'Đại học cần dạy sinh viên tạo ra AI riêng cho châu Á'

Để thích ứng trong kỷ nguyên AI, các hiệu trưởng đại học tin rằng cần dạy sinh viên kiểm chứng kết quả AI, tự tạo phiên bản riêng thay vì chỉ tiếp nhận từ phương Tây.

Hội thảo Giáo dục trực tuyến toàn cầu 2026 diễn ra tại Đại học Quốc gia Hà Nội đầu tháng 11, với chủ đề "Tái phân bổ trí tuệ: Chuyển đổi giáo dục vì tương lai hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo". Các chuyên gia, lãnh đạo của gần 50 đại học hàng đầu cùng tham gia thảo luận.

Chia sẻ bên lề, ông Wilert Puriwat, Hiệu trưởng Đại học Chulalongkorn (Thái Lan), tin rằng giá trị cốt lõi của đại học là làm cho con người thông minh hơn. AI dù là công cụ quan trọng để nâng cao chất lượng giảng dạy, lại không phải trí tuệ thực sự. Thách thức chung của phần lớn đại học ở châu Á là mới ứng dụng chứ chưa tự làm ra AI.

"Chúng ta tiếp nhận và dùng lại AI từ các nước phương Tây. Tôi nghĩ đã đến lúc chúng ta phải tự sáng tạo ra AI cho riêng mình", ông Puriwat chia sẻ. Vì vậy, giáo dục không nên chỉ dừng lại ở chỉ dẫn sinh viên cách dùng AI, mà phải dạy họ cách tạo ra AI, từ đó phát triển những phiên bản tối ưu hơn cho người dân châu Á.

Quá trình đó, sinh viên phải được truyền cảm hứng và khuyến khích để học hỏi nhiều hơn, toàn diện hơn, bứt phá khỏi giới hạn của những môn học trên lớp.

"Trước đây, nếu làm kỹ sư, bạn chỉ cần giỏi công nghệ kỹ thuật. Nhưng ngày nay, bạn còn phải am hiểu con người, biết ngoại ngữ, học cách thích ứng với những chuyển dịch địa lý...", ông Puriwat nói. Vì vậy, các đại học không chỉ dừng lại ở các khóa học trực tuyến mở (MOOC) hay khóa học đại trà, mà cần hướng đến bằng cấp, chứng chỉ và lộ trình sự nghiệp rõ ràng cho người học.

Họ cũng cần chuyển mình thành các "học viện học tập suốt đời", cung cấp kiến thức đa dạng cho toàn cộng đồng chứ không chỉ sinh viên chính quy. Đây cũng là mô hình mà Đại học Chulalongkorn đang theo đuổi.

Trong phát biểu tại sự kiện, Giáo sư Li Luming, Hiệu trưởng Đại học Thanh Hoa (Trung Quốc), cũng khẳng định các đại học cần xây dựng lại chương trình học và cách đánh giá.

Cụ thể, người dạy cần chuyển từ việc truyền tải nội dung đơn thuần sang thiết kế hoạt động học tập, cố vấn, định hướng cho người học về cách đánh giá thông tin. Người học thì cần chuyển từ việc nhận câu trả lời sang việc biết đặt những câu hỏi hay, kiểm tra lại ý tưởng của máy móc.

Ông Li lấy các mô hình AI mới nhất làm dẫn chứng. Trong khi DeepSeek-R1 phiên bản 2025 đạt tỷ lệ đúng tới 92,5% ở một số câu hỏi mẫu của USMLE - một trong những bài thi khó nhằn nhất ngành y, thì mô hình nội bộ của OpenAI mới đây tung ra cùng lúc 722 bài báo để trả lời cho 372 câu hỏi toán học, nhưng phải rút lại ngay ba bài vì sai sót.

Điều này cho thấy AI đang ngày càng có năng lực vượt trội, khiến việc tìm ra các lời giải với chi phí rẻ hơn. Nhưng cùng đó, phần việc khó và hiếm hơn - kiểm chứng lời giải - trở thành bài toán mới của con người.

Ông Li trích thống kê của các nước, cho thấy 95% sinh viên đại học ở Anh dùng AI. Hay ở Mexico, con số này đã tăng từ 33% lên 83% chỉ trong hai năm. Vì vậy, các đại học sẽ phải "phân bổ lại trí tuệ", nói đơn giản hơn là phân công lại công việc giữa người và AI.

"Và cuối cùng, việc đánh giá chất lượng học tập, giảng dạy phải bao gồm toàn bộ quá trình suy nghĩ cũng như sử dụng AI, thay vì chỉ nhìn vào sản phẩm cuối như trước", ông Li kết luận.

Khánh Linh