Đưa năng lực số, trí tuệ nhân tạo vào chuẩn đầu ra đại học: Bài toán lớn về đội ngũ giảng viên và hạ tầng công nghệ

Bước chuyển tư duy từ "đào tạo kiến thức" sang "kiến tạo năng lực"

Đánh giá về quyết sách mới của Bộ GD - ĐT, ông Nguyễn Văn Hinh nhận định, đây là một bước tiến đúng thời điểm và mang tính đột phá về tư duy quản lý giáo dục đại học. Trong bối cảnh thị trường lao động đang chứng kiến cuộc chuyển dịch cơ cấu chưa từng có, trí tuệ nhân tạo và tự động hóa không chỉ thay thế các công việc lặp đi lặp lại mà còn len lỏi sâu vào những lĩnh vực từng được coi là "an toàn" như phân tích tài chính, thiết kế, truyền thông, thậm chí là một phần công việc quản trị và lập trình.

Theo ông, nếu giáo dục đại học vẫn tiếp tục vận hành theo mô hình truyền thụ kiến thức tĩnh, đóng khung trong niên chế cứng nhắc, thì khoảng cách giữa điều sinh viên được học và nhu cầu thực tế của thị trường lao động sẽ ngày càng doãng rộng. Do đó, Thông tư số 54/2026/TT-BGDĐT không đơn thuần là một văn bản kỹ thuật điều chỉnh chương trình đào tạo, mà là một tuyên ngôn chính sách mạnh mẽ, buộc giáo dục đại học Việt Nam phải chuyển từ logic đào tạo kiến thức sang logic kiến tạo năng lực thích ứng.

Điểm đột phá lớn nhất của văn bản này nằm ở chỗ, năng lực số và trí tuệ nhân tạo không còn là một học phần tự chọn mang tính hình thức, mà đã được luật hóa thành cấu phần bắt buộc trong chuẩn đầu ra, song hành cùng ngoại ngữ và khả năng học tập suốt đời.

Cách tiếp cận này bám rất sát tinh thần của Nghị quyết số 71-NQ/TW, khi xác định giáo dục và đào tạo là đột phá chiến lược, đồng thời đặt ra yêu cầu gắn giáo dục với đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao để đưa đất nước vào nhóm quốc gia có nền giáo dục tiên tiến.

Ông Nguyễn Văn Hinh nhấn mạnh: “Xét trên bình diện quốc gia, đây cũng là một hình thức tái tạo sức lao động theo nghĩa hiện đại. Chúng ta không phải chỉ bồi dưỡng thể lực hay tay nghề đơn thuần, mà là tái cấu trúc năng lực tư duy, năng lực làm việc cùng công nghệ và năng lực tự học của cả một thế hệ, để lực lượng lao động trẻ Việt Nam không bị động trước làn sóng tự động hóa, mà chủ động sử dụng AI như một công cụ nâng cao năng suất và giá trị lao động của chính mình”.

Bốn rào cản lớn trong giai đoạn đầu thực thi

Bất kỳ cuộc cải cách thể chế nào cũng có độ trễ nhất định giữa quy định và năng lực thực thi, và Thông tư số 54/2026/TT-BGDĐT cũng không phải ngoại lệ. Nhận diện về những khó khăn ban đầu mà các trường đại học phải đối mặt, ông Hinh chỉ ra bốn "nút thắt" trọng yếu.

Khó khăn đầu tiên và lớn nhất nằm ở đội ngũ giảng viên. Số lượng giảng viên đủ khả năng vừa giảng dạy chuyên môn nền tảng, vừa tích hợp kiến thức, kỹ năng trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số vào bài giảng hiện còn rất mỏng, đặc biệt là ở khối ngành Khoa học xã hội, Nhân văn và Sư phạm.

Khó khăn thứ hai đến từ hạ tầng và học liệu. Việc giảng dạy năng lực số và trí tuệ nhân tạo một cách thực chất đòi hỏi hệ thống phòng thực hành, máy chủ, quyền truy cập các nền tảng công nghệ và nguồn dữ liệu thực hành hợp pháp. Đây đều là những khoản đầu tư không hề nhỏ, trong khi cơ chế tài chính của các cơ sở giáo dục đại học công lập vẫn còn nhiều ràng buộc.

Khó khăn thứ ba là khâu thiết kế lại chương trình đào tạo, đề cương học phần và chuẩn đầu ra cho hàng trăm ngành, chuyên ngành khác nhau trong một khoảng thời gian chuyển tiếp có giới hạn. Điều này đòi hỏi các trường phải rà soát đồng bộ, tránh tình trạng "gắn nhãn" trí tuệ nhân tạo hay năng lực số một cách hình thức mà không thay đổi thực chất nội dung giảng dạy.

Cuối cùng là rào cản về nhận thức và văn hóa tổ chức. Ông Nguyễn Văn Hinh cho rằng, một bộ phận cán bộ quản lý và giảng viên vẫn quen với tư duy "đủ giờ, đủ tín chỉ" hơn là tư duy "đủ năng lực đầu ra". Do đó, việc chuyển đổi tư duy quản trị chất lượng theo hướng hậu kiểm, lấy minh chứng năng lực làm trung tâm sẽ cần thời gian và quyết tâm chính trị rất lớn từ ban lãnh đạo các nhà trường.

Ba lớp kỹ thuật để lượng hóa chuẩn đầu ra và minh chứng thực học

Điều 7 của Thông tư nhấn mạnh chuẩn đầu ra phải được cụ thể hóa thành các yêu cầu có thể quan sát, đánh giá và đo lường được. Để chốt chặn kỹ thuật này không rơi vào tình trạng "trên giấy" đối với những năng lực biến đổi nhanh như trí tuệ nhân tạo, ông Nguyễn Văn Hinh đề xuất, các trường đại học cần tiếp cận theo ba lớp cốt lõi.

Lớp thứ nhất là xây dựng ma trận liên kết. Mỗi chuẩn đầu ra về năng lực số và trí tuệ nhân tạo phải được "trải" xuống từng học phần cụ thể, xác định rõ học phần nào đóng vai trò giới thiệu, học phần nào rèn luyện và học phần nào đạt mức thành thạo, tuyệt đối tránh tình trạng năng lực công nghệ chỉ xuất hiện ở một học phần duy nhất rồi biến mất trong suốt khóa học.

Lớp thứ hai là thiết lập bộ công cụ đánh giá (rubric) đa cấp độ. Thay vì đánh giá đạt hay không đạt một cách chung chung, các trường cần xây dựng thang đo từ ba đến năm mức, ví dụ từ mức độ sử dụng công cụ có hướng dẫn đến mức độ thiết kế, đánh giá phản biện sản phẩm do trí tuệ nhân tạo tạo ra và ứng dụng thực tế vào bài toán chuyên ngành.

Lớp thứ ba là trọng dụng minh chứng thực học. Các cơ sở đào tạo cần ưu tiên đánh giá qua sản phẩm đầu ra thực tế như đồ án tích hợp công nghệ, dự án dữ liệu hay hồ sơ năng lực số thay vì các bài thi lý thuyết đơn thuần, bởi năng lực số bản chất là năng lực hành động, chỉ bộc lộ rõ nhất qua sản phẩm và quá trình thực hiện.

Song song với ba lớp kỹ thuật trên, các trường cũng cần thiết lập cơ chế rà soát định kỳ ma trận và công cụ đánh giá theo chu kỳ ngắn hơn so với chương trình đào tạo truyền thống. Lý do là bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo thay đổi theo từng tháng, trong khi chương trình đào tạo thường được thiết kế theo chu kỳ từ bốn đến năm năm. Nếu thiếu đi cơ chế cập nhật linh hoạt, chuẩn đầu ra sẽ nhanh chóng trở nên lạc hậu so với thực tế, dù vẫn hoàn toàn hợp lệ về mặt văn bản.

Đối với nhóm chỉ số khó lượng hóa như "khả năng thích ứng và học tập suốt đời", ông Nguyễn Văn Hinh khuyến nghị chuyển từ đo lường trực tiếp sang đo lường gián tiếp thông qua các chỉ báo hành vi.

Cụ thể, cơ sở đào tạo có thể đánh giá qua chỉ báo về hồ sơ học tập cá nhân hóa (mức độ sinh viên chủ động lựa chọn học phần tự chọn, chứng chỉ ngắn hạn hay các khóa học trực tuyến mở ngoài chương trình bắt buộc); chỉ báo về năng lực tự phản tư thông qua nhật ký học tập, bài luận phản tư sau các dự án thực tế để sinh viên tự nhận diện điểm mạnh, điểm yếu; và chỉ báo về khả năng chuyển đổi kiến thức liên ngành khi vận dụng công cụ mới vào giải quyết bài toán quen thuộc.

Toàn bộ dữ liệu này cần được gắn với hệ thống hồ sơ năng lực số do nhà trường quản lý xuyên suốt, kết hợp ý kiến phản hồi từ đơn vị sử dụng lao động qua các đợt thực tập.

Mô hình trung tâm đánh giá độc lập và lộ trình ba giai đoạn

Theo ông Hinh, để nguyên tắc hậu kiểm vận hành hiệu quả theo đúng tinh thần quản trị đại học hiện đại, các cơ sở giáo dục đại học bắt buộc phải xây dựng một hệ thống quản lý học tập tích hợp (LMS) kết nối trực tiếp với hồ sơ năng lực số của từng sinh viên. Hệ thống này có nhiệm vụ lưu vết toàn bộ quá trình học tập, kết quả các bài đánh giá, chứng chỉ công nghệ đã đạt được và có khả năng kết nối liên thông với cơ sở dữ liệu ngành của Bộ GD - ĐT.

Về mô hình tổ chức, thay vì để từng khoa hay từng giảng viên tự đánh giá năng lực số một cách phân tán, ông Nguyễn Văn Hinh đề xuất các trường nên hình thành một trung tâm đánh giá năng lực số và trí tuệ nhân tạo mang tính chuyên trách, hoạt động độc lập tương đối với các khoa chuyên môn, tương tự mô hình trung tâm khảo thí ngoại ngữ hiện nay.

Trung tâm này sẽ đảm nhiệm ba chức năng cốt lõi: Xây dựng ngân hàng đề thi và bài đánh giá chuẩn hóa; tổ chức các kỳ đánh giá độc lập ở những mốc quan trọng của chương trình đào tạo; và cấp chứng nhận năng lực có giá trị xác thực cao. Cách làm này vừa bảo đảm tính khách quan, hạn chế xung đột lợi ích khi giảng viên vừa dạy vừa tự đánh giá, vừa giảm tải đáng kể áp lực khối lượng công việc cho đội ngũ giảng viên đứng lớp để họ tập trung vào giảng dạy chuyên sâu. Để tối ưu chi phí đầu tư, các trường hoàn toàn có thể lựa chọn lộ trình hợp tác công - tư, liên kết với doanh nghiệp công nghệ để dùng chung hạ tầng đánh giá thay vì đầu tư dàn trải.

Để vượt qua những rào cản trong giai đoạn chuyển tiếp từ hai đến ba năm tới, chuyên gia từ Viện Ứng dụng công nghệ và Đào tạo phát triển nguồn nhân lực gợi ý lộ trình thực thi chia làm ba giai đoạn rõ rệt.

Giai đoạn 1 (từ sáu đến 12 tháng đầu) tập trung rà soát, phân loại chương trình theo mức độ ưu tiên, trong đó ưu tiên các ngành có mức độ tương tác trực tiếp với công nghệ số trước; đồng thời, tổ chức bồi dưỡng cấp tốc năng lực số nền tảng cho toàn bộ giảng viên theo hình thức trực tuyến kết hợp thực hành.

Giai đoạn 2 (năm thứ hai) triển khai tích hợp học phần, mô-đun trí tuệ nhân tạo chuyên ngành vào chương trình đào tạo, thí điểm ma trận liên kết tại một số ngành trọng điểm và hình thành đội ngũ giảng viên nòng cốt để lan tỏa trong nội bộ.

Giai đoạn 3 (từ năm thứ ba trở đi) vận hành ổn định trung tâm đánh giá năng lực số, tổ chức đánh giá độc lập theo chuẩn đầu ra mới cho toàn bộ khóa sinh viên nhập học từ năm 2026 trở đi, đồng thời, thiết lập cơ chế rà soát học liệu tối đa 12 tháng một lần.

Bên cạnh nỗ lực tự thân của từng trường, ông Nguyễn Văn Hinh khẳng định, rất cần có cơ chế điều phối liên trường, chia sẻ học liệu mở, đội ngũ chuyên gia và hạ tầng đánh giá dùng chung dưới sự dẫn dắt của Bộ GD - ĐT để tránh tình trạng mỗi trường "tự bơi" một cách phân tán và lãng phí nguồn lực.

Chia sẻ thông điệp tâm huyết gửi tới các cơ sở giáo dục đại học trước bước ngoặt chuyển đổi quan trọng, ông Nguyễn Văn Hinh nhấn mạnh: “Thông tư số 54/2026/TT-BGDĐT chỉ thực sự tạo ra đột phá nếu được nhìn nhận không phải là một yêu cầu tuân thủ hành chính, mà là cơ hội để giáo dục đại học Việt Nam tái định vị chính mình trong chuỗi giá trị nhân lực toàn cầu.

Một chính sách dù đúng đắn đến đâu cũng chỉ phát huy giá trị khi được chuyển hóa thành hành động cụ thể, nhất quán, có giám sát và có trách nhiệm giải trình ở từng trường đại học, từng giảng viên, từng sinh viên. Tái tạo sức lao động của thế hệ trẻ bằng tri thức, khoa học công nghệ và trí tuệ nhân tạo không phải là câu chuyện của riêng ngành giáo dục, mà là câu chuyện của cả một nền kinh tế đang chuyển mình, và giáo dục đại học chính là nơi bắt đầu”.