Từ biết đến làm được: thước đo mới của giáo dục đại học
Đào tạo nhân lực AI là quá trình giúp người học kết hợp kiến thức chuyên môn, khả năng sử dụng công nghệ và năng lực phán đoán để giải quyết công việc thực tế một cách có trách nhiệm. Đây không còn là câu chuyện bổ sung vài công cụ mới vào giáo trình: khi AI có thể tìm kiếm thông tin và xử lý nhiệm vụ theo quy trình, nhà trường phải chuẩn bị cho sinh viên những năng lực mà máy móc không thể thay thế bằng thao tác lặp lại.
Hội thảo Finnish Education: Learning to Shape the Future do Metropolia University Program tổ chức quy tụ chuyên gia, giảng viên, nhà quản lý, sinh viên và đối tác trong cuộc đối thoại học thuật giữa Phần Lan và Việt Nam. Câu hỏi trung tâm là giáo dục đại học cần chuẩn bị gì để người học thích nghi và tiếp tục phát triển trong một thế giới biến đổi liên tục. TS. David Hoang cho rằng đại học cần phát triển đồng thời kiến thức chuyên môn, khả năng sử dụng công nghệ và phẩm chất như tư duy chiến lược, sáng tạo, giao tiếp, trách nhiệm.
Thông điệp này đặt ra một phép thử rõ ràng cho kỹ năng nghề nghiệp: sinh viên có thể kiểm chứng kết quả do AI tạo ra, đưa ra phán đoán và chịu trách nhiệm hay không? Theo các diễn giả, công nghệ có thể hỗ trợ tìm kiếm thông tin, cá nhân hóa việc học và xử lý một số nhiệm vụ; vì thế, vai trò giảng viên cần chuyển dần từ truyền đạt sang hướng dẫn phân tích, kiểm chứng và vận dụng kiến thức.
Bài toán doanh nghiệp không nên đợi đến kỳ thực tập
Khoảng cách giữa điều sinh viên biết và điều họ làm được là vấn đề không thể giải quyết chỉ bằng cách tăng thời lượng học lý thuyết. Tại hội thảo, TS. Peter Pham nhấn mạnh rằng doanh nghiệp cần nhìn thấy năng lực thực tế của ứng viên, nên kết nối doanh nghiệp phải diễn ra trong quá trình đào tạo, thay vì chờ đến lúc sinh viên đi tìm nơi thực tập.
Mô hình Đại học Khoa học Ứng dụng của Phần Lan đặt trọng tâm vào khả năng vận dụng kiến thức, nghiên cứu ứng dụng và hợp tác với doanh nghiệp, cộng đồng. Cách làm này đáng chú ý vì biến bài học thành một chu trình có đầu ra: chuyên gia cập nhật xu hướng, đối tác nêu bài toán, người hướng dẫn hỗ trợ phát triển giải pháp, còn doanh nghiệp phản biện kết quả. Với ngành Smart IT, sinh viên xây nền tảng trước khi tham gia dự án, rồi chuyển từ ý tưởng sang nguyên mẫu, thử nghiệm và trình bày giải pháp.
Đó là cách đào tạo nhân lực AI có cơ hội tạo ra năng lực nghề nghiệp kiểm chứng được, thay vì chỉ chứng nhận người học đã tiếp xúc với công nghệ. Sinh viên còn luyện phối hợp, tự quản lý tiến độ và bảo vệ đề xuất khi luân phiên vai trò trong nhóm. Muốn cách tiếp cận này có tác dụng, bài toán giao cho lớp học phải đủ thật để người học phải lựa chọn, thử sai và giải thích được vì sao giải pháp của mình phù hợp.
AI trong giảng dạy cần đi cùng trách nhiệm và hợp tác
Đưa AI vào lớp học mà thiếu nguyên tắc sử dụng sẽ khiến tốc độ áp dụng vượt xa khả năng bảo đảm chất lượng. Ở miền Đông Nam Bộ, Câu lạc bộ Khối trường đại học, cao đẳng miền Đông Nam Bộ tổ chức tọa đàm về ứng dụng AI trong giáo dục tại Trường Đại học Lạc Hồng ngày 27/10/2026. Diễn đàn ra đời trong bối cảnh AI ngày càng hiện diện trong quản trị, giảng dạy và học tập, nhằm giúp các cơ sở đào tạo chia sẻ kinh nghiệm, nhận diện thách thức và thúc đẩy hợp tác.
Ba chuyên đề tại tọa đàm đề cập công nghệ AI, AI công sở và AI trong giáo dục, cùng an toàn khi sử dụng AI. Các trao đổi bao quát khả năng hỗ trợ công việc, quản lý và đổi mới phương pháp giảng dạy, đồng thời nhấn mạnh bảo vệ thông tin, sử dụng có trách nhiệm và giữ chuẩn mực học thuật. Đây là phần không thể tách khỏi đổi mới: nếu người học không được hướng dẫn kiểm tra thông tin và nhận diện giới hạn của công cụ, AI có thể làm bài tập nhanh hơn nhưng không chắc giúp họ hiểu sâu hơn.
Câu lạc bộ được Hiệp hội Các trường đại học, cao đẳng Việt Nam thành lập năm 2021; tọa đàm vì thế cũng là một cơ chế để các trường tránh triển khai công nghệ rời rạc, thiếu chia sẻ. Theo kế hoạch, Trường Cao đẳng Y tế Đồng Nai sẽ đăng cai tọa đàm của Câu lạc bộ vào năm 2027. Điều đáng theo dõi không chỉ là trường nào dùng thêm công cụ AI, mà là những kinh nghiệm được chuyển thành thay đổi cụ thể trong giảng dạy và quản trị.
Kết luận: học qua việc thật mới theo kịp AI
Các cuộc trao đổi giữa chuyên gia Việt Nam và Phần Lan cùng diễn đàn tại miền Đông Nam Bộ chỉ ra một hướng đi chung: thay vì xem AI là phần mềm bổ trợ, hãy coi sự hiện diện của nó là lý do để thiết kế lại cách học và cách đánh giá. Bài tập cần buộc sinh viên vận dụng kiến thức, kiểm chứng thông tin, làm việc nhóm và trình bày lựa chọn trước những người hiểu nhu cầu nghề nghiệp.
Giáo dục đại học không thể cam kết rằng mọi công việc tương lai sẽ giữ nguyên, nhưng có thể rèn cho người học khả năng thích nghi, học tiếp và chịu trách nhiệm với kết quả. Doanh nghiệp cần tham gia từ lúc xây dựng bài toán, còn trường học phải bảo đảm nền tảng chuyên môn, an toàn và chuẩn mực. Khi hai phía cùng biến nhu cầu thực tế thành trải nghiệm học tập, sinh viên có cơ hội bước ra khỏi giảng đường với năng lực làm được việc, chứ không chỉ biết nói về AI.
