AI là động lực chuyển đổi giáo dục nghề nghiệp

TS. Nguyễn Văn Nghị – Nguyên Phó Hiệu trưởng Trường Quản lý Khoa học và Công nghệ (Bộ KH&CN) nhận định, hệ thống giáo dục, đặc biệt là giáo dục nghề nghiệp (GDNN), đang bước vào giai đoạn chuyển đổi sâu rộng. Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa vời mà đã trực tiếp định hình lại cách dạy và học nghề thông qua các công cụ hiện đại như: cá nhân hóa học tập, mô phỏng thực hành VR/AR và đánh giá dựa trên dữ liệu.

Theo TS. Nguyễn Văn Nghị, AI mang lại nhiều giá trị chiến lược cho giáo dục nghề nghiệp. Trước hết, công nghệ này cho phép cá nhân hóa quá trình học tập (Adaptive Learning) bằng cách phân tích dữ liệu về tốc độ tiếp thu, lỗi sai và thói quen học của từng người để tự động điều chỉnh nội dung và độ khó phù hợp. Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả với người lao động trưởng thành cần học tập linh hoạt, gắn với kinh nghiệm thực tế.

Tiếp đó, AI kết hợp công nghệ mô phỏng (Digital Twin) giúp giảm chi phí và rủi ro trong thực hành. Người học có thể thao tác không giới hạn với các nghề có mức độ nguy hiểm cao như hàn, điện, vận hành máy hoặc điều dưỡng trong môi trường ảo an toàn.

Ngoài ra, trợ giảng ảo (AI Teaching Assistant) ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể hỗ trợ người học 24/7, giúp giáo viên giảm tải công việc lặp lại. Cuối cùng, AI phân tích dữ liệu thị trường lao động (LMI) giúp các cơ sở đào tạo nhanh chóng nhận diện kỹ năng đang được doanh nghiệp tìm kiếm, từ đó cập nhật chương trình học sát với nhu cầu thực tế.

TS. Nguyễn Văn Nghị – Nguyên Phó Hiệu trưởng Trường Quản lý Khoa học và Công nghệ (Bộ KH&CN) (Ảnh: Phan Chính)

AI và áp lực tái cấu trúc nguồn nhân lực Việt Nam

TS. Nguyễn Văn Nghị khẳng định, trong thời kỳ phát triển mới được xác định là “Kỷ nguyên vươn mình”, đã chọn phát triển khoa học và công nghệ làm động lực quan trọng nhất. Sự dịch chuyển cơ cấu kinh tế đang tạo ra nhu cầu rất lớn về phát triển nguồn nhân lực kỹ năng cao, đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số và hiện đại hóa đất nước. Dự kiến trong giai đoạn 2025–2035, cơ cấu lao động Việt Nam sẽ thay đổi mạnh mẽ theo hướng giảm nhu cầu lao động giản đơn và tăng mạnh nhu cầu về lao động kỹ năng cao.

Vị chuyên gia này cũng cho rằng, để chuẩn bị cho sự chuyển dịch này, nhiều chính sách đã được ban hành như Chiến lược nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI quốc gia đến năm 2030 (2021) và Chiến lược phát triển giáo dục nghề nghiệp đến năm 2045 (2021). Tuy nhiên, việc triển khai tích hợp AI tại các cơ sở GDNN còn chưa đồng bộ, phân tán, và chưa hình thành một hệ sinh thái đồng bộ. Khoảng cách lớn nhất giữa chính sách vĩ mô và thực tiễn triển khai nằm ở ba điểm nghẽn chính:

Đầu tiên, chuẩn dữ liệu tích hợp AI (Data Standardization) còn thiếu vắng. Chưa có chuẩn dữ liệu học tập và dữ liệu thị trường lao động chung thống nhất, dẫn đến việc thu thập và phân tích dữ liệu đầu vào cho AI bị phân tán, thiếu tin cậy và không thể liên thông.

Thứ hai, hạn chế về hạ tầng mô phỏng hiện đại. Hiện tại, chỉ có khoảng 30% cơ sở GDNN có phòng lab đạt chuẩn số. Thiết bị mô phỏng VR/AR và Digital Twin, dù mang lại hiệu quả vượt trội, vẫn quá đắt đỏ.

Thứ ba, năng lực số của đội ngũ giáo viên về AI còn hạn chế. Các chương trình đào tạo lại (reskilling/upskilling) hiện tại chủ yếu tập trung vào sử dụng công cụ số, chưa đi sâu vào việc tích hợp và thiết kế chương trình giảng dạy sử dụng AI (AI Literacy & Pedagogical Integration).

Chín khoảng trống chính sách và nhóm giải pháp đột phá

TS. Nguyễn Văn Nghị cho rằng, AI mang đến cơ hội vàng cho giáo dục nghề nghiệp (Ảnh: Phan Chính)

TS. Nguyễn Văn Nghị nhận định, để thúc đẩy xây dựng hệ sinh thái ứng dụng AI đồng bộ trong GDNN Việt Nam giai đoạn 2025–2035, cần phải có sự chuyển đổi từ chính sách khung sang các chính sách can thiệp sâu và thí điểm tập trung. Tham khảo kinh nghiệm từ các mô hình Smart TVET của Đức, Singapore và Hàn Quốc, tôi đề xuất chín nhóm giải pháp đột phá gắn kết vai trò của Nhà nước, Doanh nghiệp và Nhà trường:

Một là, hoàn thiện thể chế và quản trị AI trong GDNN. Cần ban hành các Tiêu chuẩn Kỹ thuật Quốc gia (TCVN) về dữ liệu học tập và xây dựng Nền tảng Dữ liệu LMI Quốc gia liên thông, cung cấp API miễn phí để các trường nghề có thể sử dụng AI phân tích.

Hai là, đầu tư nhà nước phát triển các phòng lab mô phỏng và hạ tầng số dùng chung. Nhà nước nên đầu tư tập trung, hình thành các Trung tâm GDNN thông minh (Smart TVET Center) tại 6 vùng kinh tế trọng điểm để chia sẻ hạ tầng mô phỏng VR/AR và Digital Twin đắt tiền, tránh đầu tư dàn trải và lãng phí.

Ba là, thúc đẩy mạnh mẽ hợp tác công–tư (PPP). Tạo cơ chế đối tác chiến lược, cho phép doanh nghiệp tham gia sâu hơn vào Hội đồng Phát triển Chương trình đào tạo. Áp dụng ưu đãi thuế thu nhập doanh nghiệp tương ứng với tỷ lệ đầu tư của doanh nghiệp vào phòng lab và thiết bị mô phỏng của trường nghề.

Bốn là, triển khai Chương trình Quốc gia đào tạo giáo viên AI-in-TVET. Đây phải là chương trình bắt buộc, định kỳ cập nhật kiến thức về Sư phạm AI (AI Pedagogy) cho 100% giáo viên nghề, giúp họ không chỉ sử dụng mà còn thiết kế được bài giảng tích hợp AI.

Năm là, cập nhật Khung Tiêu chuẩn Kỹ năng Nghề Quốc gia để tích hợp các kỹ năng số và AI (ví dụ: Kỹ năng quản lý robot hợp tác, phân tích dữ liệu IoT trong nghề), đáp ứng kịp thời yêu cầu của thị trường lao động 4.0.

Sáu là, ưu tiên đào tạo kỹ năng AI cho người lao động hiện tại. Tăng cường các khóa học ngắn hạn, chứng chỉ kỹ năng AI cho người lao động theo mô hình học tập suốt đời **SkillsFuture** của Singapore để phục vụ quá trình đào tạo lại và nâng cao kỹ năng (reskilling/upskilling) quy mô lớn.

Bảy là, khuyến khích các Công ty Công nghệ lớn cung cấp các mô hình AI mã nguồn mở/API miễn phí hoặc với chi phí ưu đãi cho các trường nghề để phục vụ nghiên cứu và giảng dạy.

Tám là, thí điểm mô hình GDNN thông minh. Lựa chọn các trường nghề trọng điểm quốc gia ở mỗi vùng để đầu tư toàn diện, xây dựng thành Smart TVET Model Centers, sau đó đánh giá và xây dựng lộ trình nhân rộng rõ ràng.

Chín là, xây dựng cơ chế tài chính linh hoạt. Thiết lập Quỹ Phát triển Công nghệ GDNN từ nguồn vốn ngân sách và xã hội hóa để hỗ trợ các trường nghề và các startup EdTech Việt Nam xây dựng kho học liệu số tương tác tích hợp AI.

TS. Nguyễn Văn Nghị chỉ ra rằng, ứng dụng AI là bước chuyển đổi căn bản của GDNN Việt Nam, là giải pháp chiến lược để giải quyết các vấn đề cốt lõi như chất lượng thực hành, chi phí đào tạo, và tốc độ cập nhật chương trình. Tiềm năng là rất lớn, nhưng việc xây dựng một hệ sinh thái AI đồng bộ đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ, quyết liệt giữa chính sách vĩ mô của Nhà nước, đầu tư tập trung và sự tham gia chủ động, sâu rộng của cộng đồng doanh nghiệp trong giai đoạn 2025–2035.