THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG CĐSP BẮC NINH HIỆN NAY VÀ NGUYÊN NHÂN CỦA THỰC TRẠNG
ThS. Phan Thị Hiền - Phòng QLKH – KH, TV
1. Mở đầu
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu khoa học (NCKH) không chỉ nâng cao chất lượng đào tạo mà còn mở ra nhiều cơ hội cho sinh viên (SV) phát triển các kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề, giúp họ tiếp cận với các công cụ và phương pháp tiên tiến, phù hợp với yêu cầu của thế kỷ 21. Ngày nay, SV tìm đến AI như một công cụ hỗ trợ đắc lực cho NCKH, giúp họ tiếp cận nguồn thông tin một cách hiệu quả. Tuy nhiên, dù AI mang lại nhiều lợi ích cho quá trình nghiên cứu, SV vẫn gặp phải một số khó khăn và vướng mắc khi ứng dụng AI trong NCKH, hiện nay nhiều sinh viên chưa được trang bị đầy đủ kỹ năng sử dụng AI, dẫn đến hiệu quả NCKH chưa cao. Vì vậy, tác giả nghiên cứu đánh giá tầm quan trọng và thực trạng của việc sử dụng AI trong NCKH của sinh viên thời gian qua và trên cơ sở đó, đưa ra nguyên nhân của thực trạng.
2. Nội dung
2.1. Tầm quan trọng của AI trong NCKH
Sự phát triển mạnh mẽ của AI trong thời đại công nghiệp 4.0 đã mở ra nhiều cơ hội đổi mới phương pháp dạy học cũng như nâng cao chất lượng NCKH. Tầm quan trọng của AI được thể hiện rõ qua các khía cạnh sau:
- Thứ nhất, AI là một phát minh vĩ đại, AI đã được tích hợp một lượng lớn kiến thức, thông tin và tư liệu quý giá, từ đó phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau, từ việc tìm kiếm thông tin nhanh chóng đến việc tra cứu tư liệu chính xác. Sự phát triển của AI gắn liền với sự phát triển của nhân loại, AI càng chứa đựng thông tin dữ liệu khổng lồ thông qua Big Data thì việc khai phá các thông tin, truy vấn nguồn dữ liệu càng dễ dàng và hiệu quả. AI giúp tra cứu, tổng hợp, phân loại tài liệu khoa học nhanh chóng, tiết kiệm thời gian cho nhà nghiên cứu.
- Thứ hai, khả năng xử lý lượng lớn thông tin một cách nhanh chóng của AI giúp chúng ta khám phá sâu hơn về các hiện tượng khoa học. Tiến bộ của AI không chỉ đẩy nhanh tốc độ khám phá khoa học mà còn nâng cao chất lượng kết quả nghiên cứu, thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc hơn về các chủ đề nghiên cứu phức tạp.
- Thứ ba, các công cụ được hỗ trợ bởi AI có thể giúp đánh giá tài liệu, trích xuất thông tin thích hợp từ vô số bài báo khoa học, giúp SV tìm kiếm, đọc và hiểu tài liệu khoa học một cách hiệu quả. Các công cụ này sử dụng các thuật toán tìm kiếm tiên tiến để xác định các bài báo liên quan, khai thác thông tin chủ chốt từ hàng ngàn tài liệu có sẵn và giảm đáng kể thời gian nghiên cứu.
- Thứ tư, AI có khả năng xác định lỗi và sự không nhất quán trong nghiên cứu, đảm bảo độ tin cậy, logic của thông tin để làm cơ sở cho nghiên cứu. Với khả năng phân tích dữ liệu lớn và phức tạp, AI có thể giúp xác định các lỗi và sự không nhất quán trong dữ liệu, từ đó cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của thông tin.
- Thứ năm, nâng cao tính hội nhập quốc tế bởi AI hỗ trợ dịch thuật, viết báo cáo, chuẩn hóa văn bản khoa học theo chuẩn quốc tế, giúp SV và GV dễ dàng công bố kết quả nghiên cứu ra ngoài nước.
- Thứ sáu, giúp SV hình thành và phát triển năng lực tự học, tự nghiên cứu. Tạo điều kiện tiếp cận các xu hướng công nghệ mới, nâng cao kỹ năng số và khả năng sáng tạo. Nâng cao chất lượng đề tài NCKH của SV, tăng tính ứng dụng vào thực tiễn.
2.2. Thực trạng ứng dụng AI vào NCKH của SV.
Trong những năm gần đây, Trường CĐSP Bắc Ninh luôn chú trọng phát triển hoạt động NCKH của SV nhằm nâng cao chất lượng đào tạo và rèn luyện năng lực nghề nghiệp. Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra nhiều cơ hội mới trong công tác NCKH của SV. Tuy nhiên, thực tiễn ứng dụng tại trường hiện nay vẫn tồn tại cả thuận lợi và hạn chế, cụ thể là:
* Hiệu quả đạt được của việc ứng dụng AI vào NCKH của SV
- AI là công cụ hỗ trợ hiệu quả cho NCKH nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn. Với lượng thông tin phong phú, SV đã ứng dụng hiệu quả việc truy cập và tra cứu những thông tin cần thiết phục vụ cho hoạt động NCKH một cách dễ dàng, đáp ứng được nhu cầu tìm kiếm nguồn dữ liệu cho chủ đề mà SV đang hướng tới. Thực tế hiện nay có rất nhiều phần mềm AI hỗ trợ nghiên cứu, không chỉ có ChatGPT mà còn có SciSpace, Consensus… SV có quyền truy cập và tìm kiếm thông tin nhanh chóng và nhận biết các tài liệu phù hợp cho hoạt động nghiên cứu của mình.
- AI thúc đẩy sự sáng tạo trong nghiên cứu của SV. Tính linh hoạt của AI mở ra cơ hội để SV phát triển ý tưởng mới và phân tích tài liệu một cách khoa học, logic. Các công cụ như Toeic Exam, Duolingo, Cake, LingoDeer cũng đã hỗ trợ đáng kể cho SV trong việc học ngoại ngữ và nghiên cứu hiệu quả.
* Mức độ tiếp cận AI của sinh viên trong NCKH hiện nay
Trong bối cảnh chuyển đổi số trong giáo dục, SV ngày càng có nhiều cơ hội tiếp cận với các công cụ trí tuệ nhân tạo phục vụ học tập và NCKH. Thực tế cho thấy:
- Qua khảo sát thực tế, sinh viên Trường CĐSP Bắc Ninh đã bước đầu tiếp cận và khai thác một số nền tảng AI phổ biến như: ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Canva AI… phục vụ cho quá trình học tập và NCKH.
- Mục đích sử dụng AI chủ yếu của SV là: sử dụng AI để tìm kiếm thu thập nguồn tài liệu, trích xuất thông tin quan trọng, dịch tài liệu từ tiếng Anh sang tiếng Việt; nhiều SV dùng AI để phác thảo đề cương nghiên cứu, viết nháp báo cáo, chỉnh sửa ngữ pháp – câu chữ; SV ứng dụng AI để phân tích dữ liệu khảo sát, vẽ biểu đồ, mô phỏng kết quả; SV ứng dụng AI để nảy sinh các ý tưởng nghiên cứu mới, mở rộng hướng tiếp cận vấn đề.
- Mức độ khai thác còn khác nhau: Một bộ phận SV có khả năng công nghệ và ngoại ngữ tốt đã khai thác AI khá linh hoạt, kết hợp nhiều công cụ để nâng cao chất lượng nghiên cứu. Tuy nhiên, phần đông SV mới chỉ sử dụng ở mức cơ bản, thiên về tìm kiếm thông tin và dịch thuật, chưa biết cách tận dụng AI cho các bước phân tích sâu hay sáng tạo học thuật. Vẫn còn một số SV chưa quan tâm hoặc chưa có điều kiện tiếp cận với AI, chủ yếu do hạn chế về thiết bị, internet hoặc kỹ năng số.
Có thể thấy, mức độ tiếp cận AI của SV trong NCKH hiện nay là khá phổ biến nhưng chưa đồng đều. Hầu hết SV mới dừng lại ở việc sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ cơ bản, trong khi khả năng khai thác chuyên sâu còn hạn chế. Đây vừa là cơ hội để SV nhanh chóng nâng cao chất lượng nghiên cứu, vừa là thách thức khi nguy cơ lệ thuộc vào AI có thể làm giảm tính sáng tạo và độc lập trong học thuật.
* Xu hướng và cách thức ứng dụng AI trong NCKH của SV hiện nay
Trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, SV đã bắt đầu tiếp cận và sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ hữu hiệu trong NCKH. Một số xu hướng và cách thức phổ biến có thể kể đến:
- Xu hướng ứng dụng AI hiện nay: Sinh viên ngày càng quan tâm và sử dụng AI trong quá trình học tập và nghiên cứu, chủ yếu qua các công cụ phổ biến như ChatGPT, Geminiai, Google Bard, Canva AI...
- Ứng dụng AI để tìm kiếm và tổng hợp tài liệu: SV sử dụng các công cụ AI để tra cứu nhanh chóng nguồn tài liệu tham khảo, bài báo khoa học, luận văn, đề tài có liên quan. Bởi vì, AI có khả năng lọc, phân loại và tóm tắt thông tin, giúp tiết kiệm thời gian so với việc tra cứu thủ công.
- Ứng dụng AI để hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu: Với những đề tài cần khảo sát, thống kê, SV có thể dùng AI để phân tích dữ liệu, lập bảng, vẽ biểu đồ, thậm chí dự đoán xu hướng. AI còn giúp xử lý dữ liệu định tính (phân tích văn bản, phản hồi, phỏng vấn) thông qua kỹ thuật học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Ứng dụng AI để hỗ trợ viết và chỉnh sửa báo cáo nghiên cứu: SV sử dụng AI để gợi ý cách viết, chỉnh sửa câu văn, diễn đạt, kiểm tra ngữ pháp, chính tả. Một số công cụ AI còn hỗ trợ dịch thuật, diễn đạt học thuật, giúp bản thảo nghiên cứu mang tính khoa học và chuẩn mực hơn.
- Ứng dụng AI để mô phỏng và minh họa kết quả nghiên cứu: Các phần mềm AI có khả năng mô phỏng, trực quan hóa dữ liệu dưới dạng hình ảnh, sơ đồ, mô hình 3D. Điều này giúp SV trình bày kết quả nghiên cứu sinh động, dễ hiểu, tăng tính thuyết phục.
- Ứng dụng AI để trao đổi và học hỏi qua nền tảng AI tương tác: Nhiều SV tận dụng chatbot AI để đặt câu hỏi, tìm hướng nghiên cứu, hoặc học các kỹ năng nghiên cứu khoa học. AI đóng vai trò như một “trợ lý ảo”, đồng hành cùng SV trong quá trình hình thành ý tưởng và triển khai đề tài.
* Một số hạn chế, bất cập
- Thứ nhất, SV ngày càng phụ thuộc vào các giải pháp do AI cung cấp, tiềm ẩn nguy cơ suy giảm khả năng tư duy độc lập. Sự phát triển của công nghệ đã thay đổi môi trường giáo dục và thúc đẩy quá trình chuyển đổi số. Công nghệ này, đặc biệt là truyền thông trực tuyến, giúp cải thiện sự tương tác giữa SV và giảng viên, với 96,5% SV sử dụng thư điện tử và 59,9% thường xuyên sử dụng các công nghệ chia sẻ nội dung để giao tiếp. Tuy nhiên, điều này có thể làm giảm khả năng tư duy phản biện và sáng tạo của SV, khi họ dựa quá nhiều vào các hệ thống tự động thay vì tự mình phân tích và giải quyết vấn đề. Sự phụ thuộc vào AI cũng làm tăng nguy cơ SV dựa vào dữ liệu không chính xác, ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu. Tình trạng lạm dụng AI trong viết tiểu luận, khóa luận, báo cáo..., dẫn đến chất lượng nghiên cứu chưa cao, thiếu tính sáng tạo. AI có hiện tượng tạo ra “thông tin ảo”, nếu không được kiểm chứng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của nghiên cứu.
- Thứ hai, việc SV gặp khó khăn trong phân biệt nguồn thông tin đáng tin cậy khi sử dụng AI để tìm kiếm thông tin vẫn là một thách thức lớn. Nhiều SV chưa được đào tạo kỹ lưỡng trong việc đánh giá và xác minh dữ liệu, dẫn đến việc tiếp cận thông tin sai lệch. Chưa có quy định, hướng dẫn chính thức về phạm vi và cách thức sử dụng AI trong NCKH tại trường. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hướng dẫn SV cách sử dụng AI một cách đúng đắn và có trách nhiệm để tránh rơi vào bẫy thông tin không chính thống, đồng thời khai thác hiệu quả tiềm năng của AI trong nghiên cứu.
- Thứ ba, AI thường chỉ cung cấp thông tin cơ bản, thiếu chiều sâu, làm hạn chế khả năng tiếp cận dữ liệu chuyên sâu mà SV cần cho NCKH. Các công cụ AI hiện tại thường không thể đáp ứng đầy đủ nhu cầu về các nguồn dữ liệu chuyên ngành, khiến SV gặp khó khăn trong việc tìm kiếm những tài liệu hoặc báo cáo chuyên sâu để nâng cao chất lượng nghiên cứu. Điều này đặc biệt quan trọng trong NCKH là khi dữ liệu chính xác và đầy đủ là yếu tố cốt lõi để đảm bảo độ tin cậy và giá trị khoa học.
- Thứ tư, SV có nguy cơ gặp phải các rủi ro liên quan đến hàm lượng khoa học chưa đạt chuẩn khi sử dụng AI trong nghiên cứu. Một công trình NCKH cần đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu. Tuy nhiên, AI chỉ có thể lấy được một phần dữ liệu từ các nguồn công khai, điều này khiến SV dễ mắc sai lầm khi không xác định được tính chính thống và nguồn gốc của số liệu. Việc thiếu sót trong trích dẫn hoặc sử dụng số liệu không chính xác có thể làm suy giảm giá trị khoa học của công trình nghiên cứu.
2.2. Nguyên nhân của thực trạng trên
- Thứ nhất, với những vấn đề mới hoặc chưa có nhiều nghiên cứu cụ thể, SV gặp khó khăn trong việc tìm tài liệu đáng tin cậy và dễ phụ thuộc vào AI để tìm kiếm thông tin. Tuy nhiên, AI chỉ có thể tổng hợp dữ liệu từ các nguồn đã có sẵn, và nếu những nguồn này thiếu sót hoặc không bao quát hết các lĩnh vực, AI sẽ không thể cung cấp đầy đủ kiến thức cần thiết. Điều này khiến SV dễ rơi vào tình trạng thiếu thông tin chuyên sâu và không thể tiếp cận toàn diệ với các nguồn tài liệu nghiên cứu quan trọng.
- Thứ hai, Một số sinh viên chưa có ý thức tự học, còn tâm lý dựa dẫm vào công cụ AI; Năng lực ngoại ngữ và kỹ năng số còn yếu, ảnh hưởng đến khả năng khai thác triệt để lợi ích của AI; Nhiều SV thiếu kỹ năng chuyên môn và kiến thức để khai thác hết tiềm năng của AI. Mặc dù AI có khả năng cung cấp một lượng lớn thông tin, nhưng nếu SV không biết cách chọn lọc và kiểm tra độ chính xác, họ sẽ dễ bị nhầm lẫn giữa thông tin đáng tin cậy và thông tin sai lệch. Điều này không chỉ làm giảm hiệu quả nghiên cứu mà còn có thể dẫn đến kết quả không chính xác, ảnh hưởng đến chất lượng học thuật và uy tín cá nhân.
- Thứ ba, sự phát triển ồ ạt của các công cụ AI và trang web chứa thông tin hỗn loạn làm tăng rủi ro nhiễu loạn dữ liệu. SV không được trang bị đầy đủ kỹ năng chọn lọc dễ bị rơi vào tình trạng sử dụng tài liệu từ các nguồn không uy tín, không chính xác. Nếu SV không thể xác định đúng tạp chí hay nhà xuất bản uy tín, họ có thể gặp khó khăn lớn trong quá trình NCKH của mình.
3. Kết luận
Có thể khẳng định rằng, việc ứng dụng AI trong NCKH của SV bước đầu đã mang lại hiệu quả tích cực, hỗ trợ SV trong việc tìm kiếm tài liệu, hình thành ý tưởng và xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, hạn chế lớn nhất hiện nay là chưa có định hướng cụ thể, chưa hình thành kỹ năng sử dụng AI một cách khoa học và sáng tạo, dẫn đến nguy cơ lệ thuộc và giảm tính độc lập trong nghiên cứu. Vì vậy, việc nghiên cứu và đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao năng lực ứng dụng AI cho SV trong NCKH là nhiệm vụ quan trọng, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo, phát triển năng lực nghiên cứu và đáp ứng yêu cầu đổi mới giáo dục trong thời đại số.
Tài liệu tham khảo
[1]. Nguyễn Duy An (2021). Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc dạy học ở trường đại học tại Việt Nam. Kỉ yếu hội thảo “Chuyển đổi số: Cách tiếp cận lấy người học làm trung tâm ứng dụng trong phương pháp dạy học kết hợp”. Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TP. Hồ Chí Minh, tr 484-492
[2]. Mạch Nam Dũng (2025), Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các trường đại học tại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, 06 (8), truy cập từ https://kinhtevadubao.vn/
[3]. Huyền Đức (2024), Ứng dụng AI trong giảng dạy: Tiềm năng, thách thức và triển vọng, Tạp chí Giáo dục, 25 (11), truy cập từ https://tapchigiaoduc.edu.vn/article
[4]. Hồ Đắc Lộc, Huỳnh Châu Duy (2020). Phát triển trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam: Thực trạng và giải pháp. Tạp chí Khoa học và công nghệ Việt Nam, 1+2, 27-31