Nghề giáo vốn được xem là một dạng “lao động nhận thức” (cognitive labour) nơi con người không chỉ truyền đạt kiến thức, mà còn kiến tạo ý nghĩa. Tuy nhiên, trong kỷ nguyên AI, “lao động nhận thức” đang bị thay thế bằng “lao động thuật toán” (algorithmic labour). Một bài giảng, một đề kiểm tra, thậm chí cả phản hồi cho học sinh… đều có thể được sinh ra bởi máy móc. Sự tiện lợi ấy mở ra năng suất chưa từng có, nhưng cũng đặt ra một câu hỏi chưa từng khó hơn:
"Khi mọi thao tác tư duy đều có thể được tự động hóa, điều gì còn lại của nghề dạy?"
1/ Khi máy nghĩ thay con người
Trong khuôn khổ ResearchEd Cambridge, tôi chọn tham dự phiên thuyết trình Will AI Make You Stupid? của Tom Richmond, chuyên gia phân tích chính sách giáo dục và host của podcast Inside Your Ed. Ông từng là giáo viên, cố vấn cho hai Bộ trưởng Giáo dục Anh, và có nhiều năm kinh nghiệm nghiên cứu trong các think tank tại Westminster.
Ông nhấn mạnh rằng: “Mỗi khi giáo viên để GenAI tạo ra bài giảng, họ đã đánh mất cơ hội để suy nghĩ kỹ về chính nhiệm vụ đó.”
Theo khoa học nhận thức (cognitive science), việc tự thiết kế - tự phản tư - tự sửa sai là quá trình hình thành kiến thức chuyên môn sư phạm (Pedagogical Content Knowledge, PCK) và mạng lưới khái niệm (schemata) trong trí nhớ dài hạn. Khi công việc ấy được giao cho máy, quá trình phát triển chuyên môn (expertise development) bị gián đoạn.
Trí tuệ nghề nghiệp, thứ được hình thành qua hàng nghìn giờ soạn bài và quan sát học sinh dần teo lại. Richmond gọi đó là “cognitive offloading” hiện tượng chuyển trách nhiệm tư duy cho công cụ bên ngoài. Giống như việc ghi chép số điện thoại thay vì ghi nhớ, nhưng trong giáo dục, hậu quả sâu hơn nhiều, trí nhớ nghề nghiệp của người thầy bị đẩy ra khỏi chính bộ não của họ. Khi điều này lặp lại, khả năng kiểm soát quá trình tư duy của bản thân (metacognitive control) cũng yếu dần, dẫn đến sự thụ động nhận thức.
Và không phải ai cũng chịu ảnh hưởng như nhau.
“An experienced, high-performing teacher may be able to use GenAI to boost their productivity, but what about a less experienced colleague (e.g., PGCE or ECT)?” (tạm dịch: Một giáo viên có nhiều năm kinh nghiệm, có năng lực cao, có thể dùng GenAI để tăng năng suất của mình, nhưng còn những đồng nghiệp trẻ, những người đang trong giai đoạn đầu của nghề dạy thì sao?)
Ở cấp độ hệ thống, đây là biểu hiện của digital inequality, tức khoảng cách năng lực kỹ thuật số. Người có nền tảng chuyên môn vững sẽ dùng AI như “trợ lý nhận thức” (cognitive partner), trong khi người non kinh nghiệm dễ rơi vào trạng thái lệ thuộc kỹ thuật (technological dependency). Hệ quả là khoảng cách nghề nghiệp ngày càng nới rộng: giáo viên dày dạn kinh nghiệm có thể dùng AI để phát huy năng lực, trong khi giáo viên mới vào nghề lại dễ bị công nghệ làm lu mờ kỹ năng cốt lõi của mình.
2/ Khi “nghĩ kỹ” biến mất khỏi lớp học
Richmond chiếu lên màn hình hai cột chữ:
How it started (Ngày xưa) :
- Teacher thinks hard about planning their lessons.( Giáo viên nghĩ kỹ khi soạn bài.)
- Student thinks hard to complete their homework/assignment. (Học sinh nghĩ kỹ khi làm bài.)
- Teacher thinks hard about marking homework/assignment. (Giáo viên nghĩ kỹ khi chấm bài.)
How it’s going (Bây giờ):
- Teacher no longer thinks hard when planning their lessons. (Giáo viên không cần nghĩ kỹ khi soạn bài.)
- Student no longer thinks hard when completing homework/assignment. (Học sinh không cần nghĩ kỹ khi làm bài.)
- Teacher no longer thinks hard when marking homework/assignment. (Giáo viên không cần nghĩ kỹ khi chấm bài.)
Một bảng so sánh tưởng như vui, nhưng lại chạm đến mạch sống của giáo dục hiện đại. Khi giáo viên không còn phải nghĩ kỹ để soạn bài, học sinh cũng không cần phải suy nghĩ thực sự để học. Cái bị mất đi không chỉ là kiến thức, mà là năng lực tư duy bậc cao, khả năng phân tích, đặt câu hỏi, và tạo ra ý nghĩa từ việc học. Nền giáo dục khi ấy vận hành trơn tru, nhưng rỗng ruột, mọi thứ diễn ra, nhưng không còn ai thật sự tư duy. Khi effort (nỗ lực nhận thức) biến mất, learning (học tập thật sự) cũng biến mất theo.
Và trong phần trình bày của mình, Tom Richmond dẫn ra hàng loạt nghiên cứu đang gióng lên hồi chuông cảnh báo. Một khảo sát của Microsoft Research (2025) chỉ ra rằng: “Càng tin vào khả năng của GenAI, con người càng giảm nỗ lực tư duy phản biện và khả năng tự giải quyết vấn đề.”
Nói cách khác, niềm tin vào máy móc đang làm tê liệt một phần của não bộ chịu trách nhiệm cho sự tham gia chủ động của trí tuệ (critical engagement).
Tương tự, nghiên cứu của Michael Gerlich (SBS, 2025) trên 666 người, trong đó có cả thanh thiếu niên, cho thấy: “Người dùng AI thường xuyên có điểm tư duy phản biện thấp hơn; mức lệ thuộc càng cao, điểm phản biện càng giảm.”
Các nhà nghiên cứu gọi hiện tượng này là ảo giác yên tâm khi giao việc cho công nghệ (automation complacency). Khi quá tin vào độ chính xác của máy, con người ngừng kiểm chứng, ngừng nghi ngờ, ngừng học. Và trong giáo dục, hệ quả ấy trở nên nghiêm trọng hơn ở một cấp độ đạo đức nghề nghiệp: nếu AI đang làm thay việc nghĩ, người thầy vốn là người rèn luyện tư duy cho người khác, đang dần đánh mất chính “cơ bắp nhận thức” (cognitive muscle) của mình.
Một nghề được xây dựng trên nền tảng của suy nghĩ phản biện đang đứng trước nguy cơ trở thành nghề của những người chỉ rành thao tác.
3/ Khi sự minh bạch bị xói mòn
Một khảo sát của EdWeek Research Center với hơn 1.100 giáo viên Mỹ cho thấy:
- 74% giáo viên cho rằng không cần báo cho phụ huynh khi dùng AI để tạo đề.
- 48% giáo viên cho rằng không cần nói khi chấm bài bằng AI.
Sự tiện lợi đang dần làm mờ ranh giới của trách nhiệm nhận thức (epistemic responsibility). Khi AI được xem như “đồng nghiệp vô hình”, nhiều quyết định nghề nghiệp quan trọng lại diễn ra trong im lặng.
Tại Đại học Northeastern, một sinh viên từng yêu cầu hoàn học phí sau khi phát hiện giảng viên sử dụng ChatGPT để chấm bài. Đó không chỉ là một sự cố cá nhân, mà là dấu hiệu của khủng hoảng niềm tin nhận thức (epistemic trust) khi người học bắt đầu hoài nghi về tính xác thực và công bằng của người dạy.
Theo nghiên cứu trên PNAS (2025), người sử dụng AI thường bị đánh giá là “lười hơn, kém năng lực hơn”, và chính họ cũng tin điều đó về bản thân.
Sự xói mòn này không còn là cảm xúc cá nhân, mà là rủi ro nghề nghiệp mang tính hệ thống: một nghề vốn cần được xây dựng trên đạo đức nghề (moral agency) và tính liêm chính sư phạm (pedagogical integrity) sẽ không thể đứng vững nếu người dạy thôi chịu trách nhiệm cho chính tri thức mình truyền đạt.
4/ Khi nghề giáo cần định nghĩa lại trí tuệ
Nếu AI có thể tạo ra mọi giáo án, câu hỏi không còn là “chúng ta dạy cái gì”, mà là “chúng ta còn dạy bằng điều gì.”
Điều làm nên sự khác biệt của người thầy không nằm ở khả năng sản xuất nội dung, mà ở năng lực phán đoán (judgement), đặt câu hỏi (questioning) và dẫn dắt đạo đức (ethical leadership) ba phẩm chất mà không thuật toán nào có thể sao chép.
AI vận hành bằng lý tính công cụ, hướng tới hiệu suất và tối ưu hóa (instrumental rationality). Giáo dục, ngược lại, dựa trên lý trí thực hành, hướng tới con người và mục đích đạo đức của tri thức (practical wisdom - phronesis).
AI có thể nhận dạng dữ liệu, nhưng không thể đọc được ánh mắt của một học sinh đang mất niềm tin. Nó có thể chấm điểm chính xác, nhưng không hiểu được vì sao một bài viết dở lại quan trọng cho hành trình trưởng thành của một học trò.
Trong kỷ nguyên máy móc, trí tuệ sư phạm (pedagogical intelligence) không còn được đo bằng tốc độ hay độ chính xác, mà bằng độ sâu nhân tính và năng lực cảm thụ đạo đức (moral sensitivity). Vì thế, giáo viên không cần chống lại AI; mà chúng ta cần giữ lại phần con người của tư duy, tức nghĩ chậm (slow thinking), suy xét kỹ, và dạy bằng lòng trắc ẩn (compassionate pedagogy).
Đó là biểu hiện của "intellectual humility" khi người dạy đủ khiêm nhường để đặt câu hỏi, thay vì để máy trả lời thay mình.
Richmond kết luận: “AI có thể giúp giáo viên làm việc năng suất hơn. Nhưng nếu việc ấy khiến họ ít nghĩ hơn, thì đó không còn là cải tiến, mà là thoái hóa nghề nghiệp.”
5/ Lời nhắn gửi cho thế hệ giáo viên mới vào nghề
Sau hơn mười năm sống trong lớp học, quan sát những đổi thay của nghề giáo, tôi không phản đối AI. Nhưng qua mỗi cuộc cách mạng công nghệ, tôi luôn tự hỏi: đâu là ranh giới để giáo viên không đánh mất bản chất của nghề mình?
Chúng ta có thể dựa vào AI để mở rộng năng lực, nhưng không thể ủy thác tư duy (delegating cognition), phần cốt lõi nhất của nghề dạy cho bất kỳ công cụ nào. Điều khiến tôi trăn trở không phải là việc AI có thể dạy thay, mà là khi giáo viên bắt đầu để AI suy nghĩ thay mình, khi sự phản tư, từng là linh hồn của nghề dạy, dần trở thành thói quen bị lãng quên.
Chính lúc tư duy bị xem là điều có thể bỏ qua, giáo viên cần trở lại với sứ mệnh cốt lõi của mình là giữ cho việc học vẫn là một hành trình của suy nghĩ, chứ không chỉ là quá trình tạo ra kết quả. Bởi đó không chỉ là năng lực nghề nghiệp, mà là đạo đức lãnh đạo sư phạm (moral purpose of teaching and leadership) nền tảng để giữ cho giáo dục vẫn còn là công việc của trái tim và trí tuệ.
Thầy Phong
YOUREORG: Đổi mới giáo dục để không ai bị bỏ lại phía sau trong hành trình phát triển bền vững.
Đọc thêm về Chất Lượng Giáo Dục của YOUREORG
VI 
EN