VNU Logo

“Think first” - tư duy trước khi sử dụng AI

Trong hai ngày 25 và 26/8/2026, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) tổ chức Khóa bồi dưỡng “Nâng cao kỹ năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ hoạt động giảng dạy và nghiên cứu khoa học” dành cho gần 50 cán bộ, giảng viên, nghiên cứu viên đến từ các đơn vị thành viên, trực thuộc. Chương trình góp phần nâng cao năng lực ứng dụng AI cho đội ngũ, thúc đẩy đổi mới phương pháp giảng dạy và nâng cao hiệu quả nghiên cứu khoa học trong bối cảnh chuyển đổi số.

Khóa bồi dưỡng được tổ chức trong khuôn khổ Kế hoạch đào tạo, bồi dưỡng viên chức và người lao động năm 2026 của ĐHQGHN. Trong đó, chương trình ngày 25/8 được triển khai trên cơ sở phối hợp giữa ĐHQGHN và Google for Education khu vực Đông Nam Á; ngày 26/8 tiếp tục với các chuyên đề chuyên sâu về xây dựng trợ lý AI phục vụ giảng dạy, đào tạo và ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học.

Việc tổ chức khóa bồi dưỡng xuất phát từ nhu cầu ngày càng lớn của đội ngũ cán bộ, giảng viên, nghiên cứu viên trong việc cập nhật, làm chủ và ứng dụng các công cụ AI vào hoạt động chuyên môn. Thông qua kết hợp đào tạo, bồi dưỡng với tăng cường hợp tác quốc tế và kết nối chuyên gia, ĐHQGHN hướng tới trang bị cho đội ngũ không chỉ kỹ năng sử dụng công cụ mà còn phương pháp, tư duy khai thác AI hiệu quả, an toàn và có trách nhiệm.

Nâng cao năng lực AI gắn với hợp tác và đổi mới đào tạo

AI không còn là một khái niệm của tương lai mà đang trực tiếp định hình lại cách con người sống, làm việc, giảng dạy và tiến hành nghiên cứu. Tại ĐHQGHN, nhu cầu tìm hiểu, làm chủ và tích hợp AI vào công việc của đội ngũ cán bộ khoa học, giảng viên và nhà nghiên cứu ngày càng gia tăng. Việc phối hợp với Google for Education tổ chức chương trình là một trong những hoạt động nhằm đáp ứng nhu cầu này, đồng thời đưa những tri thức, kinh nghiệm và cách tiếp cận mới của quốc tế vào hoạt động đào tạo, bồi dưỡng đội ngũ.

Bà Alex Galland, chuyên gia cố vấn Chuyển đổi số tại Google for Education chia sẻ với các học viên của ĐHQGHN

Trong ngày 25/8, bà Alex Galland, chuyên gia cố vấn Chuyển đổi số tại Google for Education, chia sẻ hai chuyên đề về nâng cao năng lực giảng dạy, học tập và nghiên cứu với Gemini for Education và ứng dụng Gemini Notebook trong giáo dục đại học.

Theo bà Alex Galland, sự phát triển nhanh chóng của AI tạo sinh đang mở ra nhiều cơ hội nhưng cũng đặt giáo dục đại học trước những thách thức mới. AI có thể trở thành trợ lý cho giảng viên, nhà quản lý và “gia sư cá nhân” cho sinh viên; hỗ trợ giảm tải nhiều công việc và mở rộng khả năng cá nhân hóa hoạt động dạy - học. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI cũng đặt ra những vấn đề về độ chính xác, bảo mật thông tin, gian lận học thuật và nguy cơ suy giảm năng lực tư duy phản biện nếu người dùng quá phụ thuộc vào công nghệ.

Một thông điệp xuyên suốt được chuyên gia Google for Education nhấn mạnh là “Think first” - tư duy trước khi sử dụng AI. AI nên được xem như một “người cộng tác” (collaborator), thay vì một “lối đi tắt” (shortcut). Theo đó, người học cần chủ động suy nghĩ, hình thành ý tưởng trước, sau đó mới sử dụng AI để phản biện, kiểm chứng và mở rộng tư duy. AI có thể hỗ trợ những tác vụ như tóm tắt, sắp xếp và xử lý thông tin để con người dành nhiều thời gian hơn cho phân tích, đánh giá, phản biện và sáng tạo.

Từ góc độ đổi mới phương pháp dạy học, bà Alex Galland giới thiệu mô hình “đánh giá hai làn đường” (Two-lane assessment) của Đại học Sydney, kết hợp các hình thức đánh giá không sử dụng AI với những nhiệm vụ yêu cầu sinh viên chủ động khai thác, đánh giá và cải thiện kết quả do AI tạo ra. Cách tiếp cận này chuyển trọng tâm từ câu hỏi “cho phép hay cấm AI” sang việc hình thành năng lực sử dụng AI có chiến lược và có trách nhiệm.

Song song với trao đổi về phương pháp, học viên được trực tiếp thực hành với Gemini và Gemini Notebook trong xây dựng nội dung, cấu trúc bài giảng, phát triển học liệu, slide, hình ảnh và các công cụ học tập trực quan. Qua đó, những khả năng của AI được đặt trong các tình huống cụ thể của hoạt động giảng dạy, học tập và nghiên cứu thay vì chỉ dừng ở giới thiệu công nghệ.

Từ sử dụng công cụ đến xây dựng quy trình AI có kiểm soát

Tiếp nối nội dung ngày đầu tiên, chương trình ngày 26/8 đi sâu vào việc đưa AI vào những quy trình cụ thể trong giảng dạy, đào tạo và nghiên cứu khoa học.

Ông Bùi Minh Đức, Giảng viên Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Hà Nội, nhà sáng lập Công ty TNHH Công nghệ và Giải pháp Bitsness, chia sẻ hai chuyên đề “Xây dựng trợ lý AI phục vụ giảng dạy và đào tạo” và “AI Research Copilot - Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học”.

Ông Bùi Minh Đức, Trường Đại học Hà Nội, nhà sáng lập Công ty TNHH Công nghệ và Giải pháp Bitsness, chia sẻ hai chuyên đề “Xây dựng trợ lý AI phục vụ giảng dạy và đào tạo” và “AI Research Copilot - Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học”  (Ảnh: Minh Hằng)

Một trong những điểm đáng chú ý trong phần trình bày là cách tiếp cận chuyển từ việc đặt những câu hỏi đơn lẻ cho AI sang xây dựng quy trình (workflow) có kiểm soát. AI có thể hỗ trợ đề xuất phương án, nhưng con người cần kiểm chứng và chịu trách nhiệm về kết quả; đầu ra của AI phải bám sát nguồn thông tin, được xác minh và luôn có sự tham gia của con người trong quá trình kiểm soát.

Trong giảng dạy, AI có thể được đưa vào quy trình từ xác định mục tiêu học tập, lựa chọn tài liệu và nội dung ưu tiên đến thiết kế tiến trình, hoạt động và học liệu. Công nghệ cũng có thể hỗ trợ xây dựng học liệu tương tác, thiết kế đề, rubric, phân tích bài làm và đề xuất phản hồi; tuy nhiên, quyết định đánh giá cuối cùng vẫn thuộc về giảng viên.

Đối với nghiên cứu khoa học, diễn giả giới thiệu cách khai thác AI theo chuỗi Search - Evidence - Gap - Review, từ tìm kiếm tài liệu, đánh giá và trích xuất bằng chứng đến xác định khoảng trống nghiên cứu và tổng hợp tài liệu một cách có hệ thống. Nhà nghiên cứu có thể sử dụng các công cụ như ma trận bằng chứng để đối chiếu phương pháp, kết quả, hạn chế và bằng chứng giữa các công trình, thay vì chỉ yêu cầu AI tóm tắt từng tài liệu.

Xuyên suốt các nội dung là quan điểm AI đóng vai trò trợ lý, không thay thế chuyên môn và trách nhiệm của con người. Trong nghiên cứu, AI có thể hỗ trợ xử lý thông tin, phân tích, sinh mã hoặc cải thiện cách diễn đạt, nhưng không thể thay thế nhà nghiên cứu trong kiểm chứng dữ liệu, diễn giải kết quả và chịu trách nhiệm đối với sản phẩm khoa học.

Sau hai ngày học tập và thực hành, gần 50 học viên của ĐHQGHN đã được tiếp cận các nội dung từ nhận thức về AI tạo sinh, phương pháp sử dụng AI có trách nhiệm đến thực hành công cụ, xây dựng trợ lý và quy trình ứng dụng AI trong giảng dạy, đào tạo và nghiên cứu khoa học.

Ảnh: Minh Hằng 

Điểm nổi bật của khóa bồi dưỡng không chỉ nằm ở việc cập nhật những công cụ AI mới, mà còn hướng tới nâng cao năng lực làm việc hiệu quả với AI. Từ nguyên tắc “Think first” - tư duy trước khi sử dụng AI đến yêu cầu xây dựng quy trình AI có kiểm soát, các chuyên đề cùng nhấn mạnh vai trò của AI như một công cụ hỗ trợ, cộng tác; trong khi tư duy phản biện, năng lực chuyên môn, sáng tạo và trách nhiệm vẫn thuộc về con người. Thông qua hoạt động trình diễn, thực hành và trao đổi trực tiếp với chuyên gia, học viên có thêm kiến thức và kỹ năng để vận dụng AI vào thiết kế bài giảng, xây dựng học liệu, đánh giá người học cũng như hỗ trợ các công đoạn của nghiên cứu khoa học.

Việc tổ chức đào tạo, bồi dưỡng cho cán bộ, giảng viên, nghiên cứu viên tiếp tục cho thấy sự chủ động của ĐHQGHN trong nâng cao năng lực đội ngũ trước những thay đổi nhanh chóng của công nghệ. Thông qua các chương trình đào tạo, bồi dưỡng gắn với nhu cầu thực tiễn, đồng thời tăng cường kết nối chuyên gia và hợp tác quốc tế, ĐHQGHN từng bước thúc đẩy ứng dụng AI trong giảng dạy và nghiên cứu khoa học theo hướng hiệu quả, an toàn và có trách nhiệm, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo, nghiên cứu và đáp ứng yêu cầu đổi mới giáo dục đại học trong kỷ nguyên AI.


Sinh Vũ, Ảnh: Quốc Toản - VNU Media