Một trong những yêu cầu đặt ra khi triển khai Nghị quyết số 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia đối với lĩnh vực giáo dục là tạo môi trường thể chế để khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo thực sự trở thành động lực phát triển.
Triển khai Nghị quyết số 57-NQ/TW, ngành Giáo dục đang chuyển mạnh từ ứng dụng công nghệ ở từng hoạt động sang đổi mới đồng bộ thể chế, phương thức quản trị, đào tạo, nghiên cứu và đánh giá người học. Trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu và hợp tác giữa Nhà nước, nhà trường, doanh nghiệp ngày càng trở thành những yếu tố quan trọng trong quá trình chuyển đổi này.
*Thể chế mở đường cho đổi mới sáng tạo
Một trong những yêu cầu đặt ra khi triển khai Nghị quyết số 57-NQ/TW trong giáo dục là tạo môi trường thể chế để khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo thực sự trở thành động lực phát triển.
Phó Cục trưởng Cục Khoa học, Công nghệ và Thông tin (Bộ Giáo dục và Đào tạo) Trần Nam Tú cho biết, Nghị quyết số 57-NQ/TW, Nghị quyết số 59-NQ/TW và Nghị quyết số 71-NQ/TW của Bộ Chính trị, cùng hệ thống luật và văn bản dưới luật đang tạo thành một chỉnh thể về thể chế thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong giáo dục Việt Nam.
Theo đó, giáo dục và đào tạo tập trung phát triển con người; khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo tạo động lực nội sinh; hội nhập quốc tế giúp kết nối tri thức, công nghệ và nguồn lực toàn cầu.
Khi cơ chế, chính sách mở đường cho thương mại hóa kết quả nghiên cứu, mối quan hệ giữa Nhà nước, nhà trường và doanh nghiệp cũng cần thay đổi. Thay vì phương thức hợp tác truyền thống, các bên cần tiến tới đồng nghiên cứu, đồng sáng tạo và đồng sở hữu kết quả; đồng thời thúc đẩy hình thành các phòng thí nghiệm, trung tâm xuất sắc có hợp tác quốc tế, tăng cường tham gia xây dựng quy tắc, tiêu chuẩn quốc tế và phát huy mạng lưới trí thức Việt Nam ở nước ngoài.
Đây cũng là hướng chuyển từ nghiên cứu chủ yếu trong phạm vi cơ sở giáo dục sang hình thành hệ sinh thái đổi mới sáng tạo có sự tham gia thực chất của doanh nghiệp và các đối tác quốc tế.
Cùng với hoàn thiện thể chế, một chuyển động đáng chú ý trong triển khai Nghị quyết số 57-NQ/TW là chuyển đổi số giáo dục đang đi sâu hơn vào mô hình vận hành của các cơ sở giáo dục.
Tiến sĩ Đặng Văn Huấn, Phó Vụ trưởng Vụ Giáo dục Đại học (Bộ Giáo dục và Đào tạo) cho rằng, chuyển đổi số trong giáo dục đại học không đơn thuần là số hóa tài liệu, triển khai hệ thống quản lý học tập hay đưa một số thủ tục lên môi trường điện tử. Quá trình này đòi hỏi thay đổi đồng thời phương thức đào tạo, nghiên cứu khoa học, quản trị đại học và dịch vụ cho người học trên nền dữ liệu lớn, điện toán đám mây và AI.
Vì vậy, câu hỏi không còn chỉ là “ứng dụng công nghệ như thế nào” mà là “xây dựng mô hình đại học trong môi trường số như thế nào”.
Khung chính sách phát triển đại học số được đề xuất gồm 6 trụ cột: hạ tầng số; dữ liệu đại học; giáo dục và đào tạo số; quản trị thông minh; năng lực số và AI; an toàn, đạo đức và giải trình. Dữ liệu được xác định là trung tâm, phải bảo đảm “đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất, liên thông, dùng chung”.
Hiện hệ thống dữ liệu giáo dục đại học có hơn 4,86 triệu hồ sơ người học, hơn 193.000 hồ sơ nhà giáo và cán bộ quản lý; 100% thí sinh đăng ký tuyển sinh đại học trực tuyến. Hơn 3,54 triệu văn bằng đại học, 241.114 văn bằng thạc sĩ và 8.537 văn bằng tiến sĩ đã được số hóa.
Mức độ trưởng thành số của cơ sở giáo dục đại học có thể được nhìn nhận theo 4 cấp độ: số hóa, tích hợp, quản trị dựa trên dữ liệu và đại học thông minh. Ở mức cao nhất, AI được ứng dụng có kiểm soát để phân tích, dự báo và cá thể hóa, nhưng những quyết định quan trọng vẫn phải có sự giám sát của con người.
Theo Tiến sĩ Đặng Văn Huấn, chính sách cần chuyển trọng tâm “từ công nghệ sang dữ liệu”, gắn chuyển đổi số với tự chủ và trách nhiệm giải trình. Đích đến không phải là trường đại học có nhiều công nghệ nhất, mà là một hệ thống giáo dục đại học mở, kết nối, dựa trên dữ liệu, vận hành thông minh, lấy người học làm trung tâm và có khả năng thích ứng, dẫn dắt phát triển cùng AI.
*Năng lực thích ứng trong kỷ nguyên AI
AI cũng đang tác động trực tiếp đến kiểm tra, đánh giá - một khâu quan trọng của quá trình giáo dục. Ông Jonathan Schmidgall, chuyên gia nghiên cứu cấp cao tại Viện Khảo thí giáo dục Hoa Kỳ (ETS) cho biết, nếu chia quá trình đánh giá thành bốn giai đoạn gồm thiết kế, triển khai, chấm điểm và phản hồi, AI đều có khả năng hỗ trợ ở từng giai đoạn.
Công nghệ có thể nâng cao hiệu quả đánh giá, mở rộng phạm vi những năng lực có thể đo lường, hỗ trợ tổ chức kiểm tra trực tuyến an toàn, bảo mật hơn và tạo thêm điều kiện nâng cao tính công bằng trong đo lường. Tuy nhiên, việc sử dụng AI phải phù hợp với mục tiêu và yêu cầu của từng hoạt động đánh giá.
Kinh nghiệm từ Đại học Massachusetts Amherst (Hoa Kỳ) cho thấy, yêu cầu quản trị AI cũng được đặt ra song song với ứng dụng công nghệ. Theo ông Fouad Abd-El-Khalick, Hiệu trưởng, Phó Chủ tịch phụ trách học thuật của trường, giảng viên được quyết định mức độ cho phép sử dụng AI trong từng môn học tùy theo mục tiêu đào tạo, trong khi sinh viên phải tuân thủ những quy định cụ thể về phạm vi sử dụng.
Trường cũng xây dựng một “sandbox AI” để giảng viên, sinh viên sử dụng công nghệ trong môi trường được kiểm soát; đồng thời đưa các hướng dẫn về AI vào quản trị nhà trường và cụ thể hóa theo đặc thù từng khoa, ngành.
Sự phát triển nhanh của AI không chỉ thay đổi cách dạy, học và quản trị mà còn đặt ra yêu cầu mới đối với nguồn nhân lực - một trong những vấn đề trực tiếp gắn với mục tiêu của Nghị quyết số 57-NQ/TW.
Từ góc nhìn doanh nghiệp công nghệ, ông Bùi Hải Hưng, Phó Chủ tịch Tập đoàn Qualcomm cho rằng, nhu cầu xây dựng đội ngũ nhân lực AI chất lượng cao ngày càng cấp thiết.
Chương trình AI Residency Program do Qualcomm triển khai tại Việt Nam nhằm phát triển tài năng AI trẻ thông qua đào tạo và nghiên cứu cùng các chuyên gia quốc tế. Tỷ lệ tuyển trung bình của chương trình chỉ 2,1%; khoảng 80% học viên sau chương trình tiếp tục học tiến sĩ với học bổng toàn phần. Chương trình đã tuyển dụng toàn thời gian 100 tài năng AI trẻ và có hơn 30 bài báo khoa học mà học viên là tác giả thứ nhất được chấp nhận.
Tuy nhiên, khi AI có khả năng đảm nhiệm ngày càng nhiều công việc, năng lực công nghệ không phải yếu tố duy nhất quyết định khả năng thích ứng của người lao động.
Ông Paul Julian Bennett, Giám đốc Khối Marketing và Tuyển sinh, Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam cho rằng, kỳ vọng đối với người tốt nghiệp đang chuyển dần từ bằng cấp sang năng lực. Theo đó, mô hình năng lực cần chuyển từ hình chữ I - nhấn mạnh chiều sâu chuyên môn và hình chữ T - kết hợp chuyên môn với nền tảng kiến thức rộng, sang mô hình hình chữ M.
Ở mô hình này, chuyên môn vẫn là nền tảng nhưng được bổ sung bởi hai trụ cột là năng lực số và kỹ năng con người, kết nối bằng tư duy toàn cầu. Mục tiêu là người tốt nghiệp không chỉ “có thể làm được việc” mà còn có khả năng làm việc cùng người khác và làm việc trong môi trường toàn cầu.
Ở một góc nhìn khác, Giáo sư Rick Bennett, Phó Hiệu trưởng kiêm Phó Chủ tịch Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam cho rằng, câu hỏi đối với các trường đại học hiện nay không còn đơn thuần là sinh viên có nên sử dụng AI hay không, mà là sử dụng AI như thế nào một cách thông minh, có tư duy phản biện và khả năng sáng tạo.
Theo Giáo sư Rick Bennett, các trường cần bổ sung giá trị cho tấm bằng đại học theo ba hướng: doanh nghiệp tham gia thực chất vào thiết kế chương trình đào tạo; xây dựng cơ chế ghi nhận những năng lực thực tế mà sinh viên đã chứng minh được trong quá trình học; đưa trải nghiệm quốc tế trở thành một phần quan trọng trong quá trình chuẩn bị cho sinh viên bước vào thị trường lao động.
Việc triển khai Nghị quyết số 57-NQ/TW trong giáo dục đang đặt ra yêu cầu rộng hơn việc trang bị thêm công nghệ cho nhà trường. Trong đó, thước đo quan trọng là khả năng biến khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số thành năng lực thực chất của cơ sở giáo dục và người học, qua đó đáp ứng yêu cầu phát triển nguồn nhân lực trong kỷ nguyên số./.
