Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các trường đại học tại Việt Nam

ThS. Mạch Nam Dũng

Phòng Quản lý Khoa học và Hợp tác quốc tế,

Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh

Email: machnamdung@iuh.edu.vn

Tóm tắt

Tại Việt Nam, sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra những thay đổi sâu sắc đối với hầu hết các lĩnh vực, đặc biệt là lĩnh vực giáo dục đại học. Trong bối cảnh hiện nay, công cụ AI như ChatGPT do OpenAI phát triển đã nhanh chóng thu hút sự chú ý nhờ khả năng tạo ra các phản hồi ngôn ngữ tự nhiên một cách linh hoạt và sáng tạo. Tuy nhiên, song song với những lợi ích mà ChatGPT mang lại, các chuyên gia cũng lo ngại về các vấn đề liên quan đến đạo đức, nguy cơ đạo văn, tính bảo mật dữ liệu và sự công bằng trong đánh giá học thuật. Nghiên cứu đánh giá thực trạng ứng dụng ChatGPT trong giáo dục đại học ở Việt Nam hiện nay, chỉ ra những rủi ro, thách thức, từ đó đề xuất các giải pháp cụ thể như: thành lập Hội đồng quản trị AI, xây dựng khung năng lực số và phát triển hạ tầng AI hiện đại nhằm tạo môi trường học tập số an toàn, linh hoạt và bền vững.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, giáo dục đại học, bảo mật dữ liệu, đạo đức AI, hội đồng thẩm định

Summary

In Vietnam, the explosion of artificial intelligence (AI) has brought profound changes across most sectors, particularly in higher education. In the current context, AI tools such as ChatGPT, developed by OpenAI, have quickly gained attention for their ability to generate natural language responses in a flexible and creative manner. However, alongside the benefits that ChatGPT offers, experts also express concerns regarding ethical issues, the risk of plagiarism, data security, and fairness in academic assessment. This study evaluates the current state of ChatGPT adoption in higher education in Vietnam, identifies risks and challenges, and proposes solutions such as establishing an AI governance board, developing a digital competency framework, and enhancing modern AI infrastructure, with the aim of creating a safe, flexible, and sustainable digital learning environment.

Keywords: Artificial intelligence, higher education, data security, AI ethics, appraisal council

GIỚI THIỆU

Habibi và cộng sự (2023) cho rằng, việc ứng dụng AI trong học tập không những giúp sinh viên tăng hiệu suất thực hiện nhiệm vụ học tập, cá nhân hóa quá trình học, góp phần phát triển kỹ năng tự học và sáng tạo, tiết kiệm thời gian cho người học và giảng viên thông qua quy trình tự động hóa, mà còn tạo môi trường học tập thú vị và tăng động lực, hỗ trợ quá trình học tập liên tục, không giới hạn thời gian và địa điểm.

Trong những năm gần đây, ChatGPT được cung cấp miễn phí bởi OpenAI đã trở thành một công cụ hỗ trợ học tập được sử dụng rộng rãi trong giới học thuật. Tuy nhiên, việc lạm dụng AI cũng đặt ra những lo ngại về nguy cơ đạo văn, công bằng trong đánh giá và sự phụ thuộc quá mức vào máy móc, từ đó ảnh hưởng đến năng lực tư duy độc lập của sinh viên, rủi ro bảo mật dữ liệu và sự thiếu minh bạch trong việc trích dẫn nguồn gốc của thông tin sinh ra từ AI (Kovari, 2025). Những phát hiện này đòi hỏi các nhà quản lý giáo dục phải xác định các tiêu chuẩn đạo đức rõ ràng và xây dựng khung pháp lý để hướng dẫn việc sử dụng ChatGPT một cách có trách nhiệm và hiệu quả.

Song, khoảng trống nghiên cứu là thiếu chiều sâu về trải nghiệm thực tiễn trong bối cảnh ứng dụng tại Việt Nam. Vì vậy, mục tiêu của nghiên cứu này là nhằm đánh giá thực trạng ứng dụng ChatGPT trong môi trường đại học; xác định các rủi ro, thách thức gặp phải trong quá trình ứng dụng ChatGPT trong giáo dục; đề xuất chính sách quản lý và hỗ trợ.

THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG CHATGPT TRONG GIÁO DỤC ĐẠI HỌC Ở VIỆT NAM

Việc sử dụng ChatGPT trong sinh viên và giảng viên

ChatGPT đang thay đổi cách sinh viên và giảng viên tiếp cận tri thức, tạo ra cả cơ hội đột phá lẫn rủi ro cần quản lý. Các số liệu khảo sát từ Global AI Student Survey năm 2024 cho thấy, 86% sinh viên dùng AI trong học tập, 66% chọn ChatGPT. Sinh viên chủ yếu tìm kiếm thông tin (69%), kiểm tra ngữ pháp (42%), tóm tắt tài liệu (33%). Về tần suất sử dụng, 24% sinh viên dùng AI mỗi ngày và 54% sử dụng AI trong học tập ít nhất một lần một tuần.

Tại Việt Nam, theo một kết quả nghiên cứu công bố năm 2024, 10,8% sinh viên thuộc 6 trường thành viên Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh đang sử dụng ChatGPT có trả phí và gần 90% đang sử dụng ChatGPT miễn phí để hỗ trợ cho các vấn đề liên quan đến việc học, bao gồm việc học ngôn ngữ (Minh Giảng, 2024). Mặc dù chưa có khảo sát chuyên sâu tầm quy mô toàn quốc, song các nghiên cứu tại các trường đại học cho thấy tỷ lệ sử dụng ChatGPT khá cao, đặc biệt ở các trường có hạ tầng công nghệ tốt và đội ngũ sinh viên năng động (Duong và Tran, 2023).

Đối với việc sử dụng ChatGPT trong giảng viên, Vo và Huynh (2025) cho rằng, giảng viên tiếng Anh tại Việt Nam đánh giá cao ChatGPT trong soạn bài giảng, tra cứu thông tin và cá nhân hóa nội dung. Việc giảng viên sử dụng ChatGPT trong dạy học được xem là một hành động nhằm tối ưu hiệu quả giảng dạy. ChatGPT có thể hỗ trợ giảng viên rất nhiều trong việc hỗ trợ tìm kiếm thông tin, thực hiện các nhiệm vụ bình thường nhưng tốn nhiều thời gian, thay vào đó họ có thể tập trung nghiên cứu để có thể nâng cao chất lượng và khả năng truyền đạt kiến thức cho sinh viên. Bên cạnh đó, họ cũng lo ngại sinh viên gian lận và mất khả năng tư duy phản biện.

Chính sách và chiến lược quản lý hiện hành

Trong bối cảnh việc sử dụng AI của cá nhân và ứng dụng AI tại các tổ chức gia tăng nhanh chóng, việc quản lý và vận dụng ChatGPT trong giáo dục đại học tại Việt Nam đang bước vào giai đoạn hình thành với việc ban hành các văn bản quy phạm pháp luật và hành lang pháp lý liên quan đến AI. Ở cấp quốc gia, Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030 của Chính phủ được phê duyệt tại Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/1/2021, đã đề ra nhiều mục tiêu, trong đó xây dựng hệ sinh thái AI gồm đào tạo nhân lực chất lượng cao, thành lập trung tâm nghiên cứu - đào tạo, ươm tạo và huy động vốn khởi nghiệp. Đây là một mục tiêu quan trọng, tạo nền móng cho việc thúc đẩy công nghệ AI trên toàn quốc nhằm đưa Việt Nam nằm trong nhóm 5 nước dẫn đầu ASEAN về AI.

Để hiện thực hóa mục tiêu trên, Bộ Giáo dục và Đào tạo đã ưu tiên phát triển hạ tầng số và chuyển đổi số trong lĩnh vực giáo dục trên cả nước. Trong 6 tháng đầu năm 2024, Bộ Giáo dục và Đào tạo đã hoàn thành việc xây dựng các cơ sở dữ liệu ngành, bao gồm: giáo dục mầm non, giáo dục phổ thông và giáo dục đại học. Trong đó, cơ sở dữ liệu giáo dục mầm non chứa các hồ sơ được số hóa từ gần 22.000 cơ sở và nhóm chăm sóc trẻ độc lập, khoảng 500.000 hồ sơ giáo viên và trên 5.000.000 hồ sơ trẻ em; cơ sở dữ liệu giáo dục phổ thông bao phủ hơn 26.000 cơ sở, gần 800.000 hồ sơ giáo viên và trên 18.000.000 hồ sơ học sinh; Hệ thống Thông tin Quản lý Giáo dục đại học (HEMIS) bao gồm 470 trường đại học, hơn 25.000 chương trình đào tạo, trên 100.000 hồ sơ cán bộ nhân viên và gần 3.000.000 hồ sơ người học (Bộ Giáo dục và Đào tạo, 2024). Tuy nhiên, mục tiêu sử dụng và cách lưu trữ lượng dữ liệu lớn này cần được tính toán và có kế hoạch chi tiết.

Để tận dụng tối đa các nguồn dữ liệu số, ngày 23/7/2025, Chính phủ đã ban hành Nghị quyết số 214/NQ-CP với mục tiêu 100% cơ sở dữ liệu quốc gia và chuyên ngành được xây dựng, chuẩn hóa, kết nối, liên thông, chia sẻ; đồng thời hoàn thiện hành lang pháp lý và khung kiến trúc dữ liệu quốc gia để bảo đảm quản trị, bảo mật và tích hợp dữ liệu xuyên suốt từ Trung ương đến địa phương; cuối cùng là xây dựng nền tảng số dùng chung và thành lập Ban Chỉ đạo quốc gia về dữ liệu nhằm thúc đẩy chuyển đổi số toàn diện, nâng cao chất lượng dịch vụ công và hiệu quả chỉ đạo, điều hành.

Về khía cạnh quản lý AI trong trường đại học, hiện nhiều trường đại học chưa có chính sách toàn diện về ChatGPT. Một số trường yêu cầu sinh viên công khai nội dung do AI hỗ trợ và đánh giá qua thuyết trình hoặc phỏng vấn trực tiếp để ngăn chặn tình trạng gian lận. Vì vậy, ngày 12/5/2025, Bộ Giáo dục và Đào tạo đã ban hành Công văn số 2250/BGDĐT-GDPT hướng dẫn ứng dụng AI trong dạy và học. Bộ giao Viện Khoa học Giáo dục Việt Nam soạn và phát hành miễn phí tài liệu này. Trong đó, tài liệu cung cấp kiến thức cơ bản, nguyên tắc và phương pháp ứng dụng AI an toàn, hiệu quả trong giảng dạy, đồng thời thúc đẩy khả năng tự học của học sinh.

Với vai trò là đối tác của chương trình AI Ready ASEAN, Trung tâm Công nghệ Thông tin - Truyền thông Vietnet (Vietnet-ICT) đã thúc đẩy ứng dụng AI tại Việt Nam qua 3 trụ cột: nâng cao nhận thức, đào tạo năng lực và tham gia xây dựng chính sách. Đơn vị này đã tổ chức khóa học khái niệm, đạo đức và ứng dụng AI cho giáo viên, học sinh; triển khai Hour of Code (Giờ lập trình) để giúp mọi người làm quen với AI; đào tạo giáo viên và giảng lại kiến thức, mở rộng phạm vi tiếp cận. AI Ready ASEAN là một sáng kiến được điều phối bởi Quỹ ASEAN với sự tài trợ của Google.org, nhằm trang bị cho người dân trong khu vực ASEAN những kiến thức và kỹ năng cần thiết để sẵn sàng bước vào kỷ nguyên AI (Vietnam Investment Review, 2025). Ngoài ra, CFC Vietnam còn hợp tác với Bộ Giáo dục và Đào tạo cùng Quỹ Nhi đồng Liên hợp quốc (UNICEF) triển khai sáng kiến an toàn trực tuyến và kỹ năng số cho học sinh. Qua AI Ready ASEAN, CFC Vietnam tiếp tục phối hợp với Bộ và sở giáo dục địa phương để trang bị kỹ năng AI thiết yếu, đồng thời đóng góp xây dựng Khung năng lực AI cho giáo viên, phù hợp với chính sách giáo dục quốc gia.

Nhìn chung, hệ thống chính sách và hoạt động thực tiễn trong văn bản pháp lý đã bước đầu tạo lập khung pháp lý, đạo đức và kỹ thuật, song vẫn cần tiếp tục hoàn thiện nhằm tối ưu hóa hiệu quả, đảm bảo độ bảo mật và phát huy tiềm năng đổi mới sáng tạo của AI trong giáo dục đại học.

RỦI RO VÀ THÁCH THỨC KHI ỨNG DỤNG CHATGPT

Bên cạnh nhiều lợi ích, việc ứng dụng ChatGPT cũng đối mặt với không ít rủi ro và thách thức.

Rủi ro đạo văn và chất lượng thông tin

ChatGPT có khả năng tạo ra nội dung dễ dàng mà không thể hiện rõ nguồn gốc, gây nguy cơ gián tiếp thúc đẩy hành vi đạo văn trong học thuật. Nghiên cứu của Elkhatat (2023) kết luận rằng, tính xác thực của các mô hình ChatGPT phiên bản 3.5 và 4 với tỷ lệ trùng khớp văn bản dưới 10%, 25% và các mô hình có khả năng tránh bị phát hiện bởi phần mềm so sánh văn bản, tạo ra nguy cơ tiềm ẩn về gian lận học thuật. Hơn nữa, nếu sinh viên phụ thuộc quá nhiều vào việc sử dụng AI, thì sẽ gia tăng sự thụ động trong sinh viên, từ đó dẫn đến sự thiếu sáng tạo và khả năng tự thể hiện quan điểm cá nhân của sinh viên mà các trường kỳ vọng. Ngoài ra, việc phụ thuộc vào AI sẽ hình thành sự mất cân bằng trong kết quả đánh giá năng lực của sinh viên. Những người học trung thực, tự nghiên cứu và trình bày ý tưởng sẽ gặp bất lợi khi phải cạnh tranh với các bài làm nhờ đến sự trợ giúp từ AI, vì các AI tân tiến có khả năng tránh bị phát hiện bởi các phần mềm chống đạo văn.

Ngoài ra, chất lượng đầu ra của phiên bản GPT-3.5 không nhất quán và độ chính xác giảm đáng kể trong các lĩnh vực chuyên môn cao hoặc ngữ cảnh văn hóa đặc thù (García-Rudolph và cộng sự, 2025). Điều này càng trở nên nghiêm trọng khi người học thiếu kiến thức nền tảng để đánh giá tính hợp lệ của thông tin do AI cung cấp, đồng thời thể hiện sự phụ thuộc quá mức vào hệ thống mà không có cơ chế xác minh chéo từ các nguồn uy tín khác. Kết quả sẽ dẫn đến việc người học chỉ dựa vào thông tin do ChatGPT cung cấp như một nguồn duy nhất thay vì tham khảo đa dạng các tài liệu và các nghiên cứu khoa học khác.

Rò rỉ thông tin và bảo mật dữ liệu

Đây là mối quan ngại lớn nhất trong việc triển khai mô hình AI trong giáo dục, tại các viện nghiên cứu. Điều này không chỉ dừng lại trong việc triển khai mô hình AI, mà còn là mối quan ngại của toàn bộ quy trình chuyển đổi số. Một chuỗi sự cố thường bắt đầu khi người dùng cung cấp thông tin cho AI như kết quả thử nghiệm, thông tin cá nhân một cách thiếu thận trọng (như tấn công tiêm mã nhanh). Theo một nghiên cứu của IBM năm 2024, tấn công tiêm mã nhanh được thực hiện bằng cách ngụy trang các dữ liệu đầu vào độc hại thành các lời nhắc hợp lệ, thao túng các hệ thống AI tạo sinh (GenAI) để rò rỉ dữ liệu nhạy cảm, phát tán thông tin sai lệch hoặc tệ hơn, trong khi việc phân biệt giữa hướng dẫn an toàn và lệnh tấn công trở nên khó khăn.

Thiếu công cụ phát hiện nội dung được viết bởi AI dành cho các cơ sở giáo dục

Eke (2023) nhận định, việc thiếu công cụ phát hiện gian lận ChatGPT trong bài thi và bài tập đang trở thành thách thức cấp thiết cho toàn bộ hệ thống giáo dục. Khalil và Er (2023) kết luận, tùy vào chủ đề mang tính chất thực tế hoặc mang tính diễn giải, bài luận văn được viết bởi ChatGPT sẽ cho ra tỷ lệ đạo văn khác nhau. Trong khi các bài với chủ đề gây tranh cãi đòi hỏi sự diễn giải, hay những mô tả khoa học đơn giản, kết quả về mức độ tương đồng, được đo lường bằng tỷ lệ đạo văn, thấp hơn so với chủ đề mang tính thực tế. Điều này ngày càng gây khó khăn khi công nghệ càng tinh vi, khi việc xây dựng các công cụ phát hiện AI phải chạy theo AI mới nhất.

Rào cản hạ tầng và kiến thức AI

Kết quả khảo sát của Global AI Student cho thấy, 58% sinh viên cảm thấy chưa đủ kiến thức về AI. Ở nhiều vùng nông thôn Việt Nam, hạn chế về hạ tầng công nghệ khiến cho việc triển khai và khai thác hiệu quả các công cụ AI thêm khó khăn. Khi năng lực hạ tầng viễn thông không theo kịp, một khoảng cách nhanh chóng hình thành giữa mục tiêu đào tạo kỹ năng AI và năng lực công nghệ thực tế.

Trong bối cảnh đó, tại những cơ sở giáo dục có vị trí địa lý cản trở phát triển mạng lưới, giải pháp ngắn hạn có thể là truyền tải kiến thức AI bằng sách in, video giáo dục ngắn hoặc triển khai các mô hình AI đòi hỏi cấu hình thấp. Tuy nhiên, các biện pháp tạm thời này tiềm ẩn hàng loạt rủi ro như: phân bổ nguồn lực ngày càng mất cân đối; gánh nặng bảo trì đổ dồn vào các cơ sở giáo dục thiếu nhân sự công nghệ thông tin; nguy cơ gián đoạn dịch vụ làm đứt gãy quá trình giảng dạy. Về lâu dài, các lỗ hổng bảo mật dễ phát sinh, kéo theo sự suy giảm mức độ tin cậy đối với hệ thống AI phục vụ giáo dục tại chính những khu vực kém lợi thế này.

Rào cản ngôn ngữ và kỹ năng số

Chi phí là một trong những thách thức phức tạp mà người dùng nói riêng và các cơ sở giáo dục nói chung đang gặp phải. Theo dữ liệu từ Tổng cục Thống kê (nay là Cục Thống kê, Bộ Tài chính), năm 2024, chi tiêu đời sống bình quân của một người Việt Nam là 2,8 triệu đồng/tháng, trong đó chi phí không phải cho ăn uống chỉ chiếm hơn 1,4 triệu đồng. Với mức phí ChatGPT Plus 20 USD/tháng (tương đương 500.000 đồng), chi phí chiếm gần 18% tổng chi tiêu đời sống và hơn 35% chi phí không phải cho ăn uống này tạo ra gánh nặng tài chính đáng kể đối với sinh viên - nhóm có thu nhập thường thấp hơn mức bình quân dân số. Rào cản kinh tế này không chỉ hạn chế khả năng tiếp cận, mà còn tạo ra sự bất bình đẳng giáo dục sâu sắc giữa các nhóm sinh viên có điều kiện kinh tế khác nhau.

Bên cạnh đó, thông tin đầu vào được cung cấp bởi người dùng mang rất nhiều thách thức. Đầu tiên, hạn chế về năng lực tiếng Anh của nhiều sinh viên Việt Nam trở thành rào cản kỹ thuật nghiêm trọng, do ChatGPT vẫn hoạt động tối ưu nhất với tiếng Anh dù cùng mức độ chuyên môn (García-Rudolph và cộng sự, 2025), dẫn đến hiệu quả sử dụng thấp và nguy cơ hiểu sai thông tin. Tiếp theo, việc thiếu kỹ thuật thiết kế lệnh (prompt engineering) khiến sinh viên không biết cách đặt câu hỏi hiệu quả, từ đó nhận được những câu trả lời chung chung, thiếu chiều sâu. Khái niệm prompt engineering được Chen và cộng sự (2025) xác lập là một phương pháp thiết yếu để tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Bằng cách áp dụng các phương pháp khác nhau, hiệu suất của LLMs có thể được cải thiện đáng kể.

Tổng thể những yếu tố này hình thành hệ thống rào cản đa tầng có nguy cơ ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng giáo dục và phát triển tư duy phản biện của sinh viên Việt Nam.

MỘT SỐ GIẢI PHÁP

Từ việc phân tích thực trạng và chính sách hiện hành của Chính phủ, nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị chính sách cho các tổ chức giáo dục, đặc biệt là trường đại học và các giảng viên, sinh viên nhằm gia tăng quản lý và nâng cao năng lực AI như sau:

Đối với trường đại học

Một là, xây dựng chiến lược AI toàn trường

Việc xác định tầm nhìn, mục tiêu và lộ trình triển khai AI là cần thiết trong định hướng phát triển đại học. Trong bối cảnh quản lý đại học hiện đại, nhu cầu linh hoạt hóa xây dựng các quy định và chính sách theo từng phòng ban, khoa, viện nhằm có cơ chế linh hoạt theo từng ngành học ngày càng được nhấn mạnh, nhưng cần có quy định chi tiết và duy trì khung quản lý chung. Cơ chế phải có tối thiểu, nhưng không giới hạn các yếu tố như: quy định vận hành xác định khái niệm và quy trình tích hợp ChatGPT vào giảng dạy và nghiên cứu; báo cáo định kỳ hiệu suất ChatGPT và kiểm định tỷ lệ đạo văn kết quả đầu ra; cơ chế giám sát và đánh giá thường niên của lãnh đạo đơn vị và hội đồng quản trị AI cấp trường về tính chính xác học thuật lẫn rủi ro đạo đức khi triển khai ChatGPT. Hiệu quả được đo lường qua hình thức phân tích dữ liệu sử dụng, tỷ lệ sai sót nội dung và khảo sát người dùng về mức độ hài lòng.

Hai là, thành lập Hội đồng Thẩm định và Ứng dụng AI

Hội đồng có các nhiệm vụ như: duyệt khung sử dụng AI do các khoa và viện đề xuất; kiểm tra phù hợp tiêu chuẩn trường và Bộ Giáo dục và Đào tạo; phối hợp Phòng Pháp chế cùng Phòng Quản lý khoa học xử lý sự cố tiếp nhận khiếu nại gian lận AI và vi phạm bản quyền; cung cấp các tài liệu hướng dẫn và kết nối giảng viên với chuyên gia đào tạo về AI bên ngoài nhà trường. Hội đồng hoạt động với các thành viên là giảng viên và viên chức kiêm nhiệm để tiết kiệm chi phí, chỉ phát sinh phụ cấp trách nhiệm. Hội đồng có thể bổ sung đại diện Phòng Đào tạo, Phòng Khảo thí - Đảm bảo chất lượng, Phòng Công nghệ thông tin, Phòng Pháp chế và doanh nghiệp để gia tăng khả năng đánh giá chuyên môn của Hội đồng.

Ba là, xây dựng cụm đơn vị xử lý đồ họa (GPU) nội bộ

Đầu tư cụm GPU và đám mây riêng để đào tạo mô hình AI quy mô lớn và để đảm bảo 2 mục tiêu: đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào cho ChatGPT và giảm thiệu rủi ro rò rỉ thông tin nội bộ. Việc xây dựng cụm GPU nội bộ được xây dựng với nguồn vốn từ ngân sách và tài trợ doanh nghiệp theo hình thức đấu thầu. Việc tạo điều kiện cho doanh nghiệp cùng xây dựng cơ sở dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp được đồng sở hữu nguồn dữ liệu nghiên cứu.

Bốn là, mã hóa dữ liệu nhà trường bằng thuật toán AES-256

Đây là một trong những hình thức mã hóa an toàn nhằm mục tiêu ngăn rò rỉ thông tin cá nhân của giảng viên, viên chức, sinh viên và thông tin nghiên cứu khoa học như: kết quả nghiên cứu, dữ liệu khảo sát. Các dữ liệu này có tính xác thực và khả năng ứng dụng cao. Để đảm bảo tính xác thực và ứng dụng của dữ liệu, Hội đồng Thẩm định và Ứng dụng AI sẽ thẩm định và đưa ra quy trình xác thực cũng như quy chế sử dụng cho người dùng. Việc này có ưu điểm như: hạn chế phụ thuộc vào nền tảng nước ngoài, tự chủ dữ liệu và tối ưu dữ liệu đầu ra khi câu lệnh (prompt) được sử dụng bằng tiếng Việt với lý do ChatGPT hoạt động tối ưu như bằng tiếng Anh, giải quyết vấn đề khi sinh viên không đáp ứng năng lực ngoại ngữ. Ngoài ra, các dữ liệu này có thể chia sẻ với các doanh nghiệp có nhu cầu sử dụng cho mục tiêu vì môi trường và xã hội, nhằm đạt được mục tiêu chung cho xã hội.

Năm là, phát triển khung năng lực AI cho cán bộ giảng viên, sinh viên

Trên cơ sở này, nhà trường sẽ định hướng và phát triển chương trình đào tạo đến từng đối tượng phù hợp, xét theo khung năng lực; tổ chức thi cấp chứng chỉ hoặc hội thảo khoa học ứng dụng nhằm phổ cập AI, với sự đào tạo và kiểm tra từ các giáo sư và chuyên gia có kinh nghiệm. Sau khi mô hình thành công được nhân rộng, cần mở lớp đào tạo chuyên sâu và các cuộc thi ứng dụng, nhằm áp dụng AI vào tổ chức một phần để gia tăng năng suất.

Đối với giảng viên

Một là, sử dụng công cụ AI để soạn giáo án và tạo bài tập tương tác cá nhân hóa

Công cụ AI như ChatGPT sẽ hỗ trợ giảng viên trong việc soạn bài giảng, nhưng phải đảm bảo kiểm định dữ liệu đầu vào, vì AI sẽ giúp giảng viên ôn lại kiến thức cũ, cập nhật kiến thức mới và tạo ra các bài tập, bài giảng phù hợp với khung năng lực AI của từng sinh viên. Việc quản lý lớp học với quy mô sinh viên lớn đặt ra thách thức đáng kể cho giảng viên trong quá trình đánh giá và truyền tải nội dung giảng dạy. Việc ứng dụng các công cụ AI trong xây dựng giáo án và thiết kế bài tập sẽ hỗ trợ giảng viên tiếp nhận và phản hồi ý kiến của sinh viên. Qua đó, giảng viên có thể phân tích sâu sát hơn điểm mạnh, điểm yếu của từng sinh viên, từ đó điều chỉnh phương pháp giảng dạy phù hợp và triển khai các hoạt động bổ trợ kiến thức nhằm tối ưu hóa hiệu quả học tập cho từng đối tượng sinh viên.

Hai là, tham gia chương trình đào tạo, hội thảo và buổi đánh giá năng lực do trường tổ chức

Việc tham gia các khóa đào tạo và hội thảo về AI là rất cần thiết, giúp giảng viên nắm vững kỹ năng cập nhật công nghệ, đồng thời hiểu rõ khung năng lực AI mà nhà trường triển khai. Các khoá học và hội thảo chuyên gia sẽ trang bị kiến thức về đạo đức AI, kỹ năng chọn lựa và vận hành AI phù hợp trong giảng dạy, quản lý rủi ro và đánh giá kết quả ứng dụng công nghệ mới.

Ba là, ứng dụng AI vào đánh giá, phản hồi và chấm điểm

Việc áp dụng AI dựa trên đánh giá phản hồi của học viên, sinh viên sẽ gia tăng trải nghiệm người học, tăng mức độ tương tác giữa giảng viên và sinh viên, đồng thời giúp giảng viên cải tiến chương trình học dựa trên phản hồi của sinh viên. Ngoài ra, tại các trường đại học, giảng viên vừa phải đảm bảo hoàn thành trách nhiệm nghiên cứu, vừa giảng dạy song song. Vì vậy, việc áp dụng AI vào chấm điểm và phản hồi bài nộp của sinh viên một cách bán tự động, để đảm bảo mức độ tin cậy của các đánh giá, giúp giảm tải khối lượng công việc thủ công cho giảng viên, đồng thời tăng tốc độ và độ chính xác của phản hồi cho người học. Tuy nhiên, việc này cần tuân thủ quy định và hướng dẫn từ Hội đồng Thẩm định và Ứng dụng AI.

Tài liệu tham khảo:

1. Bộ Giáo dục và Đào tạo (2024). Bộ GDĐT sơ kết công tác chuyển đổi số, cải cách hành chính, https://moet.gov.vn/tintuc/Pages/tin-tong-hop.aspx?ItemID=9559.

2. Chen, B., Zhang, Z., Langrené, N., and Zhu, S. (2025). Unleashing the potential of prompt engineering for large language models, Patterns, 6(6), 101260, https://doi.org/10.1016/j.patter.2025.101260.

3. Duong, H. L., and Tran, M. T. (2023). Analyzing the impact of Chat-GPT usage by university students in Vietnam, Migration Letters, 20(S10), 259-268.

4. Eke, D. O. (2023). ChatGPT and the rise of generative AI: Threat to academic integrity?, Journal of Responsible Technology, 13, 100060, https://doi.org/10.1016/j.jrt.2023.100060.

5. Elkhatat, A. M. (2023). Evaluating the authenticity of ChatGPT responses: A study on text-matching capabilities, International Journal for Educational Integrity, 19, 15, https://doi.org/10.1007/s40979-023-00137-0.

6. García-Rudolph, A., Sanchez-Pinsach, D., Opisso, E., Soler, M. D. (2025). Exploring new educational approaches in neuropathic pain: assessing accuracy and consistency of artificial intelligence responses from GPT-3.5 and GPT-4 Get access Arrow, Pain Medicine, 26 (1), 48-50, https://doi.org/10.1093/pm/pnae094.

7. Habibi, A., Muhaimin, M., Kopong Danibao, B., Wibowo, Y. G., Wahyuni, S., and Octavia, A. (2023). ChatGPT in higher education learning: Acceptance and use, Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 100190, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100190.

8. Khalil, M., and Er, E. (2023). Will ChatGPT get you caught? Rethinking of plagiarism detection, arXiv preprint, https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.04335.

9. Kovari, A. (2025). Explainable AI chatbots towards XAI ChatGPT: A review, Heliyon, 11(2), https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e42077.

10. Minh Giảng (2024). 90% sinh viên Đại học Quốc gia TP. HCM sử dụng ChatGPT để học tập, https://tuoitre.vn/gan-90-sinh-vien-dai-hoc-quoc-gia-tp-hcm-su-dung-chatgpt-de-hoc-tap-20241116131340657.htm.

11. Vietnam Investment Review (2025). Efforts to drive AI literacy forward in ASEAN, https://vir.com.vn/efforts-to-drive-ai-literacy-forward-in-asean-122867.html.

12. Vo, L., and Huynh, N. (2025). Vietnamese EFL teachers’ perspectives on ChatGPT: A conceptual metaphor analysis, Arab World English Journal, 16(1), 162-178.