Ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao hiệu quả giảng dạy lý luận chính trị cho sinh viên hiện nay

TS LƯƠNG ĐÔNG SƠN
Học viện Báo chí và Tuyên truyền

1. Mở đầu

Giảng dạy lý luận chính trị (LLCT) tại các trường đại học là nhiệm vụ có vị trí chiến lược, trực tiếp góp phần bảo vệ nền tảng tư tưởng của Đảng và bồi đắpbản lĩnh chính trị cho thế hệ tương lai của đất nước. Trong bối cảnh hiện nay, công tác này đang đứng trước những vận hội và thách thức đan xen, bắt nguồn từ hai xu thế mang tính thời đại: cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư và cuộc đấu tranh tư tưởng ngày càng phức tạp trên không gian mạng.

Sự phát triển đột phá của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các mô hình AI tạo sinh, đang mở ra những tiềnlệ mới cho việc đổi mới phương pháp giảng dạy. AI mang đến tiềm năng to lớn trong việc cá nhân hóa lộ trình học tập, "mềm hóa" những nội dung vốn coi là khô khan, trừu tượng và giải phóng giảng viên khỏi các tác vụ cơ học, để tập trung hơn vào vai trò truyền cảm hứng và định hướng tư duy. Tuy nhiên, chính công nghệ này cũng là một "con dao hai lưỡi". Nó đặt ra những thách thức chưa từng có về an ninh tư tưởng khi các thuật toán có thể tạo ra thông tin sai lệch, định kiến hoặc "ảo giác" với mức độ tinh vi, làm nhiễu loạn nhận thức của sinh viên nếu không có bộ lọc và năng lực thẩm định.

Thực tiễn này đòi hỏi công tác giảng dạy LLCT phải có sự chuyển mình mạnh mẽ. Các phương pháp truyền thống, dù vẫn giữ vai trò nền tảng, song không thể phủ nhận có lúc, có nơi vẫn còn mang tính hàn lâm, khô khan, chưa đủ sức hấp dẫn và tính tương tác để cạnh tranh với các luồng thông tin đa chiều, phức tạp trên môi trường số. Đổi mới, chủ động ứng dụng các công nghệ tiên tiến để nâng cao hiệu quả công tác tư tưởng là yêu cầu bắt buộc, phù hợp với chủ trương của Đảng, đặc biệt là tinh thần Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về "đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia".

2. Nội dung

2.1. Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong giảng dạylý luận chính trị cho sinh viên

Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang tác động sâu rộng đến mọi mặt đời sống xã hội, AI là một yếu tố công nghệ cốt lõi, mang đến cả cơ hội và thách thức cho mọi lĩnh vực, trong đó có công tác giảng dạy LLCT. Việc nhận thức đúng và phát huy hiệu quả vai trò của AI không còn là một lựa chọn, mà là yêu cầu cấp thiết để hiện đại hóa và nâng cao hiệu quả công tác tư tưởng trong bối cảnh mới. Vai trò của AI trong công tác đặc thù này được thể hiện rõ nét trên các khía cạnh cơ bản sau:

Một là, AI là công cụ hiện đại hóa, tối ưu hóa công tác giảng dạy và nghiên cứu của đội ngũ giảng viên, cán bộ. Khối lượng tri thức LLCT là vô cùng đồ sộ và liên tục được bổ sung, phát triển qua các thời kỳ. AI hiện nay không chỉ là công cụ xử lý dữ liệu, mà còn có khả năng tự học và tạo ra nội dung mới⁽¹⁾. Nó giúp giảng viên nhanh chóng hệ thống hóa tri thức, sàng lọc và kiểm chứng tính chính thống của các nguồn tài liệu, tự động hóa việc tìm kiếm các trích dẫn, số liệu và các luận cứ liên quan. Một khảo sát tại Trường Đại học Tài chính - Marketing (Thành phố Hồ Chí Minh) cho thấy 85,7% giảng viên và 97,3% sinh viên đã biết hoặc sử dụng ChatGPT trong giảng dạy, học tập; 46,4% giảng viên nhận thấy việc dùng ChatGPT giúp nâng cao hiệu quả giảng dạy các môn LLCT⁽²⁾. Thay vì tốn nhiều thời gian và công sức cho các tác vụ cơ học, giảng viên có thể tập trung vào việc nghiên cứu chuyên sâu, đổi mới phương pháp sư phạm và tăng cường tương tác, truyền cảm hứng cho sinh viên.

Hai là, AI là phương tiện hữu hiệu giúp mở rộng không gian và thời gian giảng dạy, tăng cường khả năng tự học, tự nghiên cứu của sinh viên. Phương pháp giảng dạy LLCT truyền thống bị giới hạn trong không gian vật lý của lớp học và khung thời gian cố định. AI phá vỡ rào cản này, cho phép sinh viên tiếp cận kiến thức LLCT mọi lúc, mọi nơi thông qua các nền tảng học tập trực tuyến, các ứng dụng di động hay các hệ thống quản lý học tập. Những khái niệm trừu tượng, những vấn đề lý luận phức tạp có thể được sinh viên chủ động tìm hiểu, xem lại nhiều lần thông qua các tài nguyên số đã được AI cá nhân hóa. Điều này không chỉ khắc phục tình trạng quá tải về thời lượng trên lớp mà còn thúc đẩy mạnh mẽ tinh thần tự giác, biến quá trình tiếp nhận kiến thức từ thụ động sang chủ động.

Ba là, AI là chất xúc tác nâng cao sức hấp dẫn, tính tương tác của nội dung LLCT vốn bị coi là khô khan, trừu tượng. Đây là một trong những vai trò quan trọng nhất của AI khi tiếp cận thế hệ sinh viên Gen Z - những người sinh ra và lớn lên trong môi trường số. AI tạo sinh cho phép "mềm hóa" và "trẻ hóa" các nội dung lý luận thông qua việc hỗ trợ tạo ra các sản phẩm sáng tạo, trực quan. Thay vì chỉ đọc các văn bản dài, sinh viên có thể tương tác với các chatbot thông minh để hỏi đáp về các thuật ngữ, học qua các video hoạt hình, thông tin đồ họa sinh động, hay các podcast phân tích tình huống. Tính tương tác hai chiều này giúp sinh viên cảm thấy hứng thú hơn, dễ dàng tiếp nhận và ghi nhớ kiến thức lý luận một cách tự nhiên.

Bốn là, AI là trợ thủ hỗ trợ sàng lọc thông tin và định hướng tư tưởng, góp phần củng cố mặt trận tư tưởng trên không gian mạng. Trong bối cảnh "nhiễu loạn" thông tin, sinh viên là đối tượng chịu tác động trực tiếp từ các nguồn tin xấu độc, các luận điệu xuyên tạc của các thế lực thù địch. Các hệ thống AI tiên tiến có thể được huấn luyện để tự động nhận diện, phân tích và cảnh báo các nguồn thông tin sai lệch, phản động. Đồng thời, AI giúp giảng viên và sinh viên nhanh chóng củng cố hệ thống luận cứ khoa học, tìm kiếm các tài liệu, dẫn chứng chính thống để chủ động đấu tranh, phản bác các quan điểm sai trái, bảo vệ nền tảng tư tưởng của Đảng một cách thuyết phục và kịp thời.

2.2. Một số cách thức ứng dụng AI trong giảng dạy lý luận chính trị cho sinh viên

Hỗ trợ giảng viên trong biên soạn bài giảng, giảng bài và đánh giá

Đây là nhóm ứng dụng cơ bản và trực tiếp nhất, tập trung vào việc "giải phóng" sức lao động trí óc của người giảng viên khỏi các tác vụ cơ học.

Thứ nhất, ứng dụng AI trong công tác chuẩn bị học liệu và nghiên cứu. Các mô hình AI ngôn ngữ lớn (LLMs) hiện nay có khả năng vượt trội trong việc tìm kiếm, sàng lọc và tổng hợp thông tin.

Theo nghiên cứu của Wang và cộng sự (2024)⁽³⁾, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã đạt thành tựu nổi bật trong môi trường giảng dạy, đặc biệt là việc hỗ trợ giáo viên tra cứu, sàng lọc và tổng hợp thông tin học thuật quan trọng cũng như nâng cao chất lượng hoạch định bài giảng thông qua hệ thống hóa các luận điểm và hỗ trợ kiểm tra chéo dữ liệu. Điều này đảm bảo tính khoa học, chuẩn xác của bài giảng, đồng thời tiết kiệm đáng kể thời gian nghiên cứu, giúp giảng viên tập trung hơn vào việc thiết kế các hoạt động sư phạm mang tính tương tác và tư duy phản biện cho người học.

Thứ hai, ứng dụng AI trong xây dựng ngân hàng câu hỏi và hỗ trợ đánh giá. Theo nghiên cứu của LearnWise (2025)(4) về ứng dụng AI trong giảng dạyđại học, các hệ thống AI hiện đại được tích hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy có khả năng “tự động hóa quy trình tạo câu hỏi trắc nghiệm, bài kiểm tra và các hình thức đánh giá khách quan” dựa trên nội dung giáo trình. Nền tảng như LearnWise AI Student Tutor(tạm dịch: Gia sư AI cho học sinh của LearnWise) có thể tạo ra hàng loạt biến thể câu hỏi phù hợp với từng mục tiêu học tập, đồng thời giúp giáo viên tiết kiệm đáng kể thời gian xây dựng đề kiểm tra. Bên cạnh đó, các hệ thống AI có thể tự động cung cấp phản hồi cá nhân hóa cho từng học sinh, hỗ trợ giảng viên nhận diện nhanh điểm mạnh - yếu của lớp học và điều chỉnh nội dung giảng dạy phù hợp. Ngoài ra, công cụ như LearnWise AI Feedback & Grader (Công cụ phản hồi và chấm điểm AI của LearnWise) có thể “chấm bài trắc nghiệm và các bài luận ngắn có độ chính xác cao vànhất quán”, qua đó giúp phân tích, tổng hợp kết quả học tập và đưa ra những điều chỉnh kịp thời cho quá trình giảng dạy.

Hình 1: AI tạo ra bài kiểm tra trắc nghiệm dựa trên kiến thức được cung cấp

Xây dựng các nền tảng tương tác thông minh chuyên biệt về lý luận chính trị

Hiện nay, khi có thắc mắc về một khái niệm LLCT (ví dụ: "kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa", "nhà nước pháp quyền"), sinh viên có thể tìm kiếm trên các công cụ tìm kiếm đại chúng hoặc các chatbot như ChatGPT, Gemini,... Các nguồn này, dù nhanh chóng, nhưng tiềm ẩn nguy cơ cung cấp thông tin không chính xác, thiếu tính hệ thống, thậm chí bị cài cắm các quan điểm sai lệch, phiến diện.

Giải pháp về vấn đề này là phải phát triển các hệ thống Chatbot hoặc Trợ lý ảo "riêng", được "huấn luyện" chuyên sâu và chỉ sử dụng nguồn dữ liệu LLCT chính thống, đã qua thẩm định. Nguồn dữ liệu này bao gồm toàn bộ hệ thống giáo trình quốc gia, các Văn kiện Đảng, các tác phẩm kinh điển, các bài viết của lãnh đạo Đảng, Nhà nước... Khi đó, chatbot sẽ mang lại hiệu quả cao cho các cơ sở đào tạo bởi nó giúp tương tác với người dùng một cách tự động, khả năng tương tác nhanh ở mọi lúc, mọi nơi, giúp các cơ sở đào tạo tăng hiệu suất tương tác và cắt giảm chi phí nhân lực đào tạo, bồi dưỡng lý luận chính trị... Người dùng thông qua ứng dụng này có thể tham khảo những câu trả lời về vấn đề lý luận chính trị theo bộ câu hỏi đã được lập trình sẵn⁽⁵⁾.

Tối ưu hóa và lan tỏa các phương pháp giảng dạyhiện đại

Để cạnh tranh thông tin với các nội dung giải trí và các luận điệu xuyên tạc trên mạng xã hội, các sản phẩm giảng dạy LLCT cần tăng cường tính hấp dẫn cả hình thức lẫn nội dung. AI là công cụ lý tưởng để hỗ trợ giải quyết bài toán này.

Các công cụ AI có thể hỗ trợ đội ngũ cán bộ, giảng viên và chính sinh viên nhanh chóng thiết kế các sản phẩm tuyên truyền hiện đại và trực quan như tự động hoá các khâu sản xuất nội dung trực quan và thúc đẩy sự tham gia chủ động của người học trong việc đồng kiến tạo tri thức, thay vì chỉ tiếp thu thụ động. Những công nghệ này tạo cơ hội để giáo viên và học sinh cùng sáng tạo các sản phẩm số phục vụ học tập dưới nhiều hình thức như văn bản, hình ảnh, âm nhạc, hay môi trường thực tế ảo⁽⁶⁾.

Việc ứng dụng AI giúp rút ngắn đáng kể thời gian sản xuất, giảm chi phí và rào cản kỹ thuật, cho phép sản xuất hàng loạt các nội dung ngắn, có thể được lan tỏa trên các nền tảng mà sinh viên thường xuyên sử dụng (như TikTok, Facebook Reels, YouTube Shorts), sẽ tạo ra một "hệ sinh thái" nội dung LLCT chính thống, trẻ trung, hấp dẫn, giúp "phủ xanh" không gian mạng và tăng cường "sức đề kháng" tư tưởng cho thế hệ trẻ.

2.3. Một số thách thức của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giảng dạy lý luận chính trị ở Việt Nam hiện nay

Một là, thách thức về an ninh tư tưởng và kiểm soát nội dung. Các chatbot AI tạo sinh văn bản như như ChatGPT, Claude, Gemini..., được huấn luyện trên một kho dữ liệu khổng lồ, đa dạng từ Internet nên có thể tạora các nội dung thiên kiến chính trị do dữ liệu huấn luyện chứa đựng sự đại diện không cân bằng của các quan điểm chính trị khác nhau. Các AI có thể thể hiện các lập trường chính trị khác nhau và cách truyền đạt nội dung cũng cho thấy dấu hiệu của thiên kiến về cả mặt nội dung lẫn phong cách, phản ánh mức độ đa dạng và phức tạp của vấn đề thiên kiến chính trị⁽⁷⁾. Khi sinh viên sử dụng các AI để tra cứu các vấn đề chính trị - xã hội nhạy cảm, chúng có nguy cơ tạo ra các câu trả lời sai lệch, phiến diện. Đặc biệt, hiện tượng "ảo giác AI" (AI hallucination), là việc trí tuệ nhân tạo tạo ra thông tin méo mó, gồm cả thông tin hư cấu hoặc sai lệch, mà người dùng khó nhận biết do sự hợp lý bề ngoài của nó. Ảo giác AI sẽ làm ảnh hưởng đến người học do họ thiếu năng lực xác minh, đặc biệt trong các lĩnh vực học thuật⁽⁸⁾.

Hai là, thách thức về hạ tầng công nghệ đắt đỏ và sự thiếu hụt nghiêm trọng "kho dữ liệu sạch". Để xây dựng, vận hành và duy trì các mô hình AI chuyên sâu, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn, đòi hỏi chi phí đầu tư cho hạ tầng siêu máy tính rất lớn, vượt quá khả năng của nhiều cơ sở giáo dục. Chi phí phát triển các mô hình AI tiên tiến bao gồm 47-67% cho phần cứng (chip AI, máy chủ và thiết bị kết nối), 29-49% cho chi phí nhân sự nghiên cứu và phát triển và 2-6% cho tiêu thụ năng lượng, với tổng chi phí tăng gấp 2,4 lần mỗi năm(9).

Bên cánh đó, rào cản lớn khác là sự thiếu hụt một "kho dữ liệu sạch" chuyên ngành LLCT. Hiện nay, nguồn tài nguyên LLCT (giáo trình, văn kiện Đảng, các tác phẩm kinh điển, các công trình nghiên cứu...) dù rất đồ sộ nhưng phần lớn vẫn tồn tại dưới dạng văn bản giấy hoặc các tệp PDF chưa được số hóa, chuẩn hóa và gán nhãn một cách khoa học. Nếu không có dữ liệu đầu vào chất lượng, AI không thể hoạt động chính xác và đưa ra câu trả lời chất lượng.

Ba là, thách thức về nguồn nhân lực và nguy cơ thay đổi tiêu cực phương pháp luận sư phạm. Đội ngũ giảng viên LLCT hiện nay, dù rất tâm huyết và vững vàng về chuyên môn nghiệp vụ, nhưng đa phần được đào tạo chuyên sâu về khoa học xã hội và nhân văn, kỹ năng công nghệ và hiểu biết sâu về AI còn hạn chế. Điều này dẫn đến hai thái cực: hoặc là tâm lý e ngại, kháng cự với công nghệ mới; hoặc ngược lại, là nguy cơ lạm dụng AI, "máy móc hóa" quá trình giảng dạy. Nếu quá phụ thuộc vào các bài giảng do AI tạo ra hay các hệ thống đánh giá tự động, quá trình giảng dạy có nguy cơ làm giảm sút nghiêm trọng tính tương tác, tính đối thoại và khả năng "truyền lửa" lý tưởng. Đây vốn là yếu tố đặc thù, mang tính sống còn, thể hiện vai trò không thể thay thế của người thầy trong việc bồi đắp nhân cách và bản lĩnh chính trị cho sinh viên.

2.4. Giải pháp nhằm ứng dụng AI hiệu quả và an toàn trong giảng dạy lý luận chính trị cho sinh viênở Việt Nam hiện nay

Đối với các cơ quan hoạch định chính sách và quản lý vĩ mô

Một là, thiết lập hành lang pháp lý linh hoạt và các bộ tiêu chuẩn kiểm định. Thay vì các quy định cứng nhắc, cần xây dựng một khung pháp lý mang tính thích ứng, có khả năng điều chỉnh nhanh theo tốc độ phát triển của công nghệ. Khung pháp lý này phải định rõ các nguyên tắc cốt lõi về chủ quyền dữ liệu, an ninh tư tưởng và đạo đức AI trong giảng dạy. Quan trọng hơn, cần sớm ban hành bộ tiêu chuẩn kiểm định quốc gia cho các công cụ AI được phép sử dụng trong giảng dạy LLCT. Tiêu chuẩn này phải bao gồm cả (1) Tiêu chuẩn kỹ thuật như an toàn, bảo mật, chống thiên kiến và (2) Tiêu chuẩn nội dung như bảo đám tính chính thống, khoa học và chính trị.

Hai là, kiến tạo hạ tầng tài nguyên và nền tảng sốdùng chung. Để giải quyết dứt điểm thách thức về "dữ liệu sạch", Nhà nước và các cơ quan quản lý cần đóng vai trò kiến tạo, đầu tư xây dựng "Nền tảng tri thức lý luận chính trị số quốc gia". Đây không chỉ là một kho lưu trữ, mà phải là một nền tảng tri thức được chuẩn hóa, số hóa sâu, liên tục cập nhật và có cấu trúc để máy móc có thể "học" được. Song song đó, cần giải quyết vấn đề hạ tầng phần cứng bằng việc đầu tư vào các hệ thống máy chủ dùng chung, cho phép các cơ sở giáo dục được tiếp cận và sử dụng nguồn lực này cho học tập và nghiên cứu mà không cần tự đầu tư máy móctốn kém.

Ba là, chủ trì điều phối nguồn lực và thúc đẩy hệ sinh thái nghiên cứu - ứng dụng. Các cơ quan quản lý cần chuyển từ việc "hỗ trợ" chung chung sang việc "đặt hàng" và "điều phối" các chương trình nghiên cứu trọng điểm. Cần xác định các vấn đề cụ thể (ví dụ: "Xây dựng mô hình AI tạo sinh chuyên ngành LLCT của Việt Nam", "Phát triển công cụ AI phát hiện tingiả, luận điệu xuyên tạc") và cấp kinh phí mục tiêu để giải quyết. Cuối cùng, thúc đẩy mạnh mẽ mô hình hợp tác 4 nhà (nhà nước - nhà khoa học - doanh nghiệp - nhà trường), tạo ra một hệ sinh thái nơi các doanh nghiệp công nghệ phát triển nền tảng, các nhà khoa học và giảng viên cung cấp tri thức thẩm định và Nhà nước hỗ trợ về cơ chế, pháp lý.

Đối với các cơ sở giáo dục

Một là, chuyển đổi từ tư duy bị động sang chủ động xây dựng chiến lược và phân bổ nguồn lực. Thay vì chờ đợi các chỉ thị, mỗi cơ sở giáo dục cần chủ động xây dựng "Chiến lược chuyển đổi số trong giảng dạy và học tập các môn lý luận chính trị" riêng, phù hợp với đặc thù và nguồn lực của mình. Chiến lược này phải vượt ra ngoài việc mua sắm phần mềm đơn thuần, mà phải là một kế hoạch tổng thể bao gồm: (1) Lộ trình đầu tư nâng cấp hạ tầng công nghệ một cách bài bản; (2) Phân bổ ngân sách thường niên cho hoạt động nghiên cứu, thử nghiệm và triển khai các ứng dụng AI; và (3) Xây dựng các chỉ số đo lường hiệu quả rõ ràng để đánh giá tác động của AI đến chất lượng dạy và học.

Hai là, phá vỡ các "ốc đảo" chuyên môn, thúc đẩy các nhóm nghiên cứu liên ngành. Để ứng dụng AI hiệu quả, cần phá vỡ sự tách biệt giữa khối khoa học xã hội và khối công nghệ. Các trường cần tiên phong thành lập các nhóm nghiên cứu và ứng dụng liên ngành, quy tụ các chuyên gia từ các nhóm ngành như lý luận chính trị, công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu và tâm lý học giáo dục. Các nhóm này có nhiệm vụ: (1) Thẩm định, lựa chọn và Việt hóa các công cụ AI phù hợp; (2) Nghiên cứu phát triển các mô hình AI "riêng" quy mô nhỏ, phục vụ các nhu cầu đặc thù và (3) Đóng vai trò là hạt nhân nòng cốt trong việc tập huấn, chuyển giao công nghệ và phương pháp luận cho toàn bộ đội ngũ giảng viên.

Ba là, đổi mới căn bản chương trình đào tạo và phương pháp kiểm tra, đánh giá để thích ứng với kỷ nguyên AI. Đây là giải pháp mang tính chiều sâu và bền vững nhất. Chương trình học không chỉ đơn thuần tích hợp AI như một công cụ, mà phải dạy về AI và tư duy trong thời đại AI. Cần bổ sung các học phần hoặc chyên đề về "năng lực số và đạo đức AI" cho sinh viên, giúp nhận diện các rủi ro về thiên kiến, thông tin sai lệch. Đổi mới triệt để phương pháp kiểm tra, đánh giá. Cần giảm bớt các hình thức thi cử chỉ tập trung vào việc ghi nhớ kiến thức và chuyển sang các hình thức đánh giá năng lực bậc cao như: thực hiện các dự án nghiên cứu có ứng dụng AI, tổ chức các phiên tranh biện về các vấn đề chính trị-xã hội phức tạp, hay phân tích, phản biện các nội dung do AI tạo ra.

Đối với đội ngũ giảng viên

Một là, chuyển từ tâm thế "bị động tiếp nhận" sang "chủ động làm chủ và sáng tạo" với công nghệ. Mỗi giảng viên cần xác định việc nâng cao năng lực số và làm chủ công nghệ AI là một yêu cầu tự thân, một phần trách nhiệm nghề nghiệp trong bối cảnh mới. Sự chủ động này thể hiện qua việc không chỉ tham gia các khóa tập huấn do nhà trường tổ chức, mà còn tự nghiên cứu, mày mò để sử dụng thành thạo các công cụ AI, biến chúng thành trợ lý đắc lực trong việc soạn giảng, tìm kiếm học liệu, thiết kế các hoạt động học tập sáng tạo và cá nhân hóa lộ trình học tập cho sinh viên. Quan trọng hơn, giảng viên cần có năng lực để đánh giá, phân tích và lựa chọn công cụ AI phù hợp nhất với mục tiêu sư phạm của mình, thay vì sử dụng một cách máy móc.

Hai là, nâng cao vai trò từ "người truyền đạt kiến thức" lên "người kiến tạo môi trường tư duy và thẩm định tri thức". Trong thời đại mà AI có thể cung cấp kiến thức nền tảng một cách nhanh chóng, giá trị cốt lõi của giảng viên không còn nằm ở việc họ "biết" nhiều thông tin hơn sinh viên. Thay vào đó, vai trò của người thầy được nâng lên một tầm cao mới, đó là (1)Giảng viên phải là người "gác cổng" cuối cùng, hướng dẫn sinh viên cách đặt câu hỏi đúng cho AI, cách nhận diện "ảo giác AI" và quan trọng nhất là cách thẩm định, phản biện lại những thông tin do AI cung cấp; (2) Thay vì đặt các câu hỏi mà AI có thể trả lời trong vài giây, giảng viên cần tổ chức các phiên tranh biện về các vấn đề nóng, giao các dự án nghiên cứu tình huống thực tiễn, yêu cầu sinh viên sử dụng AI như một công cụ để rồi phân tích, đánh giá và trình bày quan điểm, lập trường của riêng mình.

Ba là, khẳng định và phát huy vai trò không thể thay thế trong việc "truyền lửa" lý tưởng và bồi đắp bản lĩnh chính trị. Đây là vai trò mà không một công nghệ nào có thể thay thế. Quá trình giảng dạy LLCT không chỉ là truyền thụ tri thức, mà quan trọng hơn là bồi đắp nhân cách, lý tưởng cách mạng, niềm tin khoa học vào con đường đi lên chủ nghĩa xã hội của đất nước và xây dựng bản lĩnh chính trị vững vàng cho sinh viên. Sự tương tác trực tiếp, những câu chuyện truyền cảm hứng, sự tận tâm và tấm gương đạo đức của người thầy chính là yếu tố "truyền lửa", tạo ra sự chuyển biến sâu sắc từ nhận thức thành hành động cho người học – điều mà AI mãi mãi chỉ là một công cụ, không thể thực hiện được.

3. Kết luận

Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đã đặt công tác giảng dạy LLCT trước một bước ngoặt mang tính lịch sử, đòi hỏi sự đổi mới sâu sắc cả trong tư duyvề nội dung và lựa chọn phương pháp giảng dạy. Tuy nhiên, do vai trò có tính hai mặt của trí tuệ nhân tạo -vừa là công cụ đột phá, vừa là thách thức tiềm tàng đối với giảng dạy LLCT cho nên, việc ứng dụng AI trong giảng dạy LLCT cho sinh viên đòi hỏi giảng viên - chủ thể chính của việc ứng dụng cần có tư duy sắc bén và kỹ năng thành thạo.

Nghiên cứu, nhận thức đúng đắn về vai trò tích cực của AI, đề xuất các phương thức ứng dụng khả thi, nhận diện sâu sắc ba nhóm thách thức cốt lõi về an ninh tư tưởng, hạ tầng công nghệ - dữ liệu và nguồn nhân lực là rất cần thiết đối với giảng viên và sinh viên khi ứng dụng AI trong giảng dạy và học tập LLCT. Vì vậy, cần đề xuất và luận giải cơ sở khoa học một hệ thống giải pháp từ các cơ quan hoạch định chính sách vĩ mô, đến các cơ sở giáo dục và cuối cùng là vai trò tự thân của mỗi giảng viên. Giải pháp đề xuất nhấn mạnh cách tiếp cận chủ động, toàn diện nhằm kiến tạo một môi trường ứng dụng AI an toàn và hiệu quả.

Vấn đề xuyên suốt của việc ứng dụng AI là trong giảng dạy LLCT là phải chủ động làm chủ công nghệ, sử dụng AI một cách thông minh, có kiểm soát và luôn đặt yếu tố con người làm trung tâm. Trí tuệ nhân tạo, dù tiên tiến đến đâu, cũng chỉ là công cụ hỗ trợ và không bao giờ có thể thay thế vai trò kiến tạo tư duy, định hướng giá trị và "truyền lửa" lý tưởng cách mạng của người thầy. Việc ứng dụng AI phải hướng đến mục tiêu cuối cùng là phục vụ hiệu quả sự nghiệp giáo dục, xây dựng thế hệ sinh viên Việt Nam phát triển toàn diện, có bản lĩnh chính trị vững vàng, đáp ứng yêu cầu của sự nghiệp xây dựng và bảo vệ Tổ quốc trong kỷ nguyên số.

Ngày nhận bài: 21-10-2025; Ngày bình duyệt: 25-10-2025; Ngày duyệt đăng: 2-11-2025.

Email tác giả: luongdongson@gmail.com

(1) Triệu Thanh Lê - Phan Nguyên Vĩnh: “Tích hợp giảng dạy AI trong đào tạo báo chí, truyền thông: Tiếp cận từ đặc điểm người học”, Tạp chí Lý luận chính trị và Truyền thông, ISSN 2734-9764, https://lyluanchinhtrivatruyenthong.vn. ngày 10-7-2025.

(2) Nguyễn Văn Sỹ: “Chuyển đổi số để nâng cao chất lượng giảng dạy lý luận chính trị ở các trường chính trị tỉnh, thành phố hiện nay”, Tạp chí Lý luận chính trị điện tử, https://lyluanchinhtri.vn, ngày 13-05-2025.

(3) Wang, S., Xu, T., Li, H., Zhang, C., Liang, J., Tang, J., Yu, P. S., & Wen, Q. (2024). Large Language Models for Education: A Survey and Outlook. arXiv preprint arXiv:2403.18105.

(4) LearnWise. (2025). AI-Powered Feedback and Grading in Higher Education. LearnWise. Truy cập từ: https://www.learnwise.ai/guides/ai-powered-feedback-and-grading-in-higher-education

(5) Văn Công Vũ, Lê Thị Ngọc Hoa: “Giải pháp ứng dụng công nghệ Chatbot trong đào tạo, bồi dưỡng lý luận chính trị trực tuyến trong thời đại Cách mạng công nghiệp 4.0”, Tạp chí Yersin, 7(8-2020), 42-51. https://vjol.info.vn/index.php/YERSIN/article/view/61945/52066

(6) Attaluri, V., & Mudunuri, L. N. (2025). Generative AI for Creative Learning Content Creation: Project-Based Learning and Art Generation. In A. Sorayyaei Azar, S. Gupta, K. Al Bataineh, N. Maurya, & P. Somani (Eds.), Smart Education and Sustainable Learning Environments in Smart Cities (pp. 239-252). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-7723-9.ch014

(7) Bang, L., Han, J., Du, X., Korfhage, T., & Li, H. (2024). Measuring political bias in large language models: What is said and how it is said. arXiv. https://arxiv.org/abs/2403.18932

(8) Sun, Y., Yang, S., & Liu, H. (2024). AI hallucination: Towards a comprehensive classification of distorted information in artificial intelligence-generated content. Humanities and Social Sciences Communications, 11, Article 286. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03811-x

(9) Cottier, B., Rahman, R., Fattorini, L., Maslej, N., Besiroglu, T., & Owen, D. (2024). The rising costs of training frontier AI models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.21015