Trong những năm gần đây, AI đã trở thành công cụ hỗ trợ quen thuộc giúp sinh viên Điện – Cơ khí dễ dàng giải thích nhanh các khái niệm khó, viết code hay đề xuất phương án thiết kế sơ bộ. Tuy nhiên, việc sử dụng AI cần được xác định đúng vai trò là một công cụ hỗ trợ để tránh việc sinh viên giảm sút năng lực giải quyết vấn đề.
Vai trò phù hợp nhất của AI trong học thuật là giải thích lại các khái niệm phức tạp như vòng kín, ngắt hay các giao thức truyền thông, đồng thời gợi ý hướng tiếp cận khi người học bị bí ý tưởng. Tuy nhiên, AI tuyệt đối không nên được dùng để sao chép nguyên văn báo cáo, viết đồ án thay thế hay học đối phó với giảng viên. Việc lạm dụng này không chỉ khiến sinh viên “rỗng” về kiến thức mà còn làm mất đi bản sắc của một kỹ sư – người vốn dĩ phải làm chủ công nghệ, máy móc chứ không phải là nô lệ của bất kỳ công cụ nào.
Nền móng của ngành Tự động hóa vẫn nằm ở những kiến thức cốt lõi như điện tử cơ bản, định luật Ohm hay nguyên lý hoạt động của các linh kiện bán dẫn. Nếu không hiểu rõ về nguồn, nhiễu hay cách chống nhiễu, sinh viên sẽ không thể hiểu vì sao một mạch điện không chạy dù mã nguồn do AI cung cấp trông có vẻ hoàn hảo. AI có thể đưa ra các con số, nhưng chỉ có kiến thức thực tế mới giúp người kỹ sư biết cách xử lý khi hệ thống bị rung, trễ hoặc nhiễu trong môi trường công nghiệp thực tế.
Tương tự, trong lĩnh vực điều khiển tự động và lập trình nhúng, việc nắm vững PID hay quản lý bộ nhớ thời gian thực là điều bắt buộc. AI có thể sinh ra các đoạn mã code chạy ổn trên lý thuyết, nhưng nếu người học không hiểu về vòng lặp hay ngắt (interrupt), họ sẽ hoàn toàn bất lực khi gặp lỗi hệ thống trong quá trình vận hành. Một kỹ sư giỏi phải là người biết cách tinh chỉnh các thông số dựa trên đáp ứng quá độ và độ ổn định thực tế của hệ thống chứ không chỉ dựa vào các thông số mặc định của máy tính.
Một nguy cơ đáng báo động khác là AI thường đưa ra những câu trả lời rất “hay” nhưng có thể sai lệch hoàn toàn về thông số kỹ thuật hoặc chuẩn công nghiệp. Trong ngành kỹ thuật, một sai sót nhỏ về chuẩn giao tiếp hay thông số thiết bị có thể dẫn đến hỏng hóc máy móc, gây mất an toàn và dẫn đến thiệt hại lớn về kinh tế. Do đó, sinh viên cần rèn luyện thói quen luôn kiểm tra lại mọi thông tin từ AI bằng các tài liệu chính thống trước khi ứng dụng vào hệ thống.
Cuối cùng, điều quan trọng nhất không phải là dùng AI nhiều hay ít, mà là tinh thần cầu thị và tư duy phản biện của người học khi sử dụng các công cụ này. Luôn đặt câu hỏi “Vì sao?” và kiên trì kiểm chứng kết quả là cách duy nhất để sinh viên kỹ thuật sử dụng AI như một “trợ lý” đắc lực thay vì biến nó thành rào cản ngăn cách bản thân với thực tế nghề nghiệp.
Giảng viên Lê Hoài Giang
Bộ môn Điện – Cơ khí
FPT Polytechnic Cần Thơ
