VŨ THỊ PHƯƠNG ANH
Tháng Chín năm 2026, giữa lúc năm học mới bắt đầu ở Hoa Kỳ, những sự kiện rất khác nhau liên quan đến trí tuệ nhân tạo lại cùng dẫn đến một câu hỏi.
Tại Đại học Texas ở Arlington, một nhóm nghiên cứu đang phát triển một gia sư AI với một nguyên tắc quan trọng: dạy học chứ không đưa đáp án. Thay vì nhận câu hỏi rồi cung cấp lời giải như những chatbot thông thường, hệ thống được thiết kế để đặt câu hỏi ngược lại, dẫn người học từng bước qua vấn đề. Người đứng đầu dự án, Shuchi Deb, cho biết mối quan tâm của bà bắt đầu khi quan sát con mình và sinh viên sử dụng AI để làm bài: các em hoàn thành bài tập nhưng không nhất thiết học được điều cần học.¹
Cùng thời gian ấy, một cuộc khảo sát của The Harvard Crimson cho thấy 64% giảng viên trả lời khảo sát cho rằng AI đang có ảnh hưởng tiêu cực với môn học của họ, tăng từ 42% một năm trước. Nhưng ngay tại Harvard, thái độ đối với AI cũng không thống nhất. Trong khi một số giảng viên muốn hạn chế AI, lãnh đạo trường lại khuyến khích suy nghĩ về những cách sử dụng AI sao cho có thể làm việc học sâu hơn.²
Hai phản ứng tưởng như đối nghịch đang cùng tồn tại. Một bên tìm cách đưa AI sâu hơn vào giáo dục và thiết kế nó để hỗ trợ việc học. Bên kia lo ngại rằng chính công nghệ ấy đang làm suy yếu những hoạt động trí tuệ mà đại học có nhiệm vụ rèn luyện.
Cả hai đều đang chạm vào cùng một câu hỏi, dù ở các góc nhìn khác nhau.
Khi câu trả lời không còn là điều khó nhất
Trong phần lớn lịch sử giáo dục, muốn tạo ra một sản phẩm trí tuệ tốt, người học thường phải thực hiện hầu hết các công việc trí tuệ dẫn đến sản phẩm ấy.
Muốn viết một bài luận, phải đọc, tìm tài liệu, lựa chọn, sắp xếp ý tưởng, cân nhắc bằng chứng, viết, đọc lại rồi sửa. Muốn giải một bài toán, phải hiểu vấn đề, lựa chọn phương pháp và lần theo các bước suy luận. Chính trong quá trình làm những việc ấy, một số khả năng trí tuệ dần được hình thành.
AI làm thay đổi mối quan hệ đó.
Ngày nay, một sinh viên có thể nhận được trong vài giây một dàn ý mà trước đây phải suy nghĩ cả buổi; một bản tóm tắt mà trước đây phải đọc hàng chục trang; một đoạn mã mà trước đây phải thử đi thử lại; thậm chí một lập luận hoàn chỉnh mà trước đây phải mất nhiều ngày để tự mình xây dựng.
Trước khi có AI, một bài viết chặt chẽ và sâu sắc thường khiến người đọc có lý do để nghĩ rằng phía sau nó là một người đã đọc, đã hiểu và đã suy nghĩ khá sâu. Một lời giải tốt thường được xem như bằng chứng rằng người làm hiểu vấn đề. Một lập luận chặt chẽ thường cho phép ta suy ra rằng người viết có khả năng lập luận.
Ngày nay, những suy luận ấy không còn chắc chắn như trước.
Vấn đề không chỉ nằm ở chuyện có gian lận hay không. Một câu hỏi sâu hơn là: nếu con người có thể nhận được sản phẩm của tư duy mà không cần trải qua chính quá trình tư duy từng tạo nên sản phẩm ấy, điều gì sẽ xảy ra với việc học?
Muốn biết đi, phải được tự bước
Để trả lời câu hỏi này, có thể nhìn vào một đứa trẻ tập đi.
Muốn cho một đứa trẻ biết đi, đến một lúc nào đó ta phải đặt nó xuống đất và để nó tự bước. Đứa bé ấy sẽ loạng choạng, bước sai, mất thăng bằng và có thể ngã.
Người lớn có thể làm cho những cú ngã ấy an toàn hơn: dọn khoảng trống, tránh vật sắc nhọn, lót một tấm thảm dày và đứng gần để can thiệp khi thực sự cần thiết. Nhưng không ai có thể học đi thay cho đứa trẻ.
Nếu vì sợ con ngã mà cứ bế mãi, ta có thể tránh được rất nhiều cú ngã. Nhưng chính vì thế, đứa trẻ cũng mất đi những lần thử cần thiết để học cách bước đi trên chính đôi chân của mình.
Giáo dục trí tuệ cũng tương tự như vậy.
Trước đây khi một sinh viên viết một bài luận học thuật, anh ta thường phải vật lộn với những văn bản khó, đọc đi đọc lại để hiểu ý tác giả, viết một đoạn rồi đọc lại thấy chưa đạt lại xóa đi viết lại; đưa ra một lập luận rồi phát hiện bằng chứng không đủ; chọn một cách giải quyết và sau đó nhận ra mình đã sai và phải sửa lại.
Nhìn từ quan điểm hiệu suất, tất cả những điều ấy đều có vẻ là mất thì giờ không cần thiết. Một AI đủ tốt có thể giúp người học tránh được rất nhiều đường vòng như thế.
Nhưng đường vòng không phải lúc nào cũng là thời gian bị lãng phí, và sai lầm không phải lúc nào cũng là điều giáo dục phải loại bỏ. Có những năng lực chỉ hình thành khi con người được tự mình thử, sai, nhận ra cái sai, điều chỉnh rồi thử lại.
Nhiệm vụ của giáo dục cũng giống như giúp cho một đứa trẻ tập đi: tạo ra những điều kiện trong đó người học có thể tự mình thực hiện công việc nhận thức, chấp nhận những sai lầm có thể sửa chữa và dần đứng vững bằng trí tuệ của chính mình.
AI hoàn toàn có thể là một phần của môi trường ấy. Nó có thể gợi ý khi người học bế tắc, phản hồi khi họ thử một cách giải, giúp phát hiện điều họ bỏ sót. Nhưng nếu AI luôn bước thay trước khi người học kịp bước, sự hỗ trợ ấy có thể lấy mất chính cơ hội mà người học cần để trưởng thành.
Đã có máy tính tay, sao còn bắt học sinh tiểu học học toán số
Thực ra đây không phải lần đầu giáo dục gặp một công cụ thực hiện công việc tốt hơn con người.
Máy tính cầm tay từ lâu đã cộng, trừ, nhân, chia nhanh và chính xác hơn một đứa trẻ rất nhiều. Thế nhưng chúng ta vẫn bắt trẻ học thuộc bảng cửu chương, vẫn cho các em đặt tính, vẫn bắt thực hiện những phép nhân, phép chia cho đến khi thành thạo.
Chúng ta không bắt đầu giờ toán lớp Hai bằng cách phát cho mỗi em một chiếc máy tính rồi dạy cách bấm phím. Càng không đưa cho các em một chiếc điện thoại có sẵn AI và bảo: cứ hỏi đi, máy sẽ cho đáp án.
Điều thú vị là khi lớn lên, chính chúng ta lại luôn dùng máy để tính. Vậy tại sao không cho đứa trẻ đi thẳng đến cách làm của người lớn?
Là bởi vì có những việc người học phải tự mình làm không phải vì không có cách nào khác, mà vì chính trong quá trình tự vật lộn để làm, một năng lực đang được hình thành.
Đứa trẻ làm hàng trăm phép tính không phải để cung cấp cho xã hội những đáp số mà máy tính chưa biết. Nó đang học về khái niệm số đếm, về quan hệ giữa các con số, về quy luật và về cách một kết quả được tạo ra. Đến một lúc nào đó, khi năng lực nền tảng đã hình thành, chiếc máy tính có thể giải phóng nó khỏi những thao tác đơn giản để dành sức cho những bài toán khó hơn.
Giáo dục trí tuệ cũng có một logic y như vậy.
Ta học đi bằng cách tự bước đi, học bơi bằng cách tự xuống nước và bơi, học hát bằng cách mở miệng ra để hát. Ta cũng học chú ý bằng cách phải chú ý, học phân biệt bằng cách tự mình phân biệt, học phán đoán bằng cách tự mình phán đoán, học lập luận bằng cách vật lộn với một lập luận. Và học chịu trách nhiệm về một quyết định trí tuệ bằng cách chính mình đã phải đưa ra quyết định ấy.
Khi công cụ bắt đầu làm việc luyện tập thay con người
Không phải mãi đến khi có trí tuệ nhân tạo thì con người mới giao một phần công việc nhận thức cho máy móc và công cụ. Từ xa xưa con người đã biết ghi xuống giấy để khỏi nhớ trong đầu, và dùng bàn tính thay cho tính nhẩm. Đó chính là những biểu hiện sớm nhất của điều mà các nhà nghiên cứu hiện nay gọi là chuyển tải nhận thức (cognitive offloading), tức là chuyển một phần công việc nhận thức sang một nguồn lực bên ngoài.
Bản thân việc đó không nhất thiết có hại.
Điều khiến AI khác với nhiều công cụ trước đây là phạm vi của những việc nó có thể làm thay. AI không chỉ tính toán hay lưu giữ thông tin. Nó có thể tham gia vào chính những hoạt động lâu nay giáo dục dùng để rèn luyện trí tuệ: đọc, tóm tắt, so sánh, tìm ý tưởng, đặt câu hỏi, lập luận, viết, phản biện và đánh giá.
Các nghiên cứu gần đây bắt đầu cho thấy không phải mọi cách “giao việc” cho AI đều giống nhau. Một nghiên cứu năm 2026 với gần 600 sinh viên đại học và những người mới bước vào các nghề lao động tri thức đã chỉ ra sự phân biệt giữa kiểu chuyển tải phụ thuộc (dependent offloading), khi người dùng phụ thuộc vào AI để thực hiện công việc nhận thức, và chuyển tải tự chủ (autonomous offloading), khi AI được dùng như một nguồn hỗ trợ nhưng con người vẫn giữ quyền chủ động.³
Vì thế, câu hỏi giáo dục không thể chỉ là dùng AI nhiều hay ít.
Phải hỏi: ta giao việc gì cho AI, ở giai đoạn nào, và sau khi giao việc ấy đi, phần hoạt động nhận thức nào vẫn còn được chính người học thực hành?
Một câu trả lời từ thế kỷ XIX
Đến đây, một nhà tư tưởng sống trước thời đại AI gần hai thế kỷ bỗng trở nên đặc biệt đáng đọc: John Henry Newman.
Trong The Idea of a University (Ý niệm về một đại học), Newman đã chỉ ra mục đích của giáo dục đại học không đơn thuần là truyền đạt một khối lượng kiến thức hoặc chuẩn bị những kỹ năng hữu dụng trước mắt, mà quan trọng hơn là giúp hình thành ở người học điều ông gọi là một philosophical habit of mind, tạm dịch là thói quen tư duy triết học – hiểu theo nghĩa là năng lực kết nối, tổng hợp và thấu hiểu mối quan hệ tương hỗ giữa các lĩnh vực tri thức khác nhau.
“Habit” ở đây không đơn giản là một thói quen như ta thường hiểu. Đó là một khuynh hướng tương đối bền vững của trí tuệ, khiến con người có khả năng suy luận và phán đoán theo một cách nào đó. Những khuynh hướng ấy không xuất hiện sau một lần thực hiện, mà được hình thành và trở nên ổn định qua thời gian.⁴
Sử dụng ngôn ngữ của triết học giáo dục đương đại, ta có thể nói mục tiêu trực tiếp của giáo dục là hình thành những trạng thái và khuynh hướng trí tuệ mà khi thường xuyên được vận dụng sẽ giúp con người phát triển một đời sống trí tuệ phong phú.5
Điều đáng chú ý nhất đối với thời đại AI nằm ngay trong chữ habit.
Thói quen tư duy triết học không thể hình thành chỉ bằng việc luôn có được câu trả đúng do một nguồn nào đó cung cấp
Muốn biết phán đoán, phải đã từng phán đoán. Muốn biết cân nhắc bằng chứng, phải từng cân nhắc bằng chứng.
Trong một thế giới mà chỉ cần đặt câu hỏi là AI có thể lập tức đưa ra một câu trả lời trôi chảy, khả năng chịu đựng trạng thái chưa biết, tiếp tục tìm kiếm, nghi ngờ câu trả lời đầu tiên và chấp nhận rằng mình có thể sai trở nên đáng quý hơn bao giờ hết.
Học để “nên người”
Trong tiếng Việt chúng ta có một cụm từ rất đẹp để nói về việc học: học để nên người.
“Nên người” hàm ý một quá trình. Con người sinh ra đã là con người, nhưng những khả năng nơi mình vẫn cần được nuôi dưỡng, rèn luyện và hoàn thiện.
Công nghệ thay đổi thì những kiến thức và kỹ năng cụ thể mà giáo dục cần cung cấp chắc chắn cũng thay đổi. Nhưng chính vì máy móc ngày càng giỏi, nên giáo dục càng phải biết rõ mình đang muốn hình thành điều gì nơi con người.
Giáo dục không chỉ chuẩn bị con người để hoàn thành một nhiệm vụ. Mục đích của giáo dục góp phần hình thành một con người có khả năng tiếp tục học, hiểu, phán đoán và đứng vững bằng trí tuệ của mình trong những hoàn cảnh chưa biết trước.
Đứa trẻ rồi sẽ không cần vịn tay người lớn để đi. Người học toán rồi sẽ được dùng máy tính. Nhưng trước khi có thể giao một việc cho công cụ, có những năng lực con người cần có cơ hội hình thành nơi chính mình.
Trở lại câu hỏi trong tựa đề: Khi máy móc ngày càng giỏi, con người còn học để làm gì?
Câu trả lời thực ra đã có từ rất lâu, trong cách nói giản dị của người Việt:
Học để nên người.
Chú thích
1. University of Texas at Arlington, “UTA Develops AI Tutor That Teaches, Not Tells,” 10/9/2026.
2. Abigail S. Gerstein và Amann S. Mahajan, “More than 60 Percent of Harvard Faculty Say AI Harms Their Courses,”
3. Qiuhan Zhu et al., “Not All Cognitive Offloading Is Equal: Distinguishing Dependent and Autonomous Offloading to Generative AI,” Frontiers in Psychology 17 (2026), Article 1878629.
4. Andrew Meszaros, “A Philosophical Habit of Mind: Newman and the University,” Logos: A Journal of Catholic Thought and Culture 24, no. 2 (2021): 42–72.
5. Joe Milburn, Frederick D. Aquino và Peter Distelzweig, “Newman’s Philosophical Habit of Mind as the Primary Epistemic End of Education,” trong John Henry Newman and Contemporary Philosophy.
