Trịnh Thị Chuyên

Vũ Thị Lương

Trường Đại học Sao Đỏ

Tóm tắt:

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các công cụ sinh văn bản và phát hiện nội dung do AI tạo ra như ChatGPT, GPTZero, Turnitin AI Detector, đang đặt ra nhiều vấn đề trong việc đảm bảo tính liêm chính học thuật. Nghiên cứu này khảo sát trải nghiệm của 45 sinh viên năm cuối tại Trường Đại học Sao Đỏ trong quá trình làm khóa luận, kết hợp phỏng vấn giảng viên và phân tích kết quả kiểm tra đạo văn bằng công cụ AI. Kết quả cho thấy các công cụ phát hiện AI chưa đạt độ chính xác ổn định và dễ tạo ra ngộ nhận nếu không được kết hợp với đánh giá sư phạm. Trên cơ sở đó, bài viết phân tích ba vấn đề cốt lõi: giới hạn kỹ thuật của công cụ, ranh giới đạo đức trong sử dụng AI, và vai trò của giảng viên trong đánh giá học thuật. Nghiên cứu đề xuất một số định hướng nhằm hỗ trợ cơ sở đào tạo ứng dụng AI hiệu quả, nhưng không làm lu mờ trách nhiệm nghề nghiệp và chuẩn mực đạo đức trong giáo dục đại học.

Từ khoá: Đạo văn, gian lận học thuật, trí tuệ nhân tạo, Turnitin, GPTZero, sinh viên năm cuối, ranh giới đạo đức, Đại học Sao Đỏ.

Abstract

The growing integration of artificial intelligence (AI) in higher education, particularly through generative tools like ChatGPT and detection platforms such as GPTZero and Turnitin AI Detector, has raised complex questions about academic integrity. This study investigates how these tools are used to assess senior students’ graduation theses at Sao Do University, based on the experiences of 45 final-year students and interviews with supervising lecturers. Findings reveal that while AI-based detection tools offer technical assistance, their reliability remains inconsistent and may lead to false assumptions if used without pedagogical judgment. This paper highlights three critical concerns: the accuracy and instability of AI tools, the ethical boundary between support and misconduct, and the lecturer’s role in ensuring fair academic evaluation. Recommendations are proposed to help institutions apply AI responsibly while upholding professional ethics and academic standards.

Key words: plagiarism, academic fraud, AI, Turnitin, GPTZero, last year students, Saodo University.

1. Đặt vấn đề

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các công cụ sinh văn bản như ChatGPT, Claude hay Grok, đang tác động sâu rộng đến cách người học tiếp cận việc viết học thuật. Bên cạnh đó, các nền tảng phát hiện đạo văn và nhận diện nội dung do AI tạo ra, điển hình như Turnitin AI Detector hay GPTZero, cũng được triển khai ngày càng phổ biến tại nhiều cơ sở giáo dục đại học nhằm hỗ trợ kiểm tra liêm chính học thuật. Tuy nhiên, thực tiễn sử dụng cho thấy những công cụ này chưa hẳn đã đạt độ chính xác tuyệt đối. Nhiều trường hợp nội dung do sinh viên tự viết vẫn bị gắn nhãn là “AI-generated” hoặc nghi ngờ đạo văn, trong khi bản thân người viết hoàn toàn không sử dụng công cụ hỗ trợ. Điều này đặt ra những lo ngại về tính công bằng trong đánh giá, cũng như ranh giới đạo đức giữa hành vi gian lận và sự hỗ trợ công nghệ trong học thuật. Đáng chú ý hơn, chính sinh viên và giảng viên – những người trực tiếp tương tác với công cụ – lại ít khi được lắng nghe về trải nghiệm và nhận thức của họ trước các kết quả mà máy móc đưa ra. Trong khi đó, chính yếu tố con người mới là yếu tố quyết định trong việc xác định đâu là vi phạm liêm chính học thuật, đâu là sự hỗ trợ hợp lý.

Xuất phát từ bối cảnh đó, bài viết lựa chọn khảo sát 45 sinh viên năm cuối thuộc các ngành Ngôn ngữ Anh và Ngôn ngữ Trung Quốc, Công nghệ thông tin tại Trường Đại học Sao Đỏ – những người vừa hoàn thành khóa luận tốt nghiệp và trải nghiệm quy trình kiểm tra bằng công cụ AI. Trên cơ sở phân tích phản hồi từ sinh viên, phỏng vấn giảng viên hướng dẫn, cũng như kiểm tra thực tế kết quả đánh giá đạo văn, bài viết đặt mục tiêu làm rõ các vấn đề về nhận thức và trải nghiệm của sinh viên và giảng viên về độ tin cậy và khả năng phản ánh đứng thực tế của các công cụ AI, phân định rõ ranh giới giữa việc sử dụng AI như trợ lý và việc gian lận học thuật, đồng thời nhấn mạnh vai trò của giảng viên trong việc đánh giá luận văn của sinh viên.

Nghiên cứu này đặt cơ sở trên ba trụ cột lý luận chính: Thứ nhất: Khái niệm đạo văn và gian lận học thuật trong bối cảnh giáo dục hiện đại, vai trò của công cụ AI trong sản xuất và phát hiện nội dung học thuật; và lý thuyết về liêm chính học thuật và đánh giá đạo đức trong môi trường số.

2.1 Cơ sở lý luận

2.1.1. Đạo văn và các hình thức gian lận học thuật

Đạo văn (plagiarism) được hiểu là hành vi sử dụng ý tưởng, lời văn, dữ liệu, cấu trúc lập luận hoặc sản phẩm trí tuệ của người khác mà không ghi rõ nguồn gốc và trình bày như thể là của mình. Theo định nghĩa của International Center for Academic Integrity (ICAI, 2014), đạo văn là “hành vi cố ý hoặc vô tình sử dụng sản phẩm trí tuệ của người khác mà không ghi nhận đầy đủ, gây hiểu lầm rằng đó là sản phẩm của bản thân”.

Trong khi các hình thức đạo văn truyền thống thường gắn với việc sao chép nguyên văn, tự đạo văn (self-plagiarism) hay sao chép cấu trúc bài viết, thì trong bối cảnh công nghệ hiện đại, đạo văn đã mở rộng sang các hình thức tinh vi hơn như:

  • Sử dụng phần mềm diễn đạt lại nội dung (paraphrasing tools),

  • Sao chép từ văn bản được tạo bởi trí tuệ nhân tạo (AI-generated content),

  • Thuê người hoặc phần mềm viết bài hộ.

Các tổ chức giáo dục hiện đại không chỉ xem đạo văn là vi phạm quy tắc học thuật mà còn là biểu hiện của việc thiếu trung thực trong quá trình học tập và nghiên cứu, ảnh hưởng nghiêm trọng đến uy tín học thuật và chất lượng đào tạo.

Theo Bretag (2019), đạo văn không chỉ giới hạn ở việc sao chép nguyên văn mà còn bao gồm cả việc sử dụng ý tưởng, cấu trúc hoặc sản phẩm học thuật của người khác mà không trích dẫn rõ ràng. Trong môi trường số, hành vi đạo văn ngày càng đa dạng, bao gồm cả thuê viết, tự đạo văn, dùng phần mềm viết lại (paraphrasing tools) hoặc sao chép từ nội dung được AI tạo ra. [1]

2.1.2. Công cụ AI và các thay đổi trong hành vi học thuật

Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT hay Claude đã làm thay đổi căn bản cách thức sinh viên tiếp cận và xử lý thông tin học thuật. Những công cụ này cho phép người học tạo ra văn bản trôi chảy, đúng ngữ pháp và logic chỉ trong vài phút, từ đó làm mờ ranh giới giữa học thuật tự thân và học thuật sao chép. Theo Cotton et al. (2023), hành vi “tận dụng AI để hoàn thành nhiệm vụ học thuật” đang gia tăng nhưng đi kèm với sự suy giảm nhận thức về trách nhiệm học tập. [3]

2.1.3. Công cụ phát hiện nội dung AI và đạo văn

Các công cụ như Turnitin hiện vẫn đóng vai trò quan trọng trong phát hiện đạo văn, chủ yếu dựa trên việc đối chiếu văn bản với cơ sở dữ liệu hiện có để phát hiện sự sao chép. Tuy nhiên, cơ chế này gần như không thể phát hiện các nội dung hoàn toàn mới được tạo ra bởi các công cụ AI sinh văn bản. Trong khi đó, những phần mềm chuyên phát hiện nội dung do AI tạo như GPTZero, Originality.ai hay ZeroGPT lại vận hành theo cơ chế ước lượng xác suất dựa trên ngôn ngữ học tính toán để đánh giá mức độ “AI-like” của văn bản.

Tuy vậy, độ tin cậy của các công cụ này hiện vẫn là vấn đề gây tranh cãi trong cộng đồng học thuật. Foltynek et al. (2023) khẳng định rằng chưa có một tiêu chuẩn kiểm định nào được công nhận rộng rãi để xác thực độ chính xác của các AI detector. Một khảo sát thực nghiệm của Weber-Wulff và cộng sự vào năm 2023 trên 12 công cụ, trong đó có Turnitin AI Detector, cho thấy tỷ lệ đánh giá sai khá cao – nhiều văn bản do con người viết bị xác định nhầm là do AI tạo. Tương tự, nghiên cứu của Elkhatat et al. (2023) chỉ ra rằng các công cụ này có thể bị “qua mặt” dễ dàng nếu văn bản được chỉnh sửa hoặc dịch lại. Một đánh giá độc lập khác trên 30 công cụ AI detection phổ biến cũng ghi nhận tỷ lệ sai lệch trung bình lớn, đặc biệt khi xử lý các văn bản đã qua chỉnh sửa tinh vi.

Thêm vào đó, một báo cáo gần đây từ The Guardian (2025) dẫn lại các phân tích nội bộ cho thấy nhiều công cụ chỉ phát hiện được dưới 40% các đoạn văn do AI tạo, nhất là trong các trường hợp đối kháng hoặc có sự can thiệp của người dùng để “làm mờ” dấu vết kỹ thuật. Do đó cần phải phối hợp nhiều ý tố để đánh giá, trong đó có vai trò của giảng viên.

2.1.4. Lý thuyết về liêm chính học thuật trong thời đại số và vai trò trung tâm của giảng viên trong đánh giá học thuật

Liêm chính học thuật (academic integrity) là khái niệm bao trùm mọi hành vi trung thực, có trách nhiệm và tôn trọng giá trị tri thức trong môi trường học thuật. Theo Bertram Gallant (2017), thay vì chỉ kiểm soát và trừng phạt, giáo dục hiện đại cần chuyển hướng sang xây dựng môi trường học tập tích cực, nơi sinh viên được hướng dẫn cách sử dụng công cụ hỗ trợ một cách có đạo đức và minh bạch. Việc lồng ghép giáo dục đạo đức học thuật và hướng dẫn sử dụng AI một cách có trách nhiệm là yếu tố then chốt giúp người học giữ được ranh giới giữa hỗ trợ công nghệ và gian lận. [2]

Cotton, Cotton & Shipway (2024) cảnh báo rằng mặc dù sinh viên và giảng viên có thể sử dụng ChatGPT để viết hoặc kiểm tra, nhưng thường thiếu hướng dẫn đạo đức rõ ràng, dẫn đến hai thái cực: “AI hỗ trợ tư duy” và “AI thay thế tư duy”[3]. Liang et al. (2023) phát hiện AI detector có xu hướng phán xét không công bằng với người dùng không phải là người bản ngữ, gây ra nguy cơ đối xử bất bình đẳng với sinh viên quốc tế hoặc người có trình độ ngôn ngữ hạn chế. [9] The Guardian (2024)[8] mô tả các trường hợp sinh viên bị cáo buộc oan do detector, gây tổn thương tâm lý và nghi ngờ nền tảng đánh giá học thuật. Bertram Gallant (2017) nhấn mạnh rằng liêm chính học thuật phải được xây dựng bằng cách giáo dục và phát triển tư duy chứ không chỉ bằng kiểm tra và xử phạt. Khi AI tham gia vào quá trình viết và đánh giá, chính giảng viên mới là người cuối cùng đưa ra kết luận học thuật. Họ cần đối chiếu kết quả máy đưa ra với bối cảnh, trình độ, tiến trình làm luận văn, và đối thoại trực tiếp với sinh viên để bảo đảm công bằng.

2.2. Tổng quan nghiên cứu

Trong vòng 5 năm trở lại đây, sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-3.5, GPT-4 hay Claude đã tạo ra một bước ngoặt trong hành vi học thuật của sinh viên đại học trên toàn cầu. Vấn đề đạo văn không còn giới hạn ở hành vi sao chép nguyên văn, mà đã mở rộng sang các hình thức sử dụng văn bản do AI tạo ra – một xu hướng mới, phức tạp và khó phát hiện.

Trên thế giới, Cotton et al. (2023) cho biết hơn 50% sinh viên Anh từng sử dụng ChatGPT cho các mục đích học thuật, và 15% thừa nhận đã sử dụng nội dung do AI tạo để nộp bài. Nghiên cứu này cảnh báo rằng ranh giới giữa “học tập hợp tác với AI” và “gian lận học thuật” đang ngày càng bị xóa nhòa. Cùng lúc, các công trình của Walters (2023) và Weber-Wulff (2023) chỉ ra rằng các công cụ phát hiện nội dung AI như Turnitin hay GPTZero có độ chính xác không ổn định, dễ gây ra tình trạng “false positive” – cáo buộc sai đối với văn bản do người viết.[3], [5]

Tại Việt Nam, nghiên cứu có hệ thống về chủ đề này vẫn còn hạn chế. Hầu hết các nghiên cứu dừng lại ở việc đánh giá việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học. Một vài bài viết gần đây đề cập đến nhận thức đạo đức của sinh viên trong việc sử dụng công cụ hỗ trợ học thuật, nhưng chưa đi sâu vào việc đánh giá hiệu quả của các phần mềm phát hiện AI, cũng như chưa khảo sát thực tiễn tại các cơ sở giáo dục cụ thể. Ngoài ra, hiện tượng “phụ thuộc AI để viết khóa luận” đã bắt đầu xuất hiện ở các sinh viên năm cuối cấp, nhưng chưa có nghiên cứu cụ thể về cách thức giảng viên, nhà trường và sinh viên tương tác trong bối cảnh đó.[12]

Khoảng trống nghiên cứu đặt ra ở đây là: Thiếu khảo sát thực nghiệm tại các cơ sở giáo dục cụ thể, thiếu góc nhìn cân bằng giữa công cụ – đạo đức – hành vi; thiếu hướng dẫn cụ thể về sử dụng AI có trách nhiệm trong viết học thuật.

Chính vì vậy, nghiên cứu này được thực hiện nhằm đóng góp vào diễn đàn học thuật đang còn bỏ ngỏ tại Việt Nam: Đánh giá khả năng áp dụng công cụ AI để hỗ trợ phát hiện đạo văn trong khóa luận tốt nghiệp, lấy bối cảnh sinh viên khóa DK12 ngành Ngôn ngữ Anh và Ngôn ngữ Trung Quốc, sinh viên Công nghệ thông tin - Trường Đại học Sao Đỏ – nơi các giảng viên và người học đang đối mặt với thực tế rất cụ thể về việc sinh viên bắt đầu sử dụng AI trong viết học thuật.

3. Phương pháp nghiên cứu

         Nghiên cứu này hướng đến việc tìm hiểu cách sinh viên và giảng viên đại học nhận thức, trải nghiệm và đánh giá việc sử dụng các công cụ AI trong phát hiện đạo văn, từ đó xác định những giới hạn, lo ngại đạo đức và khả năng ứng dụng thực tiễn trong giáo dục đại học.

Cụ thể, nghiên cứu đặt ra ba câu hỏi chính:

1. Người học và người dạy đánh giá mức độ đáng tin cậy của các công cụ AI phát hiện đạo văn như thế nào?

2. Các công cụ này ảnh hưởng ra sao đến quan niệm về liêm chính học thuật và hành vi sử dụng AI của sinh viên?

3. Giảng viên có vai trò gì trong việc đảm bảo đánh giá công bằng khi có sự hỗ trợ từ AI?

Trong khuôn khổ nghiên cứu này, người thực hiện đóng vai trò kép vừa là giảng viên hướng dẫn khóa luận, vừa là người khảo sát và đánh giá dữ liệu. Việc này tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình thu thập và xác minh thông tin thực tế, đồng thời giúp kiểm chứng mức độ sử dụng AI và đánh giá liêm chính học thuật một cách sát thực, có đối chiếu với tiến trình làm việc của sinh viên.

Với tư cách là người trực tiếp theo dõi tiến độ viết luận văn, người nghiên cứu có thể đối chiếu giữa bản thảo ban đầu và sản phẩm hoàn chỉnh, từ đó đánh giá tương quan giữa nội dung do người học sản xuất và kết quả kiểm tra từ các công cụ phát hiện AI. Tuy nhiên, để đảm bảo tính khách quan, dữ liệu cá nhân được ẩn danh và phân tích trên nguyên tắc tôn trọng quyền riêng tư của người học.

3.2. Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp (mixed-methods), kết hợp giữa điều tra định lượng và phân tích định tính nhằm đảm bảo độ sâu và tính đại diện của dữ liệu. Phần định lượng được thực hiện thông qua bảng khảo sát dạng Google Form. Phần định tính dựa vào phỏng vấn bán cấu trúc với giảng viên và phân tích nội dung các khóa luận đã kiểm tra bằng công cụ AI.

3.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu bao gồm:

sinh viên năm cuối thuộc ba ngành Ngôn ngữ Anh, Ngôn ngữ Trung Quốc, Công nghệ thông tin - Trường Đại học Sao Đỏ – những người vừa hoàn thành và bảo vệ khóa luận tốt nghiệp. 8 giảng viên hướng dẫn khóa luận trực tiếp thực hiện kiểm tra đạo văn bằng công cụ Turnitin hoặc GPTZero, đồng thời tham gia vào đánh giá kết quả.

Đây là nhóm có trải nghiệm thực tiễn với cả việc sử dụng AI để viết và để kiểm tra đạo văn – cung cấp nguồn dữ liệu có chiều sâu và giá trị thực nghiệm.

3.4. Công cụ và quy trình thu thập dữ liệu

         Bảng khảo sát gồm 15 câu hỏi đóng và mở, được thiết kế xoay quanh 3 trục: (1) mức độ hiểu biết và sử dụng AI khi làm khóa luận, (2) trải nghiệm bị kiểm tra hoặc tự kiểm tra đạo văn bằng AI, (3) thái độ đối với kết quả và quy trình đánh giá.

         Phỏng vấn bán cấu trúc được thực hiện với 8 giảng viên nhằm tìm hiểu quan điểm chuyên môn và trải nghiệm trong quá trình sử dụng AI để đánh giá khóa luận.

Phân tích khóa luận tốt nghiệp của sinh viên để đối chiếu với kết quả công cụ AI cung cấp và nhận định của giảng viên hướng dẫn. Dữ liệu khảo sát được mã hóa và phân tích thống kê mô tả bằng Excel, trong khi dữ liệu phỏng vấn và khóa luận được xử lý bằng phương pháp phân tích nội dung (content analysis) theo hướng chủ đề.

4. Kết quả nghiên cứu và phân tích

4.1. Mức độ sử dụng AI trong quá trình làm khóa luận

Khảo sát cho thấy có sự đa dạng rõ rệt trong cách sinh viên sử dụng công cụ AI:

- 22% sinh viên (10/45) cho biết không sử dụng bất kỳ công cụ AI nào trong suốt quá trình thực hiện khóa luận.

- Khoảng 27% (12/45) sử dụng AI một cách nhẹ nhàng như ChatGPT để gợi ý dàn ý, sửa ngữ pháp hoặc tham khảo từ vựng.

25% (11/45) thừa nhận sử dụng AI ở mức độ nhiều, trong đó có cả việc nhờ AI phát triển đoạn văn hoặc viết phần thô.

- Đáng chú ý, 10 sinh viên (22%) cho biết phần lớn nội dung khóa luận được tạo ra từ AI, sau đó có chỉnh sửa lại.

- Những con số này cho thấy sinh viên đã và đang sử dụng AI không chỉ như công cụ phụ trợ mà còn là thành phần chính trong quá trình sản xuất nội dung học thuật, tạo ra thách thức lớn cho việc đánh giá trung thực và liêm chính.

4.2. Nhận thức về độ chính xác của công cụ phát hiện AI

Khi được hỏi về trải nghiệm với kết quả của Turnitin AI Detector hoặc GPTZero:

- 31% sinh viên đánh giá công cụ cho kết quả chính xác so với thực tế sử dụng AI của họ. Tuy nhiên, gần 36% cho rằng công cụ cho kết quả sai lệch, thường là đánh giá nhầm nội dung tự viết là do AI tạo.

- 20% cảm thấy kết quả “bình thường”, tức là chấp nhận được nhưng không hoàn toàn tin tưởng.

- Đặc biệt, có 13% trả lời “không rõ”, cho thấy sinh viên chưa thực sự hiểu cách thức các công cụ này hoạt động.

- Dữ liệu này phản ánh rõ sự mơ hồ và thiếu minh bạch trong cơ chế đánh giá AI hiện nay – dẫn đến những nghi ngờ và tâm lý hoài nghi từ phía người học.

4.3. Thái độ của sinh viên về việc sử dụng AI trong học thuật

Khi được hỏi về quan điểm cá nhân: Gần 42% sinh viên cho rằng AI là công cụ hữu ích nếu sử dụng đúng cách, đặc biệt trong hỗ trợ kỹ năng viết và tra cứu. Khoảng 24% đề nghị cần có quy định rõ ràng, tránh lạm dụng hoặc hiểu nhầm. Một tỷ lệ nhỏ (18%) bày tỏ không nên dùng AI trong học thuật vì lo ngại mất tư duy cá nhân.

Còn lại 16% cho rằng AI không gây hại, miễn là có sự liêm chính đạo đức học thuật đồng thời có giám sát của giảng viên.

     4.4. Vai trò và phản hồi của giảng viên hướng dẫn

Tám giảng viên hướng dẫn khóa luận – thuộc khoa Du lịch và Ngoại ngữ, Khoa công nghệ thông tin - Đại học Sao Đỏ – đã tham gia phỏng vấn bán cấu trúc với ba chủ đề chính: Trải nghiệm sử dụng công cụ AI để kiểm tra đạo văn, mức độ tin tưởng vào kết quả do AI cung cấp, và quan điểm về ranh giới đạo đức và quyền đánh giá của người dạy.

(1) Trải nghiệm sử dụng công cụ AI

Tất cả giảng viên đều khẳng định đã sử dụng Turnitin hoặc GPTZero để kiểm tra sơ bộ luận văn trước khi gửi phản biện. Tuy nhiên, họ không coi kết quả công cụ là tiêu chuẩn duy nhất để đánh giá gian lận học thuật. Một giảng viên cho biết:

“Tôi chỉ dùng AI để xác định xem có đoạn nào đáng nghi, sau đó phải đọc lại văn bản, hỏi thêm sinh viên. Có lúc công cụ báo ‘AI content’, nhưng tôi biết sinh viên đó viết theo phong cách riêng, nên tôi không dựa hoàn toàn vào máy.”

(2) Độ tin cậy của công cụ phát hiện AI

Ba trong số bốn giảng viên cho rằng các công cụ như GPTZero thường thiếu nhất quán, đặc biệt với những sinh viên không giỏi tiếng Anh hoặc viết theo phong cách máy móc:

“Văn phong máy móc, công cụ thì cho là AI. Nhưng lắm khi sinh viên yếu kỹ năng viết, trình bày rời rạc, cũng bị đánh nhầm. Thế thì có công bằng không?”

Một giảng viên còn cung cấp ví dụ về trường hợp sinh viên tự viết nhưng bị báo AI trên 60%, và nếu không có đối thoại trực tiếp thì rất dễ đánh giá sai lệch.

       (3) Vai trò đánh giá cuối cùng của giảng viên

Tất cả giảng viên thống nhất rằng người dạy phải là người “giữ cán cân đạo đức học thuật”, không để AI thay thế hoàn toàn quá trình đánh giá. Họ đề xuất nên kết hợp: Phỏng vấn sinh viên khi nghi ngờ, đặc biệt trong khóa luận tốt nghiệp. So sánh với bài viết và bài tập trước đó để xác định tính liền mạch trong văn phong và tư duy. Và cuối cùng tăng cường hướng dẫn sinh viên từ đầu, thay vì chỉ kiểm tra sau khi hoàn thiện.

5. Kết luận và đề xuất

5.1. Kết luận

       Nghiên cứu này cho thấy sự phổ biến của AI trong sản xuất nội dung học thuật đang đặt ra những thách thức mới cho việc đảm bảo liêm chính trong môi trường giáo dục đại học. Dữ liệu khảo sát từ 45 sinh viên năm cuối và phỏng vấn giảng viên tại Trường Đại học Sao Đỏ cho thấy:

• AI không còn là công cụ ngoại vi mà đã trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình làm luận văn của nhiều sinh viên;
• Các công cụ phát hiện AI như Turnitin và GPTZero chưa đủ độ tin cậy, thường đưa ra kết quả không nhất quán, dễ gây hiểu nhầm hoặc đánh giá sai lệch;
• Giảng viên đóng vai trò trung tâm trong việc phân tích, xác thực và đưa ra quyết định đánh giá cuối cùng;
• Thái độ của sinh viên phản ánh rõ nhu cầu cần có khung hướng dẫn rõ ràng, minh bạch, thay vì chỉ dựa vào công cụ kỹ thuật.

Từ đó, có thể khẳng định rằng: rủi ro đạo văn do AI không nằm ở bản thân công nghệ, mà nằm ở cách sử dụng, giám sát và đánh giá nó trong thực tế giáo dục.

5.2. Đề xuất

Để khai thác hiệu quả AI trong phát hiện đạo văn mà vẫn đảm bảo sự công bằng và nhân văn trong giáo dục, nghiên cứu đề xuất:

1. Xây dựng quy trình đánh giá đa tầng (multi-layered): Không chỉ dựa vào kết quả phần mềm, giảng viên cần kết hợp việc phỏng vấn sinh viên, đối chiếu phong cách viết, và đánh giá tiến trình làm bài.
2. Ban hành hướng dẫn rõ ràng về việc sử dụng AI trong học thuật: Các cơ sở đào tạo nên có quy định cụ thể về mức độ được phép sử dụng AI, hình thức khai báo, và các khuyến nghị đạo đức học thuật.
3. Tăng cường đào tạo kỹ năng học thuật cho sinh viên: Trước khi siết chặt kiểm soát, nhà trường cần tổ chức các chuyên đề, tập huấn hoặc môn học về liêm chính học thuật, kỹ năng viết, và phân biệt ranh giới giữa hỗ trợ và gian lận.
4. Đào tạo giảng viên về công cụ và phương pháp phát hiện AI: Không phải giảng viên nào cũng hiểu rõ cơ chế của các công cụ phát hiện nội dung do AI tạo. Việc nâng cao hiểu biết công nghệ cho giảng viên là thiết yếu để đảm bảo đánh giá công bằng.
5. Coi AI là công cụ hỗ trợ – không thay thế phán đoán học thuật của con người: Giống như máy tính không thay thế được tư duy toán học, công cụ AI cũng không thể thay thế vai trò người thầy trong việc xác định tính chính danh và trung thực của sản phẩm học thuật.

Kết quả nghiên cứu là lời nhắc nhở rằng, trong giáo dục đại học – nơi học thuật và đạo đức phải song hành – AI nên được khai thác như một công cụ tư duy hỗ trợ, chứ không phải là vũ khí trừng phạt học thuật.

Tài liệu tham khảo:

1. Bretag, T. (2019). Challenges in addressing plagiarism in education. PLoS Medicine, 16(8), e1002812.

2. Bertram Gallant, T. (2017). Academic Integrity in the Twenty-First Century: A Teaching and Learning Imperative (2nd ed.). Wiley.

3. Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Exploring the role of AI in student academic integrity. Assessment & Evaluation in Higher Education, 48(4), 1–17.

4. Foltynek, T., Meuschke, N., & Gipp, B. (2023). Academic integrity in the age of artificial intelligence. International Journal for Educational Integrity, 19(1), 3.

5. Walters, W. H. (2023). The reliability of AI detectors in academic writing: A comparative analysis. Journal of Academic Ethics, 21(1), 45–62.

6. Weber-Wulff, D., et al. (2023). Testing of detection tools for AI-generated text. International Journal for Educational Integrity, 19, Article 8.

7. International Center for Academic Integrity. (2014). The Fundamental Values of Academic Integrity (2nd ed.).

8. The Guardian. (2024, June 15). Thousands of UK students caught using AI to cheat. https://www.theguardian.com/education/2024/jun/15/ai-cheating-uk-universities-students

9. Weixin Liang, M. Y., Mao, Y., Wu, E., & Zou, J. (2023). GPT detectors are biased against non‑native English writers. Patterns, 4(5), 100951.

10. Arslan Akram. (2023). Evaluation of AI-content detectors: A comparative study. International Journal of Computer Applications, 182(12), 14–21.

11. Park, H., & Park, S. (2024). Perceptions of Korean university faculty on AI usage and academic misconduct. Asian Journal of Education, 45(2), 98–115.

12. Nguyễn Lý Trường An - MBA. Trương Thị Cẩm Vân - MBA. Võ Phương Chi - TS. Lượng Văn Quốc (2024) Tác động của đạo đức trí tuệ nhân tạo, thái độ và nhận thức đến hành vi sử dụng ChatGPT.