International experience in high-quality human resource development and digital transformation in education – lessons for Vietnam
ThS. Nguyễn Hằng Nga
Trường Chính trị tỉnh Nghệ An
Email: wubnguyen@gmail.com
(Quanlynhanuoc.vn) – Trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data), tự động hóa, kinh tế số và chuyển đổi xanh đang làm thay đổi mạnh yêu cầu về nguồn nhân lực. Bài viết phân tích kinh nghiệm của Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc trong phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao gắn với chuyển đổi số giáo dục, tập trung vào phát triển kỹ năng số, liên kết nhà trường – doanh nghiệp, ứng dụng dữ liệu và AI, phát triển nhà giáo và học tập suốt đời. Từ đó, bài viết rút ra một số gợi mở cho Việt Nam về hoàn thiện thể chế, đổi mới đào tạo, dự báo nhu cầu kỹ năng và xây dựng hệ sinh thái giáo dục số bao trùm.
Từ khóa: Nguồn nhân lực chất lượng cao; chuyển đổi số giáo dục; kỹ năng số; trí tuệ nhân tạo; giáo dục nghề nghiệp; kinh nghiệm quốc tế.
Abstract: Artificial intelligence (AI), big data, automation, the digital economy, and the green transition are significantly reshaping workforce requirements. This article examines the experiences of China, Japan, and South Korea in developing high-quality human resources linked to digital transformation in education, with a focus on digital skills development, school-enterprise linkages, the application of data and AI, teacher development, and lifelong learning. Based on these experiences, the article draws several lessons for Vietnam concerning institutional improvement, training reform, skills demand forecasting, and the development of an inclusive digital education ecosystem.
Keywords: High-quality human resources; digital transformation in education; digital skills; artificial intelligence; vocational education and training; international experience.
1. Đặt vấn đề
Chất lượng nguồn nhân lực là một trong những yếu tố quyết định năng suất, năng lực đổi mới và sức cạnh tranh của nền kinh tế. Sự phát triển nhanh của AI, Big Data, robot, điện toán đám mây (Cloudy Computing) và chuyển đổi xanh đang rút ngắn vòng đời kỹ năng, tạo ra nghề mới và làm biến đổi sâu sắc nhiều nghề hiện hữu. Trong bối cảnh đó, nguồn nhân lực chất lượng cao không thể chỉ được nhận diện qua trình độ đào tạo mà cần được đánh giá trên các phương diện như năng lực chuyên môn, kỹ năng số, tư duy phân tích, khả năng sáng tạo, thích ứng và học tập suốt đời. Theo đó, trọng tâm đánh giá chuyển từ “có bằng cấp gì” sang “có năng lực làm gì, khả năng tiếp tục học hỏi và tạo ra giá trị như thế nào”. Chuyển đổi số giáo dục vì vậy có quan hệ chặt chẽ với phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao. Nếu số hóa chủ yếu là chuyển tài liệu và quy trình sang môi trường số, còn ứng dụng công nghệ nhằm cải thiện từng hoạt động cụ thể, thì chuyển đổi số hướng tới sự thay đổi toàn diện trong quản trị, dạy và học, kiểm tra đánh giá, phát triển đội ngũ nhà giáo, quản trị dữ liệu và kết nối giáo dục với thị trường lao động. Công nghệ chỉ thực sự có ý nghĩa khi góp phần nâng cao kết quả học tập, năng lực người học, hiệu quả quản trị và công bằng giáo dục. Vì vậy, bài viết tiếp cận chuyển đổi số giáo dục như một quá trình đổi mới đồng bộ về thể chế, sư phạm và công nghệ, thay vì đơn thuần là đầu tư thiết bị và hạ tầng số.
Đối với Việt Nam, kết nối phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao với chuyển đổi số giáo dục đã trở thành định hướng lớn. Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là đột phá quan trọng, đồng thời nhấn mạnh phát triển, trọng dụng nhân lực chất lượng cao và nhân tài, nhất là trong khoa học cơ bản, kỹ thuật và công nghệ then chốt. Nghị quyết số 71-NQ/TW ngày 22/8/2025 của Bộ Chính trị đặt giáo dục nghề nghiệp vào vai trò phát triển lực lượng lao động kỹ năng cao, giáo dục đại học vào vai trò phát triển nhân lực trình độ cao, nhân tài và đổi mới sáng tạo; đồng thời, yêu cầu xây dựng hệ thống giáo dục mở, liên thông và học tập suốt đời. Chiến lược phát triển giáo dục đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045 (Quyết định số 1705/QĐ-TTg ngày 31/12/2024 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt) và Đề án chuyển đổi số giáo dục tạo khung chính sách để hiện đại hóa quản trị và dạy học (Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25/01/2022 của Thủ tướng Chính phủ).
Bài viết sử dụng phương pháp nghiên cứu tài liệu, phân tích chính sách và so sánh trường hợp nhằm trả lời ba câu hỏi chính: (1) Các quốc gia được lựa chọn tổ chức mối quan hệ giữa Nhà nước, cơ sở giáo dục, doanh nghiệp, giáo viên và người học như thế nào; (2) Những nguyên tắc nào có thể khái quát và những điều kiện nào chi phối khả năng vận dụng kinh nghiệm; (3) Việt Nam nên tiếp thu theo hướng nào để bảo đảm phù hợp với bối cảnh thực tiễn, tránh sao chép mô hình một cách máy móc.
Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc được lựa chọn vì cùng thuộc khu vực Đông Á nhưng thể hiện những cách tiếp cận khác nhau về quy mô nền tảng số, lộ trình chuyển đổi và mức độ huy động doanh nghiệp tham gia phát triển nguồn nhân lực. Việc so sánh được thực hiện trên khung logic: chiến lược; chuẩn kỹ năng; liên kết giáo dục với thị trường lao động; phát triển giáo viên; dữ liệu và AI; học tập suốt đời; công bằng số và quản trị rủi ro.
2. Kinh nghiệm của một số quốc gia
2.1. Trung Quốc – Chuyển đổi số giáo dục ở quy mô hệ thống gắn với chiến lược nhân tài và hiện đại hóa quốc gia
Trung Quốc là trường hợp đáng chú ý bởi chuyển đổi số giáo dục được đặt trong một kiến trúc chính sách quốc gia rộng hơn về xây dựng cường quốc giáo dục, khoa học – công nghệ và nhân tài. Từ năm 2022, nước này triển khai Hành động chiến lược quốc gia về số hóa giáo dục; đến giai đoạn 2024 – 2035, số hóa và AI tiếp tục được xác định là một đột phá để nâng chất lượng, mở rộng công bằng và tăng khả năng phục vụ chiến lược phát triển. Năm 2025, Bộ Giáo dục cùng tám cơ quan trung ương ban hành ý kiến về đẩy nhanh số hóa giáo dục, nhấn mạnh ba hướng tích hợp hóa, thông minh hóa và quốc tế hóa, đồng thời yêu cầu chuyển đổi đồng bộ từ nguồn học liệu, phương thức dạy – học đến dữ liệu, dịch vụ công, quản trị và học tập suốt đời (Ministry of Education of China, 2025a). Điểm quan trọng ở đây là công nghệ không được xem như một dự án thiết bị riêng biệt mà như hạ tầng của một hệ sinh thái giáo dục mới.
Hạt nhân của mô hình là nền tảng “Giáo dục thông minh Trung Quốc” (Smart Education of China). Nền tảng được ra mắt năm 2022 và phát triển trong giáo dục phổ thông, nghề nghiệp, đại học và học tập suốt đời. Đến năm 2025, Bộ Giáo dục Trung Quốc cho biết nền tảng có hơn 164 triệu người dùng đăng ký và hơn 61,3 tỷ lượt truy cập, trở thành một trong những kho tài nguyên giáo dục số có quy mô lớn nhất thế giới (Ministry of Education of China, 2025b). Giá trị của nền tảng không chỉ nằm ở số lượng khóa học mà ở khả năng tích hợp tài nguyên, dịch vụ hành chính giáo dục, đào tạo giáo viên, thực hành mô phỏng, hỗ trợ nghiên cứu và học tập cá nhân hóa. Từ năm 2025 – 2026, nền tảng được nâng cấp theo hướng có trung tâm tài nguyên quốc gia, trung tâm dịch vụ giáo dục, trung tâm học tập suốt đời và các mô-đun AI, qua đó dịch chuyển từ “kho học liệu số” sang “hạ tầng giáo dục thông minh” (Ministry of Education of China, 2026a).
Một kinh nghiệm đặc biệt có ý nghĩa là cách Trung Quốc dùng số hóa để mở rộng tiếp cận nguồn lực chất lượng cao. Nền tảng quốc gia cho phép các trường ở địa bàn nông thôn, vùng khó khăn kết nối với trường và giáo viên có chất lượng ở đô thị, tổ chức lớp học trực tuyến đồng bộ hoặc sử dụng học liệu dùng chung. Một số địa phương phát triển mô hình trường kết nghĩa số, lớp học đám mây và mô phỏng thực hành để giảm chênh lệch về cơ hội. Cách tiếp cận này cho thấy công bằng số không chỉ là “có thiết bị và Internet” mà còn là khả năng tiếp cận giáo viên giỏi, chương trình tốt, dịch vụ hỗ trợ và trải nghiệm học tập mà trước đây phụ thuộc mạnh vào vị trí địa lý. Đây là gợi ý quan trọng đối với các tỉnh có địa bàn rộng và chênh lệch vùng miền như Nghệ An.
Trung Quốc xây dựng kiến trúc dữ liệu phục vụ quản trị. Chính sách năm 2025 yêu cầu phát triển trung tâm dữ liệu lớn giáo dục quốc gia, thống nhất chuẩn dữ liệu và chuẩn giao diện, kết nối dữ liệu giữa các cấp, các vùng và các cơ quan; từng bước liên thông dữ liệu trường học, học sinh và giáo viên với các dữ liệu dân số, địa lý, kinh tế – xã hội và ngành nghề (Ministry of Education of China, 2025a). Đây là bước chuyển quan trọng từ “tin học hóa quản lý” sang quản trị dựa trên dữ liệu. Về lý thuyết, dữ liệu có thể hỗ trợ phân bổ nguồn lực, nhận diện nhóm người học cần hỗ trợ, dự báo nhu cầu đào tạo và đánh giá chất lượng. Tuy nhiên, quy mô dữ liệu càng lớn càng đặt ra yêu cầu cao về mục đích sử dụng, bảo vệ thông tin cá nhân, an ninh mạng, chất lượng dữ liệu và trách nhiệm giải trình của thuật toán.
Ở phương diện AI, cách tiếp cận của Trung Quốc có hai lớp. Lớp thứ nhất, là phổ cập năng lực AI và sử dụng AI để đổi mới dạy – học. Năm 2025, Trung Quốc công bố Sách trắng về Giáo dục thông minh và thúc đẩy “AI + giáo dục”, với các chương trình thí điểm ở trường phổ thông và đại học, phát triển tài nguyên AI, trợ lý học tập, hỗ trợ giáo viên, đánh giá và quản trị. Bộ Giáo dục nhấn mạnh AI phải góp phần phát triển tư duy bậc cao, khả năng phán đoán, giải quyết vấn đề, thực hành và sáng tạo, thay vì chỉ tự động hóa thao tác học tập (Ministry of Education of China, 2025c). Lớp thứ hai, là dùng hệ thống giáo dục để tạo nguồn nhân lực AI cho nền kinh tế: mở rộng chương trình AI, vi mạch, công nghệ sinh học, năng lượng mới và các lĩnh vực liên ngành; đồng thời, điều chỉnh hoặc loại bỏ chương trình không còn phù hợp với nhu cầu chiến lược và thị trường lao động (Ministry of Education of China, 2025d).
Liên kết giáo dục với sản xuất là trụ cột thứ hai của kinh nghiệm Trung Quốc. Trong giáo dục nghề nghiệp, cải cách được triển khai theo hướng tích hợp ngành – giáo dục ở cấp địa phương và theo chuỗi công nghiệp. Các liên minh thành phố về tích hợp sản nghiệp – giáo dục, cộng đồng tích hợp ngành nghề và cơ chế hợp tác giữa trường nghề với doanh nghiệp được sử dụng để điều chỉnh chuyên ngành, xây dựng chuẩn, tổ chức thực hành và phát triển đội ngũ. Đáng chú ý, hướng dẫn liên ngành năm 2025 về doanh nghiệp mạnh về kỹ năng mô tả một “chuỗi sinh thái kỹ năng”, trong đó doanh nghiệp cung cấp vị trí việc làm, tiêu chuẩn và người hướng dẫn; nhà trường cung cấp người học, giáo viên và tài nguyên; Nhà nước cung cấp thể chế, dịch vụ và quản lý. Cách phân vai này biến doanh nghiệp từ bên tiếp nhận lao động thành chủ thể đồng tạo ra kỹ năng (Ministry of Human Resources and Social Security et al., 2025).
Ở bậc đại học, Trung Quốc tăng cường liên kết giữa đào tạo, nghiên cứu khoa học và đổi mới công nghiệp. Các chương trình đào tạo nhân tài đỉnh cao ở AI, bán dẫn và các công nghệ chiến lược đã huy động nguồn lực từ trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp. Điểm đáng chú ý là cơ cấu ngành học được xem như một biến chính sách có thể điều chỉnh nhanh hơn trước: dữ liệu về nhân tài, nhu cầu chiến lược, xu hướng công nghệ và thị trường lao động được dùng để định hướng mở mới, tái cấu trúc hoặc thu hẹp ngành đào tạo. Mô hình này tạo khả năng phản ứng nhanh với nhu cầu quốc gia, nhưng cũng đặt ra yêu cầu bảo đảm tự chủ học thuật, tránh chạy theo nhu cầu ngắn hạn và duy trì nền tảng khoa học cơ bản.
Học tập suốt đời được số hóa theo hướng hình thành hạ tầng công cộng. Chính sách năm 2025 đặt mục tiêu phát triển khung trình độ, ngân hàng tín chỉ, cơ chế công nhận kết quả học tập và nền tảng giáo dục suốt đời; năm 2026, trung tâm học tập suốt đời trên Smart Education of China cung cấp các nhóm nội dung từ kỹ năng nghề, nâng cấp tri thức đến giáo dục văn hóa và đời sống (Ministry of Education of China, 2026a). Cách làm này đáng chú ý vì chuyển trọng tâm từ một số khóa đào tạo lại rời rạc sang xây dựng cơ chế để kết nối học tập chính quy, không chính quy và đào tạo nghề trong suốt vòng đời lao động.
2.2. Nhật Bản – Phát triển năng lực số theo lộ trình, gắn giáo dục phổ thông với chuẩn kỹ năng và tái đào tạo lực lượng lao động
Nhật Bản là trường hợp điển hình của cách tiếp cận theo lộ trình bằng việc xây hạ tầng trước, chuẩn hóa năng lực và dữ liệu tiếp theo, sau đó mới thúc đẩy sử dụng sâu và tạo giá trị mới. Kế hoạch cơ bản lần thứ tư về thúc đẩy giáo dục giai đoạn 2023 – 2027 mô tả chuyển đổi số qua ba nấc: số hóa, tối ưu hóa và tạo giá trị mới. Mục tiêu không phải thay thế giáo dục trực tiếp bằng trực tuyến mà tìm sự kết hợp tối ưu giữa hoạt động trực tiếp và công nghệ theo tình huống học tập. Chính sách đồng thời gắn GIGA School, năng lực thông tin, cải cách công việc trường học, năng lực ICT của giáo viên, chuẩn dữ liệu giáo dục và phát triển nhân lực số vào một cấu trúc thống nhất (MEXT, 2023).
GIGA School là nền hạ tầng quyết định của giai đoạn đầu. Nhật Bản thúc đẩy môi trường một thiết bị cho mỗi học sinh cùng mạng băng rộng, đám mây và các nền tảng học tập. Sau khi đạt độ phủ thiết bị cao, trọng tâm chính sách chuyển sang “sử dụng thường ngày”, cải thiện mạng, thay thế thiết bị, an toàn thông tin và phát triển mô hình dạy học. Chương trình “Trường học dẫn đầu về chuyển đổi số” (Leading DX School) sử dụng các phần mềm phổ thông và môi trường đám mây của GIGA để kết hợp học tập cá nhân hóa với học tập hợp tác, đồng thời số hóa công việc hành chính và chia sẻ các thực hành tốt trên toàn quốc (MEXT, 2025a). Kinh nghiệm rút ra ở đây là không coi tỷ lệ thiết bị là chỉ tiêu cuối cùng; giai đoạn thứ hai phải đo mức độ sử dụng, chất lượng hoạt động học và tác động tới giáo viên.
Nhật Bản cũng xử lý chuyển đổi số từ phía chương trình học. Năng lực sử dụng thông tin được xem là nền tảng xuyên suốt; lập trình được đưa vào giáo dục phổ thông, trong khi môn Thông tin ở trung học phổ thông trở thành một cấu phần quan trọng của chương trình. Ở bậc đại học, Chính phủ thúc đẩy các chương trình toán học, khoa học dữ liệu và AI, kể cả với sinh viên không thuộc khối kỹ thuật, nhằm hình thành năng lực ứng dụng dữ liệu và AI trong chuyên môn. Cách tiếp cận này tạo “hai tầng kỹ năng”, một tầng phổ cập cho số đông và một tầng chuyên sâu cho lực lượng dẫn dắt chuyển đổi. Đây là điểm quan trọng đối với chính sách nguồn nhân lực chất lượng cao vì không thể chỉ đào tạo một nhóm nhỏ chuyên gia AI nếu phần lớn lực lượng lao động thiếu năng lực sử dụng và phối hợp với công nghệ.
Từ năm 2024, chương trình DX High School tiếp tục nối chuỗi từ giáo dục phổ thông lên đại học và thị trường lao động. Các trường trung học được hỗ trợ để tăng cường toán học, thông tin, học tập liên môn, nghiên cứu theo dự án, sử dụng chuyên gia bên ngoài và liên kết với đại học, cao đẳng công nghệ, doanh nghiệp. Năm tài khóa 2026, chương trình tiếp tục hỗ trợ trường mới và trường duy trì năm thứ hai, thứ ba với các mức tài trợ khác nhau; đồng thời, hình thành các loại hình ưu tiên như chuyên nghiệp, toàn cầu và phát triển đặc trưng địa phương (MEXT, 2026a). Điểm thiết kế đáng chú ý là đầu tư thiết bị được gắn với đổi mới chương trình và mạng lưới đối tác, tránh mô hình phòng máy hiện đại nhưng tách khỏi nội dung học.
Ở phía thị trường lao động, Nhật Bản xây dựng “Tiêu chuẩn kỹ năng số” (Digital Skill Standards) như một “ngôn ngữ chung” giữa người lao động, doanh nghiệp và đơn vị đào tạo. Phiên bản 2.0 công bố tháng 4/2026 gồm chuẩn năng lực chuyền đỏi số phổ thông cho mọi người làm việc và chuẩn cho các vai trò thúc đẩy chuyển đổi số. Cấu trúc chuyên môn bao gồm kiến trúc kinh doanh, thiết kế, khoa học dữ liệu, quản trị dữ liệu, kỹ thuật phần mềm và an ninh mạng; phiên bản mới phản ánh sự phát triển của chuyển đổi số dựa trên AI và vai trò ngày càng lớn của quản trị dữ liệu (METI & IPA, 2026). Giá trị của chuẩn kỹ năng không nằm ở việc tạo thêm chứng chỉ, mà ở khả năng giúp doanh nghiệp xác định khoảng trống kỹ năng, người lao động lập lộ trình học và nhà cung cấp đào tạo thiết kế nội dung sát nhu cầu.
Một cơ chế đáng chú ý khác là “Chương trình học tập chuyển đổi số” (Manabi DX Quest) của Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp. Thay vì đào tạo số chủ yếu bằng bài giảng, chương trình sử dụng dữ liệu doanh nghiệp, tình huống thực tế và dự án hợp tác với doanh nghiệp nhỏ và vừa ở địa phương. Người học phải làm việc theo nhóm, xác định vấn đề, dùng dữ liệu và công nghệ để đề xuất giải pháp, giao tiếp với doanh nghiệp và trải nghiệm khó khăn của triển khai thúc đẩy chuyển đổi số ngoài đời thực. Năm 2024, có khoảng 2.400 người tham gia phần nghiên cứu tình huống, với mức hài lòng được Bộ Kinh tế, thương mại và công nghiệp Nhật Bản công bố là 84%; năm 2025 chương trình tiếp tục được triển khai cho sinh viên và người đi làm (METI, 2025). Điều này phản ánh quan điểm quan trọng, kỹ năng số cấp cao không chỉ là kỹ thuật mà còn là năng lực chuyển đổi vấn đề kinh doanh thành bài toán dữ liệu – công nghệ và tổ chức thay đổi.
Cơ chế điều phối giữa giáo dục và công nghiệp cũng được thiết kế ở cấp trung ương. Bộ Giáo dục và Bộ Kinh tế, thương mại và công nghiệp Nhật Bản duy trì diễn đàn phối hợp phát triển nhân lực số với sự tham gia của cơ sở giáo dục, doanh nghiệp và các chủ thể liên quan. Ở cấp trường, chuyển đổi số trường học khuyến khích hợp tác với đại học và chuyên gia; ở cấp doanh nghiệp, “Tiêu chuẩn kỹ năng số” và các mô hình phát triển nhân lực hỗ trợ xây dựng lộ trình năng lực giúp người lao động tạo cơ hội cập nhật kỹ năng. Như vậy, Nhật Bản không dựa vào một chương trình “quốc gia duy nhất” mà tạo ra nhiều mắt xích có chuẩn chung, từ phổ thông, đại học đến học tập trong doanh nghiệp.
2.3. Hàn Quốc – Phát triển nhân lực số quy mô lớn, doanh nghiệp dẫn dắt đào tạo
Hàn Quốc kết hợp hai chiến lược có quan hệ trực tiếp thông qua số hóa hệ thống giáo dục và mở rộng nhanh nguồn nhân lực cho các ngành công nghệ cao. Kế hoạch đào tạo một triệu nhân lực số giai đoạn 2022 – 2026 đặt mục tiêu mở rộng cơ hội giáo dục số cho người dân và hình thành đội ngũ từ phổ cập đến chuyên gia (Ministry of Education, Republic of Korea, 2022). Tiếp đó, chiến lược “AI for All” năm 2025 nhấn mạnh năng lực AI cơ bản trong mọi giai đoạn của cuộc đời và phát triển nhóm chuyên gia có khả năng dẫn dắt quá trình chuyển đổi AI. Mô hình Hàn Quốc vì vậy không chỉ nhắm tới học sinh phổ thông mà tạo một đường liên tục từ trường học, đại học, cao đẳng kỹ thuật đến đào tạo nghề cho người trưởng thành.
Trong giáo dục phổ thông, cải cách dựa trên công nghệ được thúc đẩy với tham vọng cá nhân hóa “cho mọi người học”. Kế hoạch “Cải cách giáo dục dựa trên công nghệ số” (Digital-driven Education Reform) năm 2023 và chương trình “Sách giáo khoa số AI” (AI Digital Textbooks) đặt mục tiêu dùng dữ liệu để phát hiện mức độ nắm kiến thức, cung cấp nội dung theo tốc độ của từng học sinh và hỗ trợ giáo viên thiết kế hoạt động phù hợp. Ban đầu, “Sách giáo khoa số AI” được dự kiến triển khai từ năm 2025 ở toán, tiếng Anh và tin học, rồi mở rộng dần. Cuối năm 2024, 76 bộ sách AI được phê duyệt cho một số lớp và môn; Bộ Giáo dục nhấn mạnh đào tạo giáo viên và củng cố hạ tầng để bảo đảm triển khai (Ministry of Education, Republic of Korea, 2024).
Điểm đáng chú ý trong thiết kế của Hàn Quốc là khẳng định vai trò chủ thể của giáo viên. AI được mô tả như công cụ hỗ trợ, còn giáo viên chịu trách nhiệm hiểu người học, lựa chọn can thiệp, thiết kế lớp học và phát triển toàn diện. Các hội nghị “Đổi mới lớp học do giáo viên dẫn dắt” (Classroom Revolution Led by Teachers) và mạng lưới trường dẫn dắt được sử dụng để phổ biến thực hành. Hàn Quốc cũng mở rộng “Phòng thí nghiệm mở về công nghệ giáo dục” (EdTech Soft Labs) – không gian thử nghiệm để trường học, giáo viên, doanh nghiệp công nghệ và nhà nghiên cứu cùng kiểm chứng sản phẩm trong bối cảnh giáo dục thực. Cơ chế này giúp thu hẹp khoảng cách giữa phát triển sản phẩm và nhu cầu thực tế của lớp học, đồng thời tạo một thị trường công nghệ giáo dục có “bộ lọc sư phạm” thay vì để nhà trường tự đánh giá hàng loạt sản phẩm.
Tuy nhiên, chính “Sách giáo khoa số AI” (AI Digital Textbooks) cung cấp một bài học quan trọng về quản trị tốc độ. Theo OECD (2025), khi triển khai đầu năm 2025, khoảng một phần ba số trường đã sử dụng ít nhất một môn “Sách giáo khoa AI” nhưng tỷ lệ rất khác nhau giữa địa phương; đến tháng 8/2025, khuôn khổ pháp lý thay đổi và “Sách giáo khoa số AI” được chuyển từ địa vị sách giáo khoa chính thức sang tài liệu giáo dục bổ trợ. Việc điều chỉnh phản ánh tranh luận về mức độ sẵn sàng của hạ tầng, bồi dưỡng giáo viên, chi phí, hiệu quả học tập và áp lực triển khai. Đây là bằng chứng có giá trị, ngay ở một quốc gia có hạ tầng số mạnh, thiết kế công nghệ hợp lý vẫn có thể gặp phản ứng nếu tốc độ thể chế đi nhanh hơn năng lực hấp thụ của nhà trường. Chính sách số vì vậy phải có cơ chế quay lại, giảm quy mô hoặc điều chỉnh mà không biến thay đổi thành thất bại quản trị.
Ở phía đào tạo nhân lực cho thị trường lao động, “Chương trình đào tại nhân lực số” (K-Digital Training) là một cơ chế nổi bật. Đây là chương trình đào tạo nghề trọng điểm cho công nghệ số và ngành công nghệ cao, trong đó các doanh nghiệp dẫn dắt hoặc tham gia trực tiếp thiết kế khóa học. Chương trình hỗ trợ chi phí, cho phép người học – đặc biệt là thanh niên – tham gia các khóa đào tạo thực hành. Các mô hình tiêu biểu có sự tham gia của Samsung, KT, Naver, Kakao, POSCO và các tổ chức đào tạo đổi mới; khóa học có thể kéo dài khoảng sáu tháng với cường độ cao và yêu cầu người học xử lý bài toán thực tế do doanh nghiệp đưa ra (MOEL, 2022). Đến 2025-2026, “Chương trình đào tại nhân lực số” tiếp tục mở rộng theo các công nghệ và nhu cầu mới. Năm 2025, Bộ Việc làm và Lao động bổ sung các khóa dự án thực hành với doanh nghiệp số; từ năm 2026, Hàn Quốc tập trung đào tạo kỹ sư AI và nhà phát triển ứng dụng AI, với mục tiêu khoảng 10.000 người trong năm và chính sách hỗ trợ bổ sung cho học viên ngoài khu vực Thủ đô (MOEL, 2026a). Mô hình này thể hiện ba điểm, doanh nghiệp tham gia từ khâu định nghĩa năng lực; đào tạo dựa trên dự án và sản phẩm; tài chính công đi theo người học và các chương trình được lựa chọn. Đây là những yếu tố làm tăng khả năng chuyển kỹ năng thành việc làm thực tế.
Giáo dục nghề nghiệp và cao đẳng kỹ thuật cũng được sử dụng như công cụ điều chỉnh cơ cấu nhân lực theo vùng. Giai đoạn 2025 – 2027, chương trình hỗ trợ đổi mới các trường cao đẳng kỹ thuật xác định AI và chuyển đổi số là trụ cột, với 118 trường tham gia và ngân sách năm 2025 khoảng 555,5 tỷ won để tăng chất lượng giáo dục nghề nghiệp bậc cao và đào tạo kỹ thuật viên phù hợp nhu cầu ngành, địa phương (Ministry of Education, Republic of Korea, 2026). Điều này cho thấy Hàn Quốc không chỉ đặt trọng tâm ở các đại học nghiên cứu hàng đầu mà còn đầu tư vào tầng kỹ thuật viên trung – cao cấp, vốn quyết định khả năng hấp thụ công nghệ trong doanh nghiệp sản xuất và dịch vụ.
Học tập suốt đời và tái đào tạo được hỗ trợ bởi cơ chế phiếu đào tạo. “Thẻ hỗ trợ đào tạo nghề quốc gia” (National Tomorrow Learning Card) là một hạ tầng tài chính cho đào tạo nghề, giúp người lao động tiếp cận khóa học trong bối cảnh nghề nghiệp và kỹ năng thay đổi. Khi kết hợp với “Chương trình đào tại nhân lực số”, cơ chế này tạo ra mô hình “chuẩn chương trình kết hợp với nhà cung cấp cạnh tranh, ngân sách hỗ trợ người học và doanh nghiệp tham gia”. Song song, các chương trình hợp tác với doanh nghiệp công nghệ – ví dụ đào tạo AI cho thanh niên – cho thấy Nhà nước sử dụng năng lực của khu vực tư nhân để mở rộng quy mô nhanh mà không tự tổ chức toàn bộ hoạt động đào tạo.
3. Những gợi mở kinh nghiệm cho Việt Nam
Một là, cần phát triển khung kỹ năng và cơ chế dự báo nhu cầu có khả năng cập nhật nhanh. Kinh nghiệm Nhật Bản cho thấy, chuẩn kỹ năng có thể trở thành ngôn ngữ chung giữa người lao động, doanh nghiệp và cơ sở đào tạo; Trung Quốc chỉ ra cơ cấu ngành học có thể được điều chỉnh trên cơ sở dữ liệu nhu cầu chiến lược và thị trường. Bên cạnh Khung trình độ quốc gia, Việt Nam có thể hình thành hội đồng kỹ năng theo ngành với sự tham gia thực chất của doanh nghiệp, hiệp hội nghề nghiệp, cơ sở đào tạo và cơ quan quản lý, công bố định kỳ bản đồ nghề – kỹ năng và các vị trí việc làm mới.
Hai là, giáo dục nghề nghiệp cần chuyển mạnh từ “liên kết” sang “đồng đào tạo” với doanh nghiệp. Cả Trung Quốc và Hàn Quốc đều cho thấy, doanh nghiệp tạo giá trị lớn nhất khi tham gia từ khâu xác định chuẩn, thiết kế chương trình, cung cấp người hướng dẫn và bài toán sản xuất thực tế cho đào tạo nghề. Quá trình liên kết nhà trường – doanh nghiệp có hiệu quả hơn khi doanh nghiệp tham gia xác lập chuẩn và quá trình đào tạo. Theo đó, các doanh nghiệp cần được tham gia xây dựng chuẩn đầu ra, bố trí người hướng dẫn, sử dụng thiết bị chung và đánh giá năng lực; Nhà nước thiết kế cơ chế tài chính và trách nhiệm để lợi ích của doanh nghiệp gắn với chất lượng đào tạo.
Ba là, cần xây dựng chiến lược nhà giáo số theo hướng năng lực sư phạm số. Kinh nghiệm của cả ba nước cho thấy, đầu tư thiết bị không tự tạo ra đổi mới nếu giáo viên thiếu thời gian, kỹ năng và hỗ trợ. Chuẩn nhà giáo số nên bao gồm thiết kế học tập số, sử dụng dữ liệu, đánh giá công cụ, khai thác AI có trách nhiệm, an toàn thông tin và năng lực kết hợp dạy học trực tiếp với trực tuyến; đồng thời, chuyển đổi số quản trị phải góp phần giảm việc hành chính cho giáo viên. Với quy mô lớn như vậy, đòi hỏi quản trị rủi ro tương xứng: chuẩn dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư, an ninh thuật toán, đánh giá độc lập và cơ chế bảo đảm rằng công nghệ thực sự cải thiện chất lượng thay vì chỉ tạo ra khối lượng dữ liệu và ứng dụng lớn.
Bốn là, năng lực hiểu biết AI nên trở thành năng lực phổ thông và năng lực nghề nghiệp cơ bản. Trung Quốc đang mở rộng giáo dục AI ở nhiều cấp học, Nhật Bản gắn AI với nền tảng dữ liệu – toán học và Hàn Quốc phát triển chiến lược AI cho toàn dân. Nội dung cốt lõi gồm hiểu khả năng và giới hạn của AI; biết đặt câu hỏi, kiểm chứng, nhận diện thiên lệch và thông tin sai; bảo vệ dữ liệu; sử dụng AI để giải quyết vấn đề và duy trì trách nhiệm của con người đối với quyết định. Vì vậy, cần xây chuẩn kỹ năng đủ linh hoạt để liên kết giáo dục với doanh nghiệp và cập nhật theo AI.
Năm là, Việt Nam cần phát triển học tập suốt đời và các chứng nhận kỹ năng ngắn hạn có bảo đảm chất lượng. Trung Quốc đang xây nền tảng học tập suốt đời, ngân hàng tín chỉ và cơ chế công nhận kết quả; Nhật Bản phát triển hệ thống đào tạo lại dựa trên chuẩn kỹ năng, giáo dục số phải gắn với học tập dự án, vấn đề thực tế và mạng lưới đại học – doanh nghiệp – địa phương; Hàn Quốc sử dụng phiếu đào tạo để hỗ trợ người học tiếp cận chương trình nghề. Các khóa học ngắn chỉ có giá trị khi chuẩn đầu ra rõ, chứng chỉ được xác thực, có thể tích lũy và doanh nghiệp thực sự công nhận.
Sáu là, công nghệ giáo dục mới phải triển khai theo nguyên tắc “thí điểm có bằng chứng”. Nhật Bản cung cấp kinh nghiệm về trường dẫn dắt và đánh giá từng bước, việc kết hợp “thực – số”, đánh giá bằng chứng và giảm gánh nặng cho giáo viên cần trở thành tiêu chí thiết kế chính sách, thay vì chạy theo tốc độ triển khai công nghệ; Hàn Quốc cung cấp bài học trực tiếp từ việc điều chỉnh “Sách giáo khoa số AI” khi mức độ sẵn sàng và đồng thuận chưa đồng đều. Mỗi dự án cần trả lời bốn câu hỏi: (1) Vấn đề giáo dục nào cần giải quyết; (2) Công nghệ phù hợp tới đâu; (3) Giáo viên và hạ tầng đã sẵn sàng chưa; (4) Có bằng chứng nào về hiệu quả, công bằng và tổng chi phí sở hữu trước khi mở rộng. Vì vậy, giáo viên và tổ chức trường học (cơ sở đào tạo) là điều kiện trung gian quyết định hiệu quả của AI, mọi dự án AI giáo dục quy mô lớn cần có lộ trình thí điểm – đánh giá – mở rộng và cơ chế điều chỉnh.
Bảy là, chuyển đổi số phải bảo đảm công bằng. Kinh nghiệm của Nhật Bản cho thấy, chuyển đổi số nên theo lộ trình trưởng thành, từ hạ tầng đến sử dụng sâu và đổi mới mô hình, không đồng nhất mua thiết bị với DX. Đối với Trung Quốc, chuyển đổi số phải liên kết với tái cấu trúc chương trình và chiến lược nhân lực, không dừng ở số hóa bài giảng; đồng thời, chia sẻ nguồn lực số giữa trường đô thị và nông thôn, công nghệ có thể trở thành công cụ phân phối lại cơ hội nếu được tổ chức như một dịch vụ công.
Chính sách không thể mặc định mọi học sinh có thiết bị, đường truyền và môi trường học như nhau; với vùng sâu, miền núi và nhóm yếu thế, Việt Nam cần có gói hỗ trợ hạ tầng, thiết bị, học liệu, giáo viên và trợ giúp kỹ thuật khác biệt theo nhu cầu. Bên cạnh đó, cũng nhấn mạnh chính sách tài chính có thể trao quyền lựa chọn cho người học nhưng phải gắn với kiểm định chất lượng tại cơ sở đào tạo và kết quả việc làm trong các doanh nghiệp.
Tài liệu tham khảo:
Bộ Chính trị (2024). Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Bộ Chính trị (2025). Nghị quyết số 71-NQ/TW ngày 22/8/2025 về đột phá phát triển giáo dục và đào tạo.
METI – Ministry of Economy, Trade and Industry, Japan (2025). Manabi DX Quest: Digital Human Resource Development Program. Tokyo.
METI & IPA (2026). Digital Skill Standards: Background. Purpose and Version 2.0 Revision, Tokyo.
MEXT – Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology, Japan (2023). The Fourth Basic Plan for the Promotion of Education (FY2023-FY2027), Tokyo.
MEXT (2025a). Leading DX School Project under the GIGA School Program, Tokyo.
MEXT (2026a). High School DX Acceleration Promotion Project (DX High School), Tokyo.
Ministry of Education of China (2025a). Opinions of the Ministry of Education and Eight Other Departments on Accelerating Educational Digitalization, Beijing.
Ministry of Education of China (2025b). Resource integration ignites unstoppable momentum for digital education, Beijing.
Ministry of Education of China (2026a). Smart Education of China is upgraded, Beijing.
Ministry of Education, Republic of Korea (2022). Plan Announced to Cultivate a Million-Strong Digital Talent, Sejong.
Ministry of Education, Republic of Korea (2024). AI Digital Textbooks for 2025 to Realize Personalized Education for All, Sejong.
Ministry of Education, Republic of Korea (2026). Technical Colleges Lead Innovation in Higher Vocational Education through AI and Digital Transformation, Sejong.
MOEL – Ministry of Employment and Labor, Republic of Korea (2022). K-Digital Training and National Tomorrow Learning Card, Sejong.
MOEL (2026a). K-Digital Training AI Campus to Cultivate AI Professionals, Sejong.
Thủ tướng Chính phủ (2022). Quyết định số 131/QĐ-TTg ngày 25/01/2022 về tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo.
Thủ tướng Chính phủ (2024). Quyết định số 1705/QĐ-TTg ngày 31/12/2024 phê duyệt Chiến lược phát triển giáo dục đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045.
