Tin tức Thisme
AI tạo ra bài tập về nhà: giáo viên và trung tâm nên làm gì thay vì chỉ cấm
AI tạo ra bài tập về nhà theo hai chiều: giáo viên dùng AI để soạn bài luyện tập nhanh hơn, còn học viên dùng AI để làm hộ phần bài được giao. Với trung tâm đào tạo, trường học và phòng đào tạo doanh nghiệp, cách xử lý bền vững không phải là cấm cho xong mà là làm ba việc cùng lúc: dùng AI soạn bài có kiểm soát (bám mục tiêu buổi học, có đáp án và tiêu chí chấm, giáo viên duyệt trước khi giao), thiết kế lại những dạng bài dễ giao trọn cho máy, và nói rõ mỗi bài được dùng AI đến đâu. Khi nghi ngờ, điểm số của công cụ dò AI chỉ là một tín hiệu để giáo viên tìm hiểu thêm; người kết luận vẫn là con người, theo quy chế của đơn vị.
Áp lực này đã rất thật. VnExpress đưa tin giáo sư toán Richard Borcherds, người đoạt giải Fields năm 1998, đã chuyển sang chấm bài luyện tập của sinh viên theo mức độ hoàn thành thay vì đúng sai, vì cho rằng việc sinh viên lạm dụng AI đã làm mất giá trị vốn có của loại bài này. Phần đánh giá chính được ông chuyển sang bài thi tự luận trực tiếp trên lớp, nơi sinh viên không được dùng thiết bị điện tử, và chính ông thừa nhận đây là giải pháp tạm thời.[6]
Bài này viết cho giáo viên, giảng viên, trưởng bộ môn và người quản lý đào tạo. Nội dung đi theo thứ tự: vì sao chỉ cấm là chưa đủ, cách dùng AI soạn bài luyện tập, cách thiết kế bài khó giao hết cho AI, cách viết quy định dùng AI, cách xử lý khi nghi ngờ, cách phản hồi và chấm, và chỗ đứng của trợ giảng AI trong việc ôn luyện.
Vì sao chỉ cấm AI là chưa đủ
Cấm thì phải kiểm tra được, mà công cụ kiểm tra hiện chưa đáng tin. Wikipedia tóm lược rằng phần mềm phát hiện nội dung do AI tạo thường không đáng tin cậy; theo VnExpress, Đại học California, Berkeley từng thử Turnitin và Rumi nhưng thấy chưa đủ tin cậy để dùng diện rộng, nên quyền quyết định vẫn thuộc về giảng viên, đồng thời yêu cầu giảng viên ghi rõ quy định dùng AI trong giáo trình. Trung tâm Giảng dạy Xuất sắc của Đại học Kansas viết rằng phần mềm dò sẽ không bao giờ theo kịp khả năng né tránh của công cụ AI. Vì vậy trọng tâm nên chuyển từ bắt lỗi sau khi nộp sang thiết kế bài và quy định trước khi giao; các số liệu về độ tin cậy của máy dò được trình bày ở phần xử lý khi nghi ngờ.[2][5][6]
Dùng AI tạo ra bài tập về nhà có kiểm soát
Trước khi mở chatbot, hãy quay về mục tiêu học tập. Hướng dẫn thiết kế bài của Đại học Cornell đề nghị giáo viên tự hỏi hai câu: bài này có đòi đúng loại tư duy mà mục tiêu môn học nêu ra không, và học viên đã thực sự được luyện kỹ năng ấy trên lớp chưa. Nếu mục tiêu là phân tích mà bài chỉ đòi nhận diện, hoặc ngược lại, thì AI soạn nhanh đến đâu cũng chỉ là soạn nhanh một bài lệch.[1]
- Chốt mục tiêu buổi học: viết ra sau buổi này học viên phải làm được gì, bằng động từ quan sát được như giải thích, so sánh, áp dụng vào tình huống. Bài luyện tập đòi đúng mức tư duy đó và đúng kỹ năng đã luyện trên lớp.
- Chọn mức độ và dạng bài: phần nhắc lại kiến thức, phần vận dụng, phần tình huống; nếu lớp chênh trình độ, soạn hai mức cho cùng một mục tiêu thay vì một bài chung.
- Cho AI soạn bản nháp kèm đáp án và tiêu chí chấm: đưa vào đúng nội dung đã dạy, yêu cầu đáp án có lời giải và một rubric gồm tiêu chí, mô tả từng mức chất lượng và thang điểm.
- Tự giải thử và sửa: công cụ tạo văn bản có thể “ảo giác”, tức bịa ra cả nguồn tham khảo, nên giáo viên làm thử từng câu, kiểm tra từng đáp án, bỏ câu mơ hồ hoặc nằm ngoài chương trình.
- Giao kèm quy định dùng AI cho chính bài đó, rồi lưu bản đã duyệt cùng giáo án để lần sau dùng lại hoặc chỉnh.
Một câu lệnh mẫu cho bước ba, thay phần trong ngoặc cho lớp của bạn:
Rubric là phần nhiều người bỏ qua nhưng đáng làm nhất. Theo Wikipedia, một rubric thường gồm các tiêu chí để chấm, định nghĩa và ví dụ cho từng tiêu chí, và thang giá trị cho mỗi tiêu chí; rubric phân tích chấm riêng từng phần, còn rubric tổng thể cho một mức chung. Rubric đặc biệt có ích khi nhiều người cùng chấm, đúng tình huống của trung tâm có nhiều giáo viên dạy cùng một khóa. Rubric cũng có vai trò kép: giúp giáo viên chấm và giúp người học lên kế hoạch làm bài.[7]
Thiết kế bài khó giao hết cho AI
Không có dạng bài nào máy hoàn toàn không làm được, nhưng có những dạng bài mà phần giá trị nhất nằm ở chỗ máy không thay được người học. Cornell gợi ý nhấn vào bốn hướng: tự nhìn lại cách mình học, áp dụng vào bối cảnh thật, nối bài với trải nghiệm trên lớp, và suy ngẫm cá nhân. Vanderbilt nêu thêm các cách như viết ngay trên lớp, yêu cầu viết về đúng những chủ đề đã thảo luận trong buổi học, hoặc về vấn đề thời sự.[1][3]
- Gắn bối cảnh riêng của lớp: yêu cầu nối bài đọc với buổi thảo luận, buổi thực hành hoặc trải nghiệm của chính học viên. Lớp kỹ năng bán hàng có thể phân tích một cuộc gọi học viên vừa thực hiện trong tuần, thay vì viết về “kỹ năng chốt đơn” nói chung.
- Chuyển phần cốt lõi lên lớp: ở nhà học viên chuẩn bị tư liệu và dàn ý, phần viết hoặc giải chính làm trong giờ học.
- Nộp quá trình, không chỉ sản phẩm: các mốc đã đặt ra, nguồn đã dùng, chỗ thấy khó và bản tự đánh giá điểm mạnh, điểm yếu của bài mình.
- Trình bày lại: đầu buổi sau, vài học viên giải thích cách mình làm, vì sao chọn cách đó, nghĩa của một từ hay một bước trong bài. Phần trình bày giúp giáo viên kiểm tra mức hiểu bài; sự lúng túng riêng lẻ không đủ để kết luận học viên chép bài hay dùng AI sai quy định.
- Lấy chính sản phẩm của AI làm đề: cho học viên phân tích một câu trả lời do AI viết, chỉ ra chỗ đúng, chỗ sai và sửa lại; cách này luyện được tư duy phản biện mà không cần cấm công cụ.
Với lớp doanh nghiệp, phần luyện tập sau buổi học nên là áp dụng vào việc thật: dùng mẫu vừa học để viết lại một báo cáo của chính bộ phận, hoặc thử một kỹ thuật với khách hàng thật rồi ghi lại kết quả. Bài như vậy khó giao trọn cho máy, và người quản lý trực tiếp cũng có thể xác nhận.
Viết quy định dùng AI rõ ràng cho từng bài
Học viên cần biết trước được làm gì, không phải đoán. Cornell đưa ra ba mức mẫu cho từng bài: không dùng AI; được dùng AI nhưng phải ghi rõ; khuyến khích dùng AI và ghi rõ. Mỗi đề bài nên nói rõ nhiệm vụ, mục đích và tiêu chí đánh giá. Vanderbilt khuyên trao đổi với học viên từ sớm, và nếu cho phép dùng AI thì yêu cầu khai báo, trích dẫn việc sử dụng đó. Đại học Kansas nhắc rà lại đề cương môn: nếu chưa có câu nào về AI, hãy thêm; nếu đã có mà vẫn phát sinh vấn đề, hãy viết rõ hơn.[1][2][3]
- Không dùng AI: dành cho bài cần học viên tự làm để nắm kiến thức nền. Ghi lý do và cách hỏi lại giáo viên khi không chắc một công cụ có tính là AI hay không.
- Được dùng AI, phải ghi rõ: nêu cụ thể được dùng vào việc gì (lên ý tưởng, sắp xếp dàn ý, soát ngữ pháp) và học viên ghi công cụ nào, dùng ở bước nào.
- Khuyến khích dùng AI, phải ghi rõ: dành cho bài mà chính việc dùng AI là kỹ năng cần luyện; học viên nộp kèm câu lệnh đã dùng và phần mình đã sửa.
Ở trung tâm, nên thống nhất các mức này ở cấp khóa học để mọi giáo viên dùng cùng một cách gọi, rồi ghi mức trên từng đề. Buổi đầu khóa là lúc nói chuyện thẳng với học viên về lý do: bài luyện tập để các em tập, không phải để nộp cho có. Với học viên nhỏ tuổi, gửi quy định này cho cả phụ huynh.
Khi nghi học viên dùng AI sai quy định
Đại học Kansas viết rằng công cụ dò AI cung cấp thông tin, không phải bản cáo trạng, và dẫn lời một nhà khoa học AI của Turnitin rằng giáo viên phải là người diễn giải cuối cùng. Trang này cũng nêu các giới hạn của chính công cụ được bàn tới, như không phù hợp với danh sách, gạch đầu dòng hoặc văn bản dưới vài trăm chữ; đó là giới hạn của một công cụ, không phải thông số chung cho mọi máy dò.[2]
Về độ chính xác, Wikipedia dẫn một nghiên cứu năm 2023 của Weber-Wulff và cộng sự đánh giá 14 công cụ, trong đó có Turnitin và GPTZero, và thấy tất cả đều có độ chính xác dưới 80%; độ chính xác còn giảm khi văn bản được diễn đạt lại. Lỗi đáng ngại nhất với nhà trường là dương tính giả, tức bài do người viết bị gắn nhãn là do AI viết: trong môi trường học thuật, lỗi này thường dẫn tới cáo buộc vi phạm liêm chính và có thể để lại hậu quả nặng nề cho hồ sơ học tập.[5]
Rủi ro không chia đều cho mọi người học. Stanford HAI tóm lược một nghiên cứu của các nhà khoa học Stanford: bảy công cụ dò AI gần như không sai với bài luận của học sinh lớp tám sinh ra tại Mỹ, nhưng xếp hơn một nửa (61,22%) số bài luận TOEFL của người học tiếng Anh như ngoại ngữ vào loại do AI viết, và 89 trên 91 bài TOEFL bị ít nhất một công cụ gắn cờ. Lý do được nêu là các công cụ này thường chấm dựa trên độ “phức tạp” của câu chữ, mà người viết bằng ngoại ngữ thì tự nhiên viết đơn giản hơn. Kết quả này là lý do để trung tâm tiếng Anh ở Việt Nam thận trọng với máy dò, dù nghiên cứu không đo trực tiếp trên bài của học viên Việt Nam.[4]
Vì những lý do đó, Đại học Vanderbilt tắt công cụ dò AI của Turnitin: hãng từng công bố tỷ lệ dương tính giả 1%, và trường tính rằng với 75.000 bài đã nộp trong năm 2022, con số ấy tương đương khoảng 750 bài có thể bị gắn nhãn sai. Vì vậy, khi một bài bị nghi, hãy đi theo các bước sau thay vì dựa vào một con số:[3]
- So với bài trước của chính học viên: văn phong, giọng, chính tả, độ phức tạp, cách lập luận và cách dùng nguồn có khác hẳn không.
- Kiểm tra nội dung: nguồn trích dẫn có tồn tại không, có lập luận hay dữ kiện sai không, vì văn bản do AI tạo có thể bịa cả nguồn.
- Trao đổi trực tiếp: mời học viên kể lại quá trình tìm tư liệu và viết, giải thích ý chính và những từ ngữ khác thường trong bài. Theo các hướng dẫn được dẫn, cuộc trao đổi đôi khi giúp học viên tự khai báo việc dùng AI.
- Cho cơ hội làm lại: nếu vẫn còn nghi, cho học viên làm lại với phản hồi cụ thể vào những chỗ có vấn đề.
- Ghi lại căn cứ: nếu phải xử lý theo quy chế, ghi rõ đã dựa vào đâu để đi đến nhận định, và để người có thẩm quyền quyết định theo quy trình của đơn vị.
Hai điều nên tránh. Thứ nhất, đừng hỏi chatbot “bài này có phải do bạn viết không”: Wikipedia kể trường hợp một giảng viên ở Đại học Texas A&M–Commerce dùng ChatGPT để kiểm tra bài của sinh viên và dọa đánh trượt cả lớp, dù ChatGPT không có khả năng phát hiện văn bản do AI viết; sau đó gần như tất cả sinh viên được minh oan. Thứ hai, cân nhắc dữ liệu: Vanderbilt lưu ý việc đưa bài làm của học viên vào một công cụ dò do bên thứ ba quản lý, với chính sách dữ liệu không rõ ràng, là một mối lo về quyền riêng tư.[3][5]
Phản hồi và chấm khi học viên có thể dùng AI
Nếu chỉ chấm đáp án cuối, học viên có lý do để nhờ AI. Cách Borcherds chọn là chấm bài luyện tập theo mức hoàn thành và dồn phần đánh giá đúng sai vào bài thi trên lớp; đó là một lựa chọn, nhưng chính ông gọi là tạm thời. Một cách khác là dùng rubric phân tích, chấm riêng từng tiêu chí, trong đó có tiêu chí cho lời giải thích cách làm, phần liên hệ trải nghiệm và bản tự đánh giá; giáo viên đối chiếu các phần này với quá trình làm bài và phần trình bày trực tiếp để kiểm tra mức hiểu, vì chúng vẫn có thể được AI hỗ trợ.[6][7]
Ở phía giáo viên, AI có thể đỡ phần soạn phản hồi. Trong sản phẩm Đánh giá và chứng nhận của Thisme, với bài tự luận, thảo luận hoặc thực hành, AI đối chiếu tiêu chí chấm và soạn phản hồi dự thảo để người chấm hiệu chỉnh; câu hỏi hoặc biến thể do AI tạo từ nguồn được phép chỉ là bản nháp cho đến khi người có chuyên môn sửa và duyệt. Với các tín hiệu bất thường, máy không tự kết luận gian lận, không tự hủy bài và không thay quy trình giải trình hoặc khiếu nại của đơn vị.
Phản hồi tốt cho phần luyện tập ở nhà thường ngắn: một điểm học viên đã làm tốt, một điểm cần sửa kèm gợi ý cụ thể, và yêu cầu nộp lại phần đã sửa. Vòng sửa này mới là nơi học viên học, và cũng là nơi giáo viên thấy rõ ai đang thực sự tiến bộ.
Trợ giảng AI hỗ trợ ôn luyện có dẫn nguồn
Học viên sẽ vẫn hỏi AI khi làm bài ở nhà. Câu hỏi là hỏi ở đâu. Trợ giảng AI của Thisme là một kênh hỗ trợ ngay trong bài học, dùng đúng học liệu mà người học được phép truy cập: người học hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, xin giải thích theo cách khác, xem tóm tắt hoặc nhận liên kết về đoạn tài liệu liên quan, và câu trả lời hiển thị căn cứ để họ tự kiểm tra. Hệ thống tạo câu hỏi tự luyện từ nội dung đã học và báo cho giảng viên những chủ đề nhiều người cùng gặp khó.
Giới hạn cũng được nói rõ: trợ giảng chỉ làm việc trong học liệu được cấp quyền, không tự đổi giáo trình, không chấm điểm chính thức và không quyết định người học đã đạt chuẩn. Khi câu hỏi vượt nguồn, cần chuyên môn sâu hoặc cần quyết định, trợ giảng chuyển tiếp cùng bối cảnh cho người phụ trách. Nhờ vậy, phần ôn luyện ở nhà có chỗ dựa theo đúng bài đã dạy, còn giáo viên giữ vai trò giảng giải và đánh giá.
Tóm lại
Khi AI tạo ra bài tập về nhà cho giáo viên nhanh hơn và học viên cũng có AI trong tay, việc cần làm là thiết kế lại chứ không chỉ cấm: soạn bài bám mục tiêu, có đáp án và rubric, giáo viên tự giải thử trước khi giao; đổi những bài dễ giao trọn cho máy thành bài gắn bối cảnh lớp, nộp quá trình và trình bày lại; ghi rõ mức dùng AI trên từng đề; và khi nghi ngờ thì tìm hiểu, trao đổi, ghi căn cứ thay vì tin vào một con số của máy dò.
Nếu đơn vị của bạn muốn đưa phần soạn bài luyện tập, phản hồi và ôn luyện có dẫn nguồn vào một quy trình có người duyệt, hãy đăng ký buổi khảo sát để chúng ta cùng xem một khóa học cụ thể.
Nguồn tham khảo
- AI in Assignment Design – Cornell University Center for Teaching Innovation
- Careful use of AI detectors – University of Kansas Center for Teaching Excellence
- Guidance on AI Detection and Why We're Disabling Turnitin's AI Detector – Vanderbilt University
- AI-Detectors Biased Against Non-Native English Writers – Stanford HAI
- Artificial intelligence content detection – Wikipedia
- Chủ nhân 'Nobel Toán học' bỏ chấm điểm bài tập về nhà vì AI – VnExpress
- Rubric (academic) – Wikipedia