Bộ Giáo dục và Đào tạo đã ban hành văn bản số 7314/BGDĐT-GDĐH về việc thực hiện nhiệm vụ năm học 2026 - 2027 đối với giáo dục đại học, cao đẳng sư phạm.
Theo đó, Bộ đề nghị các cơ sở giáo dục rà soát quy định kiểm tra, đánh giá và xếp loại tốt nghiệp. Phân tích phân bố điểm học phần, kết quả học tập, xếp loại tốt nghiệp theo ngành, khóa và hình thức đào tạo; đối chiếu với mức đạt chuẩn đầu ra, phản hồi doanh nghiệp để phát hiện, kiểm tra và xử lý lạm phát điểm số. Không áp đặt tỷ lệ điểm hoặc tỷ lệ tốt nghiệp giỏi, xuất sắc; không hạ chuẩn để tăng thành tích.
Bộ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo Hoàng Minh Sơn cũng từng đề cập đến vấn đề này tại Hội nghị Giáo dục đại học năm 2026. Bộ trưởng nêu thực tế, tại nhiều trường, kể cả những đại học lớn, tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp loại xuất sắc hiện rất cao. Điều này đặt ra câu hỏi về mức độ nỗ lực thực sự của sinh viên trong quá trình học tập. [1]
Dịch chuyển từ kiểm soát điểm số sang đo lường năng lực thực chất
Bàn luận về nội dung này, trao đổi với phóng viên Tạp chí điện tử Giáo dục Việt Nam, Tiến sĩ Thái Doãn Thanh - Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Công Thương Thành phố Hồ Chí Minh chỉ ra: "Để nhận diện sự xuất sắc về năng lực, cần nhìn vào những minh chứng cho thấy sinh viên thực sự làm chủ kiến thức và tạo được giá trị. Trước hết là sản phẩm chuyên môn có chất lượng như một đồ án giải quyết được vấn đề cụ thể, một khóa luận có phương pháp phù hợp, một phần mềm hoạt động được hoặc một đề xuất cải tiến có kết quả kiểm chứng. Sinh viên phải trình bày và bảo vệ được sản phẩm đó.
Tiếp theo là năng lực làm việc trong môi trường thực tế, thể hiện qua thực tập, dự án với doanh nghiệp, khả năng hoàn thành nhiệm vụ và nhận xét có căn cứ của người hướng dẫn. Đánh giá cần làm rõ công việc sinh viên đã thực hiện và chất lượng đóng góp của cá nhân.
Một nhóm minh chứng khác là khả năng nghiên cứu, sáng tạo và tự học. Tùy ngành, đó có thể là báo cáo nghiên cứu, sản phẩm dự thi, giải pháp ứng dụng, bài báo hoặc quá trình tự học để xử lý một vấn đề mới. Các thành tích này có giá trị khi phản ánh rõ vai trò của sinh viên. Tất nhiên, không nên đặt ra một khuôn mẫu rằng mọi sinh viên xuất sắc đều phải có bài báo hay giải thưởng.
Đặc biệt, liêm chính học thuật và đạo đức nghề nghiệp phải được coi trọng. Một sản phẩm có hình thức tốt nhưng sinh viên không giải thích được nội dung hoặc không chứng minh được đóng góp của mình thì chưa đủ sức thuyết phục về năng lực.
Tỷ lệ tốt nghiệp xuất sắc cao là một tín hiệu cần phân tích, nhưng chưa đủ để kết luận chất lượng đào tạo. Cần đối chiếu độ khó của nhiệm vụ, tiêu chí chấm điểm, mức độ đạt chuẩn đầu ra và phản hồi từ môi trường nghề nghiệp. Theo tôi, giá trị của danh hiệu xuất sắc nằm ở chỗ người học có kiến thức vững, làm việc tốt, học tập trung thực và tiếp tục phát triển sau khi tốt nghiệp".
Theo thầy Thanh, chất lượng đào tạo phải được thể hiện bằng năng lực thực tế của người học khi tốt nghiệp. Điểm số là một chỉ báo quan trọng, nhưng cần được đặt trong mối quan hệ với khả năng vận dụng kiến thức, giải quyết công việc và tiếp tục phát triển nghề nghiệp.
Đặc biệt, vị Phó Hiệu trưởng nhấn mạnh việc phát triển năng lực tự học, tự nghiên cứu cho người học. Để sinh viên học sâu, nhiệm vụ tự học phải có mục tiêu rõ, có sản phẩm và có phản hồi. Chẳng hạn, thay vì chỉ yêu cầu đọc tài liệu, giảng viên có thể giao sinh viên so sánh hai phương án kỹ thuật, phân tích một bộ dữ liệu hoặc đề xuất giải pháp cho tình huống của doanh nghiệp. Sinh viên phải giải thích được cơ sở lựa chọn và điều chỉnh phương án sau khi nhận góp ý.
Đối với việc đo lường thời gian tự học, hướng phù hợp là kết hợp nhật ký học tập theo tuần, khảo sát định kỳ, dữ liệu trên hệ thống quản lý học tập và sản phẩm thực tế. Thời gian đăng nhập hệ thống chỉ phản ánh một phần hoạt động học tập, vì sinh viên còn đọc sách, thực hành, làm việc nhóm và nghiên cứu ngoài hệ thống. Dữ liệu thu thập cần giúp nhà trường điều chỉnh khối lượng học tập và hỗ trợ người học; hiệu quả tự học phải được kiểm chứng bằng mức độ tiến bộ và khả năng vận dụng kiến thức.
Cùng bàn luận về vấn đề này, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Đào Thị Thanh Thủy - Trưởng phòng Phòng Đào tạo, Học viện Thanh thiếu niên Việt Nam cho biết, ngoài điểm trung bình tích lũy, sinh viên xuất sắc cần có kết quả điểm rèn luyện đạt mức xuất sắc vì điều này phản ánh thái độ, ý thức công dân và trách nhiệm xã hội của người học.
Đồng thời, cần có năng lực tư duy độc lập và giải quyết vấn đề chuyên môn thông qua các giải thưởng Khoa học công nghệ dành cho sinh viên cấp Bộ, giải thưởng cấp Học viện, hoặc là một mẫu hình thủ lĩnh trẻ toàn diện về kiến thức, năng động trong hoạt động phong trào và năng lực hội nhập cao.
Bám sát Chiến lược phát triển đến năm 2030, tầm nhìn 2045, Học viện Thanh thiếu niên Việt Nam đang tập trung chuẩn hóa các năng lực cốt lõi cho sinh viên khi tốt nghiệp dựa trên triết lý: “Vững lý luận, giỏi nghiệp vụ và thành thạo kỹ năng”. Học viện xác định đây là một cuộc dịch chuyển mạnh mẽ từ việc kiểm soát điểm số đơn thuần sang việc đo lường chính xác năng lực thực chất của người học.
Cùng với kết quả học tập, sinh viên tốt nghiệp cần hội tụ đủ các năng lực như: Kỹ năng, nghiệp vụ chuyên môn; năng lực thích ứng và hội nhập; phẩm chất đạo đức và trách nhiệm nghề nghiệp. Việc định hình rõ ràng các nhóm năng lực này nhằm bảo đảm sinh viên sau khi tốt nghiệp không chỉ có bằng cấp, mà quan trọng hơn là có thể bắt tay vào công việc ngay và đáp ứng trọn vẹn những tiêu chuẩn khắt khe nhất của thị trường lao động.
Cụ thể, Học viện thực hiện chuyển dịch phương thức đánh giá học phần theo hướng chuyển mạnh sang đánh giá thông qua các bài tiểu luận, bài tập tình huống chuyên sâu. Sinh viên bắt buộc phải tự tra cứu tài liệu, phân tích dữ liệu thực tế và thuyết trình để hoàn thành môn học.
Nhà trường thực hiện số hóa hệ thống thư viện, kết nối các nguồn học liệu nhằm cung cấp môi trường tra cứu độc lập. Bên cạnh đó, hệ thống các câu lạc bộ học thuật và diễn đàn hội thảo khoa học thường niên chính là "sân chơi" chuyên môn để các em tự do tranh biện, công bố các phát hiện mới của mình.
AI đặt ra yêu cầu phải thay đổi cách đánh giá kết quả học tập
Ngoài ra, Bộ trưởng Hoàng Minh Sơn cũng nhấn mạnh, trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh, nếu người học không nỗ lực, không học sâu thì khó có thể làm chủ và dẫn dắt AI. Chỉ khi sinh viên thực sự nỗ lực, thậm chí ở mức 100-110%, mới có thể tạo ra kết quả học tập thực chất.
Dưới góc nhìn của Tiến sĩ Thái Doãn Thanh, AI đặt ra yêu cầu phải xem lại cách đánh giá kết quả học tập. Nếu bài tập chủ yếu yêu cầu tổng hợp thông tin và trình bày lại kiến thức, sinh viên có thể tạo ra một bài viết tương đối hoàn chỉnh mà chưa thực sự hiểu vấn đề. Vì vậy, trọng tâm đổi mới cần là xác định được năng lực cá nhân và mức độ đóng góp thực chất của người học.
Sinh viên cần biết sử dụng AI và phải đủ kiến thức để kiểm tra và phản biện kết quả do AI tạo ra. Khi xem xét dấu hiệu vi phạm, cần dựa trên nhiều minh chứng và trao đổi trực tiếp với người học, tránh kết luận chỉ từ một chỉ số của phần mềm phát hiện nội dung AI.
Với việc điều chỉnh cách kiểm tra, đánh giá có thể tập trung vào bốn nội dung. Đầu tiên, đề bài phải đòi hỏi lập luận và vận dụng vào bối cảnh cụ thể. Có thể sử dụng dữ liệu thực nghiệm, tình huống doanh nghiệp, số liệu do sinh viên tự thu thập hoặc các điều kiện ràng buộc khác nhau. Điểm đánh giá cần phản ánh khả năng lựa chọn phương pháp, kiểm chứng kết quả và nhận diện giới hạn của giải pháp.
Tiếp theo, đánh giá cả quá trình thực hiện. Với bài tập lớn, đồ án và khóa luận, cần xem xét đề cương, dữ liệu gốc, các phiên bản chỉnh sửa, kết quả thử nghiệm và phản hồi của giảng viên. Những minh chứng này giúp làm rõ cách sinh viên hình thành sản phẩm và đóng góp của từng thành viên.
Song song, kết hợp sản phẩm với kiểm tra năng lực trực tiếp. Sinh viên cần giải thích được kết quả, bảo vệ lựa chọn của mình và xử lý câu hỏi phát sinh.
Cuối cùng, quy định rõ phạm vi được sử dụng AI. Mỗi nhiệm vụ cần công bố việc có được dùng AI hay không, được dùng ở bước nào và phải khai báo như thế nào. Khi được phép sử dụng, sinh viên vẫn chịu trách nhiệm về tính chính xác, nguồn dẫn và tính trung thực của sản phẩm.
Được biết, Trường Đại học Công thương Thành phố Hồ Chí Minh đã triển khai chuẩn hóa dữ liệu chương trình đào tạo và đề cương học phần trên phần mềm đánh giá chuẩn đầu ra. Hoạt động này hỗ trợ kết nối yêu cầu đào tạo với việc đánh giá năng lực người học. Tuy nhiên, các thay đổi cụ thể nhằm hạn chế phụ thuộc AI cần được xác nhận theo từng học phần và đơn vị trước khi khẳng định phạm vi áp dụng.
Bên cạnh đó, người đứng đầu ngành giáo dục cũng từng nêu, các trường cần xác định rõ nguyên nhân ảnh hưởng đến chất lượng đào tạo: chương trình đào tạo có vấn đề hay chưa đủ thách thức; bài thi, kiểm tra, đánh giá có đủ yêu cầu hay không; môn học có thực sự quan trọng, thiết yếu; phương pháp giảng dạy có đủ hấp dẫn; điều kiện học tập có đáp ứng yêu cầu; hay sinh viên đầu vào chưa phù hợp với chương trình.
Đối với nội dung này, Tiến sĩ Thái Doãn Thanh phân tích, rà soát chương trình đào tạo cần bắt đầu từ câu hỏi: Sau khi hoàn thành chương trình, sinh viên có thể thực hiện được những công việc gì và nhà trường có minh chứng nào để xác nhận điều đó?
Việc rà soát cần liên kết chuẩn đầu ra, cấu trúc chương trình, phương pháp giảng dạy và cách đánh giá. Nếu một năng lực được ghi trong chuẩn đầu ra nhưng không có học phần rèn luyện, hoặc không có nhiệm vụ đánh giá phù hợp, thì năng lực đó khó được bảo đảm trong thực tế.
Những nội dung cần ưu tiên điều chỉnh gồm: Làm rõ và đo lường được chuẩn đầu ra (xác định sinh viên phải thực hiện được nhiệm vụ gì, ở mức độ nào và bằng minh chứng nào); Rà soát nội dung và trình tự học phần (giảm trùng lặp, cập nhật kiến thức, bảo đảm nền tảng chuyên môn và sự tiến bộ từ kiến thức cơ sở đến giải quyết vấn đề phức tạp).
Cùng với đó là thiết kế lại hoạt động tự học (công bố nhiệm vụ, khối lượng dự kiến, sản phẩm cần hoàn thành và cơ chế phản hồi; bố trí thời gian hợp lý để sinh viên học sâu); Tăng cơ hội thực hành và nghiên cứu (đưa hoạt động tìm kiếm tài liệu, đặt câu hỏi, thu thập dữ liệu, kiểm chứng và trình bày kết quả vào các học phần phù hợp); Đổi mới đánh giá và tích hợp năng lực AI (đánh giá khả năng giải thích, thực hành và vận dụng; hướng dẫn sinh viên sử dụng AI gắn với trách nhiệm, kiểm chứng thông tin và bảo vệ dữ liệu).
Quá trình này cũng cần tiếp nhận phản hồi của sinh viên, cựu sinh viên, doanh nghiệp và giảng viên. Khi kết quả học tập chưa đáp ứng kỳ vọng, phải xem xét cả nội dung chương trình, phương pháp dạy học, điều kiện thực hành, cách đánh giá và sự hỗ trợ người học.
"Theo tôi, một chương trình có chất lượng phải tạo ra thử thách phù hợp và cung cấp đủ điều kiện để sinh viên vượt qua thử thách đó. Khi tốt nghiệp, sinh viên cần có khả năng giải quyết công việc, giải thích được quyết định chuyên môn của mình và chủ động học những điều mới mà nghề nghiệp đặt ra" - thầy Thanh bày tỏ.
Trước tác động của AI, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Đào Thị Thanh Thủy cho biết: "Học viện chủ trương không cấm đoán cực đoan mà chủ động thay đổi phương thức kiểm tra, đánh giá để biến AI thành một công cụ tham khảo. Mục tiêu cốt lõi của nhà trường là bảo đảm tính liêm chính học thuật và đo lường được năng lực thực chất của người học. Chúng tôi đã thiết kế và áp dụng các thay đổi cụ thể ở các khâu như trong cách ra đề, hạn chế tối đa các câu hỏi kiểm tra định nghĩa, lý thuyết đơn thuần vốn là thế mạnh có sẵn của AI và được tăng cường các mang tính thời sự. Đề thi đòi hỏi sinh viên phải lồng ghép quan điểm cá nhân, phân tích diễn biến số liệu thực tế tại địa phương, đơn vị.
Học viện tăng tỷ trọng các bài thi viết trực tiếp tại phòng thi, thi trắc nghiệm trên hệ thống máy tính tập trung hoặc thi vấn đáp. Khung chấm điểm không chỉ nhìn vào kết quả cuối cùng mà chú trọng vào đánh giá quá trình. Giảng viên tăng cường tổ chức các buổi thuyết trình và làm bài tập nhóm.
Nếu một bài tập có văn phong xuất sắc giống AI nhưng người học không thể giải thích được quy trình tư duy, logic vận hành hay nguồn gốc học liệu, bài tập đó có thể sẽ không được giảng viên công nhận. Đối với luận văn tốt nghiệp, Học viện sử dụng công cụ kiểm soát đạo văn để kiểm tra trước khi hoàn thiện thủ tục thành lập hội đồng thẩm định".
Cô Thủy cho biết thêm, công tác rà soát, đổi mới chương trình đào tạo là nhiệm vụ then chốt được Học viện Thanh thiếu niên Việt Nam thực hiện theo chu kỳ. Để chuyển dịch sang “học sâu, thực chất và làm chủ tri thức”, Học viện đang triển khai rà soát theo phương châm lấy người học làm trung tâm và chuẩn đầu ra làm thước đo. Trong quá trình này, nhà trường tập trung rà soát và ưu tiên điều chỉnh các nội dung như giảm tải lý thuyết, tăng thời gian tự học có hướng dẫn giám sát và đánh giá, tự nghiên cứu, thảo luận nhóm và thực hành chuyên môn.
Học phần Phương pháp nghiên cứu khoa học được lồng ghép các bài tập mang tính nghiên cứu. Sinh viên được học cách đặt vấn đề, tìm kiếm học liệu, phân tích dữ liệu chuyên môn giúp các em thẩm thấu tư duy nghiên cứu một cách tự nhiên.
Học viện cũng ưu tiên rà soát, cập nhật hệ thống giáo trình, tài liệu tham khảo theo hướng mở, bao gồm cả các tài liệu số đòi hỏi sinh viên phải tự tra cứu tại thư viện điện tử, tự đọc và tổng hợp kiến thức. Đồng thời, rà soát lại toàn bộ chuẩn đầu ra của các ngành đào tạo để bảo đảm tính tương thích với thị trường lao động.
Thông qua đó, biến chương trình đào tạo thành một công cụ định hướng, giúp sinh viên tự lập kế hoạch học tập, từ đó hình thành năng lực tự học và tư duy độc lập trong giải quyết các vấn đề cụ thể của thực tiễn.
Tài liệu tham khảo:
[1]https://giaoducthoidai.vn/gia-tri-that-cho-nguoi-hoc-va-xa-hoi-la-thuoc-do-giao-duc-dai-hoc-post794731.html