Giải pháp ứng dụng AI trong điều hành, quản lý cơ sở giáo dục đại học

Giải pháp ứng dụng AI trong điều hành quản lý cơ sở giáo dục đại học được ông Nguyễn Thanh Hùng, Đại học Bách khoa Hà Nội chia sẻ tại Hội nghị giáo dục ĐH 2025.

AI trong quản lý về dữ liệu đào tạo, dữ liệu người học

Theo ông Nguyễn Thanh Hùng, AI có thể hỗ trợ phân tích và tối ưu chương trình học thông qua việc rà soát nội dung môn học, học liệu, chuẩn đầu ra nhằm phát hiện những điểm trùng lặp hoặc khoảng trống kiến thức, đồng thời gợi ý bổ sung, cập nhật các học phần mới theo yêu cầu của thực tiễn.

Về tổ chức đào tạo, AI hỗ trợ tối ưu hóa lịch học và phân bổ nguồn lực, từ việc sắp xếp thời khóa biểu, bố trí phòng học, giảng viên đến quản lý cơ sở vật chất, qua đó giảm xung đột, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả sử dụng.

AI cũng có thể đóng vai trò trong việc theo dõi và đánh giá chất lượng đào tạo thông qua phân tích dữ liệu điểm số, phản hồi từ sinh viên, ý kiến giảng viên và khảo sát nhà tuyển dụng, giúp quá trình đảm bảo chất lượng và kiểm định được tiến hành một cách minh bạch, khách quan và dựa trên số liệu.

Trong quản lý dữ liệu người học, AI có thể tạo lập và quản lý hồ sơ học tập điện tử suốt đời, ghi lại toàn bộ quá trình học tập, rèn luyện, kỹ năng và thành tích của mỗi sinh viên, từ đó hình thành cơ sở dữ liệu toàn diện phục vụ cho việc đánh giá và phát triển năng lực.

Nhờ vậy, việc quản lý dữ liệu người học không chỉ dừng lại ở khía cạnh hành chính mà còn trở thành nền tảng hỗ trợ định hướng học tập và nghề nghiệp cho từng cá nhân.

Bộ GD&ĐT đã triển khai việc thu thập, tổ chức, quản lý các dữ liệu đào tạo từ rất sớm. Đây là một nguồn tài nguyên rất quý giá để ứng dụng AI hỗ trợ các hoạt động liên quan đến đánh giá hiệu quả, xu thế, định hướng chiến lược trong công tác đào tạo của đất nước.

ông Nguyễn Thanh Hùng - Đại học Bách khoa Hà Nội.

AI trong dự báo tuyển sinh và hoạch định nguồn lực

Trong lĩnh vực dự báo tuyển sinh và hoạch định nguồn lực, ông Nguyễn Thanh Hùng cho rằng, AI mang lại công cụ mạnh mẽ giúp các trường đại học đưa ra quyết định chiến lược chính xác và kịp thời.

Bằng việc phân tích dữ liệu lịch sử về số lượng thí sinh đăng ký, tỷ lệ trúng tuyển, xu hướng chọn ngành cũng như kết quả việc làm của sinh viên sau tốt nghiệp, AI có thể dự báo tương đối chính xác nhu cầu tuyển sinh trong từng năm học, thậm chí trong giai đoạn dài hạn.

Song song, AI còn có khả năng khai thác dữ liệu thị trường lao động, biến động kinh tế - xã hội và xu hướng khoa học - công nghệ để nhận diện những ngành nghề đang nổi lên hoặc có nguy cơ bão hòa, từ đó hỗ trợ nhà trường trong việc xác định chỉ tiêu tuyển sinh, mở mới hoặc thu hẹp quy mô đào tạo một số ngành.

Ông Nguyễn Thanh Hùng thông tin, Đại học Bách khoa Hà Nội đã triển khai hệ thống đánh giá tư duy trên nền tảng số từ rất sớm, là cơ sở thu thập các dữ liệu liên quan đến năng lực tư duy của người học, và là tiền đề để đánh giá, định hướng cho các bạn học sinh, sinh viên.

Đại học Bách khoa Hà Nội cũng đang triển khai ứng dụng các mô hình AI trong việc phân tích dữ liệu sinh viên và cựu sinh viên từ dữ liệu trước khi vào trường (tuyển sinh), dữ liệu học tập tại trường, và cả sau khi tốt nghiệp để có thể đánh giá, dự báo về xu thế, cơ hội nghề nghiệp, nhu cầu thị trường.

AI trong vận hành hành chính và ra quyết định

Trong vận hành hành chính và ra quyết định, trí tuệ nhân tạo đang trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực giúp các trường đại học nâng cao hiệu quả quản trị và phục vụ.

AI có thể tự động hóa nhiều quy trình hành chính thường nhật như xử lý hồ sơ, đánh giá, cải tiến quy trình nghiệp vụ, theo dõi tiến độ công việc hay giải đáp thắc mắc thông qua trợ lý ảo, từ đó giảm tải cho cán bộ và nâng cao trải nghiệm của người học.

Ở tầm quản trị, AI phân tích khối lượng dữ liệu lớn về tuyển sinh, đào tạo, nghiên cứu khoa học, hợp tác đối ngoại, ... giúp ban lãnh đạo có một cái nhìn tổng quát về hoạt động của đơn vị, hỗ trợ đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, để đảm bảo tính minh bạch và công bằng, các quyết định quan trọng, ông Nguyễn Thanh Hùng lưu ý, vẫn cần có sự giám sát và phê duyệt cuối cùng của con người. Sự kết hợp giữa năng lực phân tích nhanh, chính xác của AI và khả năng đánh giá, cân nhắc của con người sẽ tạo ra một mô hình quản trị đại học vừa hiệu quả, vừa nhân văn.