Từ truyền thụ kiến thức đến hợp tác giữa người và AI
Mô hình giáo dục mới là cách tổ chức dạy, học và quản trị, trong đó công nghệ hỗ trợ con người nhưng người học vẫn chủ động tư duy, phản biện, sáng tạo và giải quyết vấn đề. Đây phải là đích đến của AI trong giáo dục, thay vì chỉ đưa thêm công cụ vào lớp học.
Tại phiên khai mạc Hội thảo Giáo dục trực tuyến toàn cầu năm 2026 ở Đại học Quốc gia Hà Nội, Phó Thủ tướng Lê Tiến Châu nhấn mạnh cần đổi mới mô hình giáo dục đại học để thích ứng và dẫn dắt sự phát triển của công nghệ, từ chương trình đào tạo, giảng dạy, kiểm tra, đánh giá đến quản trị. Hội thảo, tổ chức từ ngày 2 đến 4/11, quy tụ gần 400 đại biểu. Thông điệp này đúng vào thời điểm AI có thể đảm nhiệm ngày càng nhiều công việc trí tuệ: nhà trường không thể tiếp tục lấy ghi nhớ và tái hiện kiến thức làm trọng tâm.
AI có thể làm trợ giảng cá nhân, giúp sinh viên học theo năng lực, hỗ trợ giảng viên xây dựng học liệu và giúp nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu, hình thành giả thuyết. Nhưng những lợi ích ấy không tự động biến thành chất lượng. Nếu thiếu tư duy độc lập và khả năng kiểm chứng, người học có thể lệ thuộc vào câu trả lời máy tạo ra, trong khi rủi ro về độ tin cậy, liêm chính học thuật và bảo vệ dữ liệu vẫn còn.
Dữ liệu sạch mới tạo nền móng cho chuyển đổi số
Ngày 6/11, Phó Thủ tướng Lê Tiến Châu chủ trì Hội nghị trực tuyến toàn quốc về chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo. Trọng tâm cần làm rõ không phải là ngành đã số hóa được bao nhiêu hồ sơ, mà dữ liệu có chính xác, kết nối được và giúp giảm thủ tục cho người học hay không. Làm sạch, xác thực và kết nối dữ liệu ngành giáo dục là điều kiện quyết định để các nền tảng số vận hành có ích.
Quy mô tồn đọng cho thấy khoảng cách giữa số hóa và khả năng sử dụng: trong 66,6 triệu văn bằng đã được số hóa, còn 44 triệu chưa gắn mã căn cước công dân. Nền tảng số quản trị giáo dục quốc gia mới triển khai tại 6 địa phương. Những con số này không chỉ là vấn đề kỹ thuật; dữ liệu thiếu liên kết có thể khiến người dân tiếp tục phải cung cấp giấy tờ mà cơ quan nhà nước đã có.
Vì vậy, thành công của chuyển đổi số giáo dục nên được đo bằng trải nghiệm thực tế: hồ sơ được xác thực, thông tin dùng lại an toàn và học bạ số hợp lệ thay thế được bản giấy. Các bộ, ngành và địa phương được yêu cầu không bắt người học nộp thêm học bạ giấy khi học bạ số đã hợp lệ. Đây là thay đổi cụ thể mà người dân có thể cảm nhận, không phải một mục tiêu công nghệ xa vời.
Nhân rộng mô hình có hiệu quả, không chạy theo phong trào
Chuyển đổi số giáo dục đã chuyển từ các ứng dụng rời rạc sang từng bước xây dựng hệ thống vận hành trên môi trường số, với dữ liệu, nền tảng và công cụ phục vụ quản lý, dạy học. Nhưng hạ tầng, nhân lực và kinh phí còn thiếu; việc xác thực, khai thác dữ liệu vẫn chậm. Mở rộng nền tảng khi những điểm nghẽn này chưa được xử lý có nguy cơ nhân rộng cả sự bất cập.
Hướng đi phù hợp là thí điểm, đánh giá kết quả rồi nhân rộng những cách làm có ích cho hoạt động chuyên môn. Trong năm học 2026-2027, các địa phương và cơ sở giáo dục được yêu cầu tiếp tục thí điểm, nhân rộng mô hình ứng dụng công nghệ số và AI. Bộ Giáo dục và Đào tạo cũng cần sớm hoàn thiện kế hoạch học liệu số quốc gia và đề án chuyển đổi số, ứng dụng AI giai đoạn 2026-2030, định hướng đến năm 2035.
Điều đó đòi hỏi tiêu chí nhân rộng phải gắn với lợi ích đo được: học liệu dễ tiếp cận, dạy học phù hợp hơn với nhu cầu người học, thủ tục giảm và dữ liệu được bảo vệ. Nếu chỉ đánh giá bằng số nền tảng hay số thiết bị, công nghệ sẽ trở thành lớp vỏ mới cho cách dạy cũ.
Công nghệ là phương tiện, người học mới là đích đến
Đổi mới mô hình giáo dục không thể chỉ giao cho từng trường tự xoay xở. Cần đồng thời xây dựng năng lực số cho người học và đội ngũ, hoàn thiện quy tắc sử dụng AI có trách nhiệm, bảo đảm dữ liệu an toàn và tạo điều kiện để học liệu chất lượng được chia sẻ. Những bước này gắn kết chặt chẽ: thiếu dữ liệu tin cậy, AI khó hỗ trợ đúng; thiếu năng lực phản biện, người học khó sử dụng AI có chủ đích.
Đại học Quốc gia Hà Nội được đề nghị cùng đối tác cụ thể hóa kết quả hội thảo thành các chương trình, dự án có sản phẩm và thời hạn rõ ràng; trọng tâm gồm khóa học trực tuyến mở, học liệu số, đồng giảng dạy và nghiên cứu chung về AI trong giáo dục. Cách làm này đáng nhân rộng vì kết nối đổi mới trong trường học với hợp tác và chia sẻ tri thức, thay vì để mỗi cơ sở tự phát triển giải pháp biệt lập.
Kết luận, giáo dục chỉ có thể dẫn dắt AI khi dám thay đổi cách học, đặt dữ liệu đáng tin cậy làm nền tảng và mở rộng những mô hình đã chứng minh hiệu quả. Công nghệ không thay thế mục tiêu giáo dục: giúp mỗi người học biết suy nghĩ, kiểm chứng và sáng tạo tốt hơn.
