Có nên đặt niềm tin vào AI trong giáo dục?

Can AI be trusted in schools?

The Economist (May 30th 2025)

Bài gốc: https://www.economist.com/graphic-detail/2025/05/30/can-ai-be-trusted-in-schools

Mức độ: B - Trung bình

CEFR level	Số từ	Tỉ lệ
Tổng	644	100%
A1	425	66%
A2	67	10%
B1	19	3%
B2	39	6%
C1	13	2%
Không phân loại	81	13%

Một chương trình thí điểm <pilot programme> ở Nigeria đã giúp học sinh tiến bộ tương đương hai năm học chỉ trong sáu tuần

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - AI) đang trở thành một “kẻ gây rối” trong trường học. Không phải đứa trẻ nào cũng chịu về nhà và viết 800 từ về vở kịch “Macbeth” khi ChatGPT có thể làm thay cho chúng. Tại Thổ Nhĩ Kỳ và Hà Lan, các thử nghiệm sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (large language model - LLM) để dạy lập trình và toán học đã cho kết quả khác nhau: một số học sinh <pupil> trở nên quá phụ thuộc vào <dependent on> LLM đến mức khi công cụ đó bị loại bỏ, các em học tệ hơn cả những bạn chưa từng sử dụng nó. Giáo viên cũng học được cách “gian lận”. Nhiều học sinh phàn nàn rằng một số thầy cô dùng chatbot để tạo ra hàng loạt <churn out> những phản hồi <feedback> chung chung <generic> về bài tập của các em.

Tại các quốc gia phát triển, AI và công cụ học trực tuyến vẫn chưa chứng minh được rằng chúng vượt trội hơn phương pháp giảng dạy truyền thống. Chatbot đôi khi tính toán <get sums> sai và bịa thông tin. Ở Mỹ, các trường tư và trường bán công <charter school> áp dụng công nghệ từng nở rộ <flourish> tại Thung lũng Silicon, nhưng nhanh chóng biến mất do thiếu sự đánh giá <evaluation> chính xác <rigorous>.

Tuy nhiên, ở những nước nghèo – nơi lớp học quá tải và thiếu giáo viên – công cụ hỗ trợ <aid> giảng dạy chi phí thấp lại mở ra cơ hội thực sự. ⅙ trẻ em trên toàn cầu đang phải sống trong nghèo đói cùng cực <extreme poverty> (dưới 2,15 USD/ngày). Tại các quốc gia thu nhập thấp và trung bình, ước tính <estimate> 70% trẻ 10 tuổi không thể đọc hiểu một câu chuyện đơn giản bằng bất kỳ ngôn ngữ nào. Con số này ở khu vực châu Phi cận Sahara <sub-Saharan Africa> còn lên tới gần 90%. Một nghiên cứu công bố hồi tháng 5 của Ngân hàng Thế giới cho thấy AI có thể góp phần giải quyết vấn đề này.

*654 học sinh tại 9 trường học ở Thành phố Benin

†Dạy thêm sau giờ học kéo dài sáu tuần sử dụng ChatGPT-4 để hỗ trợ học tiếng Anh

Nguồn: “Từ bảng phấn đến chatbot: đánh giá tác động của AI tạo sinh <generative AI> đến kết quả học tập ở Nigeria”, của M. De Simone và cộng sự, Bài báo nghiên cứu chính sách của Ngân hàng Thế giới, tháng 5 năm 2025

Nghiên cứu này theo dõi 422 học sinh trung học cơ sở tại Nigeria tham gia 12 buổi học ngoại khóa kéo dài 90 phút, diễn ra trong sáu tuần. Học sinh học theo cặp, dưới sự hỗ trợ của giáo viên, tương tác <interact> với Microsoft Copilot — một chatbot dựa trên GPT-4 — nhằm cải thiện kỹ năng ngữ pháp, từ vựng và viết tiếng Anh.

Kết quả rất ấn tượng <striking>: Martín De Simone, tác giả chính của nghiên cứu cho biết sau sáu tuần, nhóm học sinh sử dụng AI đạt mức tiến bộ tương đương <equivalent to> gần hai năm học chính khóa. Nhìn chung <Overall>, điểm kiểm tra của nhóm này cao hơn nhóm kiểm soát <control group> khoảng 10% (xem biểu đồ 1). Ngay cả trong các kỳ thi cuối năm – bao gồm nội dung bên ngoài tài liệu chatbot – các em vẫn đạt kết quả tốt hơn. (Bài kiểm tra cuối cùng được làm trên giấy, phản ánh năng lực học tập thực sự <actual> chứ không phải khả năng sử dụng công cụ.)

Điều này có thể phần nào phản ánh <reflect> mức điểm khởi đầu kém. Trên toàn cầu, học sinh thường học được ít hơn so với thời gian đến trường (xem biểu đồ 2). Theo Ngân hàng Thế giới, trung bình một trẻ em Nigeria được đi học 10 năm tính đến khi 18 tuổi. Nhưng kết quả <outcome> học tập chỉ tương đương khoảng <roughly> một nửa mức kỳ vọng. Ở những quốc gia có nền giáo dục được đầu tư hơn, hiệu quả từ việc can thiệp <intervention> bằng AI có thể không rõ rệt như vậy.

*Số năm đi học được điều chỉnh theo học vấn. Mỗi năm là một năm học tập đầy đủ ở mức độ thực hành tốt nhất toàn cầu

†Số năm đi học mà một đứa trẻ có thể mong đợi sẽ hoàn thành đến năm 18 tuổi

Nguồn: Ngân hàng Thế giới, Chỉ số Nguồn vốn con người

Những phát hiện <finding> này cũng đi kèm với một số lưu ý khác. Với chi phí 48 USD mỗi học sinh, chương trình này là tương đối <relatively> rẻ, nhưng vẫn cao hơn mức lương tối thiểu hàng tháng <monthly minimum wage> tại Nigeria. Ngoài ra, nghiên cứu không thể tách biệt hoàn toàn <fully isolate> tác động của chatbot với tác động từ thời lượng học tăng thêm cùng giáo viên. Việc mở rộng quy mô cũng đòi hỏi kết nối Internet ổn định <stable> và thiết bị – cả hai đều chưa được đảm bảo <guarantee>. Một số cải cách <reform> giáo dục, dù gây tranh cãi <controversial>, đã từng thành công nhờ chuẩn hóa <standardise> giáo án nghiêm ngặt, mà không cần công nghệ hỗ trợ.

Dù vậy, chương trình thí điểm này đã làm tốt hơn <outperform> 80% của hơn 230 chương trình giáo dục khác tại các quốc gia thu nhập thấp và trung bình. Điều này chắc chắn sẽ thu hút sự chú ý từ các chính phủ và nhà tài trợ <donor> đang tìm cách <seek to> nâng cao kỹ năng cơ bản trong các hệ thống giáo dục còn gặp nhiều khó khăn <struggling>.