TS. Trần Đình Lý: Một nền giáo dục mở phải quan tâm đến người đang khó tiếp cận cơ hội nhất

Trong bối cảnh chuyển đổi số và AI phát triển mạnh, giáo dục mở (Open Pedagogy) đứng trước yêu cầu đổi mới phương pháp dạy học, kiểm tra, đánh giá và gắn kết đào tạo với thực tiễn doanh nghiệp, địa phương.

Trao đổi với Một Thế Giới, TS. Trần Đình Lý, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Nông Lâm TP.HCM, Phó Chủ tịch Hội Marketing Việt Nam (VMA) giải đáp câu hỏi: Làm thế nào để sinh viên chủ động kiến tạo tri thức, phát triển năng lực thực chất mà không phụ thuộc vào các câu trả lời do AI cung cấp?

Từ sao chép câu trả lời đến tư duy phản biện trong kỷ nguyên AI

- Thưa TS. Trần Đình Lý, theo ông khi AI cung cấp thông tin ngày càng nhanh chóng, vai trò truyền thụ tri thức truyền thống của người thầy đang thay đổi ra sao?

TS. Trần Đình Lý: Khi câu trả lời trở nên dễ tìm, giáo dục càng phải giúp người học biết điều gì đáng hỏi, điều gì đáng tin và điều gì đáng làm. Đó cũng là lúc vai trò của người thầy cần được nhìn nhận sâu sắc hơn.

Truyền đạt kiến thức nền tảng vẫn rất cần thiết. Không có nền tảng, sinh viên khó nhận ra một câu trả lời sai dù nó được trình bày rất thuyết phục. Nhưng người thầy hôm nay cần đi xa hơn: thiết kế trải nghiệm học tập, khơi gợi khả năng đặt vấn đề, hướng dẫn kiểm chứng và giúp sinh viên vận dụng kiến thức một cách có trách nhiệm.

Trong tinh thần sư phạm mở, sinh viên được tham gia kiến tạo tri thức, hợp tác và chia sẻ kết quả học tập. Trao quyền chủ động như vậy đòi hỏi người thầy chuẩn bị kỹ hơn, đồng hành sâu hơn và biết lùi lại đúng lúc để người học trưởng thành.

Một người thầy giỏi còn giúp sinh viên vượt qua nỗi sợ sai, tìm thấy năng lực của mình và hình thành thái độ sống. Một lời động viên đúng lúc có thể thay đổi lựa chọn của một người trẻ.

AI càng mạnh, giáo dục càng cần những người thầy có chiều sâu chuyên môn, bản lĩnh và lòng nhân ái. Công nghệ phát triển đến đâu, trách nhiệm làm người vẫn phải được bồi đắp bằng sự giáo dục của con người.

- Theo ông, nhà trường cần trang bị những năng lực nào để sinh viên không trở thành người “sao chép câu trả lời từ máy”?

TS. Trần Đình Lý: Theo tôi, điều đáng lo nhất là sự lệ thuộc trong tư duy: sinh viên đọc một câu trả lời trôi chảy rồi nghĩ rằng mình đã hiểu. Khoảng cách giữa “có đáp án” và “có năng lực” đôi khi bị che khuất bởi một văn bản rất đẹp.

Vì vậy, cần rèn cho sinh viên thói quen tự hỏi: Nhận định này dựa trên bằng chứng nào? Đúng trong điều kiện nào? Có góc nhìn nào bị bỏ sót? Nếu áp dụng vào thực tế của mình thì điều gì cần thay đổi?

Muốn đặt được những câu hỏi ấy, các em phải có kiến thức nền, năng lực thông tin, tư duy phản biện và trải nghiệm thực tế. Đồng thời, phải hiểu trách nhiệm học thuật: biết ghi nhận nguồn, công khai việc sử dụng AI theo yêu cầu và chịu trách nhiệm về nội dung mình trình bày.

Cách dạy cũng phải tạo chỗ cho sự chất vấn. Nếu trên lớp sinh viên chỉ được khen khi nhắc lại đúng lời giảng viên, sẽ rất khó mong các em biết phản biện câu trả lời của máy. Người thầy cần khuyến khích tranh luận có căn cứ và làm gương trong việc thừa nhận, sửa chữa sai sót.

AI có thể viết thay một bài luận, nhưng không thể học thay một con người. Phần hiểu biết, trải nghiệm và trưởng thành, mỗi sinh viên vẫn phải tự mình đi qua.

- Cần thay đổi kiểm tra, đánh giá như thế nào để đo lường thực chất năng lực người học?

TS. Trần Đình Lý: Theo tôi, AI đang buộc chúng ta nhìn lại một câu hỏi căn bản: điểm số đang phản ánh năng lực nào của sinh viên?

Một bài thi trực tiếp được thiết kế tốt vẫn có giá trị. Tuy nhiên, nếu việc đánh giá chủ yếu yêu cầu tái hiện thông tin hoặc chỉ chấm bản báo cáo cuối cùng, chúng ta sẽ khó phân biệt mức độ hiểu và đóng góp thực sự của người học.

Tôi đề xuất kết hợp ba cách đánh giá: kiểm tra khả năng làm việc độc lập; giao nhiệm vụ được sử dụng AI với yêu cầu minh bạch; và đánh giá quá trình giải quyết một vấn đề thực tế. Tùy mục tiêu học phần, giảng viên xác định rõ phần nào sinh viên phải tự làm, phần nào được hỗ trợ và phải chứng minh năng lực bằng cách nào.

Chẳng hạn, với một đề án marketing nông sản, sinh viên cần giải thích đã khảo sát ai, dữ liệu cho thấy điều gì, vì sao chọn phân khúc khách hàng ấy và phương án có khả thi với nguồn lực của hợp tác xã hay không. Giảng viên có thể thay đổi một giả định ngay trong phần bảo vệ để xem sinh viên có điều chỉnh được lập luận.

Điểm số cũng nên ghi nhận khả năng phát hiện sai sót, sửa phương án và rút ra bài học. Đó là những biểu hiện quan trọng của năng lực học tập.

Một bài làm có thể được công nghệ hỗ trợ; năng lực phải được người học chứng minh. Đánh giá tốt cần tạo cơ hội để sự chứng minh ấy diễn ra rõ ràng và công bằng.

Giáo dục mở và bài toán lan tỏa tri thức hướng về cộng đồng

- Rào cản lớn nhất khi triển khai sư phạm mở và tài nguyên giáo dục mở là gì, thưa ông?

TS. Trần Đình Lý: Theo tôi, rào cản sâu nhất là chúng ta chưa tạo đủ động lực và điều kiện để việc chia sẻ tri thức trở thành một phần công việc được ghi nhận xứng đáng.

Một học liệu có chất lượng đòi hỏi thời gian thiết kế, kiểm chứng, cập nhật và tiếp nhận phản hồi. Nếu giảng viên làm những việc ấy chỉ bằng sự tự nguyện, trong khi cơ chế đánh giá chưa ghi nhận tương xứng, hoạt động rất khó bền vững.

Cùng với đó là những băn khoăn chính đáng về bản quyền, việc ghi nhận tác giả, chất lượng tài liệu và trách nhiệm khi học liệu được sử dụng lại. Cần hiểu rõ rằng một tài liệu được đọc miễn phí chưa đương nhiên là tài nguyên giáo dục mở; quyền sử dụng, chỉnh sửa và chia sẻ lại phải có điều kiện rõ ràng.

Giải pháp cần bắt đầu từ chính sách của nhà trường: ghi nhận công sức xây dựng học liệu; hỗ trợ về chuyên môn, bản quyền và giấy phép mở; tổ chức thẩm định, cập nhật và lưu trữ thuận tiện. Có thể triển khai từ những học phần có nhu cầu cao, làm thực chất rồi mở rộng.

Sinh viên cũng có thể tham gia xây dựng tình huống, dữ liệu và sản phẩm học tập dưới sự hướng dẫn của giảng viên.

Tri thức được chia sẻ có trách nhiệm có thể tạo thêm nhiều cơ hội học tập. Giá trị của “mở” nằm ở khả năng người khác tiếp cận, sử dụng, đóng góp và cùng nâng chất lượng tri thức ấy.

- Làm thế nào để giáo dục mở và AI giúp sinh viên giải quyết được bài toán của doanh nghiệp, địa phương?

TS. Trần Đình Lý: Muốn sinh viên hiểu thực tiễn, cần đưa các em đến gần nơi vấn đề đang diễn ra. Doanh nghiệp, hợp tác xã và địa phương nên được tham gia từ khâu đặt bài toán, góp ý phương án đến đánh giá kết quả.

Trong lĩnh vực nông nghiệp, một bài tập có thể bắt đầu từ những câu hỏi rất cụ thể: Vì sao sản phẩm tốt vẫn khó bán? Làm thế nào giảm tổn thất sau thu hoạch? Phụ phẩm có thể tạo thêm giá trị gì? Một hợp tác xã nhỏ nên bắt đầu chuyển đổi số từ đâu?

AI có thể hỗ trợ tìm kiếm hướng giải quyết, tổng hợp thông tin và phân tích dữ liệu. Nhưng sinh viên vẫn cần khảo sát, lắng nghe, kiểm chứng và điều chỉnh theo điều kiện thực tế.

Từ góc nhìn marketing, tôi nhấn mạnh rằng năng lực hiểu con người và nhu cầu thị trường phải đi cùng năng lực công nghệ. Một phương án chỉ có ý nghĩa khi người sử dụng thấy hữu ích, có khả năng áp dụng và nhận được giá trị phù hợp với chi phí bỏ ra.

Bài làm có thể đạt điểm cao trong lớp, nhưng ra thực tế phải trả lời được câu hỏi: Ai cần và có thể áp dụng như thế nào?

Giáo dục mở tạo cơ hội để những kết quả phù hợp được chia sẻ, tiếp tục hoàn thiện qua các khóa học và phục vụ cộng đồng, với điều kiện bảo đảm quyền sở hữu và bảo mật. Qua đó, sinh viên học được cả chuyên môn, năng lực hợp tác lẫn trách nhiệm với nơi mình đóng góp.

- Vậy theo ông, làm thế nào để giáo dục AI bảo đảm tính bao trùm, công bằng và nhân văn?

TS. Trần Đình Lý: Tôi cho rằng một nền giáo dục mở phải quan tâm đến người đang khó tiếp cận cơ hội nhất. Khi thiết kế một hoạt động học tập có AI, cần biết sinh viên có thiết bị không, có kết nối ổn định không, đã được hướng dẫn chưa và có đủ khả năng chi trả cho công cụ được yêu cầu hay không.

Nhà trường cần tổ chức hạ tầng dùng chung, hỗ trợ sinh viên khó khăn, lựa chọn học liệu dễ tiếp cận và chuẩn bị phương án tương đương. Với người học khuyết tật, khả năng tiếp cận phải được tính đến ngay từ đầu.

Không thể để khả năng mua một tài khoản trả phí trở thành lợi thế quyết định điểm số của sinh viên.

Tính nhân văn còn nằm ở cách chúng ta sử dụng dữ liệu và đưa ra quyết định. Dữ liệu có thể báo hiệu một sinh viên vắng học nhiều hoặc chậm tiến độ, nhưng để hiểu nguyên nhân, nhà trường vẫn phải đối thoại. Phía sau một kết quả học tập sa sút có thể là khó khăn kinh tế, sức khỏe hoặc biến cố gia đình.

Trong công tác hỗ trợ người học, tôi luôn coi trọng việc giữ cho sinh viên một cơ hội tiếp tục. Công nghệ nên giúp phát hiện sớm nhu cầu hỗ trợ, kết nối nguồn lực và giảm bớt những trở ngại trên hành trình học tập.

Thành công của chuyển đổi số giáo dục phải được nhìn thấy trong sự tiến bộ của người học, đặc biệt là những em dễ bị bỏ lại phía sau. Khi công nghệ giúp một sinh viên có thêm cơ hội học tập và phát triển, giá trị nhân văn của đổi mới mới trở nên cụ thể.

Xin cảm ơn ông!

Nguyễn Tuyết