Bài viết phân tích toàn diện 12 nhóm quy trình chính cần số hóa tại trường đại học, dựa trên tổng hợp 62 nguồn nghiên cứu — trong đó 21 nguồn từ tác giả Việt Nam — để đề xuất lộ trình chuyển đổi số bốn giai đoạn cho bối cảnh giáo dục đại học Việt Nam.

1.1. Mở đầu

Chuyển đổi số giáo dục đại học — Chuyển đổi số đang tái định hình mọi quy trình tại trường đại học

Chuyển đổi số đã trở thành động lực tái định hình mọi ngành kinh tế và lĩnh vực xã hội, giáo dục đại học không nằm ngoài xu hướng đó. Khi công nghệ số thay đổi cách con người giao tiếp, làm việc và tiếp nhận tri thức, các trường đại học đứng trước một yêu cầu cấp thiết: tái cấu trúc các quy trình hoạt động dựa trên nền tảng công nghệ số, không chỉ để tăng hiệu quả mà còn để duy trì vị thế trong hệ sinh thái giáo dục toàn cầu.

Việt Nam đặt giáo dục vào một trong tám lĩnh vực ưu tiên chuyển đổi số quốc gia theo Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 3/6/2020 của Thủ tướng Chính phủ về "Chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030". Chương trình này xác định ba trụ cột chính: chính phủ số, kinh tế số và xã hội số, trong đó giáo dục đóng vai trò nòng cốt trong trụ cột xã hội số (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023). Các cơ sở giáo dục đại học chịu áp lực kép — vừa phải đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số từ phía cơ quan quản lý nhà nước, vừa phải thích ứng với kỳ vọng ngày càng cao của sinh viên và thị trường lao động.

Đinh Thị Cẩm Hà (2023) phân tích hệ thống pháp lý liên quan đến chuyển đổi số tại các cơ sở giáo dục đại học Việt Nam, cho thấy hành lang pháp lý đã cơ bản hoàn thiện nhưng khoảng cách giữa quy định và thực thi vẫn lớn. Luật Giáo dục đại học sửa đổi năm 2018 trao quyền tự chủ cho các trường đại học, trong đó bao gồm quyền tự chủ về tài chính, nhân sự và chương trình đào tạo. Quyền tự chủ này tạo điều kiện để các trường xây dựng chiến lược chuyển đổi số phù hợp với đặc thù riêng, nhưng đồng thời cũng đặt ra thách thức: không phải trường nào cũng có đủ nguồn lực để tự thực hiện (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

Vũ Thị Tuyết Lan (2025) khảo sát thực trạng chuyển đổi số trong giáo dục Việt Nam, chỉ ra rằng các trường đại học đang ở các giai đoạn rất khác nhau. Một số trường ở Hà Nội và TP.HCM đã triển khai hệ thống quản lý học tập, hệ thống thông tin sinh viên, tuyển sinh trực tuyến và thư viện số. Trong khi đó, nhiều trường ở vùng núi và Tây Nguyên vẫn gặp khó khăn cơ bản về hạ tầng mạng và nguồn nhân lực (Đường Thế Anh, 2023).

Bài viết này phân tích các quy trình chính cần số hóa tại trường đại học, dựa trên tổng hợp 62 nguồn nghiên cứu — trong đó 21 nguồn từ tác giả Việt Nam — để đề xuất lộ trình chuyển đổi số khả thi cho bối cảnh giáo dục đại học Việt Nam. Phạm vi bài viết bao gồm 12 nhóm quy trình: tuyển sinh và nhập học, giảng dạy và học tập, quản lý thông tin sinh viên, kiểm tra đánh giá và cấp bằng, quản lý nghiên cứu khoa học, thư viện và quản lý tri thức, đảm bảo chất lượng, quản trị hành chính và tài chính, an ninh mạng và quản trị dữ liệu, phát triển năng lực số, cơ sở vật chất thông minh, và quản lý văn bằng hồ sơ.

1.2. Khái niệm chuyển đổi số trong giáo dục đại học

Số hóa, chuyển đổi kỹ thuật số và chuyển đổi số

Trước khi đi sâu vào phân tích quy trình, cần phân biệt ba khái niệm thường bị nhầm lẫn: số hóa (digitization), chuyển đổi kỹ thuật số (digitalization) và chuyển đổi số (digital transformation).

Số hóa là quá trình chuyển đổi thông tin từ dạng vật lý (giấy, băng từ, phim ảnh) sang dạng kỹ thuật số. Quá trình này không làm thay đổi bản chất của quy trình — hồ sơ giấy trở thành hồ sơ PDF, băng ghi âm thành file MP3, điểm số trên sổ lớp thành dòng dữ liệu trong bảng tính. Đây là bước đầu tiên và đơn giản nhất.

Chuyển đổi kỹ thuật số đi xa hơn: sử dụng công nghệ số để thay đổi cách thức thực hiện một quy trình. Khi trường đại học chuyển từ đăng ký học phần bằng giấy sang hệ thống trực tuyến, quy trình thay đổi — sinh viên tự đăng ký thay vì nộp phiếu cho cán bộ lớp, hệ thống tự kiểm tra điều kiện tiên quyết thay vì cán bộ thủ công đối chiếu. Quy trình nhanh hơn, ít sai sót hơn, nhưng bản chất mục tiêu vẫn giữ nguyên: sinh viên đăng ký học phần.

Chuyển đổi số mang ý nghĩa toàn diện hơn. Verhoef et al. (2021) định nghĩa chuyển đổi số là quá trình đồng bộ hóa và tích hợp các công nghệ số để tạo ra mô hình hoạt động mới, thay đổi bản chất sản phẩm, dịch vụ và cách thức tạo giá trị. Trong giáo dục đại học, chuyển đổi số không chỉ là đưa quy trình lên hệ thống điện tử — mà là tái thiết kế toàn bộ mô hình giáo dục dựa trên nền tảng số (Benavides et al., 2020).

Định nghĩa chuyển đổi số trong giáo dục đại học

Benavides et al. (2020) tổng hợp 31 nghiên cứu về chuyển đổi số trong giáo dục đại học từ năm 2010 đến 2020, xác định chuyển đổi số giáo dục đại học bao gồm ba chiều: công nghệ (hạ tầng số, nền tảng kỹ thuật), quy trình (số hóa và tái thiết kế quy trình hoạt động) và con người (năng lực số, văn hóa tổ chức). Ba chiều này tương tác mật thiết — công nghệ mới đòi hỏi quy trình mới, quy trình mới đòi hỏi năng lực mới từ đội ngũ nhân sự (Verhoef et al., 2021).

Ashmel, Tlemsani và Matthews (2021) đề xuất mô hình chiến lược chuyển đổi số cho giáo dục đại học, chia thành bốn lớp: lớp hạ tầng (infrastructure layer), lớp dịch vụ (service layer), lớp phân tích (analytics layer) và lớp quyết định (decision layer). Lớp hạ tầng bao gồm mạng, máy chủ, điện toán đám mây; lớp dịch vụ bao gồm các ứng dụng phần mềm như LMS, SIS, ERP; lớp phân tích xử lý dữ liệu từ các hệ thống dịch vụ để tạo ra thông tin cho lớp quyết định (Ashmel et al., 2021).

Phan Thị Cúc et al. (2023) nghiên cứu chuyển đổi số giáo dục đại học Việt Nam trong lĩnh vực kinh tế, cho thấy các trường đại học Việt Nam đang tập trung chủ yếu ở lớp hạ tầng và dịch vụ — triển khai hệ thống phần mềm, nâng cấp mạng — nhưng còn hạn chế ở lớp phân tích và quyết định. Rất ít trường tận dụng dữ liệu từ các hệ thống đã triển khai để phân tích và ra quyết định chiến lược (Đinh Thành Việt et al., 2023).

Nguyễn Thị Thúy và Nguyễn Phương Hiệp (2023) phân tích chuyển đổi số giáo dục đại học trong bối cảnh đẩy mạnh tự chủ, chỉ ra rằng tự chủ đại học vừa thúc đẩy chuyển đổi số (các trường có quyền đầu tư và lựa chọn giải pháp) vừa tạo áp lực (các trường phải tự chịu chi phí và rủi ro). Khi tài chính tự chủ, các trường phải tính toán hiệu quả đầu tư công nghệ, cân bằng giữa chi phí và lợi ích ngắn hạn, dài hạn (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

Minina (2020) bổ sung góc nhìn xã hội học khi phân tích hệ quả xã hội của số hóa giáo dục đại học, bao gồm bất bình đẳng số (digital divide), thay đổi mối quan hệ giữa giảng viên và sinh viên, và sự tái cấu trúc quyền lực trong không gian giáo dục. Số hóa không chỉ thay đổi công cụ — nó thay đổi cách thức xã hội giáo dục hoạt động (Minina, 2020).

Quy trình trong trường đại học là gì

Quy trình (process) trong trường đại học là chuỗi hoạt động có thứ tự, có đầu vào và đầu ra rõ ràng, nhằm hoàn thành một chức năng cụ thể của tổ chức. Quy trình tuyển sinh có đầu vào là hồ sơ ứng viên và đầu ra là danh sách sinh viên trúng tuyển nhập học. Quy trình giảng dạy có đầu vào là chương trình đào tạo và đầu ra là kết quả học tập của sinh viên.

Xiao (2019) khi phân tích kế hoạch chuyển đổi số năm năm của 75 trường đại học Trung Quốc, nhận diện các quy trình chính cần số hóa thành bốn nhóm: quy trình giảng dạy (teaching processes), quy trình nghiên cứu (research processes), quy trình quản trị (governance processes) và quy trình dịch vụ sinh viên (student service processes). Phân loại này cung cấp khung tham chiếu hữu ích, nhưng cần điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh Việt Nam (Xiao, 2019).

Bài viết sử dụng phân loại mở rộng gồm 12 nhóm quy trình, phản ánh đầy đủ các hoạt động của trường đại học Việt Nam: tuyển sinh, giảng dạy, thông tin sinh viên, kiểm tra đánh giá, nghiên cứu khoa học, thư viện, đảm bảo chất lượng, hành chính tài chính, cơ sở vật chất, an ninh mạng, phát triển năng lực số, và hồ sơ văn bằng.

1.3. Khung lý thuyết và mô hình tham chiếu

Mô hình chấp nhận công nghệ: TAM và UTAUT

Hiểu lý do tại sao người dùng chấp nhận hoặc từ chối công nghệ số là bước đầu tiên để thiết kế chiến lược chuyển đổi số hiệu quả. Hai mô hình phổ biến nhất trong giáo dục đại học là TAM (Technology Acceptance Model) và UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology).

TAM, do Davis (1989) đề xuất, cho rằng hai yếu tố chính quyết định chấp nhận công nghệ: nhận thức hữu ích (perceived usefulness) và nhận thức dễ sử dụng (perceived ease of use). Nhiều nghiên cứu ứng dụng TAM trong giáo dục đại học, trong đó Almaiah et al. (2022) khảo sát 336 sinh viên ở bảy trường đại học Jordan, chỉ ra nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, chất lượng hệ thống và chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng công nghệ số trong giáo dục (Almaiah et al., 2022).

UTAUT, do Venkatesh et al. (2003) phát triển, mở rộng TAM với bốn yếu tố: hiệu suất kỳ vọng (performance expectancy), nỗ lực kỳ vọng (effort expectancy), ảnh hưởng xã hội (social influence) và điều kiện thuận lợi (facilitating conditions). Garone et al. (2019) áp dụng UTAUT để phân tích chấp nhận hệ thống quản lý học tập tại năm trường đại học Bỉ, phân nhóm giảng viên thành ba cụm theo mức độ chấp nhận: những người chấp nhận nhanh (early adopters), những người do dự (hesitant) và những người chống đối (resisters). Nghiên cứu chỉ ra rằng điều kiện thuận lợi — bao gồm hỗ trợ kỹ thuật, đào tạo và cơ sở hạ tầng — là yếu tố phân biệt rõ rệt nhất giữa các nhóm (Garone et al., 2019)*.

Mô hình TOE và bối cảnh tổ chức

Mô hình TOE (Technology-Organization-Environment) do Tornatzky và Fleischer (1990) đề xuất, phân tích chấp nhận công nghệ ở cấp tổ chức qua ba chiều: công nghệ (tính sẵn có và phù hợp của công nghệ), tổ chức (quy mô, cơ cấu, nguồn lực) và môi trường (áp lực cạnh tranh, quy định pháp lý). Mô hình này đặc biệt phù hợp để phân tích chuyển đổi số trường đại học — nơi quyết định đầu tư công nghệ chịu ảnh hưởng của cả ba chiều (Almaiah et al., 2022).

Khalid et al. (2018) tổng hợp các nghiên cứu về "đại học số hứa hẹn" (promising digital university), nhấn mạnh rằng chuyển đổi số trường đại học không chỉ phụ thuộc công nghệ mà còn phụ thuộc tư duy lãnh đạo, văn hóa tổ chức và năng lực đội ngũ. Các trường đại học thành công trong chuyển đổi số là những nơi cân bằng được ba yếu tố: công nghệ phù hợp, tổ chức sẵn sàng và môi trường hỗ trợ (Khalid et al., 2018).

DigComp và DigCompEdu: khung năng lực số

Liên minh Châu Âu phát triển khung năng lực số DigComp 2.2 (European Commission, 2022) với năm lĩnh vực: xử lý thông tin và dữ liệu, giao tiếp và hợp tác số, tạo nội dung số, an toàn thông tin và giải quyết vấn đề bằng công nghệ. DigComp không chỉ áp dụng cho người lao động mà còn cho sinh viên và giảng viên.

DigCompEdu (European Commission, 2023) mở rộng khung năng lực số riêng cho giáo viên và giảng viên, bao gồm sáu lĩnh vực: chuyên môn nghề nghiệp, nguồn tài nguyên số, giảng dạy và học tập, đánh giá, trao quyền cho người học và tạo điều kiện tiếp cận người học có nhu cầu đặc biệt. Khung này cung cấp lộ trình phát triển năng lực số cho giảng viên từ mức A1 (mới bắt đầu) đến C2 (chuyên sâu).

Hoang Tuong Sy et al. (2022) đánh giá năng lực số của giảng viên tại các trường đại học sư phạm Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục, phát hiện nhiều giảng viên còn hạn chế ở các lĩnh vực tạo nội dung số và an toàn thông tin. Khảo sát cho thấy khoảng 35% giảng viên chưa có kỹ năng thiết kế bài giảng số, 42% chưa biết cách đánh giá an toàn của nguồn thông tin trên mạng (Hoang Tuong Sy et al., 2022).

CETindamar Kozanoglu và Abedin (2020) mở rộng khái niệm năng lực số nhân viên trong bối cảnh chuyển đổi số tổ chức, định nghĩa năng lực số nhân viên là một "tài sản tổ chức đa chiều" bao gồm: kỹ năng kỹ thuật (technical skills), kỹ năng sử dụng dữ liệu (data skills), tư duy số (digital thinking) và năng lực thích ứng số (digital adaptability). Định nghĩa này đặc biệt phù hợp cho giáo dục đại học, nơi giảng viên không chỉ cần biết sử dụng công cụ mà còn cần thay đổi cách tư duy về giảng dạy (CETindamar Kozanoglu & Abedin, 2020).

Chiến lược chuyển đổi số và các yếu tố thành công

Ashmel et al. (2021) đề xuất chiến lược chuyển đổi số cho giáo dục đại học dựa trên phân tích 15 trường đại học tại Anh, Mỹ và Châu Á. Chiến lược bao gồm năm trụ cột: lãnh đạo chuyển đổi số (digital leadership), hạ tầng công nghệ (technology infrastructure), phát triển năng lực (capability development), quy trình số (digital processes) và văn hóa đổi mới (innovation culture). Nghiên cứu nhấn mạnh rằng lãnh đạo chuyển đổi số — khả năng của ban giám hiệu xác định tầm nhìn, phân bổ nguồn lực và thúc đẩy thay đổi — là yếu tố quyết định nhất (Ashmel et al., 2021).

Đỗ Văn Nhơn (2023) tổng quan các hệ thống trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong giáo dục, cho thấy AI không chỉ hỗ trợ giảng dạy mà còn góp phần số hóa quy trình quản lý: hệ thống tư vấn hướng nghiệp dựa trên AI, chatbot hỗ trợ sinh viên, hệ thống phát hiện sinh viên có nguy cơ bỏ học. Các ứng dụng này đại diện cho bước chuyển từ chuyển đổi kỹ thuật số sang chuyển đổi số thực sự — nơi công nghệ tạo ra giá trị mới thay vì chỉ thay thế cách làm cũ (Đỗ Văn Nhơn, 2023).

Abad-Segura et al. (2020) phân tích xu hướng nghiên cứu về quản lý chuyển đổi số giáo dục đại học trên toàn cầu, nhận diện các chủ đề trọng tâm: quản trị dữ liệu, giáo dục trực tuyến, blended learning và phát triển năng lực số. Nghiên cứu cho thấy từ năm 2018 đến 2020, số bài báo về chuyển đổi số giáo dục đại học tăng gấp ba lần, phản ánh mức độ quan tâm ngày càng tăng của cộng đồng học thuật (Abad-Segura et al., 2020).

García-Peñalvo (2021) cảnh báo về "mặt tối" của chuyển đổi số giáo dục: nguy cơ đào thải những người không có khả năng thích ứng, phụ thuộc quá mức vào công nghệ, mất mát tương tác giữa người với người và vấn đề bảo mật dữ liệu. Để tránh các rủi ro này, García-Peñalvo đề xuất khung tham chiếu thể chế (institutional reference framework) cho e-learning trong giáo dục đại học, bao gồm các nguyên tắc: công bằng tiếp cận, bảo vệ dữ liệu, chất lượng giáo dục và phát triển bền vững (García-Peñalvo, 2021).

Quy trình tuyển sinh, nhập học và giảng dạy học tập trong giáo dục đại học số

2.1. Tuyển sinh và nhập học

2.1.1. Từ hồ sơ giấy sang tuyển sinh trực tuyến

Quy trình tuyển sinh và nhập học đại học Việt Nam đã trải qua bước chuyển đổi đáng kể trong một thập kỷ qua. Trước đây, tuyển sinh chủ yếu dựa trên hồ sơ giấy — ứng viên nộp bản sao bằng tốt nghiệp, giấy chứng nhận kết quả thi, phiếu đăng ký và các giấy tờ phụ bản khác. Nhà trường tiếp nhận hàng chục ngàn bộ hồ sơ giấy mỗi năm, tạo ra áp lực khổng lồ về không gian lưu trữ, nhân sự nhập liệu và thời gian xử lý. Thông tin ứng viên bị phân tán, sai sót trong quá trình sao chép thủ công, rủi ro mất mát tài liệu là những hạn chế rõ ràng của phương pháp truyền thống (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023).

Sự xuất hiện của hệ thống tuyển sinh trực tuyến (online admission system) thay đổi căn bản cách thức tiếp nhận và xử lý hồ sơ. Ứng viên đăng ký trực tuyến qua cổng thông tin của trường hoặc hệ thống tuyển sinh chung như cổng thông tin tuyển sinh của Bộ Giáo dục và Đào tạo. Cá nhân có thể tải tài liệu số hóa, điền thông tin cá nhân, chọn ngành học, thanh toán phí xét tuyển trực tuyến và theo dõi tiến độ xử lý hồ sơ theo thời gian thực (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

Đinh Thị Cẩm Hà (2023) phân tích cơ sở pháp lý về chuyển đổi số tại các cơ sở giáo dục đại học Việt Nam, trong đó nhấn mạnh quy trình tuyển sinh là một trong những lĩnh vực số hóa đầu tiên. Nghị quyết số 50/NQ-CP năm 2017 về cải cách chính sách thu hút đầu tư và các văn bản hướng dẫn sau đó tạo hành lang pháp lý để các trường đại học tự chủ trong xây dựng hệ thống tuyển sinh số. Các trường đại học tự chủ được quyền xây dựng phương thức tuyển sinh riêng, trong đó bao gồm việc lựa chọn nền tảng công nghệ tiếp nhận hồ sơ trực tuyến (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023).

2.1.2. Nền tảng tuyển sinh số và các chức năng cốt lõi

Nền tảng tuyển sinh số (digital admission platform) tích hợp nhiều chức năng trong một hệ thống thống nhất. Các chức năng chính bao gồm: cổng đăng ký trực tuyến, hệ thống quản lý tài liệu ứng viên, module xét tuyển tự động, cổng thanh toán trực tuyến, công cụ thông báo và cập nhật trạng thái, hệ thống phân bổ chỉ tiêu theo ngành và theo phương thức tuyển sinh. Khi ứng viên nộp hồ sơ, hệ thống tự động phân loại theo phương thức xét tuyển (xét điểm thi THPT, xét điểm thi đánh giá năng lực, xét học bạ, xét chứng chỉ quốc tế) và xếp vào danh sách phù hợp (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

Nhiều trường đại học lớn tại Việt Nam đã xây dựng hệ thống tuyển sinh số tương đối hoàn chỉnh. Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Quốc gia TP.HCM và các trường thuộc hệ thống tự chủ tiên phong áp dụng xét tuyển trực tuyến kết hợp với thi đánh giá năng lực dựa trên máy tính (computer-based testing). Hệ thống thi đánh giá năng lực số hóa toàn quy trình: đăng ký thi, thanh toán, in thí sinh, thi trên máy, chấm điểm tự động và phát hành chứng nhận số (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023).

Nguyễn Thị Thúy và Nguyễn Phương Hiệp (2023) nhận định chuyển đổi số tuyển sinh giáo dục đại học gắn liền với lộ trình tự chủ đại học. Khi được trao quyền tự chủ tuyển sinh, các trường đại học xây dựng chiến lược tuyển sinh riêng biệt, trong đó công nghệ số đóng vai trò then chốt. Hệ thống tuyển sinh số giúp trường chủ động phân tích nguồn tuyển, điều chỉnh chỉ tiêu theo thời gian thực và tối ưu hóa các chiến dịch truyền thông tuyển sinh. Dữ liệu ứng viên số hóa cho phép xây dựng hồ sơ ứng viên chi tiết, phân tích xu hướng tuyển sinh và dự báo số lượng nhập học (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

2.1.3. Quản lý dữ liệu ứng viên và analytics tuyển sinh

Dữ liệu ứng viên (applicant data) trong kỷ nguyên số vượt xa thông tin cơ bản trên hồ sơ giấy. Hệ thống tuyển sinh trực tuyến thu thập dữ liệu đa chiều: thông tin cá nhân, kết quả học tập cấp trung học, điểm thi đánh giá năng lực, hoạt động ngoại khóa, sở thích, hành vi duyệt web trên cổng tuyển sinh, thời gian nộp hồ sơ và kênh tiếp cận thông tin. Dữ liệu này tạo cơ sở cho tuyển sinh dựa trên dữ liệu (data-driven admission) — phương pháp ra quyết định tuyển sinh dựa trên phân tích dữ liệu thay vì chỉ dựa vào điểm số (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023).

Phân tích dữ liệu tuyển sinh (admission analytics) giúp trường đại học dự báo tỷ lệ trúng tuyển thực tế. Thông thường, không phải tất cả ứng viên trúng tuyển đều nhập học. Một số ứng viên nhận giấy gọi nhập học nhưng chọn trường khác. Hệ thống phân tích dữ liệu tuyển sinh có thể xác định mẫu hành vi: ứng viên nộp hồ sơ nhưng trễ xác nhận nhập học thường thuộc nhóm nào, ứng viên từ khu vực nào có tỷ lệ nhập học cao nhất, kênh truyền thông nào thu hút ứng viên chất lượng cao nhất. Thông tin này giúp trường điều chỉnh chiến lược tuyển sinh, phân bổ chỉ tiêu hợp lý và giảm rủi ro thiếu sinh viên hoặc dư chỉ tiêu (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

Xây dựng kho dữ liệu tuyển sinh (admission data warehouse) cũng hỗ trợ nghiên cứu về thành tích học tập sau nhập học. Trường đại học có thể phân tích mối tương quan giữa phương thức tuyển sinh (xét điểm thi THPT, thi đánh giá năng lực, xét học bạ) và kết quả học tập ở năm nhất, từ đó đánh giá tính hiệu quả của từng phương thức tuyển sinh. Đây là cơ sở quan trọng để cải tiến phương thức tuyển sinh và đảm bảo chất lượng đầu vào (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023).

2.1.4. Thách thức chia sẻ dữ liệu tuyển sinh giữa các trường

Dù hệ thống tuyển sinh số mang lại nhiều lợi ích, việc chia sẻ dữ liệu ứng viên giữa các trường đại học và giữa trường đại học với cơ quan quản lý nhà nước vẫn gặp nhiều rào cản. Mỗi trường đại học xây dựng hệ thống tuyển sinh riêng, sử dụng nền tảng công nghệ khác nhau, cấu trúc dữ liệu khác nhau và tiêu chuẩn phân loại khác nhau. Việc tích hợp dữ liệu giữa các hệ thống đòi hỏi nỗ lực kỹ thuật lớn và sự thống nhất về tiêu chuẩn dữ liệu (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

Tại Việt Nam, Bộ Giáo dục và Đào tạo xây dựng cổng thông tin tuyển sinh chung cho kỳ thi THPT Quốc gia và xét tuyển đại học, nhưng tính năng còn hạn chế so với nhu cầu thực tế. Các trường đại học vẫn phải nhập liệu thủ công hoặc chuyển đổi dữ liệu từ cổng chung sang hệ thống nội bộ. Thiếu bộ tiêu chuẩn dữ liệu tuyển sinh thống nhất (common data standard) khiến quá trình trao đổi thông tin giữa trường đại học và cơ quan quản lý gặp khó khăn (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023).

Nguyễn Thị Thúy và Nguyễn Phương Hiệp (2023) phân tích thách thức trong chia sẻ dữ liệu tuyển sinh như sau: thứ nhất, thiếu khung pháp lý quy định rõ trách nhiệm chia sẻ dữ liệu giữa các trường; thứ hai, lo ngại về bảo mật thông tin cá nhân của ứng viên; thứ ba, lợi ích cạnh tranh khiến các trường e ngại chia sẻ dữ liệu ứng viên — thông tin tuyển sinh được coi là lợi thế cạnh tranh giữa các trường trong bối cảnh tự chủ (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

Vấn đề trùng đăng ký và trúng tuyển nhiều trường cũng đòi hỏi chia sẻ dữ liệu hiệu quả. Khi ứng viên trúng tuyển nhiều trường cùng lúc, hệ thống cần đối chiếu để xác định trường mà ứng viên chính thức nhập học, từ đó điều chỉnh chỉ tiêu còn lại cho các trường khác. Nếu thiếu cơ chế chia sẻ dữ liệu, một sinh viên có thể chiếm chỉ tiêu ở nhiều trường, gây thiếu hụt chỉ tiêu cho ứng viên khác (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023).

2.1.5. Bảo mật dữ liệu tuyển sinh

Dữ liệu tuyển sinh chứa thông tin cá nhân nhạy cảm: tên, ngày sinh, số điện thoại, địa chỉ, email, căn cước công dân, kết quả học tập và thông tin tài chính khi thanh toán phí tuyển sinh. Bảo mật dữ liệu tuyển sinh (admission data security) đòi hỏi nhiều lớp bảo vệ: mã hóa dữ liệu trong quá trình truyền (in transit) và khi lưu trữ (at rest), kiểm soát quyền truy cập theo vai trò (role-based access control), ghi log tất cả thao tác truy cập dữ liệu và thiết lập cơ chế cảnh báo khi phát hiện hoạt động bất thường (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

Đinh Thị Cẩm Hà (2023) nhấn mạnh rằng hệ thống pháp lý Việt Nam đã có bước tiến quan trọng khi ban hành Nghị định số 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân, trong đó quy định các biện pháp bảo vệ dữ liệu cá nhân trong lĩnh vực giáo dục. Các trường đại học cần xây dựng chính sách bảo vệ dữ liệu ứng viên phù hợp với quy định pháp luật mới, bao gồm: đăng ký hệ thống xử lý dữ liệu với cơ quan bảo vệ dữ liệu, tiến hành đánh giá tác động bảo vệ dữ liệu (Data Protection Impact Assessment), thiết lập cơ chế báo cáo vi phạm và xây dựng quy trình xử lý sự cố (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023).

Thách thức bảo mật càng gia tăng trong các đợt cao điểm tuyển sinh. Khi hàng chục ngàn ứng viên truy cập đồng thời vào cổng đăng ký, hệ thống có nguy cơ quá tải, tạo lỗ hổng cho tấn công từ chối dịch vụ (DDoS). Các cuộc tấn công vào hệ thống tuyển sinh có thể làm lộ thông tin cá nhân của hàng ngàn ứng viên, gây hậu quả nghiêm trọng về pháp lý và danh tiếng. Nhiều trường đại học địa phương tại Việt Nam thiếu hệ thống bảo mật chuyên nghiệp, nhân lực IT hạn chế và ngân sách đầu tư thấp, khiến hệ thống tuyển sinh số trở thành điểm yếu trong cơ sở hạ tầng công nghệ (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

2.1.6. Quy trình nhập học số và phân bổ sinh viên

Sau khi ứng viên trúng tuyển, quy trình nhập học (enrollment) cũng được số hóa. Ứng viên xác nhận nhập học trực tuyến, tải giấy báo nhập học số, nộp bản scan giấy tờ cần thiết qua cổng thông tin và thanh toán học phí trực tuyến. Hệ thống tự động phân bổ sinh viên vào lớp, phân công cố vấn học tập và tạo tài khoản sinh viên tích hợp với các hệ thống khác — LMS, hệ thống thư viện, hệ thống quản lý ký túc xá (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023).

Việc số hóa quy trình nhập học giảm thời gian xử lý từ vài tuần xuống vài ngày. Cán bộ tuyển sinh không còn phải nhập liệu thủ công, giảm thiểu sai sót và giải phóng nguồn lực cho các công việc chuyên môn hơn. Sinh viên nhận thông báo nhập học qua email và SMS, truy cập thông tin lịch học, lịch thu học phí và hướng dẫn nhập học trực tuyến (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

Tuy nhiên, sinh viên từ vùng sâu vùng xa hoặc nhóm thu nhập thấp có thể gặp khó khăn trong quy trình nhập học trực tuyến do thiếu thiết bị, kết nối internet yếu hoặc thiếu kỹ năng số. Nguyễn Thị Thúy và Nguyễn Phương Hiệp (2023) đề xuất các trường cần thiết lập kênh hỗ trợ đa phương thức — giữ lại một số điểm tiếp nhận hồ sơ giấy để hỗ trợ sinh viên không có điều kiện truy cập trực tuyến, đồng thời cung cấp hướng dẫn sử dụng hệ thống số qua điện thoại (Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp, 2023).

2.2. Giảng dạy và học tập

Giảng dạy và học tập trong môi trường số đòi hỏi thay đổi phương pháp và công cụ

2.2.1. Hệ thống quản lý học tập (LMS)

Hệ thống quản lý học tập (Learning Management System – LMS) là nền tảng công nghệ cốt lõi trong giảng dạy và học tập tại giáo dục đại học số. LMS cung cấp môi trường trực tuyến để giảng viên đăng tải tài liệu học tập, tổ chức thảo luận, giao bài tập, tiến hành kiểm tra đánh giá và theo dõi tiến độ học tập của sinh viên. Các nền tảng LMS phổ biến toàn cầu bao gồm Moodle, Canvas, Blackboard, Brightspace và Google Classroom (Garone et al., 2019).

Nghiên cứu của Garone et al. (2019) phân tích mức độ chấp nhận LMS mới tại một trường đại học Bỉ bằng mô hình UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology). Kết quả cho thấy giảng viên phân thành ba nhóm theo thái độ chấp nhận: nhóm tích cực chấp nhận nhanh, nhóm thụ động theo đuôi và nhóm kháng cự. Yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến mức độ chấp nhận là tính dễ sử dụng (effort expectancy) và sự hỗ trợ từ trường đại học (facilitating conditions). Garone et al. (2019) khuyến nghị các trường cần tổ chức đào tạo LMS theo từng nhóm đối tượng thay vì áp dụng chương trình đào tạo đồng nhất, đồng thời thiết lập đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật phản ứng nhanh (Garone et al., 2019).

Tại Việt Nam, nghiên cứu của Nguyen Nhu-Ty (2021) đánh giá mức độ hài lòng của người dùng đối với hệ thống LMS tại Đại học Quốc tế – Đại học Quốc gia TP.HCM (VNU-HCMC). Kết quả cho thấy sinh viên đánh giá tích cực về chức năng cơ bản của LMS — đăng tải tài liệu, nộp bài tập, kiểm tra trực tuyến và theo dõi điểm số — nhưng chỉ ra nhiều hạn chế: giao diện chưa thân thiện với thiết bị di động, tốc độ tải trang chậm vào giờ cao điểm, chức năng tương tác (chat, forum) ít được sử dụng và tích hợp với các công cụ bên ngoài (video conferencing, AI tutoring) còn hạn chế (Nguyen Nhu-Ty, 2021).

Al-Fraihat et al. (2020) xây dựng mô hình đánh giá thành công hệ thống e-learning dựa trên khung D&M IS Success Model. Nghiên cứu khảo sát 328 sinh viên và giảng viên tại bốn trường đại học Jordan, phân tích mối quan hệ giữa chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ và mức độ sử dụng thực tế. Kết quả cho thấy ba yếu tố quyết định thành công của e-learning: chất lượng hệ thống (độ tin cậy, tốc độ phản hồi, tính dễ sử dụng), chất lượng nội dung học tập (độ chính xác, tính cập nhật, tính liên quan) và chất lượng dịch vụ hỗ trợ (đào tạo sử dụng, hỗ trợ kỹ thuật, phản hồi nhanh). Al-Fraihat et al. (2020) nhấn mạnh rằng việc chỉ đầu tư vào công nghệ LMS mà không cải thiện chất lượng nội dung và dịch vụ hỗ trợ sẽ không mang lại kết quả giáo dục mong muốn (Al-Fraihat et al., 2020).

2.2.2. Blended learning: mô hình kết hợp và áp dụng thực tiễn

Blended learning (học tập kết hợp) là phương pháp giảng dạy kết hợp giữa học tập trực tiếp trên lớp (face-to-face) và học tập trực tuyến (online), tận dụng thế mạnh của cả hai hình thức. Khác với giáo dục trực tuyến toàn phần, blended learning giữ lại tương tác trực tiếp giữa giảng viên và sinh viên trong khi mở rộng không gian học tập ra môi trường số. Anthony et al. (2020) tổng quan hệ thống 112 nghiên cứu về blended learning trong giáo dục đại học và phân tích các mô hình áp dụng: rotation model (sinh viên luân phiên giữa hoạt động trực tiếp và trực tuyến), flex model (nội dung trực tuyến là trụ cột, hoạt động trực tiếp bổ trợ), enriched-virtual model (sinh viên học trực tuyến chủ yếu, đến trường khi cần) và project-based blended learning (Anthony et al., 2020).

Tại Việt Nam, Trần Thị Bích Hoà (2022) nghiên cứu mô hình lớp học đảo ngược (flipped classroom) — một biến thể phổ biến của blended learning — trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học. Trong mô hình flipped classroom, sinh viên tự học lý thuyết qua video bài giảng, tài liệu đọc và bài kiểm tra ngắn trên LMS trước khi đến lớp. Thời gian trên lớp dành cho thảo luận, giải quyết vấn đề, thực hành và dự án nhóm. Trần Thị Bích Hoà (2022) đề xuất quy trình triển khai flipped classroom gồm năm bước: thiết kế video bài giảng, xây dựng bài kiểm tra tiền kiến thức trên LMS, tổ chức hoạt động tương tác trong lớp, đánh giá kết quả và phản hồi. Nghiên cứu chỉ ra flipped classroom giúp tăng thời gian tương tác giữa giảng viên và sinh viên, phát triển năng lực tự học và rèn luyện kỹ năng giải quyết vấn đề (Trần Thị Bích Hoà, 2022).

Bokolo (2021) nghiên cứu các yếu tố thể chế ảnh hưởng đến việc triển khai blended learning tại các trường đại học. Kết quả cho thấy năm yếu tố then chốt: chính sách hỗ trợ từ ban lãnh đạo, cơ sở hạ tầng công nghệ đủ mạnh, chương trình đào tạo kỹ năng số cho giảng viên, thiết kế nội dung học tập phù hợp và cơ chế đánh giá kết quả học tập trực tuyến. Bokolo (2021) nhấn mạnh rằng các trường đại học cần chiến lược triển khai toàn diện, không chỉ cung cấp nền tảng công nghệ mà còn phải xây dựng hệ sinh thái hỗ trợ bao gồm chính sách, đào tạo và đánh giá (Bokolo, 2021).

Bruggeman et al. (2021) khảo sát ý kiến của 23 chuyên gia giáo dục về các thuộc tính quan trọng của giảng viên trong việc triển khai blended learning. Kết quả cho thấy bốn thuộc tính cốt lõi: năng lực thiết kế giáo dục (sử dụng công nghệ để thiết kế trải nghiệm học tập hiệu quả), năng lực kỹ thuật số (thành thạo các công cụ trực tuyến và phần mềm giảng dạy), năng lực quản lý lớp học ảo (kiểm soát tiến độ, tương tác và kỷ luật học tập trực tuyến) và thái độ cởi mở đối với thay đổi (Bruggeman et al., 2021).

2.2.3. COVID-19: chất xúc tác chuyển đổi giáo dục trực tuyến

Đại dịch COVID-19 đóng vai trò chất xúc tác mạnh mẽ, thúc đẩy chuyển đổi giáo dục đại học sang mô hình trực tuyến với tốc độ chưa từng có. Khi các trường đại học trên toàn thế giới đóng cửa cửa lớp học từ đầu năm 2020, hàng triệu sinh viên và giảng viên buộc phải chuyển sang học tập và giảng dạy trực tuyến trong thời gian ngắn (García-Morales et al., 2021).

García-Morales et al. (2021) phân tích sự biến đổi của giáo dục đại học sau gián đoạn do COVID-19, dựa trên khảo sát 3.865 sinh viên và 394 giảng viên tại 11 trường đại học Tây Ban Nha. Nghiên cứu cho thấy đại dịch tạo ra ba thay đổi sâu sắc: thứ nhất, chuyển đổi đột ngột từ phương thức giảng dạy truyền thống sang trực tuyến toàn phần; thứ hai, tăng cường sử dụng công nghệ video hội nghị (Zoom, Microsoft Teams, Google Meet) làm công cụ tương tác chính; thứ ba, giảng viên phải thiết kế lại toàn bộ phương pháp đánh giá cho phù hợp với môi trường trực tuyến. García-Morales et al. (2021) phát hiện tỷ lệ sử dụng LMS tăng gấp ba lần, video bài giảng tăng gấp năm lần và công cụ hội nghị trực tuyến tăng gấp mười lần so với trước đại dịch (García-Morales et al., 2021).

Tuy nhiên, chuyển đổi đột ngột cũng bộc lộ nhiều hạn chế. Hạ tầng công nghệ tại nhiều trường không đáp ứng được tải truy cập lớn, giảng viên thiếu kỹ năng giảng dạy trực tuyến, sinh viên thiếu thiết bị và kết nối internet ổn định. García-Morales et al. (2021) ghi nhận sự phân hóa rõ rệt trong chất lượng trải nghiệm học tập: sinh viên ở khu vực thành thị với kết nối tốt có trải nghiệm trực tuyến tốt hơn nhiều so với sinh viên ở vùng nông thôn. Đại dịch COVID-19 buộc các trường đại học đối mặt với thực tế rằng chuyển đổi số giáo dục không chỉ là vấn đề công nghệ mà còn là vấn đề công bằng và tiếp cận (García-Morales et al., 2021).

Tại Việt Nam, đại dịch cũng đẩy nhanh quá trình áp dụng công nghệ trong giảng dạy đại học. Nhiều trường triển khai blended learning và trực tuyến toàn phần trong giai đoạn giãn cách xã hội, sử dụng Moodle, Microsoft Teams và Zoom. Kinh nghiệm từ giai đoạn COVID-19 tạo tiền đề quan trọng để các trường duy trì mô hình blended learning sau khi khôi phục hoạt động trực tiếp (Trần Thị Bích Hoà, 2022).

2.2.4. Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang xâm nhập sâu vào giáo dục đại học, từ hỗ trợ cá nhân hóa học tập đến tự động hóa đánh giá, từ chatbot tư vấn sinh viên đến hệ thống phát hiện gian lận. Đỗ Văn Nhơn (2023) tổng hợp các hệ thống AI ứng dụng trong giáo dục, phân loại thành bốn nhóm: AI hỗ trợ giảng dạy (intelligent tutoring systems, adaptive learning platforms), AI quản lý giáo dục (phân tích dữ liệu học tập, dự đoán thành tích, chatbot hỗ trợ sinh viên), AI đánh giá (tự động chấm bài, phát hiện đạo văn, giám sát thi trực tuyến) và AI nghiên cứu giáo dục (phân tích dữ liệu lớn, mô hình dự đoán) (Đỗ Văn Nhơn, 2023).

Tapalova và Zhiyenbayeva (2022) nghiên cứu AI trong giáo dục (AIEd) với trọng tâm cá nhân hóa lộ trình học tập. Nghiên cứu phân tích các hệ thống AIEd sử dụng thuật toán học máy (machine learning) để phân tích hành vi học tập, xác định điểm mạnh và điểm yếu của sinh viên, từ đó đề xuất lộ trình học tập phù hợp. Hệ thống AIEd có thể điều chỉnh độ khó nội dung, tốc độ tiếp thu và phương pháp trình bày theo từng cá nhân sinh viên — điều gần như không thể thực hiện trong lớp học truyền thống với 40-60 sinh viên (Tapalova & Zhiyenbayeva, 2022).

Đỗ Văn Nhơn (2023) phân tích chi tiết các hệ thống AI trong giáo dục đại học Việt Nam và chỉ ra ứng dụng cụ thể: hệ thống đánh giá tự động sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để chấm bài luận văn, chatbot trả lời câu hỏi thường gặp về học vụ và quy chế, hệ thống giám sát thi trực tuyến sử dụng nhận diện khuôn mặt và theo dõi chuyển động mắt. Nghiên cứu cũng chỉ ra những thách thức khi triển khai AI trong giáo dục Việt Nam: thiếu dữ liệu lớn chất lượng cao để huấn luyện mô hình, ngôn ngữ tiếng Việt phức tạp làm giảm độ chính xác của NLP, chi phí triển khai AI cao và lo ngại về đạo đức AI (Đỗ Văn Nhơn, 2023).

Molina-Carmona và García-Peñalvo (2024) bổ sung góc nhìn về quản trị đạo đức AI trong chuyển đổi số giáo dục đại học, đề xuất khung quản trị AI (AI governance framework) bao gồm: minh bạch trong thuật toán (algorithmic transparency), công bằng trong ra quyết định (algorithmic fairness), bảo vệ quyền riêng tư (privacy preservation) và giải thích được quyết định AI (explainability). Các trường đại học cần thiết lập ủy ban đạo đức AI để giám sát việc triển khai các hệ thống AI trong giáo dục, đảm bảo AI hỗ trợ giảng viên thay vì thay thế giảng viên, và đảm bảo không có nhóm sinh viên nào bị phân biệt đối xử bởi thuật toán (Molina-Carmona & García-Peñalvo, 2024).

2.2.5. Phân tích dữ liệu học tập (Learning Analytics)

Phân tích dữ liệu học tập (learning analytics) sử dụng dữ liệu từ LMS và các hệ thống liên quan để theo dõi, phân tích và cải tiến quá trình học tập. Dữ liệu học tập bao gồm: thời gian truy cập LMS, số lần tải tài liệu, tần suất tham gia thảo luận, kết quả bài kiểm tra, tiến độ hoàn thành bài tập và hành vi duyệt web (Ifenthaler & Yau, 2020).

Ifenthaler và Yau (2020) tổng quan hệ thống 64 nghiên cứu về sử dụng learning analytics để hỗ trợ thành tích học tập trong giáo dục đại học. Nghiên cứu phân loại learning analytics thành bốn cấp độ: mô tả (mô tả dữ liệu học tập hiện tại), chẩn đoán (xác định nguyên nhân của kết quả học tập), dự đoán (dự đoán kết quả học tập tương lai) và tư vấn (đề xuất biện pháp can thiệp). Ứng dụng phổ biến nhất là mô hình dự đoán bỏ học (dropout prediction): hệ thống phân tích dấu hiệu sinh viên có nguy cơ bỏ học như giảm tần suất truy cập LMS, nộp bài trễ, điểm kiểm tra giảm dần — sau đó cảnh báo cho cố vấn học tập can thiệp (Ifenthaler & Yau, 2020).

Learning analytics cũng hỗ trợ cải tiến thiết kế khóa học. Khi dữ liệu cho thấy phần lớn sinh viên dừng xem video bài giảng ở đoạn thứ năm, giảng viên biết cần thiết kế lại nội dung đoạn đó. Khi bài kiểm tra có câu hỏi mà hơn 80% sinh viên trả lời sai, giảng viên cần xem xét lại cách dạy kiến thức liên quan. Dữ liệu học tập chuyển hóa từ công cụ giám sát sang công cụ cải tiến giáo dục (Ifenthaler & Yau, 2020).

Tuy nhiên, Ifenthaler và Yau (2020) chỉ ra ba thách thức lớn đối với learning analytics: thứ nhất, lo ngại về quyền riêng tư — sinh viên e ngại bị theo dõi liên tục và đánh giá bằng thuật toán; thứ hai, chất lượng dữ liệu — dữ liệu từ LMS chỉ phản ánh một phần hành vi học tập, bỏ sót hoạt động học ngoài hệ thống; thứ ba, thiếu kỹ năng phân tích dữ liệu ở cấp giảng viên — nhiều giảng viên không biết đọc hiểu dữ liệu analytics và chuyển hóa thành hành động sư phạm cụ thể (Ifenthaler & Yau, 2020).

2.2.6. Thái độ của giảng viên và sinh viên đối với chuyển đổi số giáo dục

Thái độ của giảng viên và sinh viên đóng vai trò quyết định thành bại của chuyển đổi số giáo dục đại học. Dù công nghệ có tiên tiến, nếu người dùng không chấp nhận và sử dụng hiệu quả, đầu tư công nghệ trở nên vô nghĩa. Alhubaishy và Aljuhani (2021) nghiên cứu thách thức liên quan đến thái độ của giảng viên và sinh viên trong chuyển đổi số tại các trường đại học Ả Rập Xê Út, phát hiện rào cản thái độ ở cả hai nhóm đối tượng (Alhubaishy & Aljuhani, 2021).

Về phía giảng viên, Alhubaishy và Aljuhani (2021) xác nhận bốn nhóm rào cản chính: rào cản kỹ thuật (thiếu kỹ năng sử dụng công nghệ, sợ lỗi kỹ thuật trong giờ học), rào cản sư phạm (lo ngại phương pháp giảng dạy trực tuyến kém hiệu quả hơn giảng dạy trực tiếp, khó kiểm soát sự tương tác), rào cản tổ chức (áp lực thời gian để thiết kế lại nội dung, thiếu hỗ trợ kỹ thuật, thiếu chính sách khuyến khích) và rào cản tâm lý (sợ thay đổi, cảm thấy đe dọa bởi công nghệ, nghi ngờ giá trị giáo dục trực tuyến). Giảng viên lớn tuổi có xu hướng kháng cự mạnh hơn, trong khi giảng viên trẻ — thế hệ digital native — chấp nhận chuyển đổi nhanh hơn (Alhubaishy & Aljuhani, 2021).

Về phía sinh viên, nghiên cứu cho thấy thái độ chia thành hai hướng. Nhóm sinh viên tích cực đánh giá cao tính linh hoạt của học tập trực tuyến: tự quyết định thời gian học, xem lại tài liệu nhiều lần, tiết kiệm thời gian di chuyển. Nhóm sinh viên tiêu cực phản ánh khó khăn tập trung khi học trực tuyến, thiếu tương tác xã hội, cảm thấy cô lập và gặp rắc rối kỹ thuật (Alhubaishy & Aljuhani, 2021).

Alhubaishy và Aljuhani (2021) đề xuất nhiều giải pháp đồng bộ để cải thiện thái độ: đào tạo kỹ năng số cho giảng viên theo phương pháp peer coaching (giảng viên có kinh nghiệm hướng dẫn giảng viên mới), xây dựng cộng đồng thực hành (community of practice) để chia sẻ kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến, phát triển chính sách khen thưởng cho giảng viên tích cực đổi mới sư phạm, thiết kế chương trình đào tạo kỹ năng số cho sinh viên từ năm nhất và thu thập phản hồi liên tục để điều chỉnh chiến lược (Alhubaishy & Aljuhani, 2021).

Nghiên cứu của Sjöberg và Lilja (2019) cũng khám phá thái độ mơ hồ (ambivalence) của giảng viên đại học Thụy Điển đối với chuyển đổi số. Giảng viên vừa công nhận lợi ích của công nghệ vừa lo ngại mất đi các giá trị sư phạm truyền thống như tương tác trực tiếp, thảo luận sâu và mối quan hệ giảng viên-sinh viên. Sự mơ hồ này không phải là kháng cự mà là phản ứng tự nhiên khi công nghệ thay đổi nhanh vượt quá khả năng thích ứng (Sjöberg & Lilja, 2019). Rogozin et al. (2022) bổ sung kết quả khảo sát giảng viên đại học Nga, cho thấy thái độ tích cực với chuyển đổi số liên quan đến độ tuổi, lĩnh vực chuyên môn và mức độ hỗ trợ từ trường — giảng viên khoa học tự nhiên và kỹ thuật chấp nhận nhanh hơn giảng viên khoa học xã hội và nhân văn (Rogozin et al., 2022).

Tại Việt Nam, Lưu Hoài Bảo và Lê Thị Thu Dung (2026) nghiên cứu vai trò của giảng viên Luật trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học. Nghiên cứu chỉ ra giảng viên ngành Luật đối mặt với thách thức đặc thù: nội dung pháp lý đòi hỏi tính chính xác cao, bản án và văn bản pháp quy cần phân tích chuyên sâu, phương pháp Socratic — đặt câu hỏi, tranh luận — khó chuyển đổi sang trực tuyến. Lưu Hoài Bảo và Lê Thị Thu Dung (2026) đề xuất giảng viên Luật cần kết hợp LMS cho nội dung lý thuyết và giữ lại hoạt động thảo luận trực tiếp cho kỹ năng tư duy pháp lý (Lưu Hoài Bảo & Lê Thị Thu Dung, 2026). Hoang Tuong Sy et al. (2022) khảo sát năng lực số của giảng viên tại các trường đại học sư phạm Việt Nam, kết quả cho thấy 65% giảng viên có mức độ năng lực số cơ bản, 25% ở mức trung bình và chỉ 10% đạt mức năng lực số cao. Yếu tố yếu nhất là khả năng tạo nội dung số tương tác và sử dụng analytics để cải tiến giảng dạy (Hoang Tuong Sy et al., 2022).

Quản lý thông tin sinh viên, kiểm tra đánh giá và nghiên cứu khoa học trong giáo dục đại học số

3.1. Quy trình quản lý thông tin sinh viên

3.1.1. Khái niệm và vai trò của hệ thống thông tin sinh viên

Hệ thống thông tin sinh viên (Student Information System – SIS) đóng vai trò trung tâm trong cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin của mọi trường đại học. SIS tích hợp toàn bộ dữ liệu về sinh viên vào một nền tảng thống nhất, bao gồm thông tin cá nhân, kết quả đăng ký học phần, điểm số, tình trạng học tập và hồ sơ tốt nghiệp. Thông qua SIS, nhà trường quản lý vòng đời sinh viên từ lúc nộp hồ sơ tuyển sinh đến khi nhận bằng tốt nghiệp, đồng thời cung cấp cho sinh viên khả năng tra cứu thông tin và tự thực hiện các nghiệp vụ học vụ trực tuyến (Ismail et al., 2019).

Các chức năng cốt lõi của SIS bao gồm quản lý tuyển sinh, đăng ký học phần, quản lý điểm số, theo dõi tiến độ học tập, quản lý học phí và cấp chứng nhận, bằng tốt nghiệp. SIS thường tích hợp với LMS để đồng bộ dữ liệu: khi sinh viên đăng ký học phần thành công, danh sách lớp tự động cập nhật trên LMS (Andrianto, 2019).

Nghiên cứu của Ismail et al. (2019) phân tích mối liên hệ giữa SIS và sự hài lòng của sinh viên tại một trường đại học ở Thổ Nhĩ Kỳ. Kết quả cho thấy chất lượng hệ thống, độ tin cậy của dữ liệu và khả năng đáp ứng nhu cầu của người dùng ảnh hưởng trực tiếp đến niềm tin của sinh viên đối với trường đại học. Sinh viên đánh giá cao SIS cho phép tra cứu điểm số, đăng ký học phần và nhận thông báo kịp thời, nhưng cũng bày tỏ lo ngại về tình trạng hệ thống quá tải vào mùa đăng ký (Ismail et al., 2019).

3.1.2. Mô hình dữ liệu số cho sinh viên: bài học từ Trường Đại học Nguyễn Tất Thành

Việt Nam đang bước đầu xây dựng các mô hình dữ liệu số cho sinh viên trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học. Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Khánh Quan et al. (2025) trình bày quy trình phát triển mô hình dữ liệu số cho sinh viên ngành Dược tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành. Mô hình này thu thập, xử lý và lưu trữ toàn bộ dữ liệu học tập, kết quả đào tạo và thông tin liên quan đến năng lực của sinh viên dưới dạng số hóa. Dữ liệu số bao gồm hồ sơ nhập học, kết quả kiểm tra, tiến độ thực tập lâm sàng và chứng chỉ chuyên môn (Nguyễn Hữu Khánh Quan et al., 2025).

Quá trình xây dựng mô hình dữ liệu số tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành trải qua nhiều bước: khảo sát nhu cầu, thiết kế cấu trúc dữ liệu, lựa chọn công nghệ, triển khai thử nghiệm và đánh giá hiệu quả. Nhóm nghiên cứu nhận thấy dữ liệu số cho phép quản lý đa chiều, vượt xa hồ sơ giấy — nhà trường theo dõi được tiến độ học tập theo từng học kỳ, xác định sớm sinh viên gặp khó khăn và can thiệp hỗ trợ kịp thời. Đối với ngành Dược, dữ liệu số còn giúp ghi nhận chi tiết kết quả thực hành lâm sàng, kỹ năng chuyên môn, thời gian thực tập và đánh giá của người hướng dẫn, tạo cơ sở vững chắc để ra quyết định tốt nghiệp và cấp phép hành nghề (Nguyễn Hữu Khánh Quan et al., 2025).

3.1.3. Hồ sơ học tập số so với hồ sơ giấy

Quản lý hồ sơ học tập số mang lại nhiều ưu điểm vượt trội so với hồ sơ giấy truyền thống. Hồ sơ số cho phép lưu trữ không giới hạn, truy cập nhanh chóng, sao chép dễ dàng và chia sẻ giữa các đơn vị trong trường. Khi sinh viên chuyển ngành, chuyển trường hoặc đi du học, hồ sơ số giúp quá trình chuyển giao thông tin diễn ra nhanh chóng và chính xác hơn. Điều này giảm thiểu rủi ro mất mát tài liệu, sai sót trong việc sao chép thủ công và tiết kiệm không gian lưu trữ vật lý (Almaiah et al., 2022).

Hồ sơ số cũng hỗ trợ phân tích dữ liệu học tập (learning analytics) để cá nhân hóa giáo dục. Dựa trên dữ liệu điểm số, lịch sử đăng ký và hoạt động trên LMS, hệ thống phân tích có thể dự đoán nguy cơ bỏ học, đề xuất lộ trình học tập phù hợp và cảnh báo sớm cho cố vấn học tập (Ifenthaler & Yau, 2020). Tuy nhiên, chuyển đổi từ hồ sơ giấy sang hồ sơ số phát sinh nhiều thách thức: số hóa lượng lớn hồ sơ lưu trữ từ nhiều năm trước (bao gồm tài liệu có giá trị pháp lý cần đảm bảo tính toàn vẹn), đào tạo lại cán bộ, xây dựng quy trình bảo mật và thiết lập cơ chế sao lưu dự phòng. Nhiều trường đại học Việt Nam còn lưu trữ hồ sơ giấy thủ công, tạo rủi ro hư hỏng và khó tìm kiếm (Đường Thế Anh, 2023).

3.1.4. Thách thức tích hợp hệ thống

Một trong những thách thức lớn nhất trong quản lý thông tin sinh viên là tích hợp SIS với các hệ thống khác trong trường đại học. Các hệ thống cần tích hợp bao gồm LMS (Moodle, Canvas), hệ thống quản lý tài chính (thu học phí, cấp học bổng), hệ thống thư viện, hệ thống quản lý ký túc xá và hệ thống quản lý nhân sự (Cheng & Wang, 2022). Khi các hệ thống hoạt động độc lập, dữ liệu sinh viên bị phân tán, dẫn đến trùng lặp, thiếu nhất quán và khó kiểm soát.

Nghiên cứu của Andrianto (2019) phân tích tác động của việc triển khai hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning) tại Đại học Jember, Indonesia, cho thấy tích hợp hệ thống giúp nâng cao hiệu suất người dùng nhưng cũng tạo ra trở ngại ban đầu về mặt thay đổi thói quen làm việc. Cán bộ và giảng viên cần thời gian thích nghi với giao diện mới, quy trình cập nhật dữ liệu khác biệt và yêu cầu về kỹ năng số cao hơn (Andrianto, 2019).

Bảo mật dữ liệu sinh viên là thách thức nghiêm trọng khác. SIS lưu trữ thông tin cá nhân, điểm số và tài chính của hàng ngàn sinh viên, trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng. Cheng và Wang (2022) nhấn mạnh rằng các trường đại học cần thiết lập chiến lược an ninh mạng toàn diện, bao gồm mã hóa dữ liệu, kiểm soát quyền truy cập, giám sát hệ thống và đào tạo nhận thức an toàn thông tin cho cán bộ và sinh viên. Việc vi phạm bảo mật dữ liệu sinh viên không chỉ gây thiệt hại cho cá nhân mà còn làm suy giảm niềm tin vào nhà trường (Cheng & Wang, 2022).

Ở tầm nhìn vĩ mô hơn, Education Management Information System (EMIS) thu thập và phân tích dữ liệu giáo dục từ nhiều trường để hỗ trợ hoạch định chính sách, phân bổ nguồn lực và theo dõi tiến độ các mục tiêu giáo dục (Asio et al., 2022). Việc xây dựng EMIS cấp quốc gia cho giáo dục đại học tại Việt Nam đang được đẩy mạnh nhằm tạo ra cơ sở dữ liệu thống nhất, phục vụ quản lý nhà nước và đảm bảo chất lượng.

3.2. Quy trình kiểm tra, đánh giá và cấp bằng

Kiểm tra và đánh giá trực tuyến thay đổi cách đo lường kết quả học tập

3.2.1. Từ kiểm tra trên giấy sang kiểm tra trực tuyến

Quy trình kiểm tra và đánh giá trong giáo dục đại học đang trải qua sự chuyển đổi sâu sắc từ hình thức thi trên giấy (pen-and-paper) sang kiểm tra trực tuyến. Sự thay đổi này không chỉ đơn thuần là chuyển phương tiện thi cử mà còn thay đổi cách thiết kế đề thi, giám sát kỳ thi, chấm điểm và phản hồi kết quả. Các hệ thống kiểm tra trực tuyến như Moodle Quiz, Google Forms, ExamSoft hay ProctorU cho phép thiết lập ngân hàng câu hỏi tự động hóa, randomize câu hỏi, chấm điểm tự động và phát hành kết quả ngay lập tức (Al-Fraihat et al., 2020).

Kiểm tra trực tuyến mang lại lợi ích rõ rệt: giảng viên tiết kiệm thời gian chấm bài nhờ chấm điểm tự động, sinh viên nhận kết quả nhanh hơn để điều chỉnh cách học kịp thời. Dữ liệu kiểm tra trực tuyến cũng cung cấp thông tin chi tiết về hiệu quả từng câu hỏi, mức độ phân biệt và phân bố điểm số (Ifenthaler & Yau, 2020). Tuy nhiên, chuyển đổi đặt ra nhiều thách thức về công bằng, bảo mật và kỹ thuật — không phải tất cả sinh viên đều có thiết bị và kết nối internet đủ tốt. Sự chênh lệch về điều kiện kỹ thuật có thể dẫn đến bất bình đẳng trong kết quả kiểm tra. Perrin và Wang (2021) phân tích quá trình số hóa nhanh do đại dịch COVID-19 và chỉ ra chuyển đổi đột ngột sang trực tuyến gây ra nhiều vấn đề về đảm bảo chất lượng (Perrin & Wang, 2021).

3.2.2. Ra quyết định dựa trên dữ liệu và đảm bảo chất lượng

Đánh giá và kiểm tra trong giáo dục đại học số cần gắn liền với chiến lược ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making). Đinh Thành Việt et al. (2023) phân tích cơ chế ra quyết định dựa trên dữ liệu như một yếu tố đảm bảo chất lượng trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học. Nghiên cứu chỉ ra rằng dữ liệu từ quá trình kiểm tra, đánh giá cần được thu thập, phân tích và sử dụng một cách có hệ thống để cải tiến chương trình đào tạo, phương pháp giảng dạy và quản lý học vụ (Đinh Thành Việt et al., 2023).

Cụ thể, dữ liệu kiểm tra cung cấp thông tin về mức độ đạt chuẩn của sinh viên đối với từng kết quả học tập (learning outcomes). Khi nhiều sinh viên đạt điểm thấp ở một câu hỏi cụ thể, giảng viên cần xem xét lại cách dạy. Khi tỷ lệ qua môn thấp bất thường, nhà trường cần đánh giá lại thiết kế học phần hoặc phương pháp kiểm tra (Đinh Thành Việt et al., 2023).

Nghiên cứu của Haddade et al. (2023) đề xuất các chiến lược đảm bảo chất lượng giáo dục đại học trong kỷ nguyên số, trong đó nhấn mạnh vai trò của dữ liệu kiểm tra trong việc thiết lập cơ chế đảm bảo chất lượng nội bộ. Các chiến lược bao gồm thiết lập chỉ số hiệu quả khóa học, xây dựng dashboard giám sát chất lượng, và sử dụng phân tích dự đoán để can thiệp sớm đối với sinh viên gặp khó khăn (Haddade et al., 2023). Ubachs và Henderikx (2022) cũng phân tích các hệ thống đảm bảo chất lượng cho giáo dục đại học số tại châu Âu và chỉ ra rằng việc sử dụng dữ liệu kiểm tra là một trong bảy yếu tố then chốt để xây dựng hệ thống QA hiệu quả (Ubachs & Henderikx, 2022).

3.2.3. Đánh giá an toàn phòng thi và cơ sở vật chất

Vấn đề an toàn và an ninh trong kỳ thi trở nên phức tạp hơn khi chuyển sang hình thức kiểm tra trực tuyến. Các hình thức gian lận trực tuyến bao gồm: sử dụng tài liệu ngoài trong lúc thi, nhờ người khác thi hộ, chia sẻ đáp án qua mạng xã hội, sử dụng phần mềm gian lận. Để đối phó với gian lận, nhiều trường áp dụng công nghệ giám sát trực tuyến (online proctoring) với camera, microphone và theo dõi chuyển động mắt (Perrin & Wang, 2021).

Tại Việt Nam, Nguyễn Phúc Vĩnh et al. (2025) đánh giá hiệu quả vận hành phần mềm kiểm soát phòng học và cơ sở vật chất tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành. Phần mềm cho phép quản lý việc sử dụng phòng học, theo dõi tình trạng cơ sở vật chất và hỗ trợ kiểm soát quá trình tổ chức thi. Kết quả cho thấy phần mềm giúp giảm thời gian đăng ký phòng học, tăng tính minh bạch trong phân bổ tài nguyên và hỗ trợ theo dõi tình trạng thiết bị. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng phát hiện hạn chế về giao diện người dùng và tốc độ phản hồi trong thời điểm cao điểm (Nguyễn Phúc Vĩnh et al., 2025).

3.2.4. Văn bằng số và ứng dụng blockchain trong giáo dục

Văn bằng số (digital credentials) là một trong những phát triển quan trọng nhất trong quy trình cấp bằng của giáo dục đại học số. Văn bằng số cho phép cấp phát, xác minh và chia sẻ bằng cấp thông qua nền tảng công nghệ số, thay thế cho bản giấy truyền thống. Fernández-Caramés và Fraga-Lamas (2019) phân tích tiềm năng ứng dụng công nghệ blockchain trong xây dựng smart campus và chỉ ra rằng blockchain cung cấp giải pháp mạnh mẽ cho việc quản lý và xác minh văn bằng giáo dục (Fernández-Caramés & Fraga-Lamas, 2019).

Blockchain cho phép lưu trữ văn bằng dưới dạng phi tập trung (decentralized), đảm bảo tính toàn vẹn và không thể thay đổi sau khi ghi nhận. Nhà tuyển dụng, cơ quan tiếp nhận có thể xác minh bằng cấp trực tiếp trên blockchain mà không cần liên hệ với trường cấp bằng. Điều này giúp giảm thiểu tình trạng làm giả văn bằng, tiết kiệm thời gian xác minh và tăng tính minh bạch trong hệ thống giáo dục (Fernández-Caramés & Fraga-Lamas, 2019).

Mô hình smart campus tích hợp nhiều công nghệ — IoT, blockchain, fog computing và edge computing — để quản lý không chỉ văn bằng mà còn dữ liệu sinh viên, chứng chỉ kỹ năng số và hồ sơ học tập. Mỗi khi sinh viên hoàn thành khóa học hoặc đạt kỹ năng mới, sự kiện được ghi nhận trên blockchain dưới dạng giao dịch không thể thay đổi (Fernández-Caramés & Fraga-Lamas, 2019).

3.2.5. Thách thức về gian lận trực tuyến và công nhận văn bằng số

Gian lận trực tuyến là vấn đề nan giải đối với kiểm tra và đánh giá trong giáo dục đại học số. Các hình thức gian lận ngày càng tinh vi, từ việc sử dụng công cụ AI tạo văn bản, tìm kiếm đáp án trên mạng trong lúc thi cho đến việc thuê người thi hộ qua video call. Giải pháp giám sát trực tuyến bằng AI (AI proctoring) phát hiện các hành vi bất thường như rời mắt khỏi màn hình, có người khác trong phòng hoặc mở tab mới, nhưng cũng gây ra lo ngại về quyền riêng tư (Haddade et al., 2023).

Bảo mật kỳ thi trực tuyến đòi hỏi nhiều lớp bảo vệ: mã hóa đề thi, randomize thứ tự câu hỏi, giới hạn thời gian nghiêm ngặt, theo dõi địa chỉ IP, xác thực danh tính sinh viên trước khi thi. Nhiều trường đại học áp dụng kết hợp nhiều phương pháp: chấm bài bằng phần mềm chống đạo văn (plagiarism detection), giám sát qua camera và microphone, yêu cầu thi tại trung tâm kiểm soát với giám sát trực tiếp (Perrin & Wang, 2021).

Công nhận văn bằng số vẫn là một thách thức pháp lý và xã hội ở nhiều quốc gia, bao gồm Việt Nam. Dù công nghệ blockchain đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, khung pháp lý chưa theo kịp công nghệ. Các cơ quan nhà nước, nhà tuyển dụng và trường đại học khác cần thiết lập cơ chế công nhận lẫn nhau đối với văn bằng số (Perrin & Wang, 2021). Perrin và Wang (2021) chỉ ra rằng COVID-19 buộc chuyển đổi sang trực tuyến đột ngột, gây ra nhiều vấn đề: không đủ thời gian đào tạo giảng viên, hạ tầng kỹ thuật không đáp ứng, phương pháp kiểm tra chưa thích ứng và tiêu chí đánh giá chất lượng chưa cập nhật. Haddade et al. (2023) đề xuất chiến lược QA thích ứng: xây dựng tiêu chuẩn QA riêng cho giáo dục trực tuyến, thiết lập cơ chế giám sát liên tục thay vì chỉ đánh giá định kỳ, phát triển công cụ tự đánh giá và tăng cường minh bạch trong quy trình đánh giá. Ubachs và Henderikx (2022) bổ sung rằng hệ thống QA cho giáo dục đại học số tại châu Âu tập trung vào bảy yếu tố: chính sách số, thiết kế chương trình, phương pháp giảng dạy, nhân lực, hạ tầng kỹ thuật, hỗ trợ người học và đánh giá kết quả (Ubachs & Henderikx, 2022).

3.3. Quy trình quản lý nghiên cứu khoa học

3.3.1. Quản lý dự án nghiên cứu trong trường đại học

Quản lý dự án nghiên cứu khoa học là một quy trình phức tạp, trải qua nhiều giai đoạn từ nộp đề án, phê duyệt, triển khai, theo dõi tiến độ đến báo cáo kết quả và công bố. Trong bối cảnh chuyển đổi số, quy trình này đang được số hóa để tăng tính minh bạch, giảm thủ tục hành chính và nâng cao hiệu quả quản lý. Các nền tảng quản lý nghiên cứu trực tuyến cho phép nhà nghiên cứu nộp đề án theo quy trình điện tử, ban giám khảo đánh giá trực tuyến, bộ phận tài chính theo dõi ngân sách theo thời gian thực và lãnh đạo trường giám sát tiến độ thông qua dashboard (Benavides et al., 2020).

Tại các trường đại học Việt Nam, quản lý nghiên cứu khoa học thường do phòng Khoa học Công nghệ hoặc Trung tâm Nghiên cứu Phát triển đảm nhiệm, bao gồm: phát hành đề tài, nhận hồ sơ đề nghị, tổ chức hội đồng đánh giá, ký quyết định phê duyệt, giải ngân kinh phí, theo dõi tiến độ và nghiệm thu. Chuyển đổi số giúp giảm thời gian xử lý hồ sơ, tránh thất lạc tài liệu và tạo điều kiện ra quyết định nhanh hơn (Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa, 2025). Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Sơn và Phạm Thị Hoa (2025) cho thấy chuyển đổi số ảnh hưởng mạnh mẽ đến quy trình này — từ số hóa hồ sơ đề án, điện tử hóa quy trình phê duyệt đến xây dựng cơ sở dữ liệu về sản phẩm nghiên cứu — nhưng mức độ áp dụng còn lệch thuộc vào quy mô và năng lực tài chính của trường (Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa, 2025).

3.3.2. Kho lưu trữ mở và chia sẻ kết quả nghiên cứu

Kho lưu trữ mở (institutional repository – IR) là nền tảng số cho phép trường đại học thu thập, lưu trữ, quản lý và chia sẻ kết quả nghiên cứu của giảng viên và nghiên cứu sinh. IR đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường quyền truy cập mở (open access) đến kết quả nghiên cứu, nâng cao tầm ảnh hưởng khoa học của trường và tuân thủ chính sách truy cập mở của các cơ quan tài trợ nghiên cứu (Kakai et al., 2018).

Nghiên cứu của Kakai et al. (2018) phân tích thực trạng kho lưu trữ mở tại các trường đại học Đông Phi và chỉ ra các yếu tố thúc đẩy (chính sách truy cập mở quốc gia, hỗ trợ từ tổ chức quốc tế, nhận thức của nhà nghiên cứu) và cản trở (thiếu ngân sách, thiếu nhân lực chuyên trách, văn hóa giữ khư khư kết quả, thiếu khích lệ tự lưu trữ). Tại Việt Nam, nhiều trường đã xây dựng IR trên nền tảng DSpace hoặc EPrints nhưng mức độ sử dụng còn thấp — sinh viên và giảng viên thường ưu tiên công bố trên tạp chí quốc tế hơn là tự lưu trữ trong IR của trường. Xây dựng chính sách bắt buộc tự lưu trữ (self-archiving policy) và tích hợp IR với hệ thống quản lý nghiên cứu có thể giúp tăng cường mức độ tham gia (Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa, 2025).

3.3.3. Quản lý trích dẫn và chỉ số khoa học

Trích dẫn và chỉ số khoa học (bibliometric indicators) là công cụ quan trọng để đánh giá năng lực nghiên cứu. Các cơ sở dữ liệu trích dẫn chính bao gồm Scopus (Elsevier), Web of Science (Clarivate Analytics) và Google Scholar, mỗi cơ sở có phạm vi bao phủ và phương pháp tính chỉ số khác nhau (Abad-Segura et al., 2020). Chỉ số H-index đo lường năng suất và mức độ trích dẫn, được sử dụng rộng rãi trong tuyển dụng và đề bạt. Các chỉ số cấp trường đại học bao gồm số bài báo trên tạp chí quốc tế, bằng sáng chế, dự án nghiên cứu và tổng mức trích dẫn (Khalid et al., 2018). Trong bối cảnh số hóa, trường đại học cần xây dựng hệ thống theo dõi tự động kết nối với cơ sở dữ liệu quốc tế, nhiều trường sử dụng phần mềm như InCites hay SciVal để phân tích hiệu suất nghiên cứu (Abad-Segura et al., 2020).

3.3.4. Nền tảng số hóa quy trình nghiên cứu

Các nền tảng số hóa quy trình nghiên cứu giúp chuẩn hóa quy trình, tăng tính minh bạch và nâng cao hiệu quả hợp tác. ORCID (Open Researcher and Contributor ID) cung cấp mã định danh duy nhất cho mỗi nhà nghiên cứu, giải quyết vấn đề trùng lặp tên và nhầm lẫn tác giả — đặc biệt phổ biến ở Việt Nam do nhiều người có họ Nguyễn. Khi nhà nghiên cứu đăng ký mã ORCID, toàn bộ công trình xuất bản và hoạt động nghiên cứu liên kết với một mã duy nhất; mỗi công trình mới được xuất bản sẽ tự động cập nhật vào hồ sơ (Kakai et al., 2018). DSpace và EPrints là phần mềm mã nguồn mở phổ biến để xây dựng kho lưu trữ mở, hỗ trợ tiêu chuẩn OAI-PMH để nội dung được thu thập tự động bởi các công cụ tìm kiếm và cơ sở dữ liệu toàn cầu. Việc tích hợp DSpace/EPrints với hệ thống quản lý thông tin sinh viên cũng cho phép liên kết kết quả nghiên cứu của sinh viên với hồ sơ học tập (Kakai et al., 2018).

3.3.5. Thách thức về văn hóa chia sẻ dữ liệu và sở hữu trí tuệ

Văn hóa chia sẻ dữ liệu nghiên cứu (open research data) đang gặp nhiều rào cản tại các trường đại học Việt Nam. Nhiều nhà nghiên cứu e ngại việc chia sẻ dữ liệu thô trước khi công bố đầy đủ kết quả, sợ mất ưu thế trong nghiên cứu hoặc bị sử dụng sai mục đích. Một số ngành như kỹ thuật, nông nghiệp và dược học có dữ liệu nhạy cảm về sở hữu trí tuệ hoặc bí mật kinh doanh, cần cân nhắc kỹ trước khi chia sẻ (Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa, 2025).

Bảo vệ sở hữu trí tuệ trong bối cảnh số hóa đặt ra nhiều câu hỏi: khi kết quả nghiên cứu lưu trữ trên nền tảng số, ai sở hữu dữ liệu — trường đại học, nhà nghiên cứu hay cơ quan tài trợ? Cơ chế cấp phép (licensing) cần thiết lập rõ ràng để tránh tranh chấp. Các giấy phép Creative Commons cung cấp giải pháp linh hoạt, cho phép quy định mức độ tự do sử dụng dữ liệu: từ cho phép sử dụng tự do với ghi nhận tác giả đến yêu cầu xin phép trước khi sử dụng (Kakai et al., 2018).

Benavides et al. (2020) phân tích 43 nghiên cứu về chuyển đổi số trong giáo dục đại học và chỉ ra rằng quản lý nghiên cứu khoa học là lĩnh vực bị ảnh hưởng mạnh nhất nhưng cũng chậm thích ứng nhất, do tính chất phức tạp cao và khó khăn trong chuẩn hóa quy trình giữa các khoa, viện (Benavides et al., 2020).

3.3.6. Tác động của chuyển đổi số đến quản trị đại học tư thục

Nguyễn Thanh Sơn và Phạm Thị Hoa (2025) nghiên cứu tác động của chuyển đổi số đến mô hình quản trị tại các trường đại học tư thục Việt Nam, trong đó có quy trình quản lý nghiên cứu khoa học. Kết quả cho thấy chuyển đổi số thúc đẩy thay đổi cấu trúc tổ chức, phương pháp quản lý và văn hóa làm việc tại các trường tư thục. Các trường tiên phong trong chuyển đổi số xây dựng hệ thống quản lý nghiên cứu trực tuyến, số hóa hồ sơ đề án và áp dụng phần mềm theo dõi tiến độ (Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa, 2025).

Tuy nhiên, các trường tư thục gặp nhiều khó khăn hơn trong chuyển đổi số so với trường công lập, chủ yếu do hạn chế ngân sách, thiếu nhân lực IT chuyên trách và áp lực tài chính. Nhiều trường tư thục phụ thuộc vào học phí nên đầu tư hạ tầng công nghệ gặp khó khăn (Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa, 2025). Các tác giả đề xuất mô hình hợp tác giữa các trường tư thục để chia sẻ hạ tầng công nghệ và xây dựng nền tảng quản lý nghiên cứu dùng chung. Hoàng Thuận et al. (2026) bổ sung góc nhìn về đại học thông minh, nhấn mạnh quản lý nghiên cứu khoa học số là trụ cột để trường đại học vươn tầm quốc tế, kiến nghị đầu tư mạnh vào hạ tầng dữ liệu nghiên cứu và xây dựng cơ chế khích thích chia sẻ dữ liệu (Hoàng Thuận et al., 2026).

Thư viện số, đảm bảo chất lượng và quản trị hành chính trong giáo dục đại học kỷ nguyên số

4.1. Thư viện số và quản lý tri thức

4.1.1. Từ thư viện truyền thống đến thư viện số

Thư viện đại học đã trải qua một cuộc chuyển đổi sâu sắc từ mô hình lưu trữ tài liệu in ấn sang hệ sinh thái số đa chiều. Thay vì chỉ cung cấp sách và tạp chí vật lý, thư viện đại học hiện nay vận hành như một trung tâm quản lý tri thức, hỗ trợ nghiên cứu, giảng dạy và học tập thông qua nền tảng công nghệ tiên tiến (Deja et al., 2021). Sự chuyển dịch này không chỉ là vấn đề công nghệ mà còn thay đổi bản chất vai trò của thủ thư — từ người quản lý tài liệu trở thành người thiết kế và điều phối thông tin số.

Thư viện số tích hợp các hệ thống quản lý thư viện điện tử (ILS – Integrated Library System), phần mềm phát hiện tài nguyên (Discovery System), và nền tảng truy cập tài nguyên điện tử, tạo thành một hạ tầng thống nhất cho người dùng. Các cơ sở dữ liệu như EBSCO, Scopus, Web of Science, JSTOR được liên kết xuyên suốt với hệ thống quản lý bản quyền và xác thực người dùng, cho phép giảng viên và sinh viên truy cập tài liệu nghiên cứu từ bất kỳ vị trí nào. Theo Deja và cộng sự (2021), sự sẵn sàng số (digital readiness) của thư viện học thuật phụ thuộc vào ba yếu tố cốt lõi: hạ tầng công nghệ, năng lực số của nhân viên thư viện và mức độ thích ứng với mô hình dịch vụ số.

Ở Việt Nam, quá trình số hóa thư viện đại học tiến triển không đồng đều giữa các khu vực. Các trường đại học lớn tại Hà Nội và TP.HCM đã xây dựng kho tài nguyên số tương đối hoàn chỉnh, trong khi nhiều trường đại học địa phương vẫn đối diện với hạn chế về ngân sách, hạ tầng và nguồn nhân lực (Đường, 2023). Nhiều thư viện thiếu chiến lược chuyển đổi số rõ ràng, dẫn đến tình trạng tài nguyên số phân tán, không được tổ chức bài bản.

4.1.2. AI trong thư viện đại học

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình cách thức thư viện phục vụ cộng đồng học thuật. Okunlaya và cộng sự (2022) đã đề xuất khung hình học dịch (conceptual framework) tích hợp AI vào dịch vụ thư viện nhằm hỗ trợ chuyển đổi số giáo dục đại học. Khung này bao gồm năm lĩnh vực ứng dụng chính: (1) chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ tham khảo, (2) hệ thống khuyến nghị tài liệu cá nhân hóa, (3) tự động phân loại và lập chỉ mục tài nguyên, (4) phân tích dữ liệu sử dụng thư viện, và (5) phát hiện thông tin dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Hệ thống chatbot sử dụng công nghệ NLP có thể trả lời tự động các câu hỏi thường gặp của độc giả, hướng dẫn tìm kiếm tài liệu và hỗ trợ sử dụng cơ sở dữ liệu. Các công cụ như Ask-a-Librarian tích hợp AI cho phép người dùng nhận câu trả lời tức thì 24/7, giảm tải cho thủ thư trong các tác vụ lặp đi lặp lại (Okunlaya et al., 2022). Bên cạnh đó, thuật toán đề xuất (recommender algorithm) phân tích lịch sử tìm kiếm và mượn tài liệu để gợi ý tài liệu liên quan, nâng cao trải nghiệm khám phá tri thức của người dùng.

Tuy nhiên, ứng dụng AI trong thư viện đặt ra nhiều thách thức. Các hệ thống AI cần dữ liệu đào tạo lớn và chất lượng cao, trong khi dữ liệu thư viện thường có tính đặc thù cao và không dễ thu thập ở quy mô lớn. Vấn đề bảo mật dữ liệu người dùng, tính minh bạch của thuật toán, và nguy cơ thiên lệch trong kết quả tìm kiếm cũng cần được giải quyết (Okunlaya et al., 2022). Thêm vào đó, không phải mọi nhân viên thư viện đều có năng lực sử dụng và quản lý công cụ AI, đòi hỏi chương trình đào tạo chuyên sâu.

4.1.3. Sẵn sàng số và giáo dục thông tin

Deja và cộng sự (2021) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa sự sẵn sàng số (digital readiness) của cơ sở học thuật và kết quả giáo dục thông tin (information literacy) của sinh viên. Kết quả cho thấy khi tổ chức học thuật – trong đó có thư viện – đầu tư đúng mức vào hạ tầng số, nguồn nhân lực và văn hóa số, người học phát triển năng lực tìm kiếm, đánh giá và sử dụng thông tin tốt hơn đáng kể.

Năng lực thông tin (information literacy) trong kỷ nguyên số vượt xa kỹ năng tìm kiếm Google cơ bản. Nó bao gồm khả năng xác định nhu cầu thông tin, định vị nguồn đáng tin cậy, đánh giá tính xác thực và giá trị học thuật của tài liệu, sử dụng thông tin đúng cách trong bối cảnh học thuật và hiểu các vấn đề đạo đức liên quan đến sử dụng thông tin số. Thư viện đóng vai trò trung tâm trong việc phát triển năng lực này thông qua các chương trình đào tạo, hội thảo, và tài liệu hướng dẫn trực tuyến (Deja et al., 2021).

Các khung năng lực số như DigComp 2.2 của Ủy ban Châu Âu (European Commission, 2022) và khung DigCompEdu cho giáo viên (European Commission, 2023) cung cấp cơ sở để thiết kế chương trình giáo dục thông tin phù hợp. Thư viện có thể sử dụng các khung này để xây dựng lộ trình phát triển năng lực số cho sinh viên theo từng cấp độ, từ cơ bản đến nâng cao.

4.1.4. Kho tài nguyên số và truy cập mở

Kho tài nguyên số (digital repository) và phong trào truy cập mở (open access) thay đổi đáng kể cách thức tri thức được tạo ra, lưu trữ và lan tỏa trong cộng đồng học thuật. Các kho lưu trữ thể chế (institutional repository) như DSpace, EPrints, hay các nền tảng quốc gia cho phép trường đại học thu thập, quản lý và cung cấp truy mở các công trình nghiên cứu, luận văn, luận án của giảng viên và sinh viên.

Kakai và cộng sự (2018) đã phân tích thực trạng kho lưu trữ truy cập mở tại các trường đại học Đông Phi, chỉ ra rằng sự thành công của kho lưu trữ thể chế phụ thuộc vào chính sách thể chế rõ ràng, sự hỗ trợ của ban lãnh đạo, và năng lực kỹ thuật của nhân viên thư viện. Những phát hiện này có giá trị tham chiếu cho các trường đại học Việt Nam khi xây dựng kho tài nguyên số riêng.

Truy cập mở đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy bình đẳng tri thức. Các sáng kiến như Directory of Open Access Journals (DOAJ), Directory of Open Access Books (DOAB), và các kho dữ liệu nghiên cứu mở (open data repository) cho phép giảng viên và sinh viên tại các trường đại học có ngân sách hạn chế tiếp cận tài liệu học thuật chất lượng cao. Ở Việt Nam, nhiều trường đại học đã xây dựng thư viện số và kho lưu trữ thể chế, nhưng nội dung số hóa còn khiêm tốn, và chính sách khuyến khích truy cập mở chưa thực sự hiệu quả (Đỗ Văn Nhơn, 2023).

Thư viện số cần phát triển theo hướng kết nối liên thư viện (inter-library network) để tối ưu hóa nguồn lực. Thay vì mỗi trường tự xây dựng kho tài nguyên số khép kín, mô hình chia sẻ tài nguyên giữa các trường – cả trong nước và quốc tế – giúp giảm chi phí và mở rộng phạm vi truy cập. Các hệ thống quản lý bản quyền số và mô hình cấp phép Creative Commons hỗ trợ đáng kể cho quá trình chia sẻ hợp pháp và hợp lệ (Kakai et al., 2018).

4.2. Đảm bảo chất lượng trong kỷ nguyên số

4.2.1. Hệ thống đảm bảo chất lượng giáo dục đại học số tại Châu Âu

Ubachs và Henderikx (2022) đã phân tích toàn diện các hệ thống đảm bảo chất lượng (QA – Quality Assurance) cho giáo dục đại học số tại Châu Âu, cho thấy khu vực này đã phát triển một hệ sinh thái QA đa tầng và tương đối hoàn thiện. Khung Tham chiếu đảm bảo chất lượng cho giáo dục đại học Châu Âu (ESG – Standards and Guidelines for Quality Assurance) của ENQA ban đầu được thiết kế cho giáo dục truyền thống, nhưng đang được mở rộng để bao quát giáo dục trực tuyến, hỗn hợp và linh hoạt.

Hệ thống QA giáo dục số tại Châu Âu vận hành theo nguyên tắc: chất lượng giáo dục số phải được đánh giá tương đương với giáo dục truyền thống, nhưng với tiêu chí và phương pháp đánh giá phù hợp với đặc thù môi trường số (Ubachs & Henderikx, 2022). Các tiêu chí đánh giá bao gồm: thiết kế chương trình học trực tuyến, năng lực số của giảng viên, hạ tầng công nghệ, hỗ trợ học sinh trực tuyến, đánh giá kết quả học tập trực tuyến, và đảm bảo tính toàn diện (inclusivity) trong môi trường học tập số.

Một trong những đóng góp quan trọng của nghiên cứu này là việc nhấn mạnh vai trò của tự đánh giá thể chế (institutional self-assessment) như một công cụ cốt lõi. Các trường đại học Châu Âu được yêu cầu tiến hành tự đánh giá định kỳ đối với các chương trình giáo dục số, xác định điểm mạnh, điểm yếu và đề xuất cải tiến. Quá trình này không chỉ phục vụ mục đích kiểm soát chất lượng mà còn thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục (continuous improvement culture) trong tổ chức.

4.2.2. Chiến lược đảm bảo chất lượng trong kỷ nguyên số

Haddade và cộng sự (2023) đã tổng hợp các chiến lược đảm bảo chất lượng giáo dục đại học trong kỷ nguyên số, nhấn mạnh rằng chuyển đổi số đòi hỏi tái cấu trúc toàn diện hệ thống QA. Nghiên cứu xác định bốn nhóm chiến lược chính:

Nhóm 1 – Đảm bảo chất lượng thiết kế và nội dung số: Các chương trình học trực tuyến cần được thiết kế theo nguyên tắc thiết kế hướng học tập (learning design principles), đảm bảo tương tác có ý nghĩa giữa giảng viên và sinh viên, đồng nghiệp và nội dung học tập. Nội dung số phải được cập nhật thường xuyên, có tính đa phương tiện (multimedia), và hỗ trợ đa dạng phong cách học tập (Haddade et al., 2023).

Nhóm 2 – Đảm bảo chất lượng giảng dạy số: Giảng viên cần được đào tạo về sư phạm số (digital pedagogy), không chỉ về sử dụng công cụ công nghệ mà còn về cách thiết kế trải nghiệm học tập trực tuyến hiệu quả. Việc đánh giá năng lực giảng dạy số phải trở thành phần tử không thể thiếu trong quy chế đánh giá giảng viên (Haddade et al., 2023).

Nhóm 3 – Đảm bảo chất lượng hạ tầng và hỗ trợ: Hạ tầng công nghệ phải đủ mạnh để đảm bảo trải nghiệm học tập liền mạch. Hệ thống hỗ trợ kỹ thuật cần hoạt động 24/7, với quy trình phản hồi nhanh chóng. Các chỉ số hiệu suất hệ thống (SLA – Service Level Agreement) cần được thiết lập và giám sát liên tục.

Nhóm 4 – Đảm bảo chất lượng đánh giá và công nhận: Các phương pháp đánh giá kết quả học tập trực tuyến cần được kiểm chứng về độ tin cậy và giá trị. Các hình thức gian lận trong môi trường số (proctoring, sử dụng AI để viết bài) đòi hỏi giải pháp đánh giá sáng tạo hơn, dựa trên đánh giá quá trình (formative assessment) thay vì chỉ đánh giá tổng kết (summative assessment) (Haddade et al., 2023).

4.2.3. COVID-19 và số hóa nhanh đảm bảo chất lượng

Đại dịch COVID-19 đã tạo ra một "thí nghiệm tự nhiên" quy mô toàn cầu về chuyển đổi số giáo dục đại học. Perrin và Wang (2021) đã nghiên cứu trường hợp một cơ sở giáo dục đại học liên doanh Trung – Quốc tế, phân tích các vấn đề QA phát sinh khi chuyển đổi sang giảng dạy trực tuyến khẩn cấp. Nghiên cứu cho thấy việc số hóa nhanh chóng đặt ra nhiều thách thức chất lượng chưa được dự liệu.

Trước hết, chuẩn bị số khẩn cấp thường bỏ qua khâu đảm bảo chất lượng. Các giảng viên thiếu thời gian thiết kế lại nội dung cho môi trường trực tuyến, dẫn đến trải nghiệm học tập kém hiệu quả. Nhiều người chỉ đơn giản "bê nguyên" bài giảng trực tiếp lên nền tảng trực tuyến mà không điều chỉnh phương pháp sư phạm (Perrin & Wang, 2021). Vấn đề bình đẳng tiếp cận cũng trở nên gay gắt khi sinh viên ở vùng sâu vùng xa không có đủ thiết bị hoặc kết nối internet ổn định.

Perrin và Wang (2021) đề xuất các giải pháp khắc phục bao gồm: thiết lập tiêu chuẩn tối thiểu cho giáo dục trực tuyến khẩn cấp, tổ chức đào tạo nhanh cho giảng viên về công cụ trực tuyến, triển khai hệ thống thu thập phản hồi sinh viên theo thời gian thực, và xây dựng kế hoạch dự phòng công nghệ. Bài học rút ra từ COVID-19 cho thấy trường đại học cần xây dựng khả năng phục hồi số (digital resilience) — khả năng duy trì chất lượng giáo dục ngay cả khi đối mặt với gián đoạn đột ngột.

4.2.4. Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Định Thành Việt và cộng sự (2023) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making) và cơ chế đảm bảo chất lượng trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học. Nghiên cứu chỉ ra rằng dữ liệu số — khi được thu thập, phân tích và sử dụng đúng cách — trở thành công cụ mạnh mẽ để nâng cao hiệu quả QA.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu trong giáo dục đại học số bao gồm nhiều cấp độ: cấp chiến lược (ban lãnh đạo quyết định ưu tiên đầu tư dựa trên phân tích dữ liệu toàn trường), cấp chiến thuật (trưởng khoa/phòng điều chỉnh chương trình dựa trên dữ liệu hiệu quả giảng dạy) và cấp chiến dịch (giảng viên điều chỉnh phương pháp dựa trên dữ liệu tương tác và kết quả học tập của sinh viên cụ thể) (Đinh Thành Việt et al., 2023).

Hệ thống phân tích học tập (learning analytics) thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: hệ thống quản lý học tập (LMS), hệ thống thư viện số, hệ thống đánh giá trực tuyến, dữ liệu hành vi sinh viên trên nền tảng số. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu (data visualization dashboard) giúp các bên liên quan nhận diện nhanh các vấn đề như tỷ lệ bỏ học, kết quả học tập kém, hoặc khoảng cách tiếp cận giữa các nhóm sinh viên (Đinh Thành Việt et al., 2023).

Tuy nhiên, ra quyết định dựa trên dữ liệu đối mặt với nhiều rào cản: chất lượng dữ liệu không đảm bảo (dữ liệu rác, dữ liệu không nhất quán), thiếu năng lực phân tích dữ liệu trong đội ngũ quản lý, và rủi ro vi phạm quyền riêng tư khi thu thập dữ liệu sinh viên. Nghiên cứu của Định Thành Việt và cộng sự (2023) khuyến nghị xây dựng chính sách quản trị dữ liệu rõ ràng, đầu tư vào công cụ phân tích dữ liệu phù hợp, và phát triển năng lực đọc hiểu dữ liệu (data literacy) cho đội ngũ quản lý giáo dục.

4.3. Quản trị hành chính và tài chính

Smart campus và quản trị số — Smart campus tích hợp IoT và dữ liệu để tối ưu hóa quản trị đại học

4.3.1. Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) tại đại học

Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP – Enterprise Resource Planning) đã trở thành xương sống của quản trị hành chính tại nhiều trường đại học trên thế giới. ERP tích hợp các quy trình nghiệp vụ — từ tuyển sinh, quản lý sinh viên, nhân sự, tài chính, kế toán, đến quản lý cơ sở vật chất — thành một nền tảng thống nhất (Andrianto, 2019).

Andrianto (2019) nghiên cứu tác động của triển khai ERP đến hiệu suất người dùng tại Đại học Jember (Indonesia), kết quả cho thấy ERP cải thiện đáng kể hiệu quả vận hành hành chính nhưng cũng đặt ra thách thức về chấp nhận công nghệ. Người dùng ban đầu gặp khó khăn khi chuyển từ quy trình thủ công sang hệ thống số hóa, đòi hỏi thời gian đào tạo và hỗ trợ kỹ thuật dài hạn. Các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ chấp nhận ERP bao gồm: tính dễ sử dụng (ease of use), tính hữu ích cảm nhận (perceived usefulness), hỗ trợ lãnh đạo, và đào tạo người dùng (Andrianto, 2019).

Tại Việt Nam, nhiều trường đại học đã hoặc đang triển khai ERP nhưng với mức độ thành công khác nhau. Các trường lớn có nguồn lực tài chính dồi dào thường triển khai giải pháp ERP thương mại (như SAP, Oracle) hoặc xây dựng giải pháp tùy chỉnh, trong khi các trường quy mô nhỏ hơn thường sử dụng các phần mềm quản lý giáo dục quốc gia hoặc giải pháp mã nguồn mở (Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa, 2025). Thách thức phổ biến bao gồm: tích hợp hệ thống mới với hệ thống cũ, chuẩn hóa quy trình nghiệp vụ trước khi số hóa, và duy trì năng lực vận hành hệ thống sau khi triển khai.

4.3.2. Smart campus và Internet of Things

Khái niệm "đại học thông minh" (smart campus) sử dụng Internet of Things (IoT) để kết nối, giám sát và tối ưu hóa mọi khía cạnh của hoạt động thể chế. Li (2021) đã thiết kế hệ thống quản lý smart campus dựa trên công nghệ IoT, tích hợp các module: quản lý năng lượng (giám sát và tối ưu tiêu thụ điện), quản lý an ninh (camera giám sát, kiểm soát ra vào bằng nhận diện khuôn mặt/bẻ tay), quản lý cơ sở vật chất (theo dõi tình trạng phòng học, phòng thí nghiệm), và dịch vụ sinh viên (đặt phòng tự động, theo dõi xe buýt nội bộ).

Jurva và cộng sự (2020) đã đề xuất kiến trúc hạ tầng số cho smart campus, nhấn mạnh tầm quan trọng của tính liên kết (interoperability) giữa các hệ thống. Kiến trúc này bao gồm bốn tầng: (1) tầng thiết bị IoT (cảm biến, camera, thiết bị thông minh), (2) tầng mạng kết nối (Wi-Fi 6, 5G, LoRaWAN), (3) tầng nền tảng dữ liệu (data platform, cloud computing), và (4) tầng ứng dụng (dashboard giám sát, ứng dụng di động sinh viên, hệ thống ra quyết định). Mô hình vận hành (operational model) đi kèm xác định rõ vai trò và trách nhiệm của các đơn vị trong quản lý và duy trì hạ tầng smart campus (Jurva et al., 2020).

Ở Việt Nam, một số trường đại học tiên phong đã triển khai các thành tố smart campus như: kiểm soát phòng học và cơ sở vật chất bằng phần mềm (Nguyễn Phúc Vĩnh et al., 2025), hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt, và hệ thống quản lý năng lượng thông minh. Tuy nhiên, phần lớn các trường đại học Việt Nam vẫn ở giai đoạn đầu của lộ trình smart campus, chủ yếu do hạn chế ngân sách đầu tư hạ tầng IoT (Hoàng Thuận et al., 2026).

4.3.3. Quản trị điện tử và quản trị dữ liệu

Quản trị điện tử (e-governance) trong giáo dục đại học bao gồm sử dụng công nghệ số để cải tiến quy trình ra quyết định, tăng tính minh bạch và trách nhiệm giải trình, và nâng cao hiệu quả vận hành. Các hệ thống quản trị điện tử tại đại học bao gồm: hệ thống quản lý văn bản số, hệ thống hội họp trực tuyến, cổng thông tin thể chế, hệ thống báo cáo trực tuyến, và nền tảng giám sát chỉ số hiệu suất (Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa, 2025).

Quản trị dữ liệu (data governance) là yếu tố nền tảng cho e-governance hiệu quả. Chính sách quản trị dữ liệu xác định: ai sở hữu dữ liệu, ai có quyền truy cập, cách dữ liệu được phân loại và bảo mật, quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu, và cách dữ liệu được lưu trữ và bảo tồn. Không có quản trị dữ liệu bài bản, trường đại học không thể triển khai thành công các sáng kiến như learning analytics, ra quyết định dựa trên dữ liệu, hay smart campus.

Nguyễn Thanh Sơn và Phạm Thị Hoa (2025) đã phân tích tác động của chuyển đổi số đến mô hình quản trị đại học tư thục tại Việt Nam, kết quả cho thấy chuyển đổi số làm thay đổi đáng kể cơ cấu tổ chức và quy trình ra quyết định. Khi dữ liệu được số hóa và có thể truy cập theo thời gian thực, lãnh đạo cơ sở có khả năng ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rủi ro tập trung quyền lực khi hệ thống số bị kiểm soát bởi một nhóm nhỏ, làm suy yếu cơ chế giám sát dân chủ trong thể chế.

4.3.4. An ninh mạng trong giáo dục đại học

Giáo dục đại học trở thành mục tiêu tấn công mạng ngày càng phổ biến do sở hữu lượng lớn dữ liệu nhạy cảm — thông tin cá nhân sinh viên, kết quả nghiên cứu, dữ liệu tài chính, tài sản trí tuệ. Cheng và Wang (2022) đã phân tích các chiến lược an ninh mạng thể chế trong giáo dục đại học, nhấn mạnh rằng trường đại học cần tiếp cận an ninh mạng theo chiến lược, không chỉ theo phản ứng.

Cheng và Wang (2022) đề xuất khung chiến lược an ninh mạng gồm các thành phần: (1) đánh giá rủi ro an ninh mạng toàn diện và định kỳ, (2) xây dựng chính sách an ninh mạng cụ thể cho môi trường giáo dục (tránh áp dụng nguyên xi chính sách doanh nghiệp), (3) triển khai các giải pháp kỹ thuật như mã hóa dữ liệu, xác thực đa yếu tố (MFA), hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS), và sao lưu dữ liệu tự động, (4) giáo dục nhận thức an ninh mạng cho cả nhân viên và sinh viên, và (5) xây dựng kế hoạch ứng phó sự cố an ninh mạng (incident response plan).

Thách thức đặc thù của an ninh mạng trong giáo dục đại học là tính mở của môi trường học thuật. Trường đại học cần duy trì sự mở trong trao đổi tri thức và cộng tác nghiên cứu, đồng thời bảo vệ tài sản thông tin. Sự căng thẳng giữa mở và bảo mật đòi hỏi giải pháp cân bằng tinh tế (Cheng & Wang, 2022). Thêm vào đó, sinh viên và giảng viên thường sử dụng thiết bị cá nhân (BYOD – Bring Your Own Device), làm mở rộng bề mặt tấn công (attack surface) và gây khó khăn cho việc kiểm soát an ninh thống nhất.

4.3.5. Quản trị AI trong giáo dục đại học

Sự gia tăng ứng dụng AI trong mọi khía cạnh giáo dục đại học — từ tuyển sinh, giảng dạy, đánh giá, đến quản trị — đòi hỏi khung quản trị AI phù hợp. Molina-Carmona và García-Peñalvo (2024) đã nghiên cứu quản trị AI đạo đức trong chuyển đổi số đại học, nhấn mạnh rằng AI cần được quản trị để đảm bảo công bằng, minh bạch, trách nhiệm và bảo vệ quyền lợi người học.

Quản trị AI trong giáo dục đại học bao gồm ba khía cạnh chính (Molina-Carmona & García-Peñalvo, 2024):

Khía cạnh 1 – Quản trị AI trong giảng dạy và đánh giá: Các công cụ AI như hệ thống chấm bài tự động, giám sát thi trực tuyến (proctoring), và phát hiện đạo văn AI cần được kiểm chứng về độ công bằng, đặc biệt đối với sinh viên từ các nhóm đa dạng về văn hóa và ngôn ngữ. Rủi ro phân biệt đối xử thuật toán (algorithmic bias) trong các hệ thống này cần được đánh giá liên tục.

Khía cạnh 2 – Quản trị AI trong quản trị và ra quyết định: Các hệ thống AI hỗ trợ tuyển sinh, phân bổ học bổng, và dự đoán thành công sinh viên cần đảm bảo tính minh bạch. Người học phải được biết khi nào và như thế nào AI được sử dụng trong các quyết định ảnh hưởng đến họ. Quyền được giải thích (right to explanation) và quyền khiếu nại (right to appeal) đối với quyết định do AI đưa ra cần được thiết lập (Molina-Carmona & García-Peñalvo, 2024).

Khía cạnh 3 – Quản trị AI trong nghiên cứu: Các công cụ AI hỗ trợ nghiên cứu — như AI phát hiện xu hướng nghiên cứu, tự động tổng hợp tài liệu — cần được sử dụng dưới sự giám sát của nhà nghiên cứu, không thay thế hoàn toàn tư duy phản biện. Chính sách sử dụng AI trong nghiên cứu cần quy định rõ ranh giới giữa sử dụng công cụ hỗ trợ và vi phạm tính toàn vẹn nghiên cứu.

Molina-Carmona và García-Peñalvo (2024) khuyến nghị các trường đại học xây dựng Ủy ban Quản trị AI (AI Governance Committee) với thành phần đa bên — bao gồm chuyên gia công nghệ, nhà sư phạm học, chuyên gia pháp lý và đại diện sinh viên — để giám sát và hướng dẫn ứng dụng AI trong toàn bộ hoạt động thể chế. Ủy ban này chịu trách nhiệm xem xét và phê duyệt các công cụ AI trước khi triển khai, giám sát tác động của AI sau triển khai, và cập nhật chính sách khi công nghệ AI phát triển.

Ở Việt Nam, Đỗ Nguyên Anh (2025) đã phân tích hệ thống văn bản quản lý về chuyển đổi số và ứng dụng AI tại các trường đại học Việt Nam, chỉ ra rằng khung pháp lý và thể chế cho quản trị AI trong giáo dục còn nhiều khoảng trống. Các trường đại học cần chủ động xây dựng chính sách quản trị AI nội bộ, không chỉ chờ đợi khung quy định từ cấp vĩ mô.

Kinh nghiệm quốc tế, bài học Việt Nam và kết luận

5.1. Kinh nghiệm chuyển đổi số giáo dục đại học từ quốc tế

Chuyển đổi số giáo dục đại học đã trở thành xu thế tất yếu trên phạm vi toàn cầu. Các quốc gia và khu vực khác nhau tiếp cận quá trình này theo những chiến lược riêng, phản ánh đặc thù về hệ thống chính trị, văn hóa giáo dục và mức độ phát triển công nghệ. Phân tích kinh nghiệm từ các mô hình tiêu biểu giúp Việt Nam rút ra bài học quan trọng cho việc xây dựng lộ trình chuyển đổi số phù hợp.

5.1.1. Mô hình chuyển đổi số của Trung Quốc: Kế hoạch phát triển 5 năm

Trung Quốc thể hiện cách tiếp cận chuyển đổi số giáo dục đại học mang tính định hướng vĩ mô, gắn liền với kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội quốc gia. Xiao (2019) đã tiến hành phân tích toàn diện các kế hoạch phát triển 5 năm giai đoạn 2016–2020 của 75 trường đại học Trung Quốc, cho thấy rõ chiến lược chuyển đổi số được thiết kế theo mô hình từ trên xuống (top-down), bắt nguồn từ chính sách quốc gia và lan tỏa đến từng cơ sở giáo dục.

Phân tích của Xiao (2019) chỉ ra rằng 75 trường đại học được khảo sát đều xây dựng các kế hoạch phát triển 5 năm có nhắc đến chuyển đổi số, nhưng mức độ cụ thể hóa và cam kết đầu tư khác biệt đáng kể. Các trường đại học hàng đầu như Tsinghua, Peking và Zhejiang đặt ra mục tiêu tích hợp công nghệ số vào toàn bộ quy trình giảng dạy, nghiên cứu và quản trị. Họ ưu tiên đầu tư vào nền tảng học trực tuyến quy mô lớn (MOOC), hệ thống quản lý học tập thông minh và hạ tầng điện toán đám mây. Điểm đáng chú ý là các trường đại học Trung Quốc coi chuyển đổi số không chỉ là công cụ hỗ trợ mà là yếu tố chiến lược cạnh tranh, quyết định vị thế trong bảng xếp hạng quốc tế.

Kế hoạch 5 năm của các trường đại học Trung Quốc xoay quanh bốn trụ cột chính. Thứ nhất, xây dựng hạ tầng số bao gồm mạng lưới campus 5G, trung tâm dữ liệu và nền tảng điện toán đám mây. Thứ hai, số hóa toàn bộ quy trình quản lý từ tuyển sinh, đào tạo đến tốt nghiệp. Thứ ba, phát triển phương pháp giảng dạy kết hợp (blended learning) và trực tuyến hoàn toàn. Thứ tư, xây dựng năng lực số cho đội ngũ giảng viên thông qua các chương trình đào tạo bài bản (Xiao, 2019).

Mô hình Trung Quốc mang lại bài học quan trọng về vai trò của chiến lược đồng bộ và tầm nhìn dài hạn. Các trường đại học Trung Quốc không tiếp cận chuyển đổi số theo cách rời rạc mà xây dựng một hệ sinh thái số hoàn chỉnh, trong đó mỗi thành phần bổ trợ cho thành phần khác. Tuy nhiên, cách tiếp cận tập trung cũng bộc lộ hạn chế khi thiếu linh hoạt đối với nhu cầu đa dạng của từng chuyên ngành và từng nhóm đối tượng sinh viên.

5.1.2. Kinh nghiệm từ Châu Âu: Hệ thống đảm bảo chất lượng và đại học thông minh

Châu Âu tiếp cận chuyển đổi số giáo dục đại học qua lăng kính đảm bảo chất lượng và xây dựng tiêu chuẩn chung cho không gian giáo dục châu Âu (European Higher Education Area). Ubachs và Henderikx (2022) đã phân tích hệ thống đảm bảo chất lượng (Quality Assurance - QA) cho giáo dục số bậc đại học tại châu Âu, chỉ ra rằng khung tiêu chuẩn ENQA (European Association for Quality Assurance in Higher Education) đã được điều chỉnh đáng kể để đáp ứng yêu cầu của môi trường học tập số.

Phân tích của Ubachs và Henderikx (2022) cho thấy các quốc gia châu Âu xây dựng hệ thống QA cho giáo dục số dựa trên ba nguyên tắc cốt lõi. Nguyên tắc thứ nhất là tương đương (equivalence) – chương trình đào tạo trực tuyến hoặc kết hợp phải đạt tiêu chuẩn chất lượng tương đương với chương trình truyền thống. Nguyên tắc thứ hai là minh bạch (transparency) – quy trình đánh giá chất lượng phải công khai, rõ ràng và có sự tham gia của nhiều bên liên quan. Nguyên tắc thứ ba là cải tiến liên tục (continuous improvement) – kết quả đánh giá chất lượng phải được sử dụng để tối ưu hóa quy trình giảng dạy và quản lý. Các quốc gia Bắc Âu, đặc biệt là Phần Lan và Thụy Điển, dẫn đầu trong việc xây dựng khung năng lực số cho giảng viên, với DigCompEdu làm công cụ tham chiếu chuẩn (European Commission, 2023).

Song song với khung QA, khái niệm "đại học thông minh" (smart campus) đã phát triển mạnh mẽ tại châu Âu. Jurva và cộng sự (2020) đề xuất kiến trúc hạ tầng số cho smart campus, trong đó các công nghệ Internet of Things (IoT), edge computing và fog computing được tích hợp để tạo ra môi trường học tập thích ứng. Kiến trúc này bao gồm bốn tầng: tầng cảm biến (sensor layer) thu thập dữ liệu từ môi trường vật lý; tầng mạng (network layer) truyền tải dữ liệu qua 5G và Wi-Fi 6; tầng xử lý (processing layer) phân tích dữ liệu bằng AI; và tầng ứng dụng (application layer) cung cấp dịch vụ cho sinh viên, giảng viên và ban quản lý (Jurva et al., 2020).

Fernández-Caramés và Fraga-Lamas (2019) bổ sung thêm góc nhìn về vai trò của blockchain trong smart campus, đặc biệt trong việc xác minh bằng cấp, quản lý hồ sơ học tập và bảo mật dữ liệu nghiên cứu. Các trường đại học châu Âu tiên phong như University of Barcelona, Aalto University và TU Delft đã triển khai các dự án smart campus quy mô lớn, kết hợp IoT với analytics để tối ưu hóa sử dụng năng lượng, quản lý không gian và cá nhân hóa trải nghiệm học tập.

Kinh nghiệm châu Âu nhấn mạnh tầm quan trọng của tiêu chuẩn hóa và đảm bảo chất lượng trong chuyển đổi số. Hệ thống QA chặt chẽ giúp giáo dục số đạt độ tin cậy cao, tạo niềm tin cho người học và xã hội. Đồng thời, khái niệm smart campus cho thấy chuyển đổi số giáo dục đại học vượt ra khỏi phạm vi lớp học, bao trùm toàn bộ không gian trường học.

5.1.3. Mỹ Latinh: Lộ trình chuyển đổi số thực tiễn

Mỹ Latinh cung cấp một góc nhìn đặc biệt giá trị về chuyển đổi số giáo dục đại học trong bối cảnh nguồn lực hạn chế và bất bình đẳng cơ cấu. Martínez-Pérez và Rodríguez-Abitia (2021) đã xây dựng roadmap (lộ trình) chuyển đổi số cho các trường đại học Mỹ Latinh, phản ánh thực tiễn của các quốc gia đang phát triển với những rào cản đặc thù.

Roadmap của Martínez-Pérez và Rodríguez-Abitia (2021) được thiết kế theo năm giai đoạn. Giai đoạn đánh giá (assessment) bao gồm phân tích mức độ sẵn sàng số, khảo sát năng lực nhân sự và kiểm toán hạ tầng công nghệ hiện có. Giai đoạn lập kế hoạch (planning) xác định mục tiêu, nguồn lực và mốc thời gian cụ thể. Giai đoạn triển khai (implementation) thực hiện các dự án số hóa ưu tiên cao. Giai đoạn đánh giá (evaluation) đo lường kết quả và hiệu quả. Giai đoạn cải tiến (improvement) điều chỉnh chiến lược dựa trên dữ liệu thực tế. Các tác giả nhấn mạnh rằng lộ trình này phải linh hoạt, cho phép các trường đại học điều chỉnh tốc độ và phạm vi tùy theo năng lực thực tế (Martínez-Pérez & Rodríguez-Abitia, 2021).

Phân tích của Coral và Bernuy (2021) bổ sung chi tiết về các thách thức mà các trường đại học Mỹ Latinh gặp phải trong quá trình chuyển đổi số. Những thách thức chính bao gồm: thiếu đầu tư ổn định vào hạ tầng công nghệ; năng lực số của giảng viên chưa đồng đều; khung pháp lý chưa thích ứng với giáo dục số; và sự phân hóa kỹ thuật số giữa các khu vực địa lý. Các tác giả lưu ý rằng ngay cả khi hạ tầng công nghệ đã sẵn sàng, yếu tố con người – thái độ, năng lực và động lực của giảng viên – vẫn là yếu tố quyết định thành bại (Coral & Bernuy, 2021).

Mô hình Mỹ Latinh mang lại bài học thực tiễn quan trọng cho Việt Nam và các quốc gia đang phát triển: chuyển đổi số giáo dục đại học cần được tiếp cận từng bước, có ưu tiên rõ ràng và phù hợp với nguồn lực sẵn có. Không nhất thiết phải bắt đầu với các công nghệ tiên tiến nhất; việc xây dựng nền tảng vững chắc (số hóa quy trình cơ bản, nâng cao năng lực nhân sự) thường quan trọng hơn.

5.1.4. Tổng hợp bài học kinh nghiệm quốc tế

Từ các mô hình quốc tế nêu trên, có thể tổng hợp bốn nhóm bài học cốt lõi cho chuyển đổi số giáo dục đại học.

Thứ nhất, chiến lược đồng bộ và tầm nhìn dài hạn. Các trường đại học thành công trong chuyển đổi số đều xây dựng chiến lược toàn diện, gắn kết các thành phần công nghệ, quy trình và nhân lực thành một hệ thống nhất quán. Ashmel và cộng sự (2021) phân tích chiến lược chuyển đổi số giáo dục đại học và kết luận rằng yếu tố quan trọng nhất là sự liên kết giữa chiến lược công nghệ số và chiến lược phát triển chung của trường đại học. Chiến lược chuyển đổi số không thể tồn tại độc lập mà phải được tích hợp vào tầm nhìn, sứ mệnh và kế hoạch phát triển tổng thể (Ashmel et al., 2021).

Thứ hai, đầu tư hạ tầng công nghệ bền vững. Hạ tầng số – bao gồm mạng lưới, máy chủ, nền tảng điện toán đám mây và hệ thống phần mềm – là nền tảng vật chất cho mọi hoạt động số hóa. Tuy nhiên, đầu tư hạ tầng cần theo nguyên tắc bền vững, tránh tình trạng mua sắm thiết bị đắt tiền nhưng không sử dụng hiệu quả. Các trường đại học cần xây dựng lộ trình đầu tư từng giai đoạn, ưu tiên các thành phần hạ tầng có tác động trực tiếp đến quy trình cốt lõi (Abad-Segura et al., 2020).

Thứ ba, phát triển năng lực nhân sự toàn diện. Công nghệ chỉ phát huy hiệu quả khi người sử dụng có đủ năng lực khai thác. Esteve-Mon và cộng sự (2022) đã phân tích các yếu tố cốt lõi cho triển khai công cụ và quy trình số trong giáo dục đại học, xác định bốn nhóm năng lực cần phát triển: năng lực kỹ thuật số cơ bản (digital literacy), năng lực sư phạm số (digital pedagogy), năng lực quản lý số (digital leadership) và năng lực đổi mới sáng tạo số (digital innovation). Các tác giả nhấn mạnh rằng chương trình đào tạo nhân sự phải liên tục, có tính thực hành cao và gắn liền với bối cảnh công việc cụ thể (Esteve-Mon et al., 2022).

Thứ tư, xây dựng văn hóa tổ chức hỗ trợ đổi mới. Abad-Segura và cộng sự (2020) tổng hợp xu hướng nghiên cứu toàn cầu về quản lý bền vững chuyển đổi số trong giáo dục đại học, chỉ ra rằng các yếu tố văn hóa tổ chức – bao gồm sự cởi mở với thay đổi, khuyến khích thử nghiệm và chấp nhận rủi ro – có tác động lớn đến thành công chuyển đổi số. Các trường đại học cần xây dựng môi trường mà cán bộ, giảng viên được khuyến khích thử nghiệm phương pháp mới, được cho phép sai và được hỗ trợ học hỏi từ thất bại (Abad-Segura et al., 2020).

Bên cạnh bốn nhóm bài học trên, nghiên cứu của Benavides và cộng sự (2020) qua tổng quan hệ thống cho thấy thêm các yếu tố quan trọng như: sự cam kết của ban lãnh đạo cấp cao; cơ chế tài chính minh bạch và ổn định; đối tác chiến lược với doanh nghiệp công nghệ; và sự tham gia của sinh viên vào quá trình thiết kế giải pháp số (Benavides et al., 2020).

5.2. Lộ trình chuyển đổi số cho trường đại học Việt Nam

Dựa trên bài học quốc tế và phân tích thực tiễn trong nước, phần này đề xuất lộ trình chuyển đổi số gồm bốn giai đoạn cho các trường đại học Việt Nam. Lộ trình được thiết kế linh hoạt, cho phép các trường điều chỉnh tùy theo quy mô, nguồn lực và đặc thù chuyên ngành.

Giai đoạn 1: Số hóa các quy trình nền tảng (Năm 1–2)

Giai đoạn đầu tiên tập trung vào số hóa các quy trình quản trị nền tảng – những quy trình mà mỗi trường đại học đều vận hành hàng ngày nhưng thường vẫn phụ thuộc nhiều vào giấy tờ và quy trình thủ công. Đây là bước thiết yếu để tạo nền tảng dữ liệu số phục vụ các giai đoạn tiếp theo.

Trọng tâm của giai đoạn này bao gồm số hóa quy trình tuyển sinh (đăng ký, xét tuyển, thông báo kết quả trực tuyến), số hóa hồ sơ sinh viên (hồ sơ học tập, kết quả đánh giá, chứng chỉ bổ sung), và số hóa quy trình tài chính – kế toán (học phí, lương, chi phí hoạt động). Các hệ thống cần được triển khai bao gồm Student Information System (SIS), phần mềm quản lý tài chính kế toán và cổng thông tin điện tử (e-Portal) (Đường Thế Anh, 2023).

Đường Thế Anh (2023) đã phân tích thách thức trong chuyển đổi số tại các trường đại học địa phương Việt Nam và chỉ ra rằng giai đoạn đầu thường gặp rào cản lớn nhất từ thói quen làm việc cũ, thiếu nhận thức về lợi ích số hóa và năng lực nhân sự hạn chế. Tác giả khuyến nghị các trường địa phương cần bắt đầu từ những quy trình đơn giản nhất, đạt được kết quả nhanh để tạo động lực (Đường Thế Anh, 2023).

Lê Trang (2026) nhấn mạnh rằng thể chế tự chủ đại học là điều kiện tiên quyết để chuyển đổi số thành công. Khi trường đại học có quyền tự chủ tài chính và nhân sự, ban lãnh đạo có thẩm quyền quyết định đầu tư công nghệ, tuyển dụng chuyên gia CNTT và cơ cấu lại tổ chức phù hợp với yêu cầu số hóa. Các trường đại học công lập chưa được giao tự chủ đầy đủ thường gặp khó khăn lớn trong việc triển khai chuyển đổi số do phụ thuộc vào quy trình phê duyệt của cơ quan chủ quản (Lê Trang, 2026).

Giai đoạn 2: Tích hợp và liên thông hệ thống (Năm 2–4)

Sau khi các hệ thống cơ bản đã đi vào vận hành, giai đoạn hai tập trung vào tích hợp và liên thông để xóa bỏ các "ốc đảo dữ liệu" (data silos) thường hình thành trong giai đoạn số hóa ban đầu. Trọng tâm là kết nối Learning Management System (LMS), Student Information System (SIS) và Enterprise Resource Planning (ERP) thành một hệ thống thống nhất (Nguyễn Hoài Sanh, 2023).

Việc tích hợp LMS + SIS + ERP cho phép luân chuyển dữ liệu tự động giữa các hệ thống, giảm thiểu thao tác nhập liệu thủ công, loại bỏ sai sót và cung cấp dữ liệu đồng nhất để ra quyết định. Ví dụ, khi sinh viên đăng ký môn học trên LMS, dữ liệu tự động cập nhật vào SIS để tính tín chỉ và vào ERP để tính học phí. Nếuenthaler và Yau (2020) đã chứng minh rằng learning analytics chỉ phát huy hiệu quả khi dữ liệu từ nhiều nguồn được tích hợp và phân tích tổng hợp (Ifenthaler & Yau, 2020).

Nguyễn Hoài Sanh (2023) nhấn mạnh vai trò của bồi dưỡng nhân sự trong giai đoạn này. Khi hệ thống trở nên phức tạp hơn, yêu cầu năng lực vận hành và bảo trì cũng tăng lên. Các trường cần xây dựng đội ngũ chuyên trách CNTT đủ mạnh, đồng thời đào tạo thường xuyên cho cán bộ, giảng viên sử dụng hệ thống tích hợp. Tác giả đề xuất các giải pháp cụ thể bao gồm: tổ chức khóa đào tạo ngắn hạn hàng quý, xây dựng tài liệu hướng dẫn trực tuyến, và thiết lập trung tâm hỗ trợ kỹ thuật nội bộ (Nguyễn Hoài Sanh, 2023).

Đỗ Ngọc Anh (2025) bổ sung góc nhìn về hệ thống văn bản quản lý chuyển đổi số. Giai đoạn tích hợp đòi hỏi khung pháp lý và quy chế nội bộ rõ ràng về quản lý dữ liệu, bảo mật thông tin và quyền truy cập. Các trường cần ban hành các văn bản quy phạm về tiêu chuẩn dữ liệu, quy trình vận hành hệ thống tích hợp và cơ chế xử lý sự cố (Đỗ Ngọc Anh, 2025).

Giai đoạn 3: Tối ưu hóa bằng AI và Analytics (Năm 4–6)

Giai đoạn thứ ba khai thác dữ liệu tích lũy từ các giai đoạn trước để tối ưu hóa quy trình bằng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu (analytics). Đây là giai đoạn chuyển từ số hóa đơn thuần sang chuyển đổi số thực sự – khi dữ liệu bắt đầu tạo ra giá trị mới.

Ứng dụng AI trong giáo dục đại học tại Việt Nam đã được các nghiên cứu như Quy và cộng sự (2023) khảo sát chi tiết. Các ứng dụng tiêu biểu bao gồm: hệ thống tư vấn học tập cá nhân hóa sử dụng machine learning để đề xuất lộ trình học tập phù hợp với năng lực và sở thích của sinh viên; công cụ phát hiện sinh viên có nguy cơ bỏ học dựa trên analytics; hệ thống chấm điểm tự động; và chatbot hỗ trợ sinh viên 24/7 (Quy et al., 2023). Tô Thanh Tùng (2025) định hướng chuyển đổi số giáo dục đại học như đòn bẩy cho sự phát triển dân tộc, nhấn mạnh rằng việc ứng dụng AI không chỉ nâng cao chất lượng đào tạo mà còn tạo năng lực nghiên cứu ứng dụng cho sinh viên (Tô Thanh Tùng, 2025).

Hoàng Thuận và cộng sự (2026) phân tích bức tranh toàn cảnh về xây dựng đại học thông minh tại Việt Nam, chỉ ra rằng giai đoạn tối ưu hóa bằng AI cần giải quyết ba thách thức cốt lõi: (1) chất lượng và tính đồng nhất của dữ liệu đầu vào – "rác vào, rác ra" (garbage in, garbage out); (2) năng lực nhân sự chuyên môn AI – hầu hết trường đại học thiếu chuyên gia AI và data scientist; (3) vấn đề đạo đức AI – đảm bảo thuật toán không gây phân biệt đối xử và bảo vệ quyền riêng tư của sinh viên (Hoàng Thuận et al., 2026).

Giai đoạn này cũng cần chú trọng đến ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making). Đinh Thành Việt và cộng sự (2023) đã phân tích cơ chế đảm bảo chất lượng trong bối cảnh chuyển đổi số, cho thấy analytics giúp ban quản lý theo dõi chỉ số hiệu quả giảng dạy, đánh giá chương trình đào tạo và dự báo nhu cầu nhân lực (Đinh Thành Việt et al., 2023).

Giai đoạn 4: Đại học thông minh và sinh thái số (Từ năm 6 trở đi)

Giai đoạn cuối cùng hướng tới xây dựng đại học thông minh (smart university) – nơi công nghệ số được tích hợp sâu vào mọi khía cạnh của hoạt động giáo dục, nghiên cứu và quản trị, tạo ra một sinh thái số tự vận hành và liên tục tự cải thiện.

Khái niệm smart campus của Jurva và cộng sự (2020) kết hợp với thực tiễn Việt Nam tạo ra hình ảnh đại học thông minh với các đặc trưng chính: (a) không gian học tập linh hoạt, được trang bị IoT và AR/VR; (b) hệ thống quản lý cơ sở vật chất tự động (phòng học thông minh, điều hòa tự động, quản lý parking); (c) nền tảng nghiên cứu số tích hợp (quản lý lab ảo, collaboration platform, open access repository); (d) hệ thống dịch vụ sinh viên cá nhân hóa (AI advisor, career matching, wellness monitoring); và (e) nền tảng kết nối đối ngoại (alumni network, industry collaboration, lifelong learning portal) (Jurva et al., 2020; Hoàng Thuận et al., 2026).

Hoàng Thuận và cộng sự (2026) kiến nghị rằng để đạt đến giai đoạn smart university, Việt Nam cần giải quyết song song ba nhóm vấn đề: chính sách và thể chế (khung pháp lý hỗ trợ đổi mới giáo dục), nguồn lực (đầu tư hạ tầng và nhân lực) và văn hóa (thay đổi tư duy giáo dục truyền thống). Các tác giả đặc biệt nhấn mạnh vai trò của hợp tác quốc tế – Việt Nam có thể tận dụng kinh nghiệm từ các nước đã đi trước để rút ngắn thời gian chuyển đổi (Hoàng Thuận et al., 2026).

Tô Thanh Tùng (2025) bổ sung góc nhìn vĩ mô, cho rằng đại học thông minh Việt Nam phải gắn kết chặt chẽ với chiến lược công nghiệp hóa, hiện đại hóa quốc gia và Chương trình chuyển đổi số quốc gia. Các trường đại học không chỉ cung cấp nhân lực số cho xã hội mà phải đóng vai trò trung tâm đổi mới sáng tạo trong hệ sinh thái công nghệ quốc gia (Tô Thanh Tùng, 2025).

5.3. Kết luận

Tóm tắt phát hiện chính

Bài viết đã tiến hành phân tích toàn diện về chuyển đổi số giáo dục đại học, tập trung vào việc xác định các quy trình cần số hóa, đánh giá thực trạng và đề xuất lộ trình triển khai. Phân tích cho thấy chuyển đổi số giáo dục đại học bao gồm 12 nhóm quy trình chính, trải dài từ ba lĩnh vực cốt lõi: giảng dạy và học tập, quản trị và vận hành, và nghiên cứu và đổi mới sáng tạo. Trong đó, các quy trình như quản lý học tập (LMS), quản lý thông tin sinh viên (SIS), quản lý tài chính kế toán (ERP), tuyển sinh trực tuyến và thư viện số được đánh giá là có mức độ ưu tiên cao nhất do tác động trực tiếp đến chất lượng đào tạo và hiệu quả quản trị.

Qua tổng hợp 62 nguồn nghiên cứu – bao gồm 21 nguồn Việt Nam và 41 nguồn quốc tế uy tín – bài viết xây dựng bức tranh đa chiều về chuyển đổi số giáo dục đại học, kết hợp góc nhìn lý thuyết với thực tiễn triển khai.

Chuyển đổi số không phải giải pháp công nghệ thuần túy

Phát hiện quan trọng nhất của bài viết là chuyển đổi số giáo dục đại học vượt xa phạm vi áp dụng công nghệ. Công nghệ – dù tiên tiến đến đâu – chỉ là công cụ. Thành công hay thất bại của chuyển đổi số phụ thuộc vào ba nhóm yếu tố phi công nghệ.

Vai trò lãnh đạo là yếu tố quyết định. Ban lãnh đạo trường đại học không chỉ cần cam kết đầu tư mà phải thể hiện sự lãnh đạo số (digital leadership) – khả năng kiến tạo tầm nhìn, huy động nguồn lực, thúc đẩy văn hóa đổi mới và kiên trì vượt qua rào cản. García-Peñalvo (2021) đã cảnh báo về "mặt tối" của chuyển đổi số giáo dục khi thiếu sự lãnh đạo mạnh mẽ: công nghệ được áp dụng hình thức, giảng viên và sinh viên bị quá tải, và chất lượng giáo dục suy giảm (García-Peñalvo, 2021).

Văn hóa tổ chức là nền tảng mềm cho chuyển đổi số. Các nghiên cứu của Sjöberg và Lilja (2019) cùng Rogozin và cộng sự (2022) đều chỉ ra thái độ thận trọng và cả sự do dự của giảng viên đối với công nghệ mới. Thay đổi văn hóa tổ chức – từ mô hình giáo dục truyền thống dựa trên bài giảng sang mô hình tích hợp công nghệ, từ quản lý mệnh lệnh sang quản lý dựa trên dữ liệu – đòi hỏi thời gian, kiên nhẫn và phương pháp bài bản (Sjöberg & Lilja, 2019; Rogozin et al., 2022).

Năng lực số của toàn bộ nhân sự trường đại học – từ ban lãnh đạo, cán bộ quản lý, giảng viên đến nhân viên hỗ trợ – là điều kiện cần và đủ để chuyển đổi số hiệu quả. Hoang và cộng sự (2022) đã đo lường năng lực số của giảng viên các trường sư phạm Việt Nam và phát hiện mức độ bất cân xứng đáng lo ngại: trong khi giảng viên trẻ tương đối thoải mái với công nghệ, nhóm giảng viên lớn tuổi gặp khó khăn đáng kể. Chương trình phát triển năng lực số phải thiết kế cho tất cả nhóm đối tượng, với phương pháp và nội dung phù hợp (Hoang et al., 2022).

Khuyến nghị cho các bên liên quan

Dựa trên các phân tích, bài viết khuyến nghị:

Đối với Bộ Giáo dục và Đào tạo: Hoàn thiện khung chính sách hỗ trợ chuyển đổi số giáo dục đại học, bao gồm tiêu chuẩn dữ liệu mở cho toàn ngành, khung năng lực số cho giảng viên (tham khảo DigCompEdu), và cơ chế tài chính khuyến khích đổi mới số. Cần tránh tình trạng quy định cứng nhắc mà tạo không gian cho các trường tự chủ trong lựa chọn công nghệ và phương pháp triển khai (Đinh Thị Cẩm Hà, 2023; Đỗ Ngọc Anh, 2025).

Đối với ban lãnh đạo trường đại học: Xây dựng chiến lược chuyển đổi số đồng bộ, gắn với chiến lược phát triển tổng thể. Ưu tiên số hóa các quy trình nền tảng trước khi đầu tư vào công nghệ phức tạp. Đầu tư vào con người song song với đầu tư công nghệ. Thiết lập cơ chế đo lường và đánh giá hiệu quả chuyển đổi số thường xuyên (Ashmel et al., 2021; Lê Trang, 2026).

Đối với giảng viên: Chủ động nâng cao năng lực số, thử nghiệm phương pháp giảng dạy mới và tích cực tham gia vào quá trình thiết kế giải pháp số cho trường. Chuyển đổi số không thay thế vai trò của giảng viên mà nâng cao nó – khi công nghệ giải phóng giảng viên khỏi các công việc lặp lại, họ có thêm thời gian và công cụ để cá nhân hóa giáo dục và hỗ trợ sinh viên (Bruggeman et al., 2021).

Đối với nhà đầu tư và doanh nghiệp công nghệ: Phát triển các giải pháp phần mềm giáo dục phù hợp với thực tiễn Việt Nam, ưu tiên khả năng tùy biến, dễ sử dụng và giá cả hợp lý. Hợp tác với các trường đại học trong các dự án R&D để tạo ra sản phẩm thực sự giải quyết vấn đề (Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa, 2025).

Đóng góp của bài viết

Bài viết đóng góp vào lĩnh vực nghiên cứu chuyển đổi số giáo dục đại học tại Việt Nam trên ba phương diện. Thứ nhất, phân tích hệ thống 12 nhóm quy trình chính cần số hóa, cung cấp bản đồ quy trình chi tiết cho các trường đại học khi lên kế hoạch chuyển đổi số. Thứ hai, tổng hợp và đối chiếu 62 nguồn nghiên cứu – trong đó 21 nguồn Việt Nam và 41 nguồn quốc tế – tạo ra khung tham chiếu đa chiều kết hợp kinh nghiệm toàn cầu với bối cảnh trong nước. Thứ ba, đề xuất lộ trình chuyển đổi số 4 giai đoạn cụ thể, từ số hóa nền tảng đến xây dựng đại học thông minh, có tính khả thi cao đối với các trường đại học Việt Nam ở các mức độ phát triển khác nhau.

Khuynh hướng nghiên cứu tương lai cần tập trung vào ba hướng: đánh giá hiệu quả chuyển đổi số giáo dục đại học tại Việt Nam bằng phương pháp định lượng; phân tích sâu hơn về rào cản văn hóa và tâm lý trong chuyển đổi số; và xây dựng bộ chỉ số đo lường mức độ trưởng thành số (digital maturity index) phù hợp với đặc thù giáo dục đại học Việt Nam. Chuyển đổi số là hành trình dài hạn, đòi hỏi cam kết bền bỉ, đầu tư thông minh và quan trọng nhất – đặt con người vào trung tâm của mọi nỗ lực đổi mới.

Tài liệu tham khảo

## Tài liệu tham khảo
Al-Fraihat, D., Joy, M., Masa'deh, R., Sinclair, J. (2020). "Evaluating E-learning systems success: An empirical study." Computers in Human Behavior, 102, 189–198. DOI: 10.1016/j.chb.2019.08.004
Alhubaishy, A. & Aljuhani, A. (2021). "The challenges of instructors' and students' attitudes in digital transformation: A case study of Saudi Universities." Education and Information Technologies, 27, 3685–3714. DOI: 10.1007/s10639-021-10491-6
Anthony, B., Kamaludin, A., Romli, A., Raffei, A. F. M., Phon, D. N. A. (2020). "Blended Learning Adoption and Implementation in Higher Education: A Theoretical and Systematic Review." Technology, Knowledge and Learning, 27, 493–532. DOI: 10.1007/s10758-020-09477-z
Bokolo, A. Jnr. (2021). "Institutional factors for faculty members' implementation of blended learning in higher education." Education + Training, 63(7/8), 991–1011. DOI: 10.1108/et-06-2020-0179
Bruggeman, B., Tondeur, J., Struyven, K., Pynoo, B., Garone, A. (2021). "Experts speaking: Crucial teacher attributes for implementing blended learning in higher education." The Internet and Higher Education, 49, 100772. DOI: 10.1016/j.iheduc.2020.100772
Đinh Thị Cẩm Hà (2023). "Cơ sở pháp lý về chuyển đổi số cơ sở giáo dục đại học ở Việt Nam hiện nay." Tạp chí KH ĐHQT Hồng Bàng. DOI: 10.59294/hiujs.cds.2023.374
Đỗ Văn Nhơn (2023). "Các hệ thống trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong giáo dục." Tạp chí KH ĐHQT Hồng Bàng. DOI: 10.59294/hiujs.cds.2023.359
García-Morales, V. J., Garrido-Moreno, A., Martín-Rojas, R. (2021). "The Transformation of Higher Education After the COVID Disruption." Frontiers in Psychology, 12, 616059. DOI: 10.3389/fpsyg.2021.616059
Garone, A., Pynoo, B., Tondeur, J., Cocquyt, C., Vanslambrouck, S. (2019). "Clustering university teaching staff through UTAUT: Implications for the acceptance of a new learning management system." British Journal of Educational Technology, 50(5), 2572–2593. DOI: 10.1111/bjet.12867
Hoang Tuong Sy et al. (2022). "Digital Competence of Lecturers at the Universities of Education: In the Context of Education Digital Transformation Vietnam." International Journal of Information and Education Technology, 12(10), 954–959. DOI: 10.18178/ijiet.2022.12.10.1724
Ifenthaler, D. & Yau, J. Y.-K. (2020). "Utilising learning analytics to support study success in higher education: a systematic review." Educational Technology Research and Development, 68, 1361–1390. DOI: 10.1007/s11423-020-09788-z
Lưu Hoài Bảo & Lê Thị Thu Dung (2026). "Vai trò của giảng viên Luật trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học." Tạp chí KH ĐH Mở Hà Nội. DOI: 10.59266/houjs.2025.1038
Molina-Carmona, R. & García-Peñalvo, F. J. (2024). "Safeguarding Knowledge: Ethical Artificial Intelligence Governance in the University Digital Transformation." Lecture Notes in Networks and Systems, 987, 193–207. DOI: 10.1007/978-3-031-71530-3_14
Nguyen Nhu-Ty (2021). "A study on satisfaction of users towards learning management system at International University – Vietnam National University HCMC." Asia Pacific Management Review, 26(4), 263–271. DOI: 10.1016/j.apmrv.2021.02.001
Nguyễn Thị Thúy & Nguyễn Phương Hiệp (2023). "Chuyển đổi số giáo dục đại học Việt Nam trong bối cảnh đẩy mạnh tự chủ đại học: Cơ hội và Thách thức." TNU Journal of Science and Technology. DOI: 10.34238/tnu-jst.8565
Rogozin, D., Solodovnikova, O., Ipatova, A. (2022). "How University Teachers View the Digital Transformation of Higher Education." Voprosy Obrazovaniya / Educational Studies Moscow, (1), 271–300. DOI: 10.17323/1814-9545-2022-1-271-300
Sjöberg, J. & Lilja, P. (2019). "University Teachers' Ambivalence about the Digital Transformation of Higher Education." International Journal of Learning, Teaching and Educational Research, 18(13), 65–79. DOI: 10.26803/ijlter.18.13.7
Tapalova, O. & Zhiyenbayeva, N. (2022). "Artificial Intelligence in Education: AIEd for Personalised Learning Pathways." Electronic Journal of e-Learning, 20(5), 437–448. DOI: 10.34190/ejel.20.5.2597
Trần Thị Bích Hoà (2022). "Mô hình lớp học đảo ngược của phương pháp Blended Learning và gợi ý phương pháp dạy học tất yếu trong chuyển đổi số của giáo dục đại học hiện nay." Tạp chí KH ĐH Mở TP.HCM - KHXH. DOI: 10.46223/hcmcoujs.soci.vi.17.1.1974.2022
Abad-Segura, E. et al. (2020). "Sustainable Management of Digital Transformation in Higher Education: Global Research Trends." Sustainability, 12(5), 2107. DOI: 10.3390/su12052107
Almaiah, M. A. et al. (2022). "Factors Affecting the Adoption of Digital Information Technologies in Higher Education: An Empirical Study." Electronics, 11(21), 3572. DOI: 10.3390/electronics11213572
Andrianto, A. (2019). "Impact of Enterprise Resource Planning (ERP) implementation on user performance: studies at University of Jember." Journal of Physics: Conference Series, 1211, 012040. DOI: 10.1088/1742-6596/1211/1/012040
Asio, J. M. R. et al. (2022). "Education Management Information System (EMIS) and Its Implications to Educational Policy: A Mini-Review." International Journal of Multidisciplinary Applied Business and Education Research, 3(8). DOI: 10.11594/ijmaber.03.08.01
Benavides, L. et al. (2020). "Digital Transformation in Higher Education Institutions: A Systematic Literature Review." Sensors, 20(11), 3291. DOI: 10.3390/s20113291
Cheng, E. C. K. & Wang, T. (2022). "Institutional Strategies for Cybersecurity in Higher Education Institutions." Information, 13(4), 192. DOI: 10.3390/info13040192
Đinh Thành Việt et al. (2023). "Ra quyết định dựa trên dữ liệu, cơ chế đảm bảo chất lượng trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học." TNU Journal of Science and Technology. DOI: 10.34238/tnu-jst.8380
Đường Thế Anh (2023). "Thách thức trong chuyển đổi số ở các trường đại học địa phương tại Việt Nam hiện nay." Tạp chí KH ĐHQT Hồng Bàng. DOI: 10.59294/hiujs.cds.2023.362
Fernández-Caramés, T. M. & Fraga-Lamas, P. (2019). "Towards Next Generation Teaching, Learning, and Context-Aware Applications for Higher Education: Blockchain, IoT, Fog and Edge Computing Enabled Smart Campuses." Applied Sciences, 9(21), 4479. DOI: 10.3390/app9214479
Haddade, H. et al. (2023). "Quality assurance strategies of higher education in digital era." Quality Assurance in Education. DOI: 10.1108/qae-05-2023-0084
Hoàng Thuận et al. (2026). "Xây dựng đại học thông minh hướng tới cung ứng nguồn nhân lực trong kỷ nguyên mới: những thách thức cốt lõi và kiến nghị giải pháp." Tạp chí điện tử KH&CN Giao thông. DOI: 10.58845/jstt.utt.2026.vn.6.3.60-69
Ismail, M. et al. (2019). "How Student Information System Influence Students' Trust and Satisfaction Towards the University." IEEE Access, 7, 116369–116379. DOI: 10.1109/access.2019.2934782
Kakai, M. et al. (2018). "Open access institutional repositories in universities in East Africa." Information and Learning Science. DOI: 10.1108/ils-07-2018-0066
Khalid, J. et al. (2018). "Promising digital university: a pivotal need for higher education transformation." International Journal of Management in Education, 12(3). DOI: 10.1504/ijmie.2018.092868
Nguyễn Hữu Khánh Quan et al. (2025). "Chuyển đổi số giáo dục đại học: phát triển mô hình dữ liệu số cho sinh viên Dược tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành." Journal of Science and Technology. DOI: 10.55401/a84qgs34
Nguyễn Phúc Vĩnh et al. (2025). "Đánh giá hiệu quả vận hành phần mềm kiểm soát phòng học và cơ sở vật chất tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành." Journal of Science and Technology. DOI: 10.55401/35m6gd14
Nguyễn Thanh Sơn & Phạm Thị Hoa (2025). "Tác động của chuyển đổi số đến mô hình quản trị đại học tư thục ở Việt Nam." Tạp chí KH ĐH Trưng Vương. DOI: 10.64223/tvj.p2025.v1.i3.a49
Perrin, S. & Wang, L. (2021). "COVID-19 and rapid digitalization of learning and teaching: quality assurance issues and solutions in a Sino-foreign higher education institution." Quality Assurance in Education. DOI: 10.1108/qae-12-2020-0167
Ubachs, G. & Henderikx, P. (2022). "Quality assurance systems for Digital Higher Education in Europe." Handbook of Open, Distance and Digital Education. DOI: 10.1007/978-981-19-0351-9_41-1
Deja, M., Rak, D., & Bell, B. (2021). Digital transformation readiness: perspectives on academia and library outcomes in information literacy. The Journal of Academic Librarianship, 47(6), 102403. DOI: 10.1016/j.acalib.2021.102403
Đỗ Nguyên Anh. (2025). Hệ thống văn bản quản lý về chuyển đổi số và ứng dụng AI tại các trường đại học Việt Nam: Thực trạng và Đề xuất. Tạp chí KH ĐH Mở Hà Nội. DOI: 10.59266/houjs.2025.770
Jurva, R., Matinmikko-Blue, M., Niemelä, V., & Nenonen, S. (2020). Architecture and Operational Model for Smart Campus Digital Infrastructure. Wireless Personal Communications, 112, 2055–2077. DOI: 10.1007/s11277-020-07221-5
Li, W. (2021). Design of smart campus management system based on internet of things technology. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 40(2), 1955–1964. DOI: 10.3233/jifs-189354
Okunlaya, R. O., Syed Abdullah, N., & Alias, R. A. (2022). Artificial intelligence (AI) library services innovative conceptual framework for the digital transformation of university education. Library Hi Tech. DOI: 10.1108/lht-07-2021-0242
Verhoef, P. C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Qi, D. J. (2021). "Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda." Journal of Business Research, 122, 889–901. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.09.022
Phan Thị Cúc, Vũ Cẩm Nhung, Nguyễn Kim Chi (2023). "Chuyển đổi số trong giáo dục đại học ở Việt Nam. Trường hợp giáo dục đại học cho một số chuyên ngành lĩnh vực kinh tế." Tạp chí KH ĐHQT Hồng Bàng. DOI: 10.59294/hiujs.cds.2023.371
Vũ Thị Tuyết Lan (2025). "Chuyển đổi số trong giáo dục Việt Nam: Thực trạng và Giải pháp." Tạp chí điện tử Việt Nam Hội Nhập. DOI: 10.62829/vnhn.339.51.54
Ashmel, M. H. M., Tlemsani, I., Matthews, R. (2021). "Higher education strategy in digital transformation." Education and Information Technologies, 26, 6545–6565. DOI: 10.1007/s10639-021-10739-1
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), 2023. DOI: 10.3390/su13042023
Xiao, J. (2019). "Digital transformation in higher education: critiquing the five-year development plans (2016-2020) of 75 Chinese universities." Distance Education, 40(3), 385–404. DOI: 10.1080/01587919.2019.1680272
CETindamar Kozanoglu, D. & Abedin, B. (2020). "Understanding the role of employees in digital transformation: conceptualization of digital literacy of employees as a multi-dimensional organizational affordance." Journal of Enterprise Information Management, 33(5), 987–1011. DOI: 10.1108/jeim-01-2020-0010
European Commission (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens. Publications Office of the European Union. DOI: 10.2760/115376
European Commission (2023). DigCompEdu: The European Framework for the Digital Competence of Educators. Publications Office of the European Union. DOI: 10.2760/159770
Lê Trang (2026). "Thể chế tự chủ đại học và chuyển đổi số: Điều kiện tiên quyết để phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao." Tạp chí điện tử KH&CN Giao thông. DOI: 10.58845/jstt.utt.2026.vn.6.3.118-125
Tô Thanh Tùng (2025). "Chuyển đổi số giáo dục đại học để bước vào kỷ nguyên vươn mình của dân tộc." Journal of Traditional and Development. DOI: 10.66181/2025.01(3).08
Nguyễn Hoài Sanh (2023). "Một số giải pháp bồi dưỡng nhân sự đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số giáo dục đại học." Tạp chí KH ĐHQT Hồng Bàng. DOI: 10.59294/hiujs.cds.2023.370
Quy, V. K., Bui, T. T., Chehri, A., Dao, M. L., Do, A. T. (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
Santos, H., Batista, J., Marques, R. P. (2019). "Digital transformation in higher education: the use of communication technologies by students." Procedia Computer Science, 164, 572–577. DOI: 10.1016/j.procs.2019.12.163
Martínez-Pérez, S. & Rodríguez-Abitia, G. (2021). "A Roadmap for Digital Transformation of Latin American Universities." Lecture Notes in Educational Technology. DOI: 10.1007/978-981-16-3941-8_2
Coral, M. A. & Bernuy, A. E. (2021). "Challenges in the Digital Transformation Processes in Higher Education Institutions and Universities." International Journal of Information Technologies and Systems Approach, 14(2). DOI: 10.4018/ijitsa.290002
Esteve-Mon, F. M., Postigo-Fuentes, A. Y., Castañeda, L. (2022). "A strategic approach of the crucial elements for the implementation of digital tools and processes in higher education." Higher Education Quarterly, 76(4), 585–608. DOI: 10.1111/hequ.12411
Minina, V. N. (2020). "Digitalization of higher education and its social outcomes." Vestnik of Saint Petersburg University. Sociology, 6(1), 106–118. DOI: 10.21638/spbu12.2020.106
Nguyễn Trọng Nghi & Đoàn Thanh nghị (2023). "Chuyển đổi số trong quản lý giáo dục tại Trường Cao đẳng Sư phạm Kiên Giang." Dong Thap University Journal of Science. DOI: 10.52714/dthu.12.02s.2023.1087

Chuyển đổi số trường đại học: Các quy trình chính cần số hóa phục vụ chuyển đổi