Tiềm năng ứng dụng AI trong kiểm tra và đánh giá

Chuyển đổi số đang tái định hình giáo dục đại học và khối ngành Kinh tế

Phát biểu tại Hội thảo, PGS.TS Nguyễn Mạnh Thiều, Phó Giám đốc Học viện Tài chính chia sẻ, Hội thảo được tổ chức trong một bối cảnh đặc biệt: chuyển đổi số đang tái định hình giáo dục đại học và khối ngành Kinh tế. Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là thuật ngữ phòng thí nghiệm; đó là công nghệ hạ tầng cho quản trị đào tạo, cho các quyết định trong Tài chính - Kế toán và cho đổi mới phương pháp dạy - học ở quy mô lớn, diện rộng.

Bám sát tinh thần ấy, Hội thảo nhằm tạo dựng một diễn đàn học thuật nghiêm túc, nơi tri thức khoa học gắn với thực tiễn quản trị, với lớp học và với yêu cầu ngày càng cao của xã hội.

Toàn cảnh Hội thảo

Theo PGS.TS Nguyễn Mạnh Thiều, Hội thảo tập trung vào hai trục nội dung then chốt. Thứ nhất, xu hướng mô hình và giải pháp AI phục vụ phân tích - ra quyết định trong Tài chính - Kế toán: từ các mô hình dự báo, phát hiện bất thường, tự động hóa nghiệp vụ, đến các hệ hỗ trợ quyết định có giải thích.

Thứ hai là đổi mới giảng dạy và hỗ trợ học vụ dựa trên AI: các công cụ đã đóng gói (no-code/low-code), trợ lý học vụ theo cơ chế RAG có trích dẫn để kiểm chứng thông tin, cùng các phương thức cảnh báo sớm rủi ro học tập nhằm can thiệp đúng thời điểm. Hai trục này bổ trợ lẫn nhau: nghiên cứu và kỹ thuật cung cấp năng lực, còn sư phạm và quản trị tạo bối cảnh để công nghệ phát huy giá trị.

PGS.TS Nguyễn Mạnh Thiều, Phó Giám đốc Học viện Tài chính phát biểu tại Hội thảo

PGS.TS Nguyễn Mạnh Thiều nhấn mạnh, giá trị của một Hội thảo khoa học nằm ở chất lượng phản biện và sự trung thực học thuật. Ông bày tỏ tin tưởng, những báo cáo được tuyển chọn công bố không chỉ làm giàu thêm tri thức của cộng đồng học thuật mà còn gợi mở cách thức vận hành cụ thể trong nhà trường và đơn vị.

Phó Giám đốc Học viện Tài chính cũng cho biết, Hội thảo hướng tới 3 kết quả cụ thể, gồm: khung khuyến nghị áp dụng AI trong Tài chính - Kế toán và trong giảng dạy, học vụ, có tính khả thi và lộ trình rõ ràng; mạng lưới hợp tác học thuật – triển khai, kết nối nhà trường với doanh nghiệp, kết nối các nhóm nghiên cứu và nhóm vận hành chuyển đổi số; tài nguyên học thuật mở: Kỷ yếu, bài trình bày, tài liệu tham khảo có thể truy cập dễ dàng, phục vụ giảng dạy và nghiên cứu tiếp theo.

Giải pháp triển khai hiệu quả việc ứng dụng AI trong kiểm tra, đánh giá

Tại Hội thảo, PGS.TS Nguyễn Hà Nam, Phó Trưởng ban Khoa học & Đổi mới sáng tạo, Đại học Quốc gia Hà Nội đã chia sẻ về vấn đề ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong kiểm tra và đánh giá. Theo PGS.TS Nguyễn Hà Nam, trong giáo dục, AI có khả năng cải thiện phương pháp dạy và học, từ việc cá nhân hóa trải nghiệm học tập đến việc hỗ trợ giáo viên trong quá trình đánh giá.

Cụ thể, AI giúp tạo ra các lộ trình học tập phù hợp với từng học sinh, dựa trên khả năng và nhu cầu riêng biệt; phân tích dữ liệu học tập để dự đoán kết quả và cải thiện phương pháp giảng dạy; sử dụng thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) kết hợp với AI để tạo ra môi trường học tập sống động; hỗ trợ người học ở mọi lứa tuổi, từ giáo dục phổ thông đến đào tạo nghề và học tập nâng cao. Đối với giáo viên, AI còn giúp giảm tải công việc hành chính, từ đó giáo viên có thể tập trung hơn vào việc giảng dạy và phát triển học sinh.

PGS.TS Nguyễn Hà Nam, Phó Trưởng ban Khoa học & Đổi mới sáng tạo, Đại học Quốc gia Hà Nội chia sẻ tại Hội thảo

Nhấn mạnh về tiềm năng ứng dụng AI trong kiểm tra, đánh giá, PGS.TS Nguyễn Hà Nam cho biết, AI có thể giúp phát hiện gian lận trong quá trình làm bài kiểm tra trực tuyến; đánh giá kỹ năng mềm dựa trên việc kết hợp phân tích tương tác trong hoạt động nhóm trực tuyến; phân tích dữ liệu, xác định điểm mạnh, yếu và đưa ra phản hồi chi tiết. Bên cạnh đó, AI có thể giúp tạo đề thi thích ứng, đánh giá chính xác năng lực thực tế của học sinh và chấm điểm tự động, giúp tiết kiệm thời gian, tăng tính khách quan.

Tuy nhiên, ông lưu ý để triển khai hiệu quả việc ứng dụng AI trong kiểm tra, đánh giá cần đầu tư cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin để đáp ứng yêu cầu triển khai AI, đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu học sinh trong quá trình sử dụng AI. Đồng thời, xây dựng các tiêu chuẩn và quy trình đánh giá rõ ràng cho các ứng dụng AI; chú trọng đào tạo và hỗ trợ giáo viên trong việc sử dụng các công cụ AI hiệu quả.

Thúc đẩy ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính

Theo TS Hà Văn Sang, Trưởng bộ môn Tin học Tài chính - Kế toán, Khoa Hệ thống thông tin kinh tế, Học viện Tài chính, AI với khả năng học hỏi từ dữ liệu, nhận dạng mẫu phức tạp và tự động hóa quá trình ra quyết định đang mở ra hướng tiếp cận mới giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong việc nhận diện, đo lường và kiểm soát rủi ro tài chính.

TS Hà Văn Sang, Trưởng bộ môn Tin học Tài chính - Kế toán, Khoa Hệ thống thông tin kinh tế, Học viện Tài chính trình bày nội dung ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính

Để thúc đẩy việc ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính tại các doanh nghiệp Việt Nam, TS Hà Văn Sang khuyến nghị đối với doanh nghiệp cần chú trọng xây dựng kho dữ liệu tài chính - kế toán chuẩn hóa làm nền tảng cho việc huấn luyện và vận hành các mô hình AI. Việc thiết lập hệ thống cơ sở dữ liệu tập trung sẽ giúp đảm bảo tính đầy đủ, thống nhất và độ tin cậy của thông tin tài chính, từ đó nâng cao độ chính xác của các mô hình dự báo.

Đồng thời, doanh nghiệp nên thành lập nhóm chuyên trách “Data & Risk Analytics” gồm các chuyên gia tài chính, kiểm toán và phân tích dữ liệu để triển khai các ứng dụng AI trong giám sát và kiểm soát rủi ro. Nhóm này có thể hoạt động như một bộ phận hỗ trợ ra quyết định, giúp ban lãnh đạo nhận diện sớm các nguy cơ và chủ động ứng phó kịp thời.

Đối với cơ quan quản lý Nhà nước, TS Hà Văn Sang đề xuất việc ban hành các chính sách hỗ trợ dữ liệu mở (open data), khuyến khích chia sẻ thông tin tài chính - doanh nghiệp dưới dạng chuẩn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc nghiên cứu và ứng dụng AI. Song song, cần tăng cường hành lang pháp lý về bảo mật dữ liệu và an toàn thông tin nhằm giảm rủi ro trong quá trình khai thác và xử lý dữ liệu lớn. Ngoài ra, nên triển khai các chương trình thí điểm (pilot projects) về ứng dụng AI trong doanh nghiệp nhỏ và vừa, giúp lan tỏa kinh nghiệm và hình thành hệ sinh thái đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực quản trị rủi ro tài chính.

Sinh viên Học viện Tài chính tham dự Hội thảo

Đối với các cơ sở đào tạo và nghiên cứu cần tích hợp các nội dung về trí tuệ nhân tạo, học máy (machine learning) và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) vào chương trình đào tạo chuyên ngành tài chính - kế toán. TS Hà Văn Sang nhấn mạnh, điều này giúp sinh viên hình thành tư duy phân tích dữ liệu hiện đại và sẵn sàng thích ứng với yêu cầu của thị trường lao động số.

Ông cũng đề xuất các trường đại học khối kinh tế phát triển mô hình “AI Lab” - phòng thí nghiệm học tập và nghiên cứu ứng dụng AI trong tài chính, kế toán và kiểm toán. Mô hình này không chỉ hỗ trợ đào tạo kỹ năng thực hành cho sinh viên mà còn tạo môi trường hợp tác giữa giảng viên, doanh nghiệp và cơ quan quản lý trong các dự án ứng dụng thực tế.

Nguyễn Liên