TS. Hoàng Văn Thanh
Học viện Chính trị quốc gia Hồ Chí Minh
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích các mô hình quốc tế tiêu biểu trong phát triển nguồn nhân lực lưu trữ số ở Singapore, Hàn Quốc, Hà Lan, Nhật Bản, từ đó đề xuất giải pháp phù hợp với bối cảnh chuyển đổi số tại Việt Nam. Qua nghiên cứu hệ thống LMS, MOOC, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) và văn hóa học tập suốt đời, bài viết chỉ ra các hướng đi chiến lược để nâng cao năng lực lưu trữ điện tử, hiện đại hóa nền hành chính và xây dựng chính quyền số.
Từ khóa: Nguồn nhân lực lưu trữ; chuyển đổi số; mô hình; LMS; AI, Big Data.
1. Đặt vấn đề
Việt Nam đang bước vào giai đoạn chuyển đổi số toàn diện theo định hướng của Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2030, trong đó tài liệu điện tử và hệ thống lưu trữ số đóng vai trò là xương sống của chính quyền số. Báo cáo của Bộ Khoa học và Công nghệ (tháng 7/2024) cho biết, ~89 % hồ sơ công vụ đã được xử lý trực tuyến ở cấp bộ, với hơn 533 triệu giao dịch dữ liệu được chia sẻ qua nền tảng tích hợp dữ liệu quốc gia1. Trong bối cảnh này, nguồn nhân lực đảm trách công tác lưu trữ không chỉ cần thành thạo nghiệp vụ truyền thống mà còn phải có kỹ năng số, quản trị dữ liệu và bảo đảm an ninh thông tin.
Trên thế giới, các mô hình phát triển nguồn nhân lực lưu trữ đã được triển khai thành công để đào tạo lực lượng lưu trữ số chất lượng cao. Tuy nhiên, tại Việt Nam, nhìn chung còn đang thiếu các khung năng lực chuyên ngành lưu trữ số và sự liên kết chưa chặt giữa đào tạo và thực tiễn chuyển đổi số trong lưu trữ.
2. Mô hình phát triển nguồn nhân lực lưu trữ theo năng lực cốt lõi
Hiện nay, mô hình phát triển nguồn nhân lực theo năng lực cốt lõi được xem là hướng tiếp cận tiên tiến, hiệu quả và có tính hệ thống trong việc đào tạo và phát triển đội ngũ nhân sự ngành Lưu trữ. Mô hình này không chỉ giúp xác định những phẩm chất và kỹ năng trọng yếu mà mỗi cá nhân cần đạt được mà còn làm cơ sở để thiết lập các tiêu chuẩn đầu ra, xây dựng lộ trình phát triển nghề nghiệp và thiết kế các chương trình đào tạo phù hợp với yêu cầu thực tiễn.
2.1. Các khái niệm liên quan
Nguồn nhân lực là một trong những yếu tố quan trọng hàng đầu quyết định đến năng lực cạnh tranh và sự phát triển bền vững của bất kỳ tổ chức, ngành nghề hay quốc gia nào. Về bản chất, nguồn nhân lực được hiểu là toàn bộ những cá nhân có khả năng lao động, đang hoặc sẽ tham gia vào các hoạt động kinh tế – xã hội, đóng góp trực tiếp hoặc gián tiếp vào quá trình tạo ra giá trị cho tổ chức và cộng đồng. Theo Dessler (2020)2, nguồn nhân lực là tập hợp những con người tạo ra giá trị thông qua năng lực trí tuệ, thể chất, kỹ năng và thái độ nghề nghiệp, đóng vai trò trung tâm trong mọi chiến lược phát triển của tổ chức.
Trong bối cảnh hiện đại hóa nền hành chính và chuyển đổi số quốc gia, khái niệm về nguồn nhân lực lưu trữ ngày càng được tiếp cận theo hướng đa chiều, kết hợp giữa năng lực chuyên môn truyền thống và yêu cầu thích ứng với công nghệ thông tin. Theo nghĩa truyền thống, nguồn nhân lực lưu trữ được hiểu là toàn bộ đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức và nhân viên (chuyên trách hoặc kiêm nhiệm) tham gia trực tiếp hoặc gián tiếp vào các hoạt động văn thư, lưu trữ tại các cơ quan, tổ chức của Nhà nước, các đơn vị sự nghiệp công lập và khu vực tư nhân (Bộ Nội vụ, 2021)3.
Nguồn nhân lực lưu trữ là bộ phận những người lao động có chuyên môn, kỹ năng và kinh nghiệm trong lĩnh vực lưu trữ, đảm nhận các hoạt động liên quan đến thu thập, chỉnh lý, bảo quản, thống kê, khai thác và phát huy giá trị tài liệu lưu trữ. Họ hoạt động trong các cơ quan, tổ chức, đơn vị sự nghiệp hoặc doanh nghiệp có chức năng lưu trữ nhằm phục vụ công tác quản lý, nghiên cứu, giáo dục và đáp ứng quyền tiếp cận thông tin của xã hội theo quy định pháp luật. Nguồn nhân lực này giữ vai trò trung tâm trong việc bảo đảm tính toàn vẹn, an toàn và khả năng truy cập hiệu quả của tài liệu lưu trữ, góp phần gìn giữ ký ức lịch sử, phục vụ xây dựng chính sách và phát triển bền vững của đất nước.
Như vậy, nguồn nhân lực lưu trữ là bộ phận nòng cốt trong việc bảo đảm hiệu lực, hiệu quả hoạt động quản lý thông tin của tổ chức, nhất là trong kỷ nguyên số hiện nay. Sự phát triển toàn diện về số lượng, chất lượng và kỹ năng chuyển đổi số của đội ngũ này là điều kiện tiên quyết để nâng cao năng lực quản trị công, minh bạch hóa thông tin và bảo tồn tri thức quốc gia trong thời đại số.
2.2. Các nhóm năng lực
Theo Hội đồng Lưu trữ Quốc tế (International Council on Archives-ICA, 2020), trong môi trường số, nhân sự lưu trữ cần hội tụ tối thiểu bốn nhóm năng lực cốt lõi:
(1) Năng lực chuyên môn lưu trữ: đây là nền tảng của mọi hoạt động nghề nghiệp trong lĩnh vực lưu trữ, bao gồm hiểu biết về các quy trình nghiệp vụ, như: tạo lập, phân loại, đánh giá giá trị, bảo quản, số hóa và khai thác tài liệu lưu trữ. Trong môi trường số, năng lực này mở rộng thêm các yêu cầu về chuẩn hóa siêu dữ liệu, áp dụng tiêu chuẩn mô tả (ISAD(G), EAD) và tham gia vào việc thiết kế hệ thống lưu trữ điện tử tích hợp (Liew, 2017)4.
(2) Năng lực công nghệ thông tin: sự phát triển của lưu trữ điện tử và hệ thống quản lý tài liệu số đòi hỏi nhân lực lưu trữ phải thành thạo trong việc sử dụng các phần mềm chuyên dụng như ECM (Enterprise Content Management), hệ thống thư viện số và nền tảng lưu trữ đám mây. Đồng thời, đưa công nghệ mới, như: AI, Blockchain và các công cụ phân tích dữ liệu lớn tham gia vào quá trình cải tiến nghiệp vụ lưu trữ.
(3) Năng lực tổ chức và quản lý dữ liệu: trong kỷ nguyên dữ liệu, thông tin được sản sinh với tốc độ lớn và tính phức tạp cao. Do đó, nhân sự lưu trữ phải có khả năng xây dựng cấu trúc dữ liệu hợp lý, tổ chức luồng thông tin hiệu quả và đảm bảo tính nhất quán, an toàn, khả năng truy xuất trong toàn bộ vòng đời thông tin (Yusof & Chell, 2010)5. Năng lực này đặc biệt quan trọng trong các tổ chức sử dụng hệ thống Big Data hoặc cơ sở dữ liệu phân tán.
(4) Năng lực phục vụ khách hàng/đối tượng sử dụng thông tin: ngành Lưu trữ hiện đại không chỉ dừng lại ở việc bảo quản tài liệu mà còn hướng đến phục vụ người dùng cuối, bao gồm: các cơ quan, tổ chức, nhà nghiên cứu, nhà báo, công dân trong việc truy cập, khai thác và sử dụng thông tin hiệu quả. Do đó, nhân sự lưu trữ cần được bồi dưỡng các kỹ năng giao tiếp, tư vấn, và phân tích nhu cầu người dùng để cải thiện trải nghiệm truy cập và nâng cao giá trị sử dụng của tài liệu lưu trữ (ICA, 2020)6.
Việc ứng dụng mô hình phát triển theo năng lực cốt lõi không chỉ giúp các tổ chức lưu trữ xây dựng khung tiêu chuẩn đầu ra cho đội ngũ nhân sự, mà còn là cơ sở để thiết kế chương trình đào tạo linh hoạt, phù hợp với từng vị trí công việc và định hướng nghề nghiệp cá nhân. Mô hình này cũng là công cụ quan trọng trong đánh giá hiệu quả công việc, xây dựng lộ trình thăng tiến và đảm bảo khả năng thích ứng của nguồn nhân lực với bối cảnh công nghệ thay đổi không ngừng.
3. Mô hình phát triển nguồn nhân lực thích ứng số
Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, việc phát triển nguồn nhân lực lưu trữ không thể chỉ dừng lại ở việc nâng cao kỹ năng hành chính truyền thống. Thay vào đó, cần tiếp cận theo mô hình “phát triển nguồn nhân lực thích ứng số”, hướng đến việc xây dựng đội ngũ nhân sự có khả năng phản ứng nhanh với thay đổi công nghệ, sử dụng hiệu quả dữ liệu và có tư duy đổi mới liên tục trong môi trường số.
3.1. Sử dụng nền tảng học tập số hóa (LMS, MOOC)
Việc đổi mới phương pháp đào tạo và bồi dưỡng nhân lực ngành Lưu trữ trở thành yêu cầu tất yếu. Mô hình phát triển nguồn nhân lực thích ứng số đề xuất việc tích hợp sâu rộng các nền tảng học tập trực tuyến hiện đại, tiêu biểu là hệ thống quản lý học tập và các khóa học trực tuyến đại chúng mở vào quá trình đào tạo và phát triển chuyên môn.
Một là, tiềm năng và vai trò của nền tảng LMS, MOOC.
Trong đó, LMS là hệ thống quản lý học tập cho phép tổ chức, phân phối, theo dõi và đánh giá hiệu quả đào tạo trong môi trường số hóa. MOOC, ngược lại, hướng đến khả năng tiếp cận tri thức quy mô lớn, mở rộng phạm vi học tập đến mọi đối tượng với chi phí thấp hoặc miễn phí. Hai hình thức này, khi được kết hợp một cách chiến lược, có thể: (1) Tối ưu hóa khả năng tiếp cận và linh hoạt hóa tiến trình học tập, cho phép người học lựa chọn thời gian, không gian và tốc độ phù hợp với bản thân; (2) Cá nhân hóa lộ trình học tập dựa trên mức độ tiếp thu, vị trí công việc và định hướng phát triển nghề nghiệp cụ thể của từng cán bộ lưu trữ (UNESCO, 2021)7. Đồng thời, tăng cường khả năng cập nhật kiến thức công nghệ mới như lưu trữ số, AI trong quản lý tài liệu, Blockchain trong xác thực thông tin, vốn là những kỹ năng thiết yếu trong bối cảnh hiện đại.
Hai là, thực tiễn triển khai tại các quốc gia tiên tiến.
(1) Tại Singapore, Cơ quan Lưu trữ Quốc gia đã triển khai hệ thống LMS nội bộ có tên Digital Archives Learning Hub, kết nối hơn 1.000 cán bộ với hệ thống đào tạo đa dạng, bao gồm các khóa học về quy trình số hóa tài liệu, bảo vệ dữ liệu cá nhân, và ứng dụng dữ liệu lớn trong phân tích hồ sơ lưu trữ. Nền tảng này còn tích hợp tính năng đánh giá theo năng lực, cấp chứng nhận điện tử và đồng bộ với hệ thống quản trị nhân sự quốc gia (National Archives of Singapore, 2022)8.
(2) Tại Hàn Quốc, Bộ Nội vụ và An toàn đã thiết lập hệ sinh thái học tập Korea e-Learning Center dành riêng cho công chức ngành lưu trữ. Các khóa học trên hệ thống tập trung vào kỹ năng phân loại tài liệu số, bảo mật hệ thống lưu trữ điện tử và ứng dụng AI trong phân tích vòng đời hồ sơ. Theo báo cáo năm 2021, hơn 80% cán bộ hoàn thành ít nhất 3 khóa học trực tuyến/năm và hơn 65% trong số họ cho rằng hình thức đào tạo này giúp nâng cao rõ rệt hiệu suất làm việc (MOIS Korea, 2021)9.
Ba là, tác động đối với các quốc gia đang phát triển.
Đối với các quốc gia đang trong tiến trình hiện đại hóa hành chính như Việt Nam, việc ứng dụng LMS và MOOC vào đào tạo cán bộ lưu trữ được coi là giải pháp chiến lược nhằm: (1) Giải quyết tình trạng thiếu hụt chuyên gia đào tạo trực tiếp tại các địa phương. (2) Giảm chi phí đào tạo nhưng vẫn bảo đảm chất lượng, nhờ tính năng học tập từ xa, không giới hạn về mặt địa lý. (3) Chuẩn hóa và đồng bộ năng lực chuyên môn trên toàn hệ thống lưu trữ công, từ trung ương đến địa phương.
Ngoài ra, việc sử dụng dữ liệu học tập từ các nền tảng LMS giúp các tổ chức phân tích hành vi học tập, đo lường hiệu quả đào tạo và điều chỉnh chương trình bồi dưỡng một cách linh hoạt, hướng đến mục tiêu phát triển nguồn nhân lực lưu trữ có khả năng thích ứng và đổi mới không ngừng (WIPO, 2022)10.
3.2. Ứng dụng AI và big data trong quản trị nhân lực
Điểm nổi bật trong mô hình phát triển nguồn nhân lực thích ứng số là việc tích hợp công nghệ AI và phân tích Big Data vào các hoạt động quản lý, đánh giá và đào tạo nhân lực. Việc này không chỉ thay đổi cách thức vận hành truyền thống của các bộ phận nhân sự mà còn mở ra hướng tiếp cận mới mang tính khoa học, linh hoạt và cá nhân hóa cao.
Thứ nhất, AI trong đánh giá năng lực và đề xuất đào tạo.
AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong việc đánh giá năng lực cá nhân một cách định lượng và chính xác hơn nhờ vào khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc, phân tích hành vi học tập và làm việc thông qua các công cụ kỹ thuật số. Các thuật toán học máy có thể: (1) Phân tích kết quả công việc, bài kiểm tra năng lực, thời gian hoàn thành nhiệm vụ và mức độ tham gia học tập để xác định năng lực thực tế của từng cá nhân; (2) Phát hiện khoảng cách kỹ năng giữa năng lực hiện tại và yêu cầu của vị trí hoặc chiến lược tổ chức, từ đó gợi ý chương trình đào tạo phù hợp; (3) Cá nhân hóa nội dung đào tạo và đề xuất lộ trình phát triển nghề nghiệp theo thời gian thực giúp người học không bị quá tải hoặc bỏ sót kỹ năng cần thiết (Netguru, 2024)11.
Tại Cơ quan Lưu trữ quốc gia Singapore, nền tảng đào tạo nội bộ tích hợp AI có khả năng tự động điều chỉnh nội dung theo tiến độ học của từng học viên, đồng thời đưa ra gợi ý học phần kế tiếp dựa trên dữ liệu tương tác (National Archives Singapore, 2023)12.
Thứ hai, Big Data trong phân tích xu hướng và hoạch định chiến lược.
Song song với AI, phân tích Big Data được coi là công cụ chiến lược giúp nhà quản lý có cái nhìn toàn diện về tình hình phát triển nhân lực. Hệ thống quản lý học tập và làm việc hiện nay lưu trữ lượng lớn dữ liệu liên quan đến: (1) Hành vi học tập (tần suất đăng nhập, độ hoàn thành bài tập, thời gian học…); (2) Hiệu suất công việc (KPIs, phản hồi nội bộ, tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ); (3) Nhu cầu kỹ năng mới theo biến động công nghệ và chính sách tổ chức.
Việc khai thác dữ liệu này cho phép dự báo xu hướng học tập, nhận diện năng lực nổi bật hoặc thiếu hụt trong từng đơn vị, từ đó giúp bộ phận quản lý chủ động xây dựng kế hoạch đào tạo. Đặc biệt,trong lĩnh vực lưu trữ, việc ứng dụng dữ liệu lớn để phân tích quy trình số hóa, bảo mật và khai thác thông tin là yếu tố cốt lõi, các công cụ phân tích này trở thành “bản đồ chiến lược” không thể thiếu.
Khi được tích hợp đồng bộ, AI và Big Data tạo ra một hệ sinh thái đào tạo thông minh, là nơi ra quyết định về nguồn nhân lực dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính. Điều này có ý nghĩa đặc biệt trong ngành Lưu trữ vốn yêu cầu sự chính xác cao, khả năng thích ứng công nghệ và tư duy bảo mật thông tin. Hàn Quốc đã triển khai hệ thống phân tích năng lực số cho các cơ quan hành chính, trong đó kết hợp AI và Big Data để định hướng lộ trình phát triển năng lực cho từng nhóm công chức, bao gồm cả chuyên viên lưu trữ.
3.3. Thúc đẩy học tập suốt đời và tư duy đổi mới
Trong khuôn khổ của mô hình quản lý nhân lực thích ứng số, học tập suốt đời không chỉ là một phương châm giáo dục mà đã trở thành nền tảng thiết yếu để duy trì năng lực cạnh tranh và thích ứng của đội ngũ nhân lực ngành lưu trữ trước những biến đổi nhanh chóng của thời đại số. Sự phát triển không ngừng của các công nghệ mới, như: AI tạo sinh, Blockchain, điện toán đám mây và tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) đã làm thay đổi về kỹ năng nghề nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực lưu trữ tài liệu và dữ liệu số.
(1) Nhu cầu cập nhật liên tục kỹ năng số và tư duy sáng tạo.
Nhân sự lưu trữ hiện đại không chỉ cần hiểu biết chuyên môn về nghiệp vụ lưu trữ truyền thống mà còn phải thành thạo trong việc sử dụng công nghệ số để tổ chức, quản lý, khai thác và bảo mật thông tin điện tử. Điều này đòi hỏi họ phải thường xuyên cập nhật kiến thức mới, chủ động học tập và rèn luyện tư duy phản biện, tư duy hệ thống, khả năng thích ứng và đổi mới sáng tạo trong bối cảnh mới.
Theo một nghiên cứu của Tổ chức Giáo dục, Khoa học và Văn hóa của Liên Hợp Quốc (UNESCO, 2023)13, các tổ chức trong lĩnh vực di sản và lưu trữ nếu không khuyến khích nhân viên học tập liên tục thì sẽ sớm bị tụt hậu trước các mô hình lưu trữ điện tử mới như lưu trữ phân tán bằng Blockchain, khai thác dữ liệu bằng AI và bảo mật theo mô hình “zero trust”.
(2) Xây dựng văn hóa tổ chức thúc đẩy đổi mới và chia sẻ tri thức.
Một tổ chức lưu trữ số hiệu quả cần phát triển văn hóa học tập và đổi mới sáng tạo. Đây là yếu tố then chốt để kiến tạo môi trường làm việc nơi mà các nhân viên không ngại thử nghiệm cái mới, sẵn sàng chia sẻ tri thức, học hỏi lẫn nhau và cùng tham gia cải tiến quy trình. Mô hình này đã được áp dụng thành công tại một số tổ chức, như: thư viện Quốc gia Hà Lan và Cơ quan Lưu trữ Quốc gia Nhật Bản đã khuyến khích nhân viên chủ động đề xuất giải pháp số hóa quy trình lưu trữ từ khâu tiếp nhận, xử lý, phân loại đến cung cấp dữ liệu cho công chúng (NDL, 2023)14.
Đặc biệt, việc thiết lập mạng lưới học tập nội bộ và các chương trình phát triển chuyên môn liên tục trên nền tảng số giúp duy trì sự kết nối, trao đổi chuyên môn và thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ mới vào thực tiễn nghiệp vụ.
(3) Thúc đẩy số hóa toàn diện trong hệ sinh thái lưu trữ.
Học tập suốt đời còn là động lực cho quá trình chuyển đổi toàn diện hệ thống lưu trữ truyền thống sang hệ sinh thái lưu trữ điện tử hiện đại. Việc số hóa toàn bộ quy trình lưu trữ, từ khâu hình thành tài liệu, lưu giữ, quản lý vòng đời cho đến cung cấp thông tin chỉ có thể được thực hiện hiệu quả khi đội ngũ nhân lực được trang bị đủ kiến thức, kỹ năng và thái độ phù hợp với yêu cầu của môi trường làm việc số.
Các sáng kiến như mô hình “lưu trữ thông minh” hay “lưu trữ hướng dữ liệu” đang được nhiều quốc gia áp dụng đều lấy học tập liên tục và đổi mới sáng tạo làm trụ cột phát triển bền vững cho ngành Lưu trữ trong thế kỷ XXI.
4. Kết luận và khuyến nghị
Thứ nhất, tại Hàn Quốc, hệ thống học tập nội bộ dựa trên AI trong bồi dưỡng công chức lưu trữ. Bộ Nội vụ và An toàn đã triển khai thành công một nền tảng học tập nội bộ thông minh, tích hợp AI nhằm cá nhân hóa quá trình đào tạo, từ đánh giá năng lực đầu vào đến đề xuất lộ trình học tập theo vị trí việc làm. Nền tảng này đã được ứng dụng rộng rãi trong đào tạo công chức hành chính, bao gồm cả nhân sự phụ trách lĩnh vực lưu trữ và quản lý hồ sơ số. Kết quả cho thấy, hiệu quả tiếp thu kiến thức và mức độ ứng dụng thực tiễn của học viên tăng hơn 30% so với phương pháp đào tạo truyền thống (MOIS Korea, 2022)15.
Thứ hai, tại Singapore, hệ sinh thái học tập dữ liệu hóa tại Cơ quan Lưu trữ Quốc gia.
Một ví dụ tiêu biểu khác là Cơ quan Lưu trữ quốc gia Singapore, nơi đã xây dựng một hệ sinh thái đào tạo kỹ thuật số tích hợp Big Data để giám sát, phân tích hành vi học tập của nhân viên. Hệ thống không chỉ đánh giá năng lực chuyên môn dựa trên kết quả học tập và tương tác, mà còn đưa ra các báo cáo dự đoán khả năng thích ứng số của từng cá nhân. Điều này giúp lãnh đạo có cái nhìn sâu về hiện trạng kỹ năng nội bộ, từ đó đưa ra các quyết định phân công, quy hoạch nhân lực chính xác và kịp thời (GovTech Singapore, 2023)16.
Ngân hàng Thế giới (WB) trong báo cáo “The Future of Work in Developing Economies” (2020) đã nhấn mạnh, DAHRM là mô hình ưu tiên nên áp dụng tại các quốc gia đang phát triển, nơi quá trình chuyển đổi số diễn ra thiếu đồng bộ, năng lực nhân lực còn hạn chế và các nguồn lực tài chính chưa thực sự mạnh. Báo cáo này khuyến nghị kết hợp giữa học tập trực tuyến linh hoạt, phân tích dữ liệu lớn và AI vào các chính sách nhân sự khu vực công, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như lưu trữ, hành chính điện tử và dữ liệu mở nhằm gia tăng khả năng tiếp cận dịch vụ công, nâng cao tính minh bạch và hiệu quả điều hành (World Bank, 2020)17.
Không chỉ ở các nước phát triển, mô hình DAHRM còn được thử nghiệm tại các nước, như: Estonia, Malaysia và Kenya, với nhiều mức độ điều chỉnh linh hoạt tùy theo điều kiện thực tế. Ví dụ, Malaysia đã xây dựng cổng học tập công vụ tích hợp dữ liệu năng lực (MyLearning), trong khi Estonia áp dụng hệ thống “digital talent passport” để theo dõi tiến trình nâng cao kỹ năng của công chức, giúp chính phủ điều phối hiệu quả các chương trình đào tạo quy mô lớn.
Việt Nam cần áp dụng mô hình đào tạo nhân lực lưu trữ theo hướng chuyên sâu, số hoá, liên tục, với trọng tâm là: (1) Xây dựng khung năng lực chuyên biệt cho các cấp độ vai trò; (2) Triển khai hệ thống học tập số, AI/Big Data để đánh giá và cá nhân hóa; (3) Thiết lập văn hóa học tập suốt đời và môi trường đổi mới nội bộ. Đây là nền tảng để phát triển nguồn nhân lực lưu trữ thích ứng với chuyển đổi số, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý hành chính, minh bạch và chất lượng chính quyền số.
Chú thích:
1. Report on national digital transformation July 2024. https://english.mic.gov.vn/report-on-national-digital-transformation-july-2024-197241003150430743.htm?utm_source
2. Dessler, G. (2020). Human Resource Management (16th ed.). Pearson Education.
3. Bộ Nội vụ (2021). Báo cáo tổng kết công tác văn thư, lưu trữ năm 2021 và phương hướng nhiệm vụ năm 2022. Hà Nội: Bộ Nội vụ.
4. Liew (2017). Archival education and training in the digital era: Needs, challenges, and directions. Archives and Manuscripts, 45(1), 2–15.
5. Yusof, Z. M., & Chell, R. W. (2010). Information and records management: Improving compliance with recordkeeping standards. Records Management Journal, 20(1), 37–52.
6. ICA (2022). Digital Records Management: Best Practices and Global Trends. ICA Publications.
7. UNESCO (2021). Digital Transformation of the Archives and the Role of Archivists in the 21st Century. Paris: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. Retrieved from https://unesdoc.unesco.org/
8. National Archives of Singapore (2022). Annual Report: Archival Transformation in the Digital Era. Retrieved from https://nas.gov.sg
9. Ministry of the Interior and Safety Korea. (2021). Smart Government Training Platform. Retrieved from https://mois.go.kr
10. World Intellectual Property Organization (WIPO) (2022). Digital Skills for the Future of Work: Implications for Public Sector Learning. Geneva: WIPO.
11. Netguru 2024, Netguru. (2024). AI in Human Resources: The Future of Workforce Planning. Retrieved from https://www.netguru.com/blog/ai-in-hr
12. National Archives of Singapore. (2023). Smart Learning in Archival Education. https://www.nas.gov.sg
13. UNESCO (2023). Digital Transformation and Skills in Heritage Professions. Retrieved from https://www.unesco.org
14. NDL – National Diet Library Japan. (2023). Digitization and Staff Capacity Development in Archives. Retrieved from https://www.ndl.go.jp
15. Ministry of the Interior and Safety of Korea. (2022). Digital Capacity Building Framework Report. Seoul, Korea.
16. GovTech Singapore (2023). Building a Data-Driven Learning Culture in Archives. https://www.tech.gov.sg
17. World Bank (2020). The Future of Work in Developing Economies. Washington, DC.
