Sự phổ biến của các công cụ AI tạo năng như ChatGPT có liên quan trực tiếp đến sự gia tăng 30% điểm ‘A’ trong một số khóa học đại học, theo một nghiên cứu mới đặt câu hỏi về giá trị của học bạ đối với các nhà tuyển dụng doanh nghiệp.
Igor Chirikov, nhà nghiên cứu cấp cao tại Trung tâm Nghiên cứu Giáo dục Đại học của Berkeley và là tác giả của bài báo, cho biết: “Kết quả cho thấy sinh viên đã dựa vào AI tạo năng để học tốt hơn, chứ không phải các lớp sinh viên này đang học được nhiều hơn”.
Nghiên cứu của Chirikov, phân tích hơn nửa triệu điểm số tại một trường đại học công lập lớn ở Texas từ năm 2018 đến 2025, cho thấy sự gia tăng điểm số tập trung vào các khóa học có nhiều bài tập viết và lập trình. Nghiên cứu ghi nhận sự phân kỳ đáng kể về điểm ‘A’ giữa các khóa học có tiếp xúc với AI và các lớp học khác bắt đầu sau khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022.
Những phát hiện này làm trầm trọng thêm cuộc khủng hoảng đối với các nhà tuyển dụng, những người đang ngày càng sử dụng điểm trung bình tích lũy (GPA) để sàng lọc một lượng lớn ứng viên cấp độ mới bắt đầu. Khi AI làm cho điểm cao trở nên phổ biến hơn, GPA đang trở thành một tín hiệu kém tin cậy hơn về kiến thức hoặc khả năng thực tế của ứng viên, tiềm ẩn nguy cơ buộc các công ty phải áp dụng các đánh giá tuyển dụng tốn kém và phức tạp hơn.
Xu hướng này diễn ra vào thời điểm khó khăn đối với các quản lý tuyển dụng. Khi thị trường việc làm hạ nhiệt, các công ty vừa nâng cao tiêu chuẩn vừa tìm kiếm những cách hiệu quả để lọc các nhóm ứng viên lớn. Theo Hiệp hội các trường đại học và nhà tuyển dụng quốc gia Hoa Kỳ, 42% nhà tuyển dụng hiện sử dụng GPA để sàng lọc ứng viên, tăng từ mức 37% vào năm 2023.
Một số công ty, bao gồm Barclays và Morgan Stanley, có mức GPA tối thiểu rõ ràng cho một số kỳ thực tập nhất định. Nhu cầu về điểm số cao đang tăng cao, với dữ liệu từ trang web nghề nghiệp Handshake cho thấy gần một phần tư danh sách yêu cầu GPA hiện yêu cầu mức 3.5 trở lên, một bước nhảy vọt so với mức chỉ 9% vào năm 2020.
Tuy nhiên, các trường đại học ưu tú cũng đồng thời gióng lên hồi chuông cảnh báo rằng điểm số đang mất đi ý nghĩa. “Điểm số tồn tại để truyền đạt những gì sinh viên đã học được. Tại Yale, cũng như tại nhiều tổ chức ngang hàng, chúng không còn làm được điều đó nữa”, một báo cáo vào tháng 4 từ Đại học Yale đã nêu thẳng thừng. Một báo cáo tương tự từ Harvard vào tháng 2 thừa nhận nhu cầu so sánh sinh viên của các nhà tuyển dụng, một nhiệm vụ trở nên khó khăn bởi các chính sách chấm điểm hiện tại.
Nghiên cứu của Berkeley cho thấy AI là chất xúc tác mới nhất, và có lẽ là mạnh mẽ nhất, cho vấn đề lạm phát điểm số đã hình thành trong nhiều năm. Chirikov cảnh báo rằng “sự đấu tranh hiệu quả” thiết yếu cho việc học tập đang bị xói mòn. Một điểm ‘A’ hiện nay có thể chỉ ra kỹ năng sử dụng mô hình AI của sinh viên hơn là sự nắm vững môn học nền tảng.
Điều này tạo ra một nghịch lý cho các công ty, theo Chelsea Schein, phó chủ tịch tại công ty phân tích xu hướng tuyển dụng Veris Insights, người cũng giảng dạy tại Trường Wharton thuộc Đại học Pennsylvania. Các công ty muốn những sinh viên tốt nghiệp thành thạo các công cụ AI nhưng lại cảnh giác với việc sử dụng công nghệ này trong chính quá trình nộp đơn. “Họ đang nói bằng cả hai phía của miệng mình”, Schein nói.
Đáp lại điều này, một số nhà giáo dục như Schein đang thiết kế lại các khóa học của họ để giảm bớt sự chú trọng vào các bài tập dễ bị AI tấn công. Cô đã giảm trọng số của bài tập về nhà, vốn thường được AI hoàn thành một cách hoàn hảo, để ủng hộ các bài kiểm tra giữa kỳ có giám sát và các bài kiểm tra ngắn tại lớp nơi không thể sử dụng công nghệ này.
Vấn đề cốt lõi đối với thế giới doanh nghiệp là liệu việc sử dụng rộng rãi AI trong trường đại học có tạo ra những sinh viên tốt nghiệp với các sản phẩm bóng bẩy nhưng kỹ năng tư duy phản biện lại giảm sút hay không. Như Chirikov đã nói, “Mặc dù AI đang giúp mọi người trở nên năng suất hơn, sản xuất nhiều hơn, nhưng tôi nghĩ nó có thể gây hại cho việc học của họ”. Xu hướng này cuối cùng có thể làm mất giá trị các chứng chỉ học thuật truyền thống, buộc các tập đoàn phải chuyển đổi tốn kém trong cách xác định và tuyển dụng tài năng mới.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
