Bị điểm thấp, sinh viên đòi họp với khoa, đánh giá giảng viên kém

Đoạn tin nhắn được chia sẻ trên mạng xã hội phản ánh mâu thuẫn giữa giảng viên và sinh viên khi kết quả học tập không như mong muốn. Từ câu chuyện này đặt vấn đề về tính khách quan trong đánh giá giảng viên và áp lực có thể khiến người dạy nới lỏng điểm số.

Vắng học, làm bài cẩu thả vẫn đòi điểm cao?

Theo nội dung tin nhắn, giảng viên cho biết một số sinh viên vắng học nhiều, không có điểm giữa kỳ, không hoàn thành nhiệm vụ được giao nhưng vẫn muốn tổ chức cuộc họp với khoa để phản ánh về điểm số.

Giảng viên cảnh báo lớp học có camera để kiểm tra những phản ánh về quá trình học tập, đồng thời thông báo sẽ không tiếp tục "vớt" điểm cuối kỳ với những trường hợp sử dụng AI không phù hợp hoặc có bài làm cẩu thả.

"Doanh nghiệp sẽ nhìn vào thái độ của sinh viên khi tuyển dụng. Thầy không bị ảnh hưởng gì bởi việc sinh viên đánh giá giảng viên thấp, vì công việc chính của thầy không phải là giảng dạy", giảng viên này nhấn mạnh.

Qua tìm hiểu của Tuổi Trẻ, người gửi tin nhắn là giảng viên thỉnh giảng, hiện làm quản lý tại một doanh nghiệp, gửi cho sinh viên lớp ông đang giảng dạy tại một trường đại học tư thục ở TP.HCM.

Giảng viên ngại cho điểm thấp? 

Một số giảng viên cho biết họ thường ngại các cuộc họp về điểm số vì mất thời gian, lo bị sinh viên chỉ trích trên Threads bằng tài khoản ẩn danh và cho rằng nhà trường thường ưu tiên người học.

Theo ThS Vinh San, hiện giảng dạy tại một số trường đại học ở TP.HCM, áp lực từ việc sinh viên đánh giá giảng viên cuối khóa khiếu nại điểm số khiến một bộ phận giảng viên giảm yêu cầu trong giảng dạy và đánh giá.

"Nhiều giảng viên dần chấm nương tay, cho đề dễ, chỉ 'cắm mặt' dạy chứ không quan tâm sinh viên nào ngủ hay nằm ườn trên bàn, có ghi chép hay không… Cơ chế sinh viên đánh giá giảng viên về cơ bản là tốt, giúp nhà trường và người dạy cải thiện chất lượng giáo dục. 

Tuy nhiên, việc này chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi người học có thái độ học tập nghiêm túc", ông nhận định.

PGS.TS Đỗ Văn Dũng, nguyên Hiệu trưởng Trường đại học Sư phạm kỹ thuật TP.HCM, cho rằng đây là biểu hiện của mâu thuẫn giữa mục tiêu bảo đảm chất lượng đào tạo và làm hài lòng người học. Việc sinh viên đánh giá giảng viên thường dựa nhiều vào cảm xúc và kết quả điểm số hơn là chất lượng giảng dạy thực chất.

"Khi giảng viên cho điểm thấp đúng với năng lực sinh viên, tỉ lệ không hài lòng tăng, kéo theo điểm đánh giá giảng viên giảm. Nhiều trường sử dụng kết quả này trong đánh giá năng lực, xét thi đua hoặc tái ký hợp đồng, khiến một bộ phận giảng viên có xu hướng nới điểm để duy trì mức đánh giá an toàn", ông Dũng nói.

Điểm cao nhưng năng lực có tương xứng?

Cũng theo ông Dũng, việc nới điểm để đổi lấy sự hài lòng của sinh viên có thể dẫn đến lạm phát điểm số. Khi đó, bằng cấp không phản ánh đúng năng lực, trong khi kỹ năng thực hành, tư duy giải quyết vấn đề và khả năng làm việc thực tế của sinh viên có thể chưa tương xứng.

Ông cảnh báo tình trạng doanh nghiệp phản ánh "bằng cấp đẹp nhưng không dùng được" sẽ ảnh hưởng đến uy tín nhà trường và người tốt nghiệp. Giảng viên nghiêm túc, giữ chuẩn chất lượng cũng có thể chịu thiệt thòi so với người chấm điểm dễ.

TS Lê Thị Thanh Xuân, Tổ trưởng Tổ chuyên môn tiếp thị và quản lý, khoa quản lý công nghiệp, Trường đại học Bách khoa (Đại học Quốc gia TP.HCM), cho biết phần lớn sinh viên của trường có thái độ học tập tốt, tự giác. 

Tuy nhiên, vẫn có một tỉ lệ nhỏ học đối phó, chỉ nhằm hoàn thành môn học hoặc tín chỉ.

Về việc sử dụng AI, bà Xuân cho rằng giảng viên và nhà trường cần hướng dẫn sinh viên sử dụng công cụ này như phương tiện hỗ trợ học tập. Người dạy cần thiết kế bài tập, nội dung và bài thi phù hợp với thực tế sử dụng AI.

"Bản thân tôi không ngại khi cho sinh viên điểm thấp. Giảng viên cũng có thể bị chi phối bởi cảm tính. Để hạn chế điều này, các bài tập, tiêu chí đánh giá và thời hạn nộp bài cần được thiết kế rõ ràng, đáp ứng chuẩn đầu ra của môn học và công bố từ đầu học kỳ. 

Như vậy, cả sinh viên và giảng viên đều có khung tham chiếu, giúp việc giải thích điểm cao hay thấp trở nên dễ dàng hơn", bà Xuân nói.

Trợ giảng đại học phải biết ứng dụng AI, sử dụng ngoại ngữ

Bộ Giáo dục và Đào tạo quy định trợ giảng đại học phải đáp ứng yêu cầu về chuyên môn, nghiệp vụ, ứng dụng công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo (AI) và sử dụng ngoại ngữ trong công việc.