Sinh viên dùng ChatGPT làm bài tập, trường đại học sẽ kiểm tra điều AI khó làm thay

Xu hướng này không còn chỉ dừng ở các cuộc tranh luận. Tại Mỹ, một số trường đã bắt đầu điều chỉnh cách kiểm tra. Ở Cornell University, sinh viên trong một lớp kỹ thuật y sinh phải bảo vệ bài làm trực tiếp với giảng viên theo hình thức vấn đáp. University of Pennsylvania ghép bài viết với phần vấn đáp để kiểm tra sinh viên có thực sự hiểu những nội dung trong bài mình đã nộp hay không.

UC Berkeley School of Law còn chọn cách siết chặt hơn. Từ hè 2026, trường áp dụng chính sách cấm sinh viên dùng AI trong mọi tình huống thi, đồng thời cấm dùng AI để lên ý tưởng, lập dàn ý, viết, sửa hoặc dịch bài nộp lấy điểm, trừ khi giảng viên có quy định riêng. Điều này cho thấy các trường không có một công thức chung: nơi cho phép dùng AI nhưng yêu cầu minh bạch, nơi đưa sinh viên trở lại với bài thi trực tiếp, vấn đáp hoặc làm bài trong phòng thi không có Internet.

Những hình thức kiểm tra “chống gian lận AI”

Theo báo cáo AI trong giáo dục bậc cao ( AI in Higher Education Report ) 2026 do Coursera công bố ngày 25/2/2026, hơn 95% sinh viên và giảng viên được khảo sát đã sử dụng AI trong học tập hoặc giảng dạy. Chỉ cần vài dòng yêu cầu, ChatGPT có thể viết một bài luận, tổng hợp tài liệu hoặc hỗ trợ xử lý nhiều dạng bài tập học thuật. Những công việc từng khiến sinh viên mất hàng giờ giờ đây có thể hoàn thành trong thời gian ngắn.

Sự thay đổi này đặt các trường đại học trước câu hỏi mới: nếu AI có thể làm bài tập, sinh viên cần học gì để tạo ra giá trị riêng?

Một hướng đang được áp dụng là yêu cầu sinh viên nộp cả quá trình làm bài. Thay vì chỉ gửi bài luận hoàn chỉnh, sinh viên có thể phải nộp dàn ý, bản nháp, nhật ký chỉnh sửa, lịch sử phiên bản trên Google Docs hoặc phần giải thích cách họ tìm tài liệu, kiểm chứng thông tin và sửa bài.

Ví dụ, từ hè 2026, New York Times Summer Reading Contest - cuộc thi thường niên khuyến khích học sinh đọc và phản hồi một nội dung trên The New York Times - yêu cầu bài viết được soạn từ đầu đến cuối trên Google Docs. File này có thể cho thấy lịch sử chỉnh sửa các phiên bản, tức là quá trình bài viết được hình thành, chỉnh sửa và hoàn thiện. Với cách này, người chấm không chỉ nhìn vào bài cuối cùng, mà còn quan tâm đến “dấu vết tư duy” của người viết.

Trong đại học, cách làm tương tự có thể là nộp bản nháp theo từng mốc, nộp prompt đã dùng với AI, giải thích phần nào do sinh viên tự làm, phần nào có AI hỗ trợ, hoặc viết một đoạn phản tư về những thông tin AI đưa ra nhưng đã được kiểm chứng, sửa hoặc loại bỏ.

Một hướng khác là đưa các hình thức đánh giá trực tiếp quay trở lại: thuyết trình, thảo luận trên lớp, video giải thích bài làm, kiểm tra miệng hoặc thi vấn đáp. AI có thể giúp sinh viên viết một bài luận mượt mà, nhưng khó thay sinh viên trả lời những câu hỏi nối tiếp về chính lập luận, dữ liệu và quyết định trong bài làm của mình.

Ở đại học Cornell, sinh viên phải tham gia các buổi hỏi đáp trực tiếp sau khi nộp bài tập. Giảng viên không chỉ xem đáp án, mà hỏi sinh viên vì sao chọn cách giải đó, có hiểu giả định của mình không, và nếu thay đổi điều kiện bài toán thì sẽ xử lý thế nào. Những hình thức tưởng như “cũ” này đang quay lại vì chúng buộc người học phải hiện diện bằng chính năng lực của mình.

Bên cạnh đó, nhiều trường cũng không chọn cấm AI tuyệt đối. Một số nơi xem AI là kỹ năng cần được đào tạo. Sinh viên có thể dùng AI để gợi ý, tìm ý tưởng, kiểm tra lỗi hoặc hỗ trợ học tập, nhưng phải khai báo rõ công cụ đã dùng, mục đích dùng, mức độ can thiệp và cách kiểm chứng kết quả. Khi đó, điều bị đánh giá không chỉ là “có dùng AI hay không”, mà là dùng AI có trách nhiệm hay không.

Học sinh Việt Nam cần chuẩn bị gì?

Với Việt Nam, ở bậc phổ thông, học sinh vẫn chủ yếu quen với các kỳ thi tập trung, làm bài viết tay trong phòng thi. Tuy nhiên, khi bước vào đại học, các em sẽ gặp nhiều hình thức đánh giá khác như bài luận, dự án, thuyết trình, báo cáo nhóm hoặc nghiên cứu độc lập - những việc AI có thể tham gia hỗ trợ rất mạnh.

Vì vậy, các trường đại học Việt Nam trong tương lai cũng có thể sẽ tăng cường các hình thức kiểm tra trực tiếp truyền thống như thi viết tại lớp, kiểm tra miệng, thuyết trình, bảo vệ bài tập lớn hoặc yêu cầu nộp cả quá trình làm bài. Đây là cách để kiểm tra xem người học có thực sự hiểu vấn đề hay không.

Với các học sinh vừa đi qua mùa thi, có lẽ điều các em cần chuẩn bị không chỉ là điểm số hay ngành học, mà là sau những năm tháng trong giảng đường, các em sẽ nhận được gì. AI có thể là trợ lý rất mạnh, nhưng nếu dùng như lối tắt để né việc học, sinh viên dễ đối mặt cú sốc khi đi thực tập, đi làm hoặc phải tự giải quyết vấn đề thật. Biết dùng AI là cần thiết, nhưng học thật, có tư duy phản biện, biết kiểm chứng và biết tự giải thích mới là lợi thế dài hạn của các em sau này.

Vân Anh