Bài tập luyện nói với AI có hiệu quả? Kết quả 1.033 sinh viên

Tại chương trình dự bị tiếng Anh của Đại học Bahçeşehir, sinh viên làm từ 75% bài tập luyện nói với AI trở lên đã lên một cấp độ trong 98% trường hợp, so với 42% khi không làm bài nào. Bài viết nêu điều dữ liệu cho thấy và không thể cho thấy.

Bài tập luyện nói với AI có hiệu quả không?

Trong dữ liệu này thì có, kèm một lưu ý. Sinh viên làm phần lớn bài tập luyện nói với AI lên cấp độ thường xuyên hơn hẳn so với sinh viên không làm bài nào: 98% so với 42%. Đó là một mối liên hệ mạnh tại một chương trình dự bị đại học trong một năm. Đó không phải bằng chứng rằng bài tập tạo ra sự tiến bộ, và bài viết này giải thích vì sao.

Các số liệu lấy từ dữ liệu nền tảng AvoLingo của chương trình dự bị tiếng Anh (English Preparatory School) thuộc Đại học Bahçeşehir (BAU), Thổ Nhĩ Kỳ, được đối chiếu với quyết định của chính nhà trường vào cuối mỗi học phần.

Mỗi số đếm là một kết quả học phần, không phải một người: kết quả của một sinh viên vào cuối một học phần tám tuần. Một sinh viên học cả năm xuất hiện nhiều hơn một lần.

Bản tóm tắt phân tích của chúng tôi báo cáo hai đầu của dải số liệu. Với phần giữa, bản tóm tắt chỉ có một con số: sinh viên hoàn thành hơn một nửa bài tập lên cấp độ với tỷ lệ từ 88% trở lên ở mọi cấp độ.

Nguồn: dữ liệu nền tảng AvoLingo, chương trình dự bị tiếng Anh của Đại học Bahçeşehir, tháng 10/2025 đến tháng 5/2026.

Đo điều gì, và đo như thế nào?

Chúng tôi so sánh lượng bài tập AvoLingo sinh viên hoàn thành trong một học phần với việc nhà trường có cho họ lên cấp độ sau đó hay không. Các định nghĩa rất quan trọng, nên chúng tôi nêu đầy đủ dưới đây.

• Ai: 1.033 sinh viên của chương trình dự bị tiếng Anh, từ A1 đến lộ trình proficiency.
• Khi nào: năm học 2025–26, gồm bốn học phần tám tuần, từ tháng 10 đến tháng 5.
• Bài tập: nhà trường giao phần luyện tập trên AvoLingo hằng tuần, phù hợp với cấp độ của từng lớp. Phần này kết hợp luyện nói với AI (hội thoại với gia sư AI), phát âm, ngữ pháp và từ vựng. “Bài tập luyện nói” ở đây là cả bộ bài hằng tuần đó, không chỉ riêng hội thoại.
• Bài tập đã hoàn thành: tỷ lệ bài tập AvoLingo của một học phần mà sinh viên đã hoàn thành. Các nhóm gồm: không làm bài tập, tối đa 25%, và từ 75% trở lên.
• Lên một cấp độ: sau mỗi học phần tám tuần, nhà trường quyết định sinh viên học tiếp lên cấp độ kế tiếp hay học lại. Đây là quyết định xếp cấp độ của chính nhà trường. Điểm AvoLingo không được dùng.
• Đơn vị phân tích: lần chuyển từ học phần này sang học phần kế tiếp. Phân tích bao gồm 1.719 lần chuyển của những sinh viên đã làm ít nhất một bài.

Dữ liệu không cho thấy điều gì?

Dữ liệu không cho thấy bài tập tạo ra sự tiến bộ. Có bốn giới hạn.

• Không có nhóm đối chứng. Không ai được phân công làm hay bỏ bài tập. Sinh viên tự chọn, và chúng tôi quan sát.
• Sinh viên có động lực làm cả hai. Một sinh viên làm xong bài tập có lẽ cũng đi học đều, ôn bài và đặt câu hỏi. Một phần khoảng cách giữa 98% và 42% phản ánh chính sinh viên, không phải bài tập.
• Một trường, một năm. Chương trình, đội ngũ và sinh viên của BAU không giống mọi chương trình khác. Ở nơi khác, xu hướng này có thể yếu hơn hoặc mạnh hơn.
• Kết quả được đo là việc lên cấp độ, không phải một bài thi nói. Chúng tôi không có điểm nói riêng của các sinh viên này, nên không thể nói bao nhiêu phần tiến bộ là ở kỹ năng nói.

Nghiên cứu về bài tập về nhà nói chung cũng có điểm yếu này. Một tổng hợp các nghiên cứu về bài tập về nhà giai đoạn 1987–2003 của Cooper, Robinson và Patall tìm thấy bằng chứng nhìn chung nhất quán rằng bài tập về nhà có ảnh hưởng tích cực đến thành tích học tập, đồng thời cho thấy mọi nghiên cứu, dù thuộc loại nào, đều có khiếm khuyết về thiết kế.

Ba phép kiểm tra trong chính dữ liệu

Phản biện dễ thấy nhất là những sinh viên giỏi nhất đơn giản là làm nhiều bài tập hơn. Ba phép so sánh sau phần nào trả lời điều đó.

• Cùng một sinh viên, hai kết quả. 162 sinh viên lên cấp độ sau một số học phần và học lại sau những học phần khác. Tỷ lệ hoàn thành bài tập của họ là 47% trong các học phần trước khi lên cấp độ và 33% trong các học phần trước khi học lại. So sánh sinh viên với chính họ loại bỏ được những khác biệt cố định như năng lực.
• Cơ hội thứ hai. Trong số sinh viên đã học lại một học phần, 88% những người sau đó hoàn thành từ một nửa bài tập trở lên đã lên cấp độ ở học phần kế tiếp, so với 47% những người hoàn thành dưới một nửa.
• Đã tính đến kết quả trước đó. Khi đã tính đến bài tập và kết quả trước đó, mỗi 10 điểm phần trăm hoàn thành tăng thêm vẫn gắn với số chênh (odds) lên cấp độ cao gấp khoảng 1,3 lần.

Các phép kiểm tra này làm giảm mối lo ngại chứ không xóa bỏ nó. Một sinh viên có thể gặp một học phần khó khăn vì những lý do chúng tôi không nhìn thấy, rồi vừa làm ít bài tập hơn vừa học kém hơn trên lớp.

Trên thực tế nhà trường đã làm gì?

BAU biến việc luyện tập thành nếp hằng tuần do nhà trường quy định, không phải phần tự chọn để sinh viên tự tìm đến. Có ba điểm nổi bật.

• Hằng tuần, và phù hợp với cấp độ. Mỗi lớp nhận phần luyện tập cho đúng cấp độ của mình hằng tuần, thay vì một kho hoạt động chung cho tất cả.
• Mức độ tham gia không đồng đều. 79% sinh viên hoàn thành ít nhất một bài tập trong năm, và 343 sinh viên hoàn thành từ 50 bài trở lên. Một số sinh viên không làm bài nào, vì vậy mới có nhóm “không làm bài tập”.
• Nhà trường đã mở rộng. BAU bắt đầu với 700 sinh viên vào tháng 9/2025. Tính đến tháng 9/2026, trường có 2.000 giấy phép cho sinh viên và 300 giấy phép cho đội ngũ giảng dạy.

Chúng tôi không có ghi chép theo từng buổi học về việc từng giảng viên thay đổi cách dạy ra sao, nên chúng tôi không đưa ra nhận định nào về điều đó.

Nền tảng được sử dụng nhiều đến mức nào?

Trong cả năm, 1.033 sinh viên đã hoàn thành 36.212 bài tập, trong đó có 25.887 cuộc hội thoại với AI.

Điểm có tăng sau phản hồi của AI không?

Với cùng một bài thì có. Khi sinh viên làm lại sau phản hồi của AI, điểm trung bình tăng ở cả hai loại bài chúng tôi xem xét.

Điểm là điểm trung bình trên thang 100 cho cùng một bài. Điều này cho thấy sinh viên đã dùng phản hồi ngay. Nó không cho thấy họ còn nhớ được bao nhiêu sau một tháng, và những sinh viên chọn làm lại có thể khác với những sinh viên không làm lại.

Các nghiên cứu rộng hơn cũng chỉ về cùng một hướng. Bài tổng quan nghiên cứu về phản hồi của Hattie và Timperley mô tả phản hồi là một trong những yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến việc học, với tác động phụ thuộc vào loại phản hồi và cách đưa phản hồi. Một phân tích tổng hợp (meta-analysis) trên 17 nghiên cứu của Bibauw và cộng sự cho thấy luyện hội thoại với hệ thống đối thoại có tác động ở mức trung bình đến năng lực ngôn ngữ thứ hai (d = 0,58). Các nghiên cứu đó được thiết kế để kiểm tra hiệu quả, còn dữ liệu sử dụng của chúng tôi thì không.

Người phụ trách và điều phối chương trình dự bị nên rút ra điều gì?

• Theo dõi tỷ lệ hoàn thành theo từng học phần, không phải số lần đăng nhập. Tỷ lệ hoàn thành là chỉ số phân tách kết quả trong dữ liệu này. Hãy yêu cầu mọi nhà cung cấp đưa chỉ số này theo từng sinh viên và từng lớp học phần.
• Tìm ra nhóm không làm bài tập từ sớm. Sinh viên không làm bài tập nào trong một học phần lên cấp độ trong 42% trường hợp. Đây là những người cần liên hệ ngay trong các tuần đầu, không phải vào cuối học phần.
• Giao bài luyện tập hằng tuần và gắn với cấp độ. BAU đã làm như vậy. Phần luyện tập xây dựng từ chính đề cương của bạn thì dễ đưa vào yêu cầu bắt buộc hơn; xem hướng dẫn thiết kế khóa học tiếng Anh chuyên ngành (ESP) để tham khảo một cách lập kế hoạch.
• Đưa lần làm lại vào thiết kế. Điểm tăng khi sinh viên làm lại sau phản hồi, vì vậy hãy tính điểm cho cả lần làm lại, không chỉ lần đầu.
• Để đội ngũ của bạn giữ quyền xếp cấp độ. Tại BAU, nhà trường quyết định ai được lên cấp độ. Luyện tập với AI song hành cùng giảng viên; nó cung cấp thêm căn cứ cho giảng viên và không thay thế nhận định của họ.

Nếu bạn chạy thí điểm, hãy lên kế hoạch so sánh ngay từ đầu, chẳng hạn giữa các lớp học phần, để có thể kết luận được nhiều hơn chúng tôi ở đây. Trang AvoLingo cho đại học cho thấy cách thiết lập khóa học và bài tập, và bạn có thể cho chúng tôi biết về chương trình của bạn để sắp xếp một buổi demo.

Câu hỏi thường gặp

Đây có phải là nghiên cứu có đối chứng không?

Không. Đây là dữ liệu quan sát từ một năm học: 1.033 sinh viên tại một trường đại học, không có nhóm đối chứng và không phân nhóm ngẫu nhiên. Dữ liệu cho thấy mối liên hệ giữa việc hoàn thành bài tập và việc lên cấp độ, không phải bằng chứng về quan hệ nhân quả.

Làm bao nhiêu bài tập thì đủ?

Dữ liệu không cho ra một ngưỡng. Sinh viên hoàn thành từ 75% trở lên lên cấp độ trong 98% trường hợp, và sinh viên hoàn thành hơn một nửa lên cấp độ với tỷ lệ từ 88% trở lên ở mọi cấp độ. Mỗi 10 điểm phần trăm hoàn thành tăng thêm đi kèm với khả năng lên cấp độ cao hơn, nên trong cả dải số liệu, làm nhiều hơn thì tốt hơn.

Điểm AvoLingo có quyết định ai được lên cấp độ không?

Không. Việc lên cấp độ là quyết định xếp cấp độ của chính nhà trường sau mỗi học phần tám tuần, được đưa ra độc lập với điểm AvoLingo.

Kết quả này có áp dụng cho bậc phổ thông (K-12) không?

Chúng tôi không biết. Đây là sinh viên dự bị đại học trong một chương trình tiếng Anh cường độ cao. Người học nhỏ tuổi hơn, số giờ học mỗi tuần ít hơn và cách đánh giá khác đều có thể làm thay đổi bức tranh, và chúng tôi chưa công bố kết quả cho bậc phổ thông.

Dữ liệu này có chứng minh kỹ năng nói đã tiến bộ không?

Chỉ riêng dữ liệu này thì chưa. Kết quả được đo là việc lên cấp độ do nhà trường quyết định. Điểm trước và sau phản hồi cho thấy sự cải thiện trên cùng một bài sau khi có phản hồi, và đó là một nhận định hẹp hơn.

Nguồn tham khảo

• Dữ liệu nền tảng AvoLingo, chương trình dự bị tiếng Anh của Đại học Bahçeşehir, tháng 10/2025 đến tháng 5/2026 (1.033 sinh viên). Quyết định về cấp độ do nhà trường đưa ra.
• Cooper, Robinson và Patall (2006), Does homework improve academic achievement? A synthesis of research, 1987–2003, Review of Educational Research 76(1)
• Hattie và Timperley (2007), The power of feedback, Review of Educational Research 77(1)
• Bibauw, Van den Noortgate, François và Desmet (2022), Dialogue systems for language learning: a meta-analysis, Language Learning & Technology 26(1)

Bài viết do đội ngũ AvoLingo thực hiện. Chúng tôi dùng AI để hỗ trợ tìm tài liệu và soạn bản nháp; các nguồn tham khảo được dẫn liên kết trong bài.