Định hình năng lực trí tuệ nhân tạo bền vững cho giáo dục: Góc nhìn tổ chức và chính sách

Trí tuệ nhân tạo giữa kỳ vọng phát triển và yêu cầu bền vững

Sự hiện diện ngày càng "dày đặc" của trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực đời sống đang làm lộ rõ hai mặt song song của tiến bộ công nghệ. Ở một phía, các hệ thống phân tích dữ liệu, mô hình dự báo, nền tảng học sâu, thị giác máy tính hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên đem lại khả năng tối ưu hóa vận hành, tăng độ chính xác của quyết định và mở rộng phạm vi can thiệp của con người trong những lĩnh vực phức tạp như chăm sóc sức khỏe, năng lượng, nông nghiệp, tài chính, quy hoạch đô thị và giáo dục,... Mặt khác, quá trình triển khai các hệ thống này kéo theo những quan ngại ngày càng lớn về dấu vết môi trường, tiêu thụ năng lượng, thiên kiến thuật toán, rủi ro giám sát và bất bình đẳng trong tiếp cận công nghệ.

Trong bối cảnh đó, một xu hướng đáng chú ý trong các công bố học thuật gần đây là dịch chuyển từ cách tiếp cận kỹ thuật thuần túy sang cách tiếp cận dựa trên năng lực tổ chức và tri thức (Santos et al., 2025). Trí tuệ nhân tạo không còn được nhìn như “hộp đen” kỹ thuật nằm ngoài đời sống tổ chức, mà như một phần của cấu trúc tri thức, văn hóa và chiến lược dài hạn. Các phân tích trắc lượng và phân tích chủ đề trên hàng trăm bài báo quốc tế cho thấy, những tổ chức có khả năng gắn kết trí tuệ nhân tạo với các mục tiêu phát triển bền vững luôn đồng thời sở hữu năng lực quản trị dữ liệu mạnh, cơ chế học tập tổ chức linh hoạt, lãnh đạo định hướng tương lai và mạng lưới hợp tác đa bên vững chắc. Tiếp cận dựa trên tri thức tổ chức (knowledge-based view) khẳng định rằng nguồn lực quyết định lợi thế cạnh tranh không phải là công nghệ tự thân, mà là năng lực tạo lập, tích hợp và vận dụng tri thức trong những bối cảnh phức tạp (Grant, 1996). Khi được đặt trong khung lý thuyết này, trí tuệ nhân tạo không còn là đích đến, mà trở thành phép thử về chiều sâu tri thức, độ chín của thể chế và mức độ trưởng thành của văn hóa tổ chức.

Khung năng lực tổ chức cho trí tuệ nhân tạo bền vững

Những phân tích hệ thống về trí tuệ nhân tạo, đổi mới và phát triển bền vững cho thấy có thể nhận diện một cấu trúc năng lực tổ chức đa tầng, trong đó các nhóm năng lực không tách biệt mà đan xen, bổ trợ và khuếch đại lẫn nhau (Santos et al., 2025). Cụ thể:

Thứ nhất, ở tầng nền tảng là năng lực quản trị dữ liệu và trí tuệ ra quyết định. Trong bất kỳ hệ thống trí tuệ nhân tạo nào, dữ liệu là “nguyên liệu thô” quyết định chất lượng mô hình. Những tổ chức chỉ quan tâm đến khả năng tính toán mà bỏ qua chất lượng dữ liệu và cơ chế giám sát sẽ sớm phải đối diện với thiên kiến hệ thống, sai lệch dự báo và khủng hoảng niềm tin. Năng lực nền tảng này bao gồm khả năng thiết kế quy trình thu thập, làm sạch, chuẩn hóa, phân tích và lưu trữ dữ liệu; xác lập cơ chế truy vết, giải trình, đánh giá rủi ro và ảnh hưởng môi trường của các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Ở đây, trí tuệ nhân tạo không thay thế tư duy phê phán của con người, mà buộc người làm quản lý phải nâng tầm năng lực đọc hiểu và đối thoại với dữ liệu.

Thứ hai, trí tuệ nhân tạo bền vững đòi hỏi năng lực điều hướng trong không gian chính sách và trách nhiệm công. Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn và những hệ thống học sâu tiêu tốn nhiều năng lượng đã thúc đẩy một diễn ngôn mới về “trí tuệ nhân tạo xanh”, đặt ra yêu cầu giảm dấu vết carbon, tối ưu hóa chi phí tính toán và thiết kế mô hình theo hướng tiết kiệm tài nguyên (Dhiman và cộng sự, 2024). Trong bối cảnh này, tổ chức không chỉ cần tuân thủ các quy định hiện hành, mà còn phải chủ động dự đoán xu hướng điều chỉnh chính sách, tham gia đối thoại định hình chuẩn mực và tích hợp các tiêu chí môi trường, xã hội, quản trị vào toàn bộ vòng đời của hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Thứ ba, năng lực học tập tổ chức và phát triển con người là điều kiện không thể thiếu. Khả năng hấp thụ tri thức – hiểu, đánh giá và chuyển hóa tri thức mới thành cải tiến thực chất – chính là “cầu nối” giữa sáng tạo công nghệ và tác động bền vững (Cohen & Levinthal, 1990). Một tổ chức muốn vận hành trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm phải trở thành tổ chức biết học, nơi lỗi được nhìn nhận như cơ hội học hỏi, nơi dữ liệu được dùng để phản tư và nâng cao chất lượng, nơi các nhóm chuyên môn có khả năng đối thoại liên ngành. Đối với giáo dục, điều đó đồng nghĩa với việc người giáo viên, cán bộ quản lý, nhà hoạch định chính sách cần được trang bị những năng lực mới: hiểu biết về dữ liệu, khả năng đọc và chất vấn mô hình, đồng thời giữ vững hệ giá trị nhân văn trong mọi quyết định liên quan đến công nghệ.

Thứ tư, năng lực hợp tác đa bên và xây dựng hệ sinh thái đổi mới trở thành nhân tố gia tốc. Các đánh giá quốc tế về vai trò của trí tuệ nhân tạo đối với các Mục tiêu Phát triển Bền vững cho thấy, tác động tích cực của công nghệ phụ thuộc chặt chẽ vào mức độ hợp tác giữa chính phủ, doanh nghiệp, cơ sở giáo dục, viện nghiên cứu và xã hội dân sự (Vinuesa và cộng sự, 2020). Khi dữ liệu được chia sẻ có kiểm soát, khi các tiêu chuẩn được đồng kiến tạo thay vì áp đặt một chiều, và khi tiếng nói của các nhóm yếu thế được lắng nghe trong thiết kế hệ thống, trí tuệ nhân tạo mới có cơ hội trở thành công cụ phục vụ công bằng xã hội thay vì tái tạo bất bình đẳng.

Cuối cùng, ở tầng kết cấu hạ tầng là năng lực tích hợp trí tuệ nhân tạo vào không gian đô thị và hạ tầng số. Khi trí tuệ nhân tạo kết hợp với mạng lưới cảm biến và các nền tảng kết nối vạn vật, các thành phố có thể vận hành hệ thống năng lượng, giao thông, môi trường và dịch vụ công theo thời gian thực, tạo điều kiện cho các mô hình quản trị đô thị bền vững hơn (Leal Filho và cộng sự, 2024). Đây không chỉ là câu chuyện của riêng đô thị, mà còn là cơ hội để giáo dục, y tế, phúc lợi xã hội tìm kiếm những cấu trúc mới cho dịch vụ công dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.

Hàm ý cho giáo dục: Từ lớp học đến hệ thống

Đặt khung năng lực trên vào bối cảnh giáo dục, có thể thấy rõ rằng những gì trí tuệ nhân tạo đem lại không chỉ là công cụ hỗ trợ dạy học, mà là một phép thử về tầm nhìn, tổ chức và ưu tiên của hệ thống giáo dục.

Ở cấp lớp học, trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ cá nhân hóa hoạt động học tập, nhận diện khó khăn của từng người học, hỗ trợ người giáo viên trong thiết kế bài giảng và đánh giá. Tuy nhiên, nếu thiếu năng lực dữ liệu, thiếu chuẩn mực đạo đức và thiếu hiểu biết về thiên kiến, công nghệ dễ bị biến thành “máy chấm điểm” vô cảm, làm suy giảm vai trò tương tác sư phạm và không tôn trọng bối cảnh đa dạng của người học.

Ở cấp nhà trường, trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu toàn diện về học sinh, giáo viên, chương trình và các hoạt động quản trị, qua đó giúp ban giám hiệu đưa ra quyết định dựa trên chứng cứ. Song nếu nhà trường không có năng lực quản trị dữ liệu, không được trao đủ quyền tự chủ và không có cơ chế giải trình trước cộng đồng, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý có thể dẫn đến gia tăng gánh nặng hành chính hoặc tạo ra những quyết định thiếu minh bạch.

Ở cấp hệ thống, cơ quan quản lý giáo dục có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo quy mô học sinh, điều phối mạng lưới trường lớp, đánh giá chính sách và giám sát những chỉ số then chốt của hệ thống giáo dục. Tuy nhiên, điều này chỉ có ý nghĩa khi dữ liệu được thu thập và xử lý với độ tin cậy cao, khi các mô hình dự báo được giải thích rõ ràng, và khi quyết định quản lý vẫn được cân nhắc trên nền tảng nguyên tắc công bằng, nhân văn và phát triển bền vững.

Nói cách khác, trí tuệ nhân tạo đang buộc hệ thống giáo dục phải trả lời một câu hỏi căn bản: chúng ta thực sự coi trọng điều gì trong giáo dục – hiệu quả ngắn hạn, hay năng lực học tập, nhân phẩm và khả năng đóng góp cho xã hội của người học trong dài hạn?

Khuyến nghị chính sách cho giáo dục Việt Nam: Gắn trí tuệ nhân tạo với tài chính và chuyển đổi số

Việt Nam đang triển khai đồng thời một số định hướng chiến lược quan trọng về chuyển đổi số và đổi mới giáo dục. Quyết định số 749/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030” đã xác định giáo dục là một trong những lĩnh vực ưu tiên, với mục tiêu hình thành nền tảng giáo dục số, phát triển công dân số và hệ sinh thái học tập mở. Nghị quyết số 71-NQ/TW ngày 22 tháng 8 năm 2025 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển giáo dục và đào tạo nhấn mạnh yêu cầu hoàn thiện cơ chế tài chính, bảo đảm đầu tư bền vững, tăng cường đổi mới sáng tạo và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực. Bên cạnh đó, Quyết định số 131/QĐ-TTg phê duyệt Đề án “Tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo giai đoạn 2022–2025, định hướng đến năm 2030” đã tạo hành lang cụ thể để các cơ sở giáo dục từng bước ứng dụng công nghệ số, trong đó có trí tuệ nhân tạo, vào dạy học và quản trị.

Trên nền tảng chính sách đó, có thể đề xuất một số định hướng mang tính hệ thống. Trước hết, cần tái cấu trúc cơ chế tài chính giáo dục theo hướng coi chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo là khoản đầu tư chiến lược, chứ không chỉ là chi phí thiết bị. Điều này đòi hỏi thiết kế các quỹ hoặc chương trình mục tiêu về chuyển đổi số giáo dục, gắn phân bổ nguồn lực với các chỉ số về phát triển hạ tầng dữ liệu, nền tảng học tập số, an toàn thông tin và năng lực số của đội ngũ nhà giáo. Đầu tư tài chính cần tập trung vào những cấu phần tạo ra năng lực lâu dài: cơ sở dữ liệu ngành, kho học liệu số, nền tảng quản lý học tập, hệ thống phân tích học tập, cũng như các chương trình bồi dưỡng về trí tuệ nhân tạo và quản trị dữ liệu cho giáo viên và cán bộ quản lý.

Tiếp theo, cần chú trọng cơ chế bảo đảm công bằng trong tiếp cận công nghệ. Nếu nguồn lực cho hạ tầng số và trí tuệ nhân tạo chỉ tập trung vào các đô thị lớn và các cơ sở giáo dục có điều kiện, khoảng cách chất lượng giữa các vùng miền sẽ ngày càng nới rộng. Vì vậy, chính sách tài chính cần có các gói hỗ trợ có trọng tâm cho vùng khó khăn, ưu tiên hạ tầng kết nối, thiết bị tối thiểu, nền tảng học tập dùng chung và các chương trình bồi dưỡng cho đội ngũ địa phương, để trí tuệ nhân tạo không trở thành “cú hích bất bình đẳng” mới.

Đồng thời, cần thiết kế cơ chế khuyến khích hợp tác giữa nhà nước, cơ sở giáo dục, doanh nghiệp công nghệ và viện nghiên cứu. Chính sách tài chính có thể đóng vai trò “chìa khóa” mở ra những mô hình hợp tác công – tư trong xây dựng nền tảng, phát triển sản phẩm trí tuệ nhân tạo phục vụ giáo dục, thử nghiệm giải pháp mới và đánh giá tác động một cách độc lập. Nếu được thiết kế phù hợp, các quan hệ hợp tác này sẽ giúp ngành giáo dục tận dụng năng lực sáng tạo và nguồn lực của doanh nghiệp, đồng thời vẫn giữ được vai trò định hướng, giám sát và bảo vệ lợi ích công của Nhà nước.

Cuối cùng, việc triển khai trí tuệ nhân tạo trong giáo dục cần gắn với một khung quản trị dữ liệu, đạo đức và an toàn rõ ràng, được phản ánh trong cả chính sách và phân bổ ngân sách. Mọi khoản đầu tư vào nền tảng trí tuệ nhân tạo đều phải đi kèm đầu tư vào cơ chế bảo vệ dữ liệu cá nhân, chuẩn mực sử dụng thông tin của người học, quy trình giải trình và tham gia của các bên liên quan. Chỉ khi đó, tài chính giáo dục mới thực sự là “hạ tầng mềm” nâng đỡ một quá trình chuyển đổi số nhân văn và bền vững.

Từ công nghệ đến năng lực định hình tương lai

Nếu chỉ nhìn trí tuệ nhân tạo như một tập hợp thuật toán, việc thảo luận sẽ dễ trôi về phía hiệu suất, tốc độ, độ chính xác. Nhưng nếu nhìn trí tuệ nhân tạo như phép thử về năng lực tổ chức và sự trưởng thành thể chế, câu chuyện trở nên sâu hơn rất nhiều. Khung năng lực tổ chức cho trí tuệ nhân tạo bền vững gợi mở một nhận thức quan trọng: công nghệ không phải là trung tâm, con người và tri thức mới là trung tâm; thuật toán không phải là mục tiêu, mà là công cụ để hiện thực hóa những giá trị phát triển bền vững mà xã hội lựa chọn.

Đối với giáo dục Việt Nam, việc lồng ghép trí tuệ nhân tạo vào các chương trình chuyển đổi số và đổi mới giáo dục không chỉ là đáp ứng xu thế, mà là cơ hội để tái định nghĩa vai trò của giáo dục trong kỷ nguyên số. Nếu chúng ta coi trọng năng lực học tập suốt đời, tư duy phản biện, đạo đức nghề nghiệp và khả năng kiến tạo tri thức mới của người học, trí tuệ nhân tạo có thể trở thành “đòn bẩy tri thức” giúp mở rộng không gian học tập, làm sâu sắc trải nghiệm giáo dục và tăng cường khả năng thích ứng của xã hội trước biến động. Ngược lại, nếu chỉ dừng ở việc lắp đặt thiết bị, mua sắm phần mềm và chạy theo những chỉ số bề nổi, công nghệ sẽ nhanh chóng trở thành lớp vỏ thời thượng che lấp những bất cập cũ.

Một chiến lược trí tuệ nhân tạo bền vững cho giáo dục vì thế không thể tách rời việc xây dựng khung năng lực tổ chức, thiết kế cơ chế tài chính thông minh và kiên trì theo đuổi các giá trị cốt lõi của giáo dục. Khi những trụ cột đó cùng hội tụ, trí tuệ nhân tạo sẽ không còn là một xu hướng nhất thời, mà trở thành một phần hữu cơ của hệ sinh thái tri thức, góp phần định hình tương lai giáo dục Việt Nam theo hướng sáng tạo, công bằng và bền vững.

Vân An tổng hợp

Tài liệu tham khảo 

Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1), 128–152.

Dhiman, R., Miteff, S., Wang, Y., Ma, S.-C., Amirikas, R., & Fabian, B. (2024). Artificial intelligence and sustainability—A review. Analytics, 3(1), 140–164.

Grant, R. M. (1996). Toward a knowledge-based theory of the firm. Strategic Management Journal, 17, 109–122.

Leal Filho, W., Mbah, M. F., Dinis, M. A. P., Trevisan, L. V., de Lange, D., Mishra, A., Rebelatto, B., Ben Hassen, T., & Aina, Y. A. (2024). The role of artificial intelligence in the implementation of the UN Sustainable Development Goal 11: Fostering sustainable cities and communities. Cities, 150, 105021.

Santos, M. R. C., Carvalho, L. C., & Francisco, E. (2025). A capability-based framework for knowledge-driven AI innovation and sustainability. Information, 16(11), 987. 

Shneiderman, B. (2020). Human-centered artificial intelligence: Reliable, safe and trustworthy. International Journal of Human–Computer Interaction, 36(6), 495–504.

Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., Felländer, A., Langhans, S. D., Tegmark, M., & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11, 233.