VŨ THỊ PHƯƠNG ANH
Có một hiện tượng đã trở nên rất phổ biến trong các giảng đường đại học trên toàn thế giới hôm nay: các bài tiểu luận cuối môn học vốn trước đây là nỗi ám ảnh của nhiều sinh viên nay đã được hầu hết các sinh viên trình bày thật chỉn chu, với nội dung phong phú và văn phong trôi chảy, cấu trúc chặt chẽ đúng chuẩn, thậm chí đầy những trích dẫn học thuật rất sắc sảo.
Nhưng chỉ cần đưa ra vài câu hỏi truy vấn về quá trình như “Vì sao em chọn ví dụ này?”, “Luận điểm này hình thành từ đâu trong trải nghiệm của em?”, “Nếu đổi bối cảnh thì kết luận này có còn đứng vững chăng?” là ngay lập tức người học trở nên lúng túng, trả lời chung chung và không kể lại được “đường đi” của những lập luận trong bài.
Nói cách khác, cảm giác ‘hiểu đúng’ đôi khi chỉ nằm ở bề mặt văn bản; còn nền tảng hiểu biết và đường đi của lập luận để tạo ra văn bản ấy lại khá mờ nhạt, như thể chưa được kích hoạt đầy đủ. Điều này chạm đến một trong những vấn đề nhức nhối của đánh giá giáo dục trong thời đại trí tuệ nhân tạo: các mô hình AI tạo sinh phổ biến như Chat GPT hay Gemini có thể tạo ra những văn bản mạch lạc, đúng chuẩn hình thức học thuật, khiến ta rất dễ nhầm rằng đằng sau một văn bản đạt chuẩn là một con người có tư duy trưởng thành và chuẩn mực.
Cần lưu ý rằng AI không phải là thủ phạm duy nhất – sinh viên hoàn toàn có thể nhờ một người thực sự có hiểu biết để viết những bài tiểu luận học thuật cho mình đem nộp lấy điểm – và trên thực tế, điều này cũng đã diễn ra từ lâu. Tuy nhiên, sự phổ biến của các công cụ AI miễn phí đang làm lộ diện một điểm yếu nền tảng của giáo dục: khi hệ thống đánh giá ưu tiên “sản phẩm nộp được,” người học sẽ tối ưu hóa để có sản phẩm nhanh nhất—mà không nhất thiết phải đi qua quá trình thấu hiểu.
Vì vậy, câu hỏi then chốt hiện nay không phải là “có nên cấm AI không,” mà là: ta cần đánh giá sản phẩm cuối của quá trình học hay cần đánh giá chính hành trình dẫn đến sự thông hiểu? Và nếu muốn giữ lại tính nhân văn của giáo dục trong thời đại trí tuệ nhân tạo thì cần nền tảng tư duy nào để thiết kế lại việc học cho phù hợp?
Thật bất ngờ, câu trả lời cho câu hỏi hóc búa nói trên có thể tìm thấy từ một nhánh của triết học đã có lịch sử lâu đời: thông diễn học (hermeneutics). Thay vì là một bộ môn lý luận xa lạ, thông diễn học cung cấp một lăng kính thực tiễn để giáo dục quay lại đúng bản chất của nó: học là hiểu, hiểu là đối thoại, và hiểu luôn đi kèm với trách nhiệm trí tuệ.
Khi văn bản trở nên “rẻ mạt” vì được sản xuất hàng loạt
Sự trỗi dậy của AI tạo sinh đang làm mất giá nghiêm trọng một loại sản phẩm mà lâu nay giáo dục đã đặt quá nhiều trọng lượng: các bài tiểu luận học thuật đúng theo khuôn mẫu, các báo cáo với cấu trúc chuẩn mực, những câu trả lời hoàn chỉnh và chỉn chu không hề có một lỗi nhỏ nhưng để lại một cảm giác vô hồn. Khi văn bản có thể được tạo ra hàng loạt chỉ bằng một vài câu lệnh, giá trị của nó – với tư cách bằng chứng của quá trình học và hiểu – đã giảm đi đáng kể.
Trong bối cảnh đó, thứ trở nên quý hiếm và đắt giá chính là “năng lực hiểu” (understanding). Dưới lăng kính của thông diễn học, hiểu không phải là việc lưu trữ, sắp xếp hoặc xâu chuỗi và trình bày lại dữ liệu (điều mà AI đang làm rất tốt), mà là khả năng tự giải trình vì sao mình tin vào một kết luận, khả năng cân nhắc các phản ví dụ và sự sẵn sàng tự hiệu chỉnh sau những phản biện hợp lý. AI có thể mô phỏng cách con người lập luận, nhưng nó không có trải nghiệm sống thực sự để có thể “chịu trách nhiệm” cho những phát biểu của mình.
Vì vậy, “gian lận” bằng AI thường chỉ là biểu hiện của một vấn đề sâu hơn: “sự đứt gãy của quá trình tư duy”. Khi người học có thể đi thẳng đến câu trả lời mà không cần đi qua một hành trình mò mẫm, thao thức với câu hỏi, cũng là khi họ đang đánh mất cơ hội để tri thức “đi xuyên qua” con người mình – tức cơ hội để sự hiểu biết phản ánh kết quả thực của quá trình tìm hiểu và chuyển hóa quá trình này thành năng lực thông hiểu của chính mình.
“Hiểu” là quá trình hòa nhập các chân trời
Dưới lăng kính của nhà thông diễn học hiện đại Hans-Georg Gadamer, “hiểu” không đơn thuần là một thao tác kỹ thuật thuần túy. Mỗi cá nhân bước vào một vấn đề với một “chân trời” sẵn có: từ vốn sống, bối cảnh lịch sử đến những tiền hiểu biết (pre-understanding) và định kiến ban đầu. Ở đây, định kiến không mang hàm nghĩa tiêu cực, mà chính là điểm khởi đầu tất yếu của mọi hành trình nhận thức.
Sự hiểu chỉ thực sự chạm đến chiều sâu khi ta dám dấn thân vào cuộc đối thoại với ‘cái khác’ để các chân trời hòa quyện vào nhau. AI có thể sở hữu kho dữ liệu khổng lồ, nhưng nó vĩnh viễn thiếu vắng một “chân trời” hiện sinh – nơi không có trải nghiệm sống, không có sự dấn thân và trách nhiệm đạo đức. Do đó, máy móc chỉ có thể mô phỏng thông tin, còn “biến cố hiểu,” tức sự chuyển hóa thực chất trong tâm thế con người, vẫn là đặc quyền duy nhất của nhân loại.
Đưa vào giáo dục, thông diễn học nhắc nhở rằng: học không chỉ là thu nhận thông tin, mà là tập luyện năng lực diễn giải để dẫn đến sự thông hiểu. Tính nhân văn trong giáo dục là coi người học như một chủ thể có khả năng hiểu và có nghĩa vụ giải trình cho hiểu biết đó—không phải bằng lời hứa đạo đức, mà bằng năng lực lập luận, tự phản biện, và tự chỉnh.
Cái bẫy của “nền giáo dục tính toán”
Sự khủng hoảng hiện nay gắn với việc giáo dục bị chi phối bởi điều mà Martin Heidegger gọi là “tư duy tính toán” (calculative thinking) -một lối tư duy ưu tiên những gì có thể đo lường, kiểm soát và dự đoán. Khi lối tư duy này thấm vào quản trị giáo dục, nó dễ biểu hiện thành sự ám ảnh bởi các chỉ số: điểm số, GPA, chứng chỉ và các đầu ra định lượng
Trong khuôn khổ ấy, khi đánh giá chỉ đặt trọng tâm vào sản phẩm giao nộp (output), ta vô tình thưởng cho sự trơn tru của hình thức và biến giáo dục thành một quy trình kỹ thuật hóa. Trong thời đại AI, “tư duy tính toán” dẫn đến một nghịch lý: chúng ta có thể có nhiều bài làm đạt chuẩn, nhưng lại thiếu vắng những con người biết suy tưởng sâu sắc và tự chịu trách nhiệm cho tri thức của mình.
Để thoát khỏi cái bẫy này, giáo dục cần chuyển dịch từ “đánh giá sản phẩm” sang “đánh giá quá trình hiểu,” hay nói cách khác là chuyển trọng tâm từ cái được tạo ra ở đầu cuối sang cái phải được hình thành qua trải nghiệm học tập.
Đánh giá quá trình: khi tư duy được đưa ra ánh sáng
Trong nhiều bối cảnh của ngành giáo dục, “đánh giá quá trình” hiện nay vẫn bị nhìn như một cách tiếp cận mềm và thiên về cảm tính: giáo viên có thể – một cách có ý thức hoặc chỉ là vô thức – lấy thái độ chăm chỉ hay mức độ nỗ lực để “bù trừ” cho những thiếu hụt trong kết quả học tập thực chất.
Thực ra, cách nhìn nhận trên hoàn toàn không chính xác. Đánh giá quá trình không có nghĩa là hạ thấp tiêu chuẩn hay làm cho việc chấm điểm trở nên cảm tính, khi không đòi hỏi về rubric hoặc minh chứng rõ ràng. Ngược lại, nó thực sự khắt khe theo một nghĩa khác: người học phải đưa tiến trình tư duy của mình ra ánh sáng để kiểm chứng, thay vì ẩn nấp sau những văn bản bóng bẩy.
Vì vậy, thay vì chấm điểm một thực thể tĩnh là “bài nộp,” ta hoàn toàn có thể đánh giá một chuyển động sống của tư duy, vốn là những hình thức đánh giá đã tồn tại từ lâu và hoàn toàn có thể triển khai bằng những cách thức khả thi:
-Viết tại lớp (in-class writing): Buộc người học lập luận trực tiếp trong thời gian giới hạn, giúp bộc lộ năng lực diễn đạt và tổ chức ý mà không dựa vào những công cụ có thể “làm mượt” bản văn.
-Nhật ký học tập (reading log): Yêu cầu người học ghi lại sự thay đổi của chính mình: “Tôi đã bắt đầu như thế nào, từ chân trời nào; Tôi đã va chạm với kiến thức ra sao; Và tôi đã tái định vị hiểu biết của mình như thế nào?”.
-Đối thoại trực tiếp (viva voce): Đây là một cuộc vấn đáp ngắn sau một bài tiểu luận đã được nộp. Mục đích của cuộc vấn đáp không nhằm để bắt bẻ hay đánh đố, mà để thiết lập không gian đối thoại thực thụ. Trọng tâm ở đây là khả năng tự giải trình và tự bảo vệ lập luận trước những câu hỏi bám sát mục tiêu, với rubric rõ ràng và mức độ chuẩn hóa phù hợp (đặc biệt hữu ích nếu tổ chức theo mẫu hoặc theo nhóm trong lớp đông).
Trong những khoảnh khắc đối thoại buộc người học phải tự giải trình ngay tại chỗ, AI không còn là lợi thế. Đó là lúc bản sắc học thuật và sự liêm chính trí tuệ của người học được định hình rõ nét nhất.
Thay lời kết luận: Cần cứu cách học bằng cách thay đổi cách đo
“Giữ lại tính nhân văn trong thời đại AI” không phải là một khẩu hiệu chống công nghệ cực đoan, mà là một quyết định chuyên môn dũng cảm, trong đó cách đánh giá được thay đổi để tạo tác động dội ngược lên cách học trước đó. AI là công cụ do con người tạo ra; giá trị của nó phụ thuộc vào cách ta thiết kế và sử dụng trong học tập. Khi ta đo đúng phần cốt lõi – quá trình hiểu – thì AI hoàn toàn có thể hỗ trợ luyện tập, mở rộng ý tưởng và tiết kiệm thời gian. Còn khi ta chỉ đo sản phẩm, AI dễ trở thành “chế độ tự lái” cho tư duy: đưa người học đến đích mà không giúp họ rèn luyện “đôi chân lập luận” của mình.
“Tôi tư duy, nên tôi tồn tại” – mệnh đề kinh điển của Descartes nhắc rằng tư duy gắn chặt với tư cách chủ thể. Vì lẽ đó, giáo dục không thể chấp nhận một lối học trong đó người học quen để máy móc nghĩ hộ, tạo ra những văn bản bóng bẩy nhưng rỗng về sự hiểu. Nếu chấp nhận những bài luận không cần tư duy, ta không chỉ làm suy yếu chuẩn mực học thuật, mà còn làm mòn đi năng lực tự chủ trí tuệ.
Chốt lại, giáo dục thời AI cần một dịch chuyển dứt khoát: đo quá trình hiểu thay vì chỉ đo sản phẩm. Khi đó, người học không chỉ “làm xong bài để nộp”, mà có cơ hội hình thành năng lực diễn giải và trách nhiệm trí tuệ – những phẩm chất làm nên tính nhân văn của giáo dục, và cũng là nền tảng để con người thực sự làm chủ tri thức của chính mình.
