Hơn 140 đóng góp cho tài liệu cộng đồng – và rất nhiều điều để học hỏi!
Lance Eaton, Ph.D. – 06/08/2024
Chỉ còn ít lâu nữa là bắt đầu học kỳ mới, vì vậy tôi muốn chia sẻ lại và nói đôi chút về bộ sưu tập chính sách AI trong đề cương môn học được xây dựng cộng đồng đóng góp. Tài liệu này (phiên bản bảng tính với các cột có thể sắp xếp tại đây) đã trở nên khá phổ biến (hàng chục nghìn lượt truy cập) và thường được nhắc đến như một nguồn tham khảo; nó đã được giới thiệu trên Chronicle of Higher Ed, Inside Higher Ed cũng như CNN và Forbes. Nếu bạn có chính sách muốn chia sẻ, bạn có thể gửi qua liên kết này. Tôi vẫn thật sự ngạc nhiên về mức độ lan tỏa và được trích dẫn rộng rãi của tài liệu này.
Bối cảnh ngắn gọn: Tôi bắt đầu thu thập vào tháng 1 năm 2023. Tôi đã chia sẻ nó trên nhiều nền tảng mạng xã hội, danh sách thư và các nhóm mà tôi tham gia. Trong suốt năm, nó dần tăng lên hơn 100 mục vào cuối năm 2023. Hiện tại, con số này đã đạt hơn 140 chính sách đề cương do giảng viên trên khắp thế giới gửi về.
Khám phá nguồn tài nguyên
Với khoảng 50 lĩnh vực học thuật được đại diện, bộ sưu tập này phản ánh đa dạng quan điểm, mối quan tâm và cơ hội của các nhà giáo dục tại nhiều cơ sở giáo dục khác nhau trong việc điều hướng công nghệ mới này.
Khi xem xét bộ sưu tập, có thể thấy xu hướng chấp nhận thận trọng hơn là cấm hoàn toàn (dù điều đó vẫn tồn tại). Nhiều giảng viên nhận ra AI là điều tất yếu trong tương lai nghề nghiệp của sinh viên và đang cố gắng đưa kiến thức về AI vào chương trình học. Một số lượng đáng kể giảng viên mong muốn chuẩn bị cho sinh viên bước vào thế giới ngày càng phổ biến AI, đồng thời vẫn duy trì tính nghiêm túc và liêm chính học thuật.
Phần lớn giảng viên yêu cầu sinh viên công khai việc sử dụng công cụ AI, thường đòi hỏi chi tiết về các câu lệnh (prompt) đã dùng và cách nội dung do AI tạo ra được tích hợp vào bài làm. Điều này hợp lý và tôi nghĩ ngày càng nhiều giảng viên sẽ yêu cầu cả liên kết đến nhật ký trò chuyện. Sự minh bạch giúp đánh giá quá trình học của sinh viên. Việc trích dẫn nơi và cách sử dụng AI là quan trọng, miễn sao nó không biến thành cuộc tranh cãi nhỏ nhặt về “định dạng trích dẫn đúng chuẩn”. Tôi ủng hộ việc thừa nhận ảnh hưởng từ nguồn khác miễn là không quá câu nệ – nếu giảng viên sa đà vào những trận chiến về dấu phẩy hay định dạng hoàn hảo của trích dẫn, họ đang tự tạo thêm rắc rối không đáng.
Rõ ràng, các chính sách này cũng bộc lộ sự căng thẳng giữa việc đón nhận AI như một công cụ học tập và lo ngại về lạm dụng hoặc lệ thuộc. Nhiều giảng viên lo sinh viên có thể dùng AI để né tránh việc rèn luyện tư duy phản biện hoặc kỹ năng viết. Sự lo ngại này từng xuất hiện với Wikipedia vào cuối thập niên 2000 – đầu 2010.
Thú vị là, cách tiếp cận AI khác nhau rất nhiều giữa các lĩnh vực. Các ngành STEM, kinh doanh và kỹ thuật thường có chính sách cởi mở hơn, đôi khi cho phép sử dụng AI mà không giới hạn. Ngược lại, các môn thuộc khối nhân văn và viết lách thường đặt ra quy định nghiêm ngặt hơn, phản ánh lo lắng về tác động của AI đến kỹ năng viết và tư duy phản biện cơ bản.
Điểm chung
Một chủ đề xuyên suốt nhiều chính sách là khuyến khích đánh giá có phê phán đối với nội dung AI tạo ra. Giảng viên nhắc nhở sinh viên không nên chấp nhận một cách mù quáng, mà cần kiểm chứng và đánh giá kỹ. Đây là phiên bản hiện đại của lời khuyên “đừng tin tất cả những gì bạn đọc trên Internet”. Đây cũng là điều quan trọng nhất mà chúng ta có thể làm – hỗ trợ sinh viên phát triển kỹ năng tư duy phản biện với AI, vì AI có thể tạo ra nội dung ban đầu nghe rất thuyết phục nhưng khi “bóc tách” lại thiếu chiều sâu.
Các chính sách cũng cho thấy mức độ hiểu biết về AI của giảng viên rất khác nhau. Một số có cái nhìn sâu sắc về khả năng và hạn chế của AI, trong khi số khác còn bối rối hoặc chưa tạo điều kiện để công cụ này phát huy lợi ích. Một số giảng viên cấm hoàn toàn vì lo ngại đạo văn, nghi ngờ “tính chân thật” của suy nghĩ sinh viên, hoặc không muốn tìm cách tích hợp AI vào giảng dạy. Điều này thường xuất hiện ở các chính sách tuyên bố thẳng “không được phép dùng AI”.
Nhiều chính sách đề cập đến khía cạnh đạo đức khi sử dụng AI, cả về liêm chính học thuật lẫn mối quan tâm đặc thù ngành học. Ví dụ, các khóa học liên quan đến y tế nhấn mạnh bảo mật thông tin bệnh nhân khi dùng AI. Ngoài ra, còn có những thảo luận về thiên kiến và giới hạn của AI, khuyến khích sinh viên suy nghĩ về tác động xã hội rộng hơn.
Tuy nhiên, vẫn còn khoảng trống lớn trong việc đề cập đến vấn đề tiếp cận và công bằng. Ít chính sách nhắc đến sự chênh lệch về khả năng tiếp cận công cụ AI hoặc ảnh hưởng của việc tích hợp AI với sinh viên có nhu cầu học tập khác nhau.
Cách tiếp cận hợp tác
Đáng chú ý, một số giảng viên chọn cùng sinh viên xây dựng chính sách AI. Cách làm này công nhận rằng sinh viên có thể mang lại những góc nhìn thực tế và hữu ích khi sử dụng AI cho học tập. Tôi hoàn toàn ủng hộ phương pháp này, nhất là sau khi đã từng cùng sinh viên đồng thiết kế chính sách sử dụng AI cho cả giảng viên và sinh viên.
Một số chính sách cũng gợi mở nhu cầu đánh giá lại cách đo lường năng lực và thành tích học tập trong bối cảnh AI hỗ trợ. Tôi hy vọng đây là khởi đầu của một sự thay đổi lớn hơn, giúp chúng ta suy nghĩ lại về cách đánh giá và giá trị của một số kỹ năng trong môi trường học thuật.
Kết luận
Tôi không biết bộ sưu tập chính sách này sẽ còn hữu ích bao lâu. Có thể sẽ có nhiều thay đổi khiến nó lỗi thời. Đến một lúc nào đó, AI sẽ đủ mạnh để tự tổng hợp hàng loạt chính sách phù hợp chỉ với vài câu lệnh.
Tuy nhiên, hiện tại, đây vẫn là một nguồn tài nguyên được tìm kiếm nhiều để giảng viên học hỏi, tham khảo và điều chỉnh. Mục đích ban đầu của tôi là để mọi người học hỏi lẫn nhau, hình dung cách người khác tạo “hàng rào bảo vệ” trong lớp học khi tiếp cận AI tạo sinh (generative AI). Tôi nghĩ mình đã đạt được điều đó. Và không phải tôi thích ra quy định cứng nhắc, nhưng rõ ràng nhiều giảng viên và sinh viên đang cần hướng dẫn về giới hạn, và tài liệu này giúp họ định hình điều đó.
Bản dịch tiếng Việt từ bài viết gốc của Lance Eaton
Nguồn: AI + Education = Simplified
Giấy phép: CC BY-SA 4.0 International