Nâng cao năng lực tìm việc của sinh viên ngành kinh tế ở Thành phố Hồ Chí Minh trong kỷ nguyên AI

NCS, ThS. Lê Nguyễn Thành Đồng

Khoa Quản trị kinh doanh – Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh

Email: lnt.dong83@hutech.edu.vn

Tóm tắt

Trong bối cảnh công nghệ 4.0, nhu cầu lao động cũng có nhiều biến động, theo dự báo của Quỹ Tiền tệ quốc tế, tới năm 2030, hơn 40% lao động sẽ bị ảnh hưởng bởi Trí tuệ nhân tạo (AI) (IMF, 2024). Nghiên cứu thực hiện so sánh giữa kỳ vọng của doanh nghiệp với khả năng đáp ứng thực tế của sinh viên mới ra trường để làm rõ năng lực tìm việc của sinh viên ngành kinh tế ở TP. Hồ Chí Minh trong kỷ nguyên AI. Kết quả nghiên cứu cho thấy, sinh viên khối ngành kinh tế mới ra trường ở Thành phố còn thiếu kỹ năng công nghệ số, tư duy đổi mới và đặt biệt là khả năng vận dụng dữ liệu lớn cũng như AI cho công việc, điều này làm giảm khả năng tìm việc làm. Từ kết quả phân tích, nghiên cứu đề xuất giải pháp nâng cao năng lực tìm việc của sinh viên ngành kinh tế trong kỷ nguyên AI.

Từ khóa: Kỹ năng số, kỷ nguyên AI, sinh viên ngành kinh tế, thị trường lao động, trí tuệ nhân tạo

Summary

In the context of Industry 4.0, labor market demands are experiencing significant fluctuations. According to the International Monetary Fund, by 2030, more than 40% of jobs will be affected by Artificial Intelligence (AI) (IMF, 2024). This study compares employers’ expectations with the actual capabilities of recent graduates to clarify the job-seeking competence of economics students in Ho Chi Minh City in the AI era. The findings indicate that recent economics graduates in the city lack digital skills, innovative thinking, and particularly the ability to utilize big data and AI in professional tasks, which hinders their employability. Based on the analysis, the study proposes solutions to enhance the job-seeking capacity of economics students in the age of AI.

Keywords: Digital skills, AI era, economics students, labor market, artificial intelligence

ĐẶT VẤN ĐỀ

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), cùng với các công nghệ đột phá như: học máy (Machine Learning), dữ liệu lớn (Big Data) và tự động hóa, đang làm thay đổi căn bản thị trường lao động toàn cầu. Theo báo cáo của Di Battista và cộng sự (2023) tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới, ước tính năm 2025 sẽ có khoảng 85 triệu công việc biến mất do tự động hóa, đồng thời 97 triệu công việc mới với yêu cầu kỹ năng cao hơn sẽ được tạo ra. Những thay đổi này không chỉ ảnh hưởng đến các nền kinh tế phát triển, mà còn tác động mạnh mẽ đến các quốc gia đang phát triển như Việt Nam. Trong bối cảnh đó, TP. Hồ Chí Minh – trung tâm kinh tế, tài chính lớn nhất cả nước – đang chứng kiến những biến đổi sâu sắc trong cơ cấu lao động, yêu cầu kỹ năng, cũng như cơ hội nghề nghiệp. Trong khi đó, sinh viên khối ngành kinh tế tại TP. Hồ Chí Minh tốt nghiệp hàng năm lại chiếm tỷ trọng cao trên tổng số sinh viên tốt nghiệp của Thành phố. Do vậy, nghiên cứu nâng cao năng lực tìm việc của sinh viên ngành kinh tế ở TP. Hồ Chí Minh trong kỷ nguyên AI là rất cần thiết và có tính thực tiễn cao, đóng góp thiết thực vào xây dựng cầu nối giữa đào tạo và thị trường lao động, giảm tỷ lệ thất nghiệp trong nhóm lao động trẻ, thúc đẩy phát triển kinh tế – xã hội bền vững của Thành phố nói riêng và Việt Nam nói chung. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng kỳ vọng sẽ đóng góp tích cực vào nỗ lực xây dựng nguồn nhân lực chất lượng cao, đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế số và hội nhập quốc tế.

ẢNH HƯỞNG CỦA AI ĐẾN THỊ TRƯỜNG LAO ĐỘNG

AI thúc đẩy sự tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và dễ dự đoán

AI được định nghĩa là khả năng của hệ thống máy móc trong việc thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ con người như nhận thức, lập luận, học hỏi và ra quyết định. AI không chỉ thay đổi cách các tổ chức vận hành, mà còn định hình lại cơ cấu việc làm, bản chất công việc và các kỹ năng cần thiết trong lao động (Russell và Norvig, 2016). Trong bối cảnh toàn cầu hóa và chuyển đổi số mạnh mẽ, đặc biệt là dưới tác động của AI, yêu cầu về kỹ năng nghề nghiệp và phương thức đào tạo nguồn nhân lực đang thay đổi nhanh chóng. Các nghiên cứu chỉ ra rằng, AI thúc đẩy sự tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và dễ dự đoán, đặc biệt trong các ngành nghề như: tài chính, kế toán, nhân sự và tiếp thị (Susskind và Susskind, 2022). Theo đó, khoảng 30% công việc hiện tại có thể được tự động hóa bằng công nghệ hiện có, đồng nghĩa với việc lực lượng lao động cần phải chuyển dịch sang các nhiệm vụ có giá trị gia tăng cao hơn như quản lý chiến lược, tư duy sáng tạo và chăm sóc khách hàng cá nhân hóa (Duratkar và cộng sự, 2024). Tại Việt Nam, 70% việc làm trong lĩnh vực dệt may và 40% trong lĩnh vực dịch vụ tài chính có nguy cơ cao bị tự động hóa (Phạm Thị Thu Lan, 2020). Điều này là một tín hiệu cảnh báo cho sinh viên khối ngành kinh tế, khi mà phần lớn công việc truyền thống đang dần bị thay thế hoặc yêu cầu kỹ năng mới.

Các kỹ năng nghề nghiệp thiết yếu trong thời đại AI

Trong báo cáo tại Diễn đàn kinh tế thế giới, Di Battista và cộng sự (2023) đưa ra nhận định về các kỹ năng sẽ có nhu cầu tăng mạnh trong tương lai, gồm: kỹ năng tư duy phân tích và đổi mới sáng tạo, kỹ năng công nghệ, kỹ năng tự học và thích ứng, kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm và cuối cùng là đạo đức nghề nghiệp và tư duy bền vững. Riêng với khối ngành kinh tế, sinh viên cần đặc biệt chú trọng tới việc kết hợp giữa kiến thức kinh doanh với năng lực sử dụng công nghệ, như: phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics), quản trị dự án số và hiểu biết căn bản về hệ thống AI hỗ trợ ra quyết định (Brynjolfsson và McAfee, 2017).

Khung năng lực nghề nghiệp trong kỷ nguyên AI được nhiều tổ chức quốc tế đề xuất, trong đó tiêu biểu có thể kể đến như:

(i) Khung kỹ năng tương lai (Bo, 2024) nhấn mạnh năng lực nhận thức, xã hội – tình cảm và kỹ thuật số.

(ii) Khung “21st Century Skills” (Voogt và Roblin, 2010) nhấn mạnh 4C gồm: Tư duy phản biện (Critical thinking); Giao tiếp (Communication); Hợp tác (Collaboration) và Sáng tạo (Creativity).

(iii) Khung năng lực theo đề xuất từ World Economic Forum (Di Battista và cộng sự, 2023) phân loại kỹ năng thành 3 nhóm chính gồm: Kỹ năng nền tảng; Kỹ năng công nghệ; Kỹ năng chuyển đổi.

Tổng hợp từ các khung trên, có thể thấy sinh viên ngành kinh tế trong thời đại AI cần phát triển 4 nhóm năng lực chính như sau:

Thứ nhất, năng lực chuyên môn (Technical Skills) bao gồm những kiến thức kinh tế nền tảng, kỹ năng phân tích tài chính, marketing kỹ thuật số, quản lý chuỗi cung ứng số. Ví dụ: Phân tích báo cáo tài chính, lập kế hoạch marketing số.

Thứ hai, năng lực số (Digital Skills) liên quan đến việc sử dụng thành thạo phần mềm văn phòng, ERP, CRM, khai thác dữ liệu, sử dụng AI hỗ trợ ra quyết định. Ví dụ: Khai thác Power BI, sử dụng Salesforce CRM…

Thứ ba, năng lực mềm (Soft Skills) bao gồm các kỹ năng như: giao tiếp hiệu quả, làm việc nhóm, tư duy phản biện, giải quyết vấn đề phức tạp (quản lý dự án nhóm, tranh luận phản biện).

Thứ tư, năng lực tự phát triển (Self-Development Skills) liên quan đến kỹ năng tự học, thích ứng linh hoạt, sáng tạo, khả năng tư duy liên ngành (tham gia các khóa học trực tuyến, sáng tạo mô hình kinh doanh mới).

SO SÁNH KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG VỚI KỲ VỌNG CỦA DOANH NGHIỆP ĐỐI VỚI SINH VIÊN KINH TẾ MỚI RA TRƯỜNG

Mong đợi của doanh nghiệp đối với sinh viên kinh tế mới ra trường

Trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI), các doanh nghiệp tại Việt Nam, đặc biệt là ở TP. Hồ Chí Minh, đang đặt ra những yêu cầu ngày càng cao đối với nguồn nhân lực, đặc biệt là sinh viên mới tốt nghiệp khối ngành kinh tế. Cụ thể, các doanh nghiệp kỳ vọng sinh viên mới ra trường sở hữu các kỹ năng nghề nghiệp sau:

– Kiến thức chuyên môn vững vàng, có hiểu biết sâu về các lĩnh vực như: tài chính, marketing, quản trị kinh doanh và logistics.

– Kỹ năng sử dụng công nghệ, sử dụng thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu, sử dụng phần mềm quản lý doanh nghiệp (ERP, CRM) và ứng dụng AI trong công việc.

– Thái độ chuyên nghiệp, có tinh thần học hỏi, khả năng thích ứng nhanh với môi trường làm việc thay đổi và đạo đức nghề nghiệp cao.

Ngoài ra, nhiều doanh nghiệp cũng mong muốn ứng viên có kinh nghiệm thực tế thông qua các chương trình thực tập hoặc cộng tác dự án thực tế, nhằm đảm bảo khả năng làm việc độc lập và hiệu quả ngay từ đầu.

Năng lực đáp ứng của sinh viên kinh tế mới ra trường

Theo Tổng cục Thống kê (2024), tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp có việc làm phù hợp với chuyên ngành đào tạo chỉ đạt khoảng 85,7%, thực tế này cho thấy sinh viên mới tốt nghiệp vẫn còn nhiều hạn chế trong việc đáp ứng yêu cầu của doanh nghiệp, có thể kể đến như:

– Thiếu kỹ năng thực hành, sinh viên mới tốt nghiệp khối ngành kinh tế thường thiếu kinh nghiệm thực tế và kỹ năng ứng dụng kiến thức vào công việc cụ thể.

– Hạn chế trong kỹ năng công nghệ, biểu hiện là nhiều sinh viên chưa được đào tạo bài bản về các công cụ công nghệ hiện đại, đặc biệt kỹ năng sử dụng AI cho công việc và phân tích dữ liệu.

– Thiếu kỹ năng mềm trong giao tiếp, làm việc nhóm và giải quyết vấn đề tình huống còn yếu, ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc trong môi trường doanh nghiệp.

– Thiếu định hướng nghề nghiệp, nhiều sinh viên chưa xác định rõ mục tiêu nghề nghiệp, dẫn đến việc lựa chọn công việc không phù hợp hoặc thiếu động lực phát triển bản thân.

Nguyên nhân của sự chênh lệch giữa kỳ vọng và khả năng đáp ứng

Sự chênh lệch giữa mong đợi của doanh nghiệp và thực tế đáp ứng của sinh viên mới ra trường có có thể được lý giải bởi ảnh hưởng từ các bên liên quan từ các nguyên nhân như:

Từ phía nhà trường

Nhiều chương trình đào tạo chưa kịp thời điều chỉnh để phù hợp với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và nhu cầu thị trường lao động. Theo lý thuyết “Curriculum Lag” của Schomburg và Teichler (2006), chương trình đào tạo đại học thường có độ trễ so với sự thay đổi nhanh chóng của thị trường lao động, đặc biệt trong các lĩnh vực công nghệ. Việc điều chỉnh chương trình đòi hỏi quy trình hành chính phức tạp, khiến nội dung đào tạo không theo kịp yêu cầu kỹ năng mới như AI, phân tích dữ liệu lớn.

Việc hợp tác giữa nhà trường với doanh nghiệp trong việc xây dựng chương trình đào tạo, tổ chức thực tập và định hướng nghề nghiệp còn hạn chế. Nghiên cứu của Jackson (2024) chỉ ra rằng, sự thiếu vắng các mối liên kết đào tạo giữa trường đại học và doanh nghiệp làm giảm cơ hội cho sinh viên được tiếp cận thực tiễn công việc ngay từ khi còn học, từ đó gia tăng khoảng cách kỹ năng khi tốt nghiệp.

Từ phía sinh viên

Sinh viên chưa nhận thức đầy đủ về tầm quan trọng của việc trang bị kỹ năng thực tế và thường thụ động trong việc tìm kiếm cơ hội thực hành. Theo mô hình “Self-Directed Learning” của Knowles (1975), năng lực học tập chủ động là yếu tố then chốt quyết định khả năng thích ứng trong môi trường lao động biến động. Sinh viên thiếu tinh thần tự học sẽ khó theo kịp sự đổi mới liên tục về công nghệ, kỹ năng số và yêu cầu nghề nghiệp. Bên cạnh đó, nhiều sinh viên chưa xác định rõ mục tiêu nghề nghiệp, dẫn đến việc thiếu kế hoạch phát triển bản thân phù hợp. Lý thuyết “Career Construction Theory” của Savickas (2005) nhấn mạnh rằng, quá trình xây dựng nghề nghiệp phụ thuộc vào khả năng tự nhận thức và định hướng nghề nghiệp từ sớm. Sinh viên không có chiến lược nghề nghiệp rõ ràng sẽ thiếu động lực phát triển kỹ năng phù hợp với yêu cầu thị trường.

Từ phía doanh nghiệp

Một số doanh nghiệp đặt ra yêu cầu quá cao đối với sinh viên mới ra trường, như yêu cầu kinh nghiệm làm việc từ 1 đến 2 năm, trong khi sinh viên chưa có nhiều cơ hội tích lũy kinh nghiệm thực tế. Theo báo cáo của World Economic Forum (2023), trong thời đại kỹ thuật số, doanh nghiệp có xu hướng “tăng tốc yêu cầu đầu vào”, mong đợi ứng viên mới ra trường không chỉ có kiến thức nền mà còn thành thạo kỹ năng số, sử dụng AI cơ bản, điều mà các chương trình cử nhân truyền thống chưa thể cung cấp ngay lập tức. Đồng thời với đó, doanh nghiệp chưa đầu tư đủ vào việc đào tạo và phát triển nhân sự mới, dẫn đến việc kỳ vọng ứng viên phải “sẵn sàng làm việc” ngay từ đầu. Khảo sát của Dondi và cộng sự (2021) đã cho thấy, nhiều doanh nghiệp kỳ vọng tuyển được nhân sự “sẵn sàng làm việc” để tiết kiệm chi phí đào tạo, nhưng chính điều này lại gây nên khoảng trống kỹ năng trầm trọng, đặc biệt với nhân sự trẻ.

GIẢI PHÁP NÂNG CAO NĂNG LỰC TÌM VIỆC CỦA SINH VIÊN MỚI RA TRƯỜNG KHỐI NGÀNH KINH TẾ

Từ những phân tích nguyên nhân của sự chênh lệch giữa kỳ vọng của doanh nghiệp và khả năng đáp ứng sinh viên kinh tế mới ra trường, cho thấy trong bối cảnh sự bùng nổ mạnh mẽ của AI và chuyển đổi số để nâng cao năng lực tìm việc của sinh viên mới ra trường khối ngành kinh tế, các bên liên quan trong vai trò của mình cần thực có hiệu quả các giải pháp sau:

Về phía nhà trường

Thứ nhất, cập nhật và đổi mới chương trình đào tạo. Nhà trường cần tiến hành rà soát, đánh giá và điều chỉnh chương trình đào tạo định kỳ nhằm kịp thời bổ sung các kỹ năng công nghệ, đặc biệt là kỹ năng liên quan đến AI và phân tích dữ liệu. Theo đó, nội dung đào tạo nên được thiết kế theo hướng gắn liền với thực tế doanh nghiệp, tăng cường các học phần ứng dụng công nghệ số, quản trị doanh nghiệp dựa trên dữ liệu (Data-driven decision making) và các môn học chuyên sâu về AI trong kinh doanh như: phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics), trí tuệ kinh doanh (Business Intelligence) và tự động hóa quản trị (Business Process Automation).

Thứ hai, nâng cao năng lực đội ngũ giảng viên. Thường xuyên tập huấn cho đội ngũ giảng viên, cập nhật các kiến thức và kỹ năng mới liên quan đến AI, công nghệ số, quản lý dữ liệu và chuyển đổi số. Nhà trường nên khuyến khích giảng viên tham gia vào các khóa đào tạo quốc tế, các hội thảo chuyên sâu về công nghệ mới, nhằm tạo ra nguồn lực chất lượng cao đủ khả năng hướng dẫn sinh viên theo kịp yêu cầu thực tiễn.

Thứ ba, xây dựng trung tâm kỹ năng số và đổi mới sáng tạo. Mỗi cơ sở giáo dục nên xây dựng một trung tâm chuyên trách về đào tạo kỹ năng số và đổi mới sáng tạo, cung cấp các khóa học ngắn hạn bổ trợ cho sinh viên về các công cụ AI ứng dụng, phân tích dữ liệu, kỹ năng mềm, và hỗ trợ các dự án khởi nghiệp. Điều này sẽ giúp sinh viên tiếp cận môi trường thực tế, nâng cao khả năng thích ứng khi tốt nghiệp.

Đối với sinh viên

(i) Chủ động nâng cao kỹ năng công nghệ. Sinh viên cần chủ động trang bị các kỹ năng công nghệ cần thiết bên cạnh chương trình đào tạo chính quy, như phân tích dữ liệu (sử dụng Python, SQL, Power BI), hiểu biết cơ bản về AI (học máy cơ bản, ứng dụng ChatGPT, trợ lý AI trong công việc). Việc sử dụng thành thạo các công cụ công nghệ là yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh khi tham gia vào thị trường lao động hiện đại.

(ii) Phát triển các kỹ năng mềm thiết yếu. Song hành với phát triển kỹ năng công nghệ, sinh viên cần rèn luyện các kỹ năng mềm như giao tiếp, làm việc nhóm, tư duy phản biện và khả năng giải quyết vấn đề phức tạp. Điều này có thể được cải thiện thông qua việc tham gia các câu lạc bộ học thuật, tổ chức sự kiện, hoặc các hoạt động cộng đồng, giúp sinh viên tự tin, linh hoạt hơn trong môi trường làm việc thực tế.

(iii) Tăng cường trải nghiệm thực tế thông qua thực tập. Sinh viên cần chủ động trang bị các kỹ năng công nghệ cần thiết bên cạnh chương trình đào tạo chính quy, như phân tích dữ liệu (sử dụng Python, SQL, Power BI), hiểu biết cơ bản về AI (học máy cơ bản, ứng dụng ChatGPT, trợ lý AI trong công việc). Việc sử dụng thành thạo các công cụ công nghệ là yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh khi tham gia vào thị trường lao động hiện đại.

(iv) Hình thành và phát triển tư duy học tập suốt đời. Với tốc độ phát triển công nghệ và thay đổi trong thị trường lao động ngày nay, sinh viên cần phải trang bị tư duy và kỹ năng học tập suốt đời. Điều này bao gồm việc tự giác cập nhật kiến thức mới, tham gia các khóa học trực tuyến (MOOCs), hội thảo chuyên ngành về công nghệ, AI và dữ liệu, qua đó liên tục nâng cao năng lực và bắt kịp xu hướng mới.

(v) Chủ động lập kế hoạch nghề nghiệp từ sớm. Sinh viên cần có kế hoạch nghề nghiệp rõ ràng từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường, xác định những mục tiêu nghề nghiệp cụ thể, và lên kế hoạch trang bị kỹ năng phù hợp với mục tiêu đó. Việc xây dựng một kế hoạch nghề nghiệp rõ ràng sẽ giúp sinh viên tập trung nguồn lực, lựa chọn các khóa học và kỹ năng phù hợp để đáp ứng nhu cầu thị trường lao động.

Về phía doanh nghiệp

Nâng cao hiệu quả phối hợp giữa nhà trường và doanh nghiệp trong phát triển nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu sản xuất – kinh doanh trong bối cảnh bùng nổ của AI và chuyển đổi số. Nhà trường và doanh nghiệp cần phối hợp chặt chẽ hơn nữa trong việc triển khai các mô hình đào tạo mới như đào tạo kết hợp (Hybrid Learning), thực hành tại doanh nghiệp (Work-based Learning), hoặc đào tạo kép (Dual Education). Các mô hình này vừa cung cấp kiến thức lý thuyết chuyên sâu vừa tạo cơ hội trải nghiệm thực tiễn, giúp sinh viên nhanh chóng đáp ứng được yêu cầu của thị trường lao động hiện đại. Theo đó, việc phối hợp có thể bao gồm các hình thức như: (i) Cùng xây dựng và cập nhật thường xuyên các chương trình đào tạo theo xu hướng phát triển của công nghệ; (ii) Hỗ trợ sinh viên tiếp cận cơ hội nghề nghiệp thông qua các ngày hội việc làm; (iii) Tổ chức các cuộc thi về công nghệ, sáng tạo, đổi mới trong kinh doanh để sinh viên được thử sức và phát triển kỹ năng thực tế ngay từ trên ghế nhà trường./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Bo, N. S. W. (2024). OECD digital education outlook 2023: Towards an effective education ecosystem, Hungarian Educational Research Journal, 15(1), DOI:10.1556/063.2024.00340.

2. Brynjolfsson, E., and Mcafee, A. N. D. R. E. W. (2017). The business of artificial intelligence, Harvard business review, 7(1), 1-12.

3. Di Battista, A., Grayling, S., Hasselaar, E., Leopold, T., Li, R., Rayner, M., & Zahidi, S. (2023). Future of jobs report 2023, In World Economic Forum, Geneva, Switzerland retrieved from https://www. weforum. org/reports/the-future-of-jobs-report-2023.

4. Dondi, M., Klier, J., Panier, F., and Schubert, J. (2021). Defining the skills citizens will need in the future world of work, McKinsey & Company, 25, 1-19.

5. Duratkar, M. G., and Joshi, P. R. (2024). Artificial intelligence & Its effect on employment: Vision 2025, AIP Conference Proceedings, 3188(1), https://doi.org/10.1063/5.0242757.

6. IMF (2024). The Labor Market Impact of Artificial Intelligence: Evidence from US Regions, retrieved from https://www.elibrary.imf.org/view/journals/001/2024/199/article-A001-en.xml.

7. Jackson, D. (2024). The relationship between student employment, employability-building activities and graduate outcomes, Journal of Further and Higher Education, 48(1), 14-30.

8. Knowles, M. (1975). Self-Directed Learning: A Guide for Learners and Teachers, Chicago, IL: Follett Publishing Company.

9. Phạm Thị Thu Lan (2020). Automation and its impact on employment in the garment sector of Vietnam, retrieved from https://library.fes.de/pdf-files/bueros/vietnam/17331.pdf.

10. Russell, S. J., and Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson Education Limited, Malaysia.

11. Savickas, M. L. (2005). The Theory and Practice of Career Construction, Career Development and Counseling: Putting Theory and Research to Work, In S. D. Brown & R. W. Lent (Eds.), 42-70.

12. Schomburg, H., and Teichler, U. (2006). Higher education and graduate employment in Europe: results from graduates surveys from twelve countries, Springer, Dordrecht.

13. Susskind, R., and Susskind, D. (2022). The future of the professions: How technology will transform the work of human experts, Oxford University Press, DOI:10.13140/RG.2.2.24305.48488.

14. Tổng cục Thống kê (2024). Báo cáo Điều tra lao động việc làm năm 2023, truy cập từ https://www.gso.gov.vn/wp-content/uploads/2025/03/Sach-Dieu-tra-LD-VL-2023-VN.pdf.

15. Voogt, J., and Roblin, N. P. (2010). 21st century skills, retrieved from https://www.21stcenturyskills.nl/download/21_st_century_skills_UT_discussie_paperNL.pdf.

16. World Economic Forum (2023). The Future of Jobs Report 2023, retrieved from https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf.