Khi AI có thể viết bài, làm slide và lập kế hoạch chỉ trong vài phút, giảng viên không khỏi băn khoăn: bài tập học viên đang thật sự đo điều gì? Trong quá trình đồng hành cùng nhiều lớp học và dự án thực hành, đội ngũ bên mình nhận ra rubric cũ đang dần mất tác dụng. Bài viết này ghi lại cách chúng tôi viết lại rubric cho phù hợp thời AI. Mục tiêu là một bộ tiêu chí dễ áp dụng cho cả giảng viên lẫn người học, và cũng là cách để bạn tự kiểm tra lại hệ thống chấm điểm của mình.
Vì sao rubric cũ không còn đủ dùng?
Rubric truyền thống thường chấm ba thứ: độ sâu nghiên cứu, chất lượng nội dung và cách trình bày. Nghe thì hợp lý, nhưng đây lại chính là những thứ AI làm khá tốt. Một học viên chỉ cần nhập đúng câu lệnh là có thể nhận về bản nghiên cứu gọn gàng, văn phong mượt và slide nhìn rất chỉn chu.
Vấn đề nằm ở chỗ điểm cao không đồng nghĩa với việc học viên đã hiểu. Chúng tôi từng gặp một trường hợp khá điển hình. Một bạn nộp đề án marketing đạt điểm cao, nhưng khi được hỏi vì sao chọn TikTok thay vì Facebook, bạn lúng túng và không trả lời được. Bài làm hoàn toàn do AI soạn. Nếu không điều chỉnh rubric, chính hệ thống chấm điểm sẽ vô tình khuyến khích kiểu học này.
Điều đáng lo hơn là học viên sẽ nhanh chóng rút ra một bài học sai: làm bài đẹp quan trọng hơn làm bài có suy nghĩ. Khi đó, mục tiêu đào tạo bị lệch đi mà không ai nhận ra ngay.
Những tiêu chí nên đưa vào rubric
Theo kinh nghiệm của đội ngũ, một rubric hữu ích cho marketing thời AI nên đo được ba năng lực chính. Mỗi năng lực cần được mô tả thật cụ thể để người chấm và người học cùng hiểu theo một cách.
Năng lực đầu tiên là chọn đúng công cụ và đúng bước. Học viên có biết nên dùng AI ở giai đoạn nào không? AI rất hợp để brainstorm tiêu đề hay tóm tắt tài liệu dài. Nhưng với số liệu thị trường cụ thể, nó lại dễ đưa ra thông tin nghe rất thuyết phục mà không có nguồn đáng tin. Học viên giỏi là người nhận ra ranh giới đó trước khi nộp bài.
Năng lực thứ hai là đánh giá đầu ra của AI một cách phản biện. AI thường viết rất tự tin, kể cả khi sai hoặc không hợp bối cảnh. Vì vậy, rubric nên yêu cầu học viên chỉ ra ít nhất một chỗ AI chưa chính xác hay chưa phù hợp, rồi giải thích họ đã điều chỉnh thế nào. Bước này buộc người học phải đọc kỹ, chứ không chỉ sao chép.
Năng lực thứ ba là tư duy chiến lược vượt ra ngoài những gì AI gợi ý. Đây là phần khó chấm nhất nhưng cũng quan trọng nhất. Chiến lược của học viên có chứa insight dựa trên hiểu biết về khách hàng, bối cảnh địa phương hay kinh nghiệm thực tế không? Nếu chiến lược chỉ là bản tổng hợp chung chung, điểm số nên phản ánh đúng điều đó.
Làm sao hạn chế gian lận mà vẫn khuyến khích dùng AI đúng cách?
Cấm AI hoàn toàn thường không thực tế, vì ngoài đời học viên chắc chắn sẽ phải làm việc với nó. Cách hợp lý hơn là cho phép sử dụng nhưng yêu cầu minh bạch về quá trình. Đội ngũ thường đề xuất một số việc cụ thể để giữ cân bằng này.
Trước hết, học viên nộp kèm các câu lệnh (prompt) đã dùng và đánh dấu rõ phần nào là ý kiến của mình. Tiếp theo, nên có một buổi bảo vệ ngắn, trong đó học viên phải giải thích quyết định và điều chỉnh chiến lược khi bị hỏi thêm. Ngoài ra, hãy lưu nhật ký quá trình làm việc thay vì chỉ nhìn vào sản phẩm cuối. Cuối cùng, giao đề bài gắn với bối cảnh thật, ví dụ một cửa hàng ở địa phương hay một nhóm khách hàng đã có sẵn dữ liệu, để AI khó đưa ra câu trả lời rập khuôn.
Khi áp dụng, chúng tôi nhận thấy học viên dần chủ động hơn. Họ không còn xem AI như cách để xong bài nhanh, mà coi nó là trợ lý cần được kiểm tra và dẫn dắt. Đó cũng là thói quen làm việc mà nhiều doanh nghiệp đang tìm ở người mới vào nghề.
Nếu bạn muốn nắm nền tảng trước khi thiết kế bài tập, có thể đọc thêm về AI trong marketing là gì để hiểu các ứng dụng cơ bản và giới hạn của công nghệ này. Bên cạnh đó, các bài viết cập nhật về marketing số trên mona.media cũng là nguồn tham khảo thực tế cho giảng viên đang xây chương trình mới.
Một vài lưu ý khi triển khai
Rubric mới sẽ tốn thời gian chấm hơn rubric cũ, đặc biệt ở phần bảo vệ và phần nhật ký. Vì vậy nên thử nghiệm với một lớp nhỏ trước khi áp dụng rộng. Trong lúc thử, giảng viên cần thống nhất cách chấm để tránh cảm tính. Một cách đơn giản là lấy mẫu vài bài rồi đối chiếu điểm giữa các người chấm với nhau, xem chỗ nào lệch và vì sao.
Quan trọng không kém, cần giải thích rõ với học viên vì sao rubric thay đổi. Khi họ hiểu mục tiêu là rèn năng lực phán đoán chứ không phải chấm điểm kiểu ghi nhớ, họ sẽ đón nhận thay đổi tốt hơn nhiều. Phản hồi từ học viên sau mỗi đợt cũng là nguồn thông tin quý để điều chỉnh tiêu chí ở lần sau.
Kết luận
Một rubric tốt trong thời AI không đo xem học viên có làm ra sản phẩm đẹp hay không. Nó đo xem họ có biết khi nào nên tin AI, khi nào nên nghi ngờ, và vì sao mình chọn hướng đi đó. Đây mới là năng lực cốt lõi cần đánh giá trong giáo dục marketing hiện nay.
