Hội thảo khoa học “Cầu nối AI: Từ khám phá lý thuyết đến ứng dụng liên ngành” lần thứ 2 (AIIA 2026) diễn ra ngày 13–14/10/2026 tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành. TS. Nguyễn Tuấn Anh là Phó Hiệu trưởng NTTU, đồng thời là Viện trưởng Viện NIIE. Cùng nhóm nghiên cứu là TS. Tạ Hữu Hiển, giảng viên Viện NIIE. Tại Phiên toàn thể 2, công trình nhận giải Best Presentation of Session (Bài trình bày xuất sắc nhất phiên báo cáo).

Nghiên cứu AI NIIE AIIA 2026: Khi AI làm tốt, liệu sinh viên có học tốt?

Thay vì giới thiệu công cụ AI hay mẹo viết câu lệnh, nghiên cứu tập trung vào quá trình hình thành kiến thức. Bài trình bày bắt đầu từ quan điểm duy vật về tâm trí trong tác phẩm The Astonishing Hypothesis (1994). Tác giả là Francis Crick, nhà khoa học đoạt Giải Nobel Y học năm 1962. Từ đó, nhóm kết nối với tâm lý học nhận thức (cognitive psychology) để lý giải cách não bộ xử lý thông tin.

Theo cách tiếp cận này, học không đơn thuần là tiếp nhận thông tin hay có được đáp án đúng. Người học cần chủ động phân tích, tổ chức và kết nối kiến thức mới. Quá trình ấy giúp hình thành kiến thức trong bộ nhớ dài hạn dựa trên những hiểu biết đã có.

Chẳng hạn, AI có thể giúp sinh viên hoàn thành một bài luận chất lượng cao. Tuy nhiên, người viết vẫn có thể gặp khó khăn khi tự giải thích lập luận. Việc vận dụng kiến thức vào một tình huống khác cũng có thể trở thành thử thách. Điều đó cho thấy bài làm tốt chưa chắc phản ánh quá trình học tập hiệu quả.

Vấn đề quan trọng không chỉ nằm ở kết quả mà AI tạo ra. Nghiên cứu còn quan tâm đến những gì sinh viên thực sự hiểu và ghi nhớ. Đây là điểm khác biệt giữa việc có được đáp án và hình thành kiến thức của chính mình.

Học cùng AI: Biết khi nào nên sử dụng và khi nào cần tự suy nghĩ

Nghiên cứu dựa trên Lý thuyết tải nhận thức (Cognitive Load Theory) của John Sweller. Theo đó, AI có thể giảm bớt những công việc xử lý thông tin không cần thiết. Tuy nhiên, các hoạt động tư duy quan trọng vẫn cần được duy trì trong quá trình học.

Sinh viên có thể dùng AI để hệ thống hóa tài liệu, giải thích khái niệm hoặc gợi ý hướng tiếp cận vấn đề. Phần phân tích, đánh giá và vận dụng kiến thức vẫn đòi hỏi người học chủ động thực hiện. Điều quan trọng là biết lựa chọn công việc phù hợp để AI hỗ trợ.

Học tập siêu nhận thức với AI (MLAI)

Từ nền tảng này, nhóm tác giả phát triển năm mệnh đề làm cơ sở xây dựng các giả thuyết nghiên cứu. Trọng tâm là Học tập siêu nhận thức với AI (Metacognitive Learning with AI – MLAI). Cách tiếp cận này nhấn mạnh vai trò chủ động của sinh viên khi sử dụng AI để học tập.

Hiểu đơn giản, sinh viên cần biết tự đánh giá mình đã hiểu bài đến đâu. Các bạn cũng phải kiểm chứng thông tin do AI cung cấp và lựa chọn phần việc phù hợp. Sử dụng AI hiệu quả không chỉ là biết đặt câu hỏi, mà còn là làm chủ quá trình học tập của chính mình.

SCUAI: Đo lường năng lực sử dụng AI của sinh viên

Trên cơ sở đó, nhóm nghiên cứu phát triển thang đo SCUAI (Student Competence in Using AI). Thang đo tập trung vào ba nhóm năng lực liên quan đến việc sử dụng AI trong học tập. Mỗi nhóm phản ánh một khía cạnh mà sinh viên cần hiểu và vận dụng.

• Kiến thức về sử dụng AI: Hiểu khả năng, giới hạn và những vấn đề cần lưu ý khi sử dụng AI.
• Học tập siêu nhận thức với AI: Biết tự đánh giá mức độ hiểu bài và điều chỉnh cách sử dụng AI.
• Kỹ năng sử dụng AI: Biết lựa chọn và vận dụng công cụ phù hợp với nhiệm vụ học tập.

Nghiên cứu được thẩm định thông qua phương pháp lấy ý kiến chuyên gia. Nhóm tác giả đồng thời thực hiện khảo sát với 340 sinh viên. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cung cấp bằng chứng ban đầu hỗ trợ mô hình đo lường. Đây là cơ sở để nhóm tiếp tục hoàn thiện công trình.

Điểm đáng chú ý của SCUAI là không chỉ đánh giá khả năng sử dụng công cụ. Thang đo còn xem xét năng lực tư duy, tự đánh giá và kiểm soát việc học. Những năng lực này được đặt trong bối cảnh sinh viên có AI hỗ trợ.

Học cùng AI, không để AI học thay

Giải Best Presentation of Session tại AIIA 2026 ghi nhận phần trình bày nghiên cứu trước Hội đồng chuyên môn. Thành tích này cũng khích lệ nhóm tác giả tiếp tục phát triển công trình SCUAI. Đây là dấu mốc đáng ghi nhận đối với TS. Nguyễn Tuấn Anh và TS. Tạ Hữu Hiển.

Trong bối cảnh AI ngày càng phổ biến tại giảng đường, nghiên cứu mang đến một góc nhìn thiết thực. Công nghệ có thể giúp việc học trở nên nhanh chóng và thuận tiện hơn. Tuy nhiên, giá trị thực sự vẫn nằm ở kiến thức và kỹ năng sinh viên tự tích lũy.

AI có thể hỗ trợ người học xử lý thông tin và tiếp cận vấn đề. Dẫu vậy, khả năng hiểu, ghi nhớ và vận dụng kiến thức vẫn cần sự chủ động của mỗi người. Bởi suy cho cùng, học cùng AI không có nghĩa là để AI học thay.

Thiên Tô