Đại học ồ ạt mở ngành AI: "Độ vênh" giữa giảng đường và thị trường lao động

"Cơn sóng" mở ngành AI

Mùa tuyển sinh đại học gần đây chứng kiến một hiện tượng chưa từng có trong nhiều năm trở lại đây: Hàng loạt trường đại học công bố mở ngành, chuyên ngành mới, đặc biệt tập trung vào các lĩnh vực công nghệ cao như Trí tuệ nhân tạo (AI), Khoa học dữ liệu, An ninh mạng, Công nghệ bán dẫn, Công nghệ tài chính (Fintech). Đáng chú ý, AI không còn là "sân riêng" của khối kỹ thuật. Trường Đại học Ngoại thương bổ sung các học phần Phân tích dữ liệu trong kinh doanh, Ứng dụng AI trong thương mại quốc tế. Đại học Kinh tế Quốc dân mở chương trình Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh, triển khai các học phần Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh, Machine Learning ứng dụng trong tài chính – marketing. Trường Đại học Thương mại đưa nội dung AI, phân tích dữ liệu vào các chuyên ngành Marketing số, Thương mại điện tử.

Khảo sát gần đây cho thấy 96% lãnh đạo các cơ sở giáo dục đại học tại Việt Nam cho biết đơn vị đang đầu tư vào AI. Tỷ lệ này cho thấy mức độ "nhập cuộc" gần như toàn diện của khối đại học.

Sự sôi động này phản ánh nhu cầu chuyển đổi số thực tế của nền kinh tế, khi AI đã len sâu vào hầu hết lĩnh vực: Quản lý nhà nước, tài chính - ngân hàng, sản xuất công nghiệp, thương mại điện tử, y tế, giáo dục. Tuy nhiên, chính sự bùng nổ về số lượng cũng đặt ra câu hỏi về tính bền vững của chiến lược mở ngành. GS.TS Phạm Tất Dong, nguyên Phó Chủ tịch Hội Khuyến học Việt Nam, cảnh báo việc mở ngành ồ ạt nếu thiếu dự báo dài hạn và dữ liệu tin cậy có thể dẫn đến lệch pha cung - cầu trong vài năm tới. Thực tế từng cho thấy có giai đoạn một số ngành tăng trưởng nóng rồi nhanh chóng bão hòa, để lại hệ lụy là cử nhân thất nghiệp hoặc làm trái ngành. Khi đó chi phí không chỉ thuộc về người học mà còn là sự lãng phí nguồn lực xã hội.

Ông Dong cũng chỉ ra khía cạnh thứ hai đáng lo ngại hơn về chất lượng đào tạo. Theo ông, các ngành như trí tuệ nhân tạo, bán dẫn hay khoa học dữ liệu đòi hỏi đội ngũ giảng viên có năng lực chuyên sâu, hạ tầng công nghệ hiện đại và sự gắn kết chặt chẽ với doanh nghiệp. Nếu các trường chỉ thay đổi tên ngành hoặc bổ sung học phần mà chưa đầu tư tương xứng, nguy cơ "bình mới rượu cũ" là điều khó tránh khỏi. Nói cách khác, ngành học mang tên AI nhưng thực chất vẫn là chương trình cũ được "dán nhãn" lại. Ông nhấn mạnh, mỗi ngành mở mới gắn với tương lai của hàng nghìn người học và sự phân bổ nguồn lực của đất nước, do đó cùng với quyền tự chủ, các trường cần minh bạch điều kiện bảo đảm chất lượng, tỷ lệ việc làm sau tốt nghiệp và chịu sự giám sát chặt chẽ để tránh chạy theo xu hướng ngắn hạn.

Thực tế tuyển sinh cũng cho thấy không ít thí sinh, phụ huynh rơi vào thế lúng túng trước "ma trận" ngành học mới. Nhiều học sinh lớp 12 thừa nhận trước đây chỉ biết đến ngành Công nghệ thông tin, nhưng nay đứng trước hàng loạt lựa chọn như Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu, Kỹ thuật phần mềm tích hợp AI... mà chưa thể phân biệt rõ sự khác nhau giữa các chương trình. Không ít phụ huynh cũng bày tỏ băn khoăn liệu cơ sở vật chất và đội ngũ giảng viên của những ngành "nghe rất hấp dẫn" này đã thực sự đủ mạnh hay chưa.

PGS.TS Bùi Hoài Thắng, Trưởng phòng Đào tạo Trường Đại học Bách khoa TPHCM, khuyên thí sinh "đừng chạy theo ngành hot mà chọn đúng năng lực cho bản thân". Bởi những ngành công nghệ cao như AI, khoa học dữ liệu hay an ninh mạng đòi hỏi nền tảng toán học vững chắc, tư duy logic và khả năng tự học cao. Nếu lựa chọn chỉ vì xu hướng mà thiếu sự chuẩn bị cần thiết, người học có thể gặp không ít khó khăn cả trong quá trình học tập lẫn khi bước vào thị trường lao động.

Sinh viên tự tin, doanh nghiệp "chưa ưng"

Nếu bài toán mở ngành ồ ạt là nguy cơ ở "đầu vào", thì khoảng cách giữa năng lực sinh viên tốt nghiệp và yêu cầu thực tế của doanh nghiệp mới là vấn đề bộc lộ rõ nhất ở "đầu ra". Theo báo cáo khảo sát toàn cầu mới công bố của Pearson và Amazon Web Services (AWS), 96% lãnh đạo các cơ sở giáo dục đại học Việt Nam cho biết đang đầu tư vào AI. Sinh viên cũng tự tin cho rằng có thể làm việc trong môi trường tích hợp AI.

Tuy nhiên, chỉ 15% nhà tuyển dụng tại Việt Nam đánh giá nhân sự mới tốt nghiệp đạt mức "xuất sắc" ở các năng lực then chốt trong môi trường làm việc tích hợp AI - tỷ lệ thấp nhất trong số 6 thị trường được khảo sát. Gần một nửa số nhà tuyển dụng còn cho rằng sinh viên có thói quen sử dụng AI chưa tốt.

Lý giải về sự "lệch pha" này, ông Eklavya Bhave, Giám đốc mảng Giáo dục đại học khu vực châu Á - Thái Bình Dương của Pearson, cho rằng Việt Nam đang chuyển mình rất nhanh trong làn sóng AI, nhưng tốc độ ấy chưa thể lấp đầy khoảng cách kỹ năng. Trong khi sinh viên rất tự tin và các trường đại học đang đầu tư lớn vào AI, doanh nghiệp vẫn nhận thấy khoảng trống trong khả năng ứng dụng AI vào công việc thực tế.

Nguyên nhân cốt lõi của khoảng cách này, nằm ở sự khác biệt trong cách tiếp cận giữa nhà trường và doanh nghiệp. Các trường đại học chủ yếu tập trung hướng dẫn sinh viên thao tác trên các công cụ AI sẵn có - tức là dạy "dùng công cụ". Trong khi nhà tuyển dụng lại đặt kỳ vọng cao hơn nhiều ở năng lực vận dụng AI nâng cao gắn liền với tư duy sáng tạo, tư duy phản biện, phân tích dữ liệu và kỹ năng giao tiếp - hợp tác để giải quyết các bài toán kinh doanh thực tế.

Đáng chú ý, qua khảo sát có tới 58% nhà tuyển dụng xem khả năng kiểm chứng độc lập và đánh giá tính chính xác của các kết quả do AI tạo ra là điểm yếu nhất của lực lượng lao động trẻ hiện nay. Điều này cho thấy thách thức lớn nhất không nằm ở việc "thiếu công cụ", thứ sinh viên ngày nay tiếp cận khá dễ dàng, mà ở khả năng kết hợp công nghệ với phán đoán, tư duy phản biện của con người.

Khoảng trống về chương trình đào tạo còn kéo theo một hệ quả đáng lưu tâm: Sự chậm trễ trong việc cập nhật chương trình chính quy đang đẩy sinh viên vào tình thế phải tự xoay xở. Khảo sát ghi nhận 49% sinh viên đang dùng các công cụ AI độc lập cho việc viết và 42% dùng cho lập trình, thay vì sử dụng nền tảng, công cụ do nhà trường cung cấp và hướng dẫn bài bản. Đồng nghĩa với việc một bộ phận không nhỏ sinh viên đang tự học, tự mò mẫm sử dụng AI theo cách riêng, thiếu sự định hướng và kiểm soát chất lượng từ chương trình đào tạo chính thức.

Nhìn từ phía doanh nghiệp, áp lực tìm kiếm nhân sự AI đủ chuẩn cũng đang buộc nhiều đơn vị phải tự xoay xở theo hướng ngược lại là tái đào tạo nội bộ. Một số doanh nghiệp đã triển khai chương trình đào tạo lại kỹ năng AI cho nhân viên, hợp tác với các trường đại học, đưa kỹ sư trẻ vào dự án thực tế, thậm chí lập phòng lab riêng và mời chuyên gia giảng dạy trực tiếp nhằm rút ngắn khoảng cách giữa lý thuyết và thực hành.

Để thu hẹp khoảng cách này, báo cáo của Pearson và AWS khuyến nghị sinh viên cần được tiếp cận và thực hành AI xuyên suốt quá trình học tập, thay vì chỉ học cách sử dụng công cụ ở một vài học phần riêng lẻ. AI cần được tích hợp vào các chương trình đào tạo cốt lõi dành cho cả giảng viên và sinh viên, qua đó giúp năng lực ứng dụng AI gắn sát hơn với yêu cầu thực tế của thị trường lao động.

Ở góc độ quản lý nhà nước, giới chuyên gia giáo dục cũng cho rằng bên cạnh các điều kiện mở ngành được quy định ở khâu "tiền kiểm", cần tăng cường cơ chế hậu kiểm, kiểm định chất lượng độc lập và công khai minh bạch thông tin. Trong đó việc công bố tỷ lệ sinh viên có việc làm sau tốt nghiệp, mức độ hài lòng của doanh nghiệp, chuẩn năng lực đầu ra sẽ là thước đo khách quan giúp xã hội đánh giá thực chất chất lượng đào tạo của từng chương trình mang tên AI.