Trong thế giới nơi não người và AI cùng tồn tại, giáo dục sẽ trở thành như thế nào?

Vào thế kỷ thứ 4 trước Công nguyên, Plato trong “Phaedrus” đã ghi lại lời cảnh báo của Socrates: chữ viết sẽ khiến mọi người “không còn hồi tưởng từ bên trong nữa, mà dựa vào các ký hiệu bên ngoài”, và cuối cùng “quên mất sự thật, chỉ nhớ hình ảnh của chữ viết”.

Vào thế kỷ 15, viện trưởng một tu viện ở Đức là Trithemius trong “Ghi chép về những người chép tay” đã lên án in ấn: “Chúng ta sẽ mất đi việc rèn luyện trí nhớ, trở nên lười biếng và rỗng tuếch.”

Năm 2008, tạp chí The Atlantic đăng bài “Google có khiến chúng ta trở nên ngu dốt không?”: “Chúng ta đang đánh mất khả năng đọc sâu và duy trì sự tập trung.”

Năm 2026, trong nhóm phụ huynh của một trường trung học ở Bắc Kinh, một người mẹ hỏi vào đêm muộn: “Con dùng AI trong 5 phút là viết xong bài văn, tôi nên làm gì?”

Từ chữ viết đến in ấn, từ Internet đến AI—bốn thời đại, cùng một nỗi lo.

Rõ ràng là ba nỗi lo trước đó đã bị lịch sử bác bỏ một cách thỏa đáng. Chữ viết, in ấn và Internet—đó chỉ là những công cụ giúp nâng cao hiệu suất truyền bá tri thức; không những không làm suy yếu năng lực học tập của con người, mà còn cực kỳ nâng cao hiệu suất học tập, thậm chí như một yếu tố cốt lõi đã thúc đẩy tiến bộ của toàn bộ văn minh nhân loại.

Nhưng lần này, tình hình có phần khác.

AI không chỉ tối ưu hóa phương tiện con người tiếp cận tri thức, mà là hoàn toàn thay thế toàn bộ quá trình của con người: ghi nhớ, suy luận, thậm chí giải quyết vấn đề và đưa ra kết quả. Chỉ trong một đêm, mọi phụ huynh và giáo viên đều bị cuốn vào nỗi lo sâu sắc: AI đã trở thành công cụ gian lận hàng đầu.

Trước đó, giáo sư Đại học Stanford là Lý Phi Phi trong cuộc đối thoại với Caixin Media (Đối thoại độc quyền Lý Phi Phi với Triệu Hà Nguyên: “Tôi tin vào con người, không phải AI”) từng nói: “AI đang nhanh chóng chứng minh rằng nhiều thứ máy móc có thể làm được. Nếu cứ để con người mất hàng chục năm, hàng nhiều năm để học những điều mà máy có thể làm, thì đối với con người đó là một sự lãng phí vô cùng lớn. Con người nên tận dụng thời gian và năng lượng được AI giải phóng để chuyển sang bồi dưỡng những năng lực mà AI không thể thay thế—năng lực nhận thức, năng lực sáng tạo, năng lực đồng cảm, và những phẩm chất cốt lõi để ‘làm người’.”

Và sự xuất hiện của OpenClaw càng làm thời điểm “thế giới cộng sinh người-máy” đến sớm hơn vài năm. Nếu điều tất yếu của lịch sử là sự cộng sinh giữa người và máy, thì chúng ta thật sự không cần cố chấp trong việc bảo vệ những năng lực trong tương lai chắc chắn sẽ bị AI thay thế. Vì thế, chúng ta có thể bỏ qua nỗi lo ngắn hạn kiểu: “AI rốt cuộc là công cụ gian lận hay trợ thủ học tập?” để thảo luận một mệnh đề nền tảng hơn:

Khi Agent trở thành một cấu phần cần thiết của con người trong tương lai, thì “hệ thống năng lực” của chính con người cần nâng cấp như thế nào? Hệ thống giáo dục—một cơ sở hạ tầng xã hội khổng lồ—cần tái cấu trúc ra sao? Và hệ thống giáo dục sau khi tái cấu trúc lại sẽ tồn tại những cơ hội mới nào?

Năng lực nền tảng để đặt câu hỏi hay là gì?

Trong tương lai, tiêu chuẩn đánh giá năng lực của một người không còn là “anh ta tự mình hoàn thành được gì”, mà là “anh ta đóng góp giá trị độc đáo gì trong sự phối hợp với Agent”. Đây không đơn giản là quan hệ giữa “con người và công cụ”, mà là sự chuyển dịch năng lực cốt lõi của con người.

Người sáng lập tập trung lâu dài vào “học tập phối hợp người-máy” là Lý Khả Giai đưa ra một “mô hình 90/10”: con người nên giao cho Agent 90% công việc như chuyển tải, sắp xếp, sàng lọc thông tin ban đầu… và 10% còn lại—việc đặt câu hỏi, phán đoán và ra quyết định—do con người thực hiện.

Trong logic giáo dục truyền thống, lượng kiến thức lưu trữ là chỉ số quan trọng nhất để đánh giá học sinh. Nhưng ở thời đại Agent, logic này đang mất hiệu lực. Khi AI có thể truy xuất toàn bộ kho tri thức của văn minh nhân loại chỉ trong vài phần của một giây, thì “uyên bác” không còn là năng lực hiếm nữa, và “đáp án” cũng dần trở nên không quan trọng. Mọi người đều nói rằng: năng lực “đặt câu hỏi hay” trở nên vô cùng quý giá. Nhưng lại rất ít người tự hỏi: năng lực nền tảng để “đặt câu hỏi hay” rốt cuộc là gì?

Đồng sáng lập kiêm chủ tịch của Học viện Onion là Dương Lâm Phong có những suy nghĩ riêng về vấn đề này. Ông cho rằng năng lực đó bắt rễ trong một cấu trúc tri thức theo kiểu “khung xương”. “Thực ra, người thực sự có thể học thấu tri thức không phải là người học thuộc lòng máy móc từng điểm tri thức. Trước đây khi học, chúng tôi có một thói quen: ghi lại những chi tiết vụn vặt mà thầy cô giảng, kể cả những phần không thi. Ví dụ trong môn sinh học học về loài ong, tôi sẽ nắm vững sự khác nhau và sự phân công giữa ong thợ, ong chúa và ong đực. Những thứ đó không thi, nhưng vì bạn nhớ một lĩnh vực lớn hơn, các kiến thức liên kết với nhau, nên bạn sẽ không dễ dàng quên toàn bộ các điểm tri thức trong hệ thống đó. Đây chính là sức mạnh của khung mà học tập hệ thống tạo ra.”

“Giá trị của việc ‘nhớ các điểm tri thức’ chắc chắn đã thay đổi, nhưng không phải là trở nên không quan trọng, mà là cần nhớ theo cách khác—từ các điểm tri thức rời rạc sang cách kết nối tri thức. Giống như xây nhà: AI có thể cung cấp gạch ngói, nhưng trong đầu học sinh phải có cấu trúc kiến trúc của riêng mình. Một người không thể đặt câu hỏi hay về một lĩnh vực hoàn toàn xa lạ; và bản thân việc ‘đặt câu hỏi hay’ không thể thiếu sự chống đỡ của bộ khung tri thức.”

“Giá trị của học tập mang tính hệ thống nằm ở chỗ nó dựng sẵn một giàn giáo nhận thức. Có giàn giáo này, khi học sinh học với AI, họ mới biết mình đang thiếu gì và cần bổ sung gì. Nếu không có hệ thống, thì cái gọi là ‘giải đáp AI’ giống như nhặt vỏ sò trên bãi cát—nhặt được nhiều, nhưng không ghép được thành một bức tranh hoàn chỉnh.” Dương Lâm Phong nói thêm. “Theo tôi, quá trình học trong tương lai là trạng thái song song tồn tại giữa học tập mang tính hệ thống và giải đáp bằng AI: ‘trước có khung xương, rồi mới lấp đầy phần thịt’. Học tập mang tính hệ thống sẽ làm nền; Agent giúp bạn linh hoạt vận dụng và mở rộng trong những tình huống cụ thể.”

Quan niệm này cũng được ngành công nhận rộng rãi. Lý Khả Giai cũng cho rằng: “Giá trị của trí nhớ không còn là ‘lưu trữ’ nữa, mà là cung cấp ‘cấu trúc đặt đáp án’ cho bộ não. Năng lực khung mà khung năng lực cung cấp cho phép nhận biết nhạy cảm về các lỗ hổng thông tin. Chỉ khi học sinh có thể nhìn rõ sự thiếu hụt thông tin, họ mới có khả năng đặt câu hỏi hay. Đồng thời, chỉ khi học sinh đã thấy đủ nhiều khung, họ mới có năng lực tách một câu chuyện mang tính vĩ mô thành mệnh đề có thể kiểm chứng.”

Làm thế nào để có “gu thẩm mỹ tốt”?

Khi Agent có thể tạo ra mười phiên bản phương án chỉ trong vài giây, giá trị cốt lõi của con người trở thành “chọn một trong vô số đáp án”. Nhiều người gọi năng lực lựa chọn đó là “gu thẩm mỹ tốt”. Giáo sư Hồ Húc Minh của Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông gọi gu thẩm mỹ đó là “năng lực thẩm định”. Dù là “gu thẩm mỹ” hay “năng lực thẩm định”, nghe cũng giống như một năng lực khó có thể truyền dạy một cách cụ thể.

Một nhà đầu tư kỳ cựu trong mảng giáo dục trước đây là Giang Phong (bí danh) nói với chúng tôi: bản chất của năng lực thẩm định là hai loại năng lực: đặt vấn đề nghi ngờ và đánh giá giá trị.

Điều nguy hiểm nhất của AI không phải là mắc lỗi, mà là khi mắc lỗi vẫn tự tin đầy ắp. Con người bẩm sinh có xu hướng lười biếng. Khi AI đưa ra đáp án, phản ứng đầu tiên của người bình thường là chấp nhận, không phải chất vấn. Bằng chứng từ khoa học thần kinh cho thấy: việc tiếp nhận thụ động đầu ra của AI sẽ kích hoạt ức chế dài hạn (LTD), làm suy yếu cường độ khớp thần kinh; còn việc chất vấn chủ động, cải tiến và sáng tác phối hợp sẽ thúc đẩy tăng cường dài hạn (LTP), thực sự nâng cao năng lực học tập.

Giáo sư Lý Phi Phi cũng đề cập trong một cuộc phỏng vấn rằng: AI không nên là “cỗ máy trả lời”, mà nên trở thành công cụ cho “cuộc đối thoại kiểu Socrates”. Socrates không bao giờ đưa đáp án trực tiếp, chỉ đặt câu hỏi, buộc bạn phải tự suy nghĩ xem rốt cuộc bạn muốn gì. Và bản chất của năng lực truy hỏi chính là hình thành phản xạ nghi ngờ bản năng đối với đáp án từ người có thẩm quyền.

Trong thực hành giảng dạy, Dương Lâm Phong cũng sớm bắt đầu kế hoạch bồi dưỡng năng lực chất vấn và truy hỏi của học sinh. “Trợ học thông minh AI của Học viện Onion sẽ không thay học sinh suy nghĩ, mà thông qua việc truy hỏi kiểu Socrates để dẫn dắt học sinh xem xét chuỗi suy luận của AI; dẫn dắt học sinh tháo gỡ vấn đề, xây dựng logic.”

Và năng lực nền tảng khác—phán đoán giá trị—mà Giang Phong đề cập, cũng có thể được củng cố thông qua rèn luyện.

Khái niệm “người ra quyết định cuối cùng” do giáo sư Lý Kiến Bồ của Đại học Bách Khoa Hồng Kông đưa ra hướng đến cốt lõi của năng lực phán đoán giá trị: khi AI có thể tạo vô hạn phương án, con người phải xây dựng hệ tọa độ giá trị của riêng mình. Theo thông tin được biết, trong thực hành giảng dạy, ngoài việc khuyến khích học sinh chủ động sử dụng AI trong bài tập, trường còn yêu cầu học sinh phải tự diễn đạt được quá trình mình hợp tác với AI, cũng như logic phán đoán cho mỗi lần lựa chọn.

Tái cấu trúc nội dung giảng dạy và hệ thống đánh giá

Trong cuộc phỏng vấn, giáo sư Lý Phi Phi cũng công khai kêu gọi: “Giáo dục hiện đại, nếu vẫn dùng phương pháp của hơn 100 năm trước để nhấn mạnh đáp án chuẩn và nhồi kiến thức, thì sẽ tụt hậu nghiêm trọng so với thời đại. Những người làm tư duy giáo dục, những người có thể ảnh hưởng chính sách giáo dục và những người đang thực thi giáo dục—cần nắm bắt cơ hội của thời đại này một cách nghiêm túc.”

Rõ ràng là nhu cầu về năng lực của con người đã thay đổi; do đó, hệ thống môn học và hệ thống kiểm tra đánh giá hiện có của chúng ta, cùng với việc xác định vai trò của từng cá nhân trong hệ sinh thái giáo dục, tất cả đều cần thay đổi tương ứng.

Và thực ra, sự thay đổi này đang diễn ra.

Tháng 2 năm 2026, Bộ Giáo dục triệu tập hội nghị triển khai các nhiệm vụ trọng tâm về giáo dục cơ sở trên toàn quốc, nêu rõ đề xuất “thúc đẩy AI đi vào tiêu chuẩn chương trình, dạy học hằng ngày và đánh giá thi cử ở tiểu học và trung học”. Từ mùa thu năm 2025, các thành phố Bắc Kinh và Thượng Hải đã đưa các khóa học phổ cập về AI vào hệ thống chương trình cho học sinh tiểu học và trung học. AI không còn là “lớp học theo sở thích”, mà giống như nội dung bắt buộc như Ngữ văn và Toán học.

Về giáo dục người lớn, tháng 3 năm 2026, Đại học Truyền thông Trung Quốc công bố cắt giảm 16 chuyên ngành đại học như Biên dịch, Nhiếp ảnh… Phần lớn các chuyên ngành bị cắt này đều có đặc điểm “tính quy trình cao, sáng tạo thấp, chi phí để thay thế bằng AI là thấp”. Mặt khác, Đại học Thanh Hoa từ năm 2024 đã thành lập Học viện Trí tuệ Nhân tạo và trang bị cho mỗi tân sinh viên một trợ lý trưởng thành AI; Đại học Chiết Giang cũng từ năm 2024 đưa các khóa học AI vào chương trình dành cho sinh viên đại học như một môn học phổ cập bắt buộc.

Chuỗi thay đổi này thể hiện hai xu hướng tác động của AI lên giáo dục: một là tái cấu trúc các môn học truyền thống, hai là bồi dưỡng năng lực AI.

Khi AI khiến việc coding có thể được học sinh khối khoa học xã hội sử dụng, đồng thời cũng giúp học sinh khối khoa học tự nhiên cảm nhận tốt hơn vẻ đẹp của chữ viết và nghệ thuật, ranh giới giữa kỹ thuật và nhân văn đang bị xóa nhòa. Gần đây, Đại học Thanh Hoa cũng mở khóa “lập trình ngôn ngữ tự nhiên” dành cho sinh viên ngành nhân văn; ranh giới giữa kỹ thuật và nhân văn đúng là đang trở nên mờ nhạt. Nhưng đối với nhiều môn nền tảng khác như Ngữ văn, Toán học, Vật lý, Hóa học… thì tác động sẽ thế nào? Liệu việc phân môn truyền thống còn cần thiết không? Nếu không cần, thì giáo dục cơ sở sẽ chuyển thành hình thái như thế nào?

“Phân môn truyền thống vẫn quan trọng. Mỗi môn học có cách tư duy độc đáo của riêng mình: Toán học nói về logic, Vật lý nói về quan hệ nhân quả, Ngữ văn nói về hiểu và diễn đạt. Những cách tư duy này là các khung nhận thức được hình thành nhờ rèn luyện lâu dài—chính là năng lực cốt lõi để ‘đặt được câu hỏi hay’ mà chúng tôi đã nhắc đến trước đó. Một người không có tư duy Toán học, dù có Agent hỗ trợ, cũng không thể làm tốt phân tích định lượng phức tạp.” Dương Lâm Phong nói với chúng tôi.

“Điểm thay đổi là, ‘bức tường’ giữa các môn học sẽ mỏng đi. Trước đây chúng tôi dạy theo phân môn vì khối lượng kiến thức quá lớn; nếu không tách môn, học sinh sẽ không chứa nổi. Giờ đây AI có thể tích hợp thông tin xuyên môn bất cứ lúc nào, nên việc thiết kế chương trình của chúng tôi có thể táo bạo hơn. Ví dụ, lấy ‘chủ đề’ hoặc ‘vấn đề thực tiễn’ làm trung tâm, kết nối kiến thức của nhiều môn lại với nhau. Điều này phù hợp với logic nền tảng của ‘thiết kế đại đơn nguyên’ mà chuẩn chương trình mới đã đề xuất khi chúng tôi phát triển chương trình cách đây hơn mười năm.”

Về các khóa học năng lực AI đang hiện diện xuyên suốt hệ thống giáo dục, Giang Phong cho rằng đó chỉ là sản phẩm tạm thời. “Giống như khóa học vi máy tính những năm 90, cần phải mở riêng trong hệ thống giáo dục chỉ vì thứ đó quá mới, mức phổ biến còn xa mới đủ.”

Lý Khả Giai cũng có quan điểm tương tự. Bà cho rằng việc bồi dưỡng năng lực AI nên thấm vào mọi môn học, vì bản chất của môn đó không phải là “kiến thức về AI”, mà là “năng lực được rèn luyện trong quá trình hợp tác với AI”.

“Chúng tôi đã dạy học sinh cách sử dụng Agent rồi.” Dương Lâm Phong nói thêm, “Nhưng không phải dạy trực tiếp cách dùng AI; mà biến AI thành một trợ học thông minh, lồng vào trong quy trình học tập. Chỉ cần học sinh học bình thường môn Toán hay Vật lý, Agent sẽ ở bên cạnh để giải thích khái niệm, dẫn dắt suy nghĩ và lập kế hoạch lộ trình. Trong quá trình học bình thường, học sinh sẽ tự nhiên xây dựng năng lực hợp tác với AI.”

Khi nội dung và cách học thay đổi, phương thức kiểm tra đánh giá và hệ thống đánh giá cũng đối mặt với một cuộc cách mạng. Các kỳ thi tự luận truyền thống đang mất ý nghĩa, vì chúng đo lường một năng lực sắp bị AI thay thế hoàn toàn—đó là trí nhớ.

Trên thực tế, cơn lốc cải cách thi cử cũng đã lan rộng.

Đầu năm 2025, kỳ thi Toán cuối kỳ lớp 4 ở Khu Nam Sơn, Thâm Quyến đã gây tranh luận khi trong đề xuất hiện rất nhiều câu hỏi dạng chữ dài. Các câu hỏi tập trung vào vấn đề thực tiễn trong đời sống; do lượng đọc quá lớn, học sinh khó hoàn thành. Thậm chí bộ phận giáo dục còn thông báo tạm thời gia hạn thời gian làm bài thêm 20 phút. Nghe có vẻ không liên quan đến AI, nhưng thực chất phản ánh một xu hướng: bài thi trong tương lai sẽ thiên về đánh giá năng lực “giải quyết vấn đề thực sự bằng tư duy môn học”, chứ không phải bạn nhớ được bao nhiêu.

Tương ứng với điều đó, hệ thống đánh giá của toàn bộ giáo dục cũng sẽ chuyển từ “đánh giá kết quả” sang “đánh giá quá trình”. Học sinh dùng Agent viết một bài văn, nhưng liệu em có khả năng đánh giá bài văn đó hay hay dở, có thể sửa để tốt hơn hay không, có thể nhận ra chỗ logic không thông suốt ở đâu—những năng lực mang tính quá trình này có thể sẽ là trọng tâm mà hệ thống đánh giá giáo dục tương lai quan tâm hơn.

Sự thay đổi vai trò của giáo viên

Cuộc cách mạng về nội dung giảng dạy và hệ thống đánh giá tác động trực tiếp nhất đến vai trò của người đứng lớp: giáo viên.

Tại diễn đàn Chongli 2026, người sáng lập New Oriental là Du Vân Hồng đưa ra một nhận định sắc bén: “AI + giáo dục rất có thể sẽ xóa bỏ một lượng lớn vị trí giáo viên. Theo tiêu chuẩn mới, nói thẳng ra, hiện tại ở Trung Quốc, trong số giáo viên tiểu học và trung học, một nửa là không đạt chuẩn.”

Tiêu chuẩn mới là gì? Không phải là xem ai thuộc bài giảng điểm thi hơn, ai dự đoán đề tốt hơn. Khi AI chấm bài, luyện nói cùng học sinh, và có thể sao chép bài giảng của danh sư đến bất cứ ngóc ngách nào, thì không phải nghề giáo viên bị đào thải, mà là chức năng “thợ dạy chữ” gắn trên vai giáo viên.

Tháng 5 năm 2025, Ủy ban hướng dẫn giảng dạy giáo dục cơ sở thuộc Bộ Giáo dục ban hành “Hướng dẫn sử dụng AI tạo sinh cho học sinh tiểu học và trung học cơ sở”. Tài liệu này xác định ranh giới vai trò của AI trong lớp học: giáo viên không được dùng AI tạo sinh như một chủ thể giảng dạy mang tính thay thế; cấm dùng AI trực tiếp để trả lời câu hỏi của học sinh; đồng thời yêu cầu giáo viên tích cực tham gia các khóa đào tạo chuyên môn để nâng cao năng lực AI. Trong đó có ba thông tin then chốt, cũng chính là ba “đường ranh giới” đối với vai trò giáo viên:

Giáo dục phải do con người làm chủ thể;

Không được hình thành thói quen để học sinh lấy đáp án trực tiếp từ AI;

Bản thân giáo viên phải thành thạo sử dụng AI.

“Thay đổi thực tế nhất của vai trò giáo viên là từ người truyền thụ kiến thức thành huấn luyện viên biết đặt câu hỏi,” Lý Khả Giai nói, “dừng việc làm người vận chuyển kiến thức, vẫn quay về với năng lực đặt câu hỏi quý giá nhất đó—làm người rèn năng lực đặt câu hỏi cho học sinh. Trong thời đại AI có thể trả lời mọi thứ, giáo viên dạy được cho học sinh ‘cách truy hỏi’ mới là giáo viên hiếm nhất.”

Học viện Onion, với 4 triệu người dùng là giáo viên, cũng hiểu sâu sắc về sự thay đổi vai trò này. “Khi hợp tác với các trường, chúng tôi phát hiện giáo viên không phải bị thay thế bởi công nghệ, mà là được công nghệ trao năng lực. Chúng tôi đã luôn triển khai một mô hình lớp học AI mới trong trường học: chỉ để AI đảm nhiệm một phần chức năng giảng giải cơ bản và phản hồi bài luyện tập; còn giáo viên tập trung vào việc tổ chức thảo luận, chẩn đoán khó khăn của học sinh, và làm hỗ trợ về mặt cảm xúc—những việc quan trọng hơn đối với việc hình thành năng lực.”

Từ người vận chuyển kiến thức đến người rèn luyện năng lực—trong sự thay đổi này còn có một trách nhiệm then chốt hơn nữa: người giám sát AI. “Không phải giám sát AI có mắc lỗi hay không, mà là giám sát liệu toàn bộ quy trình học tập có thực sự hiệu quả với từng học sinh hay không.” Dương Lâm Phong nhấn mạnh. “Trong suốt quá trình giáo dục, giáo viên cũng cần lựa chọn phương án hỗ trợ mà AI đưa ra cho học sinh, và đưa ra phán đoán.”

Những cơ hội mới của ngành giáo dục

Sự biến đổi cấp thiết của hệ thống giáo dục để lại cho các công ty trong lộ trình giáo dục một không gian tưởng tượng rất lớn cho vòng cơ hội tiếp theo.

Giang Phong cho rằng cơn sóng AI tạo ra cho các công ty trong mảng giáo dục ba cơ hội mới:

Cơ hội đầu tiên là các công ty thiết kế nội dung giảng dạy chất lượng cao. Đồng thuận của ngành hiện nay là: dù là mô hình lớn hay Agent, nếu chỉ dùng các bộ dữ liệu công cộng trên Internet, chắc chắn không thể đáp ứng nhu cầu của bối cảnh giáo dục hiện tại. Giống như ngành trí tuệ có thân thể cần dữ liệu chất lượng cao, thì mảng giáo dục còn cần dữ liệu giảng dạy chuyên nghiệp và thiết kế nội dung. Không chỉ giúp học sinh dễ hiểu hơn, mà còn tích hợp vào đó việc rèn luyện các năng lực cốt lõi như đặt câu hỏi, truy hỏi, phán đoán giá trị.

“Việc Học viện Onion cần làm là dùng công nghệ để tái cấu trúc nội dung thành các Agent.” Dương Lâm Phong rất tự tin về dữ liệu và nội dung. “Niềm tin của chúng tôi đến từ 10k tiết nội dung khóa học được thiết kế tỉ mỉ phía sau, hiểu biết về tình hình học tập được tích lũy từ 10k lần dữ liệu tương tác, và nhận thức sâu sắc của chúng tôi về ‘làm thế nào để dạy trẻ sao cho các em học hiểu’. Nếu không có những thứ đó, Agent chỉ là một cái vỏ rỗng.”

Cơ hội thứ hai nằm ở thiết kế lớp học. Điểm then chốt của thiết kế lớp học là giúp trường học và giáo viên tìm ra “điểm cân bằng vàng” giữa “người-máy phối hợp” và “năng lực với đánh giá”. Trong việc này, công ty công nghệ giáo dục giỏi hơn nhà trường. Thiết kế lớp học cần phân bổ lại cách thức và mật độ phối hợp người-máy trong phòng học trực tiếp, định vị lại khâu và hình thức tham gia của từng vai trò, đồng thời phải khác biệt với trải nghiệm học tự chủ trực tuyến của chính học sinh. Mức quan trọng của nó không kém gì việc biên soạn giáo trình của thời đại này.

Thách thức sâu hơn nằm ở việc đồng bộ với hệ thống đánh giá. Khi thi cử cũng bắt đầu nhấn mạnh tư duy phản biện và năng lực phối hợp người-máy, giáo dục nhà trường sẽ theo kịp như thế nào? Điều này cần can thiệp ngay từ giai đoạn thiết kế nội dung giảng dạy, đan “bồi dưỡng năng lực” và “nhu cầu luyện thi” vào cùng một logic sản phẩm.

Cơ hội thứ ba nằm ở việc xây dựng hệ thống giá trị và bồi dưỡng nhân văn. Khi công nghệ san phẳng ngưỡng tiếp cận tri thức, giáo dục trở về đúng hình hài ban đầu của nó—nuôi dưỡng một con người toàn diện. Tò mò, khả năng chống chịu, tinh thần hợp tác, cảm nhận về đạo đức, cảm thụ cái đẹp—những phẩm chất trong thời đại cũ bị hệ thống thi cử nhấn chìm sẽ trở thành lợi thế khác biệt lớn nhất giữa người và người trong thời đại AI. Và mọi hệ thống đào tạo liên quan đến điều đó cũng nên được các bậc phụ huynh ở thời đại tiếp theo chú trọng hơn ở tầm nhìn cao hơn.

Quay lại người mẹ đang lo lắng kia

Người mẹ hỏi trong nhóm phụ huynh vào đêm muộn có lẽ không cần lo lắng như vậy. Lịch sử đã chứng minh: chữ viết không làm con người trở nên ngu dốt, in ấn không làm con người trở nên lười biếng, Internet cũng không khiến con người mất năng lực suy nghĩ. Lần này, có lẽ AI cũng vậy.

Điều thực sự cần quan tâm không phải là con có dùng AI hay không, mà là chúng ta định nghĩa “giáo dục” như thế nào. Năng lực đặt câu hỏi được chống đỡ bởi học tập mang tính hệ thống và năng lực khung; năng lực lựa chọn được dựng nên bởi chất vấn và phán đoán giá trị; và linh hồn con người được nâng đỡ bởi năng lực nhân văn. Làm thế nào để giúp con trẻ xây dựng vững ba năng lực đó—đó mới là vấn đề mà phụ huynh thực sự nên quan tâm.

Biến đổi của hệ thống giáo dục cũng sẽ không thể hoàn thành ngay trong một sớm một chiều. Nó cần chính sách từ bỏ quán tính đi theo lộ trình hàng trăm năm; cần giáo viên hoàn thành sự chuyển biến từ thợ dạy chữ sang người dẫn đường; cần phụ huynh cân bằng khó khăn giữa lo lắng luyện thi và năng lực dài hạn.

Nhưng với người mẹ đó và đứa con của bà, câu trả lời có thể rất đơn giản: trước hết, hãy để con miêu tả mình đã hợp tác với AI như thế nào, và vì sao cho rằng bài viết này là hay. Phần còn lại, cứ để thời gian lo.

(Tác giả | Đào Thiên Vũ, Biên tập | Dương Lâm)