Đạo văn không phải rủi ro duy nhất của liêm chính học thuật

Khi nói đến Academic Integrity (liêm chính học thuật), nhiều học viên nghĩ ngay đến một việc: không được đạo văn.

Vì vậy, trước khi nộp bài, câu hỏi thường gặp nhất là:

“Similarity (tỷ lệ tương đồng) bao nhiêu thì an toàn?”

Đây là một câu hỏi hữu ích, nhưng chưa đủ.

Một bài có tỷ lệ tương đồng rất thấp vẫn có thể vi phạm liêm chính học thuật nếu nội dung do người khác thực hiện, dữ liệu được tạo ra không đúng thực tế, học viên hợp tác khi bài yêu cầu làm cá nhân hoặc sử dụng trí tuệ nhân tạo theo cách mà trường không cho phép.

Liêm chính học thuật vì vậy không chỉ là bài viết có giống tài liệu khác hay không, mà còn là toàn bộ quá trình tạo ra sản phẩm học thuật có trung thực và phản ánh đúng năng lực của người học hay không.

1. Liêm chính học thuật rộng hơn việc tránh sao chép

International Center for Academic Integrity – ICAI (Trung tâm Quốc tế về Liêm chính Học thuật) xác định liêm chính học thuật dựa trên sáu giá trị nền tảng:

• honesty (trung thực);
• trust (tin cậy);
• fairness (công bằng);
• respect (tôn trọng);
• responsibility (trách nhiệm);
• và courage (can đảm bảo vệ điều đúng).

Theo cách nhìn này, đạo văn chỉ là một trong nhiều hành vi có thể đi ngược lại những nguyên tắc trên.

Tertiary Education Quality and Standards Agency – TEQSA (Cơ quan Tiêu chuẩn và Chất lượng Giáo dục Đại học Australia) cũng xác định vi phạm liêm chính học thuật có thể bao gồm plagiarism (đạo văn), collusion (cộng tác không được phép), contract cheating (nhờ hoặc thuê bên khác thực hiện công việc học thuật), recycling work (tái sử dụng bài đã nộp) và fabrication of information (tạo ra thông tin không có thật).

Vì vậy, kiểm tra đạo văn chỉ xử lý một nhóm rủi ro trong một vấn đề rộng hơn nhiều.

2. Tỷ lệ tương đồng thấp không có nghĩa bài chắc chắn hợp lệ

Similarity Report (báo cáo tương đồng) thường được sử dụng để nhận diện những đoạn văn có nội dung giống với các nguồn đã tồn tại.

Nhưng công cụ này không thể trả lời tất cả các câu hỏi về nguồn gốc bài làm.

Ví dụ, một người khác có thể viết mới hoàn toàn một Assignment (bài tập đánh giá) cho học viên. Văn bản đó có thể có tỷ lệ tương đồng rất thấp vì chưa từng xuất hiện ở đâu.

Nhưng nếu học viên nộp bài như công việc của chính mình, vấn đề về authorship (quyền tác giả đối với bài làm) vẫn tồn tại.

QAA xác định Contract Cheating (gian lận bằng cách nhờ hoặc thuê bên thứ ba thực hiện bài) là một rủi ro đối với tiêu chuẩn giáo dục chính vì sản phẩm có thể được viết riêng và do đó khó bị phát hiện bằng các công cụ so khớp văn bản thông thường.

Do đó:

Similarity thấp không đồng nghĩa với liêm chính cao.

Người học cần quan tâm đến cả cách bài được hình thành, chứ không chỉ con số xuất hiện trên báo cáo cuối cùng.

3. Cộng tác cũng có thể trở thành vi phạm nếu bài yêu cầu thực hiện cá nhân

Trao đổi với bạn học là hoạt động bình thường trong môi trường đại học.

Hai học viên có thể cùng thảo luận bài giảng, giải thích một khái niệm hoặc trao đổi nguồn tài liệu.

Nhưng ranh giới thay đổi nếu một bài được yêu cầu thực hiện cá nhân mà hai người cùng xây dựng câu trả lời, chia sẻ nội dung hoặc sử dụng sản phẩm của nhau.

Đây thường được gọi là Collusion (cộng tác không được phép).

TEQSA liệt kê collusion cùng với plagiarism và contract cheating trong nhóm các hành vi có thể cấu thành academic misconduct (vi phạm học thuật).

Điều này có nghĩa học viên không nên tự giả định rằng:

“Không copy trên mạng thì không sao.”

Nguồn của nội dung có thể là internet, bạn học, một bên hỗ trợ hoặc bất kỳ người nào khác. Nếu sản phẩm được đánh giá phải là công việc cá nhân, việc sử dụng nội dung không phải do mình thực hiện vẫn có thể tạo ra rủi ro.

4. Bài của chính mình cũng có thể không được tự do tái sử dụng

Một tình huống khác dễ gây nhầm lẫn là:

“Đây là bài do chính tôi viết trước đây, tại sao tôi không được dùng lại?”

Việc tái sử dụng toàn bộ hoặc một phần đáng kể của một bài đã được nộp để đánh giá trước đó có thể bị xem là Recycling Work (tái sử dụng công việc học thuật) hoặc một hình thức self-plagiarism (tự đạo văn), tùy quy định của cơ sở giáo dục. TEQSA liệt kê recycling work trong các dạng vi phạm có thể gặp trong giáo dục đại học.

Rủi ro nằm ở chỗ cùng một sản phẩm có thể được sử dụng để nhận kết quả cho hai hoạt động đánh giá khác nhau mà không được khai báo.

Điều này không có nghĩa mọi ý tưởng hoặc nghiên cứu trước đó đều bị cấm sử dụng lại.

Trong nhiều trường hợp, học viên có thể tiếp tục phát triển công việc trước đây nếu phù hợp với yêu cầu của chương trình và được trích dẫn hoặc khai báo đúng cách.

Nhưng trước khi tái sử dụng nội dung đã từng nộp, cần kiểm tra chính sách của trường thay vì tự mặc định rằng “bài của mình thì muốn dùng thế nào cũng được”.

5. Dữ liệu và nguồn tham khảo cũng phải thực sự tồn tại

Ở các bài nghiên cứu, một rủi ro nghiêm trọng khác là Fabrication (bịa đặt dữ liệu) hoặc Falsification (làm sai lệch dữ liệu).

Ví dụ:

• ghi rằng đã phỏng vấn 30 người khi cuộc phỏng vấn chưa diễn ra;
• tự tạo câu trả lời khảo sát;
• thay đổi dữ liệu để kết quả đẹp hơn;
• loại bỏ kết quả không thuận lợi mà không có lý do phương pháp;
• hoặc trích dẫn một bài báo thực tế không tồn tại.

TEQSA xác định vi phạm research integrity (liêm chính nghiên cứu) có thể bao gồm việc tạo dữ liệu giả, làm sai lệch dữ liệu, cố tình loại bỏ dữ liệu để thao túng kết quả hoặc trình bày sai về quyền tác giả.

Điều này đặc biệt đáng lưu ý khi sử dụng các công cụ tự động để tìm tài liệu hoặc hỗ trợ viết.

Một tài liệu tham khảo trông rất giống một bài báo khoa học không có nghĩa bài báo đó thực sự tồn tại.

Người học vẫn phải kiểm tra nguồn gốc trước khi sử dụng.

6. Sử dụng AI không tự động là gian lận, nhưng sử dụng sai quy định có thể trở thành rủi ro

Generative AI (trí tuệ nhân tạo tạo sinh) đã làm cho ranh giới về hỗ trợ học thuật trở nên phức tạp hơn.

AI có thể được sử dụng để giải thích một khái niệm, hỗ trợ ngôn ngữ, đề xuất cách tổ chức công việc hoặc thực hiện nhiều hoạt động khác.

Tuy nhiên, cơ sở giáo dục có thể quy định rất khác nhau về việc AI được sử dụng ở đâu, ở mức độ nào và có phải khai báo hay không.

TEQSA đã cập nhật Academic Integrity Toolkit năm 2026 để bổ sung riêng các rủi ro liên quan đến AI và nhấn mạnh sự cần thiết của việc làm rõ cách AI được phép sử dụng trong từng hình thức đánh giá.

TEQSA cũng lưu ý rằng việc sao chép nội dung do AI tạo ra vào bài đánh giá mà không khai báo có thể đáp ứng định nghĩa truyền thống của plagiarism trong những bối cảnh phù hợp.

Nhưng điều quan trọng là không có một quy tắc duy nhất về AI áp dụng cho mọi trường và mọi Assignment.

Một môn có thể cho phép AI hỗ trợ ngôn ngữ.

Một môn khác có thể cho phép sử dụng nếu khai báo.

Một bài đánh giá khác có thể cấm hoàn toàn.

Vì vậy, trước khi sử dụng AI, câu hỏi quan trọng nhất không phải là:

“AI có bị phát hiện không?”

Mà là:

“Quy định của bài này cho phép tôi sử dụng AI như thế nào?”

7. Rủi ro đôi khi bắt đầu từ một lỗi nhỏ chứ không phải ý định gian lận

Không phải mọi vấn đề về liêm chính học thuật đều bắt đầu từ mong muốn gian lận.

Một học viên có thể:

• quên ghi nguồn;
• diễn đạt lại quá sát nguyên bản;
• không hiểu cách trích dẫn;
• sử dụng cùng một bài cho hai môn;
• chia sẻ bài với bạn mà không nghĩ người kia sẽ sử dụng;
• hoặc dùng một công cụ AI mà chưa đọc quy định của trường.

Tuy nhiên, việc không có chủ ý không phải lúc nào cũng loại bỏ hậu quả học thuật.

Đây là lý do QAA khuyến khích các cơ sở giáo dục tiếp cận academic integrity không chỉ bằng xử lý vi phạm mà còn thông qua giáo dục, thông tin và hỗ trợ sinh viên.

Đối với người học, cách phòng ngừa tốt nhất là không chờ đến lúc sắp nộp bài mới kiểm tra.

Ngay từ khi bắt đầu Assignment, cần hiểu:

Tôi được phép nhận hỗ trợ đến đâu?
Tôi phải tự thực hiện phần nào?
Nguồn phải được ghi nhận thế nào?
Có được sử dụng AI không?
Nếu có, phải khai báo ra sao?

8. SAS hỗ trợ kiểm soát rủi ro trước khi bài được nộp

Swiss Academic Support (SAS) xem liêm chính học thuật là một phần của quá trình hỗ trợ học tập, không chỉ là bước kiểm tra tỷ lệ tương đồng ở cuối bài.

Tùy nhu cầu, SAS có thể hỗ trợ học viên:

• hiểu yêu cầu về trích dẫn;
• rà soát cách sử dụng nguồn;
• nhận diện những đoạn diễn đạt có nguy cơ quá gần nguồn gốc;
• kiểm tra format (định dạng học thuật);
• hỗ trợ hiểu báo cáo tương đồng;
• nhận diện rủi ro khi tái sử dụng nội dung;
• làm rõ phạm vi hỗ trợ của bên thứ ba;
• và nhắc học viên kiểm tra quy định của trường về AI hoặc các công cụ hỗ trợ khác.

SAS có thể chỉ ra rủi ro nhưng không “hợp thức hóa” một bài không phải do học viên thực hiện.

SAS không viết bài thay, không tạo dữ liệu nghiên cứu, không tạo nguồn tham khảo giả và không cam kết rằng một bài sẽ được cơ sở giáo dục xác định là không vi phạm.

Quyết định cuối cùng về academic misconduct vẫn thuộc về nhà trường theo chính sách và quy trình của cơ sở giáo dục.

Mục tiêu của SAS là giúp học viên nhận diện vấn đề trước khi nó trở thành một vi phạm có thể tránh được.

Kết luận

Đạo văn là một rủi ro quan trọng, nhưng không phải toàn bộ câu chuyện của liêm chính học thuật.

Một sản phẩm học thuật còn phải phản ánh đúng người thực hiện, dữ liệu thực tế, nguồn có thể kiểm chứng, phạm vi cộng tác được phép và các quy định áp dụng đối với công cụ hỗ trợ.

Vì vậy, thay vì chỉ hỏi:

“Bài của tôi có bao nhiêu phần trăm tương đồng?”

người học nên đặt một câu hỏi rộng hơn:

“Toàn bộ quá trình tạo ra bài này có phản ánh đúng công việc và năng lực của tôi hay không?”

Đó mới là điểm cốt lõi của liêm chính học thuật.

Liêm chính học thuật không chỉ là tránh đạo văn; SAS hỗ trợ học viên nhận diện rủi ro về nguồn, tác giả, dữ liệu, AI và cách thực hiện bài trước khi nộp.

Tài liệu tham khảo

International Center for Academic Integrity. (2021). The fundamental values of academic integrity (3rd ed.). ICAI.

Quality Assurance Agency for Higher Education. (2022). Contracting to cheat in higher education: How to address essay mills and contract cheating (3rd ed.). QAA.

Tertiary Education Quality and Standards Agency. (2026). Academic integrity toolkit. TEQSA.

Tertiary Education Quality and Standards Agency. (2023). Guidance note: Academic and research integrity. TEQSA.