Ứng dụng AI trong đào tạo khối ngành Nông, Lâm nghiệp và Thủy sản phải gắn với thực tiễn

Đổi mới đào tạo, nâng cao năng lực ứng dụng AI có trách nhiệm

Phát biểu chỉ đạo tại Hội thảo, Thứ trưởng Lê Quân nhấn mạnh, AI đang tạo ra những thay đổi sâu sắc trong cách thức tạo lập, xử lý và khai thác tri thức. Đối với nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản, AI có thể hỗ trợ nhận diện sâu bệnh, dự báo năng suất, tối ưu hóa nước và vật tư đầu vào, giám sát tài nguyên rừng, theo dõi chất lượng môi trường nuôi trồng, dự báo rủi ro và quản trị chuỗi cung ứng. Đây là cơ hội để chuyển từ sản xuất dựa nhiều vào kinh nghiệm sang sản xuất dựa trên dữ liệu, tri thức khoa học và quyết định có căn cứ.

Tuy nhiên, theo Thứ trưởng, AI không tự tạo ra giá trị nếu thiếu dữ liệu tin cậy, hạ tầng phù hợp, nhân lực có năng lực và những bài toán ứng dụng rõ ràng. Với đặc thù đa dạng về điều kiện tự nhiên, quy mô sản xuất và khả năng tiếp cận công nghệ, các giải pháp cần được kiểm chứng trong thực tế, bảo đảm hiệu quả kinh tế, an toàn dữ liệu, tính minh bạch và khả năng sử dụng của người sản xuất.

Thứ trưởng đề nghị các ý kiến tại Hội thảo đi sâu vào những vấn đề thực tiễn của giáo dục đại học và sản xuất; xác định rõ việc cần làm, chủ thể thực hiện, điều kiện triển khai và kết quả dự kiến.

Đối với đào tạo nguồn nhân lực, các cơ sở đào tạo cần nhận diện những năng lực mới mà thị trường lao động đòi hỏi, những vị trí việc làm và quy trình nghề nghiệp sẽ thay đổi dưới tác động của AI; từ đó xác định khoảng cách giữa chương trình đào tạo với yêu cầu thực tế. Việc đổi mới phải gắn với chuẩn đầu ra, tổ chức dạy học, thực hành tại cơ sở sản xuất và đánh giá năng lực người học, tránh bổ sung công nghệ một cách hình thức.

Về xây dựng khung năng lực AI cho sinh viên, Thứ trưởng lưu ý cần xác định rõ các năng lực cốt lõi, từ hiểu biết về AI, dữ liệu và sử dụng công cụ đến tư duy phản biện, kiểm chứng kết quả, đạo đức nghề nghiệp và giải quyết bài toán chuyên môn. Khung năng lực cần phân tầng theo ngành học, trình độ và yêu cầu nghề nghiệp, có thể đánh giá được và linh hoạt để các cơ sở đào tạo vận dụng.

Đối với giảng viên, yêu cầu đặt ra không chỉ là biết sử dụng công cụ AI mà còn phải lựa chọn phương pháp phù hợp, đánh giá độ tin cậy, bảo vệ dữ liệu và chuyển kết quả nghiên cứu thành giải pháp có thể thử nghiệm, ứng dụng, chuyển giao. Vì vậy, cần chú trọng bồi dưỡng theo nhóm đối tượng, hỗ trợ tiếp cận công cụ, dữ liệu và hình thành các nhóm nghiên cứu liên ngành.

Thứ trưởng cho rằng, tích hợp AI vào chương trình đào tạo không nhất thiết là mở thêm học phần riêng trong mọi trường hợp. Các cơ sở đào tạo có thể cập nhật nội dung trong học phần hiện có, xây dựng học phần liên ngành, tổ chức dự án thực tế hoặc thực hành cùng doanh nghiệp, phù hợp với điều kiện đội ngũ, hạ tầng, học liệu và dữ liệu thực hành.

Để triển khai hiệu quả, Thứ trưởng đề nghị các cơ sở đào tạo phối hợp với doanh nghiệp, hợp tác xã và địa phương lựa chọn những bài toán cấp thiết, có mục tiêu rõ ràng, dữ liệu được tiếp cận hợp pháp và tiêu chí đánh giá cụ thể. Hiệu quả ứng dụng cần được xem xét cả về độ chính xác kỹ thuật, chi phí, tính khả dụng, tác động môi trường và lợi ích đối với người sản xuất.

Các hoạt động hợp tác cần được cụ thể hóa thành chương trình, nhiệm vụ có đầu mối, kế hoạch, nguồn lực và sản phẩm dự kiến; đồng thời tuân thủ quy định về chia sẻ dữ liệu, sở hữu trí tuệ và bảo mật.

Nhấn mạnh yêu cầu ứng dụng AI có trách nhiệm, Thứ trưởng đề nghị các cơ sở đào tạo hướng dẫn người học sử dụng AI minh bạch, có kiểm chứng và chịu trách nhiệm về sản phẩm học thuật. “AI phải là công cụ nâng cao năng lực chuyên môn, không thay thế tư duy khoa học và trách nhiệm nghề nghiệp”, Thứ trưởng khẳng định.

Xây dựng khung năng lực AI, gắn đào tạo với bài toán sản xuất

Tại Hội thảo, các tham luận tập trung vào cơ hội, thách thức trong ứng dụng AI để đào tạo nguồn nhân lực; xây dựng khung năng lực AI cho sinh viên; phát triển năng lực AI cho giảng viên trong nghiên cứu, chuyển giao công nghệ và tích hợp AI vào chương trình đào tạo khối ngành Nông, Lâm nghiệp và Thủy sản.

Trong tham luận về xây dựng khung năng lực AI cho sinh viên, TS. Mã Trường Thành, Phó Trưởng khoa Khoa học máy tính, Đại học Cần Thơ, đề xuất sáu nhóm năng lực cốt lõi gồm: nhận thức về AI; năng lực dữ liệu; khai thác công cụ AI; ứng dụng chuyên ngành; đánh giá, kiểm chứng; đạo đức và trách nhiệm.

Theo đề xuất này, năng lực được phát triển theo ba mức: hiểu và sử dụng, ứng dụng chuyên môn, phát triển và đổi mới. Sinh viên cần biết đặt đúng bài toán, lựa chọn và chuẩn bị dữ liệu phù hợp, kiểm chứng kết quả, đồng thời chịu trách nhiệm về quyết định chuyên môn. Đây là thiết kế khung ban đầu, cần tiếp tục khảo sát, lấy ý kiến chuyên gia và thí điểm trước khi áp dụng rộng rãi.

Tham luận đề xuất tích hợp AI theo lộ trình từ kiến thức nền tảng về AI, dữ liệu và đạo đức đến ứng dụng trong học phần chuyên môn, sau đó thực hành thông qua đồ án, thực tập và khóa luận. Việc đánh giá hướng tới những sản phẩm cụ thể như nhật ký dữ liệu, báo cáo kiểm chứng và bản khai báo sử dụng AI, qua đó xác định năng lực thực hiện của sinh viên.

Các nội dung trao đổi tại Hội thảo hướng tới làm rõ điều kiện triển khai AI trong đào tạo và nghiên cứu, từ dữ liệu, hạ tầng dùng chung, năng lực giảng viên đến cơ chế hợp tác với doanh nghiệp và phương thức đánh giá hiệu quả.

Thứ trưởng Lê Quân đề nghị Ban Tổ chức tổng hợp các đề xuất về khung năng lực AI cho sinh viên, giảng viên; tích hợp AI vào chương trình đào tạo; danh mục bài toán có khả năng thí điểm và cơ chế phối hợp giữa cơ sở đào tạo với doanh nghiệp để tiếp tục triển khai trong thực tiễn.

Minh Sáng