Bài viết “AI for work vs AI for learning: are you getting it right?” của Martin Dougiamas đặt ra một phân biệt quan trọng trong sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục.

• Khi dùng AI để làm việc (Work) — tức là để hoàn thành một nhiệm vụ như viết báo cáo, soạn email, xử lý thông tin — thì mục tiêu chính là hiệu quả đầu ra.

• Khi dùng AI để học tập (Learning) — tức là để phát triển kỹ năng mới, thay đổi cách suy nghĩ hoặc nâng cao hiểu biết — thì trọng tâm là quá trình suy nghĩ, nỗ lực của người học (“cognitive restructuring”).

Martin nhấn mạnh: nếu bạn dùng AI chỉ để “hoàn thành bài tập” cho mình thì giống như gửi người khác đi tập thể dục thay bạn — bạn có kết quả, nhưng bạn mất đi quá trình phát triển.

“Is this just Work? or is it Learning?” — “…For Work, use AI to off-load cognition. For Learning, use AI to provoke cognition.” OE Global Connect

Ý nghĩa cho thư viện và giảng dạy tại NTTU

• Khi thư viện và giảng viên sử dụng AI, hãy cân nhắc rõ mục tiêu: là để hỗ trợ người học hoàn thành việc nhanh hơn (ví dụ tạo đề cương, tóm tắt) hay để nâng cao khả năng học, khả năng phản biện, tư duy sáng tạo?

• Trong phát triển OER, chúng ta có thể thiết kế tài nguyên AI-hỗ trợ theo hướng “AI for Learning” — ví dụ: AI như người bạn đồng hành luyện tập, AI như công cụ phản hồi bài tập khai phóng, AI như môi trường mô phỏng cho sinh viên thử nghiệm và tự học.

• Ngoài ra, cần đưa vào chương trình đào tạo người học cách sử dụng AI một cách có ý thức và phản biện — không chỉ là “đã có công cụ thì dùng” mà là “dùng để tôi học, chứ không phải để tôi thay thế học”.