Đào tạo phải theo kịp cách làm việc mới
AI trong đại học là việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào giảng dạy, nghiên cứu và quản trị để giúp người học vận dụng kiến thức, đồng thời chuẩn bị cho những thay đổi trong công việc và xã hội. Đây không còn là lựa chọn bổ sung: AI đang làm thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, nên trường học không thể chỉ thêm vài công cụ mới vào chương trình cũ. Ngày 11/8/2026, Phó thủ tướng Lê Tiến Châu ký quyết định phê duyệt chương trình quốc gia phát triển nhân lực AI đến năm 2030, tầm nhìn 2035, đặt mục tiêu trang bị kỹ năng AI cho khoảng 10 triệu lao động vào năm 2030. Quy mô đó cho thấy áp lực đã vượt khỏi nhóm chuyên gia công nghệ. Đào tạo nhân lực AI cần giúp sinh viên biết sử dụng công nghệ, áp dụng kiến thức và thích nghi với môi trường làm việc biến đổi, thay vì xem thành thạo một công cụ là đích đến.
Vì vậy, yêu cầu của giáo dục đại học không dừng ở việc dạy AI. Sinh viên cần hiểu lĩnh vực chuyên môn của mình, biết doanh nghiệp hoạt động ra sao và có khả năng giao tiếp, trình bày, phỏng vấn. Các chương trình sau đại học và đào tạo điều hành cũng có vai trò giúp người đi làm cập nhật kiến thức, chuẩn bị dẫn dắt thay đổi công nghệ và tổ chức. Chính sách đã xác định hướng đi; việc tiếp theo là biến mục tiêu thành chương trình học và trải nghiệm thực chất tại từng cơ sở đào tạo.
Tư duy phản biện phải đứng cạnh kỹ năng AI
Dạy sinh viên sử dụng AI mà không dạy họ đánh giá kết quả của AI là một cách chuẩn bị thiếu hụt. Khi công cụ có thể tạo câu trả lời nhanh, lợi thế của người học nằm ở khả năng đặt câu hỏi đúng, kiểm tra thông tin, cân nhắc nhiều góc nhìn và tự đưa ra phán đoán. Nếu không, tốc độ tạo nội dung sẽ dễ bị nhầm thành năng lực hiểu biết. Tại Trường Kinh doanh thuộc Đại học Quốc gia Singapore, một mô hình mô phỏng kinh doanh có AI đang được thí điểm cho học viên chương trình MBA và MBA điều hành: các lãnh đạo doanh nghiệp mô phỏng phỏng vấn học viên rồi đưa ra khuyến nghị.
Điểm đáng học hỏi không phải là thêm AI vào lớp bằng mọi giá, mà là dùng công nghệ để mở rộng cơ hội suy nghĩ và luyện phán đoán độc lập. Nhà trường cần thiết kế bài tập khiến sinh viên phải đối chiếu câu trả lời, nêu giả định và chịu trách nhiệm về lựa chọn của mình. Năng lực ấy có giá trị lâu dài hơn việc thuộc cách dùng một ứng dụng đang phổ biến. AI nên làm cho việc học sâu hơn, chứ không thay người học suy nghĩ.
Kết nối doanh nghiệp để học từ việc thật
Đào tạo chỉ sát thực tế khi trường học và doanh nghiệp cùng xác định thế nào là năng lực cần thiết. Doanh nghiệp có thể góp ý kỹ năng, cử chuyên gia tham gia giảng dạy và mở cơ hội thực hành qua chương trình đào tạo, thực tập hoặc trải nghiệm ngay tại nơi làm việc. Cách phối hợp này giúp sinh viên hiểu công nghệ được dùng trong quy trình cụ thể ra sao, đồng thời giúp trường nhận ra khoảng cách giữa nội dung trên lớp và yêu cầu tuyển dụng.
Nhưng quan hệ ấy không nên biến đại học thành nơi đào tạo theo đơn đặt hàng ngắn hạn. Doanh nghiệp biết nhu cầu hiện tại; trường còn phải chuẩn bị cho những công việc và vấn đề chưa xuất hiện. Bởi vậy, chương trình tốt cần kết hợp kiến thức nền, kỹ năng chuyên môn và trải nghiệm thực tế, thay vì chạy theo danh sách công cụ của từng thời điểm. Kết nối doanh nghiệp có ý nghĩa khi giúp sinh viên vận dụng điều đã học và giúp nhà trường cập nhật chương trình mà vẫn giữ được tầm nhìn dài hạn.
Khoa học xã hội phải bước vào kỷ nguyên dữ liệu
AI và khoa học xã hội không phải hai lĩnh vực đứng ở hai phía: công nghệ đang làm biến đổi cấu trúc kinh tế, xã hội và đặt ra những câu hỏi về bản sắc, quyền riêng tư, độ xác thực của thông tin cùng các giá trị nhân văn. Vì vậy, khoa học xã hội và nhân văn không thể chỉ quan sát từ bên ngoài hoặc khép kín trong tư liệu truyền thống; lĩnh vực này cần kết hợp chiều sâu học thuật với công nghệ tiên tiến, AI và hạ tầng dữ liệu số để xử lý, phân tích thông tin.
Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội Bùi Thế Duy đã nêu định hướng xây dựng trường này thành trung tâm hàng đầu thế giới về Việt Nam học, gắn nghiên cứu Việt Nam với đổi mới mô hình phát triển và phát huy sức mạnh mềm quốc gia. Đây là lời nhắc rằng đổi mới không đồng nghĩa chạy theo công nghệ: khoa học xã hội còn phải giúp lý giải tác động của AI, dự báo rủi ro và đưa tri thức vào hoạch định chính sách. Trên toàn trường, chuyển đổi số cũng cần thay đổi cách đào tạo, nghiên cứu, quản trị và hỗ trợ người học trên nền tảng dữ liệu, với giám sát và trách nhiệm của con người.
AI vì thế đòi hỏi đại học đổi mới đồng thời cả chương trình học, cách vận hành và quan hệ với xã hội. Thành công không nên đo bằng số công cụ được đưa vào lớp, mà bằng việc người học biết làm việc với công nghệ, suy nghĩ độc lập và hiểu hệ quả xã hội của những gì mình tạo ra. Trường nào kết hợp được chuyên môn, phản biện, thực hành doanh nghiệp và tri thức nhân văn sẽ chuẩn bị cho người học tốt hơn trước những thay đổi chưa thể dự đoán.
