Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở thành công cụ hỗ trợ học tập, nghiên cứu của nhiều sinh viên. Tuy nhiên, sử dụng AI thiếu kiểm soát, không tuân thủ quy định có thể dẫn đến vi phạm liêm chính học thuật và ảnh hưởng đến kết quả học tập.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở thành công cụ hỗ trợ học tập, nghiên cứu của nhiều sinh viên. Tuy nhiên, sử dụng AI thiếu kiểm soát, không tuân thủ quy định có thể dẫn đến vi phạm liêm chính học thuật và ảnh hưởng đến kết quả học tập.
AI có thể giúp sinh viên tìm kiếm ý tưởng, hệ thống hóa kiến thức, giải thích những nội dung khó hiểu hoặc hỗ trợ xử lý tài liệu. Tuy nhiên, công cụ này không thể thay thế quá trình tư duy, tìm hiểu và thực hiện nhiệm vụ học tập của người học. Khi sử dụng AI để tạo ra toàn bộ bài tập, bài tiểu luận hoặc sản phẩm nghiên cứu rồi nộp dưới tên mình mà không thực sự tham gia thực hiện, sinh viên có thể vi phạm nguyên tắc trung thực trong học thuật.
Tại Điều 10, Thông tư số 49/2026/TT-BGDĐT của Bộ Giáo dục và Đào tạo quy định các hành vi vi phạm liêm chính học thuật trong môi trường số. Trong đó có việc sử dụng công nghệ, bao gồm AI, để gian lận trong học tập, kiểm tra, đánh giá và nghiên cứu khoa học; sao chép, đạo văn, sử dụng trái phép tài liệu, dữ liệu; giả mạo hoặc làm sai lệch kết quả nghiên cứu. Văn bản cũng đề cập đến hành vi nhờ người khác thực hiện thay nhiệm vụ học tập và không công bố hoặc công bố không đầy đủ việc sử dụng AI khi có yêu cầu.
Những quy định này cho thấy AI không bị cấm sử dụng một cách tuyệt đối. Vấn đề quan trọng là sinh viên phải khai thác công cụ đúng mục đích, đúng phạm vi cho phép và chịu trách nhiệm về sản phẩm học tập của mình.
Một trong những nguyên tắc sinh viên cần thực hiện là không tiếp nhận máy móc những nội dung do AI tạo ra. Các công cụ trí tuệ nhân tạo đôi khi cung cấp thông tin thiếu chính xác, dẫn nguồn không tồn tại hoặc đưa ra những nhận định chưa có căn cứ. Vì vậy, người học cần đối chiếu thông tin với giáo trình, tài liệu chuyên môn và các nguồn đáng tin cậy trước khi sử dụng trong bài làm. Đối với sinh viên ngành Kỹ thuật công trình xây dựng giao thông, người học cần đối chiếu các thông số, phương án kỹ thuật với kiến thức chuyên môn và tài liệu tiêu chuẩn.
Trong khi đó, sinh viên ngành Bác sĩ Y học cổ truyền cần thận trọng khi tiếp nhận thông tin về dược liệu, phương pháp điều trị và kiến thức chuyên ngành, tránh sử dụng những nội dung chưa được kiểm chứng. Việc kiểm tra nguồn tài liệu và đánh giá độ tin cậy của thông tin giúp người học hạn chế sai sót, đồng thời nâng cao khả năng tư duy phản biện khi ứng dụng AI.
Bên cạnh đó, người học cần tìm hiểu yêu cầu khai báo việc sử dụng AI trong từng học phần, bài tập hoặc hoạt động nghiên cứu. Nếu giảng viên hoặc quy định của cơ sở đào tạo yêu cầu công khai, sinh viên cần trình bày rõ công cụ đã sử dụng và phạm vi hỗ trợ. Việc minh bạch này giúp giảng viên đánh giá đúng quá trình thực hiện, đồng thời thể hiện trách nhiệm của người học đối với sản phẩm học thuật.
Mỗi cơ sở giáo dục có trách nhiệm ban hành quy định nội bộ về liêm chính học thuật và quy tắc ứng xử khi sử dụng AI. Do đó, sinh viên không nên chỉ dựa vào những hướng dẫn chung trên mạng mà cần chủ động tìm hiểu quy chế của trường, yêu cầu của giảng viên và quy định cụ thể đối với từng hình thức kiểm tra, đánh giá. Một công cụ được phép sử dụng để tham khảo tài liệu trong quá trình làm bài tập chưa chắc đã được phép sử dụng trong bài kiểm tra hoặc kỳ thi.
Tại Trường Đại học Lương Thế Vinh, nhà trường chú trọng tạo điều kiện để sinh viên tiếp cận và ứng dụng công nghệ trong học tập, nghiên cứu gắn với yêu cầu chuyên môn. Thông qua các học phần, hoạt động thực hành và nghiên cứu, giảng viên hướng dẫn sinh viên khai thác công cụ AI phù hợp với mục tiêu học tập, đồng thời chỉ rõ những giới hạn cần tuân thủ.
Trong quá trình giao nhiệm vụ, đánh giá kết quả học tập, giảng viên cũng định hướng cách sử dụng tài liệu, kiểm chứng thông tin và trích dẫn nguồn, giúp sinh viên phát huy năng lực tư duy độc lập, đồng thời bảo đảm tính trung thực và trách nhiệm trong học thuật. Qua đó, sinh viên có thể tận dụng lợi ích của AI mà không phụ thuộc vào công nghệ hoặc đánh mất năng lực tự học.
