Bức tường bị phá vỡ: Tái cấu trúc giáo dục trong thời đại AI và xung đột giữa các thế hệ

Tại Hội thảo bàn tròn thứ ba của Diễn đàn các học giả trẻ của Trung tâm Nghiên cứu APEC, chủ đề “Bức tường bị phá vỡ: Tái cấu trúc giáo dục trong kỷ nguyên AI và xung đột thế hệ”, các học giả đến từ Úc, Chile, Trung Quốc, Papua New Guinea, Peru và Hồng Kông đã thảo luận liên ngành về cách trí tuệ nhân tạo thay đổi mục tiêu giáo dục, phương pháp học tập, thiết kế hệ thống và cấu trúc nhận thức của con người.

Khác với hai phiên trước tập trung nhiều hơn vào hợp tác ngành và khu vực, hội thảo này trực tiếp đặt vấn đề vào cốt lõi của giáo dục: Khi AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ, mà dần trở thành một phần của quá trình học tập, sản xuất tri thức và thậm chí là cách nhận thức, ranh giới của giáo dục truyền thống sẽ được định nghĩa lại như thế nào? Người điều phối, phó giáo sư Đại học Trung văn Hồng Kông, Lê Thanh, đã chỉ ra trong phần mở đầu rằng, từ in ấn, truyền hình, internet đến AI, công nghệ và giáo dục luôn song hành cùng nhau, và cuộc cách mạng AI hiện nay đang thúc đẩy giới giáo dục xem xét lại các phương pháp học, nghiên cứu và giảng dạy cơ bản.

Đại học không chỉ là nơi giảng dạy

Caitlin Pienaar, cố vấn chiến lược cao cấp của Trung tâm Nghiên cứu APEC, Trường Công nghệ Hoàng gia Melbourne, Úc, bắt đầu từ góc độ quản trị giáo dục đại học. Cô cho rằng, đại học không bao giờ là một tổ chức trung lập trong việc truyền đạt kiến thức, mà là người định hình tương lai xã hội và kinh tế: kết nối thị trường lao động, di chuyển khu vực, đổi mới nghiên cứu, thảo luận công cộng và hạ tầng xã hội, do đó trong quá trình chuyển đổi số AI, đại học đảm nhận trách nhiệm vượt xa “giảng dạy trong lớp”.

Theo cô, tác động của AI đối với hệ thống việc làm và kỹ năng sẽ chủ yếu thể hiện qua các công việc dựa trên tri thức và ngành công nghiệp đòi hỏi nhiều thông tin, đặc biệt là đối với thanh niên trong các vị trí nhập môn và giai đoạn đầu của nghề nghiệp, vì nhiều nhiệm vụ cơ bản vốn dành cho tích lũy kinh nghiệm đang bị hệ thống AI hấp thụ. Rủi ro từ đó không chỉ là thay đổi vị trí công việc, mà còn là gián đoạn lộ trình nghề nghiệp, gia tăng bất bình đẳng trong giáo dục, và làm suy yếu khả năng hình thành kỹ năng dài hạn.

Do đó, cô đề xuất, đại học cần thực hiện ba chuyển đổi: từ mô hình “giáo dục – việc làm” tuyến tính sang hệ thống hỗ trợ học tập suốt đời, từ phân chia môn học truyền thống sang hợp tác liên ngành, và từ phản ứng thụ động với AI sang chủ động xây dựng năng lực AI và quản trị trách nhiệm. Điều này có nghĩa, trong kỷ nguyên AI, đại học cần trả lời một câu hỏi lớn hơn: Trong thị trường lao động và nền kinh tế do AI sâu sắc trung gian, đại học nên đóng vai trò công cộng như thế nào?

Mục tiêu giáo dục đang bị đặt lại câu hỏi

Phó giáo sư Julio Erasmo Godoy-del-Campo của Đại học Concepción, Chile, đã đưa cuộc thảo luận lên cấp độ triết lý giáo dục. Ông so sánh rõ ràng giữa giáo dục truyền thống và giáo dục dựa trên AI: cái trước nhấn mạnh tiêu chuẩn hóa, tiến độ thống nhất và chứng nhận qua thi cử, còn cái sau tập trung hơn vào cá nhân hóa, linh hoạt và phản hồi theo thời gian thực dựa trên dữ liệu.

Theo ông, điều này không chỉ là sự khác biệt về “có sử dụng công nghệ hay không”, mà còn là câu hỏi lại về “giáo dục cần nuôi dưỡng con người như thế nào”. AI có thể mang lại mức độ tham gia học tập cao hơn, phản hồi nhanh hơn và hỗ trợ thân thiện hơn với học sinh khuyết tật, nhưng đồng thời cũng đặt ra các vấn đề mới như đạo đức học thuật, sự khác biệt của nền tảng, quyền riêng tư dữ liệu và sự yếu đi của cộng đồng giáo dục.

Vì vậy, ông không ủng hộ việc chọn lựa đơn thuần giữa “giáo dục truyền thống” và “giáo dục AI”, mà nhấn mạnh cần tìm ra con đường kết hợp ưu điểm của cả hai, để AI thực sự nâng cao chất lượng giáo dục, đồng thời giảm thiểu các tác động tiêu cực bên ngoài. Trong quan điểm này, nhiều khách mời trong hội thảo đều đồng tình: chuyển đổi giáo dục trước hết là vấn đề giá trị, sau đó mới là vấn đề triển khai công nghệ.

Từ “đưa bản đồ” đến “dẫn đường dạy học”

Phó giáo sư Zhu Xī, Trường Trí tuệ Nhân tạo, Đại học Trung văn Hồng Kông (Thâm Quyến), phát biểu là phần có sức tư duy nhất trong hội thảo. Ông đề xuất chủ đề “Đừng chỉ giao bản đồ cho thế hệ tiếp theo”, cho rằng sự xuất hiện của AI đang làm đảo lộn logic truyền đạt kiến thức một chiều từ người lớn sang trẻ nhỏ, vì ngày nay, trẻ em có thể nhờ AI để có được kiến thức nhanh hơn, kiên nhẫn hơn và thậm chí chính xác hơn người lớn.

Ông đưa ra khái niệm “thế hệ bản địa AI”, không phải dựa trên độ tuổi, mà là trạng thái nhận thức mới: đối với thế hệ này, AI không còn là công cụ bên ngoài, mà là một phần của hệ thống nhận thức. Trong bối cảnh này, ít nhất có ba dạng thất bại của giáo dục truyền thống: giảm chức năng truyền đạt kiến thức, không còn đáng tin cậy trong sao chép kinh nghiệm, và quyền uy của thế hệ trước đang giảm sút.

Trước sự thay đổi này, ông đề xuất “nguyên tắc hạn chế tối thiểu” — người dạy không nên cố gắng lấp đầy nội dung cho thế hệ tiếp theo, mà nên cung cấp các giới hạn cần thiết để họ tự khám phá trong không gian mở rộng hơn. Theo ông, chỉ có ba điều cần giữ vững: nền tảng đạo đức, khả năng tự chủ trong điều khiển AI, và trách nhiệm cộng đồng hướng tới khu vực APEC.

Phản hồi lại quan điểm này, Phó viện trưởng Viện Nghiên cứu Quốc tế Quảng Châu, Hong Kong, Yuan Randong, nhấn mạnh rằng, trong kỷ nguyên AI, thanh niên không chỉ là người tiếp nhận kiến thức, mà còn cần sớm trở thành “người sáng tạo chung”. Ông nhấn mạnh, ý nghĩa của AI không phải là thay thế sáng tạo của con người, mà là giảm rào cản để thanh niên tham gia giải quyết vấn đề thực, thiết kế, thử nghiệm và hợp tác, giúp họ tham gia sớm hơn vào quá trình đồng sáng tạo tri thức giữa người với người.

Ông còn chỉ ra rằng, cốt lõi của giáo dục cần chuyển từ “tích lũy kiến thức” sang “hình thành năng lực”, đặc biệt là khả năng đặt câu hỏi, phán đoán, liên kết liên ngành và hợp tác với người khác. Nếu chương trình học, đánh giá và hệ thống bằng cấp vẫn giữ nguyên theo mô hình tuyến tính cũ, thì hệ thống sẽ ngày càng giỏi đo lường “trí tuệ của ngày hôm qua”, nhưng ngày càng khó phản ứng với thực tế ngày nay.

Chênh lệch địa phương quyết định độ khó thực sự của giáo dục AI

Julian Melpa, đến từ Viện Nghiên cứu Quốc gia Papua New Guinea, cảnh báo rằng giáo dục AI không thể phát triển tách rời khỏi hạ tầng cơ sở và bối cảnh văn hóa. Cô lấy ví dụ về Papua New Guinea, nơi giáo dục truyền thống phụ thuộc nhiều vào cộng đồng, lớp học trung tâm do giáo viên điều hành và dạy học trực tiếp, và khi AI được đưa vào thực tế, sẽ gặp ngay các hạn chế về điện năng, mạng lưới, đội ngũ giáo viên, chi phí và đa dạng ngôn ngữ.

Đặc biệt trong xã hội có hơn 800 ngôn ngữ địa phương, điều kiện địa lý phức tạp và chênh lệch giữa thành phố và nông thôn rõ rệt, các “lợi ích về hiệu quả” mà AI mang lại sẽ không tự nhiên phân phối công bằng. Nếu thiếu các hạ tầng cơ sở, nền tảng học offline, hỗ trợ ngôn ngữ địa phương và đào tạo hệ thống cho giáo viên, AI có thể làm trầm trọng thêm bất bình đẳng trong giáo dục và xung đột với các giá trị văn hóa bản địa.

Cô đề xuất, giáo dục AI không thể thay thế hệ thống giáo dục hiện có, mà cần được cẩn trọng tích hợp phù hợp với điều kiện địa phương. Điều này làm rõ hơn vấn đề “bao gồm” trong chủ đề “giáo dục bền vững”: không phải công nghệ đi trước, mà là phù hợp với bối cảnh.

Chuyển đổi pháp lý, quản trị và nhận thức

Luật sư Rommel Abilio Infante Asto, cố vấn pháp lý của Phòng Thẩm định Bầu cử Quốc gia Peru, trình bày một bối cảnh giáo dục khác: AI không chỉ diễn ra trong lớp học, mà còn trong dịch vụ công, phổ cập kiến thức pháp luật và đào tạo nghề nghiệp. Ông cho biết, Peru là một trong những nền kinh tế sớm xây dựng khung pháp lý về AI trong khu vực châu Á – Thái Bình Dương, nhưng các quy định về giáo dục đại học, giáo dục người lớn và nâng cao kỹ năng vẫn còn nhiều khoảng trống.

Ông lấy ví dụ về các công cụ do Phòng Thẩm định Bầu cử Quốc gia Peru phát triển, cho thấy AI được sử dụng để giáo dục cử tri về bầu cử và giúp cán bộ công vụ tra cứu pháp luật; đồng thời, ông cũng chỉ ra rằng, các trường đại học và nhà xuất bản học thuật của Peru có thái độ không đồng nhất về AI: có nơi khuyến khích sử dụng phê phán, có nơi giữ thái độ thận trọng. Sự khác biệt này phản ánh rõ ràng quá trình các tổ chức trong hệ thống giáo dục và kiến thức công cộng đang khám phá giới hạn và quy chuẩn của AI.

Cuối cùng, phó hiệu trưởng Đại học Giáo dục Hồng Kông, Li Hui, đã mở rộng cuộc thảo luận về “AI có đang định hình lại bộ não” hay không. Ông dựa trên nghiên cứu của mình, cho rằng việc phổ biến AI và thiết bị số đang thay đổi mạng lưới chú ý, cách ghi nhớ, chức năng thực thi và cơ chế thúc đẩy của con người, đặc biệt có thể ảnh hưởng lâu dài đến khả năng thần kinh của trẻ em và thanh thiếu niên.

Theo ông, AI không chỉ là công cụ nâng cao hiệu quả, mà còn là một “công nghệ nhận thức” chủ động can thiệp vào cấu trúc tư duy. Điều này khiến các vấn đề giáo dục không còn giới hạn trong cải cách chương trình học, mà mở rộng đến quy tắc sử dụng kỹ thuật số trong gia đình, thời gian trẻ tiếp xúc với màn hình, giới hạn truyền thông xã hội và các vấn đề xã hội rộng lớn hơn như “chăm sóc trẻ cùng AI” trong tương lai.

Một cuộc thảo luận sâu về tương lai giáo dục

Nhìn lại toàn bộ hội thảo, điều đáng chú ý không phải là thái độ lạc quan hay thận trọng của các khách mời về giáo dục AI, mà là hầu hết họ đều nhắc nhở một thực tế: tác động của AI đối với giáo dục không chỉ là thay thế công cụ, mà còn là sự tái cấu trúc chung về mục tiêu, mối quan hệ, hệ thống và con người. Từ vai trò của đại học, năng lực phát triển, phù hợp hệ thống, đến khác biệt văn hóa, quản trị pháp lý và ảnh hưởng của khoa học não bộ, các vấn đề giáo dục trong kỷ nguyên AI đã được mở lại và gắn kết chặt chẽ hơn với thị trường lao động, dịch vụ công và cấu trúc xã hội.

Điều này cũng có nghĩa, cải cách giáo dục trong kỷ nguyên AI không chỉ dừng lại ở các cuộc thảo luận kỹ thuật như “làm thế nào để dùng AI trong lớp học”. Các vấn đề sâu xa hơn là: giáo dục cần nuôi dưỡng con người như thế nào, và làm thế nào để duy trì khả năng phán đoán, sáng tạo, trách nhiệm và ý thức cộng đồng trong một thế giới có sự tham gia sâu sắc của hệ thống trí tuệ nhân tạo. Hội thảo không đưa ra câu trả lời chung, nhưng rõ ràng nhấn mạnh rằng, điều quan trọng nhất có thể chính là liên tục đặt câu hỏi về chính những vấn đề này.