Office for Students kêu gọi đánh giá không sử dụng AI để bảo vệ giá trị bằng cấp

Cơ quan quản lý giáo dục đại học Anh Văn phòng Sinh viên cho biết vào ngày 11 tháng 11 năm 2026 rằng các trường đại học phải bảo đảm bài đánh giá đo lường được những gì sinh viên biết và có thể làm, thường bằng cách sử dụng các hình thức bảo mật, không dùng AI. Cơ quan này cảnh báo rằng nhiều bài tập không được giám sát có thể được hoàn thành với chất lượng cao nhờ AI, dù sinh viên chỉ cần tham gia ở mức hạn chế.

Cùng với báo cáo nghiên cứu chung với Advance HE, OfS công bố hướng dẫn dành cho các trường đại học và cao đẳng về việc áp dụng các điều kiện chất lượng hiện hành vào AI, thay vì tạo ra một điều kiện đăng ký mới dành riêng cho AI. Các điều kiện này bao gồm yêu cầu về chương trình học được cập nhật và kỹ năng phù hợp, hỗ trợ sinh viên đầy đủ, cùng các văn bằng có giá trị được cấp dựa trên hoạt động đánh giá hợp lệ và đáng tin cậy. Những cơ sở không đáp ứng yêu cầu có thể phải chịu các điều kiện đăng ký cụ thể, bị phạt tiền hoặc bị đình chỉ quyền tiếp cận nguồn tài trợ hỗ trợ sinh viên hay nguồn tài trợ của OfS.

Josh Fleming, giám đốc chiến lược và triển khai của OfS, mô tả AI vừa là cơ hội, vừa là “mối đe dọa mang tính thế hệ đối với hệ thống hiện tại, đe dọa làm suy yếu việc học của sinh viên và khả năng đánh giá sinh viên của các cơ sở giáo dục”. Ông kêu gọi tăng mạnh việc sử dụng các hình thức đánh giá không dùng AI.

Bằng chứng từ sinh viên và cán bộ

Báo cáo đầy đủ dựa trên nghiên cứu được thực hiện từ tháng 6 đến tháng 9 năm 2026, với sự tham gia của 244 cán bộ trong lĩnh vực giáo dục đại học và 91 sinh viên hoặc đại diện sinh viên đến từ ít nhất 127 cơ sở. Bằng chứng được thu thập qua các sự kiện trực tiếp, 64 câu trả lời cho các câu hỏi trực tuyến và 22 cuộc phỏng vấn. Người tham gia tự lựa chọn tham gia nên có thể không đại diện cho đông đảo sinh viên và cán bộ.

Sinh viên nói với các nhà nghiên cứu rằng đôi khi bạn học của họ hoàn thành bài đánh giá chỉ trong vài phút nhờ các mô hình ngôn ngữ lớn và đạt điểm tương tự như khi tự làm. Một số người cho biết những bạn học đó không thể nhớ những chi tiết cơ bản trong bài nộp của mình. Cán bộ cho biết có số lượng lớn bài nộp cùng kiểu trình bày và tài liệu tham khảo, trong khi các bài luận nộp từ xa được xác định là đặc biệt dễ bị ảnh hưởng.

Báo cáo kết luận rằng người đánh giá không thể xác định một cách đáng tin cậy văn bản do AI tạo ra, còn các công cụ phát hiện thì không thể nhận diện việc sử dụng AI một cách nhất quán. Vì vậy, các tuyên bố về chính sách và thủ tục xử lý vi phạm sau khi sự việc xảy ra không thể thay thế việc thiết kế bài đánh giá có cấu trúc vững chắc. Kết quả từ công cụ phát hiện chỉ nên là một trong những bằng chứng được xem xét trong một quy trình công bằng; sự nghi ngờ nếu không có bằng chứng vững chắc thì không nên là căn cứ để hạ điểm.

Đánh giá có kiểm soát trong thực tiễn

Hướng dẫn định nghĩa đánh giá có kiểm soát là hình thức được thiết kế để ngăn việc sử dụng AI, bao gồm bài thi trực tiếp, thuyết trình, thi vấn đáp, biểu diễn và các nhiệm vụ thực hành hoặc ứng dụng. Khi được phép sử dụng AI, sinh viên vẫn phải chứng minh đạt được các chuẩn đầu ra học tập dự kiến, trong đó có thể bao gồm khả năng sử dụng AI hiệu quả. Cần thay thế một hình thức đánh giá nếu sinh viên có thể hoàn thành hình thức đó bằng AI mà không cần đến kiến thức hoặc kỹ năng mà hình thức này nhằm kiểm tra.

Một nghiên cứu tình huống minh họa cho lựa chọn thiết kế này. University of Bath áp dụng mô hình hai làn vào tháng 9 năm 2026, sau khi nhận thấy không thể giám sát một cách đáng tin cậy và công bằng nhóm ở giữa trong hệ thống đèn giao thông trước đây, vốn cho phép một số cách sử dụng AI cụ thể. Các bài đánh giá thuộc làn đóng không cho phép tiếp cận AI; các bài thuộc làn mở cho phép sử dụng AI và phải được thiết kế dựa trên giả định đó. Cả hai làn vẫn cần đo lường các chuẩn đầu ra học tập dự kiến.

Đánh giá có kiểm soát cũng đi kèm chi phí. Người tham gia nêu các nguồn lực cần thiết để tổ chức kỳ thi và bài kiểm tra vấn đáp, lo ngại rằng các kỳ thi không được sử dụng tài liệu có thể không phản ánh thực tiễn nghề nghiệp, cũng như khả năng một số hình thức đánh giá gây bất lợi cho sinh viên khuyết tật. Các cơ sở giáo dục vẫn có nghĩa vụ pháp lý không phân biệt đối xử và có thể cần đưa ra những điều chỉnh hợp lý, bao gồm thay đổi phương thức đánh giá, đồng thời bảo đảm các điều chỉnh đó không tạo ra lợi thế không công bằng.

Kỹ năng AI và khả năng tiếp cận

Báo cáo không khuyến nghị loại bỏ AI khỏi giáo dục. Sinh viên sử dụng AI để giải thích các khái niệm khó, tóm tắt tài liệu, tạo câu hỏi luyện tập và ôn tập; những hoạt động này có thể mang lại lợi ích cho sinh viên khuyết tật, sinh viên đa dạng thần kinh và những người có ngôn ngữ thứ nhất không phải tiếng Anh. Báo cáo phân biệt các hoạt động đó với việc phó thác hoạt động nhận thức, khi AI thay thế việc đọc, nghiên cứu, giải quyết vấn đề hoặc những công việc đòi hỏi nhiều nỗ lực khác, từ đó có thể bỏ qua quá trình vật lộn đầy tính xây dựng cần thiết để phát triển kiến thức và kỹ năng.

Nhiều sinh viên cho rằng hiểu biết về AI rất quan trọng đối với việc làm và muốn được đào tạo chuyên sâu hơn theo từng môn học, nhưng cơ hội đào tạo không đồng đều, còn việc đào tạo cán bộ thường mang tính tự nguyện và ít người tham gia. Hướng dẫn của OfS kêu gọi đưa ra quy định rõ ràng về cách sử dụng AI được phép, giám sát tài liệu giảng dạy và phản hồi do AI tạo ra, đồng thời thực hiện các biện pháp giảm thiểu chênh lệch do quyền tiếp cận không đồng đều với các công cụ trả phí và hoạt động đào tạo. Tương đối ít cơ sở tham gia đã tích hợp các chiến lược AI trên toàn cơ sở.

OfS dự kiến tiến hành thêm các nghiên cứu có hệ thống về quy mô và bản chất của sự thay đổi, trong khi Advance HE sẽ khởi động Change Academy tập trung vào AI dành cho các cơ sở thành viên vào đầu năm 2027. Đối với các cơ sở giáo dục, câu hỏi cấp thiết về việc tuân thủ quy định là liệu một văn bằng có còn chứng minh được sinh viên biết gì và có thể làm gì hay không, trong bối cảnh việc sử dụng AI hỗ trợ có thể không bị phát hiện. Phản ứng quản lý tương tự cũng đòi hỏi phải trang bị các kỹ năng AI phù hợp và thiết kế dễ tiếp cận, qua đó đặt việc bảo đảm an toàn cho hoạt động đánh giá thành một phần trong nỗ lực bảo vệ giá trị của văn bằng, bên cạnh công tác giảng dạy và hỗ trợ sinh viên.