AI giúp kiểm định giáo dục minh bạch, khách quan và hiệu quả hơn

AI - công cụ hỗ trợ kiểm định khách quan, minh bạch

Kiểm định chất lượng giáo dục vốn được xem là “tấm gương soi” giúp cơ sở giáo dục tự nhìn lại mình, cải thiện chất lượng đào tạo. Tuy nhiên, quy trình này thường tốn nhiều thời gian, phụ thuộc vào yếu tố con người và có nguy cơ chủ quan trong đánh giá.

Sự xuất hiện của AI đã tạo nên bước ngoặt. Hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu lớn (big data) về điểm số, tiến độ học tập, phản hồi của sinh viên, kết quả khảo sát việc làm sau tốt nghiệp, từ đó đưa ra đánh giá toàn diện và có bằng chứng cụ thể.

Hội thảo “Xu thế kiểm định chất lượng giáo dục giai đoạn 2026 -2030 với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo”, tại Hà Nội vừa qua, đã khẳng định AI sẽ trở thành “trợ thủ” đắc lực giúp hệ thống kiểm định giáo dục Việt Nam chuyển mình mạnh mẽ trong giai đoạn tới.

Việc đưa AI vào kiểm định không chỉ là xu hướng mà là yêu cầu tất yếu nhằm bảo đảm khách quan, minh bạch và nâng cao năng lực cạnh tranh của giáo dục đại học Việt Nam.

Phát biểu tại Hội thảo, GS.TSKH Bành Tiến Long, nguyên Thứ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo (GD&ĐT), cho rằng: Ứng dụng AI không chỉ tự động hóa thu thập và xử lý dữ liệu, mà còn cho phép giám sát chất lượng theo thời gian thực, phát hiện bất thường sớm và hỗ trợ ra quyết định chính sách kịp thời.

Theo ông, kiểm định bằng AI cần dựa trên ba trụ cột chính: tự động hóa dữ liệu - giám sát liên tục - minh bạch hóa kết quả.

Trước đây, hoạt động kiểm định chủ yếu mang tính định kỳ, thực hiện sau mỗi vài năm. Với AI, hệ thống kiểm định có thể giám sát chất lượng liên tục, phát hiện xu hướng giảm sút năng lực đào tạo hoặc những “điểm nóng” về chất lượng để cảnh báo sớm cho các cơ sở giáo dục.

Một số quốc gia tiên tiến như Hàn Quốc, Singapore, Phần Lan đã triển khai thành công hệ thống kiểm định thông minh. Các mô hình kiểm định AI đã giúp phát hiện sớm “điểm yếu” trong khâu thực hành của sinh viên kỹ thuật, qua đó cải thiện chất lượng đào tạo trước khi sinh viên tốt nghiệp.

Tại Việt Nam, theo hướng chỉ đạo của Bộ GD&ĐT, đang trong giai đoạn xây dựng Đề án chuyển đổi số trong kiểm định giáo dục 2025 - 2030, lấy AI và phân tích dữ liệu lớn làm trụ cột.

Từ “kiểm tra” đến “dự báo chất lượng”

Không chỉ dừng lại ở việc chấm điểm hay thống kê, các hệ thống kiểm định sử dụng AI còn có khả năng dự báo chất lượng đào tạo trong tương lai.

Ví dụ, bằng cách theo dõi dữ liệu học tập của sinh viên trong nhiều năm, AI có thể phát hiện xu hướng giảm sút kỹ năng nghề nghiệp, từ đó cảnh báo nhà trường cần điều chỉnh chương trình.

Tại Việt Nam, một số trường đại học như Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học FPT, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đã bước đầu ứng dụng AI trong thu thập và phân tích dữ liệu đánh giá giảng viên, sinh viên, hướng tới hệ thống kiểm định số hóa toàn phần.

Theo bà Nguyễn Thị Lan Hương, Vụ trưởng Vụ Giáo dục Đại học, Bộ GD&ĐT: Chúng ta không thể duy trì cách kiểm định thủ công trong kỷ nguyên số. AI sẽ giúp giảm tải cho các chuyên gia, đồng thời phát hiện bất thường và xu hướng chất lượng ở quy mô lớn, điều mà con người khó có thể làm kịp thời.

Song song, việc chuẩn hóa dữ liệu đầu vào, bảo đảm an toàn thông tin và đào tạo đội ngũ làm kiểm định số cũng là yêu cầu cấp thiết. AI chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi có dữ liệu sạch và người vận hành hiểu rõ bản chất của nó, Vụ trưởng Vụ Giáo dục Đại học nhấn mạnh.

AI trong kiểm định không chỉ phục vụ quản lý mà còn đem lại lợi ích trực tiếp cho người học. Sinh viên có thể tra cứu xếp hạng, đánh giá khách quan của các chương trình đào tạo, qua đó lựa chọn ngành học, trường học phù hợp hơn.

Những năm tới, người học có thể xem toàn bộ báo cáo kiểm định của một cơ sở giáo dục dưới dạng dữ liệu trực quan - biểu đồ, bản đồ, đánh giá năng lực giảng viên, cơ hội việc làm… do AI tổng hợp. Điều này giúp quá trình chọn trường minh bạch hơn bao giờ hết, chuyên gia công nghệ giáo dục Phạm Minh Hoàng nhận định.

Thách thức và con đường phía trước

Dù có nhiều tiềm năng, việc đưa AI vào kiểm định giáo dục tại Việt Nam vẫn gặp không ít thách thức: thiếu dữ liệu đồng bộ, hạ tầng số chưa hoàn thiện, đội ngũ kiểm định viên còn hạn chế về kỹ năng công nghệ.

GS. Huỳnh Văn Chương, Cục trưởng Cục Quản lý chất lượng, Bộ GD&ĐT cho biết, Bộ đang hoàn thiện quy định mới về kiểm định giáo dục đại học giai đoạn 2026 - 2030, trong đó sẽ đơn giản hóa quy trình, tăng hiệu quả thực chất và tích hợp các công cụ số.

Theo đó, một số điểm mới đáng chú ý: Rút gọn hệ thống đánh giá còn hai mức “Đạt” và “Không đạt”, đồng thời bổ sung phân loại “Đạt có điều kiện” để khuyến khích cải tiến liên tục; Chuẩn hóa hồ sơ kiểm định với 15 biểu mẫu thống nhất toàn quốc, hướng đến quy trình số hóa và đồng bộ dữ liệu; Đưa AI vào các khâu kiểm định như: tự động hóa báo cáo, phân tích xu hướng chất lượng, đánh giá rủi ro và hỗ trợ ra quyết định cải tiến.

GS. Huỳnh Văn Chương nhấn mạnh: Kiểm định trong thời gian tới phải thực chất, minh bạch và hội nhập quốc tế. AI sẽ giúp rút ngắn thời gian, giảm chi phí và tăng độ tin cậy của kết quả.

Ngoài ra, câu chuyện đạo đức và tính minh bạch của AI cũng cần được xem xét kỹ lưỡng. Các thuật toán đánh giá phải đảm bảo không thiên vị, không “xếp hạng ảo” hay làm méo mó dữ liệu.

Tuy vậy, hầu hết các chuyên gia đều chung nhận định: AI sẽ là “người đồng hành” không thể thiếu của công tác kiểm định chất lượng giáo dục trong tương lai.

GS. Đặng Ứng Vận, Ủy viên Hội đồng Cố vấn Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam cho rằng, ứng dụng AI trong giáo dục không chỉ là vấn đề công nghệ mà còn là câu chuyện triết lý và đạo đức.

Theo GS. Đặng Ứng Vận: AI có thể thay đổi cách tiếp cận triết lý giáo dục. Nhưng dù công nghệ phát triển đến đâu, con người vẫn phải giữ vai trò định hướng, kiểm soát và đảm bảo yếu tố nhân văn.

Điều này đồng nghĩa với việc đưa AI vào kiểm định phải song hành với hành lang pháp lý rõ ràng, đạo đức dữ liệu nghiêm ngặt và văn hóa chất lượng bền vững trong từng cơ sở giáo dục.

Các chuyên gia thống nhất rằng, từ năm 2026 trở đi, kiểm định chất lượng giáo dục Việt Nam sẽ bước sang giai đoạn mới, gắn liền với AI, dữ liệu lớn và phân tích dự báo.

Lộ trình này đòi hỏi: Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào và kết nối với hệ thống cơ sở dữ liệu giáo dục quốc gia; Đào tạo đội ngũ kiểm định viên số có năng lực công nghệ, hiểu biết về AI; Xây dựng khung pháp lý và chuẩn đạo đức AI, đảm bảo tính minh bạch, khách quan, không thiên vị thuật toán.

Đưa AI vào kiểm định chất lượng giáo dục không chỉ là xu hướng, mà là đòi hỏi tất yếu của thời đại số hóa giáo dục. Khi dữ liệu trở thành “nhiên liệu” và AI là “động cơ” của hệ thống, công tác kiểm định sẽ tiến gần hơn tới mục tiêu khách quan - minh bạch - liên tục - hiệu quả, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo, khẳng định vị thế giáo dục Việt Nam trong khu vực và trên thế giới./.