28. 08

Đại học số tự động hoàn toàn: Từ cảm hứng Macrohard đến định hướng eUniversity

Tuyên bố lập “Macrohard”—một công ty phần mềm thuần AI—cho thấy tham vọng mô phỏng toàn bộ vòng đời sản phẩm bằng AI agent đa tác nhân (multi-agent) thay cho nhân sự truyền thống. Dù tên gọi có tính châm biếm, hồ sơ nhãn hiệu “Macrohard” đã được nộp (01/08/2025), và truyền thông công nghệ coi dự án là “có thật” (dù còn ở giai đoạn định hình). Viễn cảnh này gợi ý trực tiếp cho giáo dục: nếu toàn bộ pipeline phần mềm có thể tự động hóa bởi agent, thì pipeline đào tạo–đánh giá–đảm bảo chất lượng cũng có thể được thiết kế theo logic tương tự. (Fahey, 2025; Wccftech, 2025; Yahoo Finance, 2025)

Song song, hệ agent đa tác nhân (ví dụ AutoGen của Microsoft Research) đã chứng minh cách các agent chuyên vai (lập trình, kiểm thử, điều phối, “nhân bản” chuyên gia) phối hợp để hoàn tất tác vụ phức tạp; đây là cơ sở kỹ thuật để nghĩ về “đại học vận hành bởi agent”. (Wu et al., 2024; Microsoft Research, 2024; GitHub Microsoft/AutoGen).

SmartUniversity là chiến lược quan trọng của SIMI Swiss, một trong số đó là hình thành đại học số tự động hoàn toàn eUni Switzerland.

Nền tảng học thuật–chuẩn hoá cho eUniversity tự động hoàn toàn

(a) Rõ ràng đến từng năng lực đào tạo. Mọi môn học cần gắn “learning outcomes” vào khung trình độ quốc gia/quốc tế (EQF/RQF)—từ đó tạo được rubric và tiêu chí đánh giá chuẩn hoá theo mức độ năng lực. (Council of the EU, 2017; Ofqual, 2015; GOV.UK, 2025). 

(b) AI là công cụ chuyển tri thức thành năng lực. Các AI agent có thể tạo mô phỏng, case-based learning, và bài luyện có phản hồi tức thì, qua đó biến nội dung học thuật thành minh chứng năng lực (logs, sản phẩm số, hiệu năng trong mô phỏng). Nền tảng đa tác nhân (AutoGen) là ví dụ học thuật–kỹ thuật tiêu biểu. (Wu et al., 2023/2024; Microsoft/AutoGen docs).

(c) Tự động hoá nhập học & đánh giá. Thực tế cho thấy AI đang len sâu vào tuyển sinh (lọc gian lận, tư vấn phù hợp, hội thoại tự động), learning analytics (cảnh báo sớm sinh viên nguy cơ), auto-grading/online proctoring (nhưng cần khung đạo đức & quyền riêng tư). (Times of India, 2025; Wired, 2025; Jisc, 2024–2025; Heinrich, 2025; Mita, 2023; OSU, 2025). 

(d) Kiểm tra chéo độc lập (IQA & EQA) được tự động hoá. ESG 2015 quy định khung bảo đảm chất lượng nội bộ–bên ngoài trong Khu vực Giáo dục Đại học Châu Âu. Khi chuyển sang tự động hoá, có thể duy trì hai “đường ray”: IQA (hệ thống chấm chéo nội bộ, phát hiện bất thường) và EQA (hệ thống thẩm định độc lập theo chuẩn đã công bố). (ENQA, 2015; EHEA/ENQA, 2015; IIEP-UNESCO, 2024).

Đại học số tự động hoá hoàn toàn không đồng nghĩa loại bỏ vai trò của nhân sự, nó là sự kết hợp tài tình giữa công nghệ, quy trình và khả năng điều phối.

Kiến trúc vận hành eUniversity “full-automation” (gợi ý thực thi)

Lớp Năng lực: Registry năng lực tham chiếu EQF/RQF/NQF; ánh xạ từng bài giảng–bài tập–đánh giá vào learning outcomes. (Council of the EU, 2017; Ofqual, 2015).

Lớp Nội dung số: Pipeline tạo–duyệt–A/B test–cập nhật bài giảng 100% số hoá, sinh biến thể theo năng lực mục tiêu; agent biên tập kiểm tra consistency theo rubric. (Jisc, 2025).

Lớp Đánh giá: Ngân hàng đề & trình tự đánh giá theo rubric; auto-grading + giải thích; proctoring có privacy-by-design; dashboard learning analytics cho cảnh báo sớm. (Heinrich, 2025; Mita, 2023; Jisc, 2025).

Lớp Tuyển sinh–ERP: Tiếp nhận hồ sơ, xác thực, phát hiện gian lận (ảnh/ID/siêu dữ liệu), “nudging” ứng viên qua chatbot; ưu tiên minh bạch tiêu chí. (Times of India, 2025; ChangingHigherEd, 2025).

Lớp QA hai vòng độc lập:

  • IQA agent: kiểm soát nội bộ—độ khó đề, độ tin cậy chấm, lệch chuẩn, drift.
  • EQA agent: tổ chức bên ngoài/độc lập—thẩm định kết quả theo ESG 2015, truy vết quyết định chấm (explainability), audit định kỳ. (ENQA, 2015; IIEP-UNESCO, 2024).
  • Lớp Điều phối đa tác nhân: Orchestrator (ví dụ AutoGen) điều phối “đội” agent chuyên trách (thiết kế môn, sinh đề, chấm, QA, khiếu nại…) với human-in-the-loop tối thiểu ở các nút then chốt. (Wu et al., 2024; Microsoft/AutoGen).

eUni Switzerland, hệ thống đại học số Thuỵ Sĩ tự động hoàn toàn được phát triển bởi SIMI Swiss. 

Hiệu quả & giới hạn

Hiệu quả dự kiến:

  • (i) Nhất quán & minh bạch (rubric số hoá, truy vết quyết định);
  • (ii) Quy mô & cá nhân hoá (agent tạo biến thể nội dung/đánh giá theo năng lực mục tiêu);
  • (iii) Hiệu suất vận hành (tự động hoá tuyển sinh–đánh giá–báo cáo QA);
  • (iv) Cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu. (Jisc, 2025; WCET, 2023).

Giới hạn–rủi ro:

  • (i) Thiên lệch thuật toán & quyền riêng tư trong đánh giá/proctoring;
  • (ii) Tính giải trình khi quyết định do agent đưa ra;
  • (iii) Chấp nhận xã hội với mô hình “ít/không nhân sự”;
  • (iv) Khung pháp lý–kiểm định phải cập nhật. (Mita, 2023; Heinrich, 2025; Marín, 2025).

Rủi ro lớn nhất của mô hình tự động hoàn toàn chính là việc thiếu kiểm soát độc lập.

AI Institute là Viện về trí tuệ nhân tạo tại Thuỵ Sĩ hậu thuẫn cho sự phát triển của Đại học số, eUni Switzerland.

Lộ trình triển khai khuyến nghị (6–18 tháng)

Giai đoạn 1 (0–6 tháng): Chuẩn hóa nền tảng học thuật và số hóa nội dung
  • Chuẩn hóa chuẩn đầu ra năng lực (learning outcomes) theo các khung trình độ quốc gia và quốc tế (EQF, RQF). Mỗi học phần cần được gắn với chuẩn đầu ra cụ thể, đồng thời hoàn thiện rubric đánh giá chi tiết ở cấp học phần để làm nền tảng cho tự động hóa đánh giá (Council of the EU, 2017; Ofqual, 2015).
  • Số hóa toàn bộ nội dung cốt lõi của các chương trình đào tạo. Từng bài giảng, tài liệu, và bài tập được đưa vào hệ thống quản trị học tập (LMS). Trên cơ sở đó, tiến hành thí điểm các AI tutor và learning analytics ở 2–3 môn học mang tính công cụ (ví dụ: Toán, Pháp luật đại cương, Quản trị dự án) để kiểm chứng tính khả thi (Jisc, 2025).
Giai đoạn 2 (6–12 tháng): Tự động hóa quản trị và đánh giá
  • Tự động hóa quy trình tuyển sinh và ERP: Hệ thống tiếp nhận và soi chiếu hồ sơ, phát hiện gian lận bằng AI, đồng thời triển khai chatbot để tư vấn, nhắc nhở và hướng dẫn ứng viên. Cách tiếp cận này giúp giảm tải khâu hành chính, nâng cao độ tin cậy và minh bạch trong tuyển sinh (Times of India, 2025; Wired, 2025).
  • Triển khai auto-grading và AI proctoring: Các bài kiểm tra được chấm tự động dựa trên rubric số hóa, đồng thời áp dụng hệ thống giám sát thi trực tuyến theo nguyên tắc privacy-by-design. Trường cần công bố báo cáo impact assessment nhằm minh bạch hóa tác động về quyền riêng tư và tính công bằng trong quá trình vận hành (Mita, 2023; Heinrich, 2025).
Giai đoạn 3 (12–18 tháng): Tích hợp kiểm định tự động và nâng cấp vai trò con người
  • Thiết lập hệ thống kiểm định chất lượng hai tầng (IQA & EQA):
    • IQA agent chịu trách nhiệm kiểm tra nội bộ, bao gồm việc phát hiện bất thường trong chấm điểm, đánh giá độ khó đề thi, và giám sát độ tin cậy dữ liệu.
    • EQA agent do đơn vị độc lập hoặc bên ngoài vận hành, bám sát ESG 2015, thực hiện các cuộc audit định kỳ và công khai báo cáo QA trên dashboard để đảm bảo minh bạch (ENQA, 2015; IIEP-UNESCO, 2024).
  • Chuyển đổi vai trò con người từ human-in-the-loop sang human-on-the-loop. Thay vì can thiệp vào từng trường hợp cụ thể, giảng viên và quản trị viên sẽ tập trung ở mức hoạch định chính sách, chiến lược và giám sát tổng thể. Điều này giúp hệ thống đạt đến mức độ tự động hóa cao hơn nhưng vẫn duy trì yếu tố nhân văn trong giáo dục.
Hàm ý chính sách cho cơ sở GDĐH

Cập nhật quy chế đánh giá: Các trường cần sớm điều chỉnh quy chế để chấp nhận hình thức đánh giá dựa trên AI agent (agent-based assessment). Trong đó, yêu cầu bắt buộc là đảm bảo tính giải trình (explainability) cho mọi quyết định chấm điểm và bảo lưu quyền khiếu nại của sinh viên. Việc này phù hợp với các nguyên tắc đảm bảo chất lượng đã được nêu trong ESG 2015 (ENQA, 2015).

Xây dựng khung đạo đức và quyền riêng tư: Cần ban hành bộ tiêu chuẩn liên quan đến dữ liệu, lưu trữ và quản lý rủi ro đối với các công cụ như auto-grading và proctoring trực tuyến. Mục tiêu là vừa đảm bảo tính liêm chính học thuật, vừa tôn trọng quyền riêng tư và hạn chế thiên lệch thuật toán. Những phân tích pháp lý và tổng quan học thuật gần đây đã chỉ ra các căng thẳng giữa giám sát thi cử bằng AI và quyền sinh viên, từ đó gợi ý các nguyên tắc thiết kế theo hướng privacy-by-design(Mita, 2023; Heinrich, 2025).

Kiểm định thích ứng: Các cơ quan kiểm định chất lượng bên ngoài (EQA) cần phát triển bộ tiêu chí mới dành riêng cho mô hình đại học tự động. Thay vì kiểm định theo chu kỳ 5–7 năm như truyền thống, có thể cho phép EQA agent vận hành kiểm định liên tục dựa trên dữ liệu thời gian thực, bám sát chuẩn ESG 2015 và hướng dẫn của UNESCO về bảo đảm chất lượng nội bộ và bên ngoài (ENQA, 2015; IIEP-UNESCO, 2024).

Đại học số tự động hoàn toàn đang trở thành xu thế tất yếu trong bối cảnh AI tác động sâu rộng đến mọi mặt hoạt động của cơ sở giáo dục đại học. Với một lộ trình triển khai bài bản và khoa học, mô hình này không chỉ gia tăng tính minh bạch, hiệu quả và khả năng mở rộng toàn cầu, mà còn góp phần khắc phục những hạn chế vốn tồn tại trong khung pháp lý, đạo đức và hệ thống bảo đảm chất lượng.

Chúng tôi xin tóm lược những định hướng trên bằng vài dòng dưới đây để các bạn có cái nhìn tổng quan về quá trình xây dựng đại học số tự động hoàn toàn:

  • 4 trụ cột: Năng lực đào tạo – Nội dung số – Đánh giá tự động – Kiểm định độc lập.
  • 3 giai đoạn: Chuẩn hóa & số hóa (0–6 tháng) – Tự động hóa quản trị & đánh giá (6–12 tháng) – Tích hợp QA & nâng cấp vai trò con người (12–18 tháng).
  • 3 hàm ý chính sách: Cập nhật quy chế đánh giá – Khung đạo đức & quyền riêng tư – Kiểm định thích ứng liên tục.

Cám ơn các bạn đã dành nhiều thời gian để đọc hết bài viết này. Chúng tôi xin giữ nguyên một số thuật ngữ tiếng Anh để giữ nguyên hàm ý, đồng thời là từ khoá để bạn có thể mở rộng tìm kiếm thêm thông tin. Chúc các bạn một tuần làm việc thành công.

Tài liệu tham khảo
Nguồn: SIMI Swiss