Mới đây, Hội thảo khoa học quốc tế “AI và sự ứng dụng của AI trong giáo dục nghề nghiệp hiện nay”, do Trường Cao đẳng Bách khoa Nam Sài Gòn tổ chức quy tụ chuyên gia từ Hàn Quốc, Nhật Bản và Việt Nam, nhấn mạnh nỗ lực của thành phố trong việc nắm bắt cơ hội toàn cầu này.

Thực tế, Việt Nam đang chứng kiến sự gia tăng rõ rệt trong các hoạt động triển khai AI trong đào tạo nghề, với nhiều sáng kiến từ Bộ GDĐT và Bộ LĐTBXH.

AI: Đòn bẩy cho đổi mới sáng tạo trong dạy và học nghề

Theo ông Pardhu Narukula, Giám đốc và nhà sáng lập The Bear Connection, AI mang đến cơ hội học tập thông minh hơn, cá nhân hóa cao hơn và phát triển nguồn nhân lực mạnh mẽ hơn cho Việt Nam. Ông cho rằng, tiềm năng này đang được hiện thực hóa. Cùng vấn đề, ThS. Vũ Thị Thu Hường (Học viện Hành chính và Quản trị công TP.HCM) cho biết, AI không chỉ giúp giáo viên giảm tải công việc hành chính mà còn kiến tạo không gian sư phạm mới, nơi bài giảng sinh động, lộ trình học được cá nhân hóa và tương tác cao hơn. Các công cụ như ChatGPT, Duolingo, hay nền tảng mô phỏng như Labster, Synthesia đang hỗ trợ đắc lực.

Trên bình diện toàn cầu, AI đang nổi lên như một yếu tố thay đổi căn bản giáo dục, từ tối ưu hóa công việc hành chính đến cá nhân hóa trải nghiệm học tập. Trong GDNN, AI vượt trội với khả năng xây dựng lộ trình học tập thích ứng, mô phỏng tình huống thực tế qua môi trường ảo, và cung cấp phân tích dựa trên dữ liệu về tiến trình học tập của người học.

Các xu hướng nổi bật toàn cầu bao gồm học tập cá nhân hóa nhờ AI, hệ thống gia sư thông minh (ITS), đào tạo tích hợp thực tế ảo/tăng cường có yếu tố trò chơi (Gamified VR/AR Training), đánh giá được nâng cao nhờ AI, và phân tích dự đoán để điều chỉnh kỹ năng cho phù hợp với thị trường.

Ông Pardhu Narukula chỉ ra rằng, thực tiễn tại các trường nghề TP.HCM, AI đang làm thay đổi phương pháp dạy và học trong các ngành thực hành cao như điện lạnh, cơ khí, đầu bếp, thẩm mỹ.

Đáng chú ý, Trường Cao đẳng Kỹ thuật Cao Thắng đã ứng dụng AI để phân tích dữ liệu học tập, theo dõi chuyên cần và hợp tác với NVIDIA để đưa AI vào chương trình đào tạo Công nghệ Thông tin. Trường Cao đẳng Y Dược Tuệ Tĩnh Hà Nội cũng tích hợp AI vào giảng dạy Giải phẫu với mô hình 3D tương tác và phòng thực hành mô phỏng ảo nơi AI đóng vai "bệnh nhân".

Những thách thức trên hành trình tích hợp AI của các cơ sở giáo dục nghề nghiệp

Dù tiềm năng to lớn, theo ThS. Vũ Thị Thu Hường, việc tích hợp AI vào GDNN tại Việt Nam nói chung và TP.HCM nói riêng đối mặt không ít thách thức.

Đầu tiên là chênh lệch về hạ tầng số giữa khu vực đô thị và nông thôn, bao gồm kết nối Internet, băng thông và thiết bị phần cứng.

Thứ hai, năng lực sư phạm và phát triển chuyên môn cho đội ngũ giáo viên về AI còn hạn chế; nhiều người thiếu kiến thức chuyên môn và kỹ năng thực hành AI.

Thứ ba, khả năng tiếp cận và chất lượng dữ liệu phục vụ AI còn thiếu hụt và không đồng nhất, ảnh hưởng đến hiệu quả của các công cụ AI.

Cuối cùng, dù tiềm năng AI được công nhận, một khung chính sách quốc gia toàn diện và rõ ràng để định hướng cụ thể việc ứng dụng AI vào hệ thống TVET vẫn đang ở giai đoạn đầu. Sự manh mún trong triển khai và thiếu định hướng chiến lược tổng thể có thể cản trở việc tích hợp AI quy mô lớn.

Để Việt Nam vượt qua rào cản và nắm bắt cơ hội từ AI, cần có những định hướng chiến lược rõ ràng. Theo ông Pardhu Narukula, một số giải pháp trọng tâm bao gồm:

Phát triển năng lực AI nội địa: Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển AI phù hợp nhu cầu trong nước, thúc đẩy hợp tác và xây dựng nền tảng mã nguồn mở.

Tích hợp AI vào đào tạo ngôn ngữ cá nhân hóa: Sử dụng AI để phân tích nhu cầu học tập, cung cấp từ vựng nghề nghiệp, mô phỏng giao tiếp và phản hồi tức thì.

Trao quyền cho giáo viên với công cụ AI: Tập trung đào tạo giáo viên sử dụng AI để thiết kế chương trình, phát hiện khoảng trống kỹ năng và cập nhật nội dung.

Quản lý sử dụng AI để phân tích dự đoán kết quả học tập và phân bổ nguồn lực. Khuyến khích đổi mới sáng tạo trong AI: Nhân rộng mô hình cuộc thi ứng dụng AI như tại Trường Cao đẳng nghề Đà Nẵng để thúc đẩy phát triển công cụ giảng dạy mới.

Xây dựng trung tâm tài nguyên AI cho vùng sâu vùng xa: Phát triển nền tảng AI quốc gia để chia sẻ nội dung học tập số và tự động hóa quy trình hành chính.

Song song đó, như đề xuất của ThS. Vũ Thị Thu Hường, cơ quan quản lý cần sớm ban hành các quy định cụ thể về tích hợp AI, bao gồm chuẩn đầu ra năng lực số, cơ chế bảo mật thông tin và quy tắc đạo đức. Cần có chương trình đầu tư trọng điểm nâng cấp hạ tầng kỹ thuật cho các trường nghề. Các cơ sở đào tạo phải chủ động bồi dưỡng năng lực số cho giảng viên và rèn luyện ý thức sử dụng AI cho người học.

×