Chuyển đổi đào tạo trong kỷ nguyên AI - Định hướng với Đại học Công nghiệp Hà Nội

TS. Đặng Trọng Hợp – Ban Đào tạo

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là AI tạo sinh và các hệ thống AI có khả năng hành động theo mục tiêu, đang chuyển từ một nhóm công nghệ chuyên biệt thành một lớp hạ tầng năng lực mới của nền kinh tế và xã hội. Tác động của AI không chỉ thể hiện ở tự động hóa một số nhiệm vụ mà còn ở việc tăng cường năng lực con người, tái cấu trúc nghề nghiệp, hình thành các công việc mới và nâng chuẩn năng lực đầu vào của thị trường lao động. Trong bối cảnh đó, các cơ sở giáo dục đại học đứng trước một yêu cầu chuyển đổi có tính cấu trúc: không chỉ đưa công cụ AI vào lớp học, mà phải tái thiết kế chuẩn đầu ra, chương trình đào tạo, phương thức dạy học, kiểm tra đánh giá, hệ thống hỗ trợ người học, dữ liệu và quản trị.

Bài viết tổng hợp bằng chứng từ Báo cáo Phát triển Thế giới 2026 (WDR 2026) của World Bank, Future of Jobs Report 2025 của World Economic Forum (WEF), Global AI Jobs Barometer 2026 của PwC, báo cáo Generative AI and Jobs in Viet Nam 2026 của ILO, các hướng dẫn và khung năng lực của UNESCO, cùng các nghiên cứu về GenAI trong giáo dục đại học; đồng thời đối chiếu với Chiến lược phát triển Đại học Công nghiệp Hà Nội giai đoạn 2026–2030, tầm nhìn 2035 và Bộ chỉ số cấp 2 của Nhà trường. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất định hướng chuyển đổi từ đại học số sang đại học tích hợp AI từ thiết kế, tập trung vào chương trình đào tạo, dạy-học và đánh giá, phát triển năng lực AI cho người dạy và người học, dữ liệu và hệ thống hỗ trợ người học, cùng quản trị AI có trách nhiệm.

Từ khóa: trí tuệ nhân tạo; AI tạo sinh; giáo dục đại học; đại học tích hợp AI từ thiết kế; bản đồ tích hợp AI; chuyển đổi đào tạo.

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

1. Đặt vấn đề

Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là AI tạo sinh (GenAI), đang chuyển nhanh từ một công cụ hỗ trợ riêng lẻ thành một lớp năng lực mới của nền kinh tế và tổ chức. Khác với các làn sóng số hóa trước đây chủ yếu tự động hóa quy trình, GenAI có thể tham gia trực tiếp vào các nhiệm vụ nhận thức như viết, lập trình, phân tích dữ liệu, tổng hợp tri thức, tạo nội dung và hỗ trợ ra quyết định. Vì vậy, vấn đề đối với giáo dục đại học không còn dừng ở việc có cho phép sử dụng AI hay lựa chọn công cụ nào, mà là AI đang làm thay đổi cấu trúc công việc, chuẩn năng lực nghề nghiệp và cách con người học tập như thế nào [1], [2].

Các bằng chứng gần đây từ World Bank, WEF, PwC và ILO cho thấy AI đang tác động đến thị trường lao động chủ yếu thông qua tái cấu trúc nhiệm vụ, thay đổi yêu cầu kỹ năng và hình thành các phương thức phối hợp mới giữa con người và công nghệ [1], [11]–[14]. Điều đáng chú ý đối với giáo dục đại học không chỉ là quy mô tác động, mà là tốc độ thay đổi kỹ năng và xu hướng nâng chuẩn năng lực ở nhiều nghề nghiệp tri thức. Vì vậy, chương trình đào tạo cần có khả năng thích ứng nhanh hơn với sự biến đổi của công việc và yêu cầu nghề nghiệp.

Tốc độ phổ biến của AI cũng làm rút ngắn đáng kể chu kỳ thích ứng. WDR 2026 cho thấy thời gian để ChatGPT đạt ngưỡng sử dụng 3% dân số chỉ khoảng năm tháng, nhanh hơn nhiều so với các công nghệ mục đích chung trước đây [1]. Điều này tạo sức ép để giáo dục đại học chuyển từ cơ chế cập nhật chương trình theo chu kỳ dài sang cơ chế rà soát thường xuyên, dựa trên bằng chứng về nghề nghiệp, kỹ năng và kết quả đào tạo.

Trong bối cảnh AI có thể đảm nhiệm ngày càng nhiều nhiệm vụ ở mức cơ bản, giáo dục đại học đứng trước yêu cầu chuyển đổi có tính cấu trúc, bởi giá trị của người tốt nghiệp đang dịch chuyển sang các năng lực bậc cao hơn như xác định và cấu trúc vấn đề, vận dụng kiến thức chuyên môn, sử dụng AI có chiến lược, kiểm chứng và phản biện kết quả, phán đoán trong điều kiện không chắc chắn, sáng tạo, giao tiếp, hợp tác và chịu trách nhiệm nghề nghiệp. Vì vậy, chuyển đổi đào tạo không nên bắt đầu từ việc lựa chọn hay đưa các công cụ AI vào giảng dạy, mà cần bắt đầu từ câu hỏi cốt lõi: trong một thế giới mà con người thường xuyên làm việc cùng AI, sinh viên cần có những năng lực gì và mô hình đào tạo phải thay đổi như thế nào để hình thành những năng lực đó?

Bài tham luận tập trung trả lời hai câu hỏi. Thứ nhất, AI đang làm thay đổi việc làm, yêu cầu năng lực nghề nghiệp và giáo dục đại học như thế nào? Thứ hai, Đại học Công nghiệp Hà Nội (HaUI) cần chuyển đổi mô hình đào tạo ra sao để sinh viên tốt nghiệp có khả năng làm việc hiệu quả, sáng tạo và có trách nhiệm trong môi trường nghề nghiệp có sự hiện diện thường xuyên của AI? Cách tiếp cận được triển khai theo chuỗi: từ thay đổi nghề nghiệp và nhiệm vụ dẫn đến năng lực tương lai để xây dựng chuẩn đầu ra, từ đó cập nhật chương trình, học phần và phương pháp dạy-học, đánh giá, ứng dụng dữ liệu, công nghệ trong quản trị [9], [10].

Bài viết sử dụng phương pháp tổng hợp tài liệu, phân tích chính sách và đối chiếu chiến lược nhằm nhận diện tác động của AI đối với thị trường lao động và giáo dục đại học, từ đó đề xuất định hướng chuyển đổi đào tạo phù hợp với Đại học Công nghiệp Hà Nội. Các luận điểm về tác động của AI đối với kinh tế, năng suất, việc làm và năng lực con người được tổng hợp chủ yếu từ Báo cáo Phát triển Thế giới 2026 (WDR 2026) của World Bank [1], các tài liệu của UNESCO [2]–[5], Future of Jobs Report 2025 của World Economic Forum (WEF) [11], Global AI Jobs Barometer 2026 của PwC [12], [13] và báo cáo của International Labour Organization (ILO) về tác động của AI tạo sinh đối với thị trường lao động Việt Nam [14]. Trong đó, các báo cáo của WEF, PwC và ILO được sử dụng để bổ sung bằng chứng về sự thay đổi cơ cấu việc làm, nhiệm vụ nghề nghiệp, yêu cầu kỹ năng và mức độ tác động của AI trong bối cảnh quốc tế và Việt Nam. Phần phân tích tác động của AI đối với giáo dục đại học được xây dựng trên cơ sở các khung năng lực và hướng dẫn của UNESCO [2]–[5], đồng thời tham khảo các nghiên cứu của Chan và Colloton [6], Pratschke [7] và báo cáo khảo sát về AI trong giáo dục đại học [8]. Trên cơ sở tổng hợp và đối chiếu các bằng chứng này với Chiến lược phát triển Đại học Công nghiệp Hà Nội giai đoạn 2026–2030, tầm nhìn 2035 và Bộ chỉ số cấp 2 của Nhà trường [9], [10], bài viết xác định những yêu cầu chuyển đổi chủ yếu và đề xuất các định hướng chuyển đổi về chuẩn đầu ra, chương trình đào tạo, phương pháp dạy – học, kiểm tra đánh giá, phát triển năng lực đội ngũ, dữ liệu và quản trị AI tại HaUI.

2. Tác động của AI đến việc làm

2.1. Tự động hóa công việc và tái cấu trúc nhiệm vụ

Cách tiếp cận phù hợp để đánh giá tác động của AI không phải chỉ hỏi nghề nào sẽ biến mất, mà cần phân tích từng nghề như một tập hợp nhiệm vụ. AI có thể tự động hóa một số nhiệm vụ, tăng cường năng lực con người ở một số nhiệm vụ khác, đồng thời tạo ra nhiệm vụ, sản phẩm và mô hình kinh doanh mới. WDR 2026 ước tính tại các quốc gia thu nhập thấp và trung bình, khoảng 4,5% việc làm có khả năng tự động hóa bởi GenAI, trong khi con số này vào khoảng 14,2% ở các nước thu nhập cao cao hơn, khoảng 16,2% có thể được hỗ trợ bởi AI[1]. Điều này củng cố luận điểm rằng cơ hội tăng cường năng lực con người có thể lớn hơn rủi ro thay thế trực tiếp, đặc biệt ở các nền kinh tế đang phát triển.

Bằng chứng Việt Nam của ILO làm rõ hơn bức tranh này. Áp dụng chỉ số tác động nghề nghiệp GenAI vào Điều tra Lao động và Việc làm 2024, ILO xác định 20,8%, tương đương 11,5 triệu việc làm tại Việt Nam có khả năng chịu tác động bởi AI [14]. ILO nhấn mạnh đây là chỉ số về khả năng tác động kỹ thuật ở cấp độ nhiệm vụ, không phải dự báo về số việc làm thực tế sẽ mất đi. Do đó, kết quả nên được đọc như tín hiệu về nhu cầu tái thiết kế nhiệm vụ, quy trình và kỹ năng hơn là một dự báo thất nghiệp do AI.

2.2. Mối quan hệ năng lực AI và năng lực chuyên môn

PwC 2026 đề xuất một cách nhìn hữu ích về hai quỹ đạo nghề nghiệp. Ở nhóm nghề được "chuyên môn hóa" bởi AI, công nghệ đảm nhiệm các nhiệm vụ cơ bản, để con người tập trung vào phần việc đòi hỏi chuyên môn, phán đoán và sáng tạo cao hơn. Ở nhóm nghề được "phổ cập hóa" bởi AI, công nghệ thực hiện một phần nhiệm vụ phức tạp, làm giảm rào cản chuyên môn đối với người thực hiện. Trong dữ liệu PwC, khoảng 22% tin tuyển dụng thuộc nhóm thứ nhất và có tốc độ tăng trưởng cao gấp đôi nhóm thứ 2, và có tăng trưởng tiền lương cao hơn 42% kể từ năm 2021 [12], [13].

Điểm đáng chú ý là mức độ tiếp xúc AI cao không đồng nghĩa với việc làm tất yếu suy giảm. PwC ghi nhận các doanh nghiệp thuộc nhóm tiếp xúc AI cao có tăng trưởng nhân sự 52%, so với 36% ở nhóm ít tiếp xúc, tăng trưởng tiền lương tương ứng là 24% và 17%. Kết quả này là mối liên hệ quan sát được trong dữ liệu doanh nghiệp, không phải bằng chứng nhân quả rằng AI tự nó tạo ra việc làm. Tuy vậy, nó cho thấy lợi ích lớn có xu hướng xuất hiện khi tổ chức dùng AI để tái thiết kế công việc và mở rộng giá trị, thay vì chỉ dùng AI để cắt giảm chi phí [12], [13].

2.3. Chuẩn kỹ năng đang thay đổi và có xu hướng tăng

WEF cho thấy đến năm 2030, khoảng 39% bộ kỹ năng hiện có của người lao động được kỳ vọng sẽ thay đổi hoặc trở nên lỗi thời. AI và dữ liệu lớn, mạng và an ninh mạng, hiểu biết công nghệ thuộc nhóm kỹ năng tăng nhanh, nhưng các năng lực con người như tư duy phân tích, sáng tạo, khả năng thích ứng, lãnh đạo và hợp tác vẫn giữ vai trò cốt lõi [11]. Như vậy, AI không làm giảm nhu cầu học tập mà ngược lại, nó làm chu kỳ cập nhật năng lực ngắn hơn và làm tăng giá trị của sự kết hợp giữa năng lực công nghệ với năng lực con người.

PwC cung cấp bằng chứng trực tiếp hơn về sự thay đổi này, yêu cầu kỹ năng trong các nghề tiếp xúc AI cao thay đổi nhanh hơn hai lần so với các nghề ít tiếp xúc. Các nhiệm vụ mới đòi hỏi đồng cảm, phán đoán và sáng tạo được bổ sung nhanh gấp 2,5 lần. Đặc biệt, trong dữ liệu Hoa Kỳ, các vị trí đầu vào tiếp xúc AI cao có khả năng yêu cầu những kỹ năng vốn gắn với cấp cao như lãnh đạo, tư duy chiến lược và xây dựng đội ngũ cao gấp bảy lần so với các vị trí đầu vào ít tiếp xúc AI, các vị trí đầu vào đã được "nâng chuẩn" theo cách này tăng 35% từ năm 2019 [12], [13]. Đây là bằng chứng quan trọng cho giả thuyết rằng AI đang rút ngắn giai đoạn mà người mới đi làm có thể chỉ thực hiện các nhiệm vụ đơn giản để tích lũy kinh nghiệm.

Từ góc độ đào tạo, có thể khái quát yêu cầu mới bằng mô hình khái niệm:

Năng lực nghề nghiệp = Năng lực chuyên môn + Năng lực AI + Năng lực con người.

Năng lực chuyên môn giúp người học hiểu bản chất vấn đề và phát hiện sai lệch, năng lực AI giúp lựa chọn, sử dụng, đánh giá và phối hợp với hệ thống AI, trong khi năng lực con người bao gồm tư duy phản biện, sáng tạo, giao tiếp, hợp tác, phán đoán đạo đức và trách nhiệm. Ba nhóm năng lực này không thay thế nhau mà bổ trợ lẫn nhau.

2.4. Tác động của AI không đồng đều

ILO cho thấy tác động GenAI tại Việt Nam phân bố không đồng đều. Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh và Đà Nẵng chỉ chiếm 24,3% tổng việc làm nhưng chiếm 38,0% số việc làm có khả năng chịu tác động. Lao động nữ có mức tác động tổng thể 24,1%, cao hơn nam giới 17,8%, và chiếm 55,5% số việc làm có khả năng chịu tác động. Mức tác động cũng tăng theo trình độ học vấn, thu nhập và cao hơn ở lao động đô thị, chính thức [14]. Ở cấp nghề, nhóm hỗ trợ hành chính chiếm 84,4% việc làm thuộc nhóm tác động cao nhất, xét theo ngành, tài chính, bảo hiểm và hành chính công có tỷ trọng việc làm ở nhóm tác động cao đáng chú ý [14].

Điều này có hai hàm ý đối với đại học. Thứ nhất, sinh viên tốt nghiệp đại học không nằm ngoài vùng tác động của AI mà trái lại, nhiều nghề tri thức, văn phòng, tài chính, công nghệ và dịch vụ chuyên môn là những khu vực thay đổi nhanh. Thứ hai, không thể áp dụng một mô hình tích hợp AI giống nhau cho mọi ngành. Mỗi chương trình cần phân tích các vị trí việc làm mục tiêu, xác định nhiệm vụ nào được tự động hóa, nhiệm vụ nào được tăng cường và năng lực con người nào trở nên quan trọng hơn, từ đó điều chỉnh chuẩn đầu ra và nội dung đào tạo.

2.5. AI tạo giúp tăng năng suất lao động

WDR 2026 cho thấy AI có tiềm năng tạo ra tăng năng suất đáng kể, nhưng lợi ích không tự động xuất hiện, nó phụ thuộc vào hạ tầng số, dữ liệu, năng lực quản trị, thể chế và khả năng đổi mới [1]. PwC 2026 cũng ghi nhận từ sau năm 2022, các doanh nghiệp ở nhóm tiếp xúc AI cao có tốc độ tăng năng suất nhanh hơn, trong khi nhóm doanh nghiệp dẫn đầu đạt mức tăng rất lớn. Báo cáo cho rằng cần thận trọng khi diễn giải đây là quan hệ nhân quả, song kết quả nhất quán với quan điểm rằng công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi đi kèm tái thiết kế tổ chức và đầu tư vào năng lực con người [12], [13].

Đối với giáo dục đại học, hàm ý cốt lõi là quyền truy cập AI không đồng nghĩa với năng lực AI. Sinh viên cần nền tảng chuyên môn đủ sâu để biết khi nào AI đúng hoặc sai, cần kỹ năng đặt vấn đề, kiểm chứng và tích hợp kết quả, đồng thời cần các năng lực đặc trưng của con người để xử lý những tình huống mơ hồ, có giá trị, đạo đức và trách nhiệm. Vì vậy, thách thức chiến lược của đại học không phải là dạy thêm một công cụ AI, mà là tái thiết kế hệ thống đào tạo để người học có thể tạo ra giá trị cùng AI mà vẫn duy trì năng lực tư duy độc lập và trách nhiệm nghề nghiệp.

Bảng 1. Một số bằng chứng mới về AI, việc làm và kỹ năng. Nguồn: tổng hợp từ [1], [11]–[14].

3. Tác động của AI đến giáo dục đại học

3.1. AI làm thay đổi chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo

Khi AI trở thành một thành phần thường trực của môi trường nghề nghiệp, chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo không thể chỉ mô tả khả năng thực hiện nhiệm vụ theo quy trình truyền thống, mà cần phản ánh năng lực hành nghề trong bối cảnh con người cộng tác với AI. Những biến đổi về nhiệm vụ và kỹ năng đã phân tích ở Mục 2 cho thấy câu hỏi thiết kế chương trình cần chuyển từ “sinh viên cần biết gì?” sang “sinh viên cần làm được gì, đánh giá được gì và chịu trách nhiệm như thế nào trong môi trường nghề nghiệp có AI?”. Khung năng lực AI của UNESCO, với các chiều về tư duy lấy con người làm trung tâm, đạo đức, kỹ thuật, ứng dụng và thiết kế hệ thống AI, cung cấp một tham chiếu quan trọng để cụ thể hóa yêu cầu này [3].

Năng lực AI nên được tổ chức theo hai lớp bổ trợ: năng lực AI nền tảng cho mọi người học và năng lực AI đặc thù theo từng lĩnh vực nghề nghiệp. Lớp thứ nhất giúp sinh viên hiểu nguyên lý, giới hạn, rủi ro, đạo đức và sử dụng AI có trách nhiệm; lớp thứ hai tích hợp AI vào logic chuyên môn của từng ngành. Chẳng hạn, sinh viên kế toán cần biết khai thác dữ liệu, kiểm chứng kết quả và ra quyết định; sinh viên cơ khí cần vận dụng AI trong thiết kế, mô phỏng, tối ưu và bảo trì dự báo; sinh viên ngôn ngữ cần đánh giá chất lượng dịch và nội dung do AI tạo; sinh viên CNTT cần tiến tới phát triển, tích hợp, bảo đảm an toàn và quản trị các hệ thống AI. Cách tiếp cận này phù hợp với bằng chứng rằng tác động của GenAI diễn ra ở cấp độ nhiệm vụ và khác biệt đáng kể giữa các nghề [14].

3.2. AI làm thay đổi vai trò của người thầy

Sự phổ biến của AI không làm giảm vai trò của giảng viên mà làm dịch chuyển trọng tâm nghề nghiệp của người thầy. Khi người học có thể tiếp cận giải thích, ví dụ và phản hồi tức thời từ AI, giá trị gia tăng của giảng viên ngày càng nằm ở năng lực thiết kế trải nghiệm học tập, đặt vấn đề, tổ chức tương tác, hướng dẫn tư duy, thẩm định nguồn tin, phản biện đầu ra của AI và chịu trách nhiệm học thuật. Đây cũng là những nhóm nhiệm vụ đòi hỏi phán đoán, sáng tạo và tương tác con người mà các nghiên cứu về thị trường lao động cho thấy ngày càng có giá trị trong môi trường làm việc có AI [12], [13]. Do đó, năng lực của giảng viên cần phát triển đồng thời ở ba phương diện: chuyên môn, sư phạm và năng lực cộng tác, kiểm soát AI. Khung năng lực AI cho giáo viên của UNESCO là cơ sở phù hợp để xây dựng lộ trình bồi dưỡng theo hướng này [4].

Bảng 2. Ba mức năng lực AI cho giảng viên – đề xuất vận hành dựa trên UNESCO. [4]

3.3. AI mở ra khả năng cá nhân hóa việc học

AI mở ra khả năng cá nhân hóa việc học ở quy mô mà mô hình lớp học truyền thống khó đạt được. Báo cáo khảo sát hơn 4.200 sinh viên và nhà giáo dục cho thấy 81% đánh giá tác động của AI đối với giáo dục đại học là tích cực; gần 70% cho rằng AI có thể hỗ trợ cải thiện kết quả thi và khoảng 47% xem học tập cá nhân hóa là một trong những lợi ích nổi bật [8]. Tuy nhiên, cá nhân hóa không nên được hiểu đơn thuần là cung cấp câu trả lời nhanh hơn, mà là khả năng điều chỉnh nội dung, mức độ khó, phản hồi và lộ trình học tập phù hợp với nhu cầu của từng người học. Trong bối cảnh kỹ năng nghề nghiệp biến đổi nhanh, năng lực tự học và học tập suốt đời trở nên ngày càng quan trọng [11].

Về mặt mô hình, cá nhân hóa hiệu quả đòi hỏi sự phối hợp giữa người học, giảng viên, các công cụ hỗ trợ AI và dữ liệu học tập. AI có thể mở rộng khả năng hỗ trợ và phản hồi, nhưng giảng viên vẫn giữ trách nhiệm thiết kế, giám sát, xác thực và đưa ra các quyết định học thuật. Nguyên tắc này phù hợp với cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm của UNESCO và ILO [2], [14]. Các giải pháp vận hành cụ thể cho HaUI được đề xuất tại Mục 6.3 và 6.5.

3.4. AI tạo ra khủng hoảng của phương thức đánh giá truyền thống

Sự xuất hiện của GenAI làm suy giảm độ tin cậy của nhiều hình thức đánh giá vốn dựa chủ yếu vào sản phẩm cuối cùng. Khi AI có thể tạo bài luận, viết mã, giải bài tập, tổng hợp tài liệu hoặc hỗ trợ đáng kể trong đồ án, một sản phẩm hoàn chỉnh không còn đủ để chứng minh người học thực sự sở hữu năng lực tương ứng. UNESCO vậy nhấn mạnh yêu cầu thiết kế lại đánh giá theo hướng duy trì nỗ lực nhận thức, tư duy bậc cao và trách nhiệm của con người [2]. Vấn đề cốt lõi chuyển từ “sinh viên có dùng AI hay không” sang “sinh viên sử dụng AI ở mức nào, có hiểu và kiểm chứng kết quả hay không, và có thể giải thích, bảo vệ quyết định chuyên môn của mình hay không”.

Các nghiên cứu về đánh giá trong thời đại GenAI đề xuất tăng cường đánh giá năng lực thực hiện, dự án, tình huống, hồ sơ học tập, phản biện và bảo vệ trực tiếp; đồng thời chú ý đến quá trình sử dụng, kiểm chứng và hiệu chỉnh AI [6], [7]. Vì vậy, nguyên tắc chuyển đổi có thể khái quát là: từ đánh giá sản phẩm sang đánh giá quá trình + sản phẩm + giải trình/bảo vệ. Cách thức triển khai nguyên tắc này tại HaUI được cụ thể hóa ở Mục 6.4.

Bảng 3. Khung Đánh giá đề xuất.

3.5. AI đòi hỏi đại học phải giải quyết đồng thời đổi mới và quản trị rủi ro

Đổi mới giáo dục với AI chỉ bền vững khi được đặt trong một khung quản trị có trách nhiệm. UNESCO nhấn mạnh cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm, trong đó AI phải phục vụ mục tiêu giáo dục, chịu sự giám sát của con người, bảo đảm quyền riêng tư, công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình [2], [5]. Vì vậy, quản trị AI trong đại học không chỉ là vấn đề liêm chính học thuật mà còn bao gồm lựa chọn công cụ, bảo vệ dữ liệu, kiểm soát thiên lệch, quyền sở hữu trí tuệ, khả năng tiếp cận công bằng và xác định rõ trách nhiệm của con người trong các quyết định quan trọng.

Các bằng chứng hiện có cũng cho thấy cần tránh hai cực đoan: cấm đoán AI hoặc chuyển giao quá mức hoạt động nhận thức cho AI. WDR 2026 cảnh báo rằng lợi ích học tập phụ thuộc mạnh vào cách thiết kế công cụ và cơ chế bảo vệ [1]. Cách tiếp cận phù hợp vì vậy là cho phép thử nghiệm có kiểm soát, đo lường tác động, duy trì quyền quyết định của con người và điều chỉnh chính sách dựa trên bằng chứng. Kinh nghiệm quốc tế và khung quản trị đề xuất cho HaUI được trình bày lần lượt tại Mục 4 và Mục 6.8.

4. Một số kinh nghiệm quốc tế

4.1. Từ “cấm AI” sang quản trị việc sử dụng AI

Kinh nghiệm quốc tế cho thấy phản ứng chính sách đang dịch chuyển từ cấm đoán sang quản trị việc sử dụng AI theo mục đích và mức độ rủi ro. Thay vì giả định mọi sử dụng AI đều cấu thành gian lận, các cơ sở giáo dục ngày càng chú trọng quy định rõ mức AI được phép trong từng nhiệm vụ, yêu cầu khai báo, bảo vệ dữ liệu và sở hữu trí tuệ, đồng thời thiết kế lại đánh giá để duy trì liêm chính học thuật [2], [6]. Xu hướng này tương thích với cách tiếp cận quản trị AI lấy con người làm trung tâm mà ILO khuyến nghị cho thị trường lao động: công nghệ cần được triển khai cùng các cơ chế bảo vệ, phát triển kỹ năng và trách nhiệm giải trình [14].

4.2. Đưa năng lực AI nền tảng thành năng lực phổ quát

Một hướng đi nổi bật là coi năng lực AI nền tảng như một thành tố của năng lực công dân và năng lực nghề nghiệp. Kazakhstan đã triển khai đào tạo năng lực AI cơ bản cho hơn 650.000 sinh viên đại học theo chuẩn quốc gia; International Information Technology University sử dụng GenAI để phân tích 48 chương trình đào tạo, tái thiết kế hơn 120 học phần và phát triển các tác tử AI hỗ trợ giám sát thi, lộ trình học tập, trợ giảng, tài trợ và hướng nghiệp [8]. Những thực hành này phản ánh một xu hướng rộng hơn của thị trường lao động: WEF xếp AI và dữ liệu lớn ở vị trí đầu trong nhóm kỹ năng tăng nhanh nhất đến năm 2030, đồng thời nhấn mạnh tư duy phân tích, sáng tạo, khả năng thích ứng và học tập suốt đời [11]. Do đó, phổ cập năng lực AI trong đại học cần đi cùng phát triển năng lực con người chứ không chỉ đào tạo sử dụng công cụ.

4.3. AI được tích hợp trực tiếp vào hệ sinh thái học tập

Một số trường đại học đã chuyển từ thử nghiệm công cụ rời rạc sang tích hợp AI trực tiếp vào hệ sinh thái học tập. Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas sử dụng chấm điểm có hỗ trợ AI và trợ lý học tập để cung cấp phản hồi nhanh, hỗ trợ cá nhân hóa 24/7. Dịch máy giúp hơn 31.000 sinh viên tiếp cận nội dung bằng tiếng Tây Ban Nha. University of Prince Mugrin sử dụng trợ lý học tập và công cụ hỗ trợ xây dựng học phần để mở rộng hỗ trợ người học và tăng tốc cập nhật nội dung [8]. Điểm đáng chú ý không nằm ở số lượng công cụ, mà ở việc AI được gắn với quy trình dạy - học, dữ liệu, kiểm soát chất lượng và trách nhiệm của giảng viên. Đây cũng là logic mà các báo cáo thị trường lao động gợi mở: giá trị của AI xuất hiện rõ hơn khi công nghệ được tích hợp vào thiết kế công việc và đi kèm tái cấu trúc nhiệm vụ, phát triển kỹ năng và giám sát của con người [12]–[14].

4.4. Bài học rút ra

Từ các kinh nghiệm quốc tế và bằng chứng thực tiễn nêu trên, nghiên cứu tổng hợp sáu bài học có ý nghĩa trực tiếp đối với HaUI như trình bày tại Bảng 4. Điểm chung của các bài học là chuyển trọng tâm từ “ứng dụng công cụ AI” sang “thiết kế lại hệ thống đào tạo trong môi trường có AI”, trong đó mục tiêu giáo dục, năng lực người học và kết quả đào tạo giữ vai trò dẫn dắt.

Các bài học này cho thấy HaUI cần hình thành cơ chế rà soát chương trình linh hoạt hơn, gắn thay đổi của nghề nghiệp và kỹ năng với chuẩn đầu ra, phương pháp đào tạo, đánh giá, phát triển đội ngũ và quản trị. Việc triển khai cần được kiểm chứng bằng kết quả trước khi nhân rộng [11]–[14].

Bảng 4 tổng hợp các bài học quốc tế và hàm ý triển khai cho HaUI.

5. Bối cảnh chiến lược và yêu cầu của HaUI

Chuyển đổi đào tạo với AI tại HaUI cần được đặt trong mối quan hệ trực tiếp với Chiến lược phát triển giai đoạn 2026–2030, tầm nhìn 2035, thay vì hình thành một chiến lược công nghệ song song. Chiến lược của Nhà trường đã xác định các định hướng về chuyển đổi số và AI, kết nối đại học - doanh nghiệp - thị trường lao động, quốc tế hóa, học tập suốt đời và tái cấu trúc ngành/chương trình [9], [10]. Các bằng chứng mới về thị trường lao động làm gia tăng tính cấp thiết của định hướng này. ILO ước tính 20,8% việc làm tại Việt Nam có khả năng chịu tác động của GenAI. Mức độ tác động của AI tập trung đáng kể ở lao động có trình độ cao và một số nhóm dịch vụ tri thức, đồng thời ILO cảnh báo về rủi ro đối với lao động trẻ có trình độ cao nếu quá trình chuyển đổi kỹ năng không theo kịp [14]. Với một đại học định hướng đổi mới sáng tạo và gắn chặt với doanh nghiệp như HaUI, đây là tín hiệu trực tiếp để rà soát chuẩn đầu ra và cấu trúc chương trình.

Bảng 5. Một số KPI chiến lược liên quan trực tiếp đến chuyển đổi đào tạo của HaUI.

Về nền tảng thể chế và số, HaUI đặt mục tiêu đạt mức Advanced của FIBAA EiDE, số hóa 80% quy trình học thuật - quản lý, ít nhất 70% viên chức/người lao động đạt chuẩn năng lực số, duy trì độ sẵn sàng của các hệ thống DI, LMS, SIS và eLearning ở mức 99%, đồng thời vận hành đầy đủ chu trình PDCA/Kaizen trong 90% quy trình [9], [10]. Đây là nền tảng thuận lợi để chuyển từ số hóa quy trình sang khai thác dữ liệu và AI cho cải tiến chất lượng. Khoảng cách cần ưu tiên xử lý nằm ở khả năng cập nhật chương trình theo biến đổi nghề nghiệp, năng lực AI của đội ngũ và người học, cơ chế khai thác dữ liệu cho hỗ trợ học tập, cùng khung quản trị AI có trách nhiệm. Những khoảng cách này là cơ sở để xác lập các quan điểm và giải pháp chuyển đổi ở Mục 6.

6. Đề xuất chương trình chuyển đổi đào tạo với HaUI

6.1. Quan điểm chuyển đổi

Chuyển đổi đào tạo trong kỷ nguyên AI tại Đại học Công nghiệp Hà Nội cần được tiếp cận như một quá trình đổi mới có tính chiến lược và hệ thống, dựa trên năm quan điểm chủ yếu.

Thứ nhất, thị trường lao động và sự thay đổi của nghề nghiệp là điểm xuất phát. Rà soát chương trình cần bắt đầu từ các vị trí việc làm mục tiêu, nhiệm vụ nghề nghiệp và năng lực tương lai, thay vì chỉ bổ sung một số học phần hoặc công cụ AI.

Thứ hai, lấy con người và sự phát triển năng lực người học làm trung tâm. AI là phương tiện tăng cường năng lực. Trách nhiệm chuyên môn, phán đoán, sáng tạo, đạo đức và khả năng học tập suốt đời vẫn thuộc về con người.

Thứ ba, chuyển đổi chương trình đào tạo và đánh giá phải đi trước chuyển đổi công nghệ. Chuẩn đầu ra, cấu trúc học phần, phương pháp dạy - học và đánh giá cần được thiết kế lại trước khi lựa chọn nền tảng hay công cụ hỗ trợ.

Thứ tư, chuyển đổi phải đồng bộ và dựa trên dữ liệu. Chương trình, đội ngũ, hỗ trợ người học, đánh giá, dữ liệu, công nghệ và quản trị phải được kết nối trong một hệ sinh thái thống nhất, có cơ chế bảo vệ dữ liệu, công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình [2], [5], [14].

Thứ năm, triển khai phải có trọng tâm, lộ trình và bằng chứng đánh giá. Các sáng kiến cần vận hành theo chu trình thí điểm, đánh giá, hoàn thiện, nhân rộng, thể chế hóa. Thành công được đo bằng năng lực người học, chất lượng đào tạo, khả năng thích ứng nghề nghiệp và kết quả chiến lược của Nhà trường.

Có thể khái quát năm quan điểm thành chuỗi logic: Thị trường lao động dẫn dắt, con người là trung tâm, chương trình và đánh giá là khâu đột phá, dữ liệu và AI là nền tảng hỗ trợ, chất lượng và hiệu quả là thước đo.

6.2. Tái thiết kế chương trình đào tạo

Tái thiết kế chương trình đào tạo là nhiệm vụ ưu tiên vì tốc độ biến đổi nhiệm vụ và kỹ năng đang nhanh hơn chu kỳ cập nhật chương trình truyền thống như đã phân tích ở Mục 2. Mỗi chương trình cần trả lời ba câu hỏi: AI đang làm thay đổi những nhiệm vụ nào của nghề? Sinh viên tốt nghiệp cần năng lực gì để tạo giá trị cùng AI? Cấu trúc chương trình hiện tại cần điều chỉnh ở đâu? Bản đồ tích hợp AI trong chương trình đào tạo nên được sử dụng như công cụ liên kết nghề nghiệp tương lai, chuẩn đầu ra, học phần, mức độ sử dụng AI và phương thức đánh giá.

Hình 1. Quy trình xây dựng Bản đồ tích hợp AI trong chương trình đào tạo.

Ví dụ, với ngành Kế toán, chuỗi năng lực có thể chuyển từ “Kế toán - Excel - phần mềm kế toán - phân tích báo cáo” sang “Kế toán - dữ liệu - AI hỗ trợ phân tích - kiểm chứng AI - phán đoán và ra quyết định - đạo đức nghề nghiệp”. Điều thay đổi không phải là giảm yêu cầu kiến thức chuyên môn mà ngược lại, nâng chuẩn chuyên môn để người học đủ khả năng phát hiện sai lệch, giải thích kết quả và chịu trách nhiệm đối với quyết định có AI hỗ trợ. Đây là biểu hiện cụ thể của xu hướng “nâng chuẩn” các vai trò nghề nghiệp mà PwC ghi nhận ở những công việc chịu tác động AI cao [13].

6.3. Đổi mới phương pháp đào tạo

Đổi mới phương pháp đào tạo trong môi trường AI cần chuyển từ mô hình tương tác chủ yếu Giảng viên – Sinh viên sang hệ sinh thái cộng tác “Sinh viên + Giảng viên + Trợ giảng AI + Phân tích dữ liệu học tập”. Trong mô hình này, AI và dữ liệu đóng vai trò tăng cường năng lực dạy – học, trong khi sinh viên vẫn là chủ thể của quá trình học tập và giảng viên giữ quyền kiểm soát, thẩm định và chịu trách nhiệm học thuật.

Sinh viên chủ động thực hiện nhiệm vụ, giải quyết vấn đề và chịu trách nhiệm về kết quả học tập. AI được sử dụng để hỗ trợ tìm hiểu kiến thức, luyện tập, mô phỏng, phát hiện lỗi và phát triển ý tưởng; đồng thời sinh viên phải có khả năng kiểm chứng, phản biện và giải trình đối với kết quả do AI hỗ trợ. Mục tiêu không phải giúp sinh viên hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn, mà giúp họ học sâu hơn và hình thành năng lực làm việc cùng AI trong nghề nghiệp.

Giảng viên chuyển trọng tâm từ truyền đạt kiến thức sang thiết kế trải nghiệm học tập, tổ chức hoạt động, cố vấn, phản biện và đánh giá năng lực. Giảng viên xác định chuẩn đầu ra, thiết kế nhiệm vụ, quy định mức độ sử dụng AI, lựa chọn học liệu và quyết định các biện pháp hỗ trợ người học. AI có thể hỗ trợ xây dựng kế hoạch bài dạy, câu hỏi, tình huống, bài tập phân hóa và phản hồi ban đầu, nhưng giảng viên vẫn chịu trách nhiệm cuối cùng đối với các quyết định học thuật.

Trợ giảng AI tạo lớp hỗ trợ học tập thường xuyên và có khả năng cá nhân hóa. Hệ thống có thể hỏi – đáp trên học liệu chính thức, giải thích kiến thức, tạo bài tập thích ứng, gợi ý lỗi và mô phỏng tình huống. Trợ giảng AI nên khai thác học liệu đã được thẩm định, ưu tiên kiến trúc truy xuất tăng cường (RAG), có cơ chế phân quyền, lưu vết và giám sát của giảng viên.

Phân tích dữ liệu học tập tạo vòng phản hồi cho toàn bộ mô hình thông qua việc theo dõi tiến độ, mức đạt chuẩn đầu ra, mức độ tham gia và những khó khăn của người học. Kết quả phân tích giúp AI điều chỉnh hỗ trợ, đồng thời giúp giảng viên phát hiện sớm và can thiệp đúng người, đúng thời điểm, đúng nhu cầu. Dữ liệu và AI chỉ cung cấp bằng chứng, gợi ý; quyết định học thuật vẫn thuộc trách nhiệm của giảng viên.

Bảng 6. Vai trò của các thành phần trong mô hình dạy – học có AI hỗ trợ

Như vậy, mô hình không hướng tới tự động hóa tối đa mà phân bổ lại vai trò giữa con người, AI và dữ liệu: sinh viên chủ động học tập; AI mở rộng khả năng hỗ trợ; dữ liệu cung cấp bằng chứng; còn giảng viên tập trung vào những hoạt động có giá trị cao như thiết kế, cố vấn, phản biện và đánh giá năng lực.

6.4. Đổi mới kiểm tra đánh giá

Đổi mới kiểm tra, đánh giá trong môi trường AI cần chuyển từ kiểm soát việc sử dụng AI sang thiết kế phương thức đánh giá có khả năng xác nhận năng lực thực của người học khi AI được phép sử dụng. Trước hết, Nhà trường cần xây dựng khung phân loại mức độ sử dụng AI trong đánh giá, quy định rõ đối với từng loại nhiệm vụ: không được sử dụng AI, được sử dụng để hỗ trợ, được cộng tác với AI hoặc bắt buộc sử dụng AI như một phần của năng lực nghề nghiệp. Đối với các bài tập lớn, dự án, đồ án và tình huống nghề nghiệp, sinh viên cần cung cấp minh chứng về cả sản phẩm và quá trình thực hiện, gồm sản phẩm cuối, nhật ký hoặc bản khai báo sử dụng AI, nguồn và phương pháp kiểm chứng, phân tích những sai sót hoặc giới hạn của kết quả do AI tạo ra, cùng phần trình bày và bảo vệ các quyết định chuyên môn.

Xây dựng bảng tiêu chí đánh giá, trong đó phản ánh đồng thời hiểu biết vấn đề, chất lượng phân tích, giải pháp chuyên môn, mức độ sử dụng AI phù hợp, khả năng kiểm chứng/phản biện AI, chất lượng sản phẩm và năng lực trình bày/bảo vệ. Tỷ trọng có thể khác nhau theo ngành và cấp độ học tập, nhưng năng lực cộng tác với AI cần được đánh giá minh bạch như một thành phần của năng lực nghề nghiệp. HaUI nên thí điểm mô hình này ở các học phần có tính dự án, đồ án, thực hành và tình huống nghề nghiệp trước khi mở rộng.

Để triển khai, Đại học nên lựa chọn trước các học phần dự án, thực hành, đồ án và học phần chuyên ngành để thí điểm, xây dựng hướng dẫn và mẫu tiêu chí dùng chung, tập huấn giảng viên, thu thập phản hồi của sinh viên, giảng viên và doanh nghiệp. Thực hiện đánh giá mức độ tin cậy, công bằng và khả năng đo lường chuẩn đầu ra trước khi nhân rộng. Theo cách tiếp cận này, đối tượng đánh giá không chỉ là “sinh viên tạo ra sản phẩm gì”, mà quan trọng hơn là “sinh viên đã tư duy, sử dụng, kiểm chứng AI và bảo vệ quyết định chuyên môn như thế nào”.

6.5. Hệ thống hỗ trợ người học dựa trên AI và dữ liệu

Giá trị của AI đối với cá nhân hóa sẽ rõ hơn khi được kết hợp với phân tích dữ liệu học tập, cảnh báo sớm và cố vấn học tập. Dữ liệu về tiến độ, kết quả học tập, tương tác trên LMS, học phần tiên quyết và lịch sử hỗ trợ có thể được sử dụng để nhận diện nguy cơ học lại, chậm tiến độ hoặc thôi học, từ đó cung cấp tín hiệu can thiệp cho giảng viên, cố vấn và người học. Hệ thống chỉ nên hỗ trợ quyết định, không tự động đưa ra các quyết định hệ trọng; mọi mô hình cần được kiểm định về độ chính xác, thiên lệch và công bằng [2], [5], [14].

Mô hình vận hành có thể khái quát: Dữ liệu học tập → Phân tích → Nhận diện nhu cầu/nguy cơ → Gợi ý hỗ trợ → Can thiệp của con người → Đánh giá kết quả. Cách tiếp cận này liên kết trực tiếp với các KPI của HaUI như tỷ lệ tốt nghiệp đúng hạn, tỷ lệ đạt chuẩn đầu ra và trải nghiệm người học [9], [10]. Hiệu quả cần được đánh giá bằng thiết kế thử nghiệm phù hợp và theo dõi cả lợi ích lẫn hệ quả ngoài dự kiến.

Như vậy, Mục 6.3 tập trung vào tương tác dạy - học có AI, còn Mục 6.5 tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và AI để hỗ trợ thành công người học ở cấp hệ thống. Hai lớp này bổ trợ nhưng không thay thế nhau.

6.6. Phát triển năng lực AI cho người dạy và người học

Bảng 7. Vai trò phát triển năng lực AI cho người dạy và người học.

Phát triển năng lực AI phải được coi là một chương trình phát triển năng lực liên tục, không phải một khóa bồi dưỡng ngắn hạn. Đối với giảng viên, lộ trình cần chuyển từ sử dụng AI an toàn, hiệu quả sang thiết kế hoạt động dạy - học có AI và tiến tới đổi mới mô hình đào tạo bằng AI và dữ liệu. Đối với sinh viên, năng lực AI cần được phát triển từ hiểu biết nền tảng đến sử dụng theo ngành, kiểm chứng, phản biện, sáng tạo và trách nhiệm. Bồi dưỡng cần gắn với sản phẩm và minh chứng thực hành: giảng viên có hồ sơ ứng dụng AI trong giảng dạy, sinh viên có hồ sơ học tập thể hiện quá trình sử dụng, kiểm chứng và sáng tạo với AI. Mạng lưới đầu mối thúc đẩy AI tại các đơn vị đào tạo có thể lan tỏa thực hành tốt và kết nối chính sách cấp Đại học với đổi mới học thuật tại đơn vị [3], [4].

6.7. Xây dựng nền tảng dữ liệu và AI phục vụ đào tạo

HaUI đã có nền tảng đại học số và các KPI số hóa tương đối rõ, giai đoạn tiếp theo nên ưu tiên khả năng tích hợp, chất lượng dữ liệu và năng lực khai thác dữ liệu hơn là xây dựng lại các hệ thống rời rạc. Kiến trúc công nghệ cần theo hướng mô-đun, có khả năng kết hợp mô hình thương mại và nguồn mở, triển khai tại chỗ hoặc trên đám mây tùy theo mức độ nhạy cảm của dữ liệu. Nguyên tắc đầu tư nên là “đầu tư vào năng lực tạo giá trị bằng AI, không chỉ đầu tư vào hạ tầng AI”. Mỗi khoản đầu tư cần gắn với bài toán đào tạo cụ thể, khả năng tích hợp, an toàn, chi phí vòng đời và chỉ số kết quả. Cách tiếp cận này cũng phù hợp với khuyến nghị của ILO rằng khả năng chịu tác động bởi AI không tự động chuyển thành ứng dụng thành công. Hiệu quả ứng dụng AI phụ thuộc vào hạ tầng, kỹ năng, năng lực thể chế và cơ chế quản trị [14].

6.8. Quản trị AI, bảo đảm chất lượng và hợp tác

Trên cơ sở các nguyên tắc đã phân tích ở Mục 3.5 và kinh nghiệm quốc tế tại Mục 4.1, HaUI cần xây dựng khung quản trị AI cho đào tạo gồm sáu cấu phần: (1) chính sách và phạm vi sử dụng AI; (2) phân loại mức AI được phép trong học tập và đánh giá; (3) bảo vệ dữ liệu, quyền riêng tư và sở hữu trí tuệ; (4) liêm chính học thuật và yêu cầu khai báo; (5) thẩm định công cụ, quản lý rủi ro và an toàn; (6) giám sát, xử lý sự cố và trách nhiệm giải trình. Khung này cần được rà soát định kỳ theo sự phát triển của công nghệ và bằng chứng sử dụng thực tế [2], [5], [14].

Song song với quản trị nội bộ, doanh nghiệp cần tham gia sâu vào chu trình chuyển đổi đào tạo, từ phân tích nhiệm vụ nghề nghiệp tương lai, xác định năng lực AI theo ngành, góp ý bản đồ tích hợp AI trong chương trình, cung cấp tình huống và dự án thực tế, đồng thiết kế chứng chỉ ngắn hạn và tham gia đánh giá năng lực sinh viên. Với HaUI, hợp tác doanh nghiệp vì vậy không chỉ là kênh thực tập - tuyển dụng mà phải trở thành một cấu phần của cơ chế cập nhật chương trình và bảo đảm chất lượng, gắn trực tiếp với KPI về việc làm phù hợp chuyên môn, mức hài lòng doanh nghiệp và mạng lưới đối tác chiến lược [9], [10].

7. Kết luận

AI đang tạo ra sự thay đổi có tính cấu trúc đối với thị trường lao động và giáo dục đại học. Các bằng chứng được tổng hợp trong bài cho thấy tác động quan trọng của AI không chỉ nằm ở khả năng tự động hóa, mà sâu sắc hơn là tái cấu trúc nhiệm vụ nghề nghiệp, tăng tốc thay đổi kỹ năng và nâng chuẩn năng lực của người lao động. Trong bối cảnh đó, năng lực nghề nghiệp tương lai cần được hình thành trên sự kết hợp giữa năng lực chuyên môn, năng lực AI và năng lực con người; trong đó tư duy phản biện, sáng tạo, phán đoán, giao tiếp, hợp tác và trách nhiệm nghề nghiệp ngày càng có giá trị.

Sự thay đổi của thế giới việc làm đặt giáo dục đại học trước yêu cầu chuyển đổi từ mô hình chủ yếu truyền thụ kiến thức sang phát triển năng lực thực hiện nhiệm vụ nghề nghiệp trong môi trường con người cộng tác với AI. Điều này đòi hỏi sự thay đổi đồng bộ từ chuẩn đầu ra, chương trình đào tạo, phương pháp dạy – học và kiểm tra đánh giá đến hỗ trợ người học, phát triển đội ngũ, dữ liệu, công nghệ và quản trị AI. Đặc biệt, khi AI ngày càng tham gia sâu vào quá trình học tập và tạo sản phẩm, đánh giá cần chuyển từ chú trọng sản phẩm cuối sang đánh giá quá trình, sản phẩm, khả năng kiểm chứng, phản biện và giải trình/bảo vệ của người học.

Đối với Đại học Công nghiệp Hà Nội, chuyển đổi đào tạo với AI cần được đặt trong tổng thể Chiến lược phát triển giai đoạn 2026–2030, tầm nhìn 2035 và triển khai theo cách tiếp cận có hệ thống. Tái thiết kế chương trình đào tạo và đổi mới kiểm tra, đánh giá cần được xác định là hai khâu đột phá, được hỗ trợ bởi phát triển năng lực AI cho giảng viên và sinh viên, mô hình dạy – học có trợ giảng AI, phân tích dữ liệu hỗ trợ thành công người học, nền tảng dữ liệu – công nghệ tích hợp, hợp tác doanh nghiệp và khung quản trị AI có trách nhiệm.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] World Bank. (2026). World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence. World Bank.

[2] UNESCO. (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research. UNESCO.

[3] Miao, F., Shiohira, K., & Lao, N. (2024). AI Competency Framework for Students. UNESCO.

[4] Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI Competency Framework for Teachers. UNESCO.

[5] UNESCO (2025). Viet Nam: Readiness Assessment Methodology – Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence.

[6] Chan, C. K. Y., & Colloton, T. (2024). Generative AI in Higher Education: The ChatGPT Effect. Routledge.

[7] Pratschke, B. M. (2024). Generative AI and Education: Digital Pedagogies, Teaching Innovation and Learning Design. Springer.

[8] Coursera. (2026). AI in Higher Education: Insights on Attitudes, Adoption, and Risks from over 4,200 Students and Educators. Báo cáo khảo sát.

[9] Đại học Công nghiệp Hà Nội. (2025). Chiến lược phát triển Đại học Công nghiệp Hà Nội giai đoạn 2026–2030, tầm nhìn 2035, ban hành theo Nghị quyết số 97/NQ-HĐT ngày 15/12/2025.

[10] Đại học Công nghiệp Hà Nội. (2026). Bộ chỉ số cấp 2 – Chiến lược phát triển Đại học Công nghiệp Hà Nội giai đoạn 2026–2030, tầm nhìn 2035.

[11] World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025. Geneva: World Economic Forum. ISBN 978-2-940631-90-2.

[12] PwC. (2026). 2026 Global AI Jobs Barometer: Two Futures for Jobs in an AI Era. Global findings report.

[13] PwC. (2026). Two Futures for Jobs in an AI Era: 2026 Global AI Jobs Barometer. Full report.

[14] Tổ chức Lao động Quốc tế. (2026). Trí tuệ nhân tạo tạo sinh và việc làm tại Việt Nam: Mức độ ảnh hưởng tới thị trường lao động và các khuyến nghị chính sách. Báo cáo tóm tắt ILO, tháng 4/2026.

Ghi chú: Bài viết có sử dụng AI hỗ trợ trong quá trình biên tập; nội dung được tác giả kiểm chứng và chịu trách nhiệm.