Bài tập đẹp hơn, bài thi tệ hơn
Eric Klopfer, giáo sư MIT và đồng chủ trì một ủy ban nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo trong giảng dạy, học tập và đào tạo nghiên cứu, cho biết với The Washington Post rằng trong nhiều trường hợp, bài tập về nhà của sinh viên tốt lên rõ rệt, nhưng điểm thi lại đi xuống. Khi phải vận dụng kiến thức mà không có mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ, các em thường lúng túng.
“Đó là ảo tưởng về việc học.” — Eric Klopfer
Báo cáo cuối cùng của ủy ban, công bố ngày 13/8/2026, cảnh báo hiện tượng “đầu hàng nhận thức”, khi sinh viên tìm đến AI ngay từ dấu hiệu khó khăn đầu tiên. Ủy ban kết luận việc quá phụ thuộc vào chatbot có thể làm giảm tư duy phản biện, suy yếu trí nhớ, bào mòn sự tự tin và cản trở việc nắm vững kiến thức. Hiệu trưởng MIT gọi đây là thời điểm bước ngoặt của giáo dục đại học, trong khi ủy ban khuyến nghị mỗi lớp học cần có chính sách AI rõ ràng và chú trọng đánh giá quá trình học thay vì chỉ chấm sản phẩm cuối cùng.
Những bằng chứng khoa học ban đầu
Theo giáo sư Luca Cian của trường kinh doanh thuộc Đại học Virginia, hầu như sinh viên nào cũng dùng AI, và giới nghiên cứu đang chạy đua để hiểu những hành vi đã trở thành mặc định. Ông nhắc rằng con người vốn nhớ kém hơn khi dễ dàng tra cứu qua công cụ tìm kiếm hay bản đồ GPS, và mô hình ngôn ngữ lớn có lẽ là công cụ “giảm tải nhận thức” mạnh nhất từng được tạo ra.
