Nguồn tham khảo: Quy Vu Khanh, Thanh Bui Trung, Chehri, A., Linh Dao Manh, & Tuan Do Anh. (2023). AI and digital transformation in higher education: Vision and approach of a specific university in Vietnam. Sustainability, 15(14), 11093. DOI: 10.3390/su151411093
Truy cập toàn văn: https://doi.org/10.3390/su151411093
Tóm tắt nội dung
Bài báo trình bày tầm nhìn và cách tiếp cận thực tế về chuyển đổi số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại một trường đại học Việt Nam. Nhóm tác giả đề xuất mô hình triển khai theo ba giai đoạn: (1) xây dựng nền tảng dữ liệu và hạ tầng số; (2) tích hợp AI vào các quy trình cốt lõi; (3) tối ưu hóa và mở rộng. Nghiên cứu nhấn mạnh nguyên tắc "dữ liệu trước, AI sau" — tức là không thể triển khai AI hiệu quả nếu chưa có dữ liệu sạch, chuẩn hóa và được tích hợp. Bài báo cũng thảo luận về rào cản đặc thù của bối cảnh Việt Nam như hạn chế ngân sách, năng lực nhân lực và khung pháp lý đang hoàn thiện.
Luận điểm liên quan trong bài viết chính
Trường hợp thực tế tại Việt Nam cho thấy nguyên tắc "dữ liệu trước, AI sau" là chìa khóa triển khai CĐS thành công. Bài báo xác nhận rằng việc xây dựng nền tảng dữ liệu tích hợp phải đi trước ứng dụng trí tuệ nhân tạo — phù hợp với nguyên tắc "Tích hợp trước — Trí tuệ sau" đề xuất trong kế hoạch CĐS ĐHNT 2026–2030.
Xem bài viết chính: Bảy Nhóm Nhiệm vụ Trọng tâm Thúc đẩy Chuyển đổi Số Trường Đại học — liên kết sẽ được cập nhật sau khi bài chính được đăng.