Học sinh biết mọi thứ nhưng không học được gì: Nghịch lý của việc học cùng AI

Nguyễn Phương Tri

Trường Đại học Nguyễn Tất Thành

27-05-2026

© Wix

Hãy tưởng tượng một ngôi trường kỳ lạ trong Wild Wise Weird (Vuong, 2024). Một ngày nọ, một chú chim thần bí xuất hiện, mang theo một chiếc lông vũ được phù phép. Mỗi khi học sinh gặp một bài toán khó, các em chỉ cần thì thầm câu hỏi vào chiếc lông vũ ấy, và lời giải hoàn hảo sẽ lập tức hiện ra. Bài tập về nhà trở nên dễ dàng. Việc ôn thi diễn ra trơn tru. Học sinh vui mừng. Giáo viên kinh ngạc trước tốc độ tiến bộ của các em.

Vài tuần sau, chiếc lông vũ đột nhiên ngừng hoạt động ngay giữa một kỳ thi.

Cả căn phòng chìm vào im lặng.

Những học sinh nhìn chằm chằm vào các phương trình quen thuộc như thể lần đầu tiên nhìn thấy chúng.

Thật phi lý, những học sinh từng được xem là thông minh nhất lại trở thành những người chật vật nhất.

Khung cảnh hư cấu ấy ngày càng giống với một câu hỏi rất thực đang xuất hiện cùng sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tạo sinh.

Các hệ thống AI tạo sinh như ChatGPT đã nhanh chóng trở thành những công cụ mạnh mẽ với khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ ở mức gần tương đương con người (Li et al., 2022; Geerling et al., 2023; Singhal et al., 2023). Từ viết luận đến giải bài toán lập trình, những hệ thống này có thể cải thiện năng suất một cách đáng kể. Vì vậy, không ngạc nhiên khi các nhà nghiên cứu và giáo dục học bắt đầu đặt câu hỏi liệu những công cụ này có thể cải thiện việc học hay không (Extance, 2023; Mollick & Mollick, 2025).

Tuy nhiên, tồn tại một khác biệt lớn giữa làm được và học được.

Một nghiên cứu ngẫu nhiên quy mô lớn trên học sinh trung học tại Thổ Nhĩ Kỳ đã đánh giá tác động của GPT-4 đối với việc học toán học. Học sinh được chia thành ba nhóm: một nhóm sử dụng chatbot GPT-4 thông thường tương tự ChatGPT, một nhóm sử dụng GPT Tutor—một hệ thống được thiết kế với các cơ chế hỗ trợ học tập, và một nhóm không sử dụng AI (Bastani et al., 2026).

Kết quả cho thấy rằng những học sinh sử dụng AI thông thường làm bài tập luyện tập tốt hơn 48%, trong khi nhóm sử dụng GPT Tutor cải thiện tới 127%. Thoạt nhìn, điều này dường như là chiến thắng rõ ràng của AI trong giáo dục.

Nhưng bất ngờ xuất hiện ở giai đoạn sau.

Khi bước vào kỳ thi độc lập không được hỗ trợ bởi AI, học sinh sử dụng chatbot thông thường lại có kết quả thấp hơn 17% so với những học sinh không dùng AI. Trong khi đó, GPT Tutor gần như loại bỏ được sự suy giảm này, dù vẫn không tạo ra lợi thế vượt trội so với nhóm đối chứng.

Tại sao một công cụ giúp con người giải quyết vấn đề lại có thể làm giảm khả năng học tập?

Câu trả lời xuất hiện trong hành vi của chính học sinh. Nhiều em sử dụng AI thông thường đơn giản là sao chép lời giải. Trong khi đó, những học sinh dùng GPT Tutor thường hỏi gợi ý, yêu cầu giải thích hoặc thử tự giải trước khi nhận hỗ trợ.

Mâu thuẫn này gần như mang tính hài hước: một cỗ máy được thiết kế để giúp con người thông minh hơn lại có thể tạo ra tình huống khiến con người giải được nhiều bài hơn nhưng hiểu ít hơn. Chúng ta có thể bắt đầu ăn mừng việc “học tập được cải thiện”, trong khi thực chất lại đang thay thế việc học bằng việc thu thập đáp án.

Tình huống này giống như cố gắng trở nên khỏe mạnh hơn bằng cách thuê người khác tập tạ thay cho mình. Những con số trong nhật ký luyện tập có thể đẹp hơn, nhưng cơ bắp thì vẫn không thay đổi.

Trong Wild Wise Weird, các nhân vật thường mắc kẹt trong những phi lý nhỏ rồi dần bị cuốn vào những phi lý lớn hơn. Một lối tắt tiện lợi biến thành sự phụ thuộc. Một giải pháp thông minh trở thành một vấn đề ẩn giấu. Điều ban đầu có vẻ hữu ích từ từ biến thành điều không ai ngờ tới (Nguyen, 2026; Tran, 2026).

AI tạo sinh có thể đang đặt ra một thách thức tương tự. Mối nguy không nằm ở việc AI suy nghĩ thay chúng ta. Mối nguy nằm ở chỗ chúng ta trở nên quá quen với việc vay mượn trí tuệ đến mức ngừng rèn luyện trí tuệ của chính mình.

Có lẽ bài học quan trọng không phải là làm sao để tạo ra những cỗ máy thông minh hơn, mà là làm sao xây dựng những mối quan hệ khôn ngoan hơn với chúng (Khuc & Nguyen, 2026). Suy cho cùng, chiếc nạng rất hữu ích khi một người bị thương—nhưng nếu đi cùng nó mãi mãi, chúng ta có thể dần quên mất cách tự bước đi.

References

Bastani, H., et al. (2026). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122

Extance, A. (2023). ChatGPT has entered the classroom: How LLMs could transform education. Nature, 623, 474–477. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03507-3

Geerling, W., et al. (2023). ChatGPT has aced the test of understanding in college economics: Now what? The American Economist, 68, 233–245. https://doi.org/10.1177/05694345231169654

Khuc, V. Q., & Nguyen, M. H. (2026). Cultural Additivity Theory. Available at SSRN 6767760. https://ssrn.com/abstract=6767760

Li, Y., et al. (2022). Competition-level code generation with AlphaCode. Science, 378, 1092–1097. https://doi.org/10.1126/science.abq1158

Mollick, E. R., & Mollick, L. (2025). New modes of learning enabled by AI chatbots: Three methods and assignments. https://doi.org/10.2139/ssrn.4300783

Nguyen, M.-H. (2026). Ayn Rand and Kingfisher on zero-carbon bombs and a

sustainable future. Visions for Sustainability, 25(13474), 1-13. http://dx.doi.org/10.13135/2384-8677/13474  

Tran, T. M. A. (2026). Conversations with Kingfisher: Wisdom from Vuong’s wild wise weird stories. Planet Forward. https://planetforward.org/story/kingfisher-stories/   

Singhal, K. et al. (2023). Large language models encode clinical knowledge. Nature, 620, 172–180. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06291-2

Vuong, Q. H. (2025). Wild Wise Weird. AISDL. https://books.google.com/books?id=C5dDEQAAQBAJ