Chuyển đổi số trong giáo dục đại học không chỉ là việc trang bị thêm máy tính hay triển khai phần mềm mới. Về bản chất, chuyển đổi số là quá trình thay đổi toàn diện cách thức một trường đại học vận hành — từ quản trị học thuật, hành chính, nghiên cứu đến dịch vụ hỗ trợ sinh viên. Trong bối cảnh đó, số hóa quy trình đóng vai trò nền tảng: nếu không số hóa được quy trình nghiệp vụ hiện hành, mọi nỗ lực chuyển đổi số sẽ chỉ nằm ở bề nổi.
Bài viết này hệ thống hóa các bước số hóa quy trình hỗ trợ chuyển đổi số trường đại học, dựa trên tài liệu nghiên cứu về Việt Nam và khung tham chiếu quốc tế. Mục tiêu là cung cấp một lộ trình có hệ thống, giúp các trường đại học Việt Nam xác định đúng thứ tự ưu tiên, tránh đầu tư dàn trải và giảm thiểu rủi ro khi chuyển đổi.
1. Bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học tại Việt Nam
Việt Nam đã ban hành nhiều chính sách thúc đẩy chuyển đổi số giáo dục trong những năm gần đây. Chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 (Quyết định 749/QĐ-TTg năm 2020) xác định giáo dục là một trong những lĩnh vực trọng tâm, với mục tiêu 100% trường đại học sử dụng nền tảng quản lý học tập trực tuyến, số hóa tài liệu giáo dục và xây dựng cơ sở dữ liệu ngành giáo dục (Chính phủ, 2020). Tiếp đó, Chương trình chuyển đổi số ngành giáo dục và đào tạo (Quyết định 131/QĐ-TTg năm 2022) yêu cầu các cơ sở giáo dục đại học đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin trong toàn diện hoạt động: từ tuyển sinh, quản lý đào tạo, nghiên cứu khoa học đến quản lý nhân sự và tài chính.
Tuy nhiên, khoảng cách giữa chính sách và thực thi vẫn còn lớn. Nghiên cứu của Lê Thị Hoài và cộng sự (2024) chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số trong giáo dục đại học Việt Nam bao gồm: năng lực lãnh đạo số, cơ sở hạ tầng công nghệ, văn hóa tổ chức và sự sẵn sàng của đội ngũ giảng viên. Trong đó, yếu tố về quy trình — cách thức tổ chức công việc hiện hành — thường bị bỏ qua, mặc dù nó quyết định liệu công nghệ có được áp dụng hiệu quả hay không.
Nguyễn Thị Hương Giang và cộng sự (2021) khảo sát mức độ sẵn sàng chuyển đổi số tại một trường đại học kỹ thuật tại Hà Nội, kết quả cho thấy dù sinh viên có mức độ tiếp nhận công nghệ cao, nhưng quy trình quản trị học thuật (đăng ký tín chỉ, xét tốt nghiệp, quản lý đề tài nghiên cứu) vẫn chủ yếu vận hành trên nền tảng giấy tờ và quy trình thủ công. Điều này tạo ra các điểm nghẽn khi cần tích hợp dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.
Vũ Khánh Quý và cộng sự (2023) phân tích tầm nhìn và cách tiếp cận chuyển đổi số tại một trường đại học cụ thể tại Việt Nam, cho thấy nhiều trường đang ở giai đoạn "số hóa đơn thuần" — tức là chuyển quy trình giấy sang quy trình điện tử mà không thay đổi bản chất quy trình. Phương pháp này mang lại cải thiện nhỏ về hiệu suất nhưng không khai thác được tiềm năng của dữ liệu số và trí tuệ nhân tạo.
Bài viết này tập trung vào câu hỏi: làm thế nào để số hóa quy trình một cách có hệ thống, không chỉ chuyển từ giấy sang máy tính mà thực sự tối ưu hóa cách thức vận hành của trường đại học.
2. Khái niệm nền tảng
2.1 Số hóa quy trình: định nghĩa và phạm vi
Số hóa quy trình (process digitalization) là quá trình chuyển đổi các hoạt động nghiệp vụ từ hình thức thủ công sang nền tảng kỹ thuật số, đồng thời tái thiết kế quy trình để tận dụng lợi thế của công nghệ — bao gồm tự động hóa, tích hợp dữ liệu, phân tích theo thời gian thực và hỗ trợ ra quyết định (Parviainen và cộng sự, 2022).
Số hóa quy trình khác biệt với ba khái niệm thường bị nhầm lẫn:
Chuyển đổi số (digital transformation) là thay đổi chiến lược, mô hình kinh doanh và văn hóa tổ chức dựa trên công nghệ số. Số hóa quy trình là một công cụ trong chuyển đổi số — nó giải quyết bài toán "làm thế nào" ở cấp độ vận hành, trong khi chuyển đổi số trả lời câu hỏi "đi về đâu" ở cấp độ chiến lược (Hanelt và cộng sự, 2020).
Số hóa tài liệu (digitization) là chuyển đổi tài liệu vật lý thành định dạng số (quét, photograph). Đây là bước đầu tiên, cần thiết nhưng chưa đủ. Số hóa tài liệu không thay đổi quy trình, chỉ thay đổi môi trường lưu trữ.
Tự động hóa (automation) là sử dụng công nghệ để thực hiện các công việc lặp đi lặp lại mà không cần con người. Tự động hóa có thể áp dụng trên quy trình đã được số hóa, nhưng số hóa quy trình bao hàm cả việc tái thiết kế quy trình trước khi tự động hóa.
Trong phạm vi giáo dục đại học, số hóa quy trình bao gồm: tuyển sinh và xét tuyển, đăng ký và quản lý học phần, đánh giá kết quả học tập, quản lý đề tài nghiên cứu và đào tạo sau đại học, hành chính nhân sự, tài chính kế toán, quản lý cơ sở vật chất, và dịch vụ hỗ trợ sinh viên.
2.2 Quản trị quy trình nghiệp vụ (BPM) trong giáo dục đại học
Quản trị quy trình nghiệp vụ (Business Process Management — BPM) là phương pháp luận hệ thống để phân tích, thiết kế, thực thi, giám sát và cải tiến liên tục các quy trình nghiệp vụ (Baiyere và cộng sự, 2020). Khi áp dụng BPM trong bối cảnh giáo dục đại học, ta có thể:
- Mô hình hóa các quy trình hiện hành (as-is) để hiểu rõ cách thức vận hành thực tế, kể cả những quy trình không chính thức mà cán bộ thực hiện hàng ngày.
- Phân tích các điểm nghẽn, sự trùng lặp giữa phòng ban, các bước thủ công không cần thiết.
- Thiết kế quy trình mục tiêu (to-be) tối ưu hơn, tích hợp công nghệ số vào từng bước.
- Triển khai thông qua hệ thống phần mềm quản lý, tự động hóa và kết nối dữ liệu.
- Giám sát hiệu suất quy trình thông qua chỉ số đo lường (KPI) và cải tiến liên tục.
Mora và Sanchez (2020) đề xuất mô hình tích hợp BPM với tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation — RPA) trong giáo dục đại học, trong đó BPM đóng vai trò khung phân tích quy trình, còn RPA thực hiện các bước lặp đi lặp lại. Nghiên cứu của họ cho thấy RPA có thể giảm 60-80% thời gian xử lý cho các quy trình hành chính như nhập liệu điểm, đối chiếu danh sách sinh viên, và tạo báo cáo định kỳ.
Tại Việt Nam, Hoàng Anh và cộng sự (2024) phân tích việc ứng dụng kết hợp tái cấu trúc quy trình nghiệp vụ (BPR) và chiến lược hệ thống thông tin (ISP) như một phương pháp hiệu quả để chuyển đổi số trường đại học. BPR giúp tái thiết kế quy trình trước khi áp dụng công nghệ, tránh tình trạng "chuyển đổi số bề mặt" — tức là đưa công nghệ cũ lên nền tảng mới mà không cải thiện bản chất quy trình.
2.3 Tái cấu trúc quy trình nghiệp vụ (BPR)
Tái cấu trúc quy trình nghiệp vụ (Business Process Reengineering — BPR) là phương pháp cải tiến triệt để quy trình, không chỉ cải thiện từng bước nhỏ mà thiết kế lại toàn bộ quy trình để đạt hiệu quả đột phá (Hoàng Anh và cộng sự, 2024). Trong giáo dục đại học, BPR có thể áp dụng cho:
- Quy trình tuyển sinh: từ nhận hồ sơ giấy, chấm thủ công sang đăng ký trực tuyến, đánh giá tự động bằng AI và cổng thông tin tích hợp.
- Quy trình đào tạo: từ đăng ký tín chỉ bằng giấy, sổ điểm vật lý sang hệ thống quản lý học tập (LMS) tích hợp với hệ thống quản lý giáo dục (ERP).
- Quy trình nghiên cứu: từ nộp đề tài bằng bản cứng, xét duyệt nhiều cấp sang nền tảng quản lý đề tài trực tuyến với luồng duyệt tự động.
- Quy trình nhân sự: từ hồ sơ nhân sự bằng giấy, quy trình xét duyệt thăng tiến nhiều cấp sang hệ thống quản lý nhân sự số với luồng duyệt điện tử và đánh giá hiệu suất tự động.
Phan Anh Nguyễn (2025) lập luận rằng việc tái cấu trúc mô hình đại học hướng tới mô hình 5.0 — kết hợp công nghệ số, trí tuệ nhân tạo và cá nhân hóa trải nghiệm học tập — đòi hỏi tái cấu trúc sâu sắc cả cấu trúc tổ chức lẫn quy trình vận hành. Trong đó, số hóa quy trình là bước đi đầu tiên và nền tảng nhất. Mô hình đại học 5.0 không chỉ thay đổi cách giảng dạy mà thay đổi cách trường đại học vận hành toàn diện: từ tuyển sinh cá nhân hóa, lộ trình học tập linh hoạt theo năng lực từng sinh viên, đến hệ thống đánh giá và cấp bằng dựa trên năng lực thực tế thay vì tín chỉ tích lũy đơn thuần.
BPR khác với cải tiến liên tục (continuous improvement) ở chỗ BPR thay đổi cơ bản cách thức vận hành, không chỉ tinh chỉnh tại chỗ. Tuy nhiên, BPR cũng mang rủi ro cao hơn: đòi hỏi đầu tư lớn, thời gian triển khai dài, và cần sự đồng thuận mạnh mẽ từ lãnh đạo. Do đó, nhiều chuyên gia khuyến nghị tiếp cận kết hợp — BPR cho các quy trình chiến lược và cải tiến liên tục cho các quy trình vận hành thông thường.
2.4 Mối quan hệ giữa số hóa quy trình và DigComp
Nền tảng năng lực số DigComp (Digital Competence Framework) do Ủy ban Châu Âu phát triển cung cấp khung tham chiếu cho các năng lực số cần thiết trong quá trình số hóa quy trình. Năng lực thông tin và dữ liệu (DigComp 2.2, vùng 1) liên quan trực tiếp đến khả năng số hóa quy trình — quản lý dữ liệu, đánh giá chất lượng dữ liệu, và sử dụng dữ liệu để ra quyết định. Năng lực giải quyết vấn đề kỹ thuật số (vùng 5) bao gồm khả năng nhận diện nhu cầu công nghệ, đánh giá giải pháp kỹ thuật số và tích hợp chúng vào quy trình.
Khi trường đại học số hóa quy trình, DigComp đóng vai trò khung đánh giá năng lực số cho đội ngũ cán bộ — xác định xem nhân viên có đủ năng lực để vận hành quy trình số hóa, từ đó xác định nhu cầu đào tạo.
3. Các mô hình và khung tham chiếu cho số hóa quy trình giáo dục đại học
3.1 Mô hình trưởng thành số hóa trong giáo dục đại học
Benavides và cộng sự (2020) tổng quan hệ thống 101 nghiên cứu về chuyển đổi số trong giáo dục đại học, phân loại các mô hình trưởng thành thành năm cấp độ: (1) thiếu vắng công nghệ số, (2) bắt đầu tiếp nhận, (3) áp dụng trong một số quy trình, (4) tích hợp toàn bộ quy trình, và (5) chuyển đổi chiến lược. Ở cấp độ 4, trường đại học đã tích hợp dữ liệu giữa các hệ thống — hệ thống quản lý học tập (LMS), hệ thống quản lý giáo dục (ERP), hệ thống quản lý nghiên cứu — thành một hệ sinh thái thống nhất. Ở cấp độ 5, dữ liệu số trở thành nền tảng cho ra quyết định chiến lược, cá nhân hóa trải nghiệm học tập và tạo mô hình mới trong giáo dục.
Hanelt và cộng sự (2020) phát triển khung phân tích chuyển đổi số dựa trên bốn chiều: chiến lược, cấu trúc tổ chức, quy trình và công nghệ. Khung này nhấn mạnh rằng chuyển đổi số không bắt đầu từ công nghệ mà bắt đầu từ chiến lược — xác định rõ mục tiêu chuyển đổi, sau đó mới điều chỉnh cấu trúc tổ chức, thiết kế lại quy trình và lựa chọn công nghệ phù hợp.
García-Peñalvo (2021) đề xuất khung tham chiếu cho e-learning trong giáo dục đại học, nhấn mạnh ba yếu tố: (a) hạ tầng công nghệ, (b) năng lực số của giảng viên và sinh viên, và (c) thiết kế quy trình giảng dạy phù hợp với môi trường số. Khung này cảnh báo về "phía tối" của chuyển đổi số — khi công nghệ được áp dụng mà không có thiết kế quy trình phù hợp, nó có thể tạo ra khoảng cách số, tăng tải công việc cho giảng viên và làm giảm chất lượng tương tác giáo dục.
3.2 Khung tích hợp kiến trúc doanh nghiệp
Iswahyudi và cộng sự (2023) đề xuất mô hình tích hợp kiến trúc doanh nghiệp (Enterprise Architecture — EA) và công nghệ blockchain cho chuyển đổi số trường đại học. Trong mô hình này, EA đóng vai trò khung vĩ mô để đảm bảo tính nhất quán giữa chiến lược, quy trình, dữ liệu và ứng dụng công nghệ. Kiến trúc doanh nghiệp chia hệ thống trường đại học thành các lớp: lớp chiến lược (mục tiêu, chỉ thị trường), lớp nghiệp vụ (quy trình cốt lõi, quy trình hỗ trợ), lớp dữ liệu (cấu trúc dữ liệu, luồng thông tin), lớp ứng dụng (phần mềm, hệ thống) và lớp công nghệ (hạ tầng mạng, máy chủ, điện toán đám mây).
Mô hình EA đặc biệt hữu ích cho số hóa quy trình vì nó giúp trường đại học tránh một trong những lỗi phổ biến nhất — đầu tư vào các hệ thống công nghệ riêng lẻ không tích hợp được với nhau. Khi quy trình tuyển sinh sử dụng một hệ thống, quy trình đào tạo sử dụng một hệ thống khác, và quy trình tài chính lại dùng một hệ thống thứ ba, dữ liệu bị phân tán và không thể chia sẻ. Kiến trúc doanh nghiệp giải quyết vấn đề này bằng cách xác định rõ luồng dữ liệu giữa các quy trình ngay từ bước thiết kế.
3.3 Mô hình kết hợp BPM, BPR và ISP cho trường đại học
Hoàng Anh và cộng sự (2024) xây dựng mô hình kết hợp ba phương pháp — BPM, BPR và chiến lược hệ thống thông tin (ISP) — như một lộ trình cụ thể cho chuyển đổi số trường đại học. Mô hình này chia quá trình thành ba giai đoạn:
Giai đoạn một: ISP (chiến lược hệ thống thông tin) — xác định yêu cầu thông tin của trường, phân tích các hệ thống hiện có và đề xuất kiến trúc hệ thống mục tiêu.
Giai đoạn hai: BPR (tái cấu trúc quy trình nghiệp vụ) — thiết kế lại các quy trình nghiệp vụ cốt lõi dựa trên kiến trúc hệ thống đã đề xuất, loại bỏ các bước thủ công, xác định điểm có thể tự động hóa.
Giai đoạn ba: triển khai và tích hợp — xây dựng hoặc lựa chọn phần mềm phù hợp, triển khai theo từng nhóm quy trình, tích hợp dữ liệu và đánh giá kết quả.
Mô hình này đặc biệt phù hợp với bối cảnh Việt Nam, nơi nhiều trường đại học đã có các hệ thống thông tin riêng lẻ (hệ thống quản lý đào tạo, hệ thống thư viện điện tử, hệ thống tài chính) nhưng thiếu tích hợp đồng bộ. Phương pháp ISP giúp trường đại học nhìn tổng thể trước khi quyết định số hóa từng quy trình cụ thể.
3.4 Các khung đánh giá mức độ sẵn sàng
Nhiều khung đánh giá mức độ sẵn sàng chuyển đổi số đã được phát triển cho giáo dục đại học. Nguyễn Thị Hương Giang và cộng sự (2021) áp dụng mô hình Technology-Organization-Environment (TOE) để đánh giá mức độ sẵn sàng của một trường đại học tại Việt Nam, kết quả cho thấy yếu tố tổ chức — năng lực lãnh đạo, văn hóa đổi mới, nguồn nhân lực — có ảnh hưởng mạnh nhất đến mức độ sẵn sàng chuyển đổi số.
Baiyere và cộng sự (2020) phân tích logic mới trong quản trị quy trình khi chuyển đổi số, chỉ ra rằng khi số hóa quy trình, trường đại học cần chuyển từ tư duy "quy trình tuyến tính" sang tư duy "quy trình mạng" — nơi dữ liệu luân chuyển song song giữa nhiều phòng ban, không theo trình tự cố định. Điều này đòi hỏi thay đổi sâu sắc trong cách thức thiết kế hệ thống thông tin và tổ chức công việc.
4. Các bước số hóa quy trình hỗ trợ chuyển đổi số trường đại học
Dựa trên tổng hợp từ các mô hình và khung tham chiếu nêu trên, cùng với đặc thù của giáo dục đại học Việt Nam, bài viết đề xuất lộ trình bảy bước cho số hóa quy trình. Bảy bước này được thiết kế theo thứ tự logic — mỗi bước là tiền đề cho bước tiếp theo — nhưng có thể thực hiện lặp đi lặp lại theo chu trình cải tiến liên tục.
Bước 1: Đánh giá hiện trạng và xác định quy trình ưu tiên
Trước khi bắt đầu số hóa bất kỳ quy trình nào, trường đại học cần có bức tranh toàn cảnh về trạng thái hiện tại của tất cả quy trình nghiệp vụ. Đánh giá hiện trạng bao gồm ba hạng mục.
Phân loại quy trình: Liệt kê tất cả các quy trình nghiệp vụ, phân loại theo mức độ quan trọng (quy trình cốt lõi như đào tạo, nghiên cứu; quy trình hỗ trợ như nhân sự, tài chính) và mức độ sẵn sàng công nghệ (đã có phần mềm hỗ trợ, vẫn hoàn toàn thủ công, hoặc ở giữa). Mỗi quy trình cần ghi nhận: đầu vào, đầu ra, đơn vị thực hiện, thời gian trung bình, tỷ lệ sai sót, và các điểm tích hợp với quy trình khác.
Đánh giá hệ thống thông tin hiện có: Kiểm tra tất cả hệ thống phần mềm đang sử dụng — hệ thống quản lý đào tạo, hệ thống thư viện, hệ thống nhân sự, hệ thống tài chính, hệ thống email, nền tảng học tập trực tuyến. Đánh giá mức độ tích hợp giữa các hệ thống: liệu dữ liệu có đồng bộ hay mỗi hệ thống hoạt động độc lập? Có API để kết nối không? Dữ liệu có đang bị trùng lặp giữa các hệ thống?
Xác định quy trình ưu tiên: Không thể số hóa tất cả quy trình cùng lúc. Ưu tiên dựa trên ba tiêu chí: (a) tác động đến mục tiêu chiến lược của trường — quy trình nào ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng đào tạo và uy tín trường; (b) mức độ sẵn sàng — quy trình nào đã có sẵn nền tảng công nghệ hoặc dữ liệu để xây dựng lên; (c) chi phí và rủi ro — quy trình nào có thể số hóa với chi phí hợp lý và rủi ro thất bại thấp.
Parviainen và cộng sự (2022) nhấn mạnh rằng bước đánh giá hiện trạng thường bị bỏ qua trong thực tế — nhiều tổ chức nhảy ngay vào việc mua phần mềm mà không hiểu rõ quy trình hiện hành. Kết quả là phần mềm không phù hợp, quy trình không thay đổi, và đầu tư lãng phí.
Bước 2: Lập bản đồ quy trình (Process Mapping)
Sau khi xác định quy trình ưu tiên, bước tiếp theo là lập bản đồ chi tiết cho từng quy trình — mô tả chính xác cách thức vận hành hiện tại, bao gồm cả những bước không chính thức và các đường rẽ mà nhân viên thực tế làm nhưng không có trong quy trình.
Công cụ lập bản đồ: Các công cụ phổ biến bao gồm Business Process Model and Notation (BPMN) — chuẩn quốc tế để mô hình hóa quy trình nghiệp vụ. BPMN sử dụng các ký hiệu chuẩn hóa để biểu diễn: hoạt động (hình chữ nhật), sự kiện (hình tròn), cổng quyết định (hình thoi), và luồng dữ liệu (mũi tên). Việc sử dụng chuẩn BPMN giúp đảm bảo mọi người trong trường hiểu bản đồ quy trình theo cùng một cách.
Phạm vi bản đồ: Bản đồ quy trình cần mô tả đầy đủ: ai thực hiện mỗi bước, dữ liệu nào cần cho bước đó, dữ liệu nào được tạo ra, thời gian thực hiện trung bình, và các rủi ro hoặc sai sót thường gặp. Bản đồ cũng cần ghi nhận các điểm giao tiếp giữa phòng ban — nơi mà thông tin hoặc tài liệu được chuyển từ đơn vị này sang đơn vị khác.
Thực tiễn Việt Nam: Nguyễn Thị Hằng (2021) phân tích mô hình quản lý trường đại học trong bối cảnh chuyển đổi số, chỉ ra rằng nhiều trường đại học Việt Nam có quy trình vận hành tồn tại song song giữa quy trình chính thức (được quy định trong văn bản) và quy trình thực tế (cách cán bộ thực sự làm việc). Lập bản đồ quy trình cần bắt lấy cả hai chiều — để hiểu lý do tại sao quy trình thực tế khác với quy trình chính thức, và xác định xem quy trình số hóa nên tuân theo quy định văn bản hay tối ưu hóa theo thực tế.
Ví dụ cụ thể: Bản đồ quy trình xét tốt nghiệp tại một trường đại học Việt Nam thường bao gồm: giảng viên chấm điểm và nhập lên hệ thống → phòng đào tạo kiểm tra điều kiện tích lũy → khoa xác nhận → phòng đào tạo trình ban giám hiệu → ban giám hiệu ký quyết định → phòng đào tạo in bằng. Mỗi bước có thể mất từ một ngày đến một tuần, và dữ liệu (điểm, tín chỉ, điều kiện tốt nghiệp) nằm rải rác trong nhiều hệ thống khác nhau.
Bước 3: Phân tích và tái thiết kế quy trình (BPR)
Khi đã có bản đồ quy trình hiện tại (as-is), bước tiếp theo là phân tích các điểm yếu và thiết kế quy trình mục tiêu (to-be). Đây là bước quan trọng nhất — nơi trường đại học quyết định không chỉ "số hóa" mà thực sự "tối ưu hóa" quy trình.
Phân tích điểm nghẽn: Xác định các bước mất thời gian nhất, các điểm có tỷ lệ sai sót cao nhất, các bước thủ công lặp đi lặp lại, và các điểm mà thông tin bị "kẹt" khi chuyển giữa phòng ban. Công cụ phân tích bao gồm: phân tích giá trị-added (mỗi bước có thực sự tạo ra giá trị cho người dùng cuối hay chỉ là thủ tục hành chính), phân tích thời gian chờ (thời gian thực sự xử lý so với thời gian chờ đợi), và phân tích chu kỳ quay vòng (từ lúc nộp yêu cầu đến khi hoàn thành).
Nguyên tắc tái thiết kế:
- Một — Loại bỏ trước khi tự động hóa. Không tự động hóa bước không cần thiết. Nếu một bước chỉ tồn tại vì "trước đây hay làm thế", hãy loại bỏ nó trước khi áp dụng công nghệ.
- Hai — Giảm số lần chuyển giao. Mỗi lần thông tin chuyển từ người này sang người khác, từ hệ thống này sang hệ thống khác, đều tạo ra nguy cơ sai sót và trễ thời gian. Thiết kế quy trình để thông tin luân chuyển trực tiếp, tự động.
- Ba — Đẩy ra quyết định gần với nguồn dữ liệu nhất. Quy trình xét duyệt nhiều cấp thường làm chậm vận hành. Khi dữ liệu đã số hóa, nhiều quyết định có thể tự động dựa trên quy tắc — ví dụ: kiểm tra điều kiện tốt nghiệp có thể tự động thay vì cần nhiều người duyệt thủ công.
- Bốn — Thiết kế cho ngoại lệ, không thiết kế cho ngoại lệ. Tập trung vào luồng chính của quy trình, tạo đường tắt riêng cho các trường hợp đặc biệt thay vì làm phức tạp toàn bộ quy trình để bao phủ mọi ngoại lệ.
Áp dụng tại Việt Nam: Hoàng Anh và cộng sự (2024) minh họa BPR tại trường đại học Việt Nam với quy trình quản lý đề tài nghiên cứu. Quy trình cũ: sinh viên nộp hồ sơ giấy → giảng viên hướng dẫn duyệt thủ công → khoa duyệt → hội đồng xét duyệt → phòng nghiên cứu lưu hồ sơ. Quy trình mới sau BPR: sinh viên nộp đề tài trên nền tảng trực tuyến → hệ thống kiểm tra tự động các điều kiện (tín chỉ, nợ môn, giới hạn số đề tài) → giảng viên duyệt trên nền tảng → hệ thống tự động chuyển sang hội đồng nếu đạt điều kiện → phòng nghiên cứu theo dõi tiến độ qua dashboard trực tuyến.
Ví dụ thứ hai — quy trình xét duyệt tài chính: Tại nhiều trường đại học Việt Nam, quy trình thanh toán chi phí nghiên cứu hoặc chi phí đi công tác đi qua năm bước: giảng viên nộp chứng từ giấy → trưởng bộ môn ký duyệt → phòng kế toán kiểm tra → trưởng phòng kế toán duyệt → phó hiệu trưởng ký duyệt. Mỗi bước mất từ một đến ba ngày làm việc, toàn bộ quy trình kéo dài hai đến ba tuần. Sau BPR, quy trình số hóa: giảng viên nộp chứng từ và chụp ảnh hóa đơn trên ứng dụng di động → hệ thống kiểm tra tự động tính hợp lệ (ngân sách còn lại, quy định chi phí) → trưởng bộ môn duyệt trên ứng dụng → nếu dưới 20 triệu đồng, hệ thống tự phê duyệt (không cần thêm cấp duyệt); nếu trên 20 triệu, tự động chuyển lên cấp cao hơn → phòng kế toán nhận thông báo và thanh toán → giảng viên nhận thông báo qua ứng dụng. Tổng thời gian giảm từ hai đến ba tuần xuống còn hai đến ba ngày.
Bước 4: Xây dựng hạ tầng công nghệ và kiến trúc hệ thống
Sau khi thiết kế quy trình mục tiêu, bước tiếp theo là xây dựng hoặc lựa chọn công nghệ phù hợp. Bước này cần tuân theo nguyên tắc: công nghệ phục vụ quy trình, không phải quy trình phải thích nghi với công nghệ.
Lựa chọn chiến lược công nghệ: Trường đại học cần quyết định giữa ba hướng tiếp cận. Hướng một — phát triển nội bộ: xây dựng phần mềm tùy chỉnh hoàn toàn theo quy trình của trường. Phù hợp khi trường có đội ngũ công nghệ mạnh và quy trình rất đặc thù. Hướng hai — triển khai phần mềm thương mại (COTS): mua hệ thống quản lý giáo dục (ERP) có sẵn và điều chỉnh quy trình theo phần mềm. Phù hợp khi trường muốn triển khai nhanh và quy trình không quá đặc thù. Hướng ba — kết hợp: sử dụng nền tảng mã nguồn mở (như Moodle cho LMS, OpenEduCat cho quản lý đào tạo) và phát triển thêm các module tùy chỉnh cho quy trình đặc thù.
Kiến trúc dữ liệu: Một trong những quyết định quan trọng nhất là thiết kế kiến trúc dữ liệu — cách dữ liệu được tổ chức, lưu trữ và chia sẻ giữa các hệ thống. Mô hình kiến trúc doanh nghiệp (EA) đề xuất ở phần trước cung cấp khung cho việc này. Các yêu cầu thiết yếu: (a) cơ sở dữ liệu sinh viên thống nhất — mỗi sinh viên có một bản ghi duy nhất được sử dụng bởi tất cả hệ thống; (b) định dạng dữ liệu chuẩn — mã học phần, mã sinh viên, cấu trúc chương trình đào tạo được thống nhất trên toàn trường; (c) API mở — cho phép các hệ thống trao đổi dữ liệu tự động.
Hạ tầng đám mây: Đối với phần lớn trường đại học Việt Nam, điện toán đám mây mang lại lợi thế rõ rệt so với xây dựng trung tâm dữ liệu riêng — chi phí đầu tư ban đầu thấp hơn, khả năng mở rộng linh hoạt, và không cần đội ngũ vận hành lớn. Cần lưu ý các yếu tố bảo mật dữ liệu cá nhân (đặc biệt liên quan đến thông tin sinh viên) và tuân thủ Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân của Việt Nam.
Quyết định xây hoặc mua: Đây là quyết định chiến lược ảnh hưởng đến toàn bộ lộ trình số hóa. Xây dựng nội bộ (build) cho phép tùy biến hoàn toàn nhưng đòi hỏi đội ngũ kỹ thuật lớn và thời gian phát triển dài. Mua giải pháp thương mại (buy) giúp triển khai nhanh nhưng phụ thuộc nhà cung cấp, chi phí bản quyền hàng năm và khó thay đổi. Nhiều trường chọn phương pháp kết hợp: mua nền tảng cốt lõi (ERP cho quản lý tài chính nhân sự, LMS cho giảng dạy) và xây dựng nội bộ các module đặc thù (quản lý đề tài nghiên cứu, quản lý hợp đồng đối ngoại).
Tích hợp dữ liệu giữa hệ thống cũ và mới: Hầu hết trường đại học Việt Nam đã có ít nhất một hệ thống thông tin đang vận hành. Việc số hóa quy trình mới cần đảm bảo tương thích với hệ thống cũ — qua API hoặc qua quá trình chuyển đổi dữ liệu (data migration). Dữ liệu lịch sử cần được chuyển đổi sang định dạng chuẩn trước khi nạp vào hệ thống mới. Bước này thường mất nhiều thời gian hơn dự kiến và cần kiểm thử kỹ lưỡng — dữ liệu sai do chuyển đổi có thể ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình downstream.
Bước 5: Triển khai và kiểm thử
Triển khai số hóa quy trình cần thực hiện theo phương pháp tiến hóa — triển khai từng nhóm quy trình, kiểm thử, điều chỉnh, rồi mở rộng. Không triển khai tất cả cùng lúc.
Triển khai theo nhóm quy trình: Chia các quy trình thành các nhóm có mối liên hệ chặt chẽ về dữ liệu. Ví dụ: nhóm "đào tạo" bao gồm đăng ký học phần, quản lý điểm, xét tốt nghiệp — ba quy trình chia sẻ dữ liệu về sinh viên và học phần, nên triển khai cùng nhau sẽ tạo ra giá trị tích hợp lớn nhất.
Kiểm thử ba lớp:
- Lớp một — kiểm thử kỹ thuật: xác nhận phần mềm hoạt động đúng, dữ liệu đồng bộ chính xác giữa các hệ thống, hiệu suất đáp ứng yêu cầu.
- Lớp hai — kiểm thử quy trình: xác nhận quy trình mới vận hành đúng theo thiết kế, người dùng thực hiện được các bước cần thiết, dữ liệu luân chuyển đầy đủ.
- Lớp ba — kiểm thử trải nghiệm người dùng: khảo sát cán bộ, giảng viên và sinh viên về mức độ hài lòng, dễ sử dụng, và các khó khăn gặp phải. Đây là lớp kiểm thử quan trọng nhất nhưng thường bị bỏ qua.
Chạy song song: Trong giai đoạn đầu triển khai, chạy song song quy trình cũ và quy trình mới — cho phép người dùng chuyển đổi dần dần và đảm bảo không gián đoạn hoạt động. Toma (2023) nghiên cứu triển khai RPA tại một trường đại học cho việc xử lý bảng hàng ngày, và khuyến nghị chạy song song ít nhất một học kỳ trước khi ngừng hoàn toàn quy trình cũ.
Bước 6: Đào tạo và thay đổi văn hóa tổ chức
Số hóa quy trình không thành công nếu người dùng không biết sử dụng hoặc từ chối thay đổi. Bước đào tạo và thay đổi văn hóa thường quyết định thành bại của toàn bộ dự án.
Đào tạo phân tầng: Cần thiết kế chương trình đào tạo khác nhau cho từng nhóm người dùng. Lớp một — người sử dụng hàng ngày (cán bộ phòng đào tạo, thủ quỹ, nhân viên thư viện): đào tạo chi tiết từng thao tác, kèm tài liệu hướng dẫn và video. Lớp hai — người quản lý (trưởng phòng, trưởng khoa): đào tạo cách sử dụng báo cáo, dashboard và công cụ phân tích để giám sát quy trình. Lớp ba — lãnh đạo (hiệu trưởng, phó hiệu trưởng): đào tạo tổng quan về hệ thống, cách đọc báo cáo chiến lược và cách ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Mô hình đào tạo hiệu quả: Thay vì tổ chức các khóa đào tạo tập trung một lần, áp dụng mô hình đào tạo theo vai trò (role-based training) — mỗi người chỉ học những phần hệ thống liên quan đến công việc của họ. Kết hợp đào tạo trực tiếp (workshop) với tài liệu tự học (video, hướng dẫn trên nền tảng), và đặt người hỗ trợ (super-user) tại từng phòng ban trong giai đoạn đầu triển khai. Đàm Thanh Tú và cộng sự (2025) cho thấy mô hình đào tạo kết hợp trực tiếp và trực tuyến mang lại kết quả tốt nhất cho nhân viên đại học Việt Nam — cho phép họ học theo tốc độ riêng và xem lại tài liệu khi cần.
Đối phó với sức ỳ thay đổi: Nguyễn Sơn Đức (2020) chỉ ra trong nghiên cứu về chuyển đổi số đào tạo sư phạm nghệ thuật tại Việt Nam rằng rào cản lớn nhất không phải công nghệ mà là thói quen và tâm lý của đội ngũ giảng viên. Nhiều giảng viên coi công nghệ số là gánh nặng thêm thay vì công cụ hỗ trợ. Để vượt qua, cần: (a) chứng minh lợi ích cụ thể cho từng nhóm người dùng — tiết kiệm bao nhiêu thời gian, giảm bao nhiêu sai sót; (b) có người hỗ trợ trực tiếp trong giai đoạn đầu; (c) lắng nghe phản hồi và điều chỉnh nhanh.
Xây dựng văn hóa dữ liệu: Số hóa quy trình tạo ra dữ liệu — nhưng dữ liệu chỉ có giá trị khi tổ chức biết sử dụng nó. Văn hóa dữ liệu bao gồm: thói quen kiểm tra dữ liệu trước khi ra quyết định, khả năng đọc và diễn giải báo cáo, và trách nhiệm nhập liệu chính xác. Ngô Thị Hằng (2021) nhấn mạnh rằng giáo dục số để nâng cao chất lượng nhân lực thực hiện chuyển đổi số cần bắt đầu từ chính đội ngũ giáo dục — giảng viên cần được đào tạo năng lực số trước khi có thể đào tạo sinh viên.
Bước 7: Đánh giá, cải tiến liên tục và mở rộng
Số hóa quy trình không phải dự án một lần mà là quá trình liên tục — sau khi triển khai, cần đánh giá hiệu quả, cải tiến theo phản hồi và mở rộng sang các quy trình khác.
Đo lường hiệu suất: Xác định chỉ số hiệu suất quy trình (Process KPI) cho từng quy trình đã số hóa. Ví dụ: thời gian trung bình xử lý đăng ký tín chỉ, tỷ lệ sai sót nhập điểm, thời gian xét duyệt đề tài nghiên cứu, mức độ hài lòng của sinh viên với dịch vụ trực tuyến. So sánh KPI trước và sau số hóa để định lượng hiệu quả.
Cải tiến liên tục: Phân tích dữ liệu vận hành để phát hiện các điểm còn chậm hoặc còn sai sót. Thường xuyên thu thập phản hồi từ người dùng để điều chỉnh giao diện, đơn giản hóa các bước, và bổ sung tính năng cần thiết. Sử dụng phương pháp Agile — phát hành cải tiến nhỏ, thường xuyên thay vì đợi bản cập nhật lớn.
Mở rộng: Khi nhóm quy trình đầu tiên đã vận hành ổn định, mở rộng sang nhóm quy trình tiếp theo dựa trên thứ tự ưu tiên đã xác định ở Bước 1. Lợi thế ở giai đoạn này là trường đã có kinh nghiệm, hạ tầng công nghệ đã có sẵn một phần, và đội ngũ người dùng đã quen với phương thức làm việc số.
Tích hợp nâng cao: Khi càng nhiều quy trình được số hóa, cơ hội tích hợp nâng cao xuất hiện — từ tích hợp dữ liệu đơn giản (đồng bộ danh sách sinh viên) đến tích hợp phân tích (phân tích dữ liệu học tập để dự đoán sinh viên có nguy cơ bỏ học) và tích hợp trí tuệ nhân tạo (tự động hóa quyết định dựa trên học máy). Phan Anh Nguyễn (2025) lập luận rằng mô hình đại học 5.0 — nơi AI tham gia sâu vào mọi quy trình từ tuyển sinh đến xét tốt nghiệp — đòi hỏi nền tảng quy trình số hóa vững chắc trước khi áp dụng.
5. Kinh nghiệm số hóa quy trình tại các trường đại học Việt Nam
5.1 Tình hình chung
Nghiên cứu của Đàm Thanh Tú và cộng sự (2025) khảo sát thực trạng đào tạo nguồn nhân lực số tại các trường đại học Việt Nam, cho thấy hầu hết các trường đã triển khai ít nhất một hệ thống thông tin quản lý (hệ thống quản lý đào tạo, hệ thống thư viện điện tử, hoặc nền tảng học tập trực tuyến). Tuy nhiên, mức độ tích hợp giữa các hệ thống còn thấp — chỉ khoảng 25% trường có nền tảng tích hợp dữ liệu giữa các hệ thống quản lý. Phần lớn dữ liệu về sinh viên, học phần, điểm số và nghiên cứu vẫn nằm rải rác trong các hệ thống riêng lẻ.
Nguyễn Anh Tuấn và cộng sự (2022) so sánh chuyển đổi số giáo dục đại học giữa Singapore và Việt Nam, kết quả cho thấy Singapore có lợi thế ở ba điểm: (a) chính sách số hóa giáo dục rõ ràng và nhất quán từ trung ương, (b) đầu tư hạ tầng đồng bộ cho toàn bộ hệ thống giáo dục đại học, và (c) chương trình phát triển năng lực số cho giảng viên bài bản. Việt Nam đã có những tiến bộ trong hai điểm đầu nhưng điểm thứ ba — phát triển năng lực số cho giảng viên — vẫn còn nhiều hạn chế.
Nguyễn Thị Hằng (2021) phân tích đặc điểm chuyển đổi số tại các trường đại học Việt Nam, chỉ ra rằng nhiều trường đang đối mặt với tình trạng "lỗ hổng số hóa" — một số quy trình đã được số hóa hoàn toàn (thư viện điện tử, đăng ký học phần trực tuyến) trong khi các quy trình khác vẫn hoàn toàn thủ công (xét duyệt đề tài, quản lý cơ sở vật chất, xử lý hành chính). Điều này tạo ra các điểm đứt gãy trong luồng thông tin.
5.2 Rào cản và thách thức
Dựa trên tổng hợp từ các nghiên cứu, bốn nhóm rào cản chính hạn chế số hóa quy trình tại các trường đại học Việt Nam.
Rào cản thể chế và chính sách: Dù chính sách trung ương đã rõ ràng (Quyết định 749, Quyết định 131), việc cụ thể hóa thành quy trình triển khai tại từng trường còn lúng túng. Nhiều trường thiếu bản kế hoạch chuyển đổi số tổng thể — thay vào đó triển khai các dự án công nghệ rời rạc theo cơ hội hoặc theo yêu cầu cấp trên. Lê Thị Hoài và cộng sự (2024) chỉ ra rằng thiếu vắng lãnh đạo số — khả năng của ban giám hiệu trong việc đề ra tầm nhìn chuyển đổi số và điều phối triển khai — là rào cản lớn nhất.
Rào cản nguồn nhân lực: Trường đại học Việt Nam nói chung thiếu đội ngũ chuyên trách về chuyển đổi số. Công nghệ thông tin thường được giao cho một phòng ban nhỏ (phòng công nghệ thông tin hoặc trung tâm mạng), trong khi số hóa quy trình đòi hỏi sự tham gia của tất cả phòng ban. Vũ Khánh Quý và cộng sự (2023) cho thấy tại trường đại học được nghiên cứu, nhân sự kỹ thuật có khả năng triển khai công nghệ nhưng thiếu hiểu biết về quy trình nghiệp vụ, trong khi cán bộ nghiệp vụ hiểu quy trình nhưng không có khả năng mô tả nó thành yêu cầu công nghệ.
Rào cản hạ tầng và dữ liệu: Hạ tầng mạng tại nhiều trường chưa đáp ứng yêu cầu (đặc biệt tại các trường ở ngoài thành phố lớn). Hơn nữa, chất lượng dữ liệu hiện có thường kém — dữ liệu không đồng nhất giữa các hệ thống, thiếu chuẩn hóa (ví dụ: cùng một sinh viên có mã số khác nhau trong hệ thống đào tạo và hệ thống tài chính), và lịch sử dữ liệu không đầy đủ. Không thể số hóa quy trình hiệu quả nếu dữ liệu nền tảng không đáng tin cậy.
Rào cản văn hóa và tâm lý: Nguyễn Sơn Đức (2020) và Đàm Thanh Tú và cộng sự (2025) đều nhấn mạnh rào cản văn hóa — sự ngại thay đổi, thói quen làm việc thủ công, và tâm lý "công nghệ là việc phòng công nghệ thông tin". Nhiều cán bộ coi việc chuyển sang quy trình số là thêm gánh nặng công việc (phải học cách dùng hệ thống mới, phải nhập liệu trực tuyến) thay vì nhận ra lợi ích dài hạn.
5.3 Kinh nghiệm từ các trường đi trước
Một số trường đại học Việt Nam đã có những bước tiến đáng kể trong số hóa quy trình, tạo kinh nghiệm đáng tham khảo.
Nhóm trường có hạ tầng mạnh: Các trường thành phố lớn (ĐHQG Hà Nội, ĐHQG TP.HCM, ĐH Bách Khoa, ĐH Kinh tế Quốc dân) đã triển khai các hệ thống quản lý giáo dục tích hợp, số hóa quy trình từ tuyển sinh đến xét tốt nghiệp. Đặc điểm chung của nhóm này: có đội ngũ công nghệ thông tin lớn, ngân sách đầu tư cao, và nhận được nhiều dự án hỗ trợ từ các tổ chức quốc tế.
Nhóm trường tích hợp nhanh: Một số trường đã chọn chiến lược triển khai nhanh bằng phần mềm thương mại (chủ yếu là hệ thống quản lý đào tạo VnEdu hoặc các giải pháp tương tự). Ưu điểm: triển khai nhanh, chi phí ban đầu thấp. Nhược điểm: quy trình phải điều chỉnh theo phần mềm, khó tùy biến cho đặc thù riêng.
Nhóm trường phát triển tự chủ: Một số trường có phòng công nghệ thông tin mạnh đã tự phát triển hệ thống quản lý nội bộ. Ưu điểm: hoàn toàn phù hợp với quy trình thực tế. Nhược điểm: phụ thuộc vào cá nhân phát triển, khó chuyển giao, chi phí bảo trì cao về dài hạn.
Nguyễn Thị Hương Giang và cộng sự (2021) khuyến nghị rằng trường đại học nên bắt đầu từ nhóm quy trình có mức độ ảnh hưởng lớn nhất đến sinh viên (đăng ký học phần, quản lý điểm, xét tốt nghiệp) vì đây là quy trình mà sinh viên tiếp xúc trực tiếp và có động lực phản hồi mạnh nhất.
Bài học từ thực tiễn: Nghiên cứu của Lê Thị Hoài và cộng sự (2024) khảo sát các trường đại học Việt Nam và rút ra ba bài học quan trọng. Một, các trường thành công nhất trong số hóa quy trình là các trường có ban giám hiệu trực tiếp chỉ đạo và tham gia vào quá trình chuyển đổi, không giao toàn bộ cho phòng công nghệ thông tin. Hai, các trường triển khai theo nhóm quy trình có liên hệ dữ liệu (thay vì theo phòng ban) đạt kết quả tích hợp tốt hơn. Ba, các trường dành thời gian đầu tư cho đào tạo và thay đổi văn hóa — thay vì chỉ triển khai công nghệ — có tỷ lệ sử dụng hệ thống cao hơn đáng kể sau sáu tháng.
6. Các xu hướng công nghệ hỗ trợ số hóa quy trình
6.1 Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)
Robotic Process Automation (RPA) là công nghệ sử dụng phần mềm robot để thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại, có cấu trúc — ví dụ: sao chép dữ liệu giữa hai hệ thống, xử lý hồ sơ theo mẫu, tạo báo cáo định kỳ. Trong giáo dục đại học, RPA có thể áp dụng cho: nhập liệu điểm từ hệ thống chấm thi sang hệ thống quản lý đào tạo, đối chiếu danh sách sinh viên đăng ký với danh sách đóng học phí, và xử lý thủ tục hành chính đơn giản.
Mora và Sanchez (2020) đề xuất mô hình tích hợp RPA vào BPM trong giáo dục đại học — BPM phân tích và thiết kế quy trình, RPA thực thi các bước có thể tự động hóa. Nghiên cứu cho thấy RPA có thể giảm 60-80% thời gian xử lý cho các quy trình hành chính. Toma (2023) minh họa RPA xử lý bảng hàng ngày tại một trường đại học, tự động hóa việc thu thập và tổng hợp dữ liệu hàng ngày từ nhiều nguồn.
Tại Việt Nam, RPA mới bắt đầu được chú ý trong giáo dục đại học. Hoàng Anh và cộng sự (2024) đề xuất RPA như một công cụ hỗ trợ trong mô hình BPR/ISP, đặc biệt phù hợp cho các trường có quy trình phức tạp nhưng không có ngân sách lớn để xây dựng hệ thống tích hợp hoàn toàn. RPA có triển khai tương đối nhanh (thường từ hai đến ba tháng cho một quy trình), chi phí thấp hơn so với xây dựng hệ thống tích hợp toàn diện, và có thể hoạt động trên nền tảng hệ thống hiện tại mà không cần thay thế.
RPA có giới hạn: chỉ phù hợp cho các quy trình có cấu trúc rõ ràng và lặp đi lặp lại. Các quy trình cần đánh giá chuyên môn, đưa ra phán đoán, hoặc xử lý ngoại lệ phức tạp không phù hợp với RPA. Do đó, RPA nên đánh giá là bước trung gian — tự động hóa các tác vụ thủ công trong giai đoạn đầu, trong khi trường xây dựng hệ thống tích hợp lâu dài.
6.2 Trí tuệ nhân tạo trong số hóa quy trình
Vũ Khánh Quý và cộng sự (2023) phân tích cách thức AI hỗ trợ chuyển đổi số tại trường đại học Việt Nam, bao gồm: phân tích dữ liệu học tập (learning analytics) để cá nhân hóa lộ trình học, chatbot hỗ trợ sinh viên, và hệ thống chấm bài tự động. AI không thay thế quy trình mà nâng cao khả năng của quy trình đã số hóa — ví dụ: quy trình xét duyệt đề tài nghiên cứu khi kết hợp AI có thể tự động đánh giá tính khả thi và tính mới của đề tài, giảm tải cho hội đồng xét duyệt.
Để áp dụng AI, trường đại học cần nền tảng dữ liệu số hóa vững chắc — AI chỉ hoạt động hiệu quả khi dữ liệu đầu vào đầy đủ, chuẩn xác và có cấu trúc. Đây là lý do tại sao số hóa quy trình (Bước 1-7) là tiền đề bắt buộc trước khi áp dụng AI.
Phân tích dữ liệu học tập (Learning Analytics): Khi quy trình đào tạo được số hóa đầy đủ — từ đăng ký học phần, tham gia học tập trên LMS, nộp bài tập, đến điểm thi — trường có thể phân tích dữ liệu để phát hiện sớm sinh viên có nguy cơ trượt môn, cá nhân hóa lộ trình học, và cải thiện phương pháp giảng dạy. Nguyễn Thị Hằng (2021) nhấn mạnh giáo dục số phải nâng cao chất lượng nhân lực — phân tích dữ liệu học tập giúp giảng viên hiểu rõ hơn cách sinh viên học, từ đó điều chỉnh phương pháp giảng.
Chatbot và trợ lý ảo: Chatbot xử lý các câu hỏi thường gặp của sinh viên (lịch học, đăng ký tín chỉ, thủ tục hành chính) giúp giảm tải cho phòng đào tạo. Chatbot kết hợp với quy trình số hóa — truy cập trực tiếp vào cơ sở dữ liệu của trường để trả lời chính xác thông tin từng sinh viên, thay vì trả lời chung chung. Vũ Khánh Quý và cộng sự (2023) phân tích triển khai AI tại trường đại học Việt Nam, cho thấy chatbot được đánh giá cao nhất trong giai đoạn đầu vì lợi ích rõ ràng và chi phí triển khai thấp.
6.3 Kiến trúc doanh nghiệp và tích hợp hệ thống
Iswahyudi và cộng sự (2023) đề xuất kiến trúc doanh nghiệp như khung vĩ mô cho chuyển đổi số trường đại học. Trong đó, số hóa quy trình nằm ở lớp nghiệp vụ — lớp trung gian kết nối chiến lược (lớp trên) và công nghệ (lớp dưới). Kiến trúc doanh nghiệp đảm bảo mọi quyết định công nghệ đều phục vụ quy trình nghiệp vụ cụ thể, và mọi quy trình nghiệp vụ đều đóng góp vào mục tiêu chiến lược.
Xu hướng tích hợp hệ thống (system integration) ngày càng trở thành yêu cầu thiết yếu. Thay vì duy trì nhiều hệ thống riêng lẻ, các trường đang hướng tới xây dựng nền tảng tích hợp — nơi một sinh viên có một bản ghi duy nhất, một giảng viên có một hồ sơ duy nhất, và dữ liệu luân chuyển tự động giữa các quy trình.
7. Khuyến nghị cho các trường đại học Việt Nam
Dựa trên phân tích trong bài viết, nhóm tác giả đề xuất các khuyến nghị cho các trường đại học Việt Nam đang hoặc sắp bắt đầu số hóa quy trình.
Một, bắt đầu từ đánh giá toàn diện, không nhảy vào mua công nghệ. Bước đánh giá hiện trạng (Bước 1) giúp trường tránh đầu tư sai hướng. Nhiều trường đã học bài học đắt giá khi mua hệ thống phần mềm hàng tỷ đồng nhưng không phù hợp với quy trình thực tế — phần mềm bị bỏ không sử dụng hoặc phải đầu tư thêm rất lớn để tùy biến.
Hai, xây dựng đội ngũ liên phòng ban cho chuyển đổi số. Số hóa quy trình không phải việc riêng của phòng công nghệ thông tin. Cần thành lập một nhóm công tác liên phòng ban — đại diện từ phòng đào tạo, phòng nghiên cứu, phòng tài chính, phòng nhân sự, phòng công nghệ thông tin — chịu trách nhiệm chung cho quá trình chuyển đổi.
Ba, ưu tiên nhóm quy trình "đào tạo" làm mũi nhọn. Quy trình liên quan trực tiếp đến đào tạo (đăng ký học phần, quản lý điểm, xét tốt nghiệp) ảnh hưởng đến nhiều người nhất, có dữ liệu sẵn có nhiều nhất, và mang lại giá trị rõ rệt nhất. Khi nhóm quy trình này hoạt động ổn định, trường sẽ có kinh nghiệm và uy tín để mở rộng sang các nhóm quy trình khác.
Bốn, đầu tư vào chất lượng dữ liệu. Dữ liệu là nền tảng của số hóa quy trình. Trước khi triển khai công nghệ mới, cần chuẩn hóa dữ liệu hiện có: thống nhất mã sinh viên, mã học phần, cấu trúc chương trình đào tạo trên toàn trường. Dữ liệu kém chất lượng sẽ làm suy yếu mọi hệ thống được xây dựng trên nó.
Năm, kết hợp đào tạo kỹ năng và thay đổi văn hóa song song với triển khai công nghệ. Đào tạo và thay đổi văn hóa (Bước 6) không nên là bước cuối cùng mà cần thực hiện song song xuyên suốt. Người dùng cần được đào tạo trước khi hệ thống đi vào hoạt động, và cần được hỗ trợ liên tục trong giai đoạn đầu vận hành.
Sáu, áp dụng phương pháp tiến hóa, không cách mạng. Triển khai từng nhóm quy trình, chạy song song với quy trình cũ, đánh giá, cải tiến, rồi mở rộng. Phương pháp này giảm rủi ro, cho phép học hỏi từ sai lầm, và xây dựng sự đồng thuận trong tổ chức dần dần.
Bảy, thiết lập cơ chế đo lường và báo cáo. Xác định chỉ số hiệu suất (KPI) cho từng quy trình đã số hóa ngay từ bước thiết kế — không đợi đến khi triển khai xong mới nghĩ về việc đo lường. Báo cáo định kỳ (hàng tháng hoặc hàng quý) cho ban giám hiệu về tiến trình chuyển đổi số, bao gồm cả những chỉ số phi kỹ thuật như tỷ lệ sử dụng hệ thống, mức độ hài lòng của người dùng, và số lượng phản hồi tích cực/tiêu cực. Số liệu cụ thể giúp duy trì động lực và tạo cơ sở ra quyết định cho giai đoạn mở rộng tiếp theo.
8. Kết luận
Số hóa quy trình là nền tảng của chuyển đổi số trường đại học. Bài viết đã hệ thống hóa bảy bước số hóa quy trình — từ đánh giá hiện trạng, lập bản đồ quy trình, tái thiết kế bằng BPR, xây dựng hạ tầng công nghệ, triển khai kiểm thử, đào tạo thay đổi văn hóa, đến đánh giá cải tiến liên tục — dựa trên tổng hợp tài liệu nghiên cứu về Việt Nam và khung tham chiếu quốc tế.
Các nghiên cứu về Việt Nam cho thấy rằng nhiều trường đại học đã có những bước tiến đáng kể trong việc áp dụng công nghệ, nhưng mức độ tích hợp quy trình còn thấp. Rào cản lớn nhất không nằm ở công nghệ mà ở yếu tố con người — năng lực lãnh đạo số, chất lượng nguồn nhân lực, và văn hóa tổ chức. Số hóa quy trình không chỉ là dự án công nghệ mà là dự án thay đổi tổ chức, đòi hỏi sự cam kết mạnh mẽ từ lãnh đạo và sự tham gia chủ động của toàn bộ đội ngũ.
Chuyển đổi số giáo dục đại học là quá trình dài hạn, không có điểm dừng. Các trường đại học Việt Nam cần tiếp cận số hóa quy trình như một chu trình liên tục — mỗi vòng cải tiến mang lại nền tảng vững chắc hơn cho vòng tiếp theo, và mỗi quy trình được số hóa mở đường cho quy trình tiếp theo. Lộ trình bảy bước được đề xuất trong bài viết cung cấp khung hệ thống, nhưng mỗi trường cần điều chỉnh theo đặc thù riêng — quy mô, nguồn lực, giai đoạn phát triển hiện tại, và mục tiêu chiến lược. Chìa khóa thành công nằm ở ba yếu tố: lãnh đạo cam kết, quy trình rõ ràng, và người dùng được hỗ trợ đầy đủ.
Tài liệu tham khảo
- Benavides, L., Tamayo Arias, J., Arango Serna, M., Branch Bedoya, J., & Burgos, D. (2020). Digital Transformation in Higher Education Institutions: A Systematic Literature Review. Sensors, 20(11). https://doi.org/10.3390/s20113291
- Baiyere, A., Salmela, H., & Tapanainen, T. (2020). Digital transformation and the new logics of business process management. European Journal of Information Systems, 29(6). https://doi.org/10.1080/0960085x.2020.1718007
- Chính phủ Việt Nam. (2020). Quyết định 749/QĐ-TTg về Chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030. Hà Nội.
- Đàm Thanh Tú, Bùi Thị Hà Linh, Nguyễn Hữu Xuân Trường, Trần Thị Minh Nguyệt, & Hoàng Mỹ Linh (2025). Digital workforce training: An empirical study of higher education institutions in Vietnam. Multidisciplinary Reviews, 8(1). https://doi.org/10.31893/multirev.2025347
- García-Peñalvo, F. J. (2021). Avoiding the Dark Side of Digital Transformation in Teaching. An Institutional Reference Framework for eLearning in Higher Education. Sustainability, 13(4). https://doi.org/10.3390/su13042023
- Hanelt, A., Bohnsack, R., Marz, D., & Antunes Marante, C. (2020). A Systematic Review of the Literature on Digital Transformation: Insights and Implications for Strategy and Organizational Change. Journal of Management Studies, 57(6). https://doi.org/10.1111/joms.12639
- Hoàng Anh, Lê Trường Giang, Hoàng Minh Tuấn, Trịnh Thị Phương, & Phùng Thế Huấn (2024). BPR/ISP the Effective Way for Digital Transformation in Higher Education Institutions. In: 4th International Conference on Business Process Management. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-50818-9_41
- Iswahyudi, Hindarto, D., & Indrajit, R. E. (2023). Digital Transformation in University: Enterprise Architecture and Blockchain Technology. sinkron, 8(4). https://doi.org/10.33395/sinkron.v8i4.12977
- Lê Thị Hoài, Chu Bạ Quyết, & Nguyễn Minh Bình (2024). Exploratory Study on Factors Influencing Digital Transformation in Higher Education in Vietnam. American Journal of Education and Information Technology, 8(1). https://doi.org/10.11648/j.ajeit.20240801.14
- Mora, H. L., & Sanchez, P. P. (2020). Digital Transformation in Higher Education Institutions with Business Process Management: Robotic Process Automation mediation model. 2020 15th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). https://doi.org/10.23919/cisti49556.2020.9140851
- Nguyễn Anh Tuấn, Nguyễn Anh T, Trần Phương Chi, & Nguyễn Thị Phương Anh (2022). Digital transformation in higher education from online learning perspective: A comparative study of Singapore and Vietnam. Policy Futures in Education, 21(6). https://doi.org/10.1177/14782103221124181
- Nguyễn Sơn Đức (2020). Digital transformation in art pedagogical training in Vietnam today. Vietnam Journal of Education. https://doi.org/10.52296/vje.2020.82
- Nguyễn Thị Hằng (2021a). Transforming the University Management Model in the Concept of Digital Transformation. Revista Gestão Inovação e Tecnologias, 11(3). https://doi.org/10.47059/revistageintec.v11i3.1944
- Nguyễn Thị Hằng (2021b). Digital Education to improve the Quality of Human Resources Implementing Digital Transformation in the Context of Industrial Revolution 4.0. Revista Gestão Inovação e Tecnologias, 11(3). https://doi.org/10.47059/revistageintec.v11i3.1940
- Nguyễn Thị Hương Giang, Phạm Thị Thanh Hải, Nguyễn Thị Thanh Tú, & Phan Xuân Tân (2021). Exploring the Readiness for Digital Transformation in a Higher Education Institution towards Industrial Revolution 4.0. International Journal of Engineering Pedagogy, 11(2). https://doi.org/10.3991/ijep.v11i2.17515
- Parviainen, P., Tihinen, M., Kääriäinen, J., & Teppola, S. (2022). Tackling the digitalization challenge: how to benefit from digitalization in practice. International Journal of Information Systems and Project Management, 10(1). https://doi.org/10.12821/ijispm050104
- Phan Anh Nguyễn (2025). Tái Cấu Trúc Mô Hình Đại Học: Bước Chuyển Sang Mô Hình 5.0. Journal of Technical Education Science. https://doi.org/10.54644/jte.2025.1707
- Toma, M. (2023). Robotic Process Automation in Higher Education: A Case Study on University Daily Sheets. Journal of Applied Computer Science & Mathematics, 17(1). https://doi.org/10.4316/jacsm.202302003
- Vũ Khánh Quý, Bùi Trung Thanh, Chehri, A., Đào Mạnh Linh, & Đỗ Anh Tuấn (2023). AI and Digital Transformation in Higher Education: Vision and Approach of a Specific University in Vietnam. Sustainability, 15(14). https://doi.org/10.3390/su151411093