence: a review and practical implications. Frontiers in Psychology, 15. DOI: 10.3389/fpsyg.2024.1390182 📄 Đọc tóm tắt

Ballantine, J., Boyce, G. & Stoner, G. (2024). A critical review of AI in accounting education: Threat and opportunity. Critical Perspectives on Accounting, 102711. DOI: 10.1016/j.cpa.2024.102711 📄 Đọc tóm tắt

Bearman, M. & Ajjawi, R. (2023). Learning to work with the black box: Pedagogy for a world with artificial intelligence. British Journal of Educational Technology, 54(5). DOI: 10.1111/bjet.13337 📄 Đọc tóm tắt

Bearman, M., Ryan, J. & Ajjawi, R. (2022). Discourses of artificial intelligence in higher education: a critical literature review. Higher Education, 83. DOI: 10.1007/s10734-022-00937-2 📄 Đọc tóm tắt

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A. & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of FAccT 2021. DOI: 10.1145/3442188.3445922 📄 Đọc tóm tắt

Bratianu, C. & Bejinaru, R. (2023). From Knowledge to Wisdom: Looking beyond the Knowledge Hierarchy. Knowledge, 2(2), 60-73. DOI: 10.3390/knowledge3020014 📄 Đọc tóm tắt

Campolo, A. & Crawford, K. (2020). Enchanted Determinism: Power without Responsibility in Artificial Intelligence. Ethics and Information Technology, 22. DOI: 10.17351/ests2020.277 📄 Đọc tóm tắt

Cassinadri, G. (2024). ChatGPT and the Technology-Education Tension: Applying Contextual Virtue Epistemology to a Cognitive Artifact. Philosophy & Technology, 37. DOI: 10.1007/s13347-024-00701-7 📄 Đọc tóm tắt

Chan, C. K. Y. (2023). A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20. DOI: 10.1186/s41239-023-00408-3 📄 Đọc tóm tắt

Chiu, T. K. F. (2023). The impact of Generative AI on practices, policies and research direction in education. Interactive Learning Environments. DOI: 10.1080/10494820.2023.2253861 📄 Đọc tóm tắt

Coeckelbergh, M. (2022). Democracy, epistemic agency, and AI: political epistemology in times of artificial intelligence. AI and Ethics, 2. DOI: 10.1007/s43681-022-00239-4 📄 Đọc tóm tắt

Cotton, D. R. E., Cotton, P. A. & Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2). DOI: 10.1080/14703297.2023.2190148 📄 Đọc tóm tắt

Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L. et al. (2023). "So what if ChatGPT wrote it?" Multidisciplinary perspectives on generative conversational AI. International Journal of Information Management, 71, 102642. DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642 📄 Đọc tóm tắt

Eisikovits, N. & Feldman, D. (2021). AI and Phronesis. Moral Philosophy and Politics, 8(2). DOI: 10.1515/mopp-2021-0026 📄 Đọc tóm tắt

Eke, D. O. (2023). ChatGPT and the rise of generative AI: Threat to academic integrity? Journal of Responsible Technology, 8, 100060. DOI: 10.1016/j.jrt.2023.100060 📄 Đọc tóm tắt

Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K. & Tan, S. (2024). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative AI on learning motivation, processes, and performance. British Journal of Educational Technology, 55(5). DOI: 10.1111/bjet.13544 📄 Đọc tóm tắt

Farrokhnia, M., Banihashem, S. K., Noroozi, O. & Wals, A. (2023). A SWOT analysis of ChatGPT: Implications for educational practice and research. Innovations in Education and Teaching International, 61(2). DOI: 10.1080/14703297.2023.2195846 📄 Đọc tóm tắt

Ferdman, A. (2025). AI deskilling is a structural problem. Philosophy & Technology, 38. DOI: 10.1007/s00146-025-02686-z 📄 Đọc tóm tắt

Francis, N. J., Jones, S. & Smith, D. P. (2025). Generative AI in Higher Education: Balancing Innovation and Integrity. Biomedical Journal of Scientific & Technical Research, 51(1). DOI: 10.3389/bjbs.2024.14048 📄 Đọc tóm tắt

Gerlich, M. (2025). From Offloading to Engagement: Structured Prompting and Critical Reasoning with Generative AI. Data, 10(11), 172. DOI: 10.3390/data10110172 📄 Đọc tóm tắt

Giannakos, M., Azevedo, R., Brusilovsky, P. et al. (2024). The promise and challenges of generative AI in education. Behaviour & Information Technology. DOI: 10.1080/0144929x.2024.2394886 📄 Đọc tóm tắt

Gkrimpizi, T., Peristeras, V. & Magnisalis, I. (2023). Classification of Barriers to Digital Transformation in Higher Education Institutions. Education Sciences, 13(7), 746. DOI: 10.3390/educsci13070746 📄 Đọc tóm tắt

Grassini, S. (2023). Shaping the Future of Education: AI and ChatGPT in Educational Settings. Education Sciences, 13(7), 692. DOI: 10.3390/educsci13070692 📄 Đọc tóm tắt

Holmes, W. & Porayska-Pomsta, K. (2022). The Ethics of Artificial Intelligence in Education. Routledge. DOI: 10.4324/9780429329067 📄 Đọc tóm tắt

Jin, Y., Yan, L., Echeverria, V. et al. (2025). Generative AI in higher education: A global perspective of institutional adoption policies. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100348. DOI: 10.1016/j.caeai.2024.100348 📄 Đọc tóm tắt

Jiang, Y., Li, X., Luo, H. et al. (2022). Quo vadis artificial intelligence? Artificial Intelligence Review, 55. DOI: 10.1007/s44163-022-00022-8 📄 Đọc tóm tắt

Kay, J., Kasirzadeh, A. & Mohamed, S. (2024). Epistemic Injustice in Generative AI. AAAI/ACM AIES, 7(1). DOI: 10.1609/aies.v7i1.31671 📄 Đọc tóm tắt

Kim, J., Lee, H. & Cho, Y. H. (2022). Learning design to support student-AI collaboration. Computers & Education, 185, 104522. DOI: 10.1007/s10639-021-10831-6 📄 Đọc tóm tắt

Kong, S., Cheung, W. M. Y. & Tsang, O. (2024). Developing an AI literacy framework: Evaluation of a literacy course for senior secondary students. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100214. DOI: 10.1016/j.caeai.2024.100214 📄 Đọc tóm tắt

Korteling, J. E. et al. (2021). Human- versus Artificial Intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence, 4. DOI: 10.3389/frai.2021.622364 📄 Đọc tóm tắt

Lintner, T. (2024). A systematic review of AI literacy scales. npj Science of Learning, 9, 18. DOI: 10.1038/s41539-024-00264-4 📄 Đọc tóm tắt

Lo, C. K. (2023). What Is the Impact of ChatGPT on Education? A Rapid Review. Education Sciences, 13(4), 410. DOI: 10.3390/educsci13040410 📄 Đọc tóm tắt

Machidon, O. (2025). Generative AI and childhood education: lessons from the smartphone generation. Philosophy & Technology, 38. DOI: 10.1007/s00146-025-02196-y 📄 Đọc tóm tắt

Messeri, L. & Crockett, M. J. (2024). Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research. Nature, 629, 619-623. DOI: 10.1038/s41586-024-07146-0 📄 Đọc tóm tắt

Michel-Villarreal, R. et al. (2023). Challenges and Opportunities of Generative AI for Higher Education. Education Sciences, 13(9), 856. DOI: 10.3390/educsci13090856 📄 Đọc tóm tắt

Mohamed, S., Png, M. & Isaac, W. (2020). Decolonial AI: Decolonial Theory as Sociotechnical Foresight. Philosophy & Technology, 33. DOI: 10.1007/s13347-020-00405-8 📄 Đọc tóm tắt

Molenaar, I. (2022). Towards hybrid human-AI learning technologies. European Journal of Education, 57(4). DOI: 10.1111/ejed.12527 📄 Đọc tóm tắt

Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y. et al. (2022). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies, 27. DOI: 10.1007/s10639-022-11316-w 📄 Đọc tóm tắt

Novelli, C., Taddeo, M. & Floridi, L. (2023). Accountability in artificial intelligence: what it is and how it works. Philosophy & Technology, 36. DOI: 10.1007/s00146-023-01635-y 📄 Đọc tóm tắt

Ntoutsi, E., Fafalios, P., Gadiraju, U. et al. (2020). Bias in data-driven AI systems. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 10(5). DOI: 10.1002/widm.1356 📄 Đọc tóm tắt

Ng, D. T. K. et al. (2023). Teachers' AI digital competencies and 21st century skills. Educational Technology Research and Development, 71. DOI: 10.1007/s11423-023-10203-6 📄 Đọc tóm tắt

Nguyen-Anh, T. et al. (2022). Digital transformation in higher education: Singapore and Vietnam. Journal of Applied Research in Higher Education, 15(2). DOI: 10.1177/14782103221124181 📄 Đọc tóm tắt

Quy, V. K. et al. (2023). AI and Digital Transformation in Higher Education: Vietnam. Sustainability, 15(14), 11093. DOI: 10.3390/su151411093 📄 Đọc tóm tắt

Tri, N. M. & Hoang, P. D. (2023). The Impact of Digital Transformation in Higher Education: Vietnam. Journal of Higher Education Theory & Practice, 23(5). DOI: 10.33423/jhetp.v23i5.5922 📄 Đọc tóm tắt

Pisica, A. I. et al. (2023). Implementing AI in Higher Education: Pros and Cons. Societies, 13(5), 118. DOI: 10.3390/soc13050118 📄 Đọc tóm tắt

Porter, T. et al. (2022). Predictors and consequences of intellectual humility. Nature Human Behaviour, 6. DOI: 10.1038/s44159-022-00081-9 📄 Đọc tóm tắt

Romeo, G. & Conti, D. (2025). Exploring automation bias in human-AI collaboration. Philosophy & Technology, 38. DOI: 10.1007/s00146-025-02422-7 📄 Đọc tóm tắt

Schiff, D. (2020). Out of the laboratory and into the classroom. AI & Society, 35. DOI: 10.1007/s00146-020-01033-8 📄 Đọc tóm tắt

Sperling, K. et al. (2024). In search of AI literacy in teacher education. Computers & Education Open, 7, 100169. DOI: 10.1016/j.caeo.2024.100169 📄 Đọc tóm tắt

Strielkowski, W. et al. (2024). AI-driven adaptive learning for sustainable educational transformation. Sustainable Development, 32. DOI: 10.1002/sd.3221 📄 Đọc tóm tắt

Tzirides, A. O. et al. (2024). Combining human and AI for enhanced AI literacy. Computers & Education Open, 7, 100184. DOI: 10.1016/j.caeo.2024.100184 📄 Đọc tóm tắt

van Dis, E. A. M. et al. (2023). ChatGPT: five priorities for research. Nature, 614, 224-226. DOI: 10.1038/d41586-023-00288-7 📄 Đọc tóm tắt

Walczak, K. & Cellary, W. (2023). Challenges for higher education in the era of generative AI. European Business Review, 2, 743. DOI: 10.18559/ebr.2023.2.743 📄 Đọc tóm tắt

Walter, Y. (2024). Embracing the future of AI in the classroom. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 19. DOI: 10.1186/s41239-024-00448-3 📄 Đọc tóm tắt

Watermeyer, R. et al. (2023). Generative AI and the Automating of Academia. Postdigital Science and Education, 5. DOI: 10.1007/s42438-023-00440-6 📄 Đọc tóm tắt

Williamson, S. M. & Prybutok, V. (2024). The Era of Artificial Intelligence Deception. Information, 15(6), 299. DOI: 10.3390/info15060299 📄 Đọc tóm tắt

Yan, L. et al. (2024). Promises and challenges of generative AI for human learning. Nature Human Behaviour, 8. DOI: 10.1038/s41562-024-02004-5 📄 Đọc tóm tắt

Yusuf, A. et al. (2024). Generative AI and the future of higher education: a threat to academic integrity or reformation? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21. DOI: 10.1186/s41239-024-00453-6 📄 Đọc tóm tắt

Zhang, K. et al. (2022). Wisdom: Meaning, structure, types, arguments, and future concerns. Journal of Happiness Studies, 23. DOI: 10.1007/s12144-022-02816-6 📄 Đọc tóm tắt

Zhao, X., Cox, A. & Cai, L. (2024). ChatGPT and the digitisation of writing. Palgrave Communications, 10. DOI: 10.1057/s41599-024-02904-x 📄 Đọc tóm tắt

Zhou, J. et al. (2023). Synthetic Lies: Understanding AI-Generated Misinformation. Proceedings of FAccT 2023. DOI: 10.1145/3544548.3581318

Phụ lục: Bảng hỏi khảo sát thực trạng ảo tưởng thông thái nhờ AI tại Trường Đại học Ngoại thương

Để cụ thể hóa các khuyến nghị trong bài viết, chúng tôi thiết kế hai bộ bảng hỏi khảo sát dành riêng cho sinh viên và giảng viên Trường Đại học Ngoại thương. Bộ công cụ này được xây dựng dựa trên ba trục lý thuyết chính được phân tích: cơ chế tâm lý nhận thức (Kruger & Dunning, 2011; Grimstad, 2024), hiện tượng tự động hóa thỏa mãn (Parasuraman & Riley, 2010; Goddard et al., 2024), và triết lý giáo dục đại học trong kỷ nguyên AI (Biesta, 2015; UNESCO, 2023). Mục tiêu của bảng hỏi là đo lường mức độ ảo tưởng thông thái, thói quen sử dụng AI, năng lực phản biện AI, và quan điểm về chính sách giáo dục.

Phiên bản Sinh viên — Đại học Ngoại thương

---

PHẦN 1: THÔNG TIN CÁ NHÂN

1.1. Giới tính

• [ ] Nam
• [ ] Nữ
• [ ] Khác

1.2. Bạn đang học năm thứ mấy?

• [ ] Năm 1 (năm nhất)
• [ ] Năm 2 (năm hai)
• [ ] Năm 3 (năm ba)
• [ ] Năm 4 (năm bốn)
• [ ] Sinh viên chương trình Thạc sĩ

1.3. Khoa/Viên đào tạo

• [ ] Khoa Kinh tế Quốc tế
• [ ] Khoa Kinh tế Phát triển
• [ ] Khoa Kinh tế Đối ngoại
• [ ] Khoa Khoa học Quản lý
• [ ] Khoa Luật Kinh tế
• [ ] Khoa Tài chính – Ngân hàng
• [ ] Khoa Kế toán – Kiểm toán
• [ ] Khoa Ngôn ngữ và Văn hóa châu Âu
• [ ] Khoa Lý luận chính trị
• [ ] Khoa Toán – Tin học
• [ ] Khác: ______________

1.4. Loại hình đào tạo

• [ ] Chính quy đại trà
• [ ] Chất lượng cao
• [ ] Liên kết quốc tế
• [ ] Sau đại học

1.5. Chuyên ngành đang theo học: ______________

1.6. Bạn có sử dụng công nghệ AI sinh tạo (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, v.v.) không?

• [ ] Có, thường xuyên (hàng ngày hoặc hầu hết các ngày)
• [ ] Có, thỉnh thoảng (vài lần mỗi tuần)
• [ ] Có, hiếm khi (vài lần mỗi tháng)
• [ ] Không, tôi chưa từng sử dụng

(Nếu chọn "Không", vui lòng chuyển sang Phần 3) 📄 Đọc tóm tắt

---

PHẦN 2: THÓI QUEN SỬ DỤNG AI SINH TẠO

2.1. Bạn thường sử dụng AI sinh tạo cho những mục đích nào? (Chọn tất cả đáp án phù hợp)

• [ ] Tìm hiểu/tra cứu thông tin về chủ đề học tập
• [ ] Viết tiểu luận, báo cáo, bài tập
• [ ] Dịch thuật (tiếng Anh ↔ tiếng Việt)
• [ ] Tóm tắt tài liệu dài
• [ ] Giải bài tập, tính toán
• [ ] Lập dàn ý, tư tưởng cho bài viết
• [ ] Kiểm tra lỗi ngữ pháp, chính tả
• [ ] Chuẩn bị bài thuyết trình
• [ ] Ôn tập, hỏi đáp kiến thức
• [ ] Nghiên cứu khoa học
• [ ] Mục đích cá nhân (không liên quan học tập)
• [ ] Khác: ______________

2.2. Trung bình mỗi lần bạn sử dụng AI sinh tạo, bạn dành bao lâu?

• [ ] Dưới 5 phút
• [ ] 5–15 phút
• [ ] 15–30 phút
• [ ] Hơn 30 phút

2.3. Bạn sử dụng AI sinh tạo bằng ngôn ngữ nào nhiều nhất?

• [ ] Tiếng Việt
• [ ] Tiếng Anh
• [ ] Cả hai (đổi qua lại)
• [ ] Ngôn ngữ khác

2.4. Khi AI trả lời bằng tiếng Việt, bạn đánh giá chất lượng câu trả lời như thế nào?

• [ ] Rất tốt — tự nhiên, chính xác, khó thấy lỗi
• [ ] Khá — thường đúng nhưng thỉnh thoảng bất tự nhiên
• [ ] Bình thường — hiểu được nhưng nhiều câu không tự nhiên hoặc sai ngữ cảnh
• [ ] Kém — thường xuyên sai ý hoặc dịch máy rập khuôn
• [ ] Tôi không sử dụng AI bằng tiếng Việt

2.5. Bạn đã bao giờ phát hiện AI trả lời sai hoặc bịa đặt thông tin chưa?

• [ ] Đã từng, nhiều lần
• [ ] Đã từng, vài lần
• [ ] Có thể đã có nhưng tôi không chắc chắn
• [ ] Tôi chưa từng phát hiện

(Nếu chọn "Tôi chưa từng phát hiện", vui lòng chuyển sang Phần 3)

2.6. Khi phát hiện AI trả lời sai, bạn thường phản ứng thế nào?

• [ ] Kiểm tra bằng nguồn khác (tài liệu học thuật, Google Scholar, v.v.)
• [ ] Thử đặt câu hỏi khác để xác nhận
• [ ] Bỏ qua, tự tìm câu trả lời bằng cách khác
• [ ] Vẫn sử dụng phần còn lại của câu trả lời AI (chỉ bỏ phần sai)

---

PHẦN 3: CƠ CHẾ TÂM LÝ VÀ NHẬN THỨC

Phần này khảo sát những trải nghiệm nội tâm của bạn khi sử dụng AI. Không có đáp án đúng hay sai — chúng tôi muốn tìm hiểu trải nghiệm thực sự của bạn.

3.1. Sau khi đọc câu trả lời của AI về một chủ đề học tập, tôi thường cảm thấy mình đã hiểu chủ đề đó sâu hơn — ngay cả khi chưa tự mình suy nghĩ.

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

3.2. Bạn đánh giá thế nào về nhận định sau: "Khi AI giải thích một vấn đề rất trôi chảy và chi tiết, tôi thường tin rằng mình đã hiểu vấn đề đó — ngay cả khi tôi chưa tự mình suy nghĩ về nó."

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

3.3. Tôi đã từng nộp bài tập mà tôi không hoàn toàn hiểu nội dung mình viết (trong đó có phần hoặc toàn bộ nội dung đến từ AI).

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

3.4. Khi AI đưa ra một câu trả lời trôi chảy, tôi thường tin tưởng ngay lập tức mà ít đặt câu hỏi.

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

3.5. Bạn đánh giá thế nào: "Tôi cảm thấy tự tin hơn về kiến thức của mình khi sử dụng AI so với khi tự tìm hiểu."

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

3.6. Có những kiến thức tôi tưởng mình đã nắm vững (nhờ AI giải thích), nhưng khi bị hỏi lại thì tôi nhận ra mình thực chất chưa hiểu sâu. (Câu đảo chiều: Hoàn toàn đồng ý = 1, Hoàn toàn không đồng ý = 5)

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

3.7. Sau khi làm bài tập với AI hỗ trợ và nộp bài, tôi cảm thấy đã thực sự học được điều gì đó — chứ không chỉ hoàn thành bài.

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

---

PHẦN 4: NĂNG LỰC ĐÁNH GIÁ AI VÀ TƯ DUY PHẢN BIỆN

4.1. Bạn tự đánh giá năng lực của mình ở các lĩnh vực sau thế nào?

Nhận xét	Rất yếu	Yếu	Bình thường	Khá	Rất khá
Hiểu cách AI sinh tạo hoạt động (ở mức cơ bản)	☐	☐	☐	☐	☐
Nhận diện khi AI bịa đặt thông tin (hallucination)	☐	☐	☐	☐	☐
Kiểm tra chéo câu trả lời AI với nguồn học thuật	☐	☐	☐	☐	☐
Đặt câu hỏi (prompt) hiệu quả để khai thác AI	☐	☐	☐	☐	☐
Đánh giá tính khách quan/bias trong câu trả lời AI	☐	☐	☐	☐	☐
Biết giới hạn của AI: loại câu hỏi nào AI trả lời tốt/kém	☐	☐	☐	☐	☐

4.2. Bạn có từng được trường/khoa tổ chức khóa học, buổi hội thảo hay hướng dẫn nào về cách sử dụng AI trong học tập không?

• [ ] Có, đã tham gia và thấy hữu ích
• [ ] Có, đã tham gia nhưng không thực sự hữu ích
• [ ] Có, nhưng tôi không tham gia
• [ ] Không, trường chưa tổ chức
• [ ] Không biết

4.3. Bạn có muốn trường tổ chức khóa học/hội thảo về "năng lực AI phản biện" (đánh giá, kiểm chứng, sử dụng AI có trách nhiệm) không?

• [ ] Rất muốn
• [ ] Muốn
• [ ] Bình thường
• [ ] Không quan tâm
• [ ] Không muốn

4.4. Bạn đánh giá thế nào: "Tôi có thể phân biệt được văn bản do AI viết và văn bản do người viết (trong bối cảnh học thuật)."

• [ ] Hoàn toàn có thể
• [ ] Đại đa số trường hợp có thể
• [ ] Một nửa trường hợp có thể
• [ ] Ít trường hợp có thể
• [ ] Hoàn toàn không thể

4.5. Khi AI đưa ra một nhận định trái ngược với hiểu biết của bạn, bạn thường:

• [ ] Đồng ý với AI (AI có thể biết nhiều hơn tôi)
• [ ] Hoài nghi, kiểm tra thêm nhiều nguồn khác
• [ ] Tin vào kiến thức mình đã học (giáo trình, giảng viên)
• [ ] Phụ thuộc vào mức độ tự tin của tôi về chủ đề đó
• [ ] Khác: ______________

---

PHẦN 5: TÍNH TOÀN VẸN HỌC TẬT VÀ ĐÁNH GIÁ

5.1. Theo bạn, trong số sinh viên cùng khóa ở trường, bao nhiêu phần trăm đã sử dụng AI để làm bài tập, tiểu luận mà giảng viên không biết?

• [ ] Dưới 10%
• [ ] Khoảng 10–30%
• [ ] Khoảng 30–50%
• [ ] Khoảng 50–70%
• [ ] Trên 70%
• [ ] Tôi không chắc

5.2. Bạn có từng sử dụng AI để hỗ trợ làm bài tập, tiểu luận mà không khai báo cho giảng viên không?

• [ ] Có, thường xuyên
• [ ] Có, đôi khi
• [ ] Có, rất ít
• [ ] Không bao giờ

5.3. Nếu có sử dụng, lý do chính là gì? (Chọn tối đa 3 lý do)

• [ ] Tiết kiệm thời gian
• [ ] AI viết tốt hơn tôi
• [ ] Mọi người đều dùng, tôi không dùng thì thiệt thòi
• [ ] Áp lực điểm số
• [ ] Bài tập quá nhiều, quá sức
• [ ] Khó hiểu đề bài nên nhờ AI
• [ ] Tò mò, thử nghiệm
• [ ] Tôi không sử dụng AI cho mục đích này
• [ ] Khác: ______________

5.4. Bạn đánh giá thế nào: "Sử dụng AI để viết tiểu luận (chỉnh sửa, lập dàn ý, v.v.) là gian lận học thuật."

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

5.5. Bạn cho rằng hình thức đánh giá nào khó bị AI thay thế nhất? (Chọn tối đa 3)

• [ ] Bài luận viết tại lớp
• [ ] Bài thuyết trình + hỏi đáp
• [ ] Bài tập nhóm thực tế (fieldwork, dự án)
• [ ] Bài thi vấn đáp trực tiếp
• [ ] Bài tập thực hành trên phần mềm/phiên thực tế
• [ ] Khóa luận/nghiên cứu khoa học
• [ ] Portfollio học tập
• [ ] Khác: ______________

5.6. Bạn có ý kiến gì về quy định hiện hành của trường về sử dụng AI trong học tập không?

• [ ] Tôi biết trường có quy định và đồng tình
• [ ] Tôi biết trường có quy định nhưng thấy chưa phù hợp
• [ ] Tôi không biết trường có quy định hay không
• [ ] Tôi biết trường chưa có quy định rõ ràng
• [ ] Khác: ______________

---

PHẦN 6: CẢM NHẬN CHUNG VÀ KHUYẾN NGHỊ

6.1. Bạn đánh giá thế nào: "Giáo dục đại học cần giúp sinh viên hiểu rõ giới hạn của AI, không chỉ dạy cách sử dụng AI."

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

6.2. Bạn đánh giá thế nào: "Tôi lo ngại rằng việc sử dụng AI quá nhiều có thể làm giảm khả năng tư duy độc lập của tôi."

• [ ] Rất lo ngại
• [ ] Đang lo ngại
• [ ] Bình thường
• [ ] Ít lo ngại
• [ ] Không lo ngại

6.3. Bạn cho rằng trường Đại học Ngoại thương nên:

• [ ] Bắt buộc đưa học phần "năng lực AI phản biện" vào chương trình cho tất cả sinh viên
• [ ] Tích hợp nội dung về năng lực AI vào các môn học hiện có
• [ ] Tổ chức hội thảo/workshop định kỳ về sử dụng AI có trách nhiệm
• [ ] Cải tổ phương pháp đánh giá để giảm thiểu phụ thuộc AI
• [ ] Cung cấp hướng dẫn rõ ràng về khi nào được/được/không được sử dụng AI
• [ ] Khác: ______________

6.4. Nếu có một điều bạn muốn nói với trường Đại học Ngoại thương về chủ đề này, đó là gì?

• [Mở — trả lời tự do]

---

Cảm ơn bạn đã dành thời gian tham gia khảo sát! Mọi thông tin được thu thập sẽ được sử dụng hoàn toàn cho mục đích nghiên cứu khoa học và được bảo mật.

Phiên bản Giảng viên — Đại học Ngoại thương

---

PHẦN 1: THÔNG TIN CÁ NHÂN

1.1. Giới tính

• [ ] Nam
• [ ] Nữ
• [ ] Khác

1.2. Học hàm / Học vị cao nhất

• [ ] Giáo sư
• [ ] Phó Giáo sư
• [ ] Tiến sĩ
• [ ] Thạc sĩ
• [ ] Chưa có học vị sau đại học

1.3. Cấp bậc giảng dạy

• [ ] Giảng viên chính
• [ ] Giảng viên
• [ ] Trợ giảng / Giảng viên thỉnh giảng
• [ ] Khác: ______________

1.4. Khoa/Viện công tác

• [ ] Khoa Kinh tế Quốc tế
• [ ] Khoa Kinh tế Phát triển
• [ ] Khoa Kinh tế Đối ngoại
• [ ] Khoa Khoa học Quản lý
• [ ] Khoa Luật Kinh tế
• [ ] Khoa Tài chính – Ngân hàng
• [ ] Khoa Kế toán – Kiểm toán
• [ ] Khoa Ngôn ngữ và Văn hóa châu Âu
• [ ] Khoa Lý luận chính trị
• [ ] Khoa Toán – Tin học
• [ ] Khác: ______________

1.5. Số năm giảng dạy ở bậc đại học

• [ ] Dưới 3 năm
• [ ] 3–5 năm
• [ ] 6–10 năm
• [ ] 11–20 năm
• [ ] Trên 20 năm

1.6. Lĩnh vực chuyên môn chính (1–2 từ khóa): ______________

---

PHẦN 2: TRẢI NGHIỆM VÀ THÓI QUEN SỬ DỤNG AI

2.1. Bạn có sử dụng công nghệ AI sinh tạo (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, v.v.) không?

• [ ] Có, thường xuyên (hàng ngày hoặc hầu hết các ngày)
• [ ] Có, thỉnh thoảng (vài lần mỗi tuần)
• [ ] Có, hiếm khi (vài lần mỗi tháng)
• [ ] Không, tôi chưa từng sử dụng

(Nếu chọn "Không", vui lòng chuyển sang Phần 3)

2.2. Bạn sử dụng AI cho những mục đích nào? (Chọn tất cả đáp án phù hợp)

• [ ] Soạn đề thi, bài tập
• [ ] Chấm, phản hồi bài tập sinh viên
• [ ] Chuẩn bị bài giảng, slide thuyết trình
• [ ] Tìm hiểu/tổng hợp tài liệu nghiên cứu
• [ ] Dịch thuật tài liệu học thuật
• [ ] Viết bài báo khoa học / nghiên cứu
• [ ] Hỗ trợ công việc hành chính
• [ ] Tư vấn, hướng dẫn sinh viên
• [ ] Khác: ______________

2.3. Bạn đánh giá thế nào về chất lượng câu trả lời AI trong lĩnh vực chuyên môn của mình?

• [ ] Rất tốt — chính xác, sâu sắc, có thể dùng trực tiếp
• [ ] Khá — cần chỉnh sửa nhưng nền tảng tốt
• [ ] Bình thường — đúng ở bề nổi nhưng thiếu chiều sâu / sai chi tiết
• [ ] Kém — thường xuyên sai, bịa đặt, hoặc rập khuôn
• [ ] Tôi không sử dụng AI cho lĩnh vực chuyên môn

2.4. Bạn đã bao giờ phát hiện AI đưa ra thông tin sai hoặc bịa đặt trong lĩnh vực chuyên môn của mình chưa?

• [ ] Rất nhiều lần
• [ ] Vài lần
• [ ] Có thể có nhưng tôi không chắc chắn
• [ ] Tôi chưa từng phát hiện
• [ ] Tôi không sử dụng AI cho lĩnh vực này

2.5. Khi phát hiện AI sai trong chuyên môn bạn nắm vững, bạn đánh giá mức độ nguy hiểm thế nào nếu một người thiếu kiến thức nền tảng tin vào câu trả lời đó?

• [ ] Rất nguy hiểm — có thể dẫn đến hiểu sai hệ thống, sai phương pháp luận
• [ ] Nguy hiểm ở mức độ trung bình — sai ở chi tiết, không sai ở khái niệm
• [ ] Ít nguy hiểm — người đọc thường có thể nhận ra
• [ ] Không nguy hiểm — AI nói sai nhưng dễ kiểm chứng
• [ ] Không áp dụng — tôi chưa từng phát hiện AI sai

---

PHẦN 3: QUAN SÁT HIỆN TƯỢNG TRONG GIẢNG DẠY

Phần này khảo sát những quan sát của bạn về sinh viên và môi trường học thuật.

3.1. Bạn đánh giá thế nào: "Tôi đã nhận thấy dấu hiệu cho thấy sinh viên sử dụng AI trong bài tập/tiểu luận mà không khai báo."

• [ ] Rất thường xuyên (hơn 50% bài có dấu hiệu)
• [ ] Thường xuyên (khoảng 20–50% bài)
• [ ] Thỉnh thoảng (dưới 20% bài)
• [ ] Rất hiếm
• [ ] Tôi không chắc / Tôi không kiểm tra

3.2. Nếu có nhận thấy, bạn nhận diện chủ yếu qua:

• [ ] Văn phong bất thường (không giống văn phong sinh viên bình thường)
• [ ] Cấu trúc bài quá hoàn hảo, quá "AI"
• [ ] Nội dung có thông tin bịa đặt hoặc không hợp lý
• [ ] Thiếu cá nhân hóa, thiếu góc nhìn cá nhân của sinh viên
• [ ] Sinh viên tự thừa nhận
• [ ] Phân tích AI detection tool
• [ ] Tôi không nhận thấy / Khác: ______________

3.3. Bạn đánh giá thế nào: "Sinh viên có xu hướng nộp bài trôi chảy, chuyên nghiệp nhưng khi hỏi trực tiếp thì thấy hiểu biết thực tế không tương xứng."

• [ ] Rất đồng ý — hiện tượng rất phổ biến
• [ ] Một phần đồng ý — có nhưng chưa phổ biến
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý — tôi không thấy hiện tượng này

3.4. Bạn có bao giờ gặp tình trạng sinh viên không thể giải thích nội dung bài tiểu luận mà chính mình đã nộp không?

• [ ] Rất thường xuyên
• [ ] Thỉnh thoảng
• [ ] Rất hiếm
• [ ] Chưa từng gặp

3.5. Bạn đánh giá thế nào: "Việc sinh viên sử dụng AI làm thay bài tập có ảnh hưởng nghiêm trọng đến quá trình hình thành năng lực thực sự của họ."

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

3.6. Bạn cho rằng hiện tượng "ảo tưởng thông thái nhờ AI" ở sinh viên FTU đang ở mức độ nào?

• [ ] Rất nghiêm trọng — cần can thiệp ngay
• [ ] Nghiêm trọng — cần chú ý
• [ ] Ở mức độ trung bình
• [ ] Nhẹ — chưa đáng lo
• [ ] Không tồn tại / Tôi không quan sát thấy

---

PHẦN 4: PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ QUẢN LÝ LỚP HỌC

4.1. Bạn đã thay đổi phương pháp đánh giá trong gần đây do ảnh hưởng của AI chưa? (Chọn tất cả áp dụng)

• [ ] Tăng trọng số bài làm tại lớp / bài thi vấn đáp
• [ ] Giảm tiểu luận cá nhân, tăng bài tập nhóm / thuyết trình
• [ ] Cho phép sử dụng AI nhưng yêu cầu phản ánh quá trình (process reflection)
• [ ] Sử dụng công cụ AI detection
• [ ] Thiết kế bài tập "AI-proof" (yêu cầu kinh nghiệm thực tế, quan sát cá nhân)
• [ ] Thay đổi hình thức đề thi
• [ ] Tôi chưa thay đổi phương pháp đánh giá
• [ ] Khác: ______________

4.2. Bạn đánh giá thế nào: "Các phương pháp đánh giá truyền thống (tiểu luận viết nhà, bài tập cá nhân) đang mất giá trị do AI."

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

4.3. Bạn cho rằng hình thức đánh giá nào HIỆU QUẢ NHẤT để đo lường năng lực thực sự của sinh viên trong kỷ nguyên AI? (Chọn tối đa 3)

• [ ] Vấn đáp miệng / thuyết trình
• [ ] Bài tập thực hành tại lớp (in-class)
• [ ] Dự án nhóm có phản ánh quá trình cá nhân
• [ ] Portfolio học tập tích lũy
• [ ] Bài luận mở (take-home) yêu cầu trích dẫn và phản biện nguồn
• [ ] Bài tập yêu cầu kinh nghiệm thực tế / fieldwork
• [ ] Bài kiểm tra kỹ năng thực hành trên phần mềm
• [ ] Oral defense khóa luận
• [ ] Khác: ______________

4.4. Bạn có quy định rõ ràng về việc sử dụng AI trong môn học/giảng dạy của mình không?

• [ ] Có — cấm hoàn toàn sử dụng AI
• [ ] Có — cho phép sử dụng có giới hạn (ví dụ: chỉ dàn ý, chỉ kiểm tra ngữ pháp)
• [ ] Có — cho phép tự do nhưng yêu cầu khai báo
• [ ] Có — cho phép và tích cực khuyến khích sử dụng có trách nhiệm
• [ ] Không, tôi chưa có quy định
• [ ] Tôi không đề cập đến AI trong lớp

4.5. Nếu bạn cho phép sinh viên sử dụng AI, bạn yêu cầu sinh viên:

• [ ] Khai báo phần nào sử dụng AI và mức độ sử dụng
• [ ] Nộp kèm lịch sử prompt/đối thoại với AI
• [ ] Viết phần phản ánh (reflection) về quá trình sử dụng AI
• [ ] Tôi không cho phép sử dụng AI
• [ ] Tôi cho phép nhưng không yêu cầu khai báo
• [ ] Khác: ______________

---

PHẦN 5: NĂNG LỰC AI CỦA BẢN THÂN VÀ NHU CẦU HỖ TRỢ

5.1. Bạn tự đánh giá năng lực của mình ở các lĩnh vực sau thế nào?

Nhận xét	Rất yếu	Yếu	Bình thường	Khá	Rất khá
Hiểu cách AI sinh tạo hoạt động (bản chất, giới hạn)	☐	☐	☐	☐	☐
Nhận diện nội dung do AI viết (so với văn bản sinh viên)	☐	☐	☐	☐	☐
Nhận diện thông tin bịa đặt (hallucination) trong câu trả lời AI	☐	☐	☐	☐	☐
Sử dụng AI detection tool (GPTZero, Turnitin AI, v.v.)	☐	☐	☐	☐	☐
Thiết kế bài tập/dề thi "AI-resistant"	☐	☐	☐	☐	☐
Tích hợp AI vào giảng dạy một cách có trách nhiệm	☐	☐	☐	☐	☐
Hướng dẫn sinh viên sử dụng AI phản biện	☐	☐	☐	☐	☐

5.2. Bạn đã từng tham gia khóa học / hội thảo / tập huấn nào về AI trong giáo dục chưa?

• [ ] Có, do trường/tổ chức trong nước tổ chức
• [ ] Có, do tổ chức quốc tế tổ chức
• [ ] Có, tự học online (Coursera, edX, v.v.)
• [ ] Không, nhưng tôi muốn tham gia
• [ ] Không, và tôi không quan tâm

5.3. Bạn cần hỗ trợ gì nhất từ trường để ứng phó với thách thức AI trong giáo dục? (Chọn tối đa 3)

• [ ] Tập huấn về nhận diện và quản lý sử dụng AI trong lớp học
• [ ] Công cụ AI detection được trang bị chính thức
• [ ] Quy chế chung toàn trường về sử dụng AI
• [ ] Workshop chia sẻ kinh nghiệm giữa giảng viên
• [ ] Hỗ trợ thiết kế lại phương pháp đánh giá
• [ ] Tài liệu hướng dẫn dành cho sinh viên (để giảng viên phát)
• [ ] Nghiên cứu / khảo sát thực trạng để có dữ liệu
• [ ] Khác: ______________

5.4. Bạn đánh giá thế nào: "Tôi cảm thấy áp lực phải 'đuổi kịp' công nghệ AI để không bị tụt hậu trong giảng dạy."

• [ ] Rất áp lực
• [ ] Đang áp lực
• [ ] Bình thường
• [ ] Ít áp lực
• [ ] Không áp lực

---

PHẦN 6: ĐỊNH HƯỚNG CHÍNH SÁCH VÀ QUAN ĐIỂM

6.1. Bạn đánh giá thế nào về các nhận định sau:

Nhận định	Hoàn toàn đồng ý	Một phần đồng ý	Trung lập	Một phần không đồng ý	Hoàn toàn không đồng ý
Trường cần chính sách cấp trường (không để mỗi giảng viên tự quy định) về sử dụng AI	☐	☐	☐	☐	☐
Cấm sử dụng AI hoàn toàn là không thực tế và không hiệu quả	☐	☐	☐	☐	☐
Năng lực "phản biện AI" nên là yêu cầu tốt nghiệp cho mọi sinh viên	☐	☐	☐	☐	☐
Giảng viên cũng cần được đào tạo về năng lực AI trước khi hướng dẫn sinh viên	☐	☐	☐	☐	☐
Hiện tượng "ảo tưởng thông thái nhờ AI" đe dọa chất lượng đầu ra của trường	☐	☐	☐	☐	☐
Sử dụng AI trong học tập có thể mang lại lợi ích nếu sinh viên biết cách phản biện	☐	☐	☐	☐	☐

6.2. Bạn cho rằng Đại học Ngoại thương nên ưu tiên hành động nào trong năm học tới? (Xếp hạng 1–6, 1 = quan trọng nhất)

• [ ] ___ Xây dựng quy chế sử dụng AI toàn trường
• [ ] ___ Tổ chức tập huấn cho giảng viên
• [ ] ___ Tích hợp học phần năng lực AI phản biện vào chương trình đào tạo
• [ ] ___ Trang bị công cụ AI detection
• [ ] ___ Cải tổ phương pháp đánh giá
• [ ] ___ Nghiên cứu khoa học về hiện tượng "ảo tưởng thông thái" tại FTU

6.3. Bạn đánh giá thế nào: "Triết lý giáo dục đại học cần thay đổi để thích ứng với bối cảnh AI."

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

6.4. Bạn đánh giá thế nào: "Trọng tâm của giáo dục đại học nên chuyển từ 'truyền thụ kiến thức' sang 'đào tạo năng lực đánh giá và tư duy phản biện'."

• [ ] Hoàn toàn đồng ý
• [ ] Một phần đồng ý
• [ ] Trung lập
• [ ] Một phần không đồng ý
• [ ] Hoàn toàn không đồng ý

6.5. Bạn có ý kiến hoặc quan điểm gì thêm về chủ đề "ảo tưởng thông thái nhờ AI" trong giáo dục đại học không?

• [Mở — trả lời tự do]

---

Cảm ơn Thầy/Cô đã dành thời gian tham gia khảo sát! Mọi thông tin được thu thập sẽ được sử dụng hoàn toàn cho mục đích nghiên cứu khoa học và được bảo mật.

Chủ đề: Ảo tưởng về sự thông thái giả tạo nhờ AI — Đại học Ngoại thương

---

1. TỔNG QUAN HAI PHIÊN BẢN

	Sinh viên	Giảng viên
Số câu hỏi	~35 câu	~40 câu
Phần	6 phần	6 phần
Thời gian dự kiến	15–20 phút	20–25 phút
Mở rộng	Có 1 câu mở	Có 1 câu mở + 1 xếp hạng

2. CẤU TRÚC CHUNG CẢ HAI PHIÊN BẢN

Phần	Nội dung cốt lõi	Điểm nối lý thuyết
1	Thông tin cá nhân	Phân nhóm đối tượng
2	Thói quen sử dụng AI	Tần suất, mục đích, ngôn ngữ, chất cảm nhận
3	Cơ chế tâm lý (SV) / Quan sát hiện tượng (GV)	Khai thác ảo tưởng thông thái: cảm giác hiểu → thực tế không hiểu
4	Năng lực phản biện / Phương pháp đánh giá	Đo lường năng lực đánh giá AI + thực trạng quản lý lớp
5	Toàn vẹn học thuật / Năng lực bản thân	Quy định hiện hành, nhu cầu hỗ trợ
6	Cảm nhận chung + khuyến nghị	Xây dựng chính sách, ưu tiên hành động

3. THIẾT KẾ LÝ THUYẾT

Bảng hỏi được xây dựng trên 3 trục lý thuyết chính từ bài viết gốc:

Trục A — Cơ chế tâm lý nhận thức (Kruger & Dunning, Dunning, 2011; Grimstad, 2024):

• Câu 3.1–3.7 (SV): Khai thác sự chênh lệch giữa cảm giác hiểu và hiểu thực tế
• Câu 3.3, 3.4, 3.6 (GV): Quan sát giảng viên về hiện tượng tương tự ở sinh viên

Trục B — Automation complacency (Parasuraman & Riley, 2010; Goddard et al., 2024):

• Câu 2.5–2.6, 3.4–3.6 (SV): Mức độ tin tưởng, kiểm tra chéo
• Câu 2.5 (GV): Mức độ nhận diện sai trong chuyên môn

Trục C — Triết lý giáo dục & chính sách (Biesta, 2015; UNESCO, 2023):

• Câu 4.2–4.5, 5.1–5.5 (GV): Phương pháp đánh giá, quy định, nhu cầu hỗ trợ
• Câu 5.1–5.3, 6.1–6.3 (SV): Định hướng chính sách từ góc nhìn sinh viên

4. LOẠI CÂU HỎI

• Đơn chọn (single choice): ~65%
• Nhiều chọn (multiple choice): ~15%
• Thang đo Likert 5 mức: ~15%
• Matrix/table rating: 2 bảng (câu 4.1 mỗi phiên bản)
• Mở: 1 câu mỗi phiên bản
• Xếp hạng: 1 câu (phiên bản GV, câu 6.2)

5. GỢI Ý NỀN TẢNG KHẢO SÁT

Miễn phí:

• Google Forms — đơn giản, phân tích cơ bản, phù hợp 500+ respond
• Microsoft Forms — tích hợp edu, matrix question hỗ trợ tốt
• LimeSurvey — mã nguồn mở, mạnh về skip logic và phân tích nâng cao

Có phí:

• Qualtrics — mạnh nhất về phân tích, skip logic, phân nhóm
• Typeform — UX tốt, tăng response rate nhưng đắt

Khuyến nghị: Google Forms (nhanh gọn) hoặc LimeSurvey (nếu cần phân tích nâng cao, cross-tabulation giữa nhóm SV-GV).

6. PHÂN BỐ MẪU KHUYẾN NGHỊ

Nhóm	Mẫu tối thiểu	Mẫu lý tưởng	Ghi chú
Sinh viên chính quy	150	300+	Phân tầng theo năm học + khoa
Sinh viên liên kết quốc tế	30	50+	So sánh với SV chính quy
Giảng viên	30	60+	Phân tầng theo thâm niên + khoa
Tổng	210	410+

7. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỀ XUẤT

1. Thống kê mô tả: Tần suất, tỷ lệ phần trăm mỗi câu hỏi

2. Cross-tabulation: SV năm 1 vs năm 4 — tần suất sử dụng AI & mức độ ảo tưởng thông thái

3. So sánh SV–GV: GV đánh giá mức độ nghiêm trọng vs SV tự báo cáo — đo lường "blind spot"

4. Phân nhóm khoa: Khoa kinh tế vs khoa ngôn ngữ — khác biệt về mức độ và loại hình sử dụng

5. Hồi quy (nếu đủ mẫu): Yếu tố nào dự báo mức độ ảo tưởng thông thái cao nhất (tần suất AI × năng lực phản biện × năm học)

8. ĐIỂM CHÚ Ý ĐẶC THÙ FTU

• FTU là trường kinh tế-ngoại ngữ → hai nhóm đối tượng thú vị: SV khoa kinh tế (dùng AI cho số liệu, phân tích) vs SV khoa ngôn ngữ (dùng AI cho dịch, viết)
• Nhiều chương trình liên kết quốc tế → so sánh quy định AI giữa chương trình FTU và đối tác nước ngoài
• Sinh viên FTU thường tự tin về năng lực ngoại ngữ → có thể ảnh hưởng đến nhận thức về chất lượng AI (câu 2.4 SV)
• Nên bổ sung câu mở rộng nếu nghiên cứu muốn khai thác sâu hơn vào nhóm ngành kinh tế vs ngôn ngữ

9. FILE ĐI KÈM

• `/home/cdsft/.hermes/sessions/khao_sat_ai_sinh_vien_ftu.md` — Bảng hỏi sinh viên
• `/home/cdsft/.hermes/sessions/khao_sat_ai_giang_vien_ftu.md` — Bảng hỏi giảng viên