Liệu có thể tổ chức thi tốt nghiệp THPT trên máy tính với hệ thống ngân hàng câu hỏi, quy trình khảo thí, vận hành và kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt, tương tự các kỳ thi chuẩn hóa quốc tế có uy tín như SAT, IELTS và TOEFL

Gần đây, Bộ Giáo dục và Đào tạo cho biết đang xây dựng Đề án tổ chức kỳ thi tốt nghiệp THPT trên máy tính, đồng thời tiếp tục hoàn thiện kỳ thi theo hướng chuẩn hóa. Định hướng này nhấn mạnh yêu cầu đánh giá đúng năng lực thực chất của học sinh, thay vì chỉ kiểm tra khả năng ghi nhớ kiến thức. Từ tháng 9/2025, Bộ đã thành lập Ban Chỉ đạo, Ban Soạn thảo và Tổ Biên tập Đề án. [1, 2]

Thực tế, những năm qua, yêu cầu đổi mới phương thức thi và công nhận tốt nghiệp THPT đã được đặt ra nhiều lần. Nghị quyết 29-NQ/TW năm 2013 chủ trương giảm áp lực, giảm tốn kém, nhưng phải bảo đảm độ tin cậy, trung thực và đánh giá đúng năng lực học sinh [3]. Trong khi đó, Nghị quyết 71-NQ/TW năm 2025 nêu mục tiêu đẩy mạnh chuyển đổi số và đổi mới quản trị giáo dục [4].

Có thể xem việc triển khai kỳ thi tốt nghiệp THPT theo mô hình thi chuẩn hóa trên máy tính là một bước đáp ứng yêu cầu đổi mới trong hoạt động khảo thí. Mô hình này được xây dựng trên nền tảng ngân hàng câu hỏi, quy trình khảo thí chặt chẽ và hệ thống kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt, với cách thức vận hành tương tự các kỳ thi chuẩn hóa quốc tế có uy tín như SAT, IELTS và TOEFL.

Tuy nhiên, thiết kế và thực hiện một kỳ thi chuẩn hóa trên máy tính là nhiệm vụ đặc biệt phức tạp và thách thức bởi liên quan đến nhiều vấn đề – từ phần mềm, hạ tầng thiết bị đến ngân hàng câu hỏi, dữ liệu, an ninh mạng và lộ trình tổ chức.

Hiểu về kỳ thi chuẩn hóa trên máy tính

Trong lịch sử khảo thí, “chuẩn hóa” từng được hiểu đơn giản là thống nhất điều kiện thi, thời gian làm bài, hướng dẫn, cách chấm và báo cáo kết quả.

Ngày nay, khái niệm này bao gồm toàn bộ vòng đời của bài thi: xác định năng lực cần đo, xây dựng ma trận đề, biên soạn, thử nghiệm câu hỏi, xây dựng ngân hàng đề, tổ chức thi, chấm điểm, diễn giải và sử dụng kết quả. Tất cả đều phải dựa trên những tiêu chuẩn và bằng chứng khoa học.

Theo các chuẩn mực quốc tế, một kỳ thi đạt chuẩn phải đáp ứng ba trụ cột: độ hiệu lực (điểm thi có thực sự phản ánh năng lực mà kỳ thi tuyên bố muốn đánh giá hay không); độ tin cậy (kết quả có bị ảnh hưởng quá nhiều bởi mã đề, thời điểm thi, điều kiện tổ chức hoặc các yếu tố ngẫu nhiên không); và tính công bằng (thí sinh không bị thiệt thòi bởi những yếu tố không liên quan đến năng lực cần đo – như vùng miền, điều kiện kinh tế, ngôn ngữ, tình trạng khiếm khuyết hay mức độ thành thạo công nghệ) [5].

Lưu ý rằng chuẩn hóa không có nghĩa là tất cả thí sinh phải làm chung một đề. Thí sinh có thể làm các phiên bản đề khác nhau, nhưng kết quả phải quy đổi về cùng một thang điểm hoặc thang năng lực [6]. Đây là điểm khác biệt cơ bản giữa kỳ thi chuẩn hóa và bài kiểm tra định kỳ trong lớp học. Một câu hỏi hay chưa chắc đã đo đúng năng lực; một câu hỏi khó chưa chắc phân loại tốt. Thậm chí, một câu hỏi hoàn toàn chính xác về kiến thức vẫn có thể gây bất lợi cho một nhóm học sinh chỉ vì bối cảnh văn hóa hoặc lượng thông tin phải đọc. Do đó, mỗi câu hỏi cần được xây dựng, thiết kế kỹ lưỡng về nội dung, ngôn ngữ, kỹ thuật khảo thí và thử nghiệm trên mẫu học sinh phù hợp để xác định độ khó, khả năng phân loại và mức độ ổn định thống kê.

Quan trọng hơn, không thể tuyên bố một kỳ thi có giá trị chỉ vì nội dung của nó bám sát chương trình. Đơn vị tổ chức phải cung cấp bằng chứng cho toàn bộ chuỗi logic: từ câu trả lời của thí sinh đến điểm số, từ điểm số đến nhận định năng lực, và từ nhận định ấy đến các quyết định như công nhận tốt nghiệp hoặc tuyển sinh. Quá trình này được gọi là xác nhận tính giá trị của việc diễn giải và sử dụng điểm thi [7].

Một kỳ thi chuẩn hóa có thể thi trên giấy hoặc trên máy tính. Trong đó, thi trên máy tính có thể được tổ chức theo hình thức tuyến tính – tức mọi thí sinh đều làm một tập hợp câu hỏi cố định hoặc tương đương; hoặc tiến xa hơn, thi thích ứng trên máy tính – theo đó hệ thống tự động lựa chọn câu hỏi tiếp theo dựa trên câu trả lời trước, làm đúng sẽ gặp câu hỏi khó hơn, làm sai sẽ nhận câu phù hợp hơn với năng lực ước tính [8].

Thi thích ứng giúp đánh giá năng lực chính xác hơn trong khi sử dụng ít câu hỏi hơn. Tuy nhiên, để thực hiện phương thức này, đơn vị tổ chức phải có một ngân hàng câu hỏi đủ lớn, các tham số câu hỏi được ước lượng đáng tin cậy, thuật toán lựa chọn câu hỏi được kiểm chứng và quy tắc dừng bài thi được thiết kế hợp lý.

Những thách thức có thể gặp

Sai số có thể xuất hiện ngay từ việc định nghĩa phạm trù cần đo – tức năng lực, đặc điểm hoặc thuộc tính mà bài thi muốn đo ở thí sinh. Nếu phạm trù cần đo không rõ ràng, ma trận đề thi sẽ thiếu định hướng và các câu hỏi có thể vẫn thiên về ghi nhớ hoặc mẹo làm bài, dù đơn vị tổ chức tuyên bố đây là kỳ thi đánh giá năng lực.

Sai số tiếp theo nằm ở khâu thử nghiệm câu hỏi. Nếu mẫu thử nghiệm thiếu tính đại diện cho học sinh ở các vùng miền, loại trường và điều kiện kinh tế-xã hội khác nhau, các thông số về độ khó và khả năng phân loại của câu hỏi có thể bị sai lệch. Những thông số được ước lượng từ học sinh ở các thành phố lớn chưa chắc có thể áp dụng nguyên trạng cho học sinh các vùng khó khăn và ngược lại.

Đặc biệt, không thể mặc nhiên cho rằng đề trên giấy và đề trên máy tính là tương đương bởi kết quả thi có thể khác biệt do hình thức tổ chức thi, hay còn gọi là hiệu ứng phương thức thi. Theo nghiên cứu, hiệu ứng này có thể phụ thuộc vào loại câu hỏi, giới hạn thời gian, đặc điểm của người học, giao diện và thiết bị sử dụng [9, 10, 11]. Nghiên cứu về việc chuyển kỳ thi TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study – Kỳ thi Quốc tế về xu hướng trong toán học và khoa học) từ giấy sang máy tính trên hàng chục nghìn học sinh cho thấy nhiều câu hỏi trở nên khó hơn khi hiển thị trên màn hình. Vì vậy, TIMSS phải sử dụng các mẫu cầu nối và điều chỉnh mô hình liên kết điểm chứ không thể xem hai phương thức là nghiễm nhiên như nhau [12].

Việc làm bài trên màn hình cũng làm tăng tải nhận thức đối với một số học sinh, nhất là khi học sinh phải thường xuyên cuộn trang, chuyển cửa sổ hay ghi nhớ thông tin từ nhiều phần khác nhau [13]. Khi đó, một bài thi Toán có thể vô tình đo thêm kỹ năng đọc trên màn hình; một bài thi Khoa học lại đo thêm kỹ năng điều khiển chuột máy tính. Điều đó có nghĩa là điểm số bị chi phối bởi những yếu tố nằm ngoài năng lực mà kỳ thi tuyên bố muốn đánh giá.

Việc cân bằng điểm giữa các mã đề và các đợt thi cũng rất phức tạp. Hai đề không thể được coi là có giá trị đo lường như nhau chỉ vì người ra đề cảm thấy chúng khó như nhau. Quá trình này bắt buộc sử dụng các câu hỏi neo (câu hỏi dùng chung giữa các phiên bản khác nhau của một kỳ thi chuẩn hóa nhằm liên kết và so sánh kết quả giữa các bài kiểm tra, đảm bảo tính nhất quán và công bằng), mẫu thử nghiệm phù hợp và mô hình thống kê. Nếu các câu hỏi neo bị lộ hoặc thay đổi đặc tính khi chuyển từ giấy sang máy tính, toàn bộ quá trình quy đổi điểm có thể bị ảnh hưởng. Một sai lệch nhỏ trong khâu này cũng có thể làm giảm tính chính xác của bài thi.

Ngân hàng câu hỏi là một thách thức khác. Ngân hàng nhỏ sẽ dẫn đến lặp đề, lộ đề. Trong thi thích ứng trên máy tính, một số câu hỏi có chất lượng tốt có thể được thuật toán sử dụng quá thường xuyên – vấn đề này được gọi là mức độ tiếp xúc của câu hỏi. Vì vậy, hệ thống cần có cơ chế kiểm soát mức độ tiếp xúc của câu hỏi, đồng thời vẫn phải duy trì độ chính xác của phép đo [14].

Ở khâu tổ chức, hệ thống phải xử lý các rủi ro như sự cố điện, gián đoạn mạng, lỗi phần mềm, tấn công an ninh mạng và gian lận công nghệ. Cần có quy định chi tiết cho việc xử lý sự cố, bố trí thi lại, phục hồi dữ liệu và giải quyết khiếu nại.

Trong giai đoạn chuyển tiếp vừa thi giấy vừa thi máy, đơn vị tổ chức còn phải cung cấp bằng chứng về khả năng so sánh điểm số giữa hai phương thức.

Liên quan đến công bằng về khả năng tiếp cận – nguyên tắc bảo đảm mọi thí sinh, bất kể điều kiện, hoàn cảnh hay nhu cầu khác nhau, đều có cơ hội tiếp cận và tham gia kỳ thi một cách công bằng – việc chuyển sang thi trên máy tính cũng đặt ra những thách thức nhất định. Học sinh ở những địa phương có điều kiện công nghệ có thể quen với môi trường thi trên máy tính hơn. Bên cạnh đó, học sinh khuyết tật cần được cung cấp các điều chỉnh phù hợp để có thể tham gia kỳ thi trên cơ sở bình đẳng, chẳng hạn phần mềm đọc màn hình, bàn phím chuyên dụng hoặc thời gian làm bài bổ sung.

Khó khăn cuối cùng là về nhân lực thực hiện. Việc tổ chức một kỳ thi chuẩn hóa trên máy tính cần sự phối hợp ăn khớp của lực lượng nhân sự đa dạng và trình độ cao – bao gồm chuyên gia về khảo thí (thiết kế quy trình, ma trận đề, phân tích dữ liệu sau thi…), cán bộ ra đề bộ môn (xây dựng ngân hàng câu hỏi chuẩn hóa liên tục) cũng như chuyên gia trong các lĩnh vực công nghệ thông tin, đo lường giáo dục, tâm trắc học (psychometrics), tâm lý học, giáo dục đặc biệt, pháp lý và quản trị rủi ro.

Việc phối hợp thực tế không dễ bởi các chuyên gia thuộc các ngành khác nhau có góc nhìn khác nhau và đôi khi công việc bị tắc chính bởi sự khác biệt. Bên cạnh đó, cần thừa nhận rằng Việt Nam chưa có nhiều chuyên gia trình độ cao về khảo thí nói chung cũng như về thi chuẩn hóa trên máy tính nói riêng.

Hiện nay, duy nhất có Trường Đại học Giáo dục – Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức đào tạo sau đại học ngành liên quan đến khảo thí. Một số chuyên gia được đào tạo bài bản ở nước ngoài do khó tìm được “đất diễn” ở trong nước nên thường có xu hướng ở lại hoặc quay lại nước ngoài làm việc. Đội ngũ chuyên môn khảo thí chủ lực hiện có chủ yếu là tay ngang, tự học, tự nghiên cứu, và rất ít người được đào tạo bài bản, có bằng cấp chính thức.

Thay lời kết

Đưa kỳ thi tốt nghiệp THPT lên máy tính theo mô hình chuẩn hóa là chủ trương đúng đắn, phù hợp với xu hướng phát triển của khảo thí hiện đại. Tuy nhiên, quá trình triển khai đòi hỏi sự cẩn trọng và tính chuẩn xác rất cao. Thành công của kỳ thi không chỉ phụ thuộc vào quyết tâm hay nguồn lực tài chính, mà còn bị chi phối bởi các rào cản chuyên môn và kỹ thuật vô cùng phức tạp. Ngay cả những kỳ thi quy mô lớn trên thế giới như Cao khảo (Gaokao) tại Trung Quốc, Tú tài (Baccalauréat) tại Pháp và kỳ thi tuyển sinh đại học (CSAT) tại Hàn Quốc đến nay vẫn chưa chuyển hoàn toàn sang hình thức thi trên máy tính. Các kỳ thi này vẫn chủ yếu dựa trên hình thức thi trực tiếp với đề thi và bài làm trên giấy, mặc dù một số thành phần hoặc môn thi có thể đã bắt đầu ứng dụng máy tính.

Tất nhiên, nói việc tổ chức thi tốt nghiệp THPT theo mô hình chuẩn hóa trên máy tính khó thực hiện không phải để bàn lùi, mà để toàn xã hội có cái nhìn đa chiều, khoa học và thấu hiểu hơn. Qua đó, hy vọng chúng ta có đủ sự chuẩn bị và đồng thuận cần thiết khi triển khai một nhiệm vụ mang tính chiến lược của ngành giáo dục.

Tài liệu tham khảo

[1] Từng bước chuẩn bị cho thi tốt nghiệp THPT trên máy tính. Báo Điện tử Chính phủ, 24/5/2026. https://baochinhphu.vn/tung-buoc-chuan-bi-cho-thi-tot-nghiep-thpt-tren-may-tinh-102260523123800661.htm

[2] Tiếp tục hoàn thiện một kỳ thi chuẩn hóa quốc gia. Báo Điện tử Chính phủ, 26/7/2026. https://baochinhphu.vn/tiep-tuc-hoan-thien-mot-ky-thi-chuan-hoa-quoc-gia-102260726084404185.htm

[3] Nghị quyết số 29-NQ/TW về đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo. Ban Chấp hành Trung ương, 4/11/2013.

[4] Nghị quyết số 71-NQ/TW về đột phá phát triển giáo dục và đào tạo. Bộ Chính trị, 2025.

[5] Standards for educational and psychological testing. American Educational Research Association. American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education, 2014.

[6] Kolen, M. J., & Brennan, R. L. (2014). Test equating, scaling, and linking: Methods and practices (3rd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-0317-7

[7] Kane, M. T. (2013). Validating the interpretations and uses of test scores. Journal of Educational Measurement, 50(1), 1–73. https://doi.org/10.1111/jedm.12000

[8] Weiss, D. J., & Kingsbury, G. G. (1984). Application of computerized adaptive testing to educational problems. Journal of Educational Measurement, 21(4), 361–375. https://doi.org/10.1111/j.1745-3984.1984.tb01040.x

[9] Clariana, R. B., & Wallace, P. E. (2002). Paper-based versus computer-based assessment: Key factors associated with the test mode effect. British Journal of Educational Technology, 33(5), 593–602. https://doi.org/10.1111/1467-8535.00294

[10] Leeson, H. V. (2006). The mode effect: A literature review of human and technological issues in computerized testing. International Journal of Testing, 6(1), 1–24. https://doi.org/10.1207/s15327574ijt0601_1

[11] Mead, A. D., & Drasgow, F. (1993). Equivalence of computerized and paper-and-pencil cognitive ability tests: A meta-analysis. Psychological Bulletin, 114(3), 449–458. https://doi.org/10.1037/0033-2909.114.3.449

[12] Fishbein, B., Martin, M. O., Mullis, I. V. S., & Foy, P. (2018). The TIMSS 2019 Item Equivalence Study: Examining mode effects for computer-based assessment and implications for measuring trends. Large-scale Assessments in Education, 6, Article 11. https://doi.org/10.1186/s40536-018-0064-z

[13] Pengelley, J., Whipp, P. R., & Rovis-Hermann, N. (2023). A testing load: Investigating test mode effects on test score, cognitive load and scratch paper use with secondary school students. Educational Psychology Review, 35, Article 67. https://doi.org/10.1007/s10648-023-09781-x

[14] Huebner, A., Wang, C., Daly, B., & Pinkelman, C. (2018). A continuous a-stratification index for item exposure control in computerized adaptive testing. Applied Psychological Measurement, 42(7), 523–537. https://doi.org/10.1177/0146621618758289

Đăng lại từ Tia Sáng

Bài viết Thách thức khi tổ chức thi tốt nghiệp THPT trên máy tính đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Giáo dục đại học Mỹ đang đối mặt với những cơn gió ngược về tài chính. Trong năm tài khoá 2024, gần một phần năm cơ sở công lập và một phần ba cơ sở tư thục ghi nhận thâm hụt ngân sách , đó là còn trước khi nguồn tài trợ từ các bang bị thắt chặt, lạm phát gia tăng, và chính quyền Tổng thống Trump thực hiện hàng loạt các biện pháp mang tính trừng phạt đối với lĩnh vực này. Gần đây, toàn bộ thành viên của Hội đồng Khoa học Quốc gia, cơ quan chịu trách nhiệm xác định các ưu tiên của Quỹ Khoa học Quốc gia, đã bị miễn nhiệm, trong khi mức tài trợ hiện tại thấp hơn rất nhiều so với năm trước.

Trước đây, khi gặp khó khăn, các trường thường tập trung tăng thu. Một lựa chọn phổ biến là mở nhanh các chương trình thạc sĩ. Nghiên cứu của Robert Kelchen ghi nhận 14.000 chương trình như vậy đã ra đời trong hai thập niên qua. Nhiều chương trình mới mang lại kết quả về thu nhập và nợ của người học tương đương hoặc tốt hơn các chương trình lâu năm. Tuy nhiên, giới hạn liên bang sắp áp dụng đối với khoản vay của học viên cao học và các chương trình nghề nghiệp có thể làm suy giảm nguồn thu này. Những chiến lược khác như tăng học phí, hợp tác với doanh nghiệp quản lý chương trình trực tuyến hoặc trông cậy vào thể thao cũng khó thành công trong môi trường cạnh tranh hiện nay.

Khi các chiến lược tăng thu suy yếu và đại dịch cho thấy nhu cầu phải có dư địa tài chính, các trường ngày càng sẵn sàng cắt giảm. Danh sách những cơ sở đóng chương trình, cho nhân viên nghỉ luân phiên không lương hoặc sa thải lao động đang dài thêm. Các quyết định này có thể chia rẽ cộng đồng học thuật và dẫn đến bỏ phiếu bất tín nhiệm, nhưng đôi khi vẫn là cách khả thi nhất để bảo đảm sự tồn tại lâu dài của tổ chức.

Vấn đề là cộng đồng giáo dục đại học biết khá ít về bộ phận nào thực sự chịu tác động nặng nhất. Việc đóng chương trình học thường được chú ý, còn các trường thường khẳng định họ bảo vệ học thuật bằng cách cắt nhân viên, quản lý và nhà thầu trước. Chẳng hạn, Northwestern từng giảm 10% chi phí ngoài nhân sự, đóng băng tuyển dụng và xóa 425 vị trí nhân viên mà không chấm dứt hợp đồng với giảng viên toàn thời gian.

Trong một dự án nghiên cứu gần đây, Robert sử dụng dữ liệu HelioCampus của hơn 100 cơ sở và hệ thống giáo dục , chủ yếu là đại học công lập, để làm rõ những lĩnh vực thường bị cắt giảm ngân sách trong cả giai đoạn khó khăn lẫn khi điều kiện tài chính thuận lợi. Bộ dữ liệu này bao quát 370 tỷ USD tiền lương trong suốt một thập niên và cho phép xem chi tiết hơn dữ liệu của Bộ Giáo dục

Kết quả đầu tiên là khoảng một nửa chi phí nhân sự nằm ngoài lớp học. Từ sau đại dịch, chỉ hơn một nửa tổng tiền lương được chi cho người làm công việc giảng dạy. Nhóm quản trị chung, gồm phó trưởng khoa, lãnh đạo học thuật và hiệu trưởng, chiếm khoảng 5% chi phí lương. Chi cho công nghệ thông tin và nhân sự thấp một cách đáng ngạc nhiên, dù đây là các chức năng thiết yếu và ngày càng phức tạp.

Chi phí nhân sự

Khi ngân sách giảm, một số bộ phận được bảo vệ hơn các bộ phận khác. Ngay trong mẫu gồm nhiều đại học nghiên cứu công lập có tiềm lực tương đối tốt, khoảng một phần tư vẫn phải giảm ngân sách trong một năm điển hình. Khi tổng chi tiêu của cơ sở giảm, 60% trường hợp có cắt chi cho nhân sự ngoài học thuật, với mức cắt trung vị 2,4%. Mức giảm tương đối nhỏ cho thấy trước khi sa thải, nhiều trường cắt công tác phí, xây dựng mới và bồi dưỡng chuyên môn.

Ngược với nhận định phổ biến, học thuật lại là lĩnh vực dễ bị cắt nhất. Trong khối ngoài học thuật, nhân viên sinh viên làm công việc hành chính chịu rủi ro cao nhất, tiếp đến là cơ sở vật chất và quản trị chung. Các nhóm này, cùng với phát triển nguồn lực, đôi khi còn bị giảm chi ngay cả khi ngân sách tổng thể tăng. Điều đó cho thấy bộ máy trung tâm thường tự thắt lưng buộc bụng và trì hoãn bảo trì trước. Đây có thể là lựa chọn ít đau đớn trong ngắn hạn nhưng bất lợi về dài hạn khi cơ sở vật chất xuống cấp và năng lực quản trị suy yếu.

Thể thao, quản trị nghiên cứu và phát triển nguồn lực là những lĩnh vực ít bị cắt hơn vì được xem là có khả năng tạo doanh thu. Khi tổng chi tiêu tăng, ngân sách thể thao tăng mạnh nhất, với mức trung vị 8,6%, sau đó là dịch vụ sinh viên 7,4% và nhân sự 7,3%.

Những lĩnh vực bị cắt giảm

Dữ liệu của Bộ Giáo dục cho thấy xu hướng tương tự. Khi tổng ngân sách bị thu hẹp, giảng dạy là hạng mục bị cắt thường xuyên nhất, xuất hiện ở 65,6% trường hợp; tiếp theo là hỗ trợ học thuật 59,1% và hỗ trợ thể chế 56,8%. Nghiên cứu 45,9% và dịch vụ công 49,5% là hai nhóm ít bị cắt nhất; dịch vụ sinh viên bị giảm ở 55,9% trường hợp.

Robert đã thử tìm mối liên hệ giữa quyết định cắt giảm và mô hình ngân sách, mức độ phân quyền, quy mô tuyển sinh, mức phụ thuộc vào học phí, chi nghiên cứu hay năng lực gây quỹ, nhưng phần lớn quyết định mang tính đặc thù của từng trường. Đại học có hoạt động nghiên cứu lớn thường giảm chi quản trị nghiên cứu; trường phụ thuộc nhiều vào học phí có xu hướng giảm mạnh chi ngoài học thuật để bảo vệ trải nghiệm trong lớp. Nhìn chung, lãnh đạo phải cân nhắc bối cảnh địa phương trong một môi trường nhiều xung đột nên khó hình thành một công thức chung.

Phân tích sơ bộ ở cấp khoa cho thấy trưởng khoa và trưởng bộ môn thường giảm chi cho nhân viên hỗ trợ và quản trị chung, đồng thời cố bảo vệ giảng viên, quản trị nghiên cứu và dịch vụ sinh viên. Khi ngày càng nhiều trường áp dụng mô hình ngân sách theo trung tâm trách nhiệm, quyết định của cấp quản lý trung gian sẽ càng quan trọng.

Tuy nhiên, việc bảo vệ giảng viên và chương trình học có thể sắp thay đổi. Dưới sức ép của cơ quan lập pháp bang ở Indiana, Ohio và Utah, các trường ngày càng đóng những chương trình có ít người tốt nghiệp. Cách làm này thường cho phép chấm dứt cả vị trí có biên chế dài hạn và tạo mức tiết kiệm lớn hơn. Năm 2023, Đại học West Virginia cắt 28 chương trình và 143 giảng viên; quyết định gây tranh cãi nhưng giúp trường cân bằng ngân sách trong vòng hai năm.

Khi cắt giảm trở nên không thể tránh khỏi, lãnh đạo phải làm cho quá trình ấy nhân văn nhất có thể. Cần giải thích rõ vì sao phải cắt và chiến lược sau cắt giảm là gì. Nếu có thể, việc sa thải hoặc đóng chương trình phải được thông báo đủ sớm để sinh viên hoàn tất việc học và người lao động tìm việc mới. Chần chừ quá lâu chỉ làm ngắn thêm thời gian chuẩn bị của tất cả các bên. Ngân sách phản ánh các giá trị của một tổ chức, và điều đó bộc lộ rõ nhất khi phải đưa ra những quyết định khó khăn.

Dịch từ Chronicle

Bài viết Cách các trường đại học “thắt lưng buộc bụng” đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Trong kỷ nguyên hiện đại, lĩnh vực marketing cũng tồn tại một khái niệm tương đồng được gọi là “educate thị trường” (định hướng/thay đổi nhận thức của thị trường). Theo đó, khi một sản phẩm hoặc dịch vụ mang tính đột phá được ra mắt, do tính chất quá mới mẻ và khác biệt, người tiêu dùng chưa thể thấu hiểu ngay giá trị của nó. Lúc này, nhà cung cấp buộc phải thực hiện các chiến dịch định hướng nhận thức nhằm giúp thị trường hiểu đúng và trúng về sản phẩm. Nhiều người có xu hướng dịch từ “educate” ở đây là “giáo dục”. Tuy nhiên, trong tiếng Việt, từ này lại mang sắc thái phân cấp vị thế tương đối rõ rệt (người dạy ở vị thế cao hơn hướng dẫn cho người học). Có lẽ vì lý do này, giới chuyên môn thường giữ nguyên thuật ngữ gốc thay vì dịch nghĩa.

Trên đây là hai câu chuyện liên quan đến việc “educate” – hay nói cách khác là quá trình giảng giải, phân tích để người khác thấu hiểu – trong hai lĩnh vực tôn giáo và kinh doanh. Giờ đây, xin được quay trở lại với khái niệm “educate” trong chính môi trường giáo dục. Với tư cách là một cơ sở đào tạo hay một người thầy, việc định hướng học viên, học trò là trách nhiệm hiển nhiên. Mỗi nhà trường, mỗi người thầy đều sở hữu những triết lý và phương pháp giáo dục riêng biệt. Kiến thức chuyên môn có thể bị lãng quên hoặc trở nên lạc hậu rất nhanh theo thời gian, nhưng triết lý và phương pháp tư duy mới là những giá trị cốt lõi đọng lại, đồng hành cùng người học suốt đời. Do đó, khi đánh giá một cơ sở giáo dục, chúng ta nên nhìn nhận sâu sắc vào triết lý và phương pháp mà họ công bố trước xã hội. Đó chính là lời cam kết mang tính hệ thống về những gì nhà trường tin tưởng, thực hành và nhất quán suốt lộ trình học tập, nghiên cứu, sinh hoạt của người học trong nhiều năm tại khuôn viên trường.

Tầm quan trọng của vấn đề này là không thể phủ nhận. Dù vậy, phải trong khoảng hơn 10 năm trở lại đây, tôi mới nhận thấy các cơ sở giáo dục tại Việt Nam bắt đầu dành sự quan tâm sâu sắc hơn đến nội dung này thông qua việc nghiên cứu, cân nhắc, tuyên bố chính thức và nỗ lực hiện thực hóa triết lý đại học.

Mặc dù đã có những bước tiến, song thời gian gần đây, trên các phương tiện truyền thông và mạng xã hội đã xuất hiện những sự hiểu lầm, thậm chí là dấu hiệu mang tính định kiến đối với một triết lý, phương pháp đào tạo cụ thể (vì lý do khách quan, tôi xin phép không định danh trực tiếp, nhưng quý độc giả có thể tự nhìn nhận). Xét trên phương diện cá nhân, tôi không hoàn toàn đồng điệu với triết lý và phương pháp này; tuy nhiên, tôi ủng hộ tất cả các triết lý, phương pháp giáo dục tiên tiến đã được công nhận và áp dụng rộng rãi tại nhiều quốc gia trên thế giới (cần lưu ý là mang tính toàn cầu, không bó hẹp trong phạm vi một quốc gia hay một địa phương cụ thể). Bên cạnh đó, tôi cho rằng một phương pháp có thể không phù hợp với cá nhân này nhưng hoàn toàn có khả năng mang lại giá trị cho những đối tượng khác và xã hội, do đó tinh thần chung vẫn là sự ủng hộ và tôn trọng tính đa dạng.

Khi những sự hiểu lầm mang tính truyền thông nói trên xảy ra, tôi thậm chí đã có một góc nhìn tích cực. Bởi lẽ, tương tự như câu chuyện mang tính ẩn dụ về Đức Phật hay nguyên lý định hướng thị trường trong kinh doanh, khi công chúng chưa hiểu hoặc hiểu sai, đó chính là cơ hội thiết thực để các đơn vị thực hiện vai trò “educate” – giải thích, minh định bản chất vấn đề cho họ và cho toàn xã hội. Nếu không chủ động truyền thông vào thời điểm khủng hoảng này thì có thể thực hiện vào lúc nào?

Tuy nhiên, kết quả thực tế lại diễn ra hoàn toàn ngược lại. Rất nhiều cơ sở giáo dục đang áp dụng triết lý, phương pháp này đã vội vã thay đổi tên gọi của các chương trình hội thảo chuyên môn, điều chỉnh nội dung triết lý hiển thị trên website chính thức, và thậm chí đổi cả tên gọi của các đơn vị trực thuộc vốn được thành lập chuyên biệt để tập trung nghiên cứu phương pháp này.

Một phản ứng thực sự mang lại nhiều sự thất vọng. (Thở dài)

Bài viết Suy ngẫm về khái niệm “Educate” trong bối cảnh giáo dục hiện đại đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Khi còn là sinh viên năm nhất vào năm 2010, Russell Bryant được Đại học Temple cấp cho một địa chỉ email @temple.edu cùng cam kết rằng tài khoản này sẽ được duy trì suốt đời. Sau khi tốt nghiệp, Bryant tiếp tục sử dụng địa chỉ này cho hầu hết các dịch vụ cá nhân và nghề nghiệp, từ Apple Pay, Spotify cho đến hóa đơn điện. Thế nhưng, vào cuối năm ngoái, Temple bất ngờ thông báo sẽ ngừng cung cấp quyền truy cập email cho toàn bộ cựu sinh viên đã tốt nghiệp hơn một năm. Đối với Bryant, hiện là một luật sư bất động sản, đây là một cú sốc. Sau hơn 15 năm gắn bó, địa chỉ email trở thành một phần quan trọng trong sinh hoạt hằng ngày, và anh quyết định khởi kiện trường cũ. 

Temple không phải là trường duy nhất. Trong năm qua, nhiều đại học khác, bao gồm Vanderbilt và Wright State, cũng tuyên bố chấm dứt tài khoản email của hàng nghìn cựu sinh viên và cán bộ nghỉ hưu. Các nhà quản trị cho rằng việc duy trì số lượng lớn tài khoản này vừa tốn kém, vừa tiềm ẩn rủi ro an ninh, trong khi chỉ có một tỷ lệ nhỏ thực sự sử dụng. Chẳng hạn tại Vanderbilt, chưa đến 15% email cựu sinh viên hoạt động thường xuyên, và đây là lý do chính khiến trường chấm dứt dịch vụ vào mùa hè năm nay.

Một yếu tố khác là nguy cơ an ninh mạng ngày càng gia tăng. Từ sau đại dịch Covid-19, số lượng các cuộc tấn công bằng mã độc tống tiền trong khối giáo dục đại học đã tăng mạnh, với email là kênh xâm nhập chủ yếu. Tin tặc lợi dụng các chiến dịch lừa đảo tinh vi để khiến người dùng tải xuống phần mềm độc hại hoặc chia sẻ thông tin đăng nhập, từ đó truy cập dữ liệu nghiên cứu, tài chính và hồ sơ cá nhân. Hậu quả không chỉ là thiệt hại tài chính mà còn có thể làm tê liệt toàn bộ hoạt động của một trường đại học trong nhiều ngày.

Theo Ed Hudson – Phó Giám đốc công nghệ thông tin của Đại học Kansas, việc kiểm soát các tài khoản email thuộc về cựu sinh viên và cán bộ nghỉ hưu đặc biệt khó khăn, bởi nhóm người dùng này không còn nằm trong phạm vi giám sát và ràng buộc chính sách của nhà trường. Ông cho rằng những cam kết trước đây về “email trọn đời” chỉ phản ánh bối cảnh an ninh thông tin của một thời điểm khác, khi mối đe dọa chưa nghiêm trọng như hiện nay.

Sự thay đổi này để lại nhiều hệ quả cá nhân. Josh Stein, cựu sinh viên Vanderbilt ngành khoa học máy tính và toán học, từng dùng địa chỉ email cựu sinh viên để gửi vô số hồ sơ xin việc. Khi trường thông báo chấm dứt Google Workspace, anh lo ngại việc mất email đồng nghĩa với nguy cơ đánh mất các cơ hội nghề nghiệp và mạng lưới kết nối chuyên môn. Stein bày tỏ sự thất vọng khi ngôi trường từng khuyến khích sinh viên tận dụng lợi ích lưu trữ không giới hạn và hứa hẹn duy trì email trọn đời nay lại rút lại cam kết sau hơn 20 năm. Với anh, địa chỉ email không chỉ là công cụ liên lạc mà còn gắn liền với danh tính, sự tin cậy và mối gắn bó với trường cũ.

Tại Wright State, quyết định chấm dứt email dành cho cán bộ nghỉ hưu vào mùa xuân năm nay cũng gây chấn động. Robin Suits – quản trị viên trang web của Hiệp hội Hưu trí Wright State, vốn duy trì một danh sách 600 địa chỉ email .edu để kết nối và thông tin cho các thành viên về hoạt động thường niên, tin buồn hay kế hoạch cải tạo cơ sở vật chất. Việc mất đi công cụ này khiến bà lo ngại tổ chức sẽ bị tê liệt, bởi từ tháng Năm đến nay chỉ có 20 thành viên chủ động cập nhật địa chỉ liên lạc. Dù đã gửi kiến nghị lên ban quản trị, Suits cho biết hiệp hội có thể sẽ phải quay lại phương thức gửi thư qua bưu điện để duy trì hoạt động.

Trong khi đó, vụ kiện của Russell Bryant tại Temple tiếp tục thu hút sự quan tâm. Sau khi báo chí đưa tin, hàng chục cựu sinh viên khác bày tỏ mong muốn tham gia. Dù nỗ lực biến vụ kiện thành kiện tập thể bị bác bỏ vì lý do thủ tục, sự ủng hộ “áp đảo” này đã tiếp thêm cho Bryant nghị lực, củng cố quyết tâm theo đuổi vụ việc không chỉ cho bản thân mà cho cả cộng đồng cựu sinh viên.

Lược dịch từ The Chronicle of Higher Education

Bài viết Cơn ác mộng: Cựu sinh viên và cán bộ nghỉ hưu cho rằng việc mất hộp thư trường là một tổn thương cá nhân đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Báo cáo đặt giáo dục đại học trong bối cảnh môi trường chính trị, kinh tế, xã hội và công nghệ rộng lớn hơn, phơi bày một khu vực đặc trưng bởi quy mô khổng lồ, tốc độ tăng trưởng nhanh chóng, sự đa dạng sâu sắc và những khoảng cách cấu trúc dai dẳng. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng Châu Á không còn là vùng ngoại biên nữa, mà đã nắm giữ vị trí trung tâm trong cấu trúc hiện tại và tương lai của giáo dục đại học toàn cầu.

Đây là báo cáo được thực hiện cho Phòng Thử nghiệm Tương lai Giáo dục Đại học (Higher Education Futures Lab), một nền tảng nghiên cứu và tư vấn độc lập. Báo cáo sẽ chính thức được công bố tại hội nghị của Hiệp hội Nghiên cứu Giáo dục Đại học (Higher Education Research Association – HERA) diễn ra tại Đại học Bắc Kinh, Trung Quốc vào ngày 13-14 tháng 6 năm 2026.

Từ vùng ngoại biên bước vào trung tâm

Trong bốn thập kỷ qua, Châu Á đã vượt qua Châu Âu và Bắc Mỹ về số lượng sinh viên nhập học, tạo ra hệ sinh thái giáo dục đại học lớn nhất thế giới. Báo cáo ước tính có khoảng 12.600 cơ sở giáo dục đại học trên khắp các vùng lãnh thổ được khảo sát và hơn 90 triệu sinh viên nhập học tính đến năm 2023.

Sự mở rộng về quy mô này đi kèm với sự tăng trưởng vượt bậc về năng lực nghiên cứu. Sản lượng khoa học của Châu Á đã tăng vọt, đặc biệt là ở Trung Quốc – quốc gia hiện đóng góp khoảng một phần tư số lượng công bố nghiên cứu toàn cầu.

Cùng với Ấn Độ, Nhật Bản và Hàn Quốc, Trung Quốc tạo thành một khối nghiên cứu thống trị đang định hình lại các mô hình sản xuất tri thức trên toàn thế giới.

Tuy nhiên, báo cáo cũng nhấn mạnh một nghịch lý: dù Châu Á dẫn đầu về quy mô và tăng trưởng, khu vực này vẫn chưa được đại diện xứng tầm (under-represented) trong các hệ thống dữ liệu và khung phân tích toàn cầu.

Phần lớn dữ liệu hiện có vẫn tiếp tục được sản xuất và quản lý bởi các tổ chức bên ngoài khu vực này. Điều này làm nổi bật nhu cầu cấp thiết của Châu Á trong việc tự phát triển các chỉ số, tiêu chuẩn so sánh và cơ sở hạ tầng dữ liệu của riêng mình.

Định hình khái niệm “Châu Á”

Một trong những kết quả quan trọng của bản báo cáo là sự khó khăn trong việc định nghĩa “Châu Á” như một vùng giáo dục đại học đồng nhất. Nhóm tác giả đã áp dụng một cách tiếp cận thực tế, lựa chọn 16 quốc gia/vùng lãnh thổ trải dài khắp Đông Á, Đông Nam Á và Nam Á, trong đó mỗi nơi đều đại diện cho những tiến trình lịch sử, bối cảnh văn hóa và mức độ phát triển riêng biệt.

Thay vì áp đặt một khuôn mẫu duy nhất, bài phân tích sử dụng lăng kính PESTLE (Political, Economic, Sociological, Technological, Legal and Environmental), tức phân tích toàn diện bối cảnh Chính trị, Kinh tế, Xã hội, Công nghệ, Pháp lý và Môi trường. 

Cách tiếp cận này giúp nhận diện một khu vực có tính chất hỗn hợp, nơi không có một mô hình giáo dục đại học đơn lẻ nào chiếm thế độc tôn. Có những quốc gia có cấu trúc tập quyền cao do nhà nước kiểm soát, có những hệ thống giáo dục đại học vận hành theo định hướng thị trường hoặc mô hình hỗn hợp (hybrid).

Quan trọng hơn, báo cáo cảnh báo việc quá phụ thuộc vào các bảng xếp hạng toàn cầu và các tiêu chuẩn truyền thống. Dù việc tham gia các bảng xếp hạng giúp định hình khát vọng của các trường và nâng cao vị thế quốc tế, chúng cũng chỉ phản ánh được một phần bức tranh động lực học phức tạp và đang tiến hóa của khu vực.

Chính trị, quản trị và giới hạn của thuyết tất định (determinism)

Mối quan hệ giữa hệ thống chính trị và kết quả đầu ra của giáo dục đại học hóa ra mơ hồ hơn người ta thường nghĩ. 16 quốc gia và vùng lãnh thổ bao gồm nhiều mô hình quản trị khác nhau – từ dân chủ tự do đến các quốc gia độc đảng hay chính quyền quân sự – tuy nhiên, không có mối tương quan trực tiếp nào giữa cấu trúc chính trị và hiệu suất của các trường đại học.

Các chỉ số như kiểm soát tham nhũng, hiệu quả chính phủ, tự do báo chí và tự do học thuật có sự khác biệt rất lớn trong khu vực. Dù vậy, mối liên hệ lịch sử giữa quản trị nhà nước và sự phát triển giáo dục đại học lại khá yếu và phụ thuộc nhiều vào các yếu tố ngẫu nhiên.

Phát hiện này thách thức những giả định mang tính định mệnh về tầm ảnh hưởng của thể chế chính trị đối với trường đại học. Thay vào đó, nó gợi ý rằng sự phát triển của các cơ sở giáo dục được nhào nặn bởi sự tương tác phức tạp của các yếu tố lịch sử, kinh tế và xã hội, trong đó môi trường chính sách quốc gia tương tác một cách không đồng đều với các chuẩn mực học thuật toàn cầu.

Nền tảng kinh tế

Sự tăng trưởng kinh tế là bệ đỡ cho phần lớn sự phát triển giáo dục đại học của Châu Á. Bất chấp những bất ổn toàn cầu, hầu hết các nền kinh tế được khảo sát vẫn tiếp tục mở rộng, góp phần làm tăng nhu cầu đối với giáo dục sau phổ thông và nghiên cứu.

Sự đa dạng kinh tế của khu vực này là vô cùng ấn tượng. Các nền kinh tế tiên tiến như Nhật Bản và Singapore lấy dịch vụ làm mũi nhọn, trong khi những quốc gia khác, bao gồm Indonesia và Campuchia, vẫn duy trì nền tảng công nghiệp mạnh mẽ. Những khác biệt về cấu trúc này định hình các ưu tiên giáo dục đại học của mỗi quốc gia, từ hệ thống nghiên cứu thúc đẩy bởi đổi mới sáng tạo cho đến các mô hình giảng dạy định hướng theo nhu cầu của lực lượng lao động.

Đầu tư công cho giáo dục lại cho thấy một bức tranh mờ nhạt. Trong khi chi tiêu cho y tế nhìn chung tăng lên, thì chi tiêu cho giáo dục tính theo tỷ lệ GDP lại đình trệ hoặc sụt giảm ở nhiều nước. Ở bậc đại học, chi tiêu công trung bình chỉ quanh quẩn ở mức 0.5% GDP, thấp hơn nhiều so với mức thường thấy ở các quốc gia có thu nhập cao.

Khoảng cách tài chính này dấy lên những lo ngại về chất lượng, sự công bằng và tính bền vững trong dài hạn, đặc biệt là khi nhu cầu nhập học tiếp tục tăng cao.

Những dịch chuyển nhân khẩu học

Xung động nhân khẩu học là một trong những yếu tố mạnh mẽ nhất định hình các hệ thống giáo dục đại học tại Châu Á. Khu vực này đang vừa trẻ hóa, vừa già hóa cùng một lúc. Các quốc gia như Pakistan, Bangladesh và Campuchia có dân số trẻ lớn và đang tăng trưởng, trong khi Nhật Bản, Hàn Quốc và Trung Quốc lại đối mặt với tỷ lệ sinh giảm và già hóa dân số.

Hệ quả đối với giáo dục đại học là vô cùng sâu sắc. Nhóm đối tượng truyền thống từ 18 đến 23 tuổi được dự báo sẽ đạt đỉnh rồi suy giảm tại nhiều quốc gia trong hai thập kỷ tới. Xu hướng này đòi hỏi các hệ thống phải thích ứng, hoặc bằng cách mở rộng tuyển sinh quốc tế, hoặc chuyển dịch sang mô hình học tập suốt đời.

Thực tế, báo cáo xác định những người học tập suốt đời (độ tuổi từ 24 đến 55) là phân khúc tăng trưởng then chốt. Nhóm đối tượng này đang ngày càng tăng trưởng ở hầu hết các nước trong khu vực và trên toàn cầu, đồng nghĩa với việc các trường đại học sẽ cần thiết kế lại chương trình giảng dạy, phương thức đào tạo và dịch vụ hỗ trợ để phục vụ cho những người học đa dạng và phi truyền thống này.

Mở rộng quy mô tiếp cận, bất bình đẳng dai dẳng

Cơ hội tiếp cận giáo dục đã cải thiện rõ rệt trên khắp Châu Á. Tỷ lệ nhập học trung học phổ thông vượt quá 80% ở hầu hết các nước, tạo ra nguồn tuyển sinh dồi dào cho bậc đại học. Tỷ lệ tham gia giáo dục đại học cũng tăng lên, với một số hệ thống đạt đến mức phổ cập gần như toàn dân.

Tuy nhiên, sự chênh lệch vẫn rất gay gắt. Tỷ lệ nhập học có sự khác biệt lớn, từ khoảng 10% ở Pakistan đến hơn 100% ở Hàn Quốc (do có thêm sự tham gia của nhóm học tập suốt đời). Tỷ lệ tốt nghiệp và các lộ trình thăng tiến cũng khác nhau đáng kể giữa các quốc gia, phản ánh năng lực thể chế và sự phân bổ nguồn lực không đồng đều.

Cấu trúc cung ứng giáo dục cũng đa dạng không kém. Dù các trường đại học công lập vẫn chiếm ưu thế về số lượng sinh viên, khoảng 65% số cơ sở giáo dục lại là trường tư thục, làm nổi bật vai trò quan trọng của các đơn vị cung ứng dựa trên thị trường trong việc đáp ứng nhu cầu học tập.

Những mô hình này chỉ ra một hệ thống kép ở nhiều quốc gia: sự mở rộng đại chúng được thúc đẩy bởi các trường tư thục, song hành cùng các cơ sở công lập tinh hoa tập trung vào nghiên cứu và danh tiếng.

Hệ thống nghiên cứu: Sự phân kỳ và trỗi dậy

Bức tranh nghiên cứu của Châu Á được đánh dấu bởi cả sự tập trung lẫn sự đa dạng hóa. Một nhóm các “cường quốc nghiên cứu” (Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc và Singapore) thể hiện mức độ đầu tư R&D lớn, mật độ nhà nghiên cứu dày đặc và sản lượng toàn cầu cao.

Phía sau nhóm này là tầng lớp các hệ thống “đang lên”, bao gồm Ấn Độ, Việt Nam và Thái Lan, những nước đang nhanh chóng gia tăng hoạt động nghiên cứu của mình. Nhóm quốc gia thứ ba có năng lực nghiên cứu hạn chế hơn nhưng lại thể hiện những tiềm năng ẩn giấu.

Sản lượng nghiên cứu đã tăng trưởng ngoạn mục trên toàn khu vực, trong đó Trung Quốc dẫn đầu với khoảng cách biệt lớn và Ấn Độ cho thấy sự tăng tốc nhanh chóng. Bức tranh về chỉ số chất lượng lại hỗn độn hơn, khi chỉ một số hệ thống nhỏ hơn (như Singapore) đạt hiệu suất mạnh mẽ về chỉ số tác động trích dẫn và hợp tác quốc tế.

Bất chấp những thành tựu này, năng lực của Châu Á không được thể hiện một cách đồng đều trong các bảng xếp hạng đại học toàn cầu. Không có quốc gia nào có quá 20% số trường đại học được đưa vào các hệ thống xếp hạng lớn, phản ánh cả những hạn chế về dữ liệu lẫn những định kiến vốn có trong thước đo toàn cầu.

Quốc tế hóa

Quốc tế hóa là một khía cạnh quan trọng của giáo dục đại học toàn cầu, tuy nhiên các hệ thống của Châu Á vẫn tương đối mang tính hướng nội. Ở hầu hết các quốc gia, sinh viên quốc tế chiếm chưa đến 1% tổng số lượng nhập học.

Ngược lại, xu hướng du học nước ngoài (hướng ngoại) lại tăng trưởng nhanh chóng, đặc biệt là từ Ấn Độ, Pakistan và Bangladesh. Mô hình này nhấn mạnh sự phụ thuộc liên tục vào các hệ thống giáo dục phương Tây đối với việc đào tạo nâng cao và xây dựng danh tiếng.

Cùng lúc đó, một số quốc gia (đáng chú ý là Malaysia, Hàn Quốc, Singapore và Trung Quốc) đang nổi lên như những trung tâm giáo dục của khu vực, thu hút ngày càng nhiều sinh viên quốc tế đến học tập. Báo cáo xác định tiềm năng chưa được khai phá cho việc dịch chuyển nội khối Châu Á, điều có thể thúc đẩy sự hội nhập khu vực mạnh mẽ hơn và giảm bớt sự phụ thuộc vào các quốc gia điểm đến truyền thống.

Dữ liệu thiếu sót

Một chủ đề lặp đi lặp lại xuyên suốt bản báo cáo là sự thiếu hụt trầm trọng nguồn dữ liệu nhất quán và chất lượng cao về giáo dục đại học ở Châu Á. Các chỉ số cơ bản như số lượng trường, mức độ tài trợ và các thước đo hiệu suất thường không đầy đủ hoặc thiếu đồng nhất.

Hơn nữa, nhiều chỉ số được sử dụng rộng rãi lại được thiết kế bên ngoài khu vực và không phản ánh được các đặc trưng riêng của Châu Á, chẳng hạn như chu kỳ phát triển nhanh chóng, sự đa dạng văn hóa và các mô hình tổ chức hỗn hợp.

Nhóm tác giả báo cáo kêu gọi phát triển các hệ thống dữ liệu và khung phân tích dựa trên thực tiễn khu vực. Những nỗ lực như vậy không chỉ cải thiện sự hiểu biết lẫn nhau trong lòng Châu Á mà còn cho phép các so sánh toàn cầu trở nên chính xác hơn.

Hướng tới một trật tự học thuật toàn cầu mới

Châu Á sẵn sàng đóng vai trò quyết định trong việc định hình tương lai của giáo dục đại học toàn cầu. Quy mô, tốc độ tăng trưởng và năng lực nghiên cứu ngày càng tăng giúp khu vực này trở thành động lực trung tâm của đổi mới sáng tạo, phát triển tài năng và sản xuất tri thức.

Tuy nhiên, cuộc chuyển mình này cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng cho các nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách trên toàn thế giới. Thay đổi nhân khẩu học sẽ tái định hình nhu cầu giáo dục như thế nào? Các sinh viên tốt nghiệp trong tương lai sẽ làm việc ở đâu? Các hệ thống của Châu Á sẽ tương tác thế nào với các hệ thống ở Châu Phi và các khu vực mới nổi khác?

Việc giải quyết những câu hỏi này đòi hỏi nghiên cứu bền bỉ, cải thiện dữ liệu và hợp tác sâu sắc hơn giữa các tổ chức và các quốc gia. Bóa cáo ủng hộ việc chuyển dịch từ cái nhìn coi Châu Á là một tập hợp các hệ thống quốc gia riêng lẻ sang việc công nhận đây là một khu vực gắn kết chặt chẽ với nhau và có tầm ảnh hưởng toàn cầu.

“Bản đồ Giáo dục Đại học Châu Á” cung cấp một tài liệu nền tảng về một lĩnh vực đang tiến hóa nhanh chóng. Cách tiếp cận phác thảo diện rộng của nó làm nổi bật cả những thành tựu phi thường lẫn những thách thức lớn mà khu vực đang phải đối mặt.

Đối với các nhà hoạch định chính sách và các nhà lãnh đạo đại học, thông điệp đưa ra rất rõ ràng: Hiểu về Châu Á không còn là một lựa chọn. Khi trọng tâm của giáo dục đại học tiếp tục dịch chuyển, khu vực này sẽ không chỉ định hình tương lai của chính mình mà còn quyết định cả hướng đi của học thuật, sự dịch chuyển du học và sự phát triển thể chế trên toàn cầu.

Dịch từ University World News

Bài viết Châu Á đang dần trở thành tâm điểm của giáo dục đại học toàn cầu đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Đầu năm nay, hiệu trưởng trường Đại học Connecticut (Connecticut College) đã đến gặp giám đốc phụ trách nghiên cứu và quy hoạch của trường, John Nugent, với một thắc mắc. Một thành viên hội đồng quản trị đã vô tình chia sẻ một số liệu chưa được cập nhật về quỹ đầu tư của trường. Số liệu này được lấy từ đâu?

Không mất nhiều thời gian tìm kiếm, Nugent xác định được thứ mà ông tin là thủ phạm: Wikipedia. Trang web mã nguồn mở này thường là một trong những kết quả đầu tiên hiện ra trên Google khi tìm kiếm về trường đại học, và cũng có ảnh hưởng rất lớn với các câu trả lời của trí tuệ nhân tạo. Trên trang Wikipedia của trường, Nugent nhận thấy số liệu về quỹ đầu tư đã không được cập nhật hai năm.  

Câu chuyện này cho thấy một vấn đề đối với marketing giáo dục đại học ngày nay. Các trường có thể đổ hàng triệu đô vào các website và quảng cáo để xây dựng thương hiệu, nhất là trong thời điểm hiện tại khi tình trạng tuyển sinh trở nên ảm đạm và niềm tin xã hội vào giá trị của bằng cấp ngày càng lung lay. Mặc dù vậy, trang web được nhấn vào đầu tiên không phải bao giờ cũng là trang web của trường. 

Thoạt nghe, việc sử dụng Wikipedia để xây dựng thương hiệu có vẻ là một chiến lược thuận lợi trong thời đại thông tin dân chủ. Nhiều bộ phận Truyền thông của các trường đại học cũng đã kỳ vọng như vậy và thử tìm cách sửa thông tin trên trang Wikipedia của trường mình, đôi lúc theo cách có lợi cho trường. 

Tuy vậy, các cố gắng này thường không kéo dài. Dù là một cộng đồng mở, Wikipedia được kiểm soát bởi các biên tập viên vô cùng tâm huyết, những người sẵn sàng phủ quyết ngay lập tức những chỉnh sửa của các trường để giữ sự độc lập của trang web. 

Trước sự kiểm soát này, các trường đại học gần như không thể động vào trang Wikipedia của mình. Điều này đồng nghĩa với việc các trường đang đánh mất sự kiểm soát đối với hình ảnh thương hiệu của mình trong mắt công chúng.  

Đúng là các trường không nên nhúng tay vào trang Wikipedia của mình. Nhưng khi chính quyền Tổng thống Trump đang ra sức tấn công những trường đại học mà họ cho là không cùng quan điểm, dựa theo những cảnh báo của cả các viện chiến lược think tank và lẫn các tài khoản ẩn danh trên mạng xã hội X, liệu những cố gắng như vậy có hoàn toàn sai không?

Ai Là Người Quyết Định?

Vào ngày 4/3, Nugent đã đăng nhập vào Wikipedia để thay số liệu chưa được cập nhật về quỹ đầu tư bằng số liệu mới nhất. Chưa đầy ba tiếng sau, sự thay đổi này đã được để ý bởi Kevin Guidry, một nhà nghiên cứu đại học kiêm giám đốc chương trình đánh giá tại Đại học Notre Dame.

Guidry ngay lập tức đăng lên diễn đàn chuyên theo dõi các xung đột lợi ích của Wikipedia. Ông chỉ ra rằng kể từ năm 2006, tài khoản của Nugent chỉ chỉnh sửa những bài báo liên quan đến Đại học Connecticut, và tên đăng nhập của tài khoản (JohnDNugent) dễ dàng cho phép ông lần được ra mối liên hệ của Nugent với trường đại học này. 

Guidry là một biên tập viên Wikipedia nhẹ nhàng, người tự nhận đã dành nhiều đêm trên trang web này để sửa các bài về những trường đại học Mỹ. Ông sẽ nhận được thông báo mỗi khi có một thay đổi trên trang của một trường đại học. 

Với gần 20 năm kinh nghiệm, Guidry rất nhạy trong việc nhận ra những tài khoản của nhân viên nhà trường như Nugent. Dù họ chỉ đang làm công việc được giao, họ đang không ý thức được rằng các trường không có quyền hạn với các trang này. 

Là một trang web mở, Wikipedia hoàn toàn có thể bị lợi dụng. Vào năm 2006, tờ The Lowell Sun ở Massachusetts đã phát hiện hàng loạt nhân viên quốc hội chỉnh sửa trang tiểu sử của các nghị sĩ theo một cách có lợi, cùng lúc gây bất lợi cho những ứng cử viên tranh cử khác. (Một tài khoản có địa chỉ IP trỏ về Hạ viện đã viết trên trang của một nghị sĩ phe đối lập rằng ông “bốc mùi phân bò.”) Vào năm 2022, một người phụ nữ Trung Quốc đã bị phát hiện bịa đặt hàng loạt về lịch sử trung đại Nga trên Wikipedia. Người này đã viết hơn 200 bài báo, có bài dài bằng cả một cuốn sách, nhằm thao túng thông tin về thời kỳ lịch sử này. 

Các biên tập viên Wikipedia cho rằng nếu không ngăn chặn những hành vi tương tự, các trang Wiki của trường đại học sẽ trở thành tờ rơi quảng cáo cho các trường này. 

Vào năm 2024, cộng đồng Wikipedia đã tố cáo một tài khoản có ý định thêm vào trang của trường Cao đẳng Siena (Siena College) những đoạn văn giống các đoạn miêu tả trên website nhà trường, ví dụ như trường này có một “đời sống sinh viên phong phú.” Khi được tờ The Chronicle hỏi về các chỉnh sửa này, Allison L. Turcio, phó hiệu trưởng phụ trách tuyển sinh và marketing của Siena đã viết trong email trả lời rằng mục đích “là để cập nhật và sửa lại các thông tin sai.” “Ngay cả logo của chúng tôi trên Wiki cũng bị sai.” Thời điểm này, trường đang trong quá trình đổi tên thành Đại học Siena (Siena University). 

Tháng 6 năm 2025, các biên tập viên đã phải chặn một tài khoản có tên “HTemoney” vì đã thêm một đoạn văn ca ngợi nhiệm kỳ của một lãnh đạo vào trang của trường Morris College, một trường nhỏ có lịch sử dành cho người Mỹ gốc Phi ở South Carolina. Khi tờ The Chronicle liên lạc với Henrietta Temoney, trợ lý hành chính tại Văn phòng Hỗ trợ Sinh viên của Morris, thay vì trả lời câu hỏi về việc chỉnh sửa, Temoney chỉ hỏi lại liệu tờ báo này có thể giúp cô điều chỉnh trang Wiki này được không. 

Việc một trường dùng Wikipedia để viết lại lịch sử không phải là chuyện chỉ xảy ra một lần. Vào năm 2011, toàn bộ thông tin về vụ bê bối liên quan đến bằng cấp giả đã bị xoá khỏi trang của trường Đại học Wales (University of Wales) bởi một tài khoản được cho là quản trị web của một trường đại học khác đang trong quá trình sáp nhập với trường này.

Các biên tập viên biết rằng trong phần lớn các trường hợp, những chỉnh sửa này của các nhân viên nhà trường không nhằm mục đích gây hại. Vì vậy, họ cũng có cơ chế cho phép các trường cập nhật trang Wikipedia của mình. 

May mắn cho Nugent, sau khi trao đổi với các biên tập viên, ông được hướng dẫn khai báo mối liên hệ của mình với Đại học Connecticut trên hồ sơ cá nhân, và chuyển sang đề xuất thay đổi thay vì tự chỉnh sửa thông tin. Tài khoản của ông được phép tiếp tục hoạt động trên Wikipedia. 

Những trường hợp tương tự cũng đã xảy ra. Vào tháng 5/2025, Guidry đã báo cáo rằng một tài khoản có tên “Cpupdates” chỉ tập trung sửa bài cho trang của Đại học California Polytechnic State (California Polytechnic State University) ở San Luis Obispo. Tài khoản này đã bị chặn bởi một biên tập viên khác, nhưng sau đó đã được bỏ chặn sau khi khai báo mối liên hệ với nhà trường và cam kết không tự ý chỉnh sửa nữa. 

Tuy vậy, không phải trường nào cũng biết về những quy tắc này để làm theo, và đôi khi, họ bị cấm hoạt động trên Wikipedia.

Năm 2022, Guidry nêu tên tài khoản “Marketingcats” do đã có những sửa chữa với trang của trường Đại học Khoa học North Dakota (North Dakota State College of Science‎) (Linh vật của trường này là mèo rừng). Tài khoản này sau đó xác nhận đến từ bộ phận marketing của trường, và ngay lập tức đã bị một biên tập viên “chặn theo WP:ROLE” – một chính sách cấm tài khoản dùng chung của Wikipedia. Hôm sau, một tài khoản mới xuất hiện và tiếp tục các chỉnh sửa của Marketingcats. Tài khoản cũng này ngay lập tức bị chặn bởi một biên tập viên khác.

Đây là một trải nghiệm vô cùng ức chế đối với các trường. Lee Schwartz, giám đốc Marketing của North Dakota, chia sẻ: “Bạn không được phép làm gì kể cả khi bạn là giám đốc marketing và bạn chỉ muốn sửa một lỗi sai về thông tin. Trong khi những người bình thường, không liên quan khác thì lại có thể được chỉnh sửa.”

Các biên tập viên sau đó đã xem xét lại sự việc. Một biên tập viên viết: “Đáng tiếc là Đại học Khoa học North Dakota đã có thể đóng góp theo những cách khác cho trang Wiki về trường.” Người này sau đó đã đưa ra một số cách mà bộ phận marketing đã có thể làm để được chấp nhận các chỉnh sửa. 

Lee Schwartz, khi đó còn chưa làm ở North Dakota, cho biết ông hoàn toàn không biết về những khả năng đó. Ở thời điểm đó, nhà trường chỉ đành bỏ qua và chấp nhận những thông tin trên trang Wiki đó. 

Tầm ảnh hưởng của Wikipedia

Việc bỏ cuộc với Wikipedia giờ đây sẽ mang lại hậu quả nặng nề hơn trước, khi các trường đang phải đối mặt với một chính quyền liên tục chĩa mũi dùi vào họ, còn xã hội thì vẫn hoài nghi về giá trị của giáo dục đại học. 

Trong khi đó, tầm ảnh hưởng của Wikipedia trong bức tranh giáo dục đại học là rất lớn. Theo một báo cáo gần đây của Muck Rack, với những câu hỏi liên quan đến giáo dục, cả ChatGPT và Gemini đều trích dẫn Wikipedia nhiều hơn bất kỳ nguồn nào khác. 

“Điều này mang lại một hệ quả rất đáng lo ngại. Các sinh viên tiềm năng đang đọc và đưa ra quyết định dựa trên những nội dung mà không phải do các trường tự viết, cũng như không thể dễ dàng sửa được nếu có sai sót hoặc cần cập nhật,” phó hiệu trưởng Turcio của Đại học Siena viết trong email gửi The Chronicle.

Khi không thể tự mình chỉnh sửa, một số trường đã thử nhờ một bên thứ ba, tuy nhiên kết quả cũng không mấy khả quan. 

Jay W., một biên tập viên Wikipedia trẻ tuổi đến từ Massachusetts, cho biết rằng một số trường đã đề nghị trả tiền để anh chỉnh sửa hoặc viết các bài mới trên Wikipedia cho họ. 

W. ngay lập tức từ chối các đề nghị này, trước cả khi các trường kịp đưa ra mức thù lao. Anh nói rằng phần lớn các biên tập viên đều không muốn biến sở thích của mình thành một mặt hàng dịch vụ. Bên cạnh đó, những chỉnh sửa có trả phí sẽ phải công khai thông tin này và sẽ bị các biên tập viên khác soi xét kỹ lưỡng hơn. 

Một số trường khác đã tìm đến các công ty truyền thông để được tư vấn cách vượt qua quy trình khó hiểu của Wikipedia. 

Lumino là một công ty xây dựng thương hiệu số chuyên về các chiến lược Wikipedia và AI. Theo Pete Hunt, giám đốc chiến lược của công ty, Lumino hướng dẫn các khách hàng, bao gồm cả các trường đại học, cách “đề xuất cập nhật một cách minh bạch” với Wikipedia thông qua việc yêu cầu các biên tập viên có uy tín thực hiện những thay đổi thay vì tự chỉnh sửa. 

Lumino là một trong số ít công ty tư vấn chiến lược được cộng đồng biên tập viên Wikipedia tin tưởng, theo Samuel Breslow, một nhà báo kiêm quản trị viên Wikipedia chuyên về giáo dục đại học. Mặc dù vậy, các biên tập viên vẫn rất cẩn trọng với các công ty truyền thông. 

Breslow giải thích, “Dù có thể hợp tác ở một mức độ nhất định, sẽ luôn có một sự “lệch” giữa mục tiêu trung tập của Wikipedia và mong muốn quảng bá của bộ phận truyền thông cho nhà trường.” 

Ranh giới giữa “Một Bài Tuyên Truyền” và “Một Nghiên Cứu”

Một số trường đại học đã tuyển dụng một vị trí có tên gọi là Chuyên gia Wikipedia Thường trực (Wikipedian-in-Residence). Vị trí này thường được đảm nhiệm bởi những người đã có kinh nghiệm với trang web này và có thể tận dụng các nguồn lực của nhà trường để làm giàu thêm cho trang Wiki của trường. 

Rachel Helps được tuyển dụng vào vị trí Chuyên gia Wikipedia vào năm 2015 bởi thư viện Đại học Brigham Young. Trường đại học này được sở hữu và vận hành bởi Giáo hội Các Thánh Hữu Ngày Sau của Chúa Giêsu Kitô, vì vậy, một phần lớn công việc của Rachel Helps liên quan đến các bài viết trên Wikipedia về giáo hội. Cô cùng một nhóm sinh viên luân phiên đóng góp hàng nghìn bài viết sử dụng thông tin từ nguồn tài liệu của thư viện trường. 

Nhưng dần dần, các biên tập viên bắt đầu cáo buộc Helps và các sinh viên của cô có xu hướng thiếu khách quan do vị trí công việc của họ trong nhà trường. Một biên tập viên cho rằng các đóng góp của cô trên trang của nhà văn Orson Scott Card, một cựu sinh viên Brigham Young, đã lờ đi một loạt bài luận chính trị gây tranh cãi của ông. Một vài người khác thì đã chỉ trích những những phần cô viết trên trang về Sách Mặc Môn là “tuyên truyền”, với lý do rằng cô đã dùng nguồn của giáo hội, trong khi khuyến nghị của Wikipedia là dùng những nguồn thứ cấp như báo chí để đảm bảo khách quan. 

Patrick Britti, một biên tập viên Wikipedia và giáo viên môn khoa học xã hội ở Virginia, hiện đang sửa lại một bài do nhóm của Helps viết về một người sáng lập trường đại học thời đầu. Theo Britti, bài viết của Helps đã bỏ qua quá khứ gây tranh cãi của nhân vật này. 

Britti cũng thừa nhận rằng dù bài báo này có phần hơi “tâng bốc”, phần cốt lõi của nó là một “nghiên cứu rất đáng nể” mà nhóm của Rachel Helps đã thực hiện. 

Rốt cuộc, Helps vẫn bị cấm chỉnh sửa bất kỳ bài nào có liên quan đến Giáo hội. Cô chia sẻ rằng cảm thấy bị tổn thương trước động thái này của Wikipedia, và vì công việc trở nên bị hạn chế rất nhiều sau lệnh cấm, cô đã nghỉ việc vào tháng trước. 

Bức Tranh Lớn Hơn

Các trường đại học có thể cảm thấy an ủi phần nào khi biết rằng những người nắm trong tay quyền định hình ảnh của họ trên mạng – các biên tập viên Wikipedia – thật ra cũng là những học giả truyền thống và rất tận tâm với giáo dục đại học. Nhiều biên tập viên chia sẻ rằng họ dành đến năm tiếng mỗi ngày trên trang bách khoa toàn thư này, và những đóng góp của họ có thể lên đến hàng chục nghìn. 

Gần như tất cả các động thái trên Wikipedia đều có thể được truy xuất, dù chỉ là sửa một từ, thêm vào một nguồn, hoặc đăng một tin nhắn mới. Điều này cho phép mọi người nhìn được quá trình mà cộng đồng này đã làm việc và đi đến thống nhất với nhau, một quá trình trải qua nhiều năm với vô số thảo luận và chỉnh sửa. 

Những cuộc thảo luận sôi nổi đằng sau các trang Wikipedia rất giống với những thảo luận trên các trang tin tức. Nhưng khác với những diễn đàn này, các thảo luận trên Wikipedia buộc phải đi đến một kết luận cuối cùng về việc chọn cách diễn đạt nào trên trang. 

Một ví dụ điển hình cho việc này là cách phân loại các trường đại học. Giới giáo dục đại học từ lâu đã đau đầu với câu hỏi làm thế nào để xác định vị trí của một trường đại học. Các bảng xếp hạng như U.S. News, Carnegie, và các bảng tham chiếu khác đều có vấn đề của riêng nó. 

Nhật ký Wikipedia cho thấy một số câu hỏi tương tự: Liệu biệt danh “public ivy” có quá mơ hồ để đưa vào trang của Đại học William & Mary không? (Câu trả lời cuối: Không) Có khách quan không nếu gọi Đại học Harvard là “một trong những trường uy tín và được đánh giá cao nhất trên thế giới”? (Câu trả lời cuối: Không). Có cần liệt kê các hội nam sinh và nữ sinh ở Đại học Denver không? (Câu trả lời cuối: Không). Có cần liệt kê danh sách cựu sinh viên của Đại học George Mason không? (Câu trả lời cuối: Có). 

Khi đưa một mục vào trang bách khoa toàn thư này, các biên tập viên còn phải cân nhắc đến bối cảnh lịch sử đương thời. Nỗi lo về tương lai của giáo dục đại học đã lên đến đỉnh điểm trong nhiệm kỳ thứ hai của Tổng thống Trump, khi chính quyền cắt giảm mạnh kinh phí nghiên cứu, giải thể Bộ Giáo dục, và liên tục tấn công các trường mà họ cho là đi ngược lại các ưu tiên của mình. Điều này đã làm nổ ra một làn sóng bình luận. Các nhà phê bình cho rằng giáo dục đại học đang vô cùng loạn lạc và rất cần được cân bằng lại. Nếu không thay đổi, những thành tựu của giáo dục đại học sẽ không còn lại gì. 

Nỗi lo này vẫn chưa hề hiện diện trên trang Wikipedia. Chưa có bài nào liên quan đến giáo dục đại học nhắc đến tên Trump. Trong mục bài về chính sách giáo dục ở Mỹ, ông gần như không được nhắc đến.

Dịch từ The Chronicle 

Bài viết Khi các trường đại học nhúng tay vào trang Wikipedia của mình đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo tạo sinh, mà ChatGPT là cái tên quen thuộc nhất, xuất hiện và làm đảo lộn tất cả. Nó không đơn thuần là thêm vào danh sách một hình thức gian lận mới, mà nó làm tan biến chính lằn ranh cũ. Khi ranh giới ấy bị nhòe đi, câu hỏi mà các trường đại học phải đối mặt không còn là sinh viên có gian lận hay không, mà là một thách thức lớn hơn nhiều: Trong bối cảnh hiện nay, rốt cuộc thế nào mới là gian lận?

Đây không còn là câu chuyện của một bộ phận thiểu số. Một khảo sát sinh viên đại học tại Anh năm 2025 cho thấy tỷ lệ người học sử dụng các công cụ AI tạo sinh để làm bài là rất lớn (LX Studio, 2026). Cùng lúc đó, số vụ kỷ luật liên quan đến AI tại các trường đại học tăng vọt chỉ trong vài năm ngắn ngủi (Feedough, 2025). Tuy nhiên, những con số kỷ luật này mới chỉ là phần nổi đáng lo ngại nhất. Bản chất vấn đề nằm ở chỗ: các trường đang xử phạt sinh viên dựa trên một khái niệm mà chính họ còn chưa định nghĩa xong. Chúng ta đang trừng phạt người học vì vượt qua một ranh giới chưa hề được vẽ rõ.

Vì sao định nghĩa cũ không còn hiệu lực?

Để hình dung tính phức tạp của vấn đề, hãy nhìn vào toàn bộ phổ hành vi của sinh viên hiện nay dưới dạng một dải quang phổ kéo dài.

Ở một đầu, sinh viên gõ thẳng đề bài vào ChatGPT, sao chép nguyên văn đoạn văn phản hồi và nộp như sản phẩm tự thân. Hành vi này chắc chắn là gian lận, không ai tranh cãi. Ở đầu còn lại, sinh viên dùng công cụ kiểm tra chính tả để sửa vài lỗi đánh máy. Gần như không ai coi đó là vi phạm. Thách thức lớn nhất nằm ở khoảng xám mênh mông ở giữa hai đầu cực này.

Sinh viên nhờ AI tóm tắt một bài báo dài 20 trang để đọc nhanh, rồi tự viết bài phân tích. Sinh viên nhờ AI gợi ý dàn ý, rồi tự mình triển khai từng phần. Sinh viên tự viết một đoạn văn bằng tiếng Việt rồi nhờ AI dịch sang tiếng Anh. Sinh viên tự viết một đoạn văn lủng củng rồi nhờ AI biên tập lại cho trôi chảy. Hoặc sinh viên hỏi AI về một khái niệm khó để hiểu bài giảng, tương tự cách các thế hệ trước tra từ điển hay hỏi một người bạn học giỏi.

Những hành vi này có phải là gian lận không? Câu trả lời trung thực nhất là: Còn tùy. Tùy thuộc vào môn học, vào giảng viên, vào mục tiêu của bài tập, và nhiều khi là tùy thuộc vào cảm quan của người chấm.

Chính sự tùy nghi đó là lý do khiến một nghiên cứu được Times Higher Education dẫn lại năm 2025 phải thẳng thắn chỉ ra rằng: các trường cần định nghĩa lại khái niệm gian lận, bởi AI đã xóa nhòa lằn ranh giữa công cụ hỗ trợ học tập hợp lệ và hành vi vi phạm (Rowsell, 2025). Khi các trường vội vã ban hành quy định để lấp đầy khoảng trống pháp lý đó, kết quả lại là một bức tranh chắp vá và thiếu thống nhất. Một khảo sát cho thấy chính sách giữa các trường có sự khác biệt rất xa: nơi thì cấm triệt để, nơi lại cho phép dùng kèm theo nghĩa vụ khai báo. Hệ quả là các quy định ra đời rất nhiều nhưng lại mơ hồ và thiếu tính nhất quán khi áp dụng (AllAboutAI, 2026).

Hệ lụy này nghiêm trọng hơn vẻ bề ngoài của nó. Một sinh viên học năm môn trong một học kỳ có thể phải sống dưới năm “bộ luật” khác nhau cho cùng một hành vi. Việc dùng AI để dịch một đoạn văn có thể được khen là khéo léo ở môn này, nhưng lại bị ghi vào hồ sơ kỷ luật ở môn khác. Đối với một hành vi có thể dẫn đến hậu quả nặng nề như đình chỉ học, hay để lại một vết nhơ trong học bạ đi theo người học suốt đời, thì mức độ tùy tiện như vậy không còn là chuyện kỹ thuật nhỏ nhặt. Đó là vấn đề về sự công bằng. Luật hình sự có một nguyên tắc xương sống: không thể kết tội ai vì một hành vi chưa từng được luật hóa là tội danh. Không có lý do gì để liêm chính học thuật lại được phép lỏng lẻo hơn nguyên tắc căn bản ấy.

Cái bẫy của việc phó mặc cho công nghệ

Trước một khái niệm đã bị làm nhòe, phản xạ tự nhiên của nhiều trường đại học là tìm kiếm một công nghệ khác để vạch lại lằn ranh. Nếu con người không phân biệt nổi bài nào do AI viết, hãy để các phần mềm quét AI làm việc đó. Giải pháp này nghe có vẻ gọn gàng, nhưng đây chính là sai lầm mang tính cốt lõi nhất cần phải làm rõ trước khi bàn đến chuyện tái định nghĩa.

Thứ nhất, các công cụ phát hiện AI không đưa ra sự thật khách quan, chúng chỉ đưa ra xác suất. Chúng vận hành trên các mô hình dự đoán mang tính xác suất chứ không phải sự chắc chắn tuyệt đối. Điều này đồng nghĩa với việc chúng hoàn toàn có thể gắn nhãn sai cho một bài viết thuần túy do con người thực hiện (Lynote, 2026). Hiện tượng dương tính giả (gắn nhãn oan) này không hề hiếm gặp. Đáng ngại hơn, rủi ro này lại không chia đều cho tất cả mọi người. Nhiều phân tích chỉ ra rằng bài viết của những người không sử dụng tiếng Anh như tiếng mẹ đẻ có nguy cơ bị gắn nhãn sai cao hơn. Nhóm này thường có xu hướng dùng từ vựng đơn giản, cấu trúc câu an toàn để bảo đảm tính rõ nghĩa – và đó lại vô tình trùng khớp với lối viết đặc trưng của các mô hình AI (Lynote, 2026). Nói cách khác, một sinh viên Việt Nam viết tiếng Anh cẩn thận, đúng ngữ pháp, không hoa mỹ lại dễ bị máy nghi oan hơn một người bản ngữ viết phóng túng. Thực tế tại nước ngoài đã ghi nhận hàng loạt sinh viên quốc tế bị cáo buộc oan uổng chính vì cơ chế này (Hastewire, 2025).

Thứ hai, góc nhìn từ con người cũng không còn là chỗ dựa vững chắc. Một nghiên cứu công bố trên British Journal of Educational Technology của nhóm tác giả Kofinas đã thực hiện một thử nghiệm thực tế: đưa cho các giảng viên giàu kinh nghiệm chấm những bài viết có và không có sự can thiệp của AI. Kết quả cho thấy, nhìn chung họ không thể phân biệt được (Kofinas et al., 2025). Đáng chú ý, nghiên cứu chỉ ra rằng khi người chấm bắt đầu sinh nghi, chính tâm lý hoài nghi đó sẽ dẫn đến cả hai sai lầm: phán đoán sai theo hướng buộc tội oan lẫn phán đoán sai theo hướng bỏ lọt vi phạm. Con mắt của người thầy, khi đã rơi vào thế phải đoán mò, không còn là một trọng tài đáng tin cậy.

Tổng hòa hai vấn đề trên cho thấy một bài học quan trọng: Cả máy móc lẫn con người, nếu chỉ nhìn vào sản phẩm cuối cùng rồi cố gắng “đoán ngược” quy trình tạo ra nó, đều không đủ độ tin cậy để làm căn cứ kỷ luật. Việc cố chấp theo đuổi phương pháp này sẽ vô tình tạo ra một bầu không khí học đường độc hại – nơi sinh viên bị mặc định là kẻ tình nghi, và mối quan hệ thầy trò vốn dựa trên sự tin cậy sẽ bị bào mòn dần.

Ngay cả các công ty phát triển công cụ phát hiện AI cũng đã lên tiếng cảnh báo không nên dùng kết quả của họ làm bằng chứng duy nhất để xử lý học thuật. Nhiều trường đại học lớn trên thế giới đã chọn giải pháp thận trọng là tắt hẳn tính năng này hoặc quy định rõ điểm số từ máy không bao giờ được coi là chứng cứ độc lập (Popular AI, 2026). Khi chính nhà sản xuất công cụ khuyên người dùng đừng quá tin vào sản phẩm của họ, đó là lúc chúng ta nên lắng nghe.

Thực trạng tại Việt Nam

Tại Việt Nam, làn sóng này diễn ra với một nhịp độ tương tự: có phần chậm hơn ở khâu ban hành chính sách nhưng lại vô cùng cấp bách trong thực tế giảng đường.

Việc sinh viên sử dụng ChatGPT và các công cụ tương tự đã trở thành một phần của đời sống học đường thường nhật. Tuy nhiên, hoạt động này phần lớn mang tính tự phát. Nhiều trường vẫn chưa ban hành được quy định rõ ràng về việc sử dụng AI trong làm bài tập, nghiên cứu khoa học hay thi cử, khiến cả thầy lẫn trò đều rơi vào cảnh “vừa làm vừa dò đường” (Tạp chí Giáo dục, 2025).

Bức tranh thực tế hiện đang có sự phân hóa mạnh mẽ:

• Nhóm chủ động đi trước: Trường Đại học Giáo dục (Đại học Quốc gia Hà Nội) đã cập nhật quy định về liêm chính học thuật, tích hợp khâu kiểm tra mức độ sử dụng AI vào quy trình rà soát đạo văn đối với các sản phẩm của sinh viên (Báo Giáo dục Việt Nam, 2024). Một số trường khác cũng đã đưa nội dung kiểm soát AI vào quy chế chấm luận văn hoặc nêu rõ cách xử lý hành vi đạo văn bằng công nghệ (Báo Thanh Niên, 2024).
• Nhóm bị động: Nhiều trường đại học ở một số thời điểm thẳng thắn thừa nhận họ chưa hề có bất kỳ quy định cụ thể nào dành cho việc sinh viên sử dụng AI (Báo Thanh Niên, 2024).

Sự thiếu đồng bộ giữa các trường trong nước, khi đặt cạnh bức tranh toàn cầu, cho thấy chúng ta đang vướng vào đúng một bài toán cốt lõi: thiếu một định nghĩa chung mang tính hệ thống về ranh giới giữa “sử dụng hợp lệ” và “gian lận”. Giới chuyên môn trong nước đã bắt đầu kiến nghị các nhà trường và giảng viên cần chủ động xây dựng, công bố công khai chính sách sử dụng AI cho từng môn học, từng loại bài tập và từng thể loại luận văn (Báo Thanh Niên, 2025).

Có một diễn biến tại Việt Nam đáng để chúng ta suy ngẫm, vì nó minh họa hoàn hảo cho cái bẫy công cụ đã phân tích ở trên. Ngay khi các phần mềm kiểm tra AI được các trường ứng dụng rộng rãi hơn, thị trường lập tức khai sinh ra một loại dịch vụ đối nghịch: “nhân hóa văn bản AI” (humanize AI text) – tức là gọt giũa, xào nấu bài viết do máy làm để vượt qua các bộ lọc phát hiện (Báo Thanh Niên, 2025).

Hãy nhìn kỹ vào vòng lặp vô tận này: Nhà trường mua công cụ phát hiện $\rightarrow$ Sinh viên mua công cụ né phát hiện $\rightarrow$ Công cụ phát hiện nâng cấp $\rightarrow$ Công cụ né phát hiện cải tiến theo. Đây là một cuộc đua vũ trang mà nhà trường nắm chắc phần thua, bởi mỗi bước tiến của bên này lại vô tình nuôi dưỡng và tài trợ cho bước tiến của bên kia. Đổ tiền bạc và đặt niềm tin vào một cuộc đua như vậy là một chiến lược thất bại ngay từ khâu thiết kế. Nó cũng phơi bày một sự thật trần trụi: Nếu một bài tập có thể bị một cỗ máy thay thế trọn vẹn từ đầu đến cuối, thì vấn đề có lẽ không nằm ở cỗ máy, mà nằm ở chính tư duy thiết kế bài tập đó.

Định nghĩa lại theo hướng nào?

Nếu định nghĩa cũ đã rách nát và không thể vá víu bằng các công cụ phát hiện, thì công cuộc tái định nghĩa nên dựa trên những nền tảng nào? Từ các diễn đàn thảo luận trong nước và quốc tế, tôi đề xuất bốn nguyên tắc cốt lõi cần được đưa lên bàn nghị sự:

1. Chuyển trọng tâm từ công cụ sang hành vi

Câu hỏi đúng đắn mà các trường cần đặt ra không phải là “Sinh viên có chạm vào AI hay không?”, mà là hai câu hỏi khác:

• Sinh viên có khai báo gian dối về phần đóng góp thực chất của bản thân hay không?
• Việc sử dụng AI đó có triệt tiêu năng lực cốt lõi mà bài tập đó hướng tới mục tiêu rèn luyện hay không?

Hai câu hỏi này giúp bóc tách hiệu quả khoảng xám ở giữa phổ hành vi. Một bài tập được giao nhằm rèn luyện kỹ năng tư duy lập luận, nếu sinh viên để AI lập luận thay hoàn toàn thì bản chất là đã đi ngược lại mục tiêu giáo dục, bất kể có bị phát hiện hay không và sinh viên có khai báo hay không. Ngược lại, việc sử dụng AI để giải nghĩa một khái niệm phức tạp, từ đó sinh viên tự mình xây dựng lập luận thì không hề phá vỡ mục tiêu học tập nào. Đánh giá dựa trên hành vi và mục tiêu học tập thay vì dựa trên sự hiện diện của công cụ là cách duy nhất để quy định không biến thành một trò chơi may rủi.

2. Chuẩn đầu ra cần phải minh bạch

Một hành vi chỉ có thể bị coi là vi phạm nếu trước đó người học đã được phổ biến rõ ràng về lằn ranh đỏ. Điều tưởng chừng như hiển nhiên này lại là lỗ hổng lớn nhất của hệ thống hiện tại. Để khắc phục, cần triển khai hai hành động cụ thể:

Cụ thể hóa đề cương môn học: Mỗi đề cương môn học cần quy định chi tiết mức độ được phép sử dụng AI (cho phép hành vi nào, cấm hành vi nào) thay vì đưa ra những điều khoản chung chung. Nhiều trường đại học hàng đầu thế giới đã áp dụng phương thức này, đi kèm yêu cầu sinh viên phải nộp bản khai báo minh bạch (AI declaration) kèm theo bài làm (Thesify, 2025).

Xây dựng cơ chế khai báo thực chất: Phải có cơ chế để bảo vệ những sinh viên sử dụng AI một cách trung thực và chủ động khai báo, không đánh đồng họ với những người sử dụng lén lút. Nếu hệ thống đối xử với người thành thật và người giấu giếm như nhau, chúng ta đang dạy cho sinh viên một bài học tồi tệ: Sự trung thực không mang lại giá trị gì.

3. Con người nắm quyền phán quyết và quy trình phải công bằng

Kết quả từ các công cụ tầm soát, nếu được sử dụng, chỉ nên đóng vai trò là một tín hiệu cảnh báo để đặt câu hỏi nghi vấn, tuyệt đối không được coi là một bản án định tội.

Bằng chứng xác thực và đáng tin cậy hơn nhiều phải là chứng cứ về mặt quá trình: các bản phác thảo, lịch sử chỉnh sửa tài liệu, hay các ghi chú nghiên cứu dọc đường. Vì rủi ro dương tính giả là có thật và phân bổ không đồng đều, người học khi bị cáo buộc phải được bảo đảm quyền giải trình đầy đủ trước hội đồng kỷ luật. Nguyên tắc giả định vô tội cần phải được thượng tôn trong kỷ nguyên AI.

4. Giáo dục thay vì chỉ trừng phạt

Mục đích của việc định nghĩa lại không nên chỉ dừng lại ở các chế tài xử phạt. Một số trường đại học quốc tế hiện nay đã đưa hành vi lạm dụng AI vào danh mục gian lận, nhưng đồng thời mở ra một cơ chế xử lý mang tính giáo dục cho các vi phạm lần đầu (ví dụ: cho phép làm lại bài hoặc yêu cầu tham gia các buổi hướng dẫn với bộ phận hỗ trợ học thuật) nhằm mục đích giúp sinh viên rút kinh nghiệm thay vì ngay lập tức lưu vết kỷ luật vào hồ sơ (The Dickinsonian, 2026). Cách tiếp cận này thừa nhận một thực tế: Rất nhiều sinh viên bước qua ranh giới không phải vì họ cố tình gian lận, mà đơn giản vì họ chưa từng được hướng dẫn cụ thể ranh giới đó nằm ở đâu.

Thay đổi tư duy ra đề bài

Bên cạnh 4 nguyên tắc trên, có một nguyên tắc thứ năm – ít được đề cập nhưng theo tôi mới chính là gốc rễ của vấn đề, và nó thuộc về trách nhiệm của nhà trường chứ không phải sinh viên: Thay đổi triệt để cách thức ra đề bài.

Nghiên cứu của nhóm Kofinas đã đưa ra một kết luận khá gai góc: ngay cả những bài tập được thiết kế gắn liền với thực tiễn (authentic assessment) cũng không tự thân ngăn chặn được AI, bởi các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn có khả năng tạo ra sản phẩm đủ tốt để vượt qua mắt các giám khảo dày dạn kinh nghiệm (Kofinas et al., 2025).

Tuy nhiên, chính từ kết luận này lại mở ra một tư duy mới. Nếu một bài tập chỉ đánh giá dựa trên sản phẩm cuối cùng, người chấm buộc phải rơi vào cái bẫy “đoán ngược” đầy rủi ro. Ngược lại, nếu bài tập được thiết kế để đánh giá toàn bộ tiến trình, bao gồm các chặng nộp bản thảo thô, ghi chú lựa chọn tài liệu, và phần viết phản tư (reflective writing) về hành trình thực hiện bài tập thì việc học sẽ trở nên “nhìn thấy được”.

Khi tiến trình tư duy của sinh viên được hiển thị rõ ràng, vai trò của AI sẽ tự động lộ diện. Nó không còn là một lối tắt đưa sinh viên đến thẳng đáp án, mà chỉ là một công cụ hỗ trợ nằm trong một chuỗi tư duy dài hạn của con người (THE Campus, 2026). Thay vì loay hoay tìm cách “bắt quả tang” sinh viên dùng AI, câu hỏi hữu ích hơn đối với người thầy là: Làm thế nào để thiết kế một đề bài mà ở đó, việc phó mặc hoàn toàn cho AI trở nên vô nghĩa? Giải pháp này chắc chắn đòi hỏi nhiều công sức và tâm huyết hơn từ phía giảng viên, nhưng nó giải quyết câu chuyện từ gốc, thay vì chạy theo phần ngọn của cuộc đua công nghệ.

Tài liệu tham khảo

AllAboutAI. (2026, ngày 27 tháng 11). AI cheating in schools: 2026 global report on student use, detection failures & policy gaps.

Báo Giáo dục Việt Nam. (2024, ngày 10 tháng 8). ChatGPT, AI và cách ứng phó của các trường đại học nhằm ngăn chặn đạo văn.

Báo Thanh Niên. (2024, ngày 15 tháng 7). Sinh viên sử dụng công cụ AI: Ứng xử của các trường.

Báo Thanh Niên. (2025, ngày 12 tháng 12). Sinh viên dùng thủ thuật để… che dấu AI.

Feedough. (2025, ngày 14 tháng 11). AI cheating statistics: Academic misconduct rates in 2025.

Hastewire. (2025, ngày 6 tháng 11). Turnitin false positives: Causes and fixes for 2025.

Kofinas, A., Tsay, C. H.-H., & Pike, D. (2025). The impact of generative AI on academic integrity of authentic assessments within a higher education context. British Journal of Educational Technology.

LX Studio. (2026, ngày 30 tháng 1). Rethinking assessment in the age of generative AI.

Lynote. (2026, ngày 31 tháng 1). Is Turnitin AI detector accurate? The truth about reliability & false positives.

Popular AI. (2026, ngày 28 tháng 3). These Turnitin false positives in 2025 and 2026 show why AI detectors can’t be proof.

Rowsell, J. (2025, ngày 27 tháng 6). Universities need to ‘redefine cheating’ in age of AI. Times Higher Education.

Tạp chí Giáo dục. (2025, ngày 11 tháng 11). ChatGPT trong giáo dục đại học: Từ động lực học tập đến bài toán đạo đức và chính sách.

THE Campus. (2026). Small changes in assessment design can make thinking visible. Times Higher Education.

The Dickinsonian. (2026, ngày 26 tháng 3). Changes to the academic misconduct policy.

Thesify. (2025, ngày 16 tháng 10). Generative AI policies at the world’s top universities: October 2025 update.

Bài viết Các trường đại học cần định nghĩa lại hành vi gian lận trong kỷ nguyên AI đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Trong bối cảnh sinh viên mới tốt nghiệp ở Trung Quốc phải đối mặt với thị trường lao động ngày càng khắc nghiệt, một số trường đại học hàng đầu đang mở thêm một khóa học mới được kỳ vọng có thể giúp người học có lợi thế hơn khi xin việc: nghiên cứu về Đảng Cộng sản Trung Quốc. 

Các khóa học về “xây dựng Đảng” là một phần trong những nỗ lực của Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình – người được dự đoán sẽ thực hiện nhiệm kỳ thứ tư trên cương vị Tổng Bí thư Đảng Cộng sản Trung Quốc vào năm tới – nhằm tăng cường giáo dục chính trị và củng cố sự kiểm soát của Đảng đối với xã hội.

Những khóa học do Đại học Bắc Kinh, Đại học Nhân dân và một số trường khác triển khai bao quát tư tưởng của các thế hệ lãnh đạo Đảng Cộng sản Trung Quốc, từ Mao Trạch Đông, người sáng lập Đảng, đến Đặng Tiểu Bình, nhà cải cách theo định hướng thị trường. Tuy nhiên, nội dung giảng dạy đặc biệt nhấn mạnh các trước tác của chính ông Tập, với những học phần mang tên như: “Kiên trì thúc đẩy công trình vĩ đại mới về xây dựng Đảng”.

Khi việc làm trong hệ thống Đảng được xem là ổn định hơn và lòng trung thành với Đảng trở thành một tài sản có giá trị, các khóa học này được kỳ vọng sẽ giúp sinh viên có thêm ưu thế khi gia nhập thị trường lao động, dù trong khu vực công hay khu vực tư, giữa lúc nền kinh tế đang trì trệ.

Lý Dương, phó giáo sư về xây dựng Đảng tại Khoa Chủ nghĩa Marx của Đại học Bắc Kinh, cho biết bà hy vọng chương trình học – được triển khai lần đầu trong năm nay – sẽ mang lại “nhiều cơ hội việc làm hơn cho sinh viên của tôi trong tương lai”.

Theo Richard McGregor, nghiên cứu viên cao cấp tại Viện Lowy và là tác giả cuốn “The Party: The Secret World of China’s Communist Rulers”, các khóa học như vậy là “kết quả tự nhiên từ những nỗ lực của ông Tập nhằm củng cố cả vị thế lẫn vai trò của Đảng trong mọi lĩnh vực của đời sống – từ chính quyền, doanh nghiệp nhà nước và tư nhân, cho đến hệ thống giáo dục”.

Trong một bài viết gần đây trên Cầu Thị, tạp chí lý luận chính thức của Đảng Cộng sản Trung Quốc, Vương Bỉnh Lâm, Viện trưởng Viện Nghiên cứu Lịch sử Đảng và Xây dựng Đảng thuộc Đại học Sư phạm Bắc Kinh, cho rằng các khóa học này sẽ “cung cấp sự hỗ trợ về mặt trí tuệ cho việc tăng cường sự lãnh đạo toàn diện của Đảng”. Cũng trong bài viết đó, Âu Dương Quân Hy, Phó Viện trưởng Viện Lịch sử Đảng và Xây dựng Đảng của Đại học Thanh Hoa, cho rằng ngành học này sẽ “chỉ có thể đặt nền tảng tại Trung Quốc, bắt đầu từ ‘những vấn đề của Trung Quốc’ và nâng kinh nghiệm Trung Quốc thành lý luận Trung Quốc”.

Theo McGregor, ý tưởng này là nhằm “xây dựng và thể chế hóa một thế giới quan hoàn toàn lấy Trung Quốc – hoặc lấy Đảng Cộng sản Trung Quốc – làm trung tâm (Sinocentric)”.

Theo truyền thông nhà nước, số lượng các chi bộ Đảng Cộng sản đạt khoảng 5,25 triệu vào năm 2024, trong đó khoảng 30% nằm trong các doanh nghiệp nhà nước và tư nhân.

Frank Pieke, giáo sư về nghiên cứu Trung Quốc hiện đại tại Đại học Leiden, cho rằng xây dựng Đảng không chỉ là thiết lập các hội nhóm tổ chức, “mà còn là đào tạo để cá nhân thấm nhuần tinh thần cách mạng, kỷ luật và tư duy đúng đắn”.

Xu, một nhân viên tại một ngân hàng nhà nước, cho biết công tác xây dựng Đảng bao gồm việc tổ chức các buổi học tập chính trị và các cuộc họp, duy trì kỷ luật Đảng và “lan tỏa năng lượng tích cực”. Tuy nhiên, theo Xu, công việc này thực chất bao gồm “rất nhiều nhiệm vụ, rất nhiều việc làm cho đủ thủ tục và rất nhiều cuộc kiểm tra”. Các cán bộ phụ trách xây dựng Đảng cũng phải thu đảng phí, cập nhật hồ sơ đảng viên và bảo đảm việc tuân thủ các chỉ thị chính sách.

“Người đi làm vốn đã rất bận với công việc chính, rồi lại phải tìm thời gian cho tất cả những việc này. Khi tự phê bình, bạn chỉ cần nói vài câu cho có. Sau đó cũng không có gì thay đổi. Nó khá vô nghĩa”, Xu nói.

Để đối phó với các thủ tục giấy tờ nặng nề, các đảng viên có thể tìm mua những mẫu viết sẵn cho bản tự phê bình và phát biểu trong các cuộc họp trên nền tảng mạng xã hội Tiểu Hồng Thư, với giá 25,90 nhân dân tệ, tương đương khoảng 3,80 USD.

Tuy vậy, đối với những sinh viên mới tốt nghiệp ở Trung Quốc, những người đang phải vật lộn với tình trạng thất nghiệp gia tăng, đi theo con đường xây dựng Đảng có thể dẫn đến một nguồn thu nhập ổn định dù không cao.

Một tin tuyển dụng trên trang Yingjiesheng cho vị trí “cán bộ xây dựng Đảng và tuyên truyền” tại một doanh nghiệp kỹ thuật nhà nước có trụ sở ở Thiên Tân yêu cầu ứng viên phải là đảng viên Đảng Cộng sản Trung Quốc, có “tố chất chính trị tốt và nền tảng lý luận vững vàng”.

Theo trang việc làm Zhiyouji, mức lương trung bình hằng năm cho vị trí như vậy là 110.000 nhân dân tệ, tương đương 16.200 USD, thấp hơn mức trung bình toàn quốc 124.000 nhân dân tệ đối với các đơn vị ngoài khu vực tư nhân. Tuy nhiên, so với khu vực tư nhân, những vị trí như vậy thường mang lại sự bảo đảm việc làm cao hơn và chế độ phúc lợi tốt hơn.

Beatrice You, một sinh viên sẽ tốt nghiệp chuyên ngành lịch sử Đảng và xây dựng Đảng tại Đại học Bắc Kinh trong năm nay, tin tưởng rằng lựa chọn ngành học của mình sẽ mang lại lợi thế. You cho rằng “Câu chữ của chúng tôi chuẩn xác hơn, các khía cạnh chính trị trong văn bản của chúng tôi là đúng, và chúng tôi không mắc sai sót. Đảng tính của chúng tôi cũng vững vàng hơn.”

Dịch từ Financial Times

Bài viết Sinh viên đại học ở Trung Quốc học nghiên cứu Đảng để tăng cơ hội có việc làm đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Trên khắp thế giới, có những kỳ thi không đơn thuần là cánh cửa vào đại học hay nghề nghiệp, mà là cuộc đua quyết định vận mệnh, nơi hàng triệu giấc mơ phải đối mặt với áp lực tàn khốc và tỷ lệ chọi thấp đến mức vô nhân đạo.

Trong suốt chiều dài lịch sử, giáo dục đã trải qua nhiều biến chuyển sâu sắc, từ thời kỳ chỉ đơn thuần là sự truyền thụ kiến thức từ thầy đến trò, đến giai đoạn hiện đại, nơi vai trò của người học được đặt ở vị trí trung tâm. Tuy nhiên, qua thời gian, các kỳ thi vẫn luôn tồn tại như một biểu tượng bất biến, giữ vai trò then chốt trong việc đánh giá năng lực, hay thậm chí xác lập vị thế của mỗi cá nhân trong hành trình học tập và phát triển của mình. Dù nhiều nền giáo dục khắp thế giới đã và đang nỗ lực chuyển mình sang hình thức đánh giá quá trình, chú trọng phát triển toàn diện của học sinh, thì một kỳ thi chung vẫn tồn tại như một cột mốc không thể thiếu. Trong số đó, có những kỳ thi được mệnh danh là “khốc liệt” nhất thế giới, không chỉ bởi độ khó hay tỷ lệ chọi, mà còn vì những áp lực tâm lý, sự hy sinh và quyết tâm phi thường của người tham gia. Bài viết này sẽ bàn luận gần hơn về những “đấu trường” học thuật và chuyên môn đầy thử thách này, để hiểu vì sao chúng không chỉ là kỳ thi, mà là những cuộc đua mang tính định mệnh.

Như thế nào là “khốc liệt”?

Độ khốc liệt, hay độ khó của một kỳ thi không chỉ dựa trên cảm quan cá nhân của người đi thi, mà còn có thể có những cách khác nhau để lượng hóa, chuẩn hóa và có thể so sánh giữa các kỳ thi. Một số tiêu chí sau đây có thể giúp xác định đâu là một kỳ thi khó:

Khách quan

• Cấu trúc câu hỏi phức tạp: Câu hỏi có yếu tố gây nhiễu, đòi hỏi tư duy sâu và đa kỹ năng
• Kiến thức chuyên ngành: Sử dụng các thuật ngữ, lý thuyết chuyên sâu trong các lĩnh vực đặc thù (đặc trưng ở các bài thi chứng chỉ nghề nghiệp như luật, y tế)
• Dạng bài thi đa dạng: Bao gồm nhiều dạng bài khác nhau (nối tiêu đề, trắc nghiệm nhiều lựa chọn)
• Tỷ lệ trả lời đúng: Câu hỏi được coi là khó nếu dưới 50% người thi trả lời đúng

Chủ quan/Xã hội

• Tỷ lệ chọi cao: Số lượng thí sinh vượt xa chỉ tiêu tuyển sinh
• Tính quyết định tương lai: Kỳ thi là cơ hội “đổi đời”, định hình nghề nghiệp và địa vị xã hội
• Kỳ vọng gia đình/xã hội: Áp lực từ cha mẹ, người thân và cộng đồng về thành tích thi cử
• Thời gian ôn luyện kéo dài: Yêu cầu chuẩn bị trong nhiều tháng hoặc nhiều năm

Những “Đấu trường” học thuật và chuyên môn khắc nghiệt nhất hành tinh

Trên thế giới, một số kỳ thi nổi bật với mức độ khắc nghiệt vượt trội, trở thành biểu tượng cho sự cạnh tranh và áp lực trong giáo dục và nghề nghiệp.

Gaokao (Trung Quốc)

Gaokao, kỳ thi tuyển sinh đại học quốc gia của Trung Quốc, được đánh giá là một trong những kỳ thi khắc nghiệt nhất thế giới. Đối với hàng triệu học sinh Trung Quốc, đây không chỉ là một kỳ thi mà còn là con đường duy nhất để vào đại học. Điểm số từ Gaokao quyết định thứ hạng của thí sinh và khả năng được nhận vào các trường đại học danh tiếng. Đối với nhiều gia đình, Gaokao được coi là cơ hội “đổi đời”, hứa hẹn một tương lai kinh tế và xã hội tốt đẹp hơn. Những người đạt điểm cao trong kỳ thi này có xu hướng vào các trường tốt hơn và kiếm được mức lương khởi điểm cao hơn đáng kể.

Tính chất khốc liệt của Gaokao thể hiện rõ qua quy mô khổng lồ và tính cạnh tranh của nó. Sự hiện diện của hơn chục triệu thí sinh mỗi năm, và hàng triệu thí sinh trong số đó là thi lại, cho thấy áp lực phải đạt được kết quả mong muốn là rất lớn, khiến nhiều người phải dành thêm thời gian để tiếp tục ôn luyện. Gaokao không chỉ là một kỳ thi, mà đã trở thành một hiện tượng xã hội sâu sắc, tác động mạnh đến mọi mặt của đời sống giáo dục và gia đình. Tầm quan trọng mang tính sống còn này khuếch đại áp lực lên từng học sinh theo cấp số nhân, biến Gaokao thành một bài kiểm tra mang tính quyết định, ảnh hưởng lớn đến khả năng thăng tiến xã hội và điều kiện sống trong tương lai. Chính điều này lý giải cho sự cống hiến và hy sinh tột độ trong quá trình chuẩn bị, với nhiều học sinh dành toàn bộ thời gian trong nhiều năm chỉ để ôn luyện và tích lũy kiến thức.

CSAT (Hàn Quốc)

Kỳ thi Năng lực Học thuật Đại học (CSAT), hay Suneung, là bài kiểm tra chuẩn hóa chính ở Hàn Quốc, có vai trò then chốt trong việc xét tuyển vào các trường đại học và định hình tương lai học vấn, nghề nghiệp của học sinh. Mức độ cạnh tranh để vào được các trường đại học hàng đầu, đặc biệt là các trường thuộc nhóm danh giá nhất, là vô cùng gay gắt. Mặc dù phần lớn học sinh trung học đều có nguyện vọng tiếp tục học đại học, nhưng chỉ một tỷ lệ rất nhỏ thực sự giành được suất vào các trường top đầu. Điều này khiến cho kỳ thi trở thành một cuộc sàng lọc tàn khốc, nơi mà ngay cả điểm số cao cũng chưa chắc đảm bảo thành công, đẩy học sinh vào một cuộc đua căng thẳng để đạt được sự khác biệt nhỏ nhất. Không chỉ đơn thuần là “đỗ”, học sinh phải đạt được thành tích gần như hoàn hảo, làm tăng gánh nặng tâm lý và dẫn đến quá trình ôn luyện kéo dài, đầy mệt mỏi.

CSAT không chỉ là một kỳ thi học thuật mà còn là một hiện tượng văn hóa mang tính quốc gia, phản ánh sự ám ảnh sâu sắc của xã hội Hàn Quốc về giáo dục và thành công. Vào ngày thi, toàn xã hội gần như “dừng lại” để đảm bảo điều kiện tốt nhất cho các thí sinh. Áp lực thi cử và kỳ vọng cao từ gia đình, nhà trường và cộng đồng là nguyên nhân chính dẫn đến sự căng thẳng và lo âu nghiêm trọng ở học sinh. Hệ thống đánh giá thành tích học sinh trung học cũng góp phần tạo nên áp lực, khi khối lượng bài tập và các dự án học tập lớn chồng chất lên quá trình ôn luyện chính. Trong bối cảnh đó, nhiều phụ huynh sẵn sàng can thiệp sâu vào việc học của con, thậm chí làm hộ bài tập, để đảm bảo hồ sơ đẹp – một hiện tượng đã tạo ra cả một thị trường giáo dục tư nhân phát triển mạnh. Sự ám ảnh với thành tích học thuật và vị thế xã hội đã tạo ra một môi trường học đường cực kỳ khắt khe, nơi sự thành công mang tính sống còn, dẫn đến những hệ quả tiêu cực về đạo đức, tâm lý và sự phát triển toàn diện của người học.

JEE & NEET (Ấn Độ)

Kỳ thi Liên hợp Tuyển sinh (JEE) và Kỳ thi Tuyển sinh Quốc gia đủ điều kiện (NEET) là hai trong số những kỳ thi quan trọng nhất ở Ấn Độ, dùng để tuyển chọn sinh viên vào các trường kỹ thuật và y tế hàng đầu. Đối với rất nhiều gia đình, đây được xem là con đường then chốt để vươn lên, vượt qua hoàn cảnh khó khăn và hướng đến một tương lai ổn định, thịnh vượng. Mức độ cạnh tranh trong các kỳ thi này được cho là vô cùng khốc liệt, với số lượng thí sinh tham gia cao gấp nhiều lần so với số lượng chỗ trống có sẵn tại các cơ sở đào tạo danh tiếng. Tỷ lệ trúng tuyển cực thấp khiến cho mỗi điểm số, mỗi câu trả lời đúng đều mang ý nghĩa sống còn.

Để đối phó với tỷ lệ chọi khủng khiếp này, hàng trăm nghìn học sinh Ấn Độ đổ về Kota, bang Rajasthan, được mệnh danh là “thủ phủ” luyện thi đại học của đất nước. Tại đây, lịch học 18 giờ mỗi ngày trở nên phổ biến. Ngành công nghiệp luyện thi ở Kota ước tính khoảng hàng tỷ rupee hàng năm, với nhiều học viện chuyên môn nổi tiếng cung cấp các khóa học chuyên sâu, hứa hẹn những công việc lương cao ngất ngưởng. Sự chênh lệch lớn giữa số lượng thí sinh và số suất học đã tạo ra một “ngành công nghiệp luyện thi” khổng lồ, biến giáo dục thành một cuộc đua thương mại hóa. Trong môi trường này, thành công thường được đo bằng khả năng chi trả cho các lò luyện thi khắc nghiệt, tiềm ẩn nguy cơ làm trầm trọng thêm bất bình đẳng xã hội. Quy mô tài chính khổng lồ của ngành này cho thấy mức độ sâu sắc và tầm quan trọng cao của các kỳ thi này trong cấu trúc xã hội Ấn Độ, biến giáo dục thành một mặt hàng.

Áp lực học thuật và kỳ vọng cao từ gia đình, xã hội là nguyên nhân chính dẫn đến sự gia tăng đáng báo động các vụ tự tử trong số các thí sinh JEE Main và NEET. Áp lực từ JEE/NEET đã vượt ra ngoài ranh giới của căng thẳng học đường thông thường, dẫn đến những bi kịch cá nhân và gia đình. Điều này phản ánh một hệ thống giáo dục có thể đang “phá hủy” học sinh thay vì nuôi dưỡng họ. Văn hóa trung tâm luyện thi, trong khi cung cấp “hướng dẫn chuyên môn”, cũng thúc đẩy sự cạnh tranh không lành mạnh, phân biệt đối xử với học sinh trung bình bằng cách tập trung vào những người có thành tích cao nhất, và ưu tiên “thương hiệu” hơn là phúc lợi của học sinh. Lỗ hổng hệ thống này trong giáo dục thương mại hóa trực tiếp góp phần vào những kết quả bi thảm.

Không chỉ các kỳ thi tuyển sinh đại học, nhiều kỳ thi chứng chỉ chuyên môn quốc tế cũng được coi là cực kỳ khắc nghiệt, là rào cản quan trọng để gia nhập và thăng tiến trong các ngành nghề cao cấp.

Bar Exam (Luật – Hoa Kỳ)

Bar Exam là kỳ thi bắt buộc để được cấp phép hành nghề luật sư tại hầu hết các bang ở Hoa Kỳ. Kỳ thi này bao gồm một lượng kiến thức pháp lý khổng lồ, đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc và khả năng áp dụng luật vào các tình huống thực tế. Phần thi trắc nghiệm Multistate Bar Examination (MBE) bao gồm 200 câu hỏi trong hai phiên 3 giờ, tức là thí sinh có chưa đầy hai phút cho mỗi câu hỏi. Phần thi luận Multistate Essay Examination (MEE) thường yêu cầu sáu bài luận trong một phiên duy nhất.

Tỷ lệ đỗ của kỳ thi này có sự chênh lệch rõ rệt giữa các bang và giữa thí sinh thi lần đầu so với người thi lại. Ở một số bang có hệ thống kiểm định nghiêm ngặt, khả năng trượt kỳ thi ngay cả với người đã học tại các trường luật uy tín vẫn không hề nhỏ. Điều này khiến Bar Exam trở thành một trong những kỳ thi đáng sợ nhất trong lĩnh vực pháp lý. Việc thi trượt có thể khiến quá trình hành nghề bị trì hoãn hoặc phải làm lại từ đầu, ảnh hưởng không nhỏ đến sự nghiệp cũng như tinh thần của người dự thi.

Quá trình ôn luyện thường kéo dài trong nhiều tháng, đòi hỏi sự tập trung cao độ, khả năng tự học và kiểm soát tâm lý tốt. Nhiều người trải qua cảm giác cô lập xã hội, mất ngủ, thay đổi tâm trạng, và căng thẳng triền miên. Việc dành phần lớn thời gian trong ngày để học một mình, cộng với sự không chắc chắn về kết quả, tạo ra áp lực nặng nề lên cả thể chất và tinh thần. Bar Exam không chỉ kiểm tra kiến thức pháp luật mà còn là bài kiểm tra về sức bền tâm lý và kỷ luật cá nhân, khiến kỳ thi này trở thành một rào cản lớn trên hành trình trở thành luật sư ở Mỹ.

CFA (Chartered Financial Analyst) – Chứng chỉ phân tích tài chính

Chương trình CFA được thiết kế nhằm cung cấp nền tảng kiến thức toàn diện cho lĩnh vực quản lý đầu tư, đồng thời nâng cao kỹ năng phân tích và tư duy tài chính chuyên sâu. Chương trình này gồm ba cấp độ (Level I, II, III), với độ phức tạp tăng dần và yêu cầu ngày càng cao về tư duy logic, phân tích dữ liệu và áp dụng kiến thức vào tình huống thực tiễn. Việc hoàn tất toàn bộ chương trình thường mất nhiều năm, với mỗi cấp độ đòi hỏi hàng trăm giờ học tập và chuẩn bị nghiêm túc.

CFA có tiếng là một trong những kỳ thi chứng chỉ khó nhất. Các chủ đề như Thu nhập cố định (Fixed Income), Phái sinh (Derivatives) và Phân tích Báo cáo Tài chính (FSA) được coi là đặc biệt khó do tính phức tạp về toán học, khái niệm và yêu cầu ứng dụng vào tình huống thực tế. Quá trình học tập kéo dài cùng với áp lực duy trì động lực trong nhiều năm khiến nhiều thí sinh rơi vào trạng thái căng thẳng, kiệt sức hoặc hoài nghi về năng lực bản thân. Việc cân bằng giữa công việc toàn thời gian, học tập và cuộc sống cá nhân trở thành một thách thức lớn. Không ít người trải qua cảm giác lo âu kéo dài, mất ngủ, giảm năng lượng và áp lực tâm lý, đặc biệt khi phải thi lại một hoặc nhiều cấp độ. CFA không chỉ là thước đo năng lực chuyên môn, mà còn là một bài kiểm tra về kỷ luật cá nhân, khả năng quản lý thời gian và sức bền tinh thần trên chặng đường dài.

Tóm lại, Những kỳ thi không chỉ là những bài kiểm tra kiến thức đơn thuần mà là những “cuộc chiến” đa chiều, nơi độ khó học thuật hòa quyện với áp lực cạnh tranh tàn khốc và gánh nặng tâm lý sâu sắc. Từ Gaokao của Trung Quốc, CSAT của Hàn Quốc, JEE/NEET của Ấn Độ, đến Bar Exam, CFA, mỗi kỳ thi đều mang một sắc thái “khốc liệt” riêng, phản ánh những đặc thù văn hóa, xã hội và nghề nghiệp của từng quốc gia.

Những kỳ thi này có tác động sâu rộng, không chỉ định hình tương lai cá nhân mà còn ảnh hưởng đến sức khỏe tinh thần của cả một thế hệ, thậm chí dẫn đến những bi kịch đau lòng. Chúng bộc lộ những căng thẳng trong hệ thống giáo dục, nơi mục tiêu thành tích đôi khi lấn át sự phát triển toàn diện và hạnh phúc của người học. Tuy nhiên, trong bối cảnh khắc nghiệt đó, giá trị của sự kiên cường, kỷ luật và khả năng phục hồi được khẳng định rõ nét. Những câu chuyện về sự vượt khó, dù đầy gian nan, đã trở thành nguồn cảm hứng mạnh mẽ. Điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách và giáo dục: làm thế nào để duy trì tính chọn lọc và chất lượng của các kỳ thi, đồng thời xây dựng một môi trường học tập nhân văn hơn, nơi học sinh được nuôi dưỡng toàn diện và không phải trả giá bằng sức khỏe và niềm vui sống của mình? Một cách tiếp cận cân bằng, coi trọng cả thành tích và phúc lợi, là con đường cần được theo đuổi để đảm bảo rằng các kỳ thi thực sự là bệ phóng cho tương lai, chứ không phải là gánh nặng vô hình.

Đăng lại từ Tatler

Bài viết Cuộc đua của định mệnh: Phía sau những đấu trường học thuật khốc liệt nhất thế giới đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Triển khai hoạt động hoạch định kịch bản với sự tham gia của đa dạng các bên liên quan.

Hiện nay, cộng đồng nghiên cứu vẫn đang tháo gỡ các vấn đề phức tạp liên quan đến huấn luyện AI sử dụng các nội dung đã công bố và dữ liệu nghiên cứu, cùng với đó là sự cấp bách để giải quyết các quan ngại liên quan đến việc sử dụng nội dung không được cấp phép cùng với nhu cầu huấn luyện mô hình sử dụng các nguồn thông tin đáng tin cậy. Trong bối cảnh đó, nghiên cứu từ các bên liên quan là cần thiết để làm sáng tỏ những vấn đề về pháp lý, đạo đức và tính ứng dụng cũng như đưa ra những chỉ dẫn ban đầu. Và lý tưởng nhất, những nghiên cứu này sẽ cần tính toán đến nhiều viễn cảnh, hướng đi và những ảnh hưởng mô hình lâu dài để có thể đưa ra những khuyến nghị về việc sử dụng nội dung khoa học và học thuật.

Ủng hộ cơ chế cấp phép dựa trên sự đồng thuận của tác giả

Quyền quyết định đối với cách thức tác phẩm được sử dụng thế nào cần phải thuộc về tác giả. Điều đó được chỉ ra rõ trong khảo sát khi phần lớn các tác giả đều ủng hộ cơ chế cấp phép dựa trên sự đồng thuận, với xu hướng ưu tiên mô hình “opt-in”, nghĩa là tác giả phải tự nguyện đồng ý thì hệ thống mới được sử dụng tác phẩm và dữ liệu đó vào việc đào tạo dữ liệu. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng khuyến nghị áp dụng mô hình “opt-in” mặc định với các thỏa thuận cấp phép sách, ít nhất cho đến khi những khúc mắc về các tác động dài hạn được làm rõ. Còn trong trường hợp buộc phải áp dụng cơ chế “opt-out” thì sao? Câu trả lời là cần phải đảm bảo quy trình này được hiển thị rõ ràng và dễ tiếp cận, bởi cơ chế này này có thể sẽ dẫn đến tình trạng thiếu sự đồng thuận thực chất khi người dùng không tìm thấy phương án từ chối hoặc không biết rằng mình có quyền từ chối.

Thiết lập các thoả thuận hợp tác ngắn hạn

Trong bối cảnh AI tạo sinh đang phát triển rất nhanh, những bên liên quan nên thiết lập các thỏa thuận ngắn hạn, có thể được đàm phán lại tại những mốc thời điểm được lên kế hoạch trước (ví dụ, mỗi hai năm một lần). Ngoài ra, việc thiết lập các cơ chế kiểm soát nhằm đảm bảo các bên sử dụng dữ liệu phải tuân thủ đúng phạm vi được cấp phép cũng vô cùng quan trọng.

Yêu cầu mọi đầu ra của LLM có ghi nhận nguồn

Các đối tác phát triển AI cần phải xây dựng hệ thống có khả năng truy xuất nguồn gốc, đồng thời đầu tư vào hạ tầng theo dõi nguồn gốc như gắn thẻ siêu dữ liệu (Metadata tagging), hoặc đồ thị tri thức (Knowledge graphs). Thay vì chỉ dạy AI học vẹt từ dữ liệu cũ (pre-training), nên ưu tiên các phương pháp như Truy xuất thông tin thực tế (Retrieval-Augmented Generation – RAG) hoặc Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocols – MCP). Điều này giúp AI trích dẫn nguồn tài liệu đáng tin cậy hơn, đồng thời giúp tác giả dễ dàng thay đổi hoặc gỡ bỏ dữ liệu nếu sau này các điều khoản bản quyền có sự thay đổi..

Sàng lọc đối tác AI ở khía cạnh trách nhiệm xã hội và môi trường

Có nhiều tổ chức quan tâm đến việc cấp phép sử dụng các công trình khoa học và học thuật, nhưng mức độ cam kết của họ với các giá trị hướng đến lợi ích xã hội là khác nhau. Bởi vậy các bên liên quan cần xem xét các tác động liên quan đến môi trường (ví dụ như ảnh hưởng tới khí hậu) và cam kết hướng tới cộng đồng của các đối tác phát triển AI. Quan trọng không kém cũng cần phải cân nhắc đến liệu rằng các mô hình AI họ đang phát triển có dễ dàng tiếp cận tới các cộng đồng khác nhau hay không? Và liệu chi phí để những cộng đồng này tiếp cận tới công nghệ của các công ty này có phù hợp hay không? Những tiêu chí, băn khoăn này nên được đưa vào như thước đo đánh giá trong Hồ sơ mời đề xuất  (Requests for Proposals – RFPs) và rất cần được thảo luận trong quá trình đàm phán cấp phép.

Quyền lợi pháp lý của tác giả cần được minh bạch

Nguyên tắc sử dụng hợp lý (fair use) theo luật bản quyền Hoa Kỳ cho phép sử dụng các tài nguyên có bản quyền mà không cần xin phép cho một số mục đích như phê bình, bình luận, đưa tin, giảng dạy, học thuật, nghiên cứu hoặc châm biếm, ở một mức độ giới hạn nhất định. Vì vậy, cần làm rõ với các tác giả rằng việc huấn luyện LLM hiện vẫn đang nằm trong “vùng xám” pháp lý, bởi những mô hình này có thể  tạo ra những nội dung có thể cạnh tranh trực tiếp trên thị trường với chính nội dung gốc mà chúng đã học theo. Và do đó, luật pháp sẽ phải quyết định việc sử dụng này có thuộc dạng fair use không tuỳ vào từng trường hợp cụ thể, tuỳ vào phân tích các tác động thương mại tới tác giả và những nhà sở hữu nội dung ở mỗi trường hợp.

Một băn khoăn cũng lớn không kém đó là liệu huấn luyện LLM có thể được bảo vệ cùng logic pháp lý với khai thác văn bản và dữ liệu (text and data mining – TDM) hay không? Chúng ta biết rằng TDM là trường hợp ngoại lệ về “sử dụng mang tính biến đổi” (transformative use) để được miễn trừ vi phạm bản quyền. Tuy nhiên hãy nhớ rằng hai thực hành này có thể trông giống nhau, nhưng chúng phục vụ mục tiêu khác nhau. Mỗi thực hành sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu, thuật toán, nguồn lực tính toán, mô hình học và đầu ra sản phẩm cũng rất riêng.

Kết luận

Trong kỉ nguyên LLM đang phát triển một cách chóng mặt, nhiều câu hỏi đang được đặt ra về việc tiếp cận những tri thức đáng tin cậy và cả những phương pháp sản xuất các tri thức mới. Đáng chú ý nhất cần kể đến việc những mô hình LLMs phổ biến nhất là những mô hình đang thu phí người dùng) và cũng chính là những bên được cho là thiếu minh bạch nhất. Việc sử dụng hàng loạt các công trình đã xuất bản để huấn luyện LLM còn làm gia tăng sâu hơn tư nhân hoá tri thức. Không thể phủ nhận rằng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao có thể cải thiện hiệu suất mô hình, nhưng cũng cần nhớ rằng LLMs vẫn có những giới hạn nhất định như dễ bị thao túng, dễ thiên lệch và có thể can thiệp vào chính các nội dung dữ liệu. Thêm vào đó, chưa có bằng chứng thuyết phục cho thấy hiện tượng “ảo giác” của LLMs có thể được cải thiện khi sử dụng nội dung huấn luyện chất lượng cao hơn.Khẩu hiệu “đầu vào chất lượng, đầu ra sẽ chất lượng”  (quality in, quality out) vốn thường được dùng trong các thảo luận về huấn luyện LLM, có vẻ chỉ là một biện minh đạo đức để sử dụng các công bố khoa học cho việc huấn luyện mà không cần xin phép.. Nhiều người cho rằng hiện tượng ảo giác của LLM mang tính chất đặc thù hệ thống hơn là lỗi kỹ thuật đơn thuần.

Vậy chúng ta cần làm gì để giảm thiểu những rủi ro kể trên? Trước nhất, cộng đồng học thuật cần chủ động tham gia vào việc thiết kế các công nghệ AI tạo sinh, phối hợp với các bên có chuyên môn pháp lý và tổ chức để xây dựng các chính sách dựa trên bằng chứng, nhằm củng cố hệ sinh thái nghiên cứu. Những quyết định ở cấp độ tổ chức liên quan đến AI tạo sinh cũng cần phải có mô hình hoá kịch bản một cách chủ động, tránh những rủi ro có thể phát sinh từ việc bỏ qua những yếu tố quan trọng, nền tảng do tính phức tạp hay chỉ tập trung vào lợi ích ngắn hạn. Một bài học xương máu mà chúng ta đã học được gần đây liên quan đến truy cập mở (open access) – khi mục đích ban đầu là mở rộng khả năng tiếp cận tri thức đã bị lợi dụng, biến thành tư nhân hóa và thương mại hoá xuất bản khoa học và học thuật. Đây chính là hậu quả dễ thấy nhất của việc hoạch định chính sách chưa đầy đủ, và phần nào việc này đã thúc đẩy thị trường tạp chí xuất bản thay đổi quá nhanh thay vì để nó tiến hóa dần dần.

Cuối cùng thì cách thức và điều kiện để đưa các công trình khoa học và học thuật đã xuất bản vào huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không chỉ đơn thuần là một cuộc tranh luận về bản quyền, bởi có thể vấn đề này không chỉ nằm ở việc quản trị bằng học thuyết hiện hành và các phán quyết pháp lý. Sâu hơn nữa, đây là câu hỏi về ai là người định nghĩa và kiểm soát những gì được coi là tri thức đáng tin cậy trong thời đại số. Sự tương ứng không chính xác giữa ngôn từ và ý nghĩa của chúng từ lâu đã là một lĩnh vực nghiên cứu học thuật, và LLM vừa làm trầm trọng hóa, vừa làm lu mờ vấn đề này. Nếu cộng đồng học thuật không hành động, chúng ta sẽ góp phần làm sâu sắc thêm khoảng cách giữa truyền thông và sự thật, đồng thời, đối mặt với nguy cơ để cho công trình của các nhà khoa học và học giả bị chiếm dụng bởi các tổ chức tư nhân, những bên không có trách nhiệm giải trình với sứ mệnh của các tổ chức nghiên cứu. 

Như một tác giả đã nhận định: “Tại sao tôi lại muốn làm giàu cho các nền tảng công nghệ khổng lồ của Mỹ trong khi tôi không nhận lại được lợi ích gì cho bản thân mình? Các nhà xuất bản như MIT Press rất mạnh. Thực tế họ nắm giữ vị trí trung tâm, họ sở hữu dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho mô hình của họ, thứ mà các công ty như OpenAI khao khát có được. Điều này không chỉ mang lại cho họ lợi nhuận… mà còn trao cho họ khả năng và quyền định hình tương lai mà chúng ta sẽ buộc phải sống trong đó.”

Vậy thì để xây dựng các hệ thống AI mới hỗ trợ việc sản xuất tri thức đáng tin cậy, dễ tiếp cận và có thể kiểm chứng, các lãnh đạo đại học, nhà xuất bản và các bên liên quan khác cần hành động nhanh chóng. Các bên cần phối hợp với nhau nhằm xây dựng các khung chính sách bảo vệ lợi ích của tác giả, duy trì tính liêm chính của khoa học và học thuật, cũng như gìn giữ tương lai của tri thức.

Dịch từ Scholarly Kitchen

Bài viết Ai đang nắm quyền kiểm soát trong kỉ nguyên AI? (Phần 2) đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.