Giáo dục trong thời đại AI: Từ dạy cách giải bài toán đến năng lực đặt câu hỏi

Khi AI tiến sâu vào quá trình suy luận

Ngày 25/8/2026, tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) đã diễn ra VSL-TALK 25 với chủ đề “The New Frontiers of AI - Những biên giới mới của trí tuệ nhân tạo (AI)”. Chương trình do Trường Đại học Khoa học Tự nhiên và Câu lạc bộ Nhà khoa học ĐHQGHN phối hợp tổ chức.

Trong bài trình bày “Hướng tới năng lực suy luận siêu việt của AI: từ mô hình lai thần kinh - ký hiệu đến các mô hình tư duy và tác tử AI”, TS. Lương Minh Thắng, Giám đốc Nghiên cứu tại Google DeepMind, giới thiệu hành trình phát triển của các hệ thống AI từ AlphaGeometry, AlphaProof đến Gemini Deep Think và những tác tử nghiên cứu toán học tiên tiến. Điểm đáng chú ý trong quá trình phát triển này là AI không còn chỉ tạo ra nội dung dựa trên những khuôn mẫu đã học. Công nghệ đang ngày càng tiến sâu vào những hoạt động vốn gắn chặt với năng lực tư duy của con người như suy luận, kiểm chứng và giải quyết những bài toán phức tạp.

Chính sự tiến bộ nhanh chóng ấy đặt giáo dục trước một vấn đề mới. Khi máy móc có thể thực hiện ngày càng tốt một phần công việc vốn được xem là biểu hiện của năng lực tư duy, câu hỏi không còn đơn giản là làm thế nào đưa AI vào lớp học, mà rộng hơn là con người cần học gì và cần được đào tạo những năng lực nào trong một môi trường mà AI luôn sẵn sàng cung cấp câu trả lời.

Đây cũng là vấn đề cần được nhìn nhận từ bản chất của quá trình hình thành tri thức. Trong toán học cũng như nhiều lĩnh vực khoa học khác, tìm được lời giải không phải điểm kết thúc. Sau khi có kết quả còn phải kiểm chứng, diễn giải, đánh giá giá trị và đặt tri thức mới vào một hệ thống để những người khác có thể tiếp tục sử dụng, phát triển.

AI hiện tiến rất nhanh ở khâu tạo lời giải và ngày càng mạnh hơn trong kiểm chứng. Tuy nhiên, con người vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc hiểu bản chất vấn đề, diễn giải ý nghĩa của kết quả và xác định đâu là vấn đề thực sự đáng để tiếp tục khám phá.

Sự thay đổi đó tác động trực tiếp đến cách thức tổ chức dạy và học. Nếu nhiệm vụ của học sinh chỉ dừng ở việc tìm đáp án cho một bài toán mà AI có thể giải trong vài giây, hoạt động học tập rất dễ trở thành một cuộc cạnh tranh về tốc độ với máy. Trong cuộc cạnh tranh như vậy, lợi thế rõ ràng không thuộc về người học. Nhưng vấn đề sẽ hoàn toàn khác nếu sau khi có một lời giải, học sinh tiếp tục phải trả lời: Tại sao lời giải này đúng? Có cách giải nào khác không? Những giả thiết nào đang được sử dụng? AI có thể sai ở đâu? Nếu thay đổi điều kiện của bài toán thì kết quả sẽ như thế nào?

AI có thể đưa ra một câu trả lời, nhưng người học cần biết câu trả lời đó có đáng tin cậy hay không; nó nằm ở đâu trong hệ thống kiến thức đã có; những giả định nào đứng phía sau kết quả và quan trọng hơn, từ kết quả đó có thể tiếp tục đặt ra những câu hỏi nào. Như vậy, việc tìm được đáp án đúng chỉ còn là một thành phần của năng lực học tập. Khả năng đặt vấn đề, kiểm chứng thông tin, giải thích lập luận, so sánh các phương án và phát hiện câu hỏi mới sẽ ngày càng trở nên quan trọng.

AI Tutor: Không làm hộ mà thúc đẩy người học tư duy

Một trong những hướng ứng dụng đáng chú ý được gợi ra từ VSL-TALK 25 là mô hình AI Tutor. Về lý thuyết, AI có khả năng cung cấp sự hỗ trợ nhanh chóng cho người học. Tuy nhiên, vấn đề không nằm ở việc công nghệ có thể trả lời nhanh đến mức nào mà ở cách AI được thiết kế và sử dụng trong quá trình học tập.

Nếu một AI Tutor chỉ nhận đề bài và ngay lập tức cung cấp lời giải hoàn chỉnh, công nghệ có thể vô tình lấy đi chính quá trình tư duy mà giáo dục muốn hình thành ở người học. Việc hoàn thành một bài tập nhanh hơn không đồng nghĩa với việc hiểu vấn đề sâu hơn.

Do đó, một AI Tutor hữu ích không nhất thiết phải bắt đầu bằng việc đưa ra câu trả lời. Thay vào đó, hệ thống có thể hỏi người học đang hiểu vấn đề đến đâu, đang gặp khó khăn ở bước nào, liệu có thể thử giải quyết một trường hợp đơn giản hơn hay không hoặc đưa ra một gợi ý để người học tiếp tục suy nghĩ trước khi cung cấp thêm sự trợ giúp. AI không đóng vai trò là công cụ “làm bài hộ”, mà trở thành một phương tiện gợi mở, giúp người học từng bước suy nghĩ, thử nghiệm, kiểm chứng và tự điều chỉnh cách tiếp cận của mình. Thay vì là không gian chủ yếu để giáo viên truyền đạt đáp án và học sinh tiếp nhận, lớp học có thể trở thành nơi người học tranh luận, phản biện và đánh giá các phương án do AI đưa ra.

Người thầy càng quan trọng khi AI luôn sẵn sàng trả lời

Một năng lực mới của giáo viên là biết khi nào nên để AI hỗ trợ và khi nào cần trì hoãn sự trợ giúp để người học tiếp tục tự suy nghĩ. Bởi không phải lúc nào một câu trả lời đến nhanh hơn cũng tốt hơn cho việc học. Có những thời điểm AI nên được sử dụng để mở rộng góc nhìn, kiểm tra một giả thuyết hoặc tạo thêm phương án. Nhưng cũng có những bài tập mà việc tiếp cận AI quá sớm có thể khiến người học bỏ qua quá trình tự thử nghiệm, mắc lỗi và tìm cách sửa lỗi - những trải nghiệm có ý nghĩa đối với việc hình thành tư duy.

Do đó, vấn đề cốt lõi không phải là lựa chọn giữa “có AI” và “không có AI”, mà là xác định thời điểm và mức độ sử dụng công nghệ phù hợp với mục tiêu giáo dục.

Vai trò của người thầy vì thế không giảm đi khi AI phát triển. Trái lại, giáo viên phải thực hiện những quyết định sư phạm phức tạp hơn: khi nào nên để học sinh tiếp tục tự suy nghĩ; khi nào chỉ nên cung cấp một gợi ý; khi nào có thể sử dụng AI để mở rộng vấn đề và khi nào cần yêu cầu người học tự diễn giải lại bằng ngôn ngữ của chính mình. Người thầy cũng không cần cạnh tranh với AI bằng việc cố gắng biết nhiều đáp án hơn hoặc giải bài nhanh hơn.

Bên cạnh khả năng tìm ra lời giải, con người còn có một lợi thế quan trọng: khả năng nhận ra đâu là cách tiếp cận tinh tế, hợp lý và có giá trị. Một hệ thống AI có thể tạo ra một lời giải rất dài, nhưng một nhà toán học giỏi có thể nhìn thấy cấu trúc của vấn đề và tìm ra một con đường ngắn hơn, đẹp hơn. Sự khác biệt không chỉ nằm ở tiêu chí “đúng hay sai”, mà còn ở khả năng đánh giá chất lượng của một lập luận. Trong giáo dục, đây chính là không gian mà người thầy tiếp tục giữ vai trò đặc biệt.

Học cách suy nghĩ cùng AI

Bài trình bày của TS. Lương Minh Thắng cho thấy hành trình từ các hệ thống lai thần kinh - ký hiệu như AlphaGeometry, AlphaProof đến các mô hình tư duy và tác tử AI. Sự phát triển của công nghệ này đồng thời báo hiệu những thay đổi đối với mục tiêu và phương pháp giáo dục. Trong giai đoạn đầu của AI tạo sinh (GenAI), một trong những câu hỏi phổ biến trong nhà trường là: có nên cho học sinh sử dụng AI hay không?

Đó là câu hỏi dễ hiểu khi một công nghệ mới xuất hiện và có khả năng trực tiếp tạo ra những sản phẩm vốn trước đây đòi hỏi người học phải tự thực hiện. Tuy nhiên, khi AI dần trở thành một phần thường trực của môi trường tri thức, việc chỉ tranh luận nên hay không nên sử dụng AI sẽ ngày càng khó giải quyết được vấn đề. Câu hỏi quan trọng hơn sẽ là: sử dụng AI ở bước nào của quá trình học để người học suy nghĩ tốt hơn?

Biết sử dụng AI không thể chỉ được hiểu là biết viết câu lệnh hoặc biết dùng một công cụ để nhanh chóng tạo ra đáp án. Nếu người học có thể đặt một câu hỏi cho AI nhưng không biết đánh giá câu trả lời, không nhận diện được giới hạn của kết quả và không thể kiểm chứng lập luận, việc thành thạo thao tác công nghệ chưa đồng nghĩa với việc có năng lực sử dụng AI một cách thực chất.

Điều quan trọng hơn là người học phải biết đặt câu hỏi, nhận diện giới hạn của câu trả lời, kiểm chứng lập luận và tiếp tục phát triển vấn đề sau khi AI đã đưa ra một phương án ban đầu. Ở góc độ này, AI không phải điểm kết thúc của quá trình học mà có thể trở thành điểm bắt đầu của một quá trình tư duy mới./.

VVH