Trong văn phòng của một hiệu trưởng trường đại học lớn, vị lãnh đạo đang nhìn chằm chằm vào màn hình, nơi mạng thần kinh nhân tạo vừa đưa ra một kế hoạch cải cách chương trình đào tạo chi tiết. Các con số hiện lên rất đẹp mắt, và những dự báo nghe cũng đầy sức thuyết phục. Thế nhưng, trong đôi mắt của nhà quản lý ấy lại hiện lên một sự hoài nghi đầy mệt mỏi. Ông tuy làm chủ được các công cụ, nhưng vẫn cảm thấy có một khoảng cách lớn giữa việc sử dụng chúng và việc thực sự thấu hiểu các hệ quả đi kèm. Chính khoảng cách này đã trở thành nghịch lý trung tâm của mô hình am hiểu trí tuệ nhân tạo mới, vốn vừa được giới thiệu trên tạp chí Frontiers in Education. Các tác giả đề xuất hãy nhìn nhận sự am hiểu AI (AI literacy) không phải như một kỹ năng kỹ thuật, mà là một siêu kỹ năng (metaskill) — một năng lực bậc cao có khả năng thúc đẩy những đổi mới thực sự trong quản trị giáo dục đại học.
Có vẻ như mô hình này xuất hiện rất đúng lúc. Giáo dục đại học ngày nay đang phải cân bằng giữa những kỳ vọng khổng lồ vào công nghệ và sự lạc hậu kinh niên trong các phương thức quản trị. Những làn sóng số hóa trước đây — từ sổ liên lạc điện tử đến các khóa học trực tuyến đại chúng (MOOC) — thường kết thúc ở việc các công cụ được đưa vào sử dụng, nhưng các quy trình cốt lõi vẫn không hề thay đổi. Khái niệm mới này cố gắng phá vỡ vòng lặp đó bằng cách tập trung vào cấp độ siêu nhận thức: khả năng không chỉ là ứng dụng AI, mà còn phải phản tư về vai trò của nó, dự đoán các rủi ro và tạo ra những cách tiếp cận hoàn toàn mới trong việc tổ chức quá trình học tập và công tác hành chính.
Các tác giả của bài báo đã tái hiện lại bối cảnh một cách tỉ mỉ. Họ dựa trên các nghiên cứu trong mười lăm năm qua, nơi sự am hiểu kỹ thuật số đã dần phát triển từ kỹ năng sử dụng máy tính thành khả năng phân tích dữ liệu một cách phản biện. Tuy nhiên, như các dữ liệu đã chỉ ra, hầu hết các chương trình đào tạo chỉ dừng lại ở mức độ bề mặt. Mô hình mới bổ sung thêm các tầng nấc về đạo đức, sáng tạo và chiến lược. Theo kết quả sơ bộ từ các chương trình thí điểm, những nhà lãnh đạo trải qua khóa đào tạo này thường đưa ra các giải pháp đột phá hơn — từ các lộ trình học tập thích ứng cho đến việc tái cấu trúc các chính sách nội bộ của trường dựa trên khả năng của AI tạo sinh. Dù vậy, các nhà nghiên cứu vẫn tỏ ra thận trọng: hiện tại đây mới chỉ là những quan sát đầy triển vọng hơn là bằng chứng về khả năng mở rộng quy mô trên diện rộng.
Đáng chú ý là mô hình này dựa trên các ý tưởng về siêu nhận thức trong tâm lý học giáo dục. Ở đây, siêu kỹ năng chính là khả năng tư duy về chính tư duy của mình với sự tham gia của trí tuệ nhân tạo. Người lãnh đạo đại học không còn xem mạng thần kinh nhân tạo chỉ đơn thuần là một trợ lý cho các nhiệm vụ thường nhật. Họ bắt đầu sử dụng nó như một chiếc gương soi giúp định nghĩa lại mục tiêu giáo dục, cấu trúc của các khoa và thậm chí là các tiêu chí thành công của trường đại học trong một thế giới đang biến đổi. Cách tiếp cận này dường như có liên quan đến những chuyển dịch văn hóa rộng lớn hơn: xã hội ngày càng đòi hỏi giáo dục đại học không chỉ kiến thức, mà còn cả khả năng định hướng trong các điều kiện bất định.
Hãy tưởng tượng về một người làm vườn dày dạn kinh nghiệm, người không chỉ biết cách tưới nước cho từng loại cây mà còn hiểu rõ hệ sinh thái của cả khu vườn vận hành ra sao: những loại cây nào hỗ trợ nhau, đâu là những điểm nghẽn của đất, khi nào cần can thiệp và khi nào tốt nhất nên để tự nhiên tự điều chỉnh. Tương tự như vậy, siêu kỹ năng am hiểu AI biến nhà quản lý từ một người sử dụng các thuật toán có sẵn thành một người có khả năng "nuôi dưỡng" sự đổi mới bên trong tổ chức của mình, có tính đến yếu tố con người, các giới hạn đạo đức và những hệ quả dài hạn. Phép ẩn dụ đơn giản này ngay lập tức làm sáng tỏ lý do tại sao các tác giả lại nhấn mạnh vào cấp độ siêu đến vậy.
Tuy nhiên, đằng sau sự chặt chẽ về mặt lý thuyết là những căng thẳng nghiêm trọng. Quán tính thể chế của các trường đại học vẫn là một lực cản mạnh mẽ. Các giảng viên thường coi những yêu cầu mới là một gánh nặng bổ sung thay vì là một sự giải phóng. Thêm vào đó, vấn đề công bằng trở nên đặc biệt nhức nhối: các trường đại học ưu tú với ngân sách lớn và khả năng tiếp cận chuyên gia sẽ có thể làm chủ mô hình này nhanh hơn các trường đại học địa phương. Nếu điều này xảy ra, sự am hiểu mới sẽ chỉ làm trầm trọng thêm khoảng cách hiện tại thay vì thu hẹp nó. Nghiên cứu cũng thẳng thắn ghi nhận những rủi ro này, dù chưa đưa ra được các công thức sẵn có để vượt qua chúng.
Đi sâu hơn, mô hình này chạm đến những câu hỏi cơ bản về bản chất của quản trị trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo. Nó buộc chúng ta phải suy ngẫm xem các hệ thống giáo dục đại học ngày nay đã sẵn sàng từ bỏ các thứ bậc truyền thống để chuyển sang các cấu trúc linh hoạt, dựa trên dữ liệu và sự sáng tạo hay chưa. Lợi ích kinh tế của các công ty công nghệ cũng đóng một vai trò ở đây — họ tích cực quảng bá các công cụ, nhưng sự chuyển đổi thực sự phụ thuộc vào sự sẵn sàng thay đổi tư duy của con người. Các chuyên gia lưu ý rằng nếu không có sự hỗ trợ mạnh mẽ từ chính sách nhà nước và những thay đổi nội tại trong các trường đại học, mô hình này có nguy cơ chỉ dừng lại ở một khái niệm đẹp đẽ.
Cuối cùng, mô hình mới về sự am hiểu AI như một siêu kỹ năng này đặt ra cho chúng ta một câu hỏi rộng lớn hơn: liệu giáo dục đại học có thể trở thành kiến trúc sư tự giác của cuộc cách mạng công nghệ, thay vì chỉ là đối tượng chịu tác động của nó? Câu trả lời cho câu hỏi đó sẽ quyết định phần lớn diện mạo của trường đại học tương lai — một nơi tăng trưởng trí tuệ thực thụ hay chỉ đơn giản là một nền tảng khác để triển khai các giải pháp kỹ thuật số kế tiếp.
