Ngày càng nhiều sinh viên sử dụng ChatGPT để hoàn thành bài tập mà không tương tác với tài liệu học tập, tạo ra những thách thức đáng kể cho cả giáo viên và sinh viên có động lực học tập. Vấn đề này trở nên đặc biệt nghiêm trọng trong các dự án nhóm, nơi một số sinh viên nộp nội dung do AI tạo ra thường chứa thông tin không liên quan, định dạng sai và câu trả lời cho những câu hỏi hoàn toàn khác với những gì được giao.
Quy mô của gian lận học thuật có sự hỗ trợ của AI
Vấn đề này mở rộng xa hơn việc thỉnh thoảng nhờ giúp đỡ làm bài tập về nhà. Các giáo sư báo cáo về sự thay đổi đáng kể trong hành vi của sinh viên, với nhiều người quan sát thấy hai loại khác biệt đang xuất hiện: sinh viên sử dụng AI như một công cụ học tập so với những người sử dụng nó để tránh học hoàn toàn. Sự phân chia này đã tạo ra cái mà một số nhà giáo dục mô tả là đường cong hình chuông đảo ngược - với nhiều sinh viên ở hai cực và ít hơn ở vùng trung gian của việc học tập vừa phải, có sự tham gia.
Sự dễ dàng và khả năng chi trả của các công cụ AI đã thay đổi cơ bản bối cảnh gian lận học thuật. Chỉ với 20 đô la Mỹ mỗi tháng, sinh viên có thể truy cập hỗ trợ AI không giới hạn, khiến nó dễ tiếp cận hơn nhiều so với các phương pháp gian lận truyền thống đòi hỏi nỗ lực, rủi ro hoặc chi phí đáng kể. Rào cản thấp này đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể số sinh viên tìm đường tắt.
So sánh chi phí: AI so với gian lận truyền thống
- ChatGPT Plus : 20 USD/tháng cho việc sử dụng không giới hạn
- Mua bài tập truyền thống: 200+ USD cho mỗi bài tập
- Yếu tố thời gian: AI cung cấp kết quả tức thì so với việc chờ đợi hàng ngày cho bài làm được mua
Tác động đến việc học tập hợp tác
Các dự án nhóm đã trở thành những địa điểm đặc biệt có vấn đề cho việc sử dụng sai AI. Sinh viên muốn học thấy mình liên tục phải viết lại nội dung do AI tạo ra được nộp bởi các thành viên trong nhóm, thường phát hiện ra rằng tài liệu hoàn toàn không liên quan đến bài tập thực tế. Văn bản do AI tạo ra thường bao gồm các từ khóa như blockchain hoặc trí tuệ nhân tạo ngay cả khi những khái niệm này không có kết nối nào với yêu cầu dự án.
Điều này tạo ra gánh nặng bất công cho những sinh viên có ý thức, những người cuối cùng phải làm phần lớn công việc trong khi các thành viên trong nhóm không đóng góp gì ngoài đầu ra AI được nhắc lệnh kém. Tình huống trở nên còn bực bội hơn khi nội dung do AI tạo ra chứa những bất nhất về định dạng và trả lời những câu hỏi thậm chí không được hỏi.
Các Dấu Hiệu Phổ Biến Của Bài Làm Học Thuật Do AI Tạo Ra
- Định dạng dấu đầu dòng với kích thước font không nhất quán
- Bao gồm các từ khóa thịnh hành không liên quan ( blockchain , AI , v.v.)
- Câu trả lời không khớp với câu hỏi thực tế được đặt ra
- Ngôn ngữ chung chung, dài dòng mà không có bối cảnh cụ thể
- Thiếu giọng điệu cá nhân hoặc tư duy độc đáo
Hậu quả giáo dục và thách thức phản hồi
Việc sử dụng rộng rãi AI để hoàn thành bài tập đã tạo ra những thách thức mới cho các nhà giáo dục cố gắng cung cấp phản hồi có ý nghĩa. Khi sinh viên nộp công việc họ không tạo ra và không hiểu, các cơ chế phản hồi truyền thống bị phá vỡ hoàn toàn. Giáo viên báo cáo rằng việc sửa chữa các bài nộp do AI tạo ra cảm thấy vô nghĩa vì sinh viên không thể tích hợp phản hồi vào hiểu biết của họ - họ không có kết nối nào với công việc họ được cho là đã sản xuất.
Khi tôi nhận được những bài nộp rõ ràng từ LLM, tôi đang sửa cho ai? Điều đó có ý nghĩa gì? Tôi có thể nói bất cứ điều gì, và sinh viên sẽ không thể tích hợp nó, vì họ không có quyền tự chủ hoặc kết nối với công việc của mình.
Điều này đại diện cho một sự thay đổi cơ bản từ những khó khăn học thuật truyền thống, nơi ngay cả công việc kém cũng phản ánh hiểu biết hiện tại của sinh viên và có thể phục vụ như một nền tảng để cải thiện.
 |
|---|
| Hình ảnh này thể hiện một cuộc thảo luận quan trọng về tác động của các công cụ AI như ChatGPT trong việc viết học thuật và những thách thức đối với các nhà giáo dục |
Vấn đề hệ thống vượt ra ngoài trách nhiệm cá nhân
Trong khi một số người cho rằng sinh viên lười biếng là người duy nhất phải chịu trách nhiệm, tình huống này phản ánh những vấn đề hệ thống sâu sắc hơn trong giáo dục đại học. Nhiều sinh viên ưu tiên điểm số và bằng cấp hơn việc học tập thực tế, xem giáo dục chủ yếu như một con đường dẫn đến việc làm thay vì thu thập kiến thức. Sự nhấn mạnh của thị trường việc làm vào bằng cấp thay vì năng lực được chứng minh củng cố cách tiếp cận giao dịch này đối với giáo dục.
Hệ thống học thuật hiện tại, phần lớn không thay đổi kể từ cuộc cách mạng công nghiệp, có thể không phù hợp để giải quyết những thực tế công nghệ mới này. Sinh viên đối mặt với áp lực tài chính và ràng buộc thời gian tự nhiên hướng tới con đường hiệu quả nhất để đạt được mục tiêu của họ, đặc biệt khi hậu quả trực tiếp của việc sử dụng AI là tối thiểu.
Các Giải Pháp Đề Xuất Về Tính Toàn Vẹn Học Thuật
- Quay trở lại với các kỳ thi viết tay có giám sát
- Đánh giá/kiểm tra bằng hình thức vấn đáp trực tiếp trong 15-30 phút
- Tái cấu trúc chương trình giảng dạy để tích hợp các công cụ AI một cách phù hợp
- Tăng cường các chính sách phát hiện và ngăn chặn
- Tập trung vào đánh giá dựa trên quá trình thay vì dựa trên kết quả đầu ra
Các giải pháp được đề xuất và triển vọng tương lai
Các tổ chức giáo dục đang khám phá các phản ứng khác nhau đối với thách thức này. Một số ủng hộ việc trở lại các kỳ thi được giám sát, bằng giấy bút và đánh giá bằng miệng trực tiếp khiến việc hỗ trợ AI trở nên không thể. Những người khác đề xuất tái cấu trúc chương trình giảng dạy để làm việc với các công cụ AI thay vì chống lại chúng, dạy sinh viên cách sử dụng những công nghệ này một cách hiệu quả trong khi vẫn phát triển kỹ năng tư duy phản biện.
Cuộc tranh luận tiếp tục về việc liệu điều này đại diện cho một giai đoạn điều chỉnh tạm thời khi xã hội thích nghi với công nghệ mới, hay một mối đe dọa cơ bản đối với tính chính trực giáo dục đòi hỏi can thiệp quy định. Điều vẫn rõ ràng là tình huống hiện tại không bền vững để duy trì chất lượng giáo dục và sự công bằng.
Thách thức mở rộng ra ngoài học thuật vào thế giới chuyên nghiệp, nơi các mô hình tương tự của công việc phụ thuộc AI mà không có hiểu biết đang bắt đầu xuất hiện. Khi công nghệ này trở nên phổ biến hơn, xã hội sẽ cần xác định cách bảo tồn giá trị của việc học tập và chuyên môn thực sự trong thời đại trí tuệ nhân tạo ngày càng tinh vi.
Tham khảo: How ChatGPT spoiled my semester