Khoa học - Công nghệ
Điểm số giảm 50% khi thi trực tiếp: Hệ lụy từ việc lạm dụng AI tại Đại học Brown
Sau khi chuyển từ thi tại nhà sang thi trực tiếp để ngăn chặn gian lận bằng AI, điểm trung bình môn Kinh tế tại Đại học Brown đã giảm mạnh từ 96 xuống còn 48 điểm. Sự việc dấy lên lo ngại về khả năng tư duy độc lập của sinh viên trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thách thức chưa từng có đối với hệ thống giáo dục đại học toàn cầu. Một ví dụ điển hình vừa xảy ra tại Đại học Brown (Mỹ), nơi kết quả học tập của sinh viên đã thay đổi chóng mặt ngay khi các biện pháp kiểm soát kỹ thuật được thắt chặt.
Sự bất thường mang tên "điểm số tuyệt đối"
Giáo sư kinh tế Robert Serrano, người giảng dạy khóa học ECON 1170, đã nhận thấy những dấu hiệu bất thường ngay từ kỳ thi giữa kỳ được tổ chức theo hình thức làm bài tại nhà (take-home exam). Thông thường, khóa học này chỉ thu hút một lượng nhỏ sinh viên xuất sắc, nhưng học kỳ này con số đã tăng vọt lên 86 người.
Kết quả bài thi giữa kỳ vào tháng 3 đạt mức cao kỷ lục với điểm trung bình là 96/100, trong đó có tới 40 sinh viên đạt điểm tuyệt đối. Giáo sư Serrano cho biết, về mặt kỹ thuật, bài thi này thậm chí còn khó hơn các năm trước vì hình thức thi tại nhà cho phép sinh viên có thời gian không giới hạn để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Phản ứng kỹ thuật: Chuyển đổi phương thức kiểm tra
Nghi ngờ có sự can thiệp của các công cụ AI như ChatGPT trong quá trình làm bài tại nhà, Giáo sư Serrano đã quyết định thay đổi hình thức thi cuối kỳ sang trực tiếp (in-person). Quyết định này ngay lập tức tạo ra một làn sóng phản ứng: 18 sinh viên bỏ học phần và 9 sinh viên khác không đến dự thi. Đáng chú ý, trong số 27 sinh viên này, có tới 22 người từng đạt điểm 100 ở kỳ thi giữa kỳ.
Kết quả của những người tham gia thi trực tiếp đã phản ánh một thực tế khắc nghiệt: điểm trung bình lao dốc từ 96 xuống còn 48 điểm. Sự sụt giảm 50% này cho thấy khoảng cách lớn giữa khả năng thực tế của sinh viên và những kết quả được hỗ trợ bởi công nghệ.
Phân loại mức độ can thiệp của AI trong học thuật
Vụ việc tại Đại học Brown diễn ra trong bối cảnh các học viện trên toàn thế giới đang nỗ lực xây dựng khung quy định về việc sử dụng AI. Hiện nay, các trường đại học đang phân chia việc sử dụng AI thành ba cấp độ kỹ thuật:
- Sử dụng được chấp nhận: Dùng AI để lên ý tưởng (brainstorming), kiểm tra ngữ pháp, tóm tắt tài liệu đọc hoặc tạo các câu hỏi luyện tập.
- Sử dụng hạn chế: Dùng AI để viết các bài luận nhưng nộp dưới tên cá nhân mà không có sự công khai về nguồn gốc nội dung.
- Sử dụng bị cấm: Sử dụng trong các kỳ thi hoặc bài tập mà giảng viên đã quy định rõ ràng là không được phép dùng công cụ hỗ trợ.
Hệ lụy đối với kỹ năng tư duy phản biện
Giáo sư Serrano bày tỏ quan điểm cứng rắn về việc lạm dụng công nghệ để gian lận. Ông cảnh báo rằng việc những bộ óc trẻ ưu tú nhất coi gian lận là điều bình thường sẽ dẫn đến sự suy thoái của xã hội. Việc phụ thuộc quá mức vào AI không chỉ làm xói mòn tính liêm chính trong học thuật mà còn đe dọa khả năng tư duy phản biện và kỹ năng giải quyết vấn đề của thế hệ tương lai.
Thách thức hiện nay đối với các nhà giáo dục không chỉ là ngăn chặn gian lận bằng các biện pháp kỹ thuật như thi trực tiếp, mà còn là tìm cách tích hợp AI một cách có trách nhiệm vào chương trình giảng dạy mà không làm mất đi giá trị cốt lõi của việc học tập tự thân.