Rất tiếc, theo nhiều ý kiến, các quy tắc danh dự (honor codes) thực sự có thể tạo ra môi trường không danh dự, nơi mà những người tuân thủ quy tắc cảm thấy họ đang ở thế bất lợi so với những người gian lận, thường là một cách công khai. Tệ hơn nữa, các quy tắc danh dự đặt gánh nặng lên sinh viên để giám sát lẫn nhau, mặc dù áp lực xã hội khiến họ khó có thể báo cáo về bạn học của mình. Và khi sinh viên báo cáo về việc gian lận, thường thì đó chỉ là lời nói của một người so với người khác. Sinh viên cảm thấy thoải mái hơn khi gian lận ở đại học hơn bạn có thể nghĩ. Theo một khảo sát của Inside Higher Ed Student Voice năm 2021, 47% người trả lời cho rằng việc sử dụng “các trang web để tìm câu trả lời cho các câu hỏi kiểm tra hoặc bài tập về nhà” là “khá hoặc rất chấp nhận được.” Một báo cáo khác của Inside Higher Ed trích dẫn một sinh viên năm thứ tư tại Stanford nói rằng gian lận đã trở thành “một phần của văn hóa đại học… không ai tôn trọng quy tắc danh dự ở hình thức hiện tại—không phải sinh viên cao học, không phải giảng viên, không phải sinh viên đại học.” Mặc dù tôi có thể hiểu tại sao sinh viên muốn tìm sự giúp đỡ với bài tập về nhà, nhưng việc nhiều sinh viên nghĩ rằng việc tìm câu trả lời cho các câu hỏi kiểm tra là chấp nhận được cho thấy một sự suy giảm nghiêm trọng trong tính trung thực học thuật. Thêm vào đó, sự phổ biến đột ngột của các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI – artificial intelligence) làm cho tình hình trở nên tồi tệ hơn. Stanford không phải là trường hợp ngoại lệ ở đây. Theo một khảo sát năm 2023 tại Middlebury College, gần hai phần ba sinh viên cho biết họ đã vi phạm quy tắc danh dự của trường, trong khi 32% nói rằng họ đã gian lận trong một bài kiểm tra, và 15% cho biết họ đã “sử dụng trái phép các công cụ AI/ChatGPT.” Những xu hướng này là lý do tại sao, trong năm học 2023–2024, Stanford đã đảo ngược chính sách giám sát, cho phép giảng viên có mặt trong phòng khi sinh viên làm bài kiểm tra. Theo Debra Satz, trưởng khoa Nhân văn và Khoa học, “Các sinh viên đại học cũng đã tự rút khỏi hợp đồng do thiếu trách nhiệm. Tôi không đổ lỗi cho họ… Tôi nghĩ chúng ta đang chứng kiến sự tan rã của một nền văn hóa nơi mà những sinh viên không muốn gian lận lại ở trong một môi trường mà họ cảm thấy như mọi người khác đều gian lận.” Tất nhiên, gian lận đã ảnh hưởng đến các bài luận và bài tiểu luận ở đại học từ lâu trước khi ChatGPT xuất hiện. Vào năm 2019—hơn ba năm trước khi ChatGPT được phát hành công khai—The New York Times đã viết về các sinh viên tốt nghiệp đại học ở những nơi như Nigeria và Kenya kiếm sống bằng cách viết bài luận cho sinh viên đại học ở Mỹ và các nước giàu khác. Họ nhận công việc này thông qua các trung gian trực tuyến, và chỉ cần tìm kiếm nhanh trên web với từ khóa “viết bài nghiên cứu cho tôi với giá rẻ” cho thấy những dịch vụ này vẫn rất phổ biến ngày nay. Nói cách khác, AI sinh tạo (generative AI) đang làm nổi bật một vấn đề đã tồn tại nhiều năm. Các trường đại học hoặc đã hoàn toàn không biết về tình hình này hoặc chỉ đơn giản là không biết phải làm gì với nó. Dù sao đi nữa, đây là một vấn đề cần được giải quyết, nếu không nó sẽ làm giảm giá trị của bằng cấp đại học và tiếp tục thưởng cho những người trẻ tuổi có vấn đề về tính trung thực. Chúng ta biết rằng những sinh viên đại học có tính trung thực thấp ngày nay sẽ trở thành những lãnh đạo có tính trung thực thấp trong kinh doanh và chính phủ vào ngày mai. Tin tốt là có những giải pháp. Ví dụ, việc cho phép sinh viên làm việc trên các bài viết và bài luận trong lớp giúp họ nhận được sự hỗ trợ từ cả giảng viên và các sinh viên khác. Điều này làm cho thời gian trên lớp trở nên tích cực hơn. Các bài luận dài có thể được thực hiện qua nhiều buổi học. Thực tế, đây là một biến thể của lớp học đảo ngược mà chúng tôi đã ủng hộ trong toán học và khoa học; sinh viên nên làm những gì trước đây được coi là bài tập về nhà trong lớp và xem các bài giảng đã ghi hình vào thời gian của riêng họ. Tất nhiên, có những lợi ích quan trọng khi sinh viên viết bài luận một cách độc lập, chẳng hạn như phát triển khả năng lập kế hoạch và không trì hoãn, cả hai đều là những kỹ năng có thể nói là hữu ích như việc học viết. Để giải quyết vấn đề này, một số giảng viên đã cố gắng giám sát gian lận bằng cách yêu cầu sinh viên thể hiện nhiều hơn về quy trình của họ, từ dàn bài đến bản nháp đầu tiên và sau đó là bài luận cuối cùng. Thật không may, không khó để thuê một người viết ở nước ngoài để làm dàn bài hoặc bản nháp đầu tiên với giá chín đô la mỗi trang hoặc sử dụng ChatGPT. Nhưng nếu chúng ta có thể đi xa hơn và để AI thực sự hỗ trợ sinh viên trong khi làm cho quy trình trở nên minh bạch với giảng viên thì sao? Trong Khanmigo, chúng tôi đang phát triển khả năng cho giảng viên tạo cả một bài tập và một tiêu chí chấm điểm với sự hỗ trợ của AI và sau đó yêu cầu sinh viên hoàn thành các nhiệm vụ qua ứng dụng. Giảng viên có thể quyết định mức độ hỗ trợ mà AI nên cung cấp. Điều này có thể bao gồm việc giám sát cơ bản, trong đó ứng dụng sẽ chụp lại các hình ảnh của bài viết theo định kỳ khi sinh viên đang viết, hoặc nó có thể hoạt động như một huấn luyện viên viết bài thực thụ, tương tác với sinh viên về các chủ đề luận văn khả thi, cung cấp phản hồi về dàn bài của họ và sau đó cung cấp phản hồi ban đầu về bài luận. Phản hồi này có thể xem xét mọi thứ từ ngữ pháp đến việc kiểm tra chất lượng của các tài liệu tham khảo đến việc ước lượng điểm mà sinh viên có thể nhận được. Sau đó, khi sinh viên sẵn sàng nộp bài luận, AI có thể gửi một báo cáo cho giảng viên: KHANMIGO: Sal và tôi đã làm việc trên bài luận này khoảng năm giờ tổng cộng. Anh ấy gặp một chút khó khăn trong việc quyết định chủ đề luận văn, nhưng tôi đã giúp anh ấy chọn một. Tôi đã đưa ra một số phản hồi nhẹ về dàn bài, yêu cầu anh ấy làm cho lập luận về quyền của các bang mạnh mẽ hơn. Tôi cũng nghĩ rằng tài liệu tham khảo mà anh ấy chọn ban đầu cho lập luận đó là hợp lý nhất. Dựa trên tiêu chí mà chúng tôi đã tạo ra, tôi sẽ cho bài viết này điểm B+ ở hình thức hiện tại. Nếu bạn đồng ý với đánh giá đó, tôi có thể làm việc với anh ấy để cải thiện nó hơn nữa. Nhấp vào liên kết sau để xem toàn bộ biên bản tương tác của chúng tôi. Tổng thể, tôi tự tin rằng anh ấy đã làm bài này với tôi và không gian lận. Không chỉ tương tác có vẻ xác thực, mà phong cách viết và trình độ của Sal cũng nhất quán với những gì anh ấy đã làm trong lớp học. Nếu sinh viên hoàn thành bài tập bằng cách sử dụng một dịch vụ viết bài hoặc ChatGPT và sao chép rồi dán vào bài tập, Khanmigo có thể báo cáo cho giảng viên: KHANMIGO: Chúng tôi đã làm việc cùng nhau trên bài viết này trong năm phút.
Giải thích thuật ngữ khó hiểu:
Honor codes (quy tắc danh dự): Là các quy định mà sinh viên phải tuân theo để giữ gìn tính trung thực trong học tập, chẳng hạn như không gian lận trong kiểm tra.
Academic integrity (tính trung thực học thuật): Là sự trung thực và đạo đức trong việc học tập và nghiên cứu, không gian lận hay sao chép.
Generative AI (AI sinh tạo): Là loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như văn bản hoặc hình ảnh, dựa trên dữ liệu đã học.
Flipped classroom (lớp học đảo ngược): Là mô hình giảng dạy mà học sinh làm bài tập ở lớp và xem bài giảng ở nhà, thay vì ngược lại.
Hầu hết, tài liệu này chỉ có vẻ như đã được viết sẵn ở nơi khác và dán vào. Mức độ viết cũng cao hơn nhiều so với những gì Sal đã làm trong bài tập trên lớp. Có khả năng Sal đã sử dụng sự trợ giúp không phù hợp để tạo ra nó. Nhấp vào liên kết sau để xem toàn bộ biên bản tương tác của chúng tôi. Loại minh bạch này giải quyết nhiều vấn đề cùng một lúc. Nó tập trung vào quy trình, giúp học sinh trong khi giảm thiểu gian lận. Và ngay cả khi một học sinh nhờ bạn bè (hoặc AI – trí tuệ nhân tạo) để tham gia với Khanmigo thay mặt mình, sản phẩm cuối cùng có thể không nhất quán với các mẫu viết của học sinh trong lớp có giám sát. Giáo viên sẽ nhận được đánh giá sơ bộ, giúp giảm thời gian chấm điểm, cho phép họ dành nhiều năng lượng hơn cho bản thân và học sinh của mình. Cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, học sinh sẽ nhận được phản hồi và hỗ trợ kịp thời hơn để cải thiện kỹ năng viết của mình. Nếu suy nghĩ một chút về giá trị của việc cung cấp phản hồi nhanh chóng, sẽ rất khó để cải thiện kỹ năng ném phạt trong bóng rổ nếu bạn không biết mình đã ghi điểm hay chưa trong vài ngày hoặc vài tuần. Nghe có vẻ vô lý, nhưng đây chính xác là điều xảy ra với việc luyện tập viết. Trước khi AI tạo sinh xuất hiện, có thể mất vài ngày hoặc vài tuần trước khi học sinh nhận được phản hồi về bài viết của họ. Đến lúc đó, họ có thể đã quên nhiều điều trong những gì họ đã viết, và sẽ không có cơ hội để họ chỉnh sửa công việc của mình. Ngược lại, hãy tưởng tượng học sinh nhận được phản hồi ngay lập tức về mọi khía cạnh của việc viết từ AI. Họ sẽ có cơ hội luyện tập, điều chỉnh và cải thiện nhanh hơn nhiều. Điều này áp dụng cho bất kỳ loại công việc độc lập nào của học sinh, không chỉ riêng việc viết. Chúng ta có thể thấy rằng, nếu làm tốt, AI tạo sinh không chỉ giải quyết các vấn đề lâu dài về gian lận, mà còn mang lại trải nghiệm học tập phong phú và hiệu quả hơn cho học sinh. Điều tuyệt vời nhất là, bằng cách tiếp cận công nghệ một cách suy nghĩ thấu đáo, các trường đại học sẽ chuẩn bị tốt hơn cho sinh viên của họ cho thế giới mà họ sẽ tốt nghiệp vào.
Phần VII: Lớp học toàn cầu
Thế giới có đủ cho nhu cầu của mọi người nhưng không đủ cho lòng tham của mọi người. — Mahatma Gandhi
Lớp học toàn cầu
Gia đình tôi đến từ Bengal, hiện nay được chia thành Tây Bengal, Ấn Độ và đất nước Bangladesh. Khi lớn lên, tôi biết rằng hệ thống giáo dục mà cha mẹ tôi để lại khi họ chuyển từ vùng đó đến Metairie, Louisiana, là nghèo nàn và gặp khó khăn với nguồn lực hạn chế, lớp học đông đúc (hoặc không có lớp học) và thiếu giáo viên đủ tiêu chuẩn. Mỗi yếu tố này đều ảnh hưởng đến chất lượng giáo dục. Trong khi chị gái và tôi may mắn được học tập ở Hoa Kỳ và hưởng lợi từ các trường công mà chúng tôi theo học, mô hình giáo dục Mỹ không phục vụ tốt cho tất cả mọi người, đặc biệt là những người bắt đầu tụt lại phía sau và không có sự hỗ trợ thêm từ gia đình hoặc gia sư ở nhà để lấp đầy những khoảng trống trong việc học. Tuy nhiên, chỉ đến khi tôi bắt đầu Khan Academy, tôi mới nhận ra rằng vấn đề về cơ hội học tập bình đẳng còn tồi tệ hơn tôi nghĩ. Ở nhiều nơi trên thế giới, nguồn lực hạn chế, cơ sở hạ tầng không đầy đủ và thiếu giáo viên có kỹ năng tạo ra những rào cản lớn đối với việc học. Những nơi như châu Phi cận Sahara và Nam Á có tỷ lệ hoàn thành trường tiểu học thấp đáng báo động, với vô số trẻ em không thể đến trường hoặc bị buộc phải bỏ học do nghèo đói hoặc xung đột. Ngoài ra, ở nhiều nơi trên thế giới, sự phân biệt sâu sắc đối với các cô gái và các cộng đồng thiệt thòi càng làm cản trở quyền tiếp cận giáo dục. Trong khi hàng triệu trẻ em mỗi năm không đến trường, các cô gái có khả năng không bao giờ đặt chân vào lớp học gấp đôi so với các bạn nam. Tình hình cũng không khá hơn khi trẻ em có quyền tiếp cận trường học. Một nghiên cứu của UNESCO vào năm 2004 cho biết 25% giáo viên ở Ấn Độ vắng mặt ở trường, và chỉ khoảng một nửa trong số họ đang dạy học. Ngay cả khi giáo viên có mặt, họ cũng không nhận được đào tạo đầy đủ về tài liệu giảng dạy. Những vấn đề này không chỉ giới hạn ở các nước đang phát triển. Ở Hoa Kỳ, trẻ em sống trong nghèo đói vào lớp mẫu giáo có thể chậm phát triển đến mười tám tháng so với các bạn cùng trang lứa. Điều này có thể do nhiều yếu tố, bao gồm việc tiếp cận kém với các trường mẫu giáo chất lượng cao và tài liệu đọc, cũng như khó khăn trong việc tìm kiếm gia sư như nhiều gia đình trung lưu và thượng lưu có thể làm. Trong khi đó, ở nhiều quốc gia châu Á như Hàn Quốc, Trung Quốc, Nhật Bản và Ấn Độ, các gia đình thường phải trả tiền cho con cái tham gia các khóa học sau giờ học đắt đỏ. Điều này giúp học sinh duy trì lợi thế trong một môi trường cạnh tranh cực kỳ khốc liệt. Những chương trình này rất tốn kém và gây áp lực lớn lên sức khỏe tâm thần của trẻ em. Rõ ràng, cơ hội giáo dục cho trẻ em, ở mức tốt nhất, là không đồng đều và không tối ưu cho hầu hết thế giới. Như Susanna Loeb từ Đại học Stanford biết, giáo dục chất lượng là một lực lượng mạnh mẽ cho sự thay đổi, nhưng thật đáng buồn, không phải ai cũng có quyền tiếp cận nó. “Chúng tôi cố gắng tạo ra các hệ thống giáo dục công bằng và hiệu quả hơn, nhưng chúng tôi gặp phải rất nhiều rào cản,” cô nói với tôi. Loeb nghiên cứu chính sách giáo dục và đã dành sự nghiệp của mình với tư cách là giáo sư giáo dục để cố gắng tăng cường quyền tiếp cận của học sinh đến tài liệu học tập và giảng dạy cá nhân hóa. Hoa Kỳ, chẳng hạn, có một hệ thống giáo dục phi tập trung. Việc quản lý giáo dục đồng nhất cho một quốc gia mà mỗi quận trường tự quyết định vẫn là một nhiệm vụ gần như không thể. Loeb cũng chỉ ra sự khác biệt ngày càng tăng trong thành tích giữa các nhóm không đồng đều, đặc biệt là học sinh có nhu cầu đặc biệt. Sự bất bình đẳng cũng tồn tại trong cách trẻ em học tập trong các nhóm. Rõ ràng nhất là trẻ em có thu nhập thấp, hoặc những trẻ đến từ các cộng đồng thiệt thòi, những người không có quyền tiếp cận các cơ hội giáo dục giống như những người khác. Các trường học trong khu phố của họ thường thiếu kinh phí, có nghĩa là họ cung cấp cho học sinh ít hoạt động ngoại khóa và không cung cấp các khóa học như toán nâng cao hoặc khoa học cấp cao. Vấn đề này trở nên tồi tệ hơn nhiều khi bạn mở rộng phạm vi ra quốc tế, ở những nơi có nguồn lực hạn chế. Các nhà giáo dục đã tìm ra những giải pháp ngắn hạn, hẹp và địa phương cho một số vấn đề này, nhưng ít giải pháp nào cung cấp lực lượng bình đẳng mà chúng ta muốn hướng tới trong việc cung cấp giáo dục tiếp cận bình đẳng trên toàn cầu. “Vấn đề vẫn là một vấn đề về quy mô, và đó là nơi công nghệ có thể hữu ích,” cô nói.
Giải thích ELI5:
– AI (trí tuệ nhân tạo): Là công nghệ giúp máy tính có thể học hỏi và làm việc như con người. Ví dụ, giống như một con robot biết nói chuyện và trả lời câu hỏi của bạn.
– Gian lận: Là khi ai đó không trung thực, chẳng hạn như khi một học sinh sao chép bài của người khác thay vì tự làm bài của mình.
– Tài liệu học tập: Là sách vở, bài giảng hoặc bất kỳ thứ gì giúp bạn học.
– Gia sư: Là người giúp bạn học thêm, giống như một người bạn dạy bạn làm bài tập về nhà.
Giải thích thuật ngữ khó hiểu:
– Giám sát: Là sự theo dõi để đảm bảo mọi thứ diễn ra đúng cách, như khi giáo viên theo dõi học sinh trong lớp.
– Cơ sở hạ tầng: Là các công trình và hệ thống cần thiết để hỗ trợ hoạt động, như trường học, đường xá và điện nước.
– Chương trình giáo dục: Là kế hoạch hoặc chương trình học mà trường học sử dụng để dạy học sinh.
– Bất bình đẳng: Là tình trạng không công bằng, khi một số người có nhiều cơ hội hơn những người khác.
