Mục lục
TL;DR: Nhiều đại học tại Australia đã cho phép AI hỗ trợ một phần việc chấm và phản hồi bài làm, nhưng chính sách này đang gây tranh cãi vì nguy cơ con người quá tin vào kết quả máy tạo ra và làm suy giảm giá trị phản hồi học thuật.
AI tạo sinh đang đi vào một trong những phần nhạy cảm nhất của giáo dục đại học: đánh giá sinh viên. Một số trường tại Australia cho giảng viên dùng công cụ AI để hỗ trợ các khâu liên quan đến chấm bài và phản hồi, trong khi các trường khác vẫn cấm AI tham gia quy trình cho điểm.
Tranh luận không chỉ nằm ở độ chính xác của công nghệ. Giảng viên và sinh viên lo ngại về một vòng lặp mà trong đó bài làm do AI tạo ra lại được AI đánh giá, còn trách nhiệm chuyên môn, việc làm chấm bài và niềm tin vào bằng cấp bị đặt dấu hỏi.
Các trường cho phép AI đến đâu?
Western Sydney University là một trong các trường cho phép nhân viên dùng AI để hỗ trợ một số khía cạnh của đánh giá và phản hồi. Tuy vậy, trường cho biết trách nhiệm đối với nhận định học thuật, điểm số, xếp loại và phản hồi vẫn phải thuộc về giảng viên.
University of Newcastle, Deakin University, RMIT và University of Adelaide cũng được nêu là có những cơ chế cho phép AI tham gia ở mức độ nhất định. Các điều kiện áp dụng không giống nhau: University of Newcastle cho sinh viên quyền từ chối, còn Deakin cho phép AI hỗ trợ hiệu suất, hoạt động đánh giá và hành chính nhưng không được tự động gán điểm.
Ở chiều ngược lại, UNSW, University of Melbourne và University of Sydney được mô tả là không cho dùng AI tạo sinh trong việc chấm bài, dù vẫn khuyến khích hoặc cho phép AI ở những hoạt động khác trong lớp học. Monash, University of Wollongong và James Cook University cho biết hiện chưa dùng AI trong quy trình chấm, đồng thời đang xem xét cách tích hợp công nghệ vào dạy và đánh giá.
Rủi ro của việc con người ngừng kiểm tra kỹ
Armin Alimardani, giảng viên cao cấp về luật và công nghệ tại Western Sydney University, cho rằng AI có thể đóng vai trò như “đôi mắt thứ hai”, chẳng hạn phát hiện sự bất nhất trong đánh giá của con người. Đây là một khả năng đáng lưu ý trong bối cảnh nhiều giảng viên chịu áp lực công việc lớn và chấm bài chiếm đáng kể thời gian.
Nhưng theo ông, bằng chứng về lợi ích thực tế của AI trong chấm bài hiện vẫn hạn chế. Vấn đề lớn hơn là việc đưa công cụ này vào quy mô lớn có thể tạo ra “verification drift”, tức sự suy giảm thói quen kiểm chứng: sau vài lần kết quả AI trông có vẻ ổn, người giám sát dần bớt cảnh giác và lỗi hoặc nội dung bịa đặt của mô hình có thể lọt qua.
Điểm đáng chú ý là kiểm tra của con người không chỉ là một bước thủ tục. Nếu giảng viên phải rà soát đầy đủ mọi đề xuất, nhận xét và điểm mà AI tạo ra, lợi ích tiết kiệm thời gian có thể bị thu hẹp. Nếu không rà soát đủ kỹ, rủi ro đánh giá sai và đối xử không công bằng với sinh viên lại tăng lên.
Nỗi lo về vòng lặp AI viết, AI chấm
Các ý kiến phản đối gọi kịch bản sinh viên dùng AI viết bài rồi nhà trường dùng AI chấm bài là một “slop-cycle”, hay vòng lặp của nội dung chất lượng thấp. Sự mâu thuẫn này đặc biệt nhạy cảm khi các trường vốn thường cảnh báo sinh viên về vấn đề liêm chính học thuật nếu dùng AI không đúng quy định trong bài đánh giá.
Một nhân viên học thuật tại Queensland University of Technology (QUT), phát biểu ẩn danh, đặt câu hỏi về thông điệp mà trường gửi tới sinh viên nếu vừa hạn chế AI trong bài làm, vừa dùng AI để đánh giá họ. Người này cũng bày tỏ lo ngại việc giảm chấm bài thủ công có thể ảnh hưởng đến nguồn việc của các giảng viên hợp đồng, vốn thường dựa vào công việc chấm bài.
QUT đang triển khai “assessment uplift project”, một dự án nhằm chuyển đổi toàn bộ hệ thống đánh giá trong môi trường học tập ngày càng chịu tác động của AI. Tuy nhiên, thông báo về dự án đã tạo lo lắng trong một bộ phận nhân viên vì mô tả còn mơ hồ, đặc biệt về khả năng giảm vai trò của chấm bài do con người thực hiện.
Giá trị của phản hồi từ con người
Với sinh viên, vấn đề không đơn thuần là công nghệ có thể cho điểm đúng hay sai. Alex Cameron, sinh viên ngành viết sáng tạo và chuyên nghiệp tại QUT, nói anh sẽ không muốn trả tiền cho một chương trình mà bài làm được AI chấm. Theo anh, sinh viên học viết muốn tác phẩm của mình được con người đọc và phản hồi.
Phản ứng này cho thấy ranh giới trong giáo dục không chỉ nằm ở việc ai nhập điểm cuối cùng. Phản hồi của giảng viên còn là một phần của trải nghiệm học tập, giúp sinh viên hiểu lập luận, kỹ năng và điểm cần cải thiện. Nếu AI được đưa vào quy trình này, các trường sẽ phải làm rõ công cụ được dùng ở bước nào, sinh viên có quyền từ chối hay không, mức độ kiểm tra của giảng viên ra sao và cách thiết lập bối cảnh và ràng buộc để phản hồi bám sát tiêu chí đánh giá.
Vì sao đáng chú ý?
Chấm bài là một phép thử khó cho việc áp dụng AI trong các công việc có tác động trực tiếp đến con người. Công nghệ có thể hỗ trợ giảm tải, nhưng quyết định triển khai không thể chỉ dựa vào lời hứa về hiệu suất. Trong môi trường đại học, tính minh bạch, trách nhiệm của người ra quyết định và niềm tin của sinh viên có thể quan trọng không kém tốc độ xử lý.
Skills Bridge tổng hợp
