Trí tuệ nhân tạo và chiến lược tái định hình giáo dục đại học trong kỷ nguyên số

Từ chuyển đổi số truyền thống đến bước ngoặt trí tuệ nhân tạo

Chuyển đổi số trong giáo dục đại học vốn đã khởi đầu từ cuối thế kỷ XX, khi máy tính và internet được đưa vào các quy trình hành chính và học thuật. Sang đầu thế kỷ XXI, sự phát triển của học trực tuyến và các hệ thống quản lý học tập (LMS) đã mở rộng khả năng tiếp cận giáo dục (Rodríguez-Abitia & Bribiesca-Correa, 2021). Sự ra đời của các khóa học trực tuyến mở đại trà (MOOCs) trong thập niên 2010 tiếp tục thay đổi sâu sắc quan niệm về việc học không biên giới. Tuy nhiên, chỉ đến khi AI xuất hiện mạnh mẽ trong thập niên 2020, giáo dục đại học mới thực sự bước vào một giai đoạn chuyển đổi mang tính cách mạng (George & Wooden, 2023).

AI cho phép tạo ra các lộ trình học tập cá nhân hóa dựa trên dữ liệu lớn, cung cấp phản hồi tức thời và chính xác, dự báo nguy cơ thất bại học tập, và thậm chí hỗ trợ giảng viên trong thiết kế môn học (Zawacki-Richter et al., 2019). Cùng với đó, điện toán lượng tử được kỳ vọng sẽ mở rộng khả năng xử lý dữ liệu của AI, đưa khái niệm “đại học thông minh” từ ý tưởng thành hiện thực (George & Wooden, 2023).

Hệ sinh thái đại học thông minh: công nghệ và con người

Một đại học thông minh không chỉ là sự tích hợp công nghệ mà còn là một hệ sinh thái gắn kết nhiều thành tố. Hệ thống quản lý học tập thế hệ mới có khả năng phân tích dữ liệu học tập và hành vi sinh viên để đưa ra lộ trình phù hợp cho từng cá nhân. Các hệ thống gia sư ảo sử dụng AI có thể mô phỏng việc kèm cặp trực tiếp, cung cấp phản hồi tùy chỉnh theo phong cách và tốc độ học của từng người (Bradáč & Kostolányová, 2016).

Song song với đó, công nghệ thực tế ảo (VR), thực tế tăng cường (AR) và Metaverse đang mở ra không gian học tập nhập vai, cho phép người học trải nghiệm bối cảnh mô phỏng trong các lĩnh vực phức tạp như y học, kỹ thuật hay quản trị (Reiners et al., 2021; Zhai et al., 2022). Chatbot và trợ lý ảo cũng ngày càng phổ biến, hỗ trợ người học trong tra cứu thông tin, đăng ký học phần, đồng thời giảm tải cho bộ máy quản lý (Okonkwo & Ade-Ibijola, 2021). Các hệ thống robot và tự động hóa cũng được ứng dụng vào giảng dạy thực hành, nghiên cứu, cũng như duy trì an ninh và cơ sở hạ tầng (Esposito, 2017; George & Wooden, 2023).

Một điểm then chốt trong hệ sinh thái này là năng lực phân tích dữ liệu. Thông qua các hệ thống quản lý dữ liệu thông minh, nhà trường có thể phát hiện sớm sinh viên có nguy cơ bỏ học, thiết kế các biện pháp can thiệp kịp thời, đồng thời tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên. Việc kết hợp công nghệ và phân tích dữ liệu không chỉ nâng cao hiệu quả quản trị mà còn cho phép triển khai giáo dục theo hướng dựa trên bằng chứng (Lemay, Baek & Doleck, 2021).

Cơ hội chiến lược và những giới hạn cần cảnh giác

AI mang lại triển vọng to lớn cho giáo dục đại học. Về mặt kinh tế, công nghệ này giúp giảm chi phí vận hành, tăng hiệu quả quản trị và mở rộng quy mô đào tạo (Schiff, 2021). Về mặt học thuật, AI hỗ trợ cá nhân hóa học tập, tăng cường sự tham gia của sinh viên, đồng thời tạo điều kiện để giảng viên tập trung nhiều hơn vào nghiên cứu và phát triển học thuật (Heilinger, Kempt & Nagel, 2023). Đối với các cộng đồng yếu thế, AI có thể trở thành công cụ dân chủ hóa tri thức, giúp người học ở vùng sâu, vùng xa tiếp cận các nguồn tài nguyên học tập chất lượng (Luckin & Holmes, 2016).

Tuy nhiên, thách thức cũng không hề nhỏ. Nguy cơ mất việc làm do tự động hóa hành chính và giảng dạy là vấn đề hiện hữu (Brynjolfsson & McAfee, 2014; George & Wooden, 2023). Việc thiếu vắng sự tương tác trực tiếp giữa thầy và trò có thể làm suy giảm giá trị nhân văn vốn là cốt lõi của giáo dục. Bên cạnh đó, tính thiên lệch của thuật toán, nguy cơ vi phạm quyền riêng tư dữ liệu và sự thiếu minh bạch của các hệ thống AI có thể làm gia tăng bất bình đẳng thay vì thu hẹp nó (Mittelstadt et al., 2016; Eubanks, 2018). Vì thế, tính minh bạch, khả năng giải thích và giám sát của con người cần trở thành nguyên tắc bất di bất dịch trong việc tích hợp AI vào giáo dục.

Hàm ý quản trị và định hình chính sách

Việc tích hợp AI vào giáo dục đại học không chỉ là thách thức công nghệ mà còn là bài toán quản trị chiến lược. Các trường cần tái cấu trúc mô hình tổ chức, xác định lại vai trò của giảng viên, đồng thời chuẩn bị cho sự thay đổi về kỹ năng và chức năng công việc. Việc xây dựng khung pháp lý và chính sách bảo mật dữ liệu là nền tảng để đảm bảo AI được triển khai minh bạch và có trách nhiệm (Crawford & Calo, 2016; George & Wooden, 2023).

Một yếu tố quan trọng khác là sự chấp nhận của thị trường lao động. Uy tín học thuật và niềm tin xã hội sẽ quyết định việc bằng cấp từ các cơ sở tích hợp AI có được công nhận hay không. Nếu thiếu sự tin tưởng, ngay cả những đổi mới công nghệ tiên tiến nhất cũng khó có thể tạo ra tác động bền vững.

Đóng góp lý thuyết và thực tiễn

Đóng góp quan trọng của việc phân tích sự chuyển đổi chiến lược qua AI là ở chỗ nó đặt nền tảng cho một khung khái niệm mới trong quản trị giáo dục đại học. Thay vì chỉ tập trung vào khía cạnh công nghệ, AI được nhìn nhận như một yếu tố tái cấu trúc toàn diện hệ thống quản trị, giảng dạy và nghiên cứu (George & Wooden, 2023). Về mặt lý thuyết, điều này giúp làm rõ cách thức các công nghệ trí tuệ nhân tạo tương tác với yếu tố xã hội, văn hóa và chính trị trong giáo dục.

Về thực tiễn, những phân tích này cung cấp cơ sở để các nhà quản lý xây dựng chính sách, từ thiết kế hệ sinh thái đại học thông minh, đến ban hành các chuẩn mực đạo đức và pháp lý về sử dụng AI. Những khuyến nghị như tăng cường năng lực dữ liệu, phát triển mô hình đào tạo liên ngành, hay thiết lập cơ chế giám sát minh bạch đều có giá trị tham chiếu trực tiếp cho các cơ sở giáo dục đang trong quá trình chuyển đổi (Mittelstadt et al., 2016; Schiff, 2021).

Trong bối cảnh Việt Nam đang triển khai Chiến lược chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng 2030, cũng như Nghị quyết 57-NQ/TW về khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo, việc tích hợp AI vào giáo dục đại học cần được xem như một ưu tiên chiến lược. Trước hết, cần xây dựng các thí điểm về “đại học thông minh” tại một số cơ sở giáo dục trọng điểm, qua đó hình thành mô hình mẫu có thể nhân rộng (George & Wooden, 2023). Những thí điểm này nên tập trung vào ứng dụng AI trong quản trị đào tạo, phân tích dữ liệu học tập và phát triển nền tảng hỗ trợ học tập cá nhân hóa.

Đồng thời, cần phát triển nguồn nhân lực vừa có chuyên môn giáo dục, vừa có hiểu biết về công nghệ. Điều này có thể thực hiện thông qua việc bổ sung các mô-đun đào tạo về AI trong chương trình bồi dưỡng giảng viên, cũng như khuyến khích hợp tác liên ngành giữa khoa học giáo dục và khoa học dữ liệu. Bên cạnh đó, xây dựng khung đạo đức và pháp lý rõ ràng về bảo mật dữ liệu, minh bạch thuật toán và công bằng trong sử dụng AI là yêu cầu bắt buộc (Mittelstadt et al., 2016).

Một hướng đi quan trọng khác là khuyến khích hợp tác với doanh nghiệp công nghệ để tạo ra hệ sinh thái giáo dục số bền vững. Chính sự đồng hành này sẽ giúp các trường đại học Việt Nam không chỉ bắt kịp xu thế toàn cầu, mà còn phát triển theo cách phù hợp với điều kiện kinh tế – xã hội trong nước.

AI đang mở ra viễn cảnh tái định hình toàn diện giáo dục đại học, từ quản trị tới giảng dạy và học tập. Tuy nhiên, con đường này không thể được xây dựng chỉ bằng công nghệ, mà cần dựa trên chiến lược quản trị, chính sách nhân văn và sự đồng thuận của xã hội. Đối với Việt Nam, đây là thời điểm thích hợp để đón đầu xu thế, tận dụng AI như một động lực mới cho phát triển giáo dục, nhưng đồng thời cũng là lúc cần thiết lập khung pháp lý và chuẩn mực đạo đức rõ ràng để bảo vệ các giá trị cốt lõi của giáo dục.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Boden, M. A. (2018). Artificial Intelligence: A Very Short Introduction. Oxford University Press.

Bozkurt, A., Karadeniz, A., Baneres, D., Guerrero-Roldán, A. E., & Rodríguez, M. E. (2021). Artificial intelligence and reflections from educational landscape: A review of AI studies in half a century. Sustainability, 13(2), 800. https://doi.org/10.3390/su13020800

Borgmann, A. (1984). Technology and the Character of Contemporary Life: A Philosophical Inquiry. University of Chicago Press.

Borgmann, A. (2006). Real American Ethics: Taking Responsibility for Our Country. University of Chicago Press.

Chen, X., Zou, D., Xie, H., & Cheng, G. (2021). Twenty years of personalized language learning. Educational Technology & Society, 24(1), 205–222.

Craig, C. J. (2022). The AI-copyright challenge: Tech-neutrality, authorship, and the public interest. In R. Abbott (Ed.), Research Handbook on Intellectual Property and Artificial Intelligence (pp. 134–155). Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781800881907.00013

Eshraghian, J. K. (2020). Human ownership of artificial creativity. Nature Machine Intelligence, 2(3), 157–160. https://doi.org/10.1038/s42256-020-0161-x

Ferrara, E. (2023). Fairness and bias in artificial intelligence: A brief survey of sources, impacts, and mitigation strategies. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.4615421

Horvatić, D., & Lipic, T. (2021). Human-centric AI: The symbiosis of human and artificial intelligence. Entropy, 23(3), 332. https://doi.org/10.3390/e23030332

MacDonald, M. N., Badger, R., & Dasli, M. (2006). Authenticity, culture and language learning. Language and Intercultural Communication, 6(3–4), 250–261. https://doi.org/10.2167/laic252.0

Major, L., Francis, G. A., & Tsapali, M. (2021). The effectiveness of technology-supported personalised learning in low-and middle-income countries: A meta-analysis. British Journal of Educational Technology, 52(5), 1935–1964. https://doi.org/10.1111/bjet.13116

Nassaji, H., & Kartchava, E. (2021). The Cambridge Handbook of Corrective Feedback in Second Language Learning and Teaching. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108589789.001

Padget, S. (2013). Creativity and Critical Thinking. Routledge.

Woo, J. H., & Choi, H. (2021). Systematic review for AI-based language learning tools. arXiv Preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.04455