Bài toán phân bổ giảng viên tham chiếu trong kiểm định: Giải pháp tối ưu hóa để đảm bảo bền vững chương trình đào tạo

Kiểm định chất lượng và yêu cầu bền vững chương trình

Trong suốt nhiều thập kỷ qua, kiểm định chất lượng đã trở thành công cụ toàn cầu để củng cố niềm tin xã hội đối với giáo dục đại học (Alenezi et al., 2023; Bonett-Balza et al., 2024). Ở châu Âu, bộ Standards and Guidelines for Quality Assurance in the European Higher Education Area (ESG) của ENQA (2015) đã trở thành kim chỉ nam cho hầu hết các hệ thống kiểm định. Các tiêu chuẩn này nhấn mạnh sự cần thiết của một cơ chế đảm bảo chất lượng nội bộ, dựa trên nguyên tắc minh bạch, liên tục và có sự tham gia của các bên liên quan.

Tại Ý, cơ quan ANVUR xây dựng hệ thống AVA, áp dụng bắt buộc từ năm 2013, đặt trọng tâm vào chu trình tự đánh giá – đánh giá ngoài – cải tiến liên tục. Một trong những chỉ báo quan trọng trong khung AVA là số lượng và chất lượng giảng viên tham chiếu trong mỗi chương trình đào tạo (Murmura et al., 2016; Ministerial Decree 1154/2021). Điều này phản ánh quan điểm: một chương trình chỉ có thể bền vững khi được bảo đảm bởi đội ngũ giảng viên cơ hữu, thay vì phụ thuộc vào giảng viên hợp đồng vốn thiếu ổn định (Law No. 240/2010).

Khái niệm “bền vững” trong kiểm định, vì vậy, không chỉ gói gọn trong sự tồn tại của một chương trình, mà còn bao gồm năng lực duy trì đội ngũ giảng viên lâu dài, tính liên tục giảng dạy, và sự cân bằng giữa các ngành trong cùng một cơ sở. Đây chính là điểm giao thoa giữa quản trị nhân sự, quản lý chất lượng và chiến lược phát triển đại học.

Khung lý thuyết tối ưu hóa và tính khả thi trong giáo dục đại học

Bài toán phân bổ giảng viên tham chiếu (Reference Lecturer Assignment – RLA) được mô tả như một bài toán tối ưu hóa tổ hợp nhiều ràng buộc. Mỗi chương trình phải có số lượng tối thiểu giảng viên cơ hữu, tỷ lệ giảng viên hợp đồng không vượt ngưỡng cho phép, ít nhất 50% giảng viên đến từ đúng khối ngành cơ sở, và đồng thời cần cân đối với nhu cầu của các khoa khác (Chen et al., 2021).

Trước đó, lĩnh vực tối ưu hóa đã chứng minh thành công trong các bài toán lập lịch đại học. Các kỹ thuật như Tabu search (Aladag et al., 2009), simulated annealing (Ceschia et al., 2012), hay particle swarm optimization (Chen & Shih, 2013) đã cho thấy khả năng xử lý hiệu quả các vấn đề phức tạp với quy mô dữ liệu lớn. Vận dụng chúng cho bài toán RLA là sự kế thừa logic, đưa quản trị giáo dục thoát khỏi sự phụ thuộc vào quyết định trực giác, thay bằng cơ chế dựa trên bằng chứng dữ liệu.

Một điểm mới quan trọng là các mô hình này không chỉ tìm lời giải “đúng” theo luật, mà còn tìm lời giải “tối ưu” cho hệ thống, tức là phân bổ nguồn lực giảng viên sao cho giảm thiểu tối đa chi phí, nâng cao hiệu suất, và vẫn đảm bảo toàn vẹn về chất lượng. Đây là sự khác biệt cốt lõi so với cách tiếp cận truyền thống.

Minh chứng thực tiễn từ nghiên cứu tình huống

Một khoa về kỹ thuật của trường đại học tại Ý đã triển khai mô hình tối ưu hóa dựa trên dữ liệu thực tế. Với 30 chương trình đào tạo và 251 giảng viên (gồm 165 giáo sư và 86 nghiên cứu viên), bài toán thủ công vốn đòi hỏi hàng chục giờ xử lý đã được thuật toán giải trong vòng chưa đầy 5 giây. Kết quả cho thấy sự khác biệt rõ rệt: trong khi phương án thủ công cần tới 29 giảng viên ngoài, thì mô hình tối ưu hóa chỉ cần 7 – tức giảm 76% mà vẫn đáp ứng đầy đủ các yêu cầu kiểm định (Ministerial Decree 1154/2021). Hơn thế, các kịch bản so sánh cho thấy, ngay cả khi áp dụng ràng buộc kép (giới hạn cả giảng viên ngoài lẫn giảng viên nội bộ dùng chung với khoa khác), mô hình vẫn đưa ra giải pháp tốt hơn phương án thủ công ở mọi chỉ báo hiệu quả (La Scalia et al. 2025). Điều này chứng minh rằng, việc ứng dụng tối ưu hóa không chỉ mang ý nghĩa học thuật mà còn có giá trị thực tiễn rõ rệt. Nó giúp nhà quản lý đại học đưa ra quyết định công bằng, khách quan và tiết kiệm nguồn lực, thay vì phụ thuộc vào kinh nghiệm chủ quan.

Ý nghĩa khoa học và quản trị

Từ góc độ khoa học, bài toán RLA mở ra một hướng nghiên cứu mới trong quản trị đại học, nơi các phương pháp tối ưu toán học có thể được vận dụng để giải quyết những vấn đề vốn dĩ được coi là “quản trị nhân sự”. Nó kết nối giữa lý thuyết tối ưu hóa và thực tiễn quản lý chất lượng, góp phần hình thành một nền tảng định lượng cho các quyết định chiến lược.

Từ góc độ quản trị, việc áp dụng mô hình giúp các trường đại học nâng cao hiệu quả tự đánh giá, chuẩn bị hồ sơ kiểm định nhanh chóng và chính xác hơn. Nó cũng giảm thiểu rủi ro chồng chéo trong phân bổ nhân sự, đồng thời đảm bảo sự ổn định dài hạn. Đây chính là một bước tiến quan trọng trong việc chuyên nghiệp hóa công tác quản lý nhân lực học thuật.

Khuyến nghị cho giáo dục Việt Nam

Trong bối cảnh Việt Nam, vấn đề bền vững chương trình đào tạo đang được đặt ra cấp thiết, đặc biệt khi các văn bản chính sách mới như Nghị quyết 57-NQ/TW (2024) về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, cùng Quyết định 1002/QĐ-TTg (2025) về phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, đã nhấn mạnh vai trò của đội ngũ giảng viên và chất lượng đào tạo đại học. Bên cạnh đó, khung pháp lý hiện hành (như Thông tư 12/2017/TT-BGDĐT về kiểm định chất lượng chương trình đào tạo) vẫn còn nhiều khoảng trống trong việc hướng dẫn cụ thể cách thức chứng minh “tính bền vững” của chương trình.

Thứ nhất, Việt Nam cần xây dựng một cơ chế chuẩn hóa việc xác định giảng viên tham chiếu, tương tự như khung AVA của Ý hoặc tiêu chuẩn ESG của châu Âu. Việc có một bộ chỉ số rõ ràng, được áp dụng thống nhất trên phạm vi toàn quốc, sẽ giúp các trường có căn cứ minh bạch khi tiến hành tự đánh giá.

Thứ hai, cần thử nghiệm áp dụng các mô hình tối ưu hóa trong phân bổ giảng viên tại một số trường đại học trọng điểm, đặc biệt là các đại học đa ngành, nơi sự chồng chéo trong nhân sự thường diễn ra. Đây không chỉ là thử nghiệm kỹ thuật, mà còn là một cách để tạo dữ liệu minh chứng, phục vụ cải tiến quy trình kiểm định.

Thứ ba, Việt Nam nên học hỏi kinh nghiệm quốc tế trong việc gắn kiểm định với chuyển đổi số. Nhiều nước đã phát triển phần mềm quản lý nhân sự học thuật dựa trên mô hình tối ưu hóa, cho phép kết nối dữ liệu giảng viên, chương trình và kiểm định. Việc hợp tác giữa Bộ Giáo dục và Đào tạo, các trường đại học và doanh nghiệp công nghệ sẽ là bước đi cần thiết để phát triển công cụ tương tự, phù hợp với điều kiện Việt Nam.

Cuối cùng, cần đặt bài toán phân bổ giảng viên trong mối liên hệ với chiến lược phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao. Nếu xem xét kiểm định như một mắt xích trong chuỗi chính sách (từ Nghị quyết 57-NQ/TW, Quyết định 1002/QĐ-TTg cho đến Chương trình Chuyển đổi số ngành giáo dục), thì việc áp dụng mô hình tối ưu hóa không chỉ là công cụ kỹ thuật, mà còn là cách tiếp cận chiến lược để nâng cao năng lực cạnh tranh quốc tế của giáo dục đại học Việt Nam.

Bài toán phân bổ giảng viên tham chiếu vốn được coi là một thủ tục kỹ thuật trong kiểm định, thực chất lại phản ánh năng lực quản trị chiến lược của một trường đại học. Các mô hình tối ưu hóa cho thấy ưu thế vượt trội trong việc giảm chi phí, nâng cao hiệu quả và duy trì bền vững chương trình đào tạo. Với Việt Nam, áp dụng những mô hình này sẽ không chỉ góp phần chuyên nghiệp hóa công tác kiểm định, mà còn tạo nền tảng để hội nhập sâu hơn với chuẩn quốc tế, đưa giáo dục đại học tiến gần hơn tới mục tiêu trở thành động lực chính của đổi mới sáng tạo và phát triển bền vững quốc gia.

Vân An

Tài liệu tham khảo

Aladag, C. H., Hocaoglu, G., & Basaran, M. A. (2009). The effect of neighborhood structures on Tabu search algorithm in solving course timetabling problem. Expert Systems with Applications, 36(10), 12349–12356. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.04.051

Alenezi, S., Al-Eadhya, A., Barasain, R., AlWakeel, T. S., AlEidan, A., & Abohumid, H. N. (2023). Impact of external accreditation on students’ performance: Insights from a full accreditation cycle. Heliyon, 9(5), e15815. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e15815

Bonett-Balza, K., Morales-Ortega, Y., Osorio-Bustamante, J., & Manzanero-Martínez, G. (2024). Implementation of a self-assessment and self-regulation model to obtain institutional accreditation. Formacion Universitaria, 17(3), 117–128.

Ceschia, S., Di Gaspero, L., & Schaerf, A. (2012). Design and analysis of a simulated annealing approach to the post-enrolment course timetabling problem. Computers & Operations Research, 39(7), 1615–1624. https://doi.org/10.1016/j.cor.2011.08.006

Chen, M. C., Sze, S. N., Goh, S. L., Sabar, N. R., & Kendall, G. (2021). A Survey of University Course Timetabling Problem. IEEE Access, 9, 106515–106529. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3100613

ENQA. (2015). Standards and guidelines for quality assurance in the European higher education area. European Association for Quality Assurance in Higher Education.

Goh, S. L., Kendall, G., & Sabar, N. R. (2017). Improved local search approaches to solve the post enrolment course timetabling problem. European Journal of Operational Research, 261(1), 17–29. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.01.040

Law No. 240 of 30 December 2010. (2010). Rules on the organization of universities, academic staff and recruitment. 

Ministerial Decree 1154/2021. (2021). Self-assessment, assessment, initial and periodic accreditation of universities and study programmes.

Murmura, F., Casolani, N., & Bravi, L. (2016). Seven keys for implementing the self-evaluation, periodic evaluation and accreditation (AVA) method. Quality in Higher Education, 22(2), 167–179. https://doi.org/10.1080/13538322.2016.1220695