AI VÀ NGUY CƠ “PHẢN HỌC TẬP” (DE-LEARNING)

1. Mở đầu: Vì sao “phản học tập” là một mối quan ngại sư phạm chính đáng

Những tiến bộ gần đây của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các hệ thống AI sinh ngôn ngữ, đã làm thay đổi sâu sắc cách người học tiếp cận thông tin và lời giải cho các vấn đề học thuật. Các hệ thống này có thể tạo ra câu trả lời nhanh, trôi chảy và ngày càng chính xác trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, bên cạnh sự tiện lợi rõ ràng, điều này đặt ra một mối quan ngại sư phạm căn bản: nguy cơ làm suy yếu chính quá trình học tập.

Chương này giới thiệu khái niệm “phản học tập” (de-learning) — không phải là sự mất mát thông tin, mà là sự suy giảm dần khả năng của người học trong việc kiến tạo tri thức, phát triển kỹ năng và duy trì nỗ lực trí tuệ. Nguy cơ phản học tập không xuất phát từ sự thiếu chính xác hay hạn chế kỹ thuật của AI, mà từ khả năng của AI trong việc vượt qua hoặc thay thế các quá trình nhận thức cốt lõi mà học tập đòi hỏi.

2. Học tập là quá trình chuyển hóa, không phải tối ưu hóa đầu ra

Từ góc nhìn của khoa học học tập, dạy học không phải là việc cung cấp lời giải đúng một cách hiệu quả. Thay vào đó, đó là một tiến trình có cấu trúc, trong đó người học chuyển hóa tri thức bên ngoài thành sự hiểu biết và năng lực nội tại.

Sự chuyển hóa này đòi hỏi:

• nỗ lực nhận thức,
• đối diện với sự không chắc chắn và sai lầm,
• điều chỉnh dần các mô hình tư duy,
• và duy trì sự chú ý trong một khoảng thời gian đủ dài.

Khi các hệ thống dạy học ưu tiên tốc độ, độ chính xác và sự tiện lợi, chúng dễ nhầm lẫn giữa thành tích bề ngoài và học tập thực chất. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng thành tích ngắn hạn có thể tăng, trong khi năng lực học tập dài hạn lại suy giảm nếu người học bị che chắn khỏi nỗ lực nhận thức cần thiết.

AI, về bản chất, được thiết kế để tối ưu hóa đầu ra. Giáo dục, ngược lại, phải tối ưu hóa quá trình chuyển hóa người học. Sự căng thẳng giữa hai logic này nằm ở trung tâm của nguy cơ phản học tập.

3. Các cơ chế khiến AI có thể làm suy yếu học tập

3.1. Vượt qua “nỗ lực nhận thức có ý nghĩa” (productive struggle)

Một khối lượng lớn nghiên cứu cho thấy nỗ lực nhận thức có ý nghĩa — sự tham gia bền bỉ vào những nhiệm vụ khó nhưng nằm trong khả năng — là điều kiện thiết yếu để hình thành hiểu biết bền vững và kỹ năng thực sự. Thông qua nỗ lực này, người học chạm tới giới hạn hiểu biết của mình và tái cấu trúc tư duy.

Các hệ thống AI có xu hướng:

• cung cấp lời giải thích tức thì,
• gợi ý con đường giải quyết quá sớm,
• làm giảm sự mơ hồ và bất định.

Khi người học dựa vào AI để giải quyết khó khăn quá nhanh, giai đoạn nỗ lực này bị rút ngắn hoặc bị loại bỏ hoàn toàn. Về lâu dài, người học có thể trở nên kém chịu đựng khó khăn nhận thức và suy giảm khả năng giải quyết vấn đề độc lập.

3.2. Ngoại hóa quyền kiểm soát nhận thức

Học tập hiệu quả đòi hỏi người học phát triển năng lực siêu nhận thức: khả năng lập kế hoạch, theo dõi và đánh giá quá trình học của chính mình. Năng lực này phụ thuộc vào việc ra quyết định nội tại, chứ không phải xác nhận từ bên ngoài.

Khi AI trở thành thẩm quyền chính để xác định đúng – sai hay cách lập luận:

• quyền đánh giá chuyển từ người học sang hệ thống,
• người học chờ đợi sự xác nhận thay vì tự kiểm tra,
• trách nhiệm tư duy bị đẩy ra bên ngoài.

Sự dịch chuyển này làm suy yếu tính chủ động của người học và tạo ra sự phụ thuộc, ngay cả khi kết quả của AI là chính xác.

3.3. Tạo ra ảo giác hiểu biết

Một hiện tượng đã được ghi nhận rõ trong tâm lý học giáo dục là ảo giác năng lực: người học có thể cảm thấy mình hiểu sau khi đọc hoặc nghe một lời giải rõ ràng, nhưng lại không thể tái tạo hoặc vận dụng kiến thức đó một cách độc lập.

AI sinh ngôn ngữ, với khả năng diễn đạt mạch lạc và thuyết phục, khuếch đại hiện tượng này. Người học dễ nhầm lẫn việc tiếp xúc với lời giải trôi chảy là sự hiểu biết thực sự, dẫn đến sự tự tin quá mức và tri thức mong manh.

4. Phản học tập như một quá trình âm thầm và tích lũy

Phản học tập hiếm khi biểu hiện ngay lập tức như một thất bại rõ ràng. Học sinh có thể:

• hoàn thành bài tập nhanh,
• duy trì điểm số chấp nhận được,
• tỏ ra rất hiệu quả trong ngắn hạn.

Tuy nhiên, theo thời gian, các dấu hiệu bắt đầu xuất hiện:

• giảm khả năng kiên trì trước các vấn đề mới,
• khó diễn đạt lập luận nếu không có hỗ trợ,
• hạn chế trong việc chuyển giao kiến thức sang bối cảnh mới,
• phụ thuộc ngày càng nhiều vào công cụ bên ngoài cho các nhiệm vụ nhận thức cơ bản.

Do những tác động này diễn ra dần dần, chúng thường bị nhầm lẫn với vấn đề động lực hay năng lực cá nhân, thay vì được nhìn nhận như hệ quả của thiết kế môi trường học tập.

5. Phân biệt hỗ trợ giáo dục và thay thế nhận thức

Câu hỏi trung tâm về mặt sư phạm không phải là có nên dùng AI hay không, mà là AI đảm nhiệm chức năng gì trong tiến trình học tập.

AI trở nên phản giáo dục khi nó thay thế nỗ lực nhận thức của người học, thay vì hỗ trợ thiết kế và tổ chức nỗ lực đó.

6. AI dưới sự kiểm soát của giáo viên như một hàng rào sư phạm

Trong mô hình dạy học được trình bày trong tài liệu này, AI được đặt một cách có chủ đích như công cụ dành cho giáo viên, không phải là thẩm quyền dành cho học sinh.

Vai trò phù hợp của AI bao gồm:

• hỗ trợ giáo viên dự đoán hiểu lầm thường gặp,
• tạo câu hỏi truy hồi phục vụ luyện tập,
• phân tích xu hướng phản hồi của học sinh,
• hỗ trợ giáo viên suy ngẫm và điều chỉnh dạy học.

Ngược lại, AI bị hạn chế nghiêm ngặt trong việc:

• cung cấp lời giải hoàn chỉnh trực tiếp cho học sinh,
• quyết định mục tiêu học tập hay tiêu chí đánh giá,
• thay thế đối thoại, phản hồi và phán đoán sư phạm của giáo viên.

Cách định vị này bảo vệ vai trò của giáo viên như người ra quyết định sư phạm trung tâm và duy trì học tập như một quá trình nhân văn, mang tính xã hội.

7. Các biện pháp bảo vệ ở cấp chính sách để ngăn ngừa phản học tập

Để hiện thực hóa các nguyên tắc trên, các cơ sở giáo dục triển khai học tập có AI cần thiết lập những hàng rào rõ ràng:

1. Thiết kế ưu tiên quá trình
   Mọi hoạt động học tập phải yêu cầu người học thử, lập luận và diễn đạt trước khi được tiếp cận hỗ trợ từ AI.
2. Trì hoãn hỗ trợ
   AI chỉ được can thiệp sau một khoảng thời gian hoặc số lần thử nhất định nhằm bảo vệ nỗ lực nhận thức có ý nghĩa.
3. Chuẩn chung minh bạch
   Mục tiêu và tiêu chí đánh giá được công khai và áp dụng thống nhất cho tất cả học sinh.
4. Thẩm quyền con người
   Phản hồi và đánh giá của giáo viên luôn có giá trị cao hơn phản hồi từ AI trong mọi bối cảnh đánh giá.

8. Kết luận: Bảo vệ học tập trong kỷ nguyên công cụ thông minh

Trí tuệ nhân tạo mang lại những cơ hội chưa từng có để nâng cao thiết kế giáo dục và hiểu biết về quá trình học tập. Tuy nhiên, chính điểm mạnh lớn nhất của AI — khả năng tạo ra đầu ra chất lượng cao một cách nhanh chóng — cũng là rủi ro sư phạm lớn nhất của nó.

Học tập không phải là việc thu nhận lời giải, mà là sự chuyển hóa của người học. Bất kỳ công nghệ nào cung cấp kết quả đúng nhưng vượt qua quá trình chuyển hóa này, dù chính xác hay hiệu quả đến đâu, đều làm suy yếu giáo dục.

Thách thức của giáo dục đương đại không phải là chống lại AI, mà là đặt AI dưới kỷ luật sư phạm, để các công cụ thông minh phục vụ quá trình học tập, thay vì thay thế nó.