AI trong đào tạo nông, lâm, thủy sản: bước ngoặt hay khẩu hiệu?
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đào tạo khối ngành nông, lâm nghiệp và thủy sản là quá trình tích hợp công cụ, kiến thức và tư duy AI vào chương trình đại học, nhằm hình thành năng lực số, khả năng xử lý dữ liệu và giải quyết bài toán sản xuất dựa trên tri thức cho sinh viên, giảng viên và hệ thống quản trị nhà trường. Hội thảo khoa học do Bộ GDĐT tổ chức tại Đại học Huế đã biến câu chuyện này từ khẩu hiệu thành chương trình hành động, khi quy tụ đại diện các bộ, ngành, UBND TP Huế, các trường đại học, doanh nghiệp công nghệ, ngân hàng, nhà khoa học và sinh viên để bàn sâu về AI đào tạo nông lâm thủy sản. Điều đáng nói là hội thảo không dừng ở việc giới thiệu công nghệ, mà đặt thẳng câu hỏi: làm sao để ứng dụng trí tuệ nhân tạo nông nghiệp không bị biến thành phong trào hình thức, xa rời ruộng, rừng và ao nuôi?
Từ hội thảo đến chương trình đào tạo: AI phải bắt đầu từ dữ liệu và bài toán thực tế
Trong khuôn khổ sự kiện, bốn tham luận chuyên đề đã cho thấy các trường không còn đứng ngoài cuộc chơi AI đào tạo nông lâm thủy sản. Đại học Huế phân tích nhu cầu đào tạo nhân lực AI chất lượng cao cho ngành nông, lâm, thủy sản; Đại học Cần Thơ đề xuất khung giáo dục kỹ năng số và năng lực AI cho sinh viên trong bối cảnh chuyển đổi số; Trường Đại học Nông Lâm TPHCM chia sẻ kinh nghiệm tích hợp AI vào chương trình, nhấn mạnh phải xuất phát từ dữ liệu tin cậy và bài toán thực tế, tránh bổ sung công nghệ hình thức. Đồng thời, doanh nghiệp công nghệ đưa ra mô hình phát triển năng lực AI cho giảng viên, gắn nghiên cứu với chuyển giao công nghệ ngoài hiện trường. Việc các cơ sở đào tạo cùng Ngân hàng SHB và doanh nghiệp ký kết hợp tác về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đào tạo ngành Nông, Lâm nghiệp và Thủy sản cho thấy AI đã bước vào giai đoạn cam kết và ràng buộc trách nhiệm, không còn là vài buổi giới thiệu công cụ.
Cam kết từ Bộ GDĐT: AI không thay thế tư duy khoa học và trách nhiệm nghề nghiệp
Việc Thứ trưởng Lê Quân trực tiếp chủ trì, phát biểu định hướng tại hội thảo là tín hiệu rõ ràng về cam kết của Bộ trong việc đưa AI vào đào tạo khối ngành nông, lâm, thủy sản. Ông nhấn mạnh AI đang làm thay đổi cách tạo lập, xử lý và khai thác tri thức, mở ra cơ hội chuyển từ sản xuất dựa trên kinh nghiệm sang sản xuất dựa trên dữ liệu và quyết định có căn cứ. Nhưng quan điểm trung tâm là sự tỉnh táo: AI không tự tạo ra giá trị nếu thiếu dữ liệu tin cậy, hạ tầng phù hợp, nhân lực có năng lực và bài toán ứng dụng rõ ràng. Một câu nói đáng trích dẫn là: “AI phải là công cụ nâng cao năng lực chuyên môn, không thay thế tư duy khoa học và trách nhiệm nghề nghiệp”. Điều này đặt ra chuẩn mực cho đào tạo nhân lực AI: sinh viên phải được rèn tư duy phản biện, khả năng kiểm chứng kết quả, hiểu biết về đạo đức nghề nghiệp và an toàn dữ liệu, chứ không chỉ biết dùng vài phần mềm hỗ trợ.
Rào cản thực tiễn: khoảng cách giữa giảng đường và ruộng, rừng, ao nuôi
Thách thức lớn nhất không nằm ở thiếu công cụ AI, mà ở khoảng cách giữa chương trình đào tạo và thực tiễn sản xuất. Các lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản đang đối mặt yêu cầu cấp bách: nâng cao năng suất, tối ưu tài nguyên, thích ứng biến đổi khí hậu, kiểm soát dịch bệnh, tăng sức cạnh tranh trong chuỗi giá trị. AI có thể hỗ trợ nhận diện sâu bệnh, dự báo năng suất, tối ưu nước và vật tư đầu vào, giám sát tài nguyên rừng, theo dõi môi trường nuôi trồng, dự báo rủi ro và quản trị chuỗi cung ứng. Nhưng nếu bài giảng chỉ dừng ở mô phỏng, còn dữ liệu thực tế thì phân tán, khó tiếp cận hợp pháp, nông dân và hợp tác xã chưa sẵn sàng dùng công cụ số, thì mọi nỗ lực giáo dục kỹ năng số sẽ bị treo trên giấy. Thứ trưởng yêu cầu rõ: đổi mới đào tạo phải gắn với chuẩn đầu ra, thực hành tại cơ sở sản xuất, đánh giá năng lực người học bằng những bài toán thật, tránh bổ sung công nghệ một cách hình thức.
Điều kiện để AI trong nông, lâm, thủy sản không trở thành phong trào ngắn hạn
Điểm tích cực là hội thảo không chỉ nói về tầm nhìn mà còn đặt ra việc phải làm ngay: xây dựng khung năng lực AI cho sinh viên và giảng viên; tích hợp AI linh hoạt vào chương trình; lựa chọn danh mục bài toán có khả năng thí điểm; thiết lập cơ chế phối hợp giữa trường, doanh nghiệp, hợp tác xã và địa phương để triển khai. Các hoạt động hợp tác phải được cụ thể hóa thành chương trình có đầu mối, kế hoạch, nguồn lực, sản phẩm dự kiến, tuân thủ quy định về chia sẻ dữ liệu, sở hữu trí tuệ và bảo mật. Về phía người học, nếu AI đào tạo nông lâm thủy sản được thiết kế đúng, sinh viên sẽ không chỉ có kỹ năng AI mà còn biết đánh giá hiệu quả ứng dụng trên nhiều tiêu chí: độ chính xác kỹ thuật, chi phí, tính khả dụng, tác động môi trường và lợi ích đối với người sản xuất. Kết luận hợp lý là: AI trong khối ngành nông, lâm, thủy sản chỉ có ý nghĩa khi trở thành một phần của hệ sinh thái dữ liệu, sản xuất và quản trị, chứ không phải một phong trào công nghệ ngắn hạn trên giảng đường.
