AI làm được nhiều hơn, đại học phải dạy khác?
Lượt xem: 3AI không chỉ hỗ trợ giảng viên, sinh viên mà đang đặt ra yêu cầu thay đổi cách đại học vận hành, dạy học, nghiên cứu và tạo giá trị cho xã hội.
Ngày 28/9, tại TPHCM, Trường Đại học Gia Định (GDU) phối hợp với Trường Đại học CMC tổ chức hội thảo khoa học “Chuyển đổi AI trong giáo dục đại học”, quy tụ các chuyên gia, nhà nghiên cứu và quản trị đại học cùng trao đổi về tác động của AI đối với đào tạo, nghiên cứu và quản trị đại học.
Hội thảo tập trung vào ba vấn đề có tính liên kết: AI đang thay đổi cách trường đại học vận hành như thế nào; việc dạy và học cần thay đổi ra sao khi AI có thể xử lý ngày càng nhiều công việc liên quan đến thông tin; và làm thế nào để tri thức, nghiên cứu từ trường đại học tạo ra giá trị thực tế cho xã hội và thị trường.
AI-Native: Không chỉ là đưa AI vào trường đại học
Khi nói đến AI trong giáo dục, cách tiếp cận phổ biến thường bắt đầu từ công cụ: AI hỗ trợ giảng viên soạn bài, giúp sinh viên tìm kiếm thông tin, xử lý dữ liệu hoặc tự động hóa một số quy trình.
Tuy nhiên, theo TS Nguyễn Đăng Trị - Giám đốc Trung tâm Công nghệ và Chuyển đổi số, kiêm Phó Trưởng khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Gia Định, khái niệm AI-Native University được đặt ở cấp độ rộng hơn.
TS Nguyễn Đăng Trị chia sẻ bài tham luận tại sự kiện.
“Khái niệm AI-Native University được đặt vấn đề ở cấp độ rộng hơn. AI (trí tuệ nhân tạo) không chỉ được bổ sung vào một số hoạt động riêng lẻ, mà có thể trở thành một phần trong cách nhà trường tổ chức, quản trị, đào tạo và hỗ trợ người học”, TS Nguyễn Đăng Trị chia sẻ.
Theo cách tiếp cận này, AI không thay thế vai trò của con người. Con người vẫn giữ vai trò quyết định về mục tiêu, chiến lược, chính sách và chuyên môn; AI hỗ trợ phân tích, điều phối và thực hiện một số công việc trong phạm vi phù hợp.
Ở cấp độ người học, AI có thể kết hợp với dữ liệu học tập để hỗ trợ nhà trường hiểu rõ hơn về năng lực, nhu cầu và mục tiêu của từng sinh viên.
Điều này cho thấy việc sử dụng nhiều công cụ AI chưa đồng nghĩa với việc một trường đại học đã trở thành AI-Native. Vấn đề nằm ở cách AI được tích hợp vào hệ thống và được sử dụng để hỗ trợ con người ra quyết định, cải thiện hoạt động giáo dục.
Nếu AI làm được nhiều hơn, đại học phải dạy khác
Từ cách trường đại học vận hành, câu chuyện tiếp tục đi vào lớp học. PGS- TS Nguyễn Hữu Quỳnh - Phó Hiệu trưởng Trường Đại học CMC - cho rằng khi AI ngày càng có khả năng tạo và xử lý nội dung, lợi thế của người học không thể chỉ nằm ở việc tiếp cận thêm thông tin.
PGS-TS Nguyễn Hữu Quỳnh trình bày chủ đề “Đại học thời AI: góc nhìn từ thực tiễn Trường Đại học CMC".
Trong bối cảnh đó, giáo dục đại học cần quan tâm nhiều hơn đến khả năng vận dụng kiến thức, tư duy, giải quyết vấn đề và thích ứng của người học.
Từ thực tiễn triển khai tại Trường Đại học CMC, mô hình CMCU AI-Native Learning Ecosystem được giới thiệu theo hướng kết nối triết lý giáo dục, mô hình sư phạm, AI và dữ liệu để thiết kế lại trải nghiệm học tập và vai trò của giảng viên.
Khi AI hỗ trợ ngày càng nhiều trong tìm kiếm, tổng hợp và tạo nội dung, giảng viên cũng có xu hướng chuyển từ vai trò chủ yếu truyền đạt kiến thức sang thiết kế trải nghiệm học tập, định hướng tư duy, kiểm chứng thông tin và hỗ trợ sinh viên giải quyết các vấn đề thực tế.
Đưa nghiên cứu AI đến gần thị trường
Một vấn đề khác được đặt ra tại hội thảo là khả năng đưa tri thức và kết quả nghiên cứu từ trường đại học ra thị trường.
Theo nội dung được chia sẻ, một sáng kiến muốn đi từ phòng nghiên cứu đến thị trường cần được xem xét ở khả năng giải quyết một vấn đề cụ thể, mức độ phù hợp với nhu cầu thị trường và khả năng mở rộng. Các tiêu chí Problem–Solution Fit, Product–Market Fit và Scalability được đặt trong mối liên hệ với quá trình phát triển và thương mại hóa sáng kiến.
Các hướng đi như cấp phép công nghệ, hợp tác phát triển sản phẩm hay hình thành doanh nghiệp từ trường đại học cũng được đặt ra như những phương thức đưa tri thức từ nghiên cứu đến thị trường.
Từ góc nhìn này, chuyển đổi AI không chỉ được nhìn qua số lượng công cụ được sử dụng trong trường, mà còn qua khả năng biến nghiên cứu thành sản phẩm, kết nối công nghệ với doanh nghiệp và giải quyết những vấn đề thực tế.
GDU đặt AI trong bài toán đào tạo nguồn nhân lực
Ba góc nhìn tại hội thảo cùng cho thấy AI đang tạo ra những thay đổi có tính hệ thống đối với giáo dục đại học, từ cách nhà trường vận hành, tổ chức việc dạy và học đến cách kết nối nghiên cứu với thị trường.
Tại Trường Đại học CMC, định hướng xây dựng hệ sinh thái học tập AI-Native đặt AI và dữ liệu trong mối liên hệ với triết lý giáo dục, phương pháp sư phạm và trải nghiệm người học.
Hội thảo vừa là diễn đàn học thuật, vừa là cơ hội để các chuyên gia, nhà quản lý và đại diện doanh nghiệp trao đổi kinh nghiệm, chia sẻ góc nhìn về ứng dụng AI trong giáo dục và quản trị.
Với Trường Đại học Gia Định, câu chuyện AI được đặt trong định hướng phát triển môi trường giáo dục hiện đại, số hóa, gắn đào tạo với doanh nghiệp và nhu cầu của thị trường lao động.
PGS-TS Phạm Văn Song - Quyền Hiệu trưởng GDU chia sẻ định hướng phát triển của Nhà trường trước những chuyển biến của AI.
Theo định hướng của PGS- TS Phạm Văn Song, Quyền Hiệu trưởng Trường Đại học Gia Định, trong kỷ nguyên AI, việc thiết kế lại chương trình đào tạo và phương thức kiểm tra, đánh giá là yêu cầu tất yếu đối với các trường đại học. Thời gian tới, Trường Đại học Gia Định sẽ triển khai chiến lược phát triển mới, gắn chương trình đào tạo với hệ sinh thái ngành và nhu cầu thực tiễn, đồng thời tiếp tục đổi mới theo hướng linh hoạt, ứng dụng, tạo điều kiện để sinh viên phát huy tối đa năng lực, chủ động thích ứng và làm chủ công nghệ trong hành trình nghề nghiệp.
Định hướng này được GDU cụ thể hóa qua các hoạt động trang bị năng lực AI cho sinh viên. Trong tháng 8/2026, trường tổ chức chuỗi chuyên đề dành cho tân sinh viên K20 về xu hướng AI và nghề nghiệp, năng lực sử dụng AI, an toàn - bảo mật và ứng dụng AI trong học tập.
Bên cạnh đó, GDU tiếp tục triển khai các workshop, seminar và talkshow chuyên đề AI với sự tham gia của chuyên gia, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp.
Hiện GDU đào tạo 54 ngành/chuyên ngành, trong đó nhóm ngành Công nghệ thông tin gồm Trí tuệ nhân tạo (AI), Công nghệ thông tin, Kỹ thuật phần mềm, Khoa học dữ liệu, Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu, An ninh mạng.
