Điểm thi giảm 50% khi thi trực tiếp: Bài học đắt giá về việc lạm dụng AI tại Đại học Brown
Sau khi nghi ngờ sinh viên dùng AI gian lận trong bài thi tại nhà, Giáo sư Robert Serrano đã chuyển sang hình thức thi trực tiếp, khiến điểm trung bình giảm từ 96 xuống 48. Sự việc làm dấy lên lo ngại về sự suy giảm tư duy phản biện.
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra một cuộc khủng hoảng thực sự về tính chính trực trong môi trường học thuật. Tại Đại học Brown, một trong những cơ sở giáo dục danh giá nhất thế giới, một thí nghiệm thực tế đã phơi bày khoảng cách khổng lồ giữa điểm số có sự hỗ trợ của AI và năng lực thực chất của sinh viên.
Cú sốc điểm số: Từ 96 xuống còn 48 điểm
Giáo sư kinh tế Robert Serrano đã quyết định thay đổi hình thức thi cuối kỳ sang trực tiếp (in-person) sau khi chứng kiến những kết quả bất thường từ kỳ thi giữa kỳ thực hiện tại nhà (take-home). Kết quả thu được không chỉ gây sốc cho giảng viên mà còn là lời cảnh báo cho toàn ngành giáo dục.
Cụ thể, trong kỳ thi giữa kỳ môn Kinh tế (ECON 1170), điểm trung bình của lớp đạt mức cao kỷ lục là 96/100. Đáng chú ý, có tới 40 sinh viên đạt điểm tuyệt đối 100. Tuy nhiên, ngay khi hình thức thi được chuyển sang trực tiếp để loại bỏ sự hỗ trợ từ các công cụ AI như ChatGPT, điểm trung bình đã lao dốc không phanh xuống còn 48/100.
Bảng so sánh kết quả thi giữa kỳ và cuối kỳ
| Chỉ số so sánh | Kỳ thi giữa kỳ (Tại nhà) | Kỳ thi cuối kỳ (Trực tiếp) |
|---|---|---|
| Điểm trung bình | 96/100 | 48/100 |
| Số lượng sinh viên đạt điểm 100 | 40 sinh viên | Gần như không có |
| Số lượng sinh viên tham gia | 86 sinh viên | 59 sinh viên |
| Hình thức thi | Không giới hạn thời gian, tự do sử dụng công cụ | Giám sát trực tiếp, không sử dụng thiết bị |
Phân tích hiện tượng "Offloading" nhận thức
Hiện tượng điểm số sụt giảm 50% phản ánh một vấn đề kỹ thuật sâu sắc trong cách con người tương tác với AI: Cognitive Offloading (Ủy thác nhận thức). Khi sinh viên sử dụng AI để giải quyết các bài toán kinh tế phức tạp, họ không thực sự trải qua quá trình tư duy logic và ghi nhớ dài hạn. AI đóng vai trò như một "bộ não ngoại vi" xử lý mọi dữ liệu đầu vào.
Bên cạnh đó, Giáo sư Serrano cho biết kỳ thi tại nhà thường được thiết kế khó hơn vì sinh viên có thời gian không giới hạn. Khi không có AI hỗ trợ, sinh viên không chỉ thiếu kiến thức nền tảng mà còn mất đi khả năng giải quyết vấn đề dưới áp lực thời gian. Việc 18 sinh viên ngay lập tức bỏ học phần và 9 sinh viên khác không đến dự thi sau khi biết tin thi trực tiếp là minh chứng rõ nhất cho sự lệ thuộc này.
Phân loại mức độ sử dụng AI trong học thuật
Trước thực trạng này, nhiều trường đại học trên thế giới đang nỗ lực xây dựng khung quy tắc để phân định ranh giới giữa hỗ trợ và gian lận. Các tiêu chuẩn mới thường chia việc sử dụng AI thành ba cấp độ:
- Sử dụng được chấp nhận: Dùng AI để động não (brainstorming), kiểm tra ngữ pháp, tóm tắt tài liệu đọc hoặc tạo các câu hỏi luyện tập.
- Sử dụng hạn chế: Sử dụng AI để viết các phần của bài luận nhưng phải công khai nguồn và mức độ can thiệp của máy tính.
- Bị nghiêm cấm: Sử dụng AI trong các kỳ thi hoặc các bài tập mà giảng viên yêu cầu năng lực cá nhân thuần túy để đánh giá kỹ năng tư duy.
Nguy cơ về một xã hội suy giảm trí tuệ
Giáo sư Serrano đã đưa ra quan điểm cứng rắn về vấn đề này. Ông cho rằng việc chấp nhận gian lận bằng AI sẽ dẫn đến một "xã hội thất bại". Khi những bộ óc trẻ ưu tú nhất nghĩ rằng việc gian lận là bình thường, khả năng tư duy phản biện của con người sẽ dần bị mai một.
Đáng chú ý, khóa học ECON 1170 vốn thường chỉ thu hút khoảng 8 đến 30 sinh viên giỏi nhất. Tuy nhiên, học kỳ này con số đã tăng lên 86, có thể do sinh viên tin rằng hệ thống đánh giá mới sẽ dễ dàng bị vượt qua nhờ sự trợ giúp của công nghệ. Việc thắt chặt quy chế thi cử không chỉ nhằm bảo vệ tính công bằng mà còn để đảm bảo rằng bằng cấp thực sự phản ánh năng lực của người học.
Nhìn chung, sự việc tại Đại học Brown cho thấy AI là một con dao hai lưỡi. Nếu không được quản lý chặt chẽ, nó có thể trở thành rào cản ngăn chặn sự phát triển trí tuệ thay vì là công cụ hỗ trợ như kỳ vọng ban đầu.