Các trường đại học tại Anh đang tăng số lượng bài đánh giá sinh viên nhằm đối phó với ảnh hưởng của AI đối với tính chính xác của điểm số và khả năng gian lận học thuật.
Báo cáo năm 2025 của Higher Education Policy Institute (HEPI) và Advance HE cho thấy trung bình mỗi học kỳ sinh viên phải làm 5,8 bài đánh giá tổng kết (summative) và 4,1 bài đánh giá hình thành (formative), tăng từ mức 5 và 2,5 tương ứng vào năm 2020.
Josh Freeman, đồng tác giả báo cáo, cho rằng sự bùng nổ AI khiến các hình thức đánh giá truyền thống trở nên kém tin cậy hơn, thúc đẩy các trường chuyển sang đánh giá liên tục hoặc chia nhỏ các kỳ thi.
Tuy nhiên, việc đánh giá quá nhiều khiến sinh viên bị áp lực thời gian, phải từ bỏ các hoạt động xã hội, thể thao, hoặc câu lạc bộ – những yếu tố vốn giúp phát triển toàn diện.
68% sinh viên hiện làm việc bán thời gian trong năm học, mức cao kỷ lục do chi phí sinh hoạt tăng, càng khiến việc học bị xé nhỏ và dễ dẫn đến kiệt sức.
Một số trường áp dụng kiểm tra trực tiếp bổ sung để kiểm soát độ tin cậy trước AI, nhưng điều này cũng dẫn tới nguy cơ “đánh giá quá mức”.
Giáo sư Michael Draper cảnh báo sinh viên không có thời gian để phản hồi và cải thiện sau đánh giá – một yếu tố quan trọng để phát triển học thuật.
Thomas Lancaster từ Imperial College cho rằng nếu bài đánh giá được chia nhỏ theo từng giai đoạn với phản hồi liên tục, có thể giúp hạn chế gian lận AI và cải thiện quá trình học.
Tuy nhiên, Drew Whitworth đặt vấn đề liệu mỗi lần đánh giá nhỏ có thực sự là bài kiểm tra riêng hay chỉ là một phần của quá trình phản hồi học tập?
📌 Các trường đại học đang tăng số lượng bài kiểm tra để đối phó với AI, với trung bình 9,9 bài đánh giá mỗi học kỳ – tăng mạnh so với năm 2020. Dù nhằm kiểm soát gian lận và nâng cao chất lượng, việc đánh giá quá mức có thể gây kiệt sức, giảm thời gian phản hồi và phát triển cá nhân của sinh viên, đặc biệt trong bối cảnh 68% sinh viên phải làm thêm để mưu sinh.
https://www.timeshighereducation.com/news/universities-risk-over-assessing-response-ai