Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đang đặt giáo dục đại học trước yêu cầu đổi mới toàn diện, từ phương thức đào tạo, quản trị nhà trường đến cách thức đưa kết quả nghiên cứu vào thực tiễn. Đây cũng là những vấn đề được các chuyên gia đặt ra tại hội thảo khoa học “AI Transformation: Chuyển đổi AI trong giáo dục đại học”, diễn ra ngày 28/9 tại TP.HCM.
Hội thảo do Trường Đại học Gia Định (GDU) phối hợp với Trường Đại học CMC tổ chức, quy tụ các nhà nghiên cứu, chuyên gia công nghệ và nhà quản lý giáo dục cùng thảo luận về những thay đổi mà AI đang tạo ra trong môi trường đại học.
Thay vì chỉ tập trung vào việc ứng dụng các công cụ AI riêng lẻ, chương trình đi sâu vào ba vấn đề có tính liên kết: xây dựng mô hình đại học vận hành dựa trên AI, đổi mới hoạt động dạy và học trong bối cảnh công nghệ có thể xử lý ngày càng nhiều tác vụ thông tin, đồng thời thúc đẩy thương mại hóa các kết quả nghiên cứu.
Trong những năm gần đây, AI ngày càng xuất hiện phổ biến trong giảng đường, từ hỗ trợ giảng viên soạn bài, giúp sinh viên tìm kiếm tài liệu đến phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình hành chính. Tuy nhiên, việc sử dụng nhiều công cụ AI chưa đồng nghĩa với chuyển đổi AI toàn diện.
TS. Nguyễn Đăng Trị, Giám đốc Trung tâm Công nghệ và Chuyển đổi số, kiêm Phó Trưởng khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Gia Định, cho rằng khái niệm AI-Native University cần được nhìn nhận ở cấp độ rộng hơn.
“AI-Native University được đặt vấn đề ở cấp độ rộng hơn. AI không chỉ được bổ sung vào một số hoạt động riêng lẻ, mà có thể trở thành một phần trong cách nhà trường tổ chức, quản trị, đào tạo và hỗ trợ người học”, ông chia sẻ.
Theo cách tiếp cận này, AI không thay thế vai trò của con người mà đóng vai trò hỗ trợ phân tích, điều phối và thực hiện các công việc phù hợp. Những quyết định liên quan đến mục tiêu, chiến lược, chính sách và chuyên môn vẫn thuộc về con người.
Ở cấp độ đào tạo, việc kết hợp AI với dữ liệu học tập có thể giúp nhà trường nhận diện rõ hơn năng lực, nhu cầu và mục tiêu của từng sinh viên, từ đó thiết kế các phương thức hỗ trợ phù hợp.
Điểm cốt lõi của mô hình AI-Native không nằm ở số lượng công nghệ được triển khai, mà ở khả năng tích hợp AI vào hệ thống vận hành để nâng cao hiệu quả hoạt động và hỗ trợ con người đưa ra quyết định.
Nếu AI đang làm thay đổi cách trường đại học vận hành, lớp học cũng đứng trước yêu cầu điều chỉnh tương ứng. Khi công nghệ có thể hỗ trợ tìm kiếm, tổng hợp và tạo nội dung, việc truyền đạt kiến thức đơn thuần không còn là trọng tâm duy nhất của giáo dục đại học.
PGS.TS. Nguyễn Hữu Quỳnh, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học CMC, cho rằng lợi thế của người học trong bối cảnh mới cần được xây dựng trên khả năng vận dụng kiến thức, tư duy phản biện, giải quyết vấn đề và thích ứng với những thay đổi.
Từ thực tiễn triển khai tại Trường Đại học CMC, mô hình CMCU AI-Native Learning Ecosystem được giới thiệu như một hướng tiếp cận kết nối triết lý giáo dục, phương pháp sư phạm, AI và dữ liệu nhằm thiết kế lại trải nghiệm học tập.
Trong mô hình này, giảng viên không chỉ đảm nhiệm vai trò truyền đạt kiến thức mà còn trở thành người thiết kế trải nghiệm học tập, định hướng tư duy, hướng dẫn sinh viên kiểm chứng thông tin và vận dụng kiến thức vào các tình huống thực tế.
Sự thay đổi này đặt ra yêu cầu điều chỉnh cả chương trình đào tạo lẫn phương thức kiểm tra, đánh giá. Khi người học có thể sử dụng AI để hoàn thành nhiều nhiệm vụ, các hoạt động đánh giá cần chú trọng hơn đến quá trình tư duy, khả năng ứng dụng và năng lực giải quyết vấn đề của sinh viên.
Bên cạnh đào tạo và quản trị, khả năng chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành giá trị thực tiễn cũng là nội dung được quan tâm tại hội thảo.
Theo bà Hằng Vũ, để một sáng kiến công nghệ có thể đi từ phòng nghiên cứu đến thị trường, cần xem xét đồng thời khả năng giải quyết vấn đề, mức độ phù hợp với nhu cầu khách hàng và tiềm năng mở rộng.
Các tiêu chí Problem–Solution Fit, Product–Market Fit và Scalability được đặt trong mối liên hệ với quá trình phát triển, hoàn thiện và thương mại hóa sáng kiến.
Những hướng đi như cấp phép công nghệ, hợp tác phát triển sản phẩm hoặc hình thành doanh nghiệp từ trường đại học cũng được đề cập như những phương thức kết nối tri thức học thuật với nhu cầu của doanh nghiệp và xã hội.
Cách tiếp cận này mở rộng phạm vi của chuyển đổi AI, từ việc ứng dụng công nghệ trong nội bộ nhà trường sang khả năng tạo ra sản phẩm, dịch vụ và giải pháp có giá trị thực tế.
Tại Trường Đại học Gia Định, chuyển đổi AI được đặt trong định hướng phát triển môi trường giáo dục hiện đại, đẩy mạnh số hóa, gắn đào tạo với doanh nghiệp và nhu cầu của thị trường lao động.
PGS.TS. Phạm Văn Song, Quyền Hiệu trưởng GDU, nhận định việc thiết kế lại chương trình đào tạo và phương thức kiểm tra, đánh giá là yêu cầu tất yếu trong kỷ nguyên AI.
Theo ông, nhà trường sẽ triển khai chiến lược phát triển mới, gắn chương trình đào tạo với hệ sinh thái ngành và nhu cầu thực tiễn, đồng thời đổi mới theo hướng linh hoạt, ứng dụng, tạo điều kiện để sinh viên phát huy năng lực, chủ động thích ứng và làm chủ công nghệ trong hành trình nghề nghiệp.
Để hiện thực hóa định hướng này, trong tháng 8/2026, GDU đã tổ chức chuỗi chuyên đề dành cho tân sinh viên K20, tập trung vào xu hướng AI và nghề nghiệp, năng lực sử dụng AI, an toàn, bảo mật và ứng dụng công nghệ trong học tập. Trường cũng tiếp tục triển khai các workshop, seminar và talkshow chuyên đề với sự tham gia của chuyên gia, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp.
Hiện GDU đào tạo 54 ngành, chuyên ngành. Riêng nhóm Công nghệ thông tin có các lĩnh vực như Trí tuệ nhân tạo, Công nghệ thông tin, Kỹ thuật phần mềm, Khoa học dữ liệu, Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu, An ninh mạng.
Những nội dung được thảo luận tại hội thảo cho thấy chuyển đổi AI trong giáo dục đại học không đơn thuần là quá trình đưa công nghệ vào giảng đường. Đây là bài toán tổng thể, đòi hỏi sự thay đổi đồng bộ từ tư duy quản trị, phương pháp giảng dạy đến năng lực nghiên cứu và khả năng kết nối với thị trường, qua đó chuẩn bị nguồn nhân lực thích ứng với môi trường nghề nghiệp đang biến đổi nhanh chóng.
Quốc Thái
