Nâng cao năng lực AI từ bậc phổ thông

Nghị quyết 71-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển Giáo dục và Đào tạo đã đặt ra mục tiêu đạt kết quả bước đầu về nâng cao năng lực công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) và năng lực tiếng Anh ở bậc phổ thông, vào năm 2030.

Mục tiêu này đang nhận được sự quan tâm lớn từ các nhà giáo và nhà nghiên cứu. Đây được xem là định hướng chiến lược, nhưng cũng đòi hỏi những giải pháp cụ thể và đồng bộ để triển khai hiệu quả.

Dưới góc nhìn của một nhà nghiên cứu và nhà giáo ngành Khoa học máy tính, Ths Huỳnh Ngọc Thái Anh (Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Cần Thơ) cho rằng, Nghị quyết 71 đã xác định rất đúng đắn vai trò của AI. AI không chỉ là công cụ mà còn là năng lực cốt lõi cho người học và người nghiên cứu.

Theo Ths Thái Anh, để triển khai hiệu quả mục tiêu này, Việt Nam cần có một khung năng lực AI quốc gia cho học sinh và sinh viên theo từng cấp. Khung năng lực này nên bám sát các chuẩn quốc tế như AI4K12, hay khung năng lực AI của UNESCO, DigComp 2... để có thể đo lường được.

“Khung năng lực quốc gia về AI khi được triển khai đồng bộ sẽ giúp học sinh có một lộ trình học tập rõ ràng: hiểu nguyên lý, sử dụng công cụ, tạo ra sản phẩm với AI. Cùng với đó là các định hướng sớm về đạo đức AI, để người học tiếp cận và thành như một thói quen”, Ths Thái Anh chia sẻ.

Thúc đẩy nghiên cứu, minh bạch và gắn liền thực tiễn

Đối với nghiên cứu và đổi mới sáng tạo, Ths Thái Anh nhận định, các mục tiêu và tầm nhìn trong Nghị quyết 71 là một động lực rất mạnh cho các cơ sở giáo dục đại học và trung tâm nghiên cứu.

Nghị quyết đặt mục tiêu nâng tầm các cơ sở giáo dục đại học thực sự trở thành các trung tâm nghiên cứu, đổi mới sáng tạo, khởi nghiệp của quốc gia và của các vùng.

Đặc biệt, có chỉ số cụ thể để phấn đấu như tăng công bố khoa học quốc tế 12% mỗi năm, tăng đăng ký và văn bằng bảo hộ sáng chế 16% mỗi năm, tuyển ít nhất 2.000 giảng viên giỏi từ nước ngoài, và phấn đấu có nhiều trường lọt top khu vực và thế giới theo lĩnh vực. Đây là các cột mốc cụ thể để thực hiện.

“Từ những định hướng này, các Đại học và trung tâm nghiên cứu có thể hoạch định lại chiến lược nghiên cứu, xây dựng các chiến lược phát triển hạ tầng phòng thí nghiệm, xây dựng nhóm nghiên cứu mạnh chuyên ngành cũng như các hướng kết nối nghiên cứu liên ngành, liên trường”, Ths Thái Anh gợi ý.

Tuy nhiên, Ths Thái Anh cũng nhấn mạnh việc cần đẩy mạnh nghiên cứu liên ngành và hướng đến cộng đồng. AI và khoa học dữ liệu có thể tạo ra tác động nhanh chóng trong các lĩnh vực nông nghiệp, y tế và môi trường, đô thị thông minh. Việc lựa chọn đề tài cần bám sát các mục tiêu phát triển bền vững và có chỉ số đo lường lợi ích xã hội rõ ràng.

Ngoài ra, trong quá trình triển khai, cần đặc biệt quan tâm về đánh giá trung thực, chấn chỉnh tiêu cực và kiểm soát chặt chẽ chất lượng đầu ra, nhất là bậc sau đại học.

“Theo tôi, cần có một khung tiêu chí quốc gia công khai và dễ kiểm chứng về đạo đức và liêm chính học thuật, bao gồm quy tắc tác giả, quản trị dữ liệu và mã nguồn; cần minh bạch việc sử dụng AI trong nghiên cứu và giảng dạy; có các công bố mở với đề tài dùng ngân sách công, cùng quy trình thẩm định và xử lý vi phạm minh bạch”, Ths Thái Anh đề xuất.