Chia sẻ về vấn đề này, Phó Giáo sư Ali Al-Dulaimi, Trưởng Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ tại Trường Đại học Anh quốc Việt Nam (BUV), nhấn mạnh AI tạo sinh (Generative AI) cần được nhìn nhận như một bước tiến công nghệ quan trọng thay vì một "phép màu" có thể thay thế hoàn toàn mục tiêu giáo dục.

Theo PGS. Ali Al-Dulaimi, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vận hành AI tạo sinh có khả năng tạo nội dung nhanh chóng và trôi chảy, nhưng hoàn toàn thiếu trải nghiệm thực tế, khả năng phán đoán hay sự thấu hiểu chuyên sâu của con người. Thậm chí, công nghệ này còn có nguy cơ đưa ra thông tin sai lệch thông qua hiện tượng "ảo giác AI". Sự xuất hiện của các công cụ có thể soạn bài luận hoặc lập trình chỉ sau vài giây buộc các trường đại học phải định nghĩa lại cách đào tạo và đánh giá năng lực thực chất của người học.

Trong môi trường giáo dục, AI có thể trở thành người bạn đồng hành hiệu quả. Minh chứng tại Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ BUV, sinh viên đang sử dụng nền tảng Codio phần mềm ứng dụng AI được các cơ sở lớn như MIT hay UCB tin dùng  để hỗ trợ học lập trình, phát hiện lỗi sai trực tiếp. Đối với sinh viên sử dụng tiếng Anh là ngôn ngữ thứ hai, AI cũng hỗ trợ cải thiện cấu trúc và cách diễn đạt. Tuy nhiên, chuyên gia khẳng định công nghệ chỉ nên đóng vai trò hỗ trợ thực hành và phản hồi, không được phép thay thế tư duy phản biện, năng lực suy luận và trách nhiệm kiểm chứng thông tin của người học. Nếu khuyến khích sự thụ động hoặc lệ thuộc quá mức, AI sẽ làm suy giảm mục đích cốt lõi của giáo dục.

Từ kinh nghiệm quản trị quốc tế, các quốc gia đang chuyển từ phản ứng bị động sang tích hợp có cấu trúc và linh hoạt. Vương quốc Anh (với Đại học Edinburgh, UCL) áp dụng khung hướng dẫn phân tầng rõ ràng về các bài tập được và không được dùng AI. Australia (thông qua TEQSA) hướng tới quản lý có trách nhiệm và yêu cầu sinh viên công khai minh bạch mức độ sử dụng AI. Trong khi đó, Singapore định vị hiểu biết về AI là năng lực chiến lược quốc gia, gắn kết chặt chẽ với đạo đức và nhu cầu thị trường lao động.

Tại Việt Nam, PGS. Ali Al-Dulaimi khuyến nghị 5 bài học thực tiễn trong xây dựng chính sách: định hình quy định dựa trên các nguyên tắc cốt lõi thay vì chạy theo từng công cụ công nghệ; đảm bảo tính minh bạch tối đa giữa giảng viên và sinh viên; thiết kế lại hoạt động kiểm tra đánh giá; chuẩn hóa năng lực hiểu biết AI như một chuẩn đầu ra bắt buộc; và xây dựng cơ chế quản trị song hành về đạo đức, quyền riêng tư, sở hữu trí tuệ ngay từ đầu để tránh sự thiếu nhất quán trong tổ chức.

Về vấn đề liêm chính học thuật, chuyên gia khẳng định các nguyên tắc cốt lõi về sự trung thực, tin cậy, công bằng và tôn trọng tri thức vẫn giữ nguyên giá trị. Điểm mấu chốt là ngăn chặn sự sai lệch giữa sản phẩm trình bày và sự hiểu biết thực chất. Trong bối cảnh các công cụ phát hiện AI hiện nay vẫn chưa hoàn hảo và dễ gây sai sót, việc thay đổi phương thức kiểm tra là giải pháp bền vững nhất. Thay vì chỉ chấm điểm sản phẩm cuối cùng như bài luận hay đoạn mã lập trình truyền thống, các trường đại học cần bổ sung các hình thức đánh giá xác thực hơn như vấn đáp, thuyết trình trực tiếp, nộp bản nháp theo từng giai đoạn và viết bài phản tư cá nhân nhằm yêu cầu người học chứng minh.

PV