AI buộc đại học phải thay đổi từ nền tảng
Đào tạo đại học trong kỷ nguyên AI là quá trình chuẩn bị cho sinh viên làm việc cùng trí tuệ nhân tạo bằng kiến thức chuyên môn, khả năng đánh giá kết quả và trách nhiệm nghề nghiệp. Đây không thể chỉ là việc thêm một môn học về công cụ mới vào chương trình cũ. Ngày 11/8/2026, Phó Thủ tướng Lê Tiến Châu ký quyết định phê duyệt chương trình quốc gia phát triển nhân lực AI, đặt mục tiêu trang bị kỹ năng AI cho khoảng 10 triệu người lao động vào năm 2030. Quy mô mục tiêu ấy cho thấy đào tạo AI đại học không còn là lựa chọn riêng của các ngành công nghệ. ILO ước tính 20,8% việc làm tại Việt Nam, tương đương 11,5 triệu việc làm, có khả năng chịu tác động từ AI. Khi công việc đổi nhanh, trường nào chậm cập nhật sẽ khiến người học bước vào thị trường lao động với năng lực không còn khớp yêu cầu.
Chương trình học phải dạy cách tư duy, không chỉ cách dùng công cụ
Một chương trình học phù hợp AI cần bắt đầu từ việc xác định sinh viên phải làm được gì khi công việc có sự tham gia của máy móc, rồi mới chọn nội dung và cách dạy. Bổ sung công cụ AI vào bài giảng theo lối cũ không bảo đảm người học tiến bộ; điều cần thiết là thiết kế lại chuẩn đầu ra, phương pháp dạy, cách kiểm tra và hỗ trợ học tập. Sinh viên cần biết đặt câu hỏi, phân tích vấn đề, vận dụng kiến thức ngành và kiểm chứng câu trả lời do AI tạo ra. Nếu chỉ chấm sản phẩm cuối cùng, giảng viên khó nhận biết người học có hiểu bản chất hay chỉ dựa vào công cụ. Vì vậy, đánh giá nên chú trọng cả quá trình lập luận, lựa chọn nguồn tin và khả năng giải thích quyết định. Đây là hướng cải cách giáo dục đại học thực chất hơn việc chạy theo từng ứng dụng mới.
Kỹ năng sinh viên thời AI là sự kết hợp giữa chuyên môn và phán đoán
AI có thể hỗ trợ viết, phân tích và xử lý một số nhiệm vụ, nhưng không thay thế nhu cầu hiểu sâu lĩnh vực, nhận ra sai sót và chịu trách nhiệm về kết quả. Vì vậy, kỹ năng sinh viên thời AI cần gồm tư duy phản biện, sáng tạo, giao tiếp, hợp tác, phán đoán khi thiếu chắc chắn và khả năng sử dụng AI có mục đích. Sinh viên cũng cần thực hành kiểm tra thông tin do hệ thống tạo ra thay vì mặc nhiên xem câu trả lời trôi chảy là chính xác. Tiến sĩ Tan Hong Ming nhấn mạnh: “Hiểu biết về trí tuệ nhân tạo mới chỉ là điểm khởi đầu”. Nhận định này đáng lưu ý: biết thao tác với công cụ chưa đủ nếu người học không hiểu chuyên môn và không biết công nghệ có thể cải thiện công việc ở đâu. Nhà trường nên tạo cơ hội để sinh viên luyện những năng lực ấy qua dự án, tình huống và bài tập gắn với nghề nghiệp.
Doanh nghiệp phải cùng tham gia, còn đại học cần quản trị có trách nhiệm
Đại học không thể tự mình dự đoán đầy đủ kỹ năng mà mọi ngành nghề sẽ cần. Doanh nghiệp nên góp phần xác định năng lực, cung cấp chuyên gia và tạo cơ hội thực tập, trải nghiệm công việc cho người học. Những kết nối này giúp kiến thức trên lớp được thử trong bối cảnh thật, đồng thời giúp trường nhận ra nội dung nào cần cập nhật. Một bài phân tích của Đại học Công nghiệp Hà Nội đề xuất chuyển từ đại học số sang mô hình tích hợp AI ngay từ thiết kế, gồm đổi mới chương trình, dạy học, đánh giá, hỗ trợ người học và quản trị AI có trách nhiệm. Hướng đi ấy có giá trị vì đặt việc thiết kế đào tạo lên trước việc chọn công cụ. Đại học cần đầu tư năng lực AI cho cả giảng viên lẫn sinh viên, đồng thời quản lý dữ liệu, an toàn thông tin và đạo đức sử dụng. Mục tiêu quốc gia chỉ thành kết quả khi chính sách được triển khai hiệu quả tại các cơ sở đào tạo.
