🧠 PHÂN TÍCH HÀNH VI: Thuật toán cá nhân hóa làm "tê liệt" học hỏi và nuôi dưỡng sự tự tin thái quá

Nghiên cứu từ Đại học Ohio State (Xuất bản trên Journal of Experimental Psychology: General) đã chỉ ra một nghịch lý nguy hiểm: Thuật toán đề xuất cá nhân hóa (như của YouTube) có thể làm **suy giảm khả năng học hỏi** và khiến người dùng trở nên **quá tự tin vào câu trả lời sai**, ngay cả khi họ hoàn toàn không có kiến thức nền tảng về chủ đề đó.

Sự mất cân bằng giữa "kiến thức có được" và "cảm giác tự tin" này gây ra rủi ro lớn cho các nền tảng giáo dục số (EdTech) và môi trường doanh nghiệp.

1. "So What?" – Cơ chế xây dựng Thiên kiến (Bias) tức thời

Nghiên cứu cho thấy vấn đề nằm ở việc thuật toán tối ưu hóa sự tương tác, khiến người dùng rơi vào "vòng lặp" nội dung:

• Học tập bị giới hạn (Narrowed Focus): Khi thuật toán đề xuất nội dung tương tự, người tham gia chỉ khám phá một tập hợp dữ liệu rất hạn chế. Thay vì học toàn diện, họ chỉ học những gì thuật toán muốn họ thấy.
• Quá Tự tin vào Sai lầm: Nghiên cứu phát hiện người dùng càng bỏ lỡ nhiều thông tin do thuật toán dẫn dắt, họ lại càng tự tin vào những quyết định sai lầm của mình. Họ tin rằng thông tin hạn chế đã biết đủ để khái quát hóa toàn bộ vấn đề.

Sự giới hạn thông tin do thuật toán dẫn đến "filter bubble" (bong bóng lọc), nơi kiến thức trở nên nông cạn nhưng niềm tin lại sâu sắc.

2. Góc nhìn MPR: Mối đe dọa với Giáo dục số và Quản trị Rủi ro

Góc nhìn MPR (Phân tích Ứng dụng & Rủi ro):

Phát hiện này là hồi chuông báo động cho mô hình kinh doanh dựa trên tối đa hóa thời gian tiêu thụ (Engagement).

• Xung đột EdTech: Các nền tảng EdTech (giáo dục số) phải thiết kế thuật toán theo hướng "Khám phá toàn diện" (Comprehensive Discovery) chứ không phải theo hướng tối đa hóa sự yêu thích của người dùng. Nếu không, chúng sẽ tạo ra những người dùng được đánh giá là "giỏi" nhưng lại quá nguy hiểm vì thiếu góc nhìn đa chiều.
• Quản trị Rủi ro Doanh nghiệp: Trong môi trường B2B, nếu các nhà phân tích chỉ dựa vào các báo cáo và dữ liệu đã được AI/thuật toán nội bộ cá nhân hóa, họ sẽ bỏ lỡ các yếu tố rủi ro và đưa ra quyết định chiến lược sai lầm với sự tự tin cao độ.

3. Khuyến nghị cho Nền tảng và Đào tạo tại Đà Nẵng

Đà Nẵng cần thúc đẩy các giải pháp công nghệ có trách nhiệm (Responsible AI) để đối phó với rủi ro này:

• Tiêu chuẩn "Độ rộng Kiến thức": Các cơ quan quản lý (DISSC, Sở TT&TT) nên xem xét đưa ra các tiêu chuẩn đánh giá thuật toán không chỉ dựa trên *thời gian xem*, mà còn dựa trên *tính đa dạng và độ rộng của nội dung đã được người dùng tiêu thụ*.
• Hướng nghiệp AI: Các chương trình đào tạo tại Đà Nẵng cần nhấn mạnh rằng kỹ năng quan trọng nhất của tương lai là khả năng **tư duy phản biện (Critical Thinking)** và **vượt ra khỏi bong bóng thuật toán**.

Góc nhìn từ Trung tâm HTKNĐMST Đà Nẵng:

"Nghiên cứu này là lời nhắc nhở rằng chúng ta không thể giao phó hoàn toàn việc học hỏi cho máy móc. Đà Nẵng sẽ thúc đẩy các startup EdTech thiết kế lại trải nghiệm người dùng, ưu tiên các thuật toán khuyến khích sự tò mò và khám phá đa chiều, đảm bảo công nghệ phục vụ mục tiêu học hỏi dài hạn của con người."

---