TÁI THIẾT PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ NGƯỜI HỌC DƯỚI BỐI CẢNH GIÁO DỤC ĐẠI HỌC TÍCH HỢP AI

TÁI THIẾT PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ NGƯỜI HỌC DƯỚI BỐI CẢNH GIÁO DỤC ĐẠI HỌC TÍCH HỢP AI

Huỳnh Văn Tùng hvtung@ctuet.edu.vn Trường Đại học Kĩ thuật - Công nghệ Cần Thơ 256 Nguyễn Văn Cừ, phường Cái Khế, Thành phố Cần Thơ, Việt Nam
Huỳnh Hữu Thọ hhtho@ctu.edu.vn Trường Kinh tế, Đại học Cần Thơ Khu II, Đường 3/2, phường Ninh Kiều, Thành phố Cần Thơ, Việt Nam
Nguyễn Lê Hoa Tuyết* nlhtuyet@ctuet.edu.vn Trường Đại học Kĩ thuật - Công nghệ Cần Thơ 256 Nguyễn Văn Cừ, phường Cái Khế, Thành phố Cần Thơ, Việt Nam
Tóm tắt: 
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đã làm suy giảm nghiêm trọng hiệu lực phương pháp đánh giá sản phẩm, đặt ra yêu cầu cấp thiết về một khung lí thuyết mới giám sát tiến trình kiến tạo tri thức của người học. Vận dụng phương pháp tổng quan tài liệu tích hợp, nghiên cứu này đề xuất khung “Nghiên cứu - Thực thi - Đánh giá” (gọi tắt là R-O-E) dịch chuyển trọng tâm đánh giá từ sản phẩm sang quá trình. Đóng góp cốt lõi của nghiên cứu là thiết lập được một hệ sinh thái đánh giá toàn diện dựa trên tích hợp đồng bộ khung R-O-E với nguyên tắc đạo đức ETHICAL và chiến lược tái thiết SARPS. Mô hình này buộc người học minh bạch tiến trình kiến tạo tri thức qua vết tích số, nhật kí phản tư, vấn đáp và thẩm định ngược trí tuệ nhân tạo. Qua đó, nghiên cứu cung cấp một lộ trình khoa học, khả thi giúp các cơ sở giáo dục đại học bảo vệ liêm chính học thuật và nâng cao chất lượng đào tạo thực chất trong kỉ nguyên trí tuệ nhân tạo.
Từ khóa: 
đánh giá sản phẩm
đánh giá quá trình
Trí tuệ nhân tạo
R-O-E
sinh viên.
Tham khảo: 

[1] Adamakis, M. & Rachiotis, T. (2025). Artificial intelligence in higher education: A state-of-the art overview of pedagogical integrity, artificial intelligence literacy, and policy integration. Encyclopedia, 5(4), pp.180-205.

[2] AlBlooshi, S. (2026). Artificial intelligence in higher education, opportunities, and challenges: a review. Frontiers in Education, 10: 1683968. https:// doi.org/10.3389/feduc.2025.1683968

[3] Anderson, L. W. & Krathwohl, D. R. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching and Assessing: A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives: Complete Edition. New York: Longman.

[4] Chan, C. K. Y. & Colloton, T. (2024). Generative AI in higher education: The ChatGPT effect. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003459026

[5] Cotton, D. R., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), pp.228 239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.219014 8

[6] Digital Education Council - DEC. (2025). Global AI faculty survey 2025. DEC.

[7] Earl, L. (2003). Assessment as Learning: Using Classroom Assessment to Maximize Student Learning. Thousand Oaks, CA: Corwin Press.

[8] Freeman, J. (2025). Student generative AI survey 2025. Higher Education Policy Institute: London, UK. https://www.hepi.ac.uk/wp-content/uploads/ 2025/02/HEPI-Policy-Note-61-2.pdf

[9] Hodges, C. B. & Kirschner, P. A. (2024). Innovation of instructional design and assessment in the age of generative artificial intelligence. TechTrends, 68(1), pp.195-199. https://doi.org/10.1007/s11528-023-00 926-x.

[10] Jacques, P. H., Moss, H. K. & Garger, J. (2024). A synthesis of AI in higher education: Shaping the future. Journal of Behavioral and Applied Management, 24(2), pp.103-111. https://doi.org/10.21818/001c.122146

[11] Khlaif, Z. N., Alkouk, W. A., Salama, N. & Abu Eideh, B. (2025). Redesigning assessments for AI-enhanced learning: A framework for educators in the generative AI era. Education Sciences, 15(2), pp.174 201. https://doi.org/10.3390/educsci15020174.

[12] Kofinas, A. K., Tsay, C. H. H. & Pike, D. (2025). The impact of generative AI on academic integrity of authentic assessments within a higher education context. British Journal of Educational Technology, 56(6), pp.2522-2549. https://doi.org/10.1111/bjet. 13585

[13] Koh, E. & Doroudi, S. (2023). Learning, teaching, and assessment with generative artificial intelligence: towards a plateau of productivity. Learning: Research and Practice, 9(2), pp.109-116. https://doi. org/10.1080/23735082.2023.226408

[14] Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E. & Zou, J. (2023). GPT detectors are biased against non native English writers. Patterns, 4(7), 100779. https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100779

[15] Lodge, J., Howard, S., Bearman, M. L., Dawson, P. & Associates (2023). Assessment Reform for The Age of Artificial Intelligence. Tertiary Education Quality and Standards Agency. https://www.teqsa.gov. au/sites/default/files/2023-09/assessment-reform age-artificial-intelligence-discussion-paper.pdf

[16] Perkins, M., Furze, L., Roe, J. & MacVaugh, J. (2024). The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS): A framework for ethical integration of generative AI in educational assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(6), pp.49-66. https://doi.org/10.53761/q3azde36

[17] Roe, J., Perkins, M. & Giray, L. (2026). Assessment twins: An approach for strengthening assessment validity in the age of generative AI. Journal of Applied Learning & Teaching, 9(2), pp.1-15. https:// doi.org/10.37074/jalt.2026.9.2.3

[18] Shaw, C., Dorn, H., Martin, S., Hay, L., Janson, N. & Bryant, G. (2025, June). Time for Class - 2025. Tyton Partners.

[19] Torraco, R. J. (2005). Writing integrative literature reviews: Guidelines and examples. Human resource development review, 4(3), pp.356-367. https://doi. org/10.1177/1534484305278283

[20] United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization - UNESCO. (2025). AI and the future of education: Disruptions, dilemmas and directions. https://doi.org/10.54675/KECK1261

[21] Weber-Wulff, D., Anohina-Naumeca, A., Bjelobaba, S., Foltýnek, T., Guerrero-Dib, J., Popoola, O., ... & Waddington, L. (2023). Testing of detection tools for AI-generated text. International Journal for Educational Integrity, 19(1), pp.26-65. https://doi. org/10.1007/s40979-023-00146-z

[22] Whittemore, R.& Knafl, K. (2005). The integrative review: updated methodology. Journal of advanced nursing, 52(5), pp.546-553. https://doi.org/10.1111/ j.1365-2648.2005.03621.x

Bài viết cùng số