Hội nghị Giáo dục đại học năm 2026 tập trung vào các chủ đề: (1) Quản trị dữ liệu giáo dục đại học trên nền tảng số; (2) Tái cấu trúc chương trình đào tạo: Tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và thúc đẩy mô hình đào tạo liên ngành, xuyên ngành; (3) Đột phá phát triển các chương trình đào tạo tài năng, khoa học cơ bản và công nghệ mũi nhọn gắn với chuẩn đầu ra khắt khe; (4) Gắn kết đào tạo với thị trường lao động thông qua đặt hàng theo kết quả đầu ra; (5) Phát triển mô hình đại học đổi mới sáng tạo và thúc đẩy các công ty khởi nguồn; (6) Phát triển đại học tư thục: Đột phá từ cơ chế thu hút nhân tài, đổi mới sáng tạo và mở rộng các ngành đào tạo trọng điểm.
PGS.TS Trần Thành Nam – Hiệu trưởng Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội đã có trình bày về chủ đề về tái cấu trúc chương trình đào tạo đại học theo hướng tích hợp trí tuệ nhân tạo và phát triển đào tạo liên ngành, xuyên ngành. Nội dung tập trung vào ba vấn đề: yêu cầu đổi mới, bài học quốc tế và kiến nghị thực hiện tại Việt Nam.
Xác định lại năng lực người học cần có
Theo PGS.TS Trần Thành Nam, AI đang thay đổi nhiều nhiệm vụ nghề nghiệp, từ tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu đến thiết kế sản phẩm và hỗ trợ ra quyết định. Vì vậy, mỗi chương trình cần xác định AI đang thay đổi công việc của ngành như thế nào, sinh viên cần học thêm điều gì và phải chịu trách nhiệm về những quyết định nào.
Kiến thức nền tảng và chuyên môn vẫn là cơ sở để người học kiểm tra kết quả do AI tạo ra. Chương trình cần đồng thời phát triển tư duy phản biện, năng lực giải quyết vấn đề sáng tạo và khả năng tự học. Sinh viên phải biết đánh giá chứng cứ, thử nghiệm phương án, giải thích căn cứ lựa chọn và xác định kiến thức cần học bổ sung.
Đào tạo liên ngành đòi hỏi giảng viên thuộc các ngành cùng xây dựng nhiệm vụ và hướng dẫn sinh viên kết hợp kiến thức. Đào tạo xuyên ngành có thêm sự tham gia của cơ quan, doanh nghiệp hoặc cộng đồng trong việc xác định vấn đề và đánh giá giải pháp. Hai hình thức này có thể triển khai ngay trong một trường, thông qua phối hợp giữa các khoa và với các chủ thể ngoài trường.
Tiếp thu kinh nghiệm quốc tế có chọn lọc
Hiệu trưởng Trường Đại học Giáo dục nêu, kinh nghiệm Trung Quốc cho thấy cần kết nối kiến thức AI nền tảng với ứng dụng trong từng ngành và hoạt động nghiên cứu. Các mô hình tại Đại học Nam Kinh, Trường Đại học Sư phạm Hoa Đông và Đại học Phục Đán có cấu trúc khác nhau. Bài học cho Việt Nam là thiết kế lộ trình phù hợp với chuyên môn và làm rõ cách công nhận tín chỉ, thay vì áp dụng một công thức chung.
Tại Hoa Kỳ, kinh nghiệm của Đại học Florida nhấn mạnh thiết kế học phần gắn với chuẩn đầu ra và nhiệm vụ đánh giá. Sinh viên phải biết mình cần làm được gì sau khi học. Nhà trường cần đồng thời bồi dưỡng giảng viên và chuẩn bị công cụ, thời gian để thực hiện đổi mới.
Kinh nghiệm Úc đặt trọng tâm vào việc xác nhận năng lực thực tế của từng sinh viên. Khi AI có thể hỗ trợ tạo sản phẩm, đánh giá cần kết hợp quá trình thực hiện với vấn đáp hoặc thực hành cá nhân. Người học phải giải thích được cách kiểm tra thông tin và phần việc do mình thực hiện.
Các mô hình học qua thử thách ở châu Âu gợi ý đưa vấn đề thực tiễn vào chương trình. Kinh nghiệm Singapore cho thấy có thể tích hợp AI từ sớm và tạo cơ hội bồi dưỡng sau tốt nghiệp. Điểm chung là đổi mới nội dung phải đi cùng cách đánh giá và điều kiện tổ chức. Việt Nam cần thí điểm để xác định cách làm phù hợp trước khi mở rộng.
Đề xuất tích hợp AI theo bốn tầng
Từ những phân tích trên, PGS.TS Trần Thành Nam đề xuất tích hợp AI theo bốn tầng. Tầng một trang bị hiểu biết AI cho mọi sinh viên, gồm khả năng, giới hạn, sử dụng có trách nhiệm, đạo đức và pháp luật. Nội dung có thể bố trí trong học phần đại cương hoặc bổ trợ phù hợp.
Tầng hai đưa AI vào học phần cơ sở ngành và chuyên ngành. Sinh viên vận dụng công nghệ để thực hiện nhiệm vụ nghề nghiệp, đồng thời biết kiểm tra kết quả và giải thích phương án đã chọn.
Tầng ba đổi mới phương pháp dạy, học và đánh giá. Giảng viên công bố nhiệm vụ được phép sử dụng AI, đánh giá cả quá trình và sản phẩm. Sinh viên khai báo cách sử dụng AI và làm rõ đóng góp của mình. Yêu cầu này áp dụng xuyên suốt các học phần.
Tầng bốn xem AI là đối tượng nghiên cứu và đổi mới sáng tạo trong các chương trình, đề tài phù hợp ở bậc đại học và sau đại học. Đây là cơ hội kết nối nghiên cứu liên ngành với đào tạo tinh hoa. Khung bốn tầng là đề xuất triển khai, không phải mô hình được quy định nguyên văn trong Thông tư 54.
Về tín chỉ, nhà trường cần rà soát chuẩn đầu ra và nội dung trùng lặp trước khi sửa đổi, bổ sung. Chẳng hạn, có thể thí điểm bố trí lại 12 tín chỉ trong chương trình hiện có, gồm 6 tín chỉ học phần liên ngành và 6 tín chỉ dự án xuyên ngành. Đây là phương án minh họa, không phải yêu cầu cộng thêm 12 tín chỉ hoặc định mức chung cho mọi ngành.
Về tổ chức, cần phân biệt hai loại hình cơ sở. Đại học có các trường thành viên có thể tổ chức học phần chung và điều phối giảng viên, hạ tầng, kinh phí theo cơ chế nội bộ phù hợp. Trường cấp bằng xác nhận điều kiện công nhận tín chỉ trước khi sinh viên đăng ký.
Với trường đại học độc lập, nên ưu tiên phối hợp giữa các khoa, mời chuyên gia bên ngoài và tổ chức dự án với cơ quan, doanh nghiệp. Hợp tác liên trường chỉ mở rộng khi đã thống nhất trách nhiệm, tín chỉ và chi phí. Không mặc định các trường độc lập có ngân sách chung hoặc có thể áp dụng cơ chế phân bổ kinh phí như trong Đại học Quốc gia Hà Nội.
Về đánh giá, PGS.TS Trần Thành Nam đề xuất sử dụng hồ sơ học tập số E-Portfolio. Hồ sơ lưu bài làm, các bản chỉnh sửa, phản hồi và phần giải thích quá trình hoàn thiện. Giảng viên kết hợp hồ sơ với vấn đáp hoặc thực hành cá nhân để theo dõi sự tiến bộ. Cần tận dụng bài làm trong các học phần hiện có, tránh yêu cầu sinh viên nộp trùng lặp và bảo đảm quyền riêng tư.
Về học tập suốt đời, nhà trường cần mở học phần bồi dưỡng theo yêu cầu nghề nghiệp và công bố điều kiện công nhận kết quả vào chương trình tiếp theo. Có thể xem xét hỗ trợ một khóa bồi dưỡng trong ba năm đầu sau tốt nghiệp, nhưng phải xác định nguồn kinh phí và đối tượng trước khi cam kết.
Ở cấp quốc gia, kiến nghị Bộ Giáo dục và Đào tạo hướng dẫn điều kiện công nhận kết quả học tập, bảo đảm chất lượng và hỗ trợ thí điểm tại các loại hình cơ sở khác nhau. Các trường chịu trách nhiệm về chương trình, đội ngũ và nguồn lực. Địa phương, doanh nghiệp cùng xác định vấn đề thực tiễn, hướng dẫn và đánh giá giải pháp.
Thí điểm có thể thực hiện trong 12 tháng, gồm chuẩn bị, tổ chức đào tạo và đánh giá kết quả. Chỉ mở rộng khi có bằng chứng sinh viên tiến bộ, tín chỉ được công nhận đúng cam kết, chi phí phù hợp và việc tổ chức không làm kéo dài thời gian học.
Theo PGS.TS Trần Thành Nam, tái cấu trúc chương trình cần tạo ra thay đổi thực chất trong những việc người học có thể làm được. Khuyến nghị trọng tâm là thống nhất yêu cầu chất lượng, nhưng cho phép mỗi cơ sở lựa chọn cách tổ chức phù hợp. Đại học Quốc gia Hà Nội có thể đóng góp kinh nghiệm phối hợp trong đại học có các trường thành viên; các trường độc lập phát triển phối hợp giữa các khoa và với cơ quan, doanh nghiệp. Kết quả thí điểm sẽ là căn cứ để hoàn thiện chính sách và mở rộng những cách làm hiệu quả.
