I’m a Professor. A.I. Has Changed My Classroom, but Not for the Worse.
[Chuyển ngữ tiếng Việt: Gemini; Hiệu đính (và chịu trách nhiệm): T.Vấn]
Tác giả: Carlo Rotella
Tôi là Giáo sư. AI Đã Thay Đổi Lớp Học Của Tôi, Nhưng Không Theo Chiều Hướng Xấu.
Việc sinh viên dễ dàng tiếp cận với chatbot đã buộc tôi phải làm cho việc giảng dạy các môn Khoa học Xã hội và Nhân văn trở nên nhân văn hơn nữa.
Vào cuối một buổi học giữa tháng 9, khi mọi người đang thu dọn đồ đạc, một sinh viên tên Tyler đã đến gần tôi. “Thầy ơi, chúng ta có thể nói chuyện về việc làm thế nào để tự mình đặt câu hỏi được không?” cậu nói. “Chúng ta luôn có thầy để đặt câu hỏi và thiết lập cách chúng ta sẽ thảo luận và phân tích, nhưng em muốn biết cách tự mình làm điều đó, cho những lúc chúng ta không có người khác làm cho.”
Tôi trấn an Tyler, người với khuôn mặt cởi mở dưới chiếc mũ lưỡi trai có vẻ lo lắng rằng cậu đã không làm điều gì đó không phải, rằng đây là một câu hỏi cậu tuyệt đối nên hỏi và câu trả lời ngắn gọn là có. Tôi bảo cậu nhắc lại điều này vào đầu buổi học tiếp theo, khi chúng ta có thể thảo luận về nó như một nhóm. Điều này đã giúp chúng tôi đi trước một tháng so với lịch trình trong việc đạt được một trong những mục tiêu của tôi trong bất kỳ lớp học nào tôi dạy: dần dần chuyển giao cho sinh viên trách nhiệm xác định vấn đề và quyết định cách giải quyết chúng.
Tôi dạy các khóa học tiếng Anh tại Boston College. Tôi không giảng bài nhiều. Chủ yếu, chúng tôi tham gia vào các cuộc trò chuyện, chú ý đến nhau và đến cuốn sách mà tất cả chúng tôi đã đọc. Tôi không dạy nội dung nhiều bằng cách tiếp cận vấn đề — các công cụ và cách thức chúng ta có thể sử dụng để rút ra ý nghĩa từ thế giới xung quanh và đưa ra các lập luận có căn cứ về những gì chúng ta tìm thấy. Lớp học là một xưởng làm việc, không phải là một nhà máy. Giống như trong một ban nhạc hoặc buổi tập luyện của một đội, mọi người trong phòng đồng thời phát triển khả năng cá nhân của họ và tham gia với tư cách là thành viên của một cộng đồng giải quyết vấn đề. Chúng tôi thực hành trên tiểu thuyết, thơ và các tác phẩm văn học khác, nhưng bộ kỹ năng chúng tôi đang thử nghiệm là trang bị cơ bản để sống cho bất kỳ công dân hay người lao động nào, bất kỳ người có tư duy nào. Đó là bộ công cụ tương tự mà bạn sẽ sử dụng để hiểu một bài diễn văn về Tình trạng Liên bang, tình trạng khu phố của bạn hoặc chuỗi sự kiện đã dẫn bạn đến việc ngồi trong một văn phòng nhỏ hay một phòng giam.
Tyler và các bạn cùng lớp của cậu muốn trở thành những con người có năng lực, những nhà tư tưởng độc lập. Trái ngược với niềm tin phổ biến, họ không hoàn toàn khao khát chuyển giao mọi khả năng trí tuệ và xây dựng cộng đồng của mình cho những người hầu/chúa tể robot. Và như Josie, một sinh viên khác trong lớp, đã nói với tôi, ít nhất một số người trong số họ “không thoải mái lắm” với những người bạn cùng lớp dựa vào AI để làm bài tập. Tất cả điều này đi ngược lại bức tranh u ám về sự bất lực được vẽ ra vào mùa xuân và mùa hè năm ngoái bởi những câu chuyện được lan truyền rộng rãi về tác động của AI tạo sinh đối với giáo dục đại học: Mọi người đều gian lận để qua trường đại học. Sẽ không có sinh viên nào tự mình đọc sách hay viết bài nữa. Đây là dấu chấm hết cho bài luận, cho việc đọc, cho tư duy.
Khi các giáo sư trong ngành Khoa học Xã hội và Nhân văn, những người vốn đã cảm thấy bị bao vây bởi một làn sóng nghi vấn liên tục về giá trị của các ngành học của họ, xem xét những câu chuyện này và những lần chạm trán của chính họ với AI, sự bất an của họ đã trở thành một mối lo ngại cụ thể về học kỳ mùa thu. Nếu họ tiếp tục làm những gì họ thường làm, liệu họ có đang mộng du bước vào một bãi mìn không? Một số lượng đáng kể trong số họ đã suy nghĩ về việc giảng dạy nhiều hơn bình thường trong suốt mùa hè, khi các học giả chuyên nghiệp thường tập trung vào nghiên cứu. Kết quả là, họ bước vào mùa thu với các khóa học được cải tiến, nhấn mạnh các cách tiếp cận có mục đích hơn đối với việc viết và đọc, giảm bớt sự phụ thuộc vào công nghệ và tập trung đổi mới vào cộng đồng mặt đối mặt.
Một khóa học tiếng Anh “chống AI” có ba yếu tố chính:
- Kiểm tra bằng giấy bút và vấn đáp (oral testing);
- Dạy quá trình viết hơn là chỉ giao bài tập;
- Nhấn mạnh hơn vào những gì xảy ra trong lớp học.
Một khóa học như vậy, không thể “chống AI tuyệt đối” vì điều đó có nghĩa là sinh viên không làm bài viết hay bài đọc nào trừ khi dưới sự giám sát trực tiếp của giáo viên, cũng buộc chúng ta phải chứng minh với sinh viên rằng làm bài tập của chính họ là vì lợi ích cá nhân của họ. Các đồng nghiệp mà tôi đã nói chuyện trên cả nước đều thảo luận về AI với sinh viên của họ, và một số đã tìm ra những cách sáng tạo để đưa nó vào chương trình giảng dạy, nhưng ít người chuyển sang các giải pháp công nghệ cao như phần mềm phát hiện AI hay theo dõi lịch sử gõ phím.
Hiện tại, đã đi sâu vào học kỳ, tôi và nhiều đồng nghiệp của tôi đã bất ngờ thú vị khi ngày tận thế AI được dự đoán sẽ đến với giáo dục đại học vào mùa thu này, mang lại sự kết thúc cho việc đọc, viết và trường học như chúng ta đã biết, vẫn chưa xảy ra. Việc đối phó với sự trỗi dậy của AI bằng cách tăng cường gấp đôi tính nhân văn của các môn khoa học nhân văn dường như đang hiệu quả, ít nhất là trong thời điểm hiện tại. Khi tôi gợi ý điều này với Stuart Selber, người điều hành chương trình cung cấp các khóa học viết bắt buộc cho 18.000 sinh viên tại Penn State, ông nói: “Đó là một nhận định hợp lý trong trường hợp của chúng tôi. Thật khó để biết mọi thứ có thể tốt hơn đến mức nào, vì tất cả sự phức tạp và các yếu tố chuyển động, nhưng chúng tôi đã không sụp đổ. Có vẻ như sự hoảng loạn cũng đang lắng xuống.” Một số đồng nghiệp thậm chí còn báo cáo về sự gia tăng đáng kể trong mức độ tham gia của sinh viên.
Thay Đổi Cách Kiểm Tra và Đánh Giá
Nhiều giáo viên đã thay đổi cách họ kiểm tra sinh viên. Điều đó thường có nghĩa là quay trở lại với các bài kiểm tra giấy bút kiểu cũ — qua đó góp phần vào sự trở lại của cuốn “blue book” (sổ tay thi), một di vật giống như con cua móng ngựa của công nghệ giáo dục nguyên thủy mà AI đã cứu khỏi sự tuyệt chủng. Các bài đánh giá như bài kiểm tra và bài đố vui nên củng cố hành vi mà bạn mong muốn, vì vậy bài kiểm tra của tôi bao gồm các bài tiểu luận nhỏ nhằm đánh giá khả năng nắm vững nội dung đọc và các ý tưởng, phương pháp phân tích mà chúng tôi đã thảo luận trong lớp, với hầu hết điểm được trao cho nội dung diễn giải.
Như một cách để tóm tắt trong vài phút cuối cùng của một buổi thảo luận, đôi khi chúng tôi cùng nhau đưa ra các gợi ý của sinh viên về một câu hỏi kiểm tra công bằng về những gì chúng tôi đã đề cập trong ngày hôm đó. Ví dụ, vào cuối một lớp học trong khóa học mà Tyler và Josie đang tham gia — về thành phố trong văn học và điện ảnh — chúng tôi đã đưa ra một câu hỏi như: So sánh cách “My Kinsman Major Molineux” của Nathaniel Hawthorne và chương đầu tiên của “Sister Carrie” của Theodore Dreiser thể hiện quá trình trở thành người thành phố.
Bạn không thể giải quyết tác động của AI đối với việc viết mà không xem xét việc nó mời gọi sinh viên chấp nhận tóm tắt nội dung thay vì thực sự đọc. Bài kiểm tra là một cách đánh giá muộn, rủi ro cao để bắt sinh viên chịu trách nhiệm về việc đọc; các bài đố vui là một cách rủi ro thấp, hàng ngày để làm điều đó.
Scott Saul, tại Đại học California, Berkeley, nói với tôi rằng ông đã bắt đầu cho các bài đố vui giấy bút dài năm phút mà (không giống như bài kiểm tra giữa kỳ hay cuối kỳ) chỉ yêu cầu chi tiết từ văn bản và hoàn toàn không cần diễn giải gì cả, một ý tưởng mà ông học được từ Nabokov. Saul nói với tôi: “Nabokov sẽ đưa ra những bài đố vui bất khả thi trong các lớp học Cornell của mình” — chẳng hạn như trong Anna Karenina, con trai của Anna đã nhận được gì làm quà sinh nhật năm 1875? “Và tôi sẽ nghĩ, ‘Thật là chi tiết vụn vặt, người này thật điên rồ.'” Nhưng Saul đã hiểu được vấn đề. Ông nói: “Tất cả các thế lực lớn hơn trong văn hóa của chúng ta đang kéo mọi người ra khỏi việc đọc sâu sắc và chú ý.” “Mọi người thiếu kiên nhẫn với chi tiết tạo nên kết cấu và chiều sâu cho một bài tiểu luận, một câu chuyện hay một cuốn tiểu thuyết,” đặc biệt khi họ quen với việc mọi thứ được giảm xuống thành các bản tóm tắt gạch đầu dòng hoặc bỏ qua các đoạn văn lớn khi họ lướt trên màn hình. Việc lướt qua văn bản được hỗ trợ bởi công nghệ này tương đương với việc nghe một podcast về hôn nhân so với việc thực sự kết hôn. Các bài đố vui “soi mói kiểu Nabokov” là một cách để củng cố việc đi sâu vào các chi tiết nơi ý nghĩa tồn tại. Tôi cũng yêu cầu sinh viên quét và nộp lại các ghi chú họ đánh dấu — gạch chân, ghi chú bên lề, tô sáng — trên bản cứng họ đang đọc, đó là điều gần nhất tôi có thể làm để quan sát cách họ tư duy khi đọc.
Dạy Quá Trình Viết (Scaffolding)
Một phản ứng thứ hai đối với AI dành cho những giáo viên vẫn muốn giao các bài luận về nhà, thay vì chỉ chấp nhận việc sinh viên giờ đây phải viết tất cả bằng tay trong lớp: nhấn mạnh việc dạy quá trình viết — chia nhỏ nó thành một loạt các bước mà giáo viên có thể thấy và phản hồi — thay vì chỉ chấm điểm sản phẩm cuối cùng.
Giàn giáo (Scaffolding) là thuật ngữ chuyên môn trong ngành Anh văn. Trong trường hợp của một bài luận phân tích một tác phẩm văn học, các bước có thể bao gồm: chú ý các khuôn mẫu, xây dựng chúng thành những hiểu biết diễn giải, đưa ra một luận điểm, tìm bằng chứng để hỗ trợ, viết nháp và chỉnh sửa. Sinh viên của tôi trong học kỳ này viết các bài tập ngắn hàng tuần để phản hồi nội dung đọc có thể đóng vai trò là mầm mống của một bài luận, sau đó viết bản nháp của các bài luận, rồi chỉnh sửa chúng thành bản nháp cuối cùng. Tôi phải đọc nhiều hơn, nhưng như đồng nghiệp của tôi tại Boston College, Maia McAleavey, nói: “Hãy chú ý đến họ một cách có ý nghĩa khi họ vẫn đang làm bài, chứ không phải khi bài đã hoàn thành và họ không còn quan tâm hay thậm chí không còn nhớ gì nữa.”
Bạn có thể thêm đánh giá ngang hàng (peer reviews) để mở rộng các mối quan hệ như vậy với các sinh viên khác, những người không thích bị buộc phải phản hồi bài viết cẩu thả do AI tạo ra. Việc tham gia vào các giai đoạn khác nhau của quá trình phát triển bài luận cũng giúp giáo viên dễ dàng phát hiện ra sự đứt gãy rõ ràng giữa quá trình tư duy của sinh viên và sản phẩm cuối cùng. Với mục đích đó, tôi cũng đã thêm một buổi hội thảo riêng (conference) trong đó sinh viên kể cho tôi nghe về việc lên ý tưởng và viết bài luận. Việc giao một điểm riêng cho buổi hội thảo là một cách khác để thưởng cho những sinh viên đã tự làm bài hoặc phạt những người đã bỏ qua quá trình bằng cách sử dụng AI. Giống như mục đích của phòng tập thể dục không phải là để tạ lên xuống mà là để bạn di chuyển chúng, mục tiêu của việc giao bài luận là để sinh viên tư duy, không phải để lấp đầy thế giới bằng các bài luận.
Một cách tiếp cận khác để điều chỉnh việc giao bài luận là làm cho chúng cảm thấy chân thực hơn bằng cách làm cho chúng cá nhân hơn hoặc sáng tạo hơn, mang tính tiểu luận (essayistic) hơn. Mark Edmundson đưa ra một ví dụ từ một khóa học thơ ca ông dạy tại Đại học Virginia. “Bạn có phải là một người theo chủ nghĩa Whitmanian không?” là chủ đề bài luận, ông nói với tôi. “Vì vậy, chúng tôi kết hợp một số công việc phân tích về thơ ca với một số công việc phản ánh từ phía sinh viên. Họ đồng ý với bao nhiêu phần trong tầm nhìn của Whitman? Họ thấy bao nhiêu điều rắc rối? Họ muốn loại bỏ bao nhiêu điều ngay lập tức?”
Edmundson thừa nhận rằng sinh viên có thể đưa câu hỏi này cho một bot, “nhưng trước tiên bạn phải nói cho ChatGPT biết bạn là ai, cung cấp cho nó rất nhiều chi tiết về bản thân.” Ông nói, mặc dù có cuộc sống heavily digital và sẵn lòng chia sẻ dữ liệu của họ, sinh viên của ông vẫn “ngại để tính cách, phẩm chất, danh tính của họ bị một cỗ máy chiếm đoạt” theo những cách riêng tư mà loại bài tập này sẽ yêu cầu. Ngoài ra, sinh viên có nhiều khả năng hứng thú với việc viết hơn — và do đó ít có khả năng thuê ngoài — các bài luận cá nhân hơn như thế này, mà có thể cảm thấy như một dự án người ta có thể tham gia vì những lý do khác ngoài việc để đạt điểm khóa học. Và cơ hội để chấp nhận một số rủi ro về mặt phong cách và trí tuệ với nội dung khóa học mang lại sự tương phản với việc viết máy móc hơn mà sinh viên làm trong các bài kiểm tra sổ tay, nơi mục đích chủ yếu là để chứng minh rằng họ đã theo kịp nội dung đọc và các cuộc thảo luận trên lớp.
Đánh giá từ vòng chấm bài luận đầu tiên trong các lớp của tôi, kết quả cho đến nay có vẻ ổn. Tôi có thể nghe thấy giọng nói cá nhân của sinh viên trong các bài luận của họ, phần lớn phát triển hợp lý từ các bài tập và bản nháp, mà không có những khúc cua đột ngột hướng tới robot. Nếu tôi phát hiện ra hương vị siêu chế biến của AI trong một bài luận, điều này khó làm hơn khi các bot ngày càng giỏi hơn trong việc bắt chước văn viết của con người, tôi sẽ gặp riêng sinh viên đó để thảo luận về các ưu tiên của họ. Rachel Trousdale, tại Đại học Framingham State, người coi việc sử dụng AI là đạo văn, nói rằng kiểu trò chuyện này là một trong những điều khó khăn nhất mà cô ấy phải làm với sinh viên. Cô nói: “Cho đến nay điều đó chưa xảy ra nhiều trong học kỳ này, nhưng tôi ghét phải làm điều đó mỗi lần. Thật khó để giải thích sự khác biệt giữa ‘Cái này nghe giống AI’ và ‘Tôi không nghĩ bạn có khả năng làm việc tốt’.”
Các báo cáo về sự kết thúc của bài luận có thể bị phóng đại, nhưng AI hoàn toàn có thể đẩy nhanh sự kết thúc của việc giáo viên chỉ nói với sinh viên của họ là viết một bài luận và cho điểm kết quả. Trong nhiều thập kỷ nay, các giáo viên về sáng tác và viết sáng tạo đã cho các chuyên ngành khác thấy rằng quá trình, chứ không phải đích đến, nên là mục tiêu. Stuart Selber, của Penn State, phân biệt giữa dạy viết như một nghề thủ công và chỉ giao viết như một sản phẩm có thể được tạo ra bởi AI. Ông nói với tôi: “Chúng tôi không chỉ giao và thu bài viết, đó là điều mà hầu hết các trường đại học đang làm. Nếu bạn không biết sinh viên đang làm gì, bạn không tham gia vào luồng công việc hoặc quá trình, và bạn cũng không dạy viết.”
Tăng Cường Cộng Đồng Lớp Học
Trụ cột thứ ba và quan trọng nhất của một khóa học chống AI: nhấn mạnh giá trị của những gì xảy ra trong lớp học. Sinh viên trong một lớp học nhân văn đang chi trả cho chính sách tuyển sinh và chính sách tuyển dụng đã tạo ra những người khác trong lớp học để họ tương tác cùng. Mọi thứ khác — đọc, bị những “cái đầu biết nói” nói chuyện, đưa ra các ý kiến nóng hổi vào khoảng trống điện tử — họ đều có thể làm trực tuyến, một mình ở nhà trong đồ ngủ. Họ có lẽ sẽ không bao giờ có được những khoảng thời gian không bị phân tâm thường xuyên trong một căn phòng với những người khác, những người đều đã đọc cùng một thứ và cam kết rút ra ý nghĩa từ nó, vì vậy chúng ta nên coi thời gian ở bên nhau như một dịp đặc biệt — khoảng 2.000 phút rất đắt đỏ trong suốt một học kỳ.
Sự khởi đầu của thời đại AI đã không định hình lại một cách quyết liệt sự trao đổi ý tưởng trong một lớp học tiếng Anh, nhưng nó làm thay đổi ý nghĩa của những sự trao đổi đó. Khi chúng tôi đang “vào guồng” trong lớp học, tôi bận rộn với các nhiệm vụ điều phối thảo luận quen thuộc: thúc giục Charlie biến sự ác cảm mạnh mẽ của cô ấy đối với những kẻ hợm hĩnh lập danh sách top 5 trong High Fidelity thành mầm mống của một bài phân tích; tự nhắc nhở bản thân phải kiên nhẫn và để Andrew và Kyla đưa ra quan điểm của họ với tốc độ có chủ đích mà họ ưa thích; khuyến khích tất cả mọi người xem cách các quan sát mà Samantha và Dylan và Yasmine đã đưa ra cộng lại thành một cách diễn giải mà chúng ta có thể đánh giá và tinh chỉnh. Chúng tôi có thể thấy và nghe thấy nhau tư duy. Một số thích đặt câu hỏi, một số thích trả lời; một số thích đi trước, một số thích nằm lại và phản công; một số muốn xây dựng một cái gì đó, một số muốn phá vỡ nó.
Những động lực lớp học này cảm thấy vượt thời gian. Nhưng sự phụ thuộc ngày càng lớn của chúng ta vào những người đối thoại và trợ lý không phải con người đã mang lại giá trị mới cho chính sự trao đổi trực tiếp giữa con người với nhau. Các cuộc thảo luận trên lớp mang lại những cơ hội ngày càng hiếm hoi để thực hành nói chuyện về các ý tưởng với những người khác, trở thành một thành viên hiện diện đầy đủ của một cộng đồng theo đuổi mục đích chung, hiểu quan điểm của người khác. Sinh viên tốt nghiệp sẽ cần những năng lực như vậy để tạo dựng con đường của mình trong thế giới, ngay cả trong thời đại AI, và họ có ít cơ hội thực hành chúng hơn trước đây.
Giống như các bài kiểm tra tập trung vào các cuộc thảo luận của chúng ta về nội dung đọc, chính sách khóa học nên củng cố điều quan trọng nhất. Để đủ điều kiện nhận bất kỳ điểm nào trong các khóa học của tôi, bạn phải tích cực tham gia vào các cuộc thảo luận đó — điều đó có nghĩa là, tối thiểu, phát biểu trong mỗi buổi học. Chất lượng đóng góp của bạn chiếm một phần đáng kể trong điểm của bạn; bài luận, các bài tập viết khác, bài kiểm tra và bài đố vui cũng được tính, nhưng bạn không thể chỉ nộp các sản phẩm và ngồi im lặng. Bạn phải gánh vác phần việc của mình.
Một chính sách quan trọng khác, một chính sách mà sự trỗi dậy của AI đã truyền cảm hứng cho một số giáo viên cuối cùng cũng áp dụng sau khi cân nhắc nó trong nhiều năm, là cấm máy tính xách tay và điện thoại khỏi lớp học, điều này cải thiện đáng kể không khí trong lớp. Bởi vì tôi thường xuyên quan sát việc giảng dạy của các đồng nghiệp không thực thi các lệnh cấm như vậy, tôi đã có đủ cơ hội để thấy cách mỗi sinh viên đang mua sắm hoặc xem các điểm nổi bật của thể thao tạo ra một vòng xoáy mất tập trung, giết chết sự tham gia và hút cả các bạn cùng lớp xung quanh. Sinh viên và đồng nghiệp báo cáo rằng các lớp học không có thiết bị cảm thấy như một sự nghỉ ngơi khỏi tình trạng “toàn công nghệ mọi lúc”, một nơi mà họ có thể ngừng nhấp và cuộn vô tận, chậm lại và tự mình tư duy và tư duy cùng những người khác.
Việc xây dựng cộng đồng lớp học đã trở nên quan trọng hơn nhiều đối với tôi qua nhiều năm. Điện thoại di động và giờ là AI đã làm cho đại học trở thành một trải nghiệm cô đơn hơn trước, và đại dịch đã đẩy nhanh sự suy giảm lâu dài của cộng đồng trong khuôn viên trường. Mặc dù sinh viên của tôi thường chuyên nghiệp và đạt thành tích cao hơn thế hệ sinh viên đại học của tôi, họ cũng lo lắng và cô lập hơn. Vì vậy, tôi cố gắng làm cho lớp học trở thành một nơi mà họ cảm thấy không chỉ tự do nói mà còn được mong đợi phải nói, chịu trách nhiệm thực hiện phần việc của mình với tư cách là một công dân. Ưu tiên này mang lại tầm quan trọng lớn cho các thói quen trần tục như cấm màn hình, thu hút mọi người tham gia, đảm bảo chúng tôi biết tên mọi người, thảo luận về những gì chúng tôi sẽ làm và tại sao, và tìm cơ hội để nói đùa một chút trong khi làm công việc nghiêm túc của chúng tôi. Tôi cũng làm rõ kỳ vọng của mình rằng khi tôi bắt đầu lớp học, tôi phải dập tắt một sự ồn ào của những người hàng xóm đang bắt chuyện, chứ không phải phá vỡ sự im lặng như đám tang của những người cô lập cúi gằm một mình trên điện thoại của họ. Mọi người thường có điều gì đó để nói, và họ có nhiều khả năng nói ra điều đó hơn khi họ cảm thấy mình là một phần của cộng đồng.
Lời Biện Hộ Cho Sự “Khó Khăn”
Tôi không có một lệnh cấm tuyệt đối về việc sử dụng AI trong các khóa học của mình vì tôi không thích đặt ra các quy tắc mà tôi không thể thực thi, và tôi không thể chứng minh rằng bất kỳ sản phẩm nào cụ thể đã được thực hiện bởi AI. Thay vào đó, ngoài việc đảm bảo tôi đặt đủ trọng tâm chấm điểm vào các nhiệm vụ mà sinh viên không thể sử dụng AI để hoàn thành, tôi yêu cầu họ không sử dụng bất kỳ sự hỗ trợ nào không phải con người và nói cho tôi biết nếu họ có dùng, và tôi giải thích tại sao tự làm bài tập lại vì lợi ích của họ. Tôi đang yêu cầu họ không chỉ tự mình viết và đọc mà còn làm điều đó theo cách cũ: tắt tính năng kiểm tra chính tả và ngữ pháp, đọc một cuốn sách với bút trong tay — và kiềm chế không chơi Monster Hunter cùng lúc.
Maryanne Wolf, một nhà thần kinh học nhận thức tại U.C.L.A. nghiên cứu về đọc và viết, đã giúp tôi biện hộ cho điều này với sinh viên. Bà ấy nói tôi có thể nói với họ: “Hãy để tôi cho các bạn thấy những gì các bạn đang đoản mạch nếu các bạn không bỏ công sức để dành đủ thời gian cho việc tư duy, thực sự tập trung và đắm mình vào tài liệu.” Bà ấy đang đề cập đến khả năng của chúng ta trong việc rút ra suy luận, tiếp nhận quan điểm của người khác, đánh giá sự thật, phân biệt thông điệp ngầm — các quá trình nhận thức và cảm xúc phức tạp dẫn đến những hiểu biết sâu sắc nhất của chúng ta và có thể bị teo đi do không được sử dụng. “Ngạn ngữ lâu đời nhất trong khoa học thần kinh là ‘Sử dụng nó hoặc mất nó’.”
Tôi đã nói với sinh viên của mình tất cả điều này vào đầu học kỳ. Tôi nghĩ đó là một bài phát biểu khá hay. Tôi đã trình bày các phiên bản của nó trong cả hai lớp học của mình, trở nên hơi cảm xúc khi tôi yêu cầu họ đứng lên bảo vệ bản thân trước các thế lực mạnh mẽ đang thúc đẩy họ hướng tới sự thụ động không ma sát. Tôi nói: Đọc là tư duy và viết là tư duy, và sử dụng AI để làm thay công việc tư duy cho bạn giống như tham gia đội điền kinh và đi bộ bằng xe điện scooter. Các bạn đang trả 5 đô la một phút cho các lớp học đại học; đừng dành thời gian ở đây để luyện tập để bị AI thay thế. Sử dụng nó hoặc mất nó, các bạn.
Khi tôi kết thúc, sinh viên nhìn lại tôi với ánh mắt chân thành-mỉa mai vững vàng của tuổi trẻ, như thể muốn nói: Thầy có vẻ nhẹ nhõm vì đã nói ra được điều đó, ông ơi, nhưng đây là bài phát biểu về AI thứ ba mà tôi đã nghe từ một giáo sư trong tuần này. Chúng ta có thể quay lại việc học được không?
Hạn Chế và Lợi Ích Lâu Dài
Cách tiếp cận “chống AI” mà các giáo viên đã cùng nhau phác thảo cho đến nay có những hạn chế lớn. Cũng như trước AI, sinh viên quyết tâm không tự làm bài vẫn có thể gian lận thành công trong một số khóa học, như của tôi, vẫn yêu cầu viết ngoài lớp học. Ngoài ra, vì số lượng sinh viên của tôi tối đa là khoảng 30, tôi có thể dành sự quan tâm cá nhân cho sinh viên, nhưng điều đó trở nên không thực tế ở quy mô lớn hơn. Và tôi không thể chắc chắn rằng bất cứ điều gì có thể hiệu quả bây giờ sẽ tiếp tục hiệu quả trước sự tiến bộ không ngừng của AI, đặc biệt là việc tăng cường sử dụng mặt dây chuyền và kính, tai nghe không dây vô hình và các công nghệ đeo được khác có thể xâm phạm lớp học mặt đối mặt.
Nhưng tôi có niềm tin vào sinh viên của mình và vào giá trị của những gì chúng tôi đang làm. Trong một khóa học nhân văn, theo truyền thống, bạn lắp ráp trang bị cho cuộc sống trong khi xem xét các bài học về cách sống. Ngày nay, các nhà nhân văn cũng thấy mình đang dạy về việc tự làm bài tập, sự chú ý bền bỉ, sức chịu đựng trí tuệ, sự bất đồng có lý và các siêu kỹ năng khác đang ngày càng khan hiếm trong văn hóa nói chung.
Khoảnh khắc bị ám ảnh bởi công nghệ này có lẽ cuối cùng đã thúc đẩy các nhà nhân văn xác định giá trị của các ngành học của họ và phát huy thế mạnh của họ, sau khi họ đã tỏ ra e dè quá lâu khi bị tấn công bởi những người theo chủ nghĩa nghĩa đen về lợi tức đầu tư, những người cố tình hiểu sai mối liên hệ giữa trường học và công việc (“Không có nghề nào gọi là Tiếng Anh hoặc Lịch sử”). Sinh viên cảm thấy áp lực phải sử dụng đại học để chuẩn bị chuyên sâu cho một nghề nghiệp cụ thể, giống như tập luyện toàn thời gian như một người nghiệp dư để chơi một môn thể thao chuyên nghiệp, nhưng họ sẽ tốt nghiệp vào một thế giới làm việc nơi các trò chơi và quy tắc liên tục thay đổi.
Một phép loại suy chính xác hơn cho mối liên hệ từ trường học đến công việc, thay vì chơi ở giải đấu lớn sau khi học chuyên ngành bóng chày, sẽ là phải chơi trò né tránh bằng các bó dữ liệu vào một ngày và khiêu vũ với khách hàng vào ngày hôm sau. Vì vậy, sinh viên cần phải rèn luyện để trở thành các vận động viên toàn diện, sẵn sàng cho mọi thứ. Như sinh viên chuyên ngành tài chính và khoa học máy tính hiện đang nhận ra, sự xâm nhập đột ngột nhưng không đồng đều của AI vào các ngành công nghiệp khác nhau càng khiến việc định thời điểm thị trường lao động cấp thấp trở nên khó khăn hơn chỉ trong vài năm sau khi chọn chuyên ngành. Điều này củng cố lập luận về việc tự trang bị cho mình một nền giáo dục khai phóng toàn diện nặng về các siêu kỹ năng như khả năng thích ứng, giỏi học hỏi nhanh và phát triển sự nhạy bén phê phán để phân biệt cái tốt với cái xấu trong dòng thông tin ngày càng do AI tạo ra đang đổ về chúng ta từ màn hình của chúng ta.
Đại học Ohio State, Colby College và một số trường khác đã cam kết trau dồi sự thông thạo AI bằng cách tìm cách tích hợp nó vào toàn bộ chương trình giảng dạy. Có thể hỏi tại sao một giáo viên lại làm điều ngược lại, thậm chí không cố gắng tận dụng một số đổi mới công nghệ được ca ngợi (và cường điệu) nhất trong thời đại chúng ta. Đáp lại, tôi sẽ chỉ ra phòng tập thể dục như một phép loại suy hữu ích cho những gì chúng ta đang làm ở trường. (Rốt cuộc, gymnasion gốc Hy Lạp, hay nơi tập thể dục khỏa thân, được dành cho sự phát triển trí tuệ cũng như thể chất.) Trong nhiều thế kỷ nay, chúng ta đã có những cỗ máy có thể nâng được nhiều trọng lượng hơn và di chuyển nhanh hơn con người, nhưng nếu bạn muốn trở nên mạnh mẽ và nhanh nhẹn hơn, bạn vẫn phải tự mình nâng trọng lượng và chạy quãng đường đó. Sinh viên nên có những giáo viên chỉ cho họ cách sử dụng máy móc đúng cách và những giáo viên chỉ cho họ cách tự mình làm việc. Rủi ro rất cao. Bản tóm tắt của Maryanne Wolf về khả năng trí tuệ có được từ việc tự mình đọc và viết nỗ lực bao gồm các nhiệm vụ quan trọng mà chúng ta với tư cách là công dân của một xã hội dân chủ ngày càng kỹ thuật số làm rất kém trong những ngày này: ví dụ, đánh giá sự thật của những gì chúng ta đọc, hoặc hiểu một quan điểm không phải của chính chúng ta.
Đó là tất cả những gì nằm trong tâm trí tôi khi chúng tôi bắt tay vào công việc trong lớp học của tôi với sách bìa mềm, giấy ghi chú, bút và phấn đã sẵn sàng. Chúng tôi thường bắt đầu bằng cách tìm ra cách chúng tôi sẽ tiếp cận The Street của Ann Petry, The City and the City của China Miéville hay bất cứ cuốn sách nào chúng tôi đang thảo luận — thực hành loại tự chủ diễn giải mà Tyler tìm kiếm. Chúng ta bắt đầu bằng cách đơn giản nhận thấy câu chuyện được kể như thế nào: lựa chọn từ ngữ, hình ảnh, cấu trúc? Hay lần này chúng ta bắt đầu bằng chủ đề, logic tổ chức, những gì chúng ta nghĩ câu chuyện nói về? Chúng ta đang thực hành không chỉ nghề thủ công phân tích mà còn là công việc của việc trở thành một người có tư duy cảnh giác với dòng chảy ý nghĩa qua thế giới xung quanh chúng ta, đôi khi trên bề mặt của sự vật và đôi khi bên dưới nó. Đó là một phần thiết yếu của công việc làm người, và tôi không nghĩ chúng ta sẵn lòng giao phó tất cả cho máy móc ngay bây giờ.
Carlo Rotella
Carlo Rotella là tác giả của “What Can I Get Out of This?: Teaching and Learning in a Classroom Full of Skeptics.” Ông đã giảng dạy các khóa học tiếng Anh tại Đại học Boston College được 25 năm.
