AI khiến rà soát chương trình trở thành việc cấp thiết
Đổi mới chương trình đại học trong thời AI là quá trình rà soát nội dung và cách tổ chức học tập để người học biết vận dụng tri thức, làm chủ công nghệ và thích ứng với công việc luôn biến đổi. Đây không còn là việc thêm một môn về AI vào khung đào tạo cũ: nếu chương trình vẫn ưu tiên ghi nhớ những thao tác máy móc, sinh viên có thể tốt nghiệp với kiến thức ít giá trị trong môi trường nghề nghiệp mới. Ngày 11/8/2026, Phó Thủ tướng Lê Tiến Châu ký quyết định phê duyệt Chương trình quốc gia phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo, đặt mục tiêu trang bị kỹ năng AI cho khoảng 10 triệu người lao động vào năm 2030. Quy mô ấy cho thấy đào tạo thời AI là nhiệm vụ rộng hơn của toàn hệ thống, nhưng đại học phải bắt đầu từ câu hỏi căn bản: học phần nào còn giúp người học hiểu và giải quyết vấn đề?
Áp lực rà soát đến từ tốc độ thay đổi của khoa học, công nghệ và thị trường lao động. Theo PGS.TS Võ Văn Minh, loại bỏ nội dung lạc hậu và làm mới chương trình là yêu cầu cấp thiết; song việc cập nhật phải có cơ sở, giữ tính hệ thống và phục vụ chuẩn đầu ra. Điểm quan trọng là không đồng nhất “mới” với “tốt”: kiến thức nền như toán học, thuật toán hay cấu trúc dữ liệu vẫn giúp sinh viên hiểu bản chất và kiểm soát công nghệ. Vì vậy, đổi mới chương trình cần đánh giá giá trị thực chất của từng học phần, thay vì chạy theo tên gọi công nghệ mới.
Bỏ thao tác lỗi thời, giữ năng lực làm chủ
Một học phần đáng được cập nhật hoặc thay thế khi không còn phục vụ chuẩn đầu ra, dựa vào kỹ thuật đã mất tính đại diện, yêu cầu thao tác mà công cụ tự động làm được, hoặc xa rời tiêu chuẩn và rủi ro nghề nghiệp hiện hành. Cách rà soát này tránh hai cực đoan: giữ nguyên mọi nội dung vì đó là kiến thức truyền thống, hoặc loại bỏ nền tảng chỉ vì AI có thể xử lý một phần công việc. Trong các ngành công nghệ, AI tạo sinh đã hỗ trợ lập trình mẫu, soạn tài liệu kỹ thuật và xử lý dữ liệu sơ bộ; nếu sinh viên chỉ luyện cú pháp hay thao tác thủ công, họ có thể thiếu năng lực thiết kế, kiểm chứng và vận hành hệ thống phức tạp.
Trường Đại học Sư phạm – Đại học Đà Nẵng cho biết đã liên tục điều chỉnh chương trình đào tạo giáo viên trong hơn 10 năm, dựa trên thực tiễn giáo dục, kết quả đào tạo và thay đổi chuyên môn. Nhà trường tiếp tục rà soát theo quy định mới, đồng thời tính đến tác động của AI và công nghệ số đối với dạy học, kiểm tra, đánh giá. Với giáo viên tương lai, chuyên môn và nghiệp vụ sư phạm vẫn là lõi; năng lực số, tư duy phản biện, sáng tạo và khả năng tổ chức hoạt động học tập cũng phải được phát triển. Đó là cách bổ sung năng lực sinh viên mà không biến chương trình thành danh sách công cụ có thể nhanh chóng lỗi thời.
Dạy cách suy nghĩ, không chỉ cách dùng công cụ
Hiểu biết về AI mới chỉ là điểm khởi đầu. Tiến sĩ Tan Hong Ming, thuộc Trường Kinh doanh Đại học Quốc gia Singapore, cho rằng sinh viên tốt nghiệp cần biết dùng AI để nâng hiệu quả công việc, đồng thời có chuyên môn, hiểu hoạt động doanh nghiệp và phát triển kỹ năng giao tiếp, trình bày, phỏng vấn. Nếu quy trình và cách quản lý không đổi, việc phổ cập công cụ chưa chắc cải thiện năng suất; vì thế năng lực lãnh đạo và khả năng tổ chức công việc cũng cần được tính vào đào tạo.
Đại học nên đưa tư duy phản biện, sáng tạo, nghiên cứu, giải quyết vấn đề, ứng dụng công nghệ, giao tiếp, hợp tác và tự học vào môn học, thực hành, nghiên cứu, thực tập và dự án thực tế. Doanh nghiệp có thể giúp xác định kỹ năng cần thiết, cử chuyên gia và mở cơ hội trải nghiệm công việc. Kết nối ấy cần đi cùng quản trị đại học phù hợp: AI có thể cá thể hóa học tập và hỗ trợ điều hành, nhưng phải có giám sát và trách nhiệm của con người. Tại Trường Kinh doanh NUS, mô hình mô phỏng kinh doanh ứng dụng AI đang được thử nghiệm cho học viên MBA và MBA Điều hành.
Đích đến là khả năng thích ứng lâu dài
Đào tạo thời AI không nên biến thành cuộc đua cập nhật phần mềm. Công cụ đổi nhanh, còn nền tảng chuyên môn, khả năng đặt câu hỏi và phán đoán chất lượng câu trả lời mới giúp người học tiếp tục làm chủ tri thức. Chương trình tốt cần kết nối kiến thức liên ngành với bài toán thực tiễn, đồng thời tạo cơ hội để sinh viên tự học và điều chỉnh khi nghề nghiệp thay đổi. Đây cũng là lý do việc cập nhật phải diễn ra thường xuyên, có phản hồi từ người học, giảng viên và doanh nghiệp, thay vì chỉ sửa đề cương theo từng đợt.
Quyết định quốc gia về nhân lực AI đã nêu đích đến; nhiệm vụ tiếp theo là đưa chính sách vào thực tiễn tại các cơ sở đào tạo. Nhưng kết quả không nên chỉ được đo bằng số môn học mang tên AI hay số người biết mở một công cụ. Thước đo thuyết phục hơn là liệu sinh viên có hiểu chuyên môn, biết kiểm chứng đầu ra, suy nghĩ độc lập và thích ứng với công việc chưa thể dự báo hôm nay hay không. Đại học cần bỏ phần kiến thức không còn ích lợi, nhưng phải giữ và làm sâu nền tảng giúp con người học tiếp. Đó mới là đổi mới chương trình có giá trị.
