Để AI hỗ trợ tư duy, thay vì làm thay - hành trình chinh phục Quán quân Tiểu ban Ngôn ngữ tại ResFes 2026 

Từ câu hỏi về cách sinh viên sử dụng AI khi học tiếng Anh, nhóm sinh viên Trường ĐH FPT Hà Nội đã phát triển một nghiên cứu bán thực nghiệm về tác động của AI tạo sinh có hướng dẫn đến mức độ tham gia đọc. Hơn bốn tháng nghiên cứu, vượt qua những thay đổi ngoài dự kiến và tiếp thu phản biện từ Ban Giám khảo, nhóm đã giành ngôi vị Quán quân tiểu ban Ngôn ngữ ResFes 2026.

Bắt đầu từ khoảng trống trong việc sử dụng AI để học tiếng Anh

Interstellar, nhóm sinh viên gồm Phạm Mai Anh, Nguyễn Hữu Đạt, đã lựa chọn đề tài “Guided GenAI Use and Vietnamese EFL Students' Reading Engagement: A Mixed-Methods Quasi-Experimental Study” từ cả những quan sát thực tiễn và khoảng trống trong nghiên cứu.

Theo nhóm, GenAI ngày càng phổ biến trong học tiếng Anh, nhưng sinh viên thường sử dụng AI để dịch, tóm tắt hoặc tìm đáp án trực tiếp. Cách sử dụng này có thể khiến người học giảm sự chủ động trong quá trình đọc, trong khi giảng viên chưa có nhiều hướng dẫn cụ thể về cách tích hợp AI vào hoạt động đọc.

Qua tổng quan tài liệu, Interstellar nhận thấy các nghiên cứu trước chủ yếu tập trung vào độ mạch lạc và kết quả đọc, trong khi mức độ tham gia đọc ở ba khía cạnh nhận thức, cảm xúc và hành vi chưa được nghiên cứu đầy đủ. Việc AI được sử dụng như thế nào cũng chưa được chú ý tương xứng. Đây trở thành khoảng trống để nhóm theo đuổi.

Điểm đặc biệt của nghiên cứu nằm ở khái niệm “AI tạo sinh có hướng dẫn”. Thay vì để sinh viên sử dụng ChatGPT hoàn toàn tự do, nhóm xây dựng các nguyên tắc và câu lệnh để AI đóng vai trò như một “người thầy hướng dẫn đọc”. AI có thể đặt câu hỏi gợi mở, yêu cầu sinh viên đưa ra bằng chứng từ văn bản hoặc kiểm tra cách hiểu, thay vì dịch toàn bộ bài hay cung cấp đáp án.

“Mục tiêu của chúng mình không phải là làm cho việc đọc trở nên dễ nhất có thể, mà là sử dụng AI để hỗ trợ quá trình suy nghĩ của người học”, đại diện nhóm chia sẻ.

Khi nghiên cứu không diễn ra đúng như kế hoạch

Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp bán thực nghiệm, kết hợp định lượng và định tính. Định lượng giúp nhóm đo lường, so sánh mức độ tham gia đọc giữa các nhóm, trong khi dữ liệu định tính giúp giải thích sâu hơn vì sao và bằng cách nào AI tác động đến quá trình đọc.

Tuy nhiên, quá trình thu thập dữ liệu đã tạo ra một thay đổi ngoài dự kiến. Ban đầu, nghiên cứu có ba nhóm: sử dụng AI có hướng dẫn, sử dụng AI không hướng dẫn và không sử dụng AI. Sau giai đoạn kiểm tra đầu tiên, một số sinh viên thuộc nhóm sử dụng AI không hướng dẫn không hoàn thành đầy đủ câu hỏi phỏng vấn, khiến dữ liệu không thể được sử dụng trong phân tích cuối cùng.

Thay vì cố giữ nguyên thiết kế ban đầu, nhóm quyết định loại dữ liệu này khỏi phân tích và tập trung vào hai nhóm còn lại nhằm bảo đảm chất lượng và độ tin cậy của thông tin.

Bên cạnh thách thức về phương pháp, khó khăn lớn nhất của Interstellar là cân bằng giữa việc học trên lớp và nghiên cứu kéo dài nhiều tháng. Nhóm phải thiết kế nghiên cứu, thu thập, phân tích dữ liệu trong khi vẫn bảo đảm tiến độ học tập. Phân chia công việc rõ ràng, chủ động sắp xếp thời gian và hỗ trợ nhau khi một thành viên gặp khó khăn là cách nhóm duy trì tiến độ.

AI không làm tăng đáng kể mức độ tham gia đọc

Kết quả khiến Interstellar bất ngờ nhất lại không phải một tác động tích cực rõ rệt của AI.

Trong nghiên cứu mang đến ResFes 2026, nhóm không tìm thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ tham gia đọc tổng thể cũng như ba khía cạnh nhận thức, cảm xúc và hành vi giữa nhóm sử dụng AI có hướng dẫn và nhóm không sử dụng AI.

Kết quả này trái với một số nghiên cứu trước cho rằng AI có thể cải thiện đáng kể mức độ gắn kết đọc, khả năng đọc hiểu và tự học. Tuy nhiên, dữ liệu định tính lại cho thấy AI có thể giúp sinh viên hiểu bài tốt hơn, tăng sự tự tin, tập trung và kiên trì khi đọc.

Với Interstellar, phát hiện này cho thấy hiệu quả của AI trong giáo dục không nên chỉ được nhìn qua một chỉ số. Quan trọng hơn, AI cần được đặt trong một quy trình sử dụng có mục tiêu và có hướng dẫn.

Nhóm cho rằng AI nên là công cụ hỗ trợ, nhưng không thay thế được sự chủ động của người học. Sinh viên cần được trang bị hệ thống câu lệnh rõ ràng, đồng thời rèn khả năng kiểm chứng và sử dụng AI chủ động, có trách nhiệm. Với giảng viên, nghiên cứu gợi mở nhu cầu xây dựng cách tích hợp GenAI có cấu trúc, lấy người học làm trung tâm.

Hơn bốn tháng để đi đến ngôi vị Quán quân

Tại ResFes, những phản biện từ Ban Giám khảo cũng giúp Interstellar nhìn lại công trình. Nhóm được góp ý đào sâu hơn cơ sở lý luận và phương pháp, đặc biệt ở việc làm rõ các khái niệm như Reflexive Thematic Analysis, cũng như phân tích chi tiết hơn questionnaire và dữ liệu định lượng.

Sau hơn bốn tháng nỗ lực, khoảnh khắc được gọi tên ở vị trí Quán quân khiến các thành viên thực sự bất ngờ và đầy tự hào. Với Interstellar, giải thưởng không chỉ ghi nhận kết quả nghiên cứu mà còn là phần thưởng cho hành trình kiên trì không bỏ cuộc và lời cảm ơn dành cho mentor đã đồng hành cùng nhóm.

Sau ResFes 2026, Interstellar dự định tiếp tục phát triển nghiên cứu về AI trong giáo dục, đặc biệt là cách tích hợp AI có hướng dẫn và hiệu quả để hỗ trợ người học.

Và “đừng đợi giỏi mới làm, mà hãy làm để giỏi hơn” cũng chính là lời nhắn nhủ của Interstella tới những bạn sinh viên vẫn còn đang ngần ngại trước những ý tưởng nghiên cứu mới. Bắt đầu từ một câu hỏi thực sự quan tâm, kiên trì tìm hiểu và sẵn sàng học hỏi từ mentor, mỗi ý tưởng đều có thể trở thành một nghiên cứu có giá trị.

Hải Ngân - fpt.edu.vn