Lạm phát điểm số do AI thúc đẩy: Tại sao điểm cao hơn có thể là dấu hiệu của việc học ít đi
Sự tích hợp nhanh chóng của AI tạo sinh trong học thuật đang thúc đẩy sự gia tăng đáng kể trong điểm số của sinh viên, nhưng nghiên cứu mới cho thấy xu hướng này phản ánh việc "thuê ngoài" (outsourced labor) thay vì nâng cao khả năng nhận thức. Khi sự phân bổ điểm A dịch chuyển lên cao, các nhà giáo dục và lãnh đạo ngành đang cảnh báo về tình trạng "thoái hóa kỹ năng" (skill atrophy) đang cận kề, điều có thể làm mất đi sự liên kết giữa bằng cấp học thuật và năng lực thực tế.
Dữ liệu đằng sau sự gia tăng đột biến của điểm số
Một nghiên cứu toàn diện của nhà nghiên cứu Igor Chirikov, theo dõi 319 khóa học thuộc 84 khoa từ năm 2018 đến năm 2025, đã tiết lộ một xu hướng đáng kinh ngạc trong kết quả học tập. Kể từ khi ChatGPT được phát hành vào tháng 11 năm 2022, tỷ lệ điểm A đã tăng thêm 13 điểm phần trăm—cao hơn khoảng 30% so với mức cơ sở năm 2022. Sự thay đổi này đã khiến điểm GPA trung bình tăng thêm 0,12 điểm và làm thu hẹp đáng kể sự phân bổ điểm số tổng thể.
Nghiên cứu nhấn mạnh rằng sự lạm phát này không đồng đều ở tất cả các ngành học. Thay vào đó, nó thể hiện rõ nhất ở các khóa học có "mức độ tiếp xúc với AI" cao—đặc biệt là những khóa học có sự kết hợp dày đặc giữa các bài tập viết và lập trình. Thú vị là, dữ liệu cho thấy các điểm A- (A-minus) và B+ (B-plus) thường xuyên được "nâng lên" thành điểm A thuần túy, cho thấy một sự trôi dạt đi lên có hệ thống trong việc đánh giá.
Bài tập về nhà so với Kỳ thi có giám sát: Bằng chứng rõ ràng
Phát hiện quan trọng nhất của nghiên cứu nằm ở việc những sự gia tăng điểm số này xảy ra ở đâu. Nếu AI thực sự nâng cao việc học, sự cải thiện điểm số sẽ có thể thấy được ở tất cả các loại hình đánh giá. Tuy nhiên, dữ liệu cho thấy một mối tương quan rõ ràng giữa lạm phát điểm số và các bài tập không có sự giám sát.
Trong các khóa học mà bài tập về nhà chiếm trọng số cao hơn mức trung bình của điểm cuối kỳ, điểm A đã tăng thêm 16 điểm phần trăm so với các khóa học có ít bài tập về nhà hơn nhưng có mức độ tiếp xúc với AI tương đương. Ngược lại, trong các khóa học dựa vào các kỳ thi có giám sát hoặc thuyết trình miệng—những lĩnh vực mà tính hữu dụng của AI thấp hơn đáng kể—điểm số vẫn duy trì ổn định. Điều này cho thấy sự gia tăng điểm số là kết quả trực tiếp của việc sinh viên sử dụng AI để hoàn thành các nhiệm vụ không được giám sát, thay vì phản ánh những tiến bộ thực sự về mặt sư phạm.
Sự xói mòn của tín hiệu học thuật và tư duy phản biện
Trong nhiều thập kỷ, lạm phát điểm số đã là một mối lo ngại tại các tổ chức như Harvard, nơi điểm A đã tăng từ 24% năm 2005 lên hơn 60% vào năm 2025. Tuy nhiên, Chirikov lập luận rằng AI mang đến một vấn đề khác biệt về mặt bản chất. Trong khi các tác nhân gây lạm phát trước đây xảy ra trong giai đoạn chấm điểm, thì AI làm thay đổi giai đoạn sản xuất, thay đổi cách thức công việc được tạo ra trước khi giảng viên kịp nhìn thấy nó.
Điều này tạo ra hai rủi ro lớn cho bối cảnh công nghệ và chuyên môn rộng lớn hơn:
- Giá trị bằng cấp bị giảm sút: Nếu điểm số trong các khóa học nặng về lập trình và viết lách phản ánh kết quả của AI thay vì kỹ năng của con người, các nhà tuyển dụng và các chương trình sau đại học sẽ gặp khó khăn trong việc đưa ra các quyết định tuyển chọn chính xác.
- Thoái hóa kỹ năng: CEO của OpenAI, Sam Altman, đã cảnh báo rằng nếu không có những thay đổi mang tính hệ thống trong giáo dục, các kỹ năng tư duy phản biện có nguy cơ bị "thoái hóa đáng kể". Nếu sinh viên "thuê ngoài" chính những nhiệm vụ giúp rèn luyện trí tuệ—như viết lách và lập trình—họ có thể tốt nghiệp mà thiếu đi logic nền tảng cần thiết để làm chủ các công cụ mà họ đang sử dụng.
Các điểm chính cần lưu ý
- Mối tương quan với các công việc không được giám sát: Lạm phát điểm số diễn ra mạnh mẽ nhất ở các khóa học có trọng số bài tập về nhà cao, cho thấy AI đang được sử dụng để lách qua, thay vì bổ trợ cho việc học.
- Các lỗ hổng cụ thể: Các chương trình giảng dạy nặng về viết lách và lập trình có nguy cơ cao nhất đối với tình trạng lạm phát điểm số do "thuê ngoài" vì khả năng thành thạo cao của các LLMs trong các lĩnh vực này.
- Khủng hoảng về tín hiệu: Sự thay đổi này đe dọa làm mất đi sự liên kết giữa điểm số học thuật và mức độ kỹ năng thực tế, có khả năng tạo ra một lực lượng lao động thiếu tư duy phản biện nền tảng cần thiết để giải quyết các vấn đề phức tạp.