Sinh viên công nghệ thông tin học gì để không bị AI thay thế?

Giảng viên hướng dẫn sinh viên sử dụng AI - ChatGPT trong học tập.

Sinh viên ngành Công nghệ thông tin có bị thay thế bởi AI?

PGS.TS Ngô Tứ Thành, Viện Công nghệ thông tin (Học viện Phụ nữ Việt Nam) cho biết, trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những công nghệ cốt lõi của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0.

AI không chỉ giúp tự động hóa các quy trình mà còn có khả năng học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định. Điều này tạo ra những thay đổi lớn trong cấu trúc việc làm, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ thông tin (CNTT).

Trước đây, sinh viên CNTT chỉ cần nắm vững một ngôn ngữ lập trình và có khả năng đọc hiểu tài liệu tiếng Anh là có thể đáp ứng nhu cầu tuyển dụng. Tuy nhiên, trong bối cảnh hiện nay, AI có thể hỗ trợ viết mã, kiểm thử phần mềm và thậm chí tự động hóa nhiều công việc lập trình cơ bản. Điều này đặt ra một câu hỏi lớn: liệu sinh viên CNTT có bị thay thế bởi AI hay không?

Thực tế cho thấy, AI không hoàn toàn thay thế con người, mà thay đổi yêu cầu đối với nguồn nhân lực. Những công việc mang tính lặp lại, ít sáng tạo có nguy cơ bị thay thế cao, trong khi những công việc đòi hỏi tư duy phân tích, sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề lại ngày càng được coi trọng.

PGS.TS Ngô Tứ Thành dẫn các nghiên cứu gần đây để thấy AI đang thúc đẩy sự chuyển dịch mạnh mẽ trong cơ cấu kỹ năng của ngành CNTT. Nhiều doanh nghiệp không còn tìm kiếm những lập trình viên chỉ biết viết mã, mà cần những kỹ sư có khả năng làm việc với dữ liệu, xây dựng hệ thống thông minh và tích hợp AI vào sản phẩm.

Bên cạnh đó, các tài liệu học thuật cũng chỉ ra rằng việc đào tạo CNTT truyền thống đang tồn tại khoảng cách với nhu cầu thực tế của doanh nghiệp. Sinh viên thường thiếu kỹ năng thực hành, thiếu trải nghiệm dự án thực tế và chưa được trang bị đầy đủ các kỹ năng liên ngành.

Ngoài ra, một số nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của kỹ năng mềm như tư duy phản biện, giao tiếp và sáng tạo. Đây là những kỹ năng mà AI khó có thể thay thế, và là yếu tố quyết định giúp sinh viên thích nghi trong môi trường làm việc hiện đại.

PGS.TS Ngô Tứ Thành và đồng nghiệp tại Viện CNTT, Học viện phụ nữ Việt Nam.

“Bức tranh” về sử dụng AI trong học tập của sinh viên CNTT

Để làm rõ vấn đề nghiên cứu, PGS.TS Ngô Tứ Thành và cộng sự sử dụng cách tiếp cận kết hợp giữa phân tích lý thuyết và khảo sát thực tiễn. Các tài liệu học thuật, báo cáo ngành, công trình nghiên cứu liên quan đến AI và giáo dục CNTT được tổng hợp nhằm xây dựng nền tảng lý luận vững chắc. Trên cơ sở đó, nghiên cứu tiến hành khảo sát giả định với quy mô 100 sinh viên ngành CNTT, đại diện cho các năm học khác nhau.

Dữ liệu thu thập được xử lý thông qua phương pháp thống kê mô tả, cho phép đánh giá mức độ sử dụng AI, năng lực học tập cũng như khả năng thích ứng của sinh viên. Việc kết hợp giữa phân tích định tính và định lượng giúp đảm bảo tính toàn diện, phù hợp với yêu cầu của một nghiên cứu giáo dục hiện đại.

Kết quả nghiên cứu cho thấy một bức tranh khá rõ nét về việc sử dụng AI trong học tập của sinh viên CNTT hiện nay. Trước hết, AI đã trở thành một công cụ quen thuộc, được sử dụng rộng rãi trong việc hỗ trợ học tập, đặc biệt là trong lập trình, tìm kiếm tài liệu và giải bài tập. Tuy nhiên, việc sử dụng này phần lớn mang tính tự phát, thiếu định hướng và chưa được kiểm soát chặt chẽ.

Một thực tế đáng chú ý là nhiều sinh viên có xu hướng phụ thuộc vào AI trong quá trình học tập. Thay vì tự tư duy và giải quyết vấn đề, họ thường tìm đến các công cụ AI để nhận lời giải nhanh chóng. Điều này giúp tăng hiệu suất trước mắt nhưng lại làm suy giảm khả năng hiểu bản chất vấn đề - một năng lực cốt lõi trong lĩnh vực CNTT.

Bên cạnh đó, khoảng cách giữa đào tạo và nhu cầu thực tiễn vẫn còn tồn tại. Sinh viên tuy có kiến thức nền tảng nhưng thiếu trải nghiệm thực tế, đặc biệt là trong các lĩnh vực mới như dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và phát triển hệ thống thông minh. Không chỉ vậy, các kỹ năng mềm như giao tiếp, làm việc nhóm và tư duy phản biện cũng chưa được chú trọng đúng mức.

Bảng số liệu cho thấy phần lớn sinh viên đã tiếp cận và sử dụng AI thường xuyên, phản ánh xu hướng tất yếu của chuyển đổi số trong giáo dục.

Kết quả này cho thấy sự mất cân đối giữa kiến thức truyền thống và kỹ năng mới, đặc biệt là năng lực liên quan đến AI và dữ liệu.

Các số liệu phản ánh một nghịch lý: AI giúp nâng cao hiệu suất nhưng lại làm giảm khả năng hiểu sâu nếu bị lạm dụng.

Kết quả nghiên cứu cho thấy một nghịch lý đáng chú ý trong quá trình ứng dụng AI vào học tập của sinh viên CNTT. Một mặt, AI góp phần nâng cao hiệu suất học tập, giúp sinh viên rút ngắn thời gian hoàn thành bài tập, tiếp cận nhanh với tri thức mới và hỗ trợ giải quyết các bài toán kỹ thuật phức tạp. Mặt khác, việc lạm dụng AI lại làm suy giảm khả năng tư duy độc lập và hiểu biết bản chất vấn đề.

Trong bối cảnh này, vai trò của người học không còn dừng lại ở việc “tiếp nhận tri thức” mà cần chuyển sang “kiến tạo tri thức”. Điều đó đòi hỏi sinh viên phải chủ động kiểm soát công cụ AI, thay vì phụ thuộc vào nó. Các kết quả cũng phù hợp với nhận định trong các nghiên cứu trước rằng AI chủ yếu thay thế các công việc mang tính lặp lại, trong khi các năng lực như sáng tạo, tư duy phản biện và giải quyết vấn đề vẫn thuộc về con người.

Ngoài ra, sự mất cân đối giữa kỹ năng truyền thống và kỹ năng mới cũng là một vấn đề nổi bật. Trong khi sinh viên có nền tảng lập trình tương đối ổn định, thì các kỹ năng liên quan đến dữ liệu và AI vẫn còn hạn chế. Điều này phản ánh sự chậm thích ứng của chương trình đào tạo trước sự phát triển nhanh của công nghệ.

Luận án Tiến sĩ do PGS.TS Ngô Tứ Thành hướng dẫn: Sử dụng AI Chatbot trong dạy học vừa được bảo vệ tháng 4/2026.

Nâng cao năng lực thích ứng của sinh viên CNTT trong kỷ nguyên AI

Từ những phân tích trên, PGS.TS Ngô Tứ Thành đề xuất một số định hướng nhằm nâng cao năng lực thích ứng của sinh viên CNTT trong kỷ nguyên AI.

Thứ nhất, cần tái cấu trúc chương trình đào tạo theo hướng tích hợp AI và khoa học dữ liệu vào các học phần cốt lõi. Việc trang bị kiến thức về Machine Learning, phân tích dữ liệu và hệ thống thông minh không chỉ giúp sinh viên bắt kịp xu hướng mà còn tạo nền tảng để phát triển các sản phẩm công nghệ mới.

Thứ hai, đổi mới phương pháp giảng dạy theo hướng học tập dựa trên dự án (project-based learning). Thông qua các dự án thực tế, sinh viên có cơ hội vận dụng kiến thức vào giải quyết vấn đề, đồng thời phát triển tư duy hệ thống và kỹ năng làm việc nhóm.

Thứ ba, chú trọng phát triển các kỹ năng mềm, đặc biệt là tư duy phản biện, sáng tạo và khả năng giao tiếp. Đây là những năng lực cốt lõi giúp sinh viên không chỉ thích nghi mà còn tạo ra giá trị trong môi trường làm việc hiện đại.

Cuối cùng, sinh viên cần được định hướng sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ học tập, thay vì thay thế hoàn toàn quá trình tư duy. Việc xây dựng thói quen “học cùng AI” thay vì “phụ thuộc AI” sẽ là chìa khóa để phát triển bền vững trong tương lai. (Davenport & Ronanki, 2018)

PGS.TS Ngô Tứ Thành đề xuất xây dựng "Khung năng lực thích ứng". Để sinh viên chuyển sang tư duy hệ thống và sáng tạo, PGS.TS Ngô Tứ Thành mô hình hóa thành một sơ đồ chi tiết về "Sơ đồ Kim tự tháp năng lực trí tuệ nhân tạo", cụ thể:

Tầng đáy (nền tảng): Hiểu bản chất thuật toán và kiến trúc máy tính (để không bị AI "lừa"). Tầng giữa (công cụ): Kỹ năng Prompt Engineering (Kỹ thuật đặt câu lệnh) và quản lý quy trình CI/CD với AI. Tầng đỉnh (giá trị cốt lõi-core value): Đạo đức AI (AI Ethics), tư duy thiết kế (Design Thinking) và giải quyết các vấn đề liên ngành.

PGS.TS Ngô Tứ Thành đồng thời đề xuất bổ sung các khái niệm công nghệ mới (Deep Tech). Ông cho rằng, hiện nay, ngành Công nghệ thông tin không chỉ dừng lại ở việc dùng AI để viết mã. Sẽ hiện đại hơn nếu lồng ghép các xu hướng:

Low-code/No-code: AI đang làm chủ mảng này, vậy sinh viên cần học cách quản trị các nền tảng này thay vì chỉ học code thuần.

LLM Ops & RAG: Thay vì chỉ học Machine Learning chung chung, nhấn mạnh vào khả năng xây dựng và vận hành các hệ thống dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Ngoài ra, PGS.TS Ngô Tứ Thành đề xuất đổi mới phương pháp giảng dạy theo hướng dự án. Có thể bổ sung ví dụ cụ thể về việc "giảng dạy có sự giám sát của AI". Thay vì cấm AI, hãy giao các dự án mà độ khó cao hơn khả năng của AI hiện tại, buộc sinh viên phải dùng AI như một "trợ lý" để hoàn thành các cấu phần phức tạp, từ đó rèn luyện kỹ năng điều phối hệ thống. Giảng viên cần thay đổi vai trò từ "người truyền đạt" sang "người thẩm định và dẫn dắt dự án"

Cuối cùng, nhấn mạnh "tư duy phản biện" trước kết quả của AI, PGS.TS Ngô Tứ Thành cho rằng, trong phần kết quả nghiên cứu, sinh viên thường hay tìm đến AI để có lời giải nhanh. Vì vậy, phải bổ sung một phần về "Kiểm thử và Xác thực". Sinh viên hiện đại không chỉ là người viết code, mà phải là "người thẩm định" chất lượng mã nguồn do AI tạo ra.

“Nội dung trình bày trên là một khung lý thuyết cho các cơ sở đào tạo. Để hoàn thiện hơn, cần bổ sung thêm các kỹ năng thực chiến (như Prompt Engineering) và đạo đức nghề nghiệp trong kỷ nguyên AI”, PGS.TS Ngô Tứ Thành cho hay.