Ứng dụng công nghệ trong tái cấu trúc hệ thống đào tạo
AI, tự động hóa, chuyển đổi xanh và những thay đổi trong mô hình sản xuất đang định hình lại thị trường lao động. Một số nghề nghiệp mới xuất hiện, trong khi nhiều công việc hiện có thay đổi về yêu cầu kỹ năng. Điều này khiến giáo dục nghề nghiệp không thể chỉ dựa vào chương trình đào tạo được xây dựng ổn định trong thời gian dài, mà cần có khả năng cập nhật nhanh hơn trước những biến động của nền kinh tế.
Theo báo cáo Future of Jobs Report 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), đến năm 2030, các xu hướng lớn được dự báo tạo ra khoảng 170 triệu việc làm mới, đồng thời khiến 92 triệu việc làm hiện nay bị thay thế. Tổng mức biến động tương đương 22% số việc làm hiện tại. Báo cáo cũng cho thấy kỹ năng công nghệ, AI, dữ liệu lớn và an ninh mạng sẽ ngày càng quan trọng, trong khi những năng lực như tư duy sáng tạo, khả năng thích ứng, hợp tác và học tập suốt đời vẫn giữ vai trò thiết yếu. Những dự báo này cho thấy bài toán của giáo dục nghề nghiệp là hệ thống cần giúp người học hình thành năng lực nền tảng, kỹ năng chuyên môn và khả năng tiếp tục học hỏi để thích ứng khi công nghệ, quy trình sản xuất và yêu cầu công việc thay đổi.
Theo ông Trần Thanh Đạm - Cục trưởng Cục Giáo dục nghề nghiệp, Giáo dục thường xuyên, Bộ Giáo dục và Đào tạo, AI và dữ liệu có thể hỗ trợ dự báo nhu cầu kỹ năng, điều chỉnh chương trình, theo dõi quá trình học tập và kết nối người học với cơ hội việc làm. Tuy nhiên, công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi được chuyển hóa thành năng lực của người học và kết quả đào tạo cụ thể. AI có thể hỗ trợ giảng viên xây dựng học liệu, mô phỏng tình huống nghề nghiệp, phân tích tiến độ học tập và cung cấp phản hồi cho người học. Trong một số ngành nghề, công nghệ mô phỏng, thực tế ảo hoặc bản sao số còn tạo điều kiện để người học thực hành những quy trình phức tạp trong môi trường có kiểm soát. Những công cụ này có thể mở rộng cơ hội tiếp cận thực hành, nhất là khi thiết bị, nguyên vật liệu hoặc điều kiện tổ chức đào tạo trực tiếp còn hạn chế.
Tuy nhiên, công nghệ không thể thay thế hoàn toàn vai trò của nhà giáo và trải nghiệm làm việc thực tế. Người học vẫn cần được hướng dẫn để hiểu bản chất công việc, xử lý tình huống, phối hợp với đồng nghiệp và chịu trách nhiệm về quyết định của mình. Năng lực sử dụng AI cũng cần đi cùng khả năng kiểm chứng thông tin, nhận diện sai sót và sử dụng công nghệ an toàn, có trách nhiệm.
Từ góc nhìn này, chuyển đổi số trong giáo dục nghề nghiệp cần được đánh giá bằng mức độ cải thiện năng lực người học, khả năng đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp và cơ hội việc làm bền vững, thay vì chỉ dựa trên số lượng thiết bị, phần mềm hay học liệu số được đầu tư.
Xây dựng hệ sinh thái kết nối đào tạo với việc làm
Chia sẻ về kinh nghiệm của Australia và hoạt động tại trường đại học, bà Mish Eastman - Phó Hiệu trưởng phụ trách giáo dục nghề nghiệp, Đại học RMIT cho rằng mối liên kết giữa cơ sở giáo dục với doanh nghiệp, các ngành công nghiệp cần được củng cố để chương trình đào tạo đáp ứng tốt hơn yêu cầu của nền kinh tế. Việc đào tạo lại và nâng cao kỹ năng cũng cần được xem là một phần của quá trình phát triển nguồn nhân lực, thay vì chỉ tập trung vào giai đoạn trước khi người học gia nhập thị trường lao động.
Theo hướng tiếp cận này, doanh nghiệp không nên chỉ tham gia ở khâu tiếp nhận thực tập hoặc tuyển dụng sau tốt nghiệp. Họ cần đồng hành từ việc xác định nhu cầu nhân lực, mô tả vị trí việc làm, xây dựng chuẩn đầu ra đến tổ chức thực hành và đánh giá kỹ năng. Khi doanh nghiệp tham gia từ đầu, người học có cơ hội tiếp cận công nghệ, quy trình và những vấn đề thực tế mà họ sẽ gặp trong công việc.
Ông Vikram Malhotra - Giám đốc Chương trình giáo dục, Tập đoàn Qualcomm cũng đề cập khoảng cách giữa chương trình đào tạo truyền thống và nhu cầu thực tế của thị trường công nghệ. Theo ông, cần chuyển mạnh sang mô hình chương trình đào tạo gắn với ngành công nghiệp (Industry-Aligned Curriculum), trong đó doanh nghiệp tham gia thông qua các dự án thực tế, phòng thí nghiệm và cơ chế phản hồi thường xuyên.
Cách tiếp cận này cũng làm thay đổi thước đo thành công của đào tạo. Thay vì chủ yếu xem xét điểm số hay việc hoàn thành khóa học, cần quan tâm hơn đến năng lực thực hành, khả năng đảm nhận công việc và mức độ sẵn sàng tham gia thị trường lao động của người học. Điều đó không có nghĩa xem nhẹ kiến thức nền tảng, mà đặt kiến thức trong mối liên hệ với khả năng vận dụng để giải quyết vấn đề thực tế.
Ông Vikram Malhotra nêu mô hình hợp tác ba bên: Nhà nước định hướng chính sách và ưu tiên phát triển nhân lực; cơ sở giáo dục tổ chức môi trường học tập, phát triển đội ngũ giảng viên và triển khai chương trình; doanh nghiệp công nghệ đóng góp chuyên môn, cập nhật yêu cầu kỹ năng và nội dung đào tạo. Trong khuôn khổ Qualcomm Academy, các hướng triển khai được đề cập gồm đào tạo ứng dụng AI và 5G, đánh giá dựa trên kỹ năng, bồi dưỡng giảng viên theo mô hình Train the Trainer và xây dựng quan hệ đối tác dài hạn.
Phát triển năng lực suốt đời, đo bằng kết quả thực chất
Một yêu cầu khác của chuyển đổi số là mở rộng cơ hội học tập trong suốt vòng đời nghề nghiệp. Khi công nghệ liên tục thay đổi, đào tạo ban đầu khó có thể trang bị đầy đủ mọi kỹ năng mà người lao động sẽ cần trong nhiều năm sau đó. Người học cần có cơ hội quay lại học tập, bổ sung những năng lực còn thiếu hoặc chuyển đổi sang công việc mới khi yêu cầu của thị trường thay đổi.
Các mô hình đào tạo theo mô-đun, học tập kết hợp và vi chứng chỉ (microcredentials) có thể giúp quá trình này linh hoạt hơn. Thay vì chỉ tiếp cận những chương trình dài hạn, người lao động có thể tích lũy từng nhóm kỹ năng cụ thể phù hợp với yêu cầu công việc. Hồ sơ năng lực số cũng có thể ghi nhận các dự án đã thực hiện, kỹ năng nghề, quá trình thực hành và kết quả đánh giá, giúp doanh nghiệp có thêm thông tin khi tuyển dụng.
Tuy nhiên, việc mở rộng các hình thức chứng nhận cần đi cùng chuẩn đầu ra và quy trình đánh giá đáng tin cậy. Một chứng chỉ chỉ có giá trị khi phản ánh được năng lực thực tế mà người học đã hình thành. Công nghệ có thể hỗ trợ lưu trữ và xác thực thông tin, nhưng không thể thay thế yêu cầu bảo đảm chất lượng trong đánh giá năng lực.
Bên cạnh đó, đổi mới mô hình đào tạo phải bắt đầu từ đội ngũ nhà giáo và cán bộ quản lý. Giảng viên cần được bồi dưỡng năng lực sư phạm số, khả năng ứng dụng AI, thiết kế học liệu và tổ chức đánh giá theo năng lực. Cơ sở giáo dục cũng cần tạo điều kiện để giảng viên tiếp xúc với môi trường doanh nghiệp, cập nhật quy trình và công nghệ mới, qua đó thu hẹp khoảng cách giữa nội dung giảng dạy với thực tiễn nghề nghiệp.
Đối với Việt Nam, định hướng đến năm 2030 đã đặt ra yêu cầu phát triển quản trị số, chuẩn hóa dữ liệu và mở rộng học liệu số trong hệ thống giáo dục. Vấn đề tiếp theo là chuyển những định hướng đó thành mô hình triển khai có thể đo lường và nhân rộng. Các cơ sở giáo dục nghề nghiệp có thể lựa chọn một số ngành gắn với nhu cầu lao động rõ ràng để thí điểm kết nối dữ liệu việc làm, cập nhật chuẩn kỹ năng, tổ chức đào tạo cùng doanh nghiệp và đánh giá kết quả bằng dữ liệu thực tế.
AI có thể mở ra những phương thức đào tạo mới, nhưng không tự động giải quyết được khoảng cách kỹ năng. Để chuyển đổi số tạo ra giá trị thực chất, cần thay đổi cách thiết kế chương trình, tổ chức thực hành, công nhận năng lực và kết nối người học với thị trường lao động. Khi người học có thể vận dụng kiến thức, thích ứng với công nghệ mới và tiếp tục nâng cao kỹ năng trong quá trình làm việc, giáo dục nghề nghiệp mới thực sự góp phần phát triển nguồn nhân lực có chất lượng và tạo nền tảng cho việc làm, sinh kế bền vững.
