AI đang làm sai lệch kỳ vọng của người học về giá trị bằng cấp

Kỳ vọng của người học đang dịch chuyển nhanh hơn chương trình đào tạo

AI xuất hiện dày đặc trong truyền thông, tuyển dụng và đời sống nghề nghiệp. Người học tiếp nhận thông tin đó theo cách rất trực tiếp: học nhanh hơn, bằng cấp linh hoạt hơn, kỹ năng phải “dùng được ngay”. Kỳ vọng dành cho giáo dục đại học vì thế thay đổi mạnh.

Nhiều người bước vào chương trình học với niềm tin rằng chỉ cần chọn đúng ngành “liên quan AI” là có thể bảo đảm tương lai nghề nghiệp. Sự kỳ vọng này thường vượt xa những gì một chương trình đào tạo truyền thống có thể đáp ứng trong thời gian ngắn.

Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế bắt đầu hình thành.

AI không thay thế bằng cấp, AI thay đổi cách bằng cấp được đánh giá

AI không làm cho bằng cấp trở nên vô nghĩa. Điều thay đổi nằm ở cách thị trường lao động đọc và sử dụng bằng cấp. Nhà tuyển dụng ngày càng ít quan tâm tới tên chương trình, trong khi chú ý nhiều hơn tới năng lực có thể chứng minh.

Một văn bằng không còn được hiểu như dấu mốc kết thúc học tập, mà như một phần của hồ sơ năng lực đang tiếp tục phát triển. Giá trị của bằng cấp phụ thuộc vào khả năng gắn kết giữa kiến thức học thuật và kỹ năng ứng dụng trong môi trường có AI hỗ trợ.

World Economic Forum (2023) chỉ ra rằng các kỹ năng được yêu cầu nhiều nhất không còn thuần kỹ thuật, mà là khả năng thích ứng, tư duy hệ thống và làm việc cùng công nghệ. Điều này đặt ra thách thức trực tiếp cho cách đại học thiết kế chương trình.

Sự lệch pha giữa tốc độ công nghệ và chu kỳ đào tạo

AI phát triển theo chu kỳ rất ngắn. Các công cụ, nền tảng và cách ứng dụng thay đổi liên tục. Trong khi đó, chương trình đào tạo đại học thường được thiết kế theo chu kỳ dài, chịu sự ràng buộc của kiểm định, phê duyệt và cấu trúc học thuật.

Sự lệch pha này khiến nhiều chương trình rơi vào tình trạng “đúng khi được thiết kế, chậm khi được triển khai”. Người học tốt nghiệp với kiến thức hợp lệ về mặt học thuật, song chưa đủ gần với thực tế làm việc có AI.

Vấn đề không nằm ở chất lượng giảng dạy, mà ở kiến trúc đào tạo chưa theo kịp nhịp vận động của công nghệ.

Bằng cấp trong kỷ nguyên AI cần gắn với năng lực, không chỉ kiến thức

Trong môi trường có AI, kiến thức có thể được truy cập tức thì. Giá trị của người lao động nằm ở cách sử dụng kiến thức đó để giải quyết vấn đề, ra quyết định và phối hợp với hệ thống thông minh.

Điều này buộc giáo dục đại học phải dịch chuyển trọng tâm từ “dạy cái gì” sang “người học làm được gì”. Bằng cấp trở thành một phần của hệ sinh thái năng lực, không còn là yếu tố đứng độc lập.

Các mô hình đào tạo chỉ nhấn mạnh nội dung mà thiếu cơ chế chứng minh năng lực sẽ gặp khó khăn trong việc tạo niềm tin dài hạn cho người học.

Cách tiếp cận digital-first trước bài toán AI

Để thích ứng với AI, giáo dục đại học cần linh hoạt hơn về cấu trúc, không chỉ về nội dung. Các mô hình digital-first cho phép cập nhật chương trình nhanh hơn, tích hợp các thành phần kỹ năng mới và kết nối học thuật với thực tiễn nghề nghiệp.

Trong các mô hình này, bằng cấp không bị tách rời khỏi quá trình phát triển năng lực liên tục. Người học có thể bổ sung, mở rộng và điều chỉnh hồ sơ học tập theo sự thay đổi của thị trường lao động.

SwissEdu⁺ tiếp cận giáo dục theo hướng đó. SwissEdu⁺ không xem AI là một chuyên ngành riêng lẻ, mà là một yếu tố xuyên suốt ảnh hưởng tới cách học, cách đánh giá và cách sử dụng văn bằng trong môi trường nghề nghiệp quốc tế.

Tái định vị vai trò của đại học trước AI

AI không đặt ra câu hỏi “đại học còn cần thiết hay không”. Câu hỏi thực sự nằm ở vai trò của đại học trong việc tổ chức tri thức, bảo đảm chất lượng và tạo ra năng lực có thể thích ứng lâu dài.

Giáo dục đại học bước vào giai đoạn mà giá trị không nằm ở việc theo kịp từng công nghệ mới, mà ở khả năng xây dựng kiến trúc học tập cho phép người học tiếp tục cập nhật và tái định vị bản thân trong môi trường có AI.

Các mô hình giáo dục được thiết kế theo hướng đó sẽ có lợi thế rõ rệt. SwissEdu⁺ lựa chọn đứng ở vị trí này, như một kiến trúc Swiss Digital Higher Education tập trung vào năng lực, tính linh hoạt và khả năng công nhận trong kỷ nguyên AI.