Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin quản lý (mã số: 9340405) với đề tài "Nghiên cứu xây dựng mô hình Đại học thông minh cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam – Thực nghiệm tại Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Trương Việt Phương, dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Trần Thị Thu Hà và TS. Nguyễn Tiến Đạt, bảo vệ tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân năm 2023.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Tính cấp thiết của đề tài được luận án xác định thông qua ba bối cảnh chính:

  • Bối cảnh quốc tế và trong nước về giáo dục thông minh: Giai đoạn 2014-2023 ghi nhận sự quan tâm lớn đối với giáo dục thông minh và đại học thông minh (ĐHTM) thông qua 10 hội nghị quốc tế thường niên SEEL (KES International Conference on Smart Education & e-Learning) tổ chức tại Hy Lạp, Ý, Tây Ban Nha, Bồ Đào Nha, Úc, Malta, Anh; và 9 hội nghị quốc tế thường niên ICSLE (International Conference on Smart Learning Environments) tại Hồng Kông, Romania, Tunisia, Trung Quốc, Mỹ, Thái Lan. Tại Việt Nam, nhiều hội thảo khoa học bàn về giáo dục 4.0 và ĐHTM được tổ chức tại các cơ sở giáo dục như Trường Đại học Nguyễn Tất Thành (tháng 7/2017), Bộ Thương mại Quốc tế Anh Quốc phối hợp Bộ Giáo dục và Đào tạo (tháng 10/2018), Trường Cao đẳng Lý Tự Trọng TP.HCM (tháng 12/2018), Trường Đại học Kinh tế TP.HCM (tháng 11/2018), Trường Đại học Sư phạm - Đại học Thái Nguyên (tháng 12/2020), Trường Đại học Thủ Đô Hà Nội và Trường Đại học Thủ Dầu Một (tháng 1/2022).
  • Tình hình nghiên cứu học thuật: Các công bố về ĐHTM tập trung vào ba hướng: mô hình ĐHTM, cấp độ thông minh của ĐHTM và hệ thống ĐHTM. Phần lớn các nghiên cứu tập trung vào hướng hệ thống (các giải pháp công nghệ đơn lẻ), trong khi các nghiên cứu tích hợp mô hình với cấp độ thông minh còn hạn chế.
  • Thực tiễn hệ thống thông tin tại các trường đại học: Hệ thống thông tin (HTTT) quản lý đào tạo tại Việt Nam chủ yếu chia thành ba nhóm: sử dụng giải pháp ERP nước ngoài (như Oracle tại Trường Đại học Hoa Sen); sử dụng phần mềm quản lý đào tạo trong nước (như PSC tại Đại học Quốc gia TP.HCM, UEH, OU, UEL); hoặc các hệ thống xây dựng không đồng bộ qua các thời kỳ. Mặc dù một số trường như NEU, UEH đã đầu tư giải pháp Smart Campus và Smart Library, việc nâng cấp lên cấp độ thông minh cao hơn vẫn là nhu cầu cấp thiết.
  • Đặc thù khối ngành kinh tế: Căn cứ Danh mục giáo dục, đào tạo cấp IV trình độ đại học (Thông tư số 24/2017/TT-BGDĐT), khối ngành kinh tế gắn liền với hoạt động doanh nghiệp, đòi hỏi đầu tư các phòng mô phỏng hoạt động doanh nghiệp, phần mềm mô phỏng môi trường kinh doanh và phòng thảo luận nhóm. Hoạt động quản lý đào tạo là chức năng trung tâm, cần được tiếp cận theo toàn bộ vòng đời sinh viên: từ khi là Thí sinh, trở thành Sinh viên, đến khi Tốt nghiệp và Đi làm.

Khoảng trống nghiên cứu được chỉ ra là thiếu một mô hình ĐHTM tổng thể có sự tích hợp giữa các thành phần HTTT với các cấp độ thông minh, được áp dụng cụ thể cho hoạt động quản lý đào tạo của khối trường kinh tế.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát là xây dựng mô hình ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam. Bốn nội dung mục tiêu cụ thể gồm:

  1. Đề xuất mô hình ĐHTM tổng quát dựa trên sự tích hợp giữa HTTT và các cấp độ thông minh của ĐHTM (mô hình ISSL - Information System – Smart Levels).
  2. Áp dụng mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam.
  3. Đề xuất mô hình kiến trúc HTTT ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam dựa trên mô hình ISSL.
  4. Thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh (UEH).

Câu hỏi nghiên cứu

Luận án giải quyết 4 câu hỏi nghiên cứu:

  1. Mô hình ĐHTM sẽ như thế nào nếu dựa trên cách tiếp cận tích hợp HTTT và các cấp độ thông minh của ĐHTM?
  2. Mô hình ISSL khi được áp dụng vào hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam sẽ như thế nào?
  3. Mô hình kiến trúc của mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường học khối kinh tế ở Việt Nam sẽ gồm những thành phần gì?
  4. Việc thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH cần được triển khai như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Mô hình ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam. Đối tượng nghiên cứu gián tiếp là các HTTT phục vụ hoạt động quản lý đào tạo của các trường đại học khối kinh tế.
  • Phạm vi nội dung: Các hoạt động quản lý đào tạo tiếp cận theo vòng đời sinh viên (Thí sinh -> Sinh viên -> Tốt nghiệp, Đi làm).
  • Phạm vi không gian: Khảo sát sâu thực trạng HTTT tại 4 trường đại học khối kinh tế ở khu vực TP.HCM gồm UEH, OU, UEL, HUB; mở rộng thu thập dữ liệu chuyên gia từ 6 trường đại học khối kinh tế trên cả nước (UEH, OU, HUB, UEL, HCE, NEU) và các chuyên gia CNTT/HTTT từ Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQG-HCM, Trường Đại học Công nghệ Sài Gòn, Trường Đại học Sư phạm TP.HCM. Phạm vi triển khai thực nghiệm được thực hiện tại UEH.
  • Thời gian nghiên cứu: Số liệu khảo sát và thực nghiệm được thu thập, xử lý trong giai đoạn 2018 - 2022; luận án hoàn thành năm 2023.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án phân loại các nghiên cứu về ĐHTM theo ba hướng tiếp cận chính và phân tích các giải pháp thương mại hiện hành:

1. Hướng tiếp cận mô hình Đại học thông minh

  • Mô hình SMART của Hàn Quốc (Chun, 2013; Lim, 2013): UNESCO đánh giá là chính sách chuyển đổi giáo dục điển hình, tập trung vào 3 yếu tố: phương pháp sư phạm đa phương tiện mới; vai trò bình đẳng giữa giảng viên và người học; môi trường tài nguyên mở trên nền tảng đám mây nội dung.
  • Mô hình Khái niệm ĐHTM của Serdyukova và cộng sự (2016): Mô tả ĐHTM qua 9 tập hợp thành phần gồm Tính năng, Bên liên quan, Chương trình học, Phong cách sư phạm, Phòng học, Phần mềm, Phần cứng, Công nghệ, Nguồn lực. Hạn chế của mô hình là các thành phần có sự trùng lặp một phần.
  • Mô hình Trưởng thành Thông minh SMM (Heinemann & Uskov, 2018): Xây dựng dựa trên CMMI, đo lường 5 mức độ sẵn sàng của nhân sự vận hành (R1 - Khởi đầu đến R5 - Tối ưu hóa), chưa bao quát đầy đủ các thành phần kỹ thuật khác.
  • Các nghiên cứu tại Việt Nam: Mô hình phát triển đại học số ĐHQGHN VNU 4.0 (Nguyễn Hoàng Sơn, 2019) xác định vai trò điều hành số và vai trò của Trung tâm Thông tin - Thư viện (VNU-LIC). Mô hình V-SMARTH (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) gồm 6 thành tố (Tài nguyên số, Học liệu truy cập mở, Môi trường dạy - học ảo, Nhu cầu học tập cá nhân, Phương pháp dạy - học tương tác, Hạ tầng số) trên 3 trụ cột (Số hóa, Mô hình dạy - học dựa trên công nghệ số, Chuyển đổi số toàn diện). Mô hình SMARTI (Nguyễn Hữu Thành Chung và cộng sự, 2020) định hướng chất lượng đào tạo và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo.

2. Hướng tiếp cận về cấp độ thông minh của ĐHTM

  • Phân định 6 cấp độ của Uskov và cộng sự (2016, 2021): Năm 2016 sắp xếp từ Thích ứng đến Tự tổ chức; năm 2021 điều chỉnh lại thứ tự hợp lý hơn gồm: (1) Cảm biến và thu thập dữ liệu, (2) Suy luận, (3) Tự học, (4) Thích ứng, (5) Dự đoán, (6) Tự tổ chức và tái cấu trúc.
  • Ma trận Thành phần - Tính năng (Uskov và cộng sự, 2018): Kết hợp mô hình khái niệm và 6 cấp độ thông minh nhằm xác định hiện trạng thông minh của từng chi tiết thành phần.
  • Cấu trúc 5C trong hệ thống Thực - Ảo (CPS) do Nguyễn Hữu Đức và cộng sự (2020) đề xuất áp dụng cho ĐHTM, bao gồm: (1) Connection - Thu nhận và kết nối thông tin, (2) Conversion - Chuyển đổi thông tin và số hóa, (3) Cyber - Phân tích và chẩn đoán, (4) Cognition - Nhận diện và dự báo, (5) Configuration - Tối ưu hóa.

3. Hướng tiếp cận hệ thống ĐHTM

Bao gồm các giải pháp công nghệ: ứng dụng RFID, IoT và cảm biến (Abbasi, 2018; Stewart, 2014); lớp học thông minh và môi trường ngữ cảnh (Koper, 2014; Chen và cộng sự, 2015; Songkram và cộng sự, 2021); hệ thống nhận dạng biểu cảm khuôn mặt bảo đảm chất lượng (Muzammul, 2019); phần mềm cho người khuyết tật (Bakken và cộng sự, 2016, 2021); lớp học lai và phòng thí nghiệm ảo (Blau và Shamir-Inbal, 2020; Kholoshnia & Boldyreva, 2020; Wuttke và cộng sự, 2021). Nhóm ứng dụng phân tích dữ liệu và hệ hỗ trợ ra quyết định gồm: lựa chọn chương trình bằng AHP/TOPSIS (Oktavia & Madyatmadja, 2018); hệ thống lập luận dựa trên trường hợp CBR-KBS (Dixit và cộng sự, 2022); SmartLMS (Shukrullaevna và cộng sự, 2019; Al-Khanjari và cộng sự, 2020); thư viện cá nhân hóa (Halibas và cộng sự, 2019); phân tích dự đoán kết quả học tập bằng Weka và Dataiku (Uskov và cộng sự, 2020, 2021). Tại Việt Nam, có các công trình phân tích mạng xã hội giáo dục của Nguyễn Phương Thái và cộng sự (2018), tư vấn chọn nghề bằng cây quyết định của Trần Quốc Chiến (2019) và mạng nơ-ron của Nguyễn Cao Đức (2019).

4. Các giải pháp thương mại

  • HTTT trường học: PeopleSoft của Oracle, SAP Business One, Microsoft Dynamics 365 Education Accelerator (dựa trên Common Data Model - CDM), và PSC University ERP.
  • Giải pháp trường học và lớp học thông minh: Samsung Smart School, Huawei Smart Education (3 lớp: Smart Education Cloud, Smart Campus, Smart Classroom), IBM Smarter Educational Framework (Xuất sắc tích trữ, Khác biệt trải nghiệm sinh viên, Tối ưu hóa tổ chức).
Hướng tiếp cận Tác giả tiêu biểu Trọng tâm nội dung Nhận xét của tác giả luận án
Mô hình ĐHTM Chính phủ Hàn Quốc (2013); Serdyukova và cs (2016); Heinemann & Uskov (2018); Nguyễn Hữu Đức và cs (2020) Xác định đặc trưng, thành tố cấu thành trường học thông minh. Khái quát, liệt kê mở nhưng một số thành phần trùng lặp; chưa gắn liền với cấp độ thông minh.
Cấp độ thông minh Uskov và cs (2016, 2018, 2021); Nguyễn Hữu Đức và cs (2020) Phân tầng cấp độ từ thu thập dữ liệu đến tự thích ứng, tự cấu trúc hoặc theo mô hình 5C. Cung cấp đặc trưng từng mức nhưng thiếu bộ tiêu chí chi tiết cho từng thành phần HTTT.
Hệ thống ĐHTM Abbasi (2018); Oktavia & Madyatmadja (2018); Dixit và cs (2022); Trần Quốc Chiến (2019) Ứng dụng IoT, AI, khai phá dữ liệu, hệ hỗ trợ ra quyết định cụ thể. Tập trung giải quyết bài toán cục bộ, chưa tạo nên khung kiến trúc HTTT tổng thể cho trường đại học.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án giải quyết

Luận án tổng kết 5 khoảng trống nghiên cứu:

  • Khoảng trống 1: Chưa có mô hình ĐHTM nào bao quát toàn bộ hoạt động của trường đại học nói chung và hoạt động quản lý đào tạo nói riêng.
  • Khoảng trống 2: Thiếu sự tích hợp giữa các mô hình ĐHTM với các phân định cấp độ thông minh và thiếu bộ tiêu chí đánh giá cấp độ thông minh cụ thể cho từng thành phần.
  • Khoảng trống 3: Các nghiên cứu hệ thống chỉ tập trung vào ứng dụng cục bộ, thiếu mô hình kiến trúc HTTT tổng thể cho quản lý đào tạo.
  • Khoảng trống 4: Các giải pháp thương mại có sẵn KBS nhưng chưa xây dựng hệ thống chức năng thông minh hoàn chỉnh phục vụ toàn diện các khâu quản lý đào tạo.
  • Khoảng trống 5: Thực trạng các trường khối kinh tế tại Việt Nam mới đạt cấp độ 2 (Conversion) theo 5C, thiếu định hướng để tiến lên các cấp độ 3 (Cyber), 4 (Cognition), 5 (Configuration).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

  • Khái niệm nền tảng: Luận án sử dụng các định nghĩa về Giáo dục thông minh - SmE (Coccoli và cộng sự, 2014); Đại học thông minh - SmU (Tikhomirov và cộng sự, 2015; Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020); Trường học thông minh - Smart Campus (Abueyalaman); Lớp học thông minh - Smart Classroom (Pishva và cộng sự); Môi trường học tập thông minh - Smart Learning Environment (Hwang).
  • Khung nghiên cứu HTTT của Von Alan và cộng sự (2004): Luận án áp dụng khung nghiên cứu thiết kế khoa học trong HTTT để xây dựng khung nghiên cứu tổng quát.
  • Mô hình 5 thành phần của HTTT: Bao gồm Phần cứng, Phần mềm, Dữ liệu, Quy trình và Con người (các bên liên quan).
  • Cấu trúc cấp độ thông minh 5C: Vận dụng 5 cấp độ trong hệ thống Thực - Ảo CPS (Connection, Conversion, Cyber, Cognition, Configuration) để gắn vào từng thành phần của HTTT nhằm xác lập mức độ thông minh của ĐHTM.

Phương pháp nghiên cứu

Luận án kết hợp các phương pháp nghiên cứu định tính và thực nghiệm:

  1. Phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết: Nghiên cứu các mô hình ĐHTM, cấp độ thông minh và mô hình 5 thành phần HTTT nhằm xây dựng khung lý thuyết cho mô hình ISSL.
  2. Phương pháp khảo sát, phỏng vấn bán cấu trúc: Thu thập ý kiến chuyên gia, cán bộ quản lý và người dùng HTTT để đánh giá thực trạng và xác định mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần trong mô hình ISSL áp dụng cho khối ngành kinh tế.
  3. Phương pháp tổng hợp, phân tích tài liệu và phỏng vấn có cấu trúc: Phân tích hiện trạng tại UEH để thiết kế mô hình kiến trúc HTTT và lộ trình triển khai chi tiết.
  4. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Thiết kế, cài đặt và vận hành 3 hệ thống kỹ thuật cụ thể tại UEH để kiểm chứng tính khả thi của mô hình.

Nguồn tư liệu và dữ liệu khảo sát

Dữ liệu khảo sát thực trạng HTTT phục vụ quản lý đào tạo được thu thập tại 4 trường đại học khối kinh tế ở TP.HCM (UEH, OU, UEL, HUB) với 3 nhóm bảng hỏi:

Nhóm nội dung khảo sát Đối tượng tham gia khảo sát, phỏng vấn Số lượng (người)
Nhóm I & II: Lãnh đạo, lập kế hoạch, quản lý; Các bên liên quan Hội đồng trường; Ban giám hiệu; Trưởng/Phó phòng Đào tạo, Khảo thí, CNTT; Trưởng/Phó khoa CNTT/HTTT; chuyên gia 32
Nhóm III & IV: Quy trình, phương pháp dạy - học; Dữ liệu Trưởng/Phó, chuyên viên phòng Đào tạo, Khảo thí; Trưởng/Phó, giảng viên khoa CNTT/HTTT; chuyên gia 35
Nhóm V & VI: Phần mềm, phân hệ, chức năng; Phần cứng, công nghệ Trưởng/Phó, chuyên viên phòng CNTT; Trưởng/Phó, giảng viên khoa CNTT/HTTT; chuyên gia 34

Cơ cấu đối tượng tham gia khảo sát gồm: Ban giám hiệu/Hội đồng trường (8%), Trưởng/Phó đơn vị (35%), Chuyên viên (33%), Giảng viên (24%).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu và các vấn đề liên quan đến luận án

Chương 1 hệ thống hóa các tài liệu khoa học về ĐHTM theo ba hướng (mô hình, cấp độ thông minh, hệ thống); phân tích các giải pháp thương mại của Oracle, SAP, Microsoft, PSC, Samsung, Huawei, IBM.

Chương này trình bày kết quả khảo sát thực trạng tại 4 trường đại học khối kinh tế (UEH, OU, UEL, HUB):

  • Vấn đề lãnh đạo và quản lý: Cả 4 trường đều chú trọng chuyển đổi số và lập kế hoạch chiến lược. Tuy nhiên, 3/4 trường chưa có giải pháp công nghệ đáp ứng đầy đủ yêu cầu, chưa theo dõi thường xuyên các xu hướng số hóa toàn cầu và chưa có chính sách bảo đảm chất lượng số hóa.
  • Vấn đề các bên liên quan: Đã phân công trách nhiệm rõ ràng và tổ chức bồi dưỡng CNTT định kỳ, nhưng năng lực nhân sự số hóa chưa được đo lường cụ thể bằng các bài kiểm tra chuyên sâu.
  • Vấn đề quy trình dạy - học: Đã ban hành đầy đủ quy trình nghiệp vụ đào tạo; triển khai đa dạng phương pháp dạy - học và hình thức tổ chức lớp học (trực tiếp, trực tuyến, hỗn hợp). Tuy nhiên, 2/4 trường chưa chú trọng đúng mức công tác kiểm định chương trình đào tạo; quy trình an toàn thông tin thiếu giám sát thường xuyên.
  • Vấn đề dữ liệu: Học liệu số hóa đạt tỷ lệ từ 50% đến 80%. Hai trường (UEH, OU) đã thành lập trung tâm khai thác dữ liệu nhưng chưa hỗ trợ hiệu quả cho các hệ thống tư vấn và hệ chuyên gia.
  • Vấn đề phần mềm và phần cứng: Đã trang bị phần mềm tác nghiệp cơ bản (tuyển sinh, đào tạo, LMS) và phần cứng văn phòng, nhưng phần mềm hỗ trợ ra quyết định chưa được đầu tư; trang thiết bị phòng học thông minh mới dừng lại ở việc bổ sung tiện ích hỗ trợ, chưa đạt cấp độ thông minh thực sự.

Từ đó, chương 1 khẳng định HTTT của các trường hiện chỉ ở cấp độ 2 (Conversion) theo chuẩn 5C và xác lập 5 nhận định khoảng trống nghiên cứu.

Chương 2: Các cơ sở lý luận về đại học thông minh

Chương 2 phân tích các khái niệm SmE, SmU, Smart Campus, Smart Classroom, Smart Learning Environment và tổng hợp các mô hình lý luận:

  • Mô hình SMART của Hàn Quốc (Chun, 2013).
  • Mô hình Khái niệm ĐHTM với 9 tập hợp (Serdyukova và cộng sự, 2016).
  • Mô hình Trưởng thành Thông minh SMM với 5 mức R1-R5 (Heinemann & Uskov, 2018).
  • Mô hình V-SMARTH gồm 6 thành tố và 3 trụ cột (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020).
  • Mô hình SMARTI về giáo dục đổi mới sáng tạo (Nguyễn Hữu Thành Chung và cộng sự, 2020).
  • Mô hình 5 thành phần HTTT (Phần cứng, Phần mềm, Dữ liệu, Quy trình, Con người).
  • Hai cách phân định cấp độ thông minh: 6 cấp độ của Uskov và cộng sự (2016, 2021) và cấu trúc 5C của CPS (Connection, Conversion, Cyber, Cognition, Configuration).

Trên cơ sở phân tích ưu - nhược điểm của từng mô hình, tác giả luận giải sự cần thiết phải tích hợp 5 thành phần HTTT với cấu trúc cấp độ thông minh 5C, tạo lập nền tảng lý luận hình thành mô hình ISSL ở chương tiếp theo.

Chương 3: Đề xuất mô hình ISSL

Chương 3 đề xuất mô hình ISSL (Information System – Smart Levels) tổng quát và áp dụng cho hoạt động quản lý đào tạo khối ngành kinh tế:

  • Mô hình ISSL tổng quát: Là sự tích hợp đa chiều giữa 5 thành phần HTTT (Phần cứng, Phần mềm, Dữ liệu, Quy trình, Các bên liên quan) với các cấp độ thông minh (vận dụng cấu trúc 5C). Mỗi thành phần HTTT đều được xác định đặc trưng và tiêu chí nâng cấp từ cấp độ 1 đến cấp độ 5.
  • Xác định chi tiết thành phần qua khảo sát chuyên gia: Tác giả thiết kế nghiên cứu khảo sát các chuyên gia từ 6 trường đại học khối kinh tế (UEH, OU, HUB, UEL, HCE, NEU) và các trường đào tạo CNTT để đánh giá mức độ cần thiết của từng chi tiết trong mô hình.
  • Sơ đồ phân rã chức năng (BFD): Xây dựng cấu trúc chức năng của HTTT quản lý đào tạo bao quát toàn bộ vòng đời sinh viên: Quản lý tuyển sinh -> Quản lý kế hoạch và chương trình đào tạo -> Quản lý tổ chức đào tạo và giảng dạy -> Quản lý khảo thí và đánh giá kết quả -> Quản lý tốt nghiệp và quan hệ cựu sinh viên.
  • Mô hình kiến trúc HTTT ĐHTM cho khối kinh tế: Thiết lập kiến trúc tổng thể kết hợp 5 thành phần và xác định rõ yêu cầu kỹ thuật đối với từng thành phần để đạt các mức Cyber, Cognition và Configuration.

Chương 4: Thực nghiệm mô hình ISSL tại Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh

Chương 4 triển khai thực nghiệm mô hình ISSL tại UEH:

  1. Đánh giá hiện trạng: Đánh giá HTTT quản lý đào tạo UEH theo mô hình ISSL, xác định hệ thống của trường vận hành ổn định ở cấp độ 2 (Conversion), bắt đầu xuất hiện một số tính năng cấp độ 3 nhưng chưa đồng bộ.
  2. Thiết kế kiến trúc và lộ trình triển khai: Đề xuất mô hình kiến trúc HTTT quản lý đào tạo cho UEH và phân kỳ các giai đoạn thực hiện nhằm đưa các thành phần đạt cấp độ 3, 4 và 5.
  3. Hiện thực hóa 3 hệ thống thực nghiệm:
    • Hệ thống ảo hóa tính toán hiệu năng cao (vHPC): Cài đặt và cấu hình khung làm việc vHPC nhằm cung cấp hạ tầng máy chủ tính toán mạnh cho các thuật toán phân tích dữ liệu lớn của ĐHTM.
    • Hệ thống hỗ trợ ra quyết định đánh giá chất lượng khóa học: Ứng dụng bộ tiêu chí Newhouse ICT, kết hợp phương pháp phân tích thứ bậc AHP để xác định trọng số tiêu chí và phương pháp TOPSIS để xếp hạng chất lượng khóa học, hỗ trợ cán bộ quản lý điều chỉnh chương trình đào tạo.
    • Hệ thống hỗ trợ sinh viên lựa chọn giảng viên phụ trách môn học: Xây dựng mô hình phân lớp (Classification) dựa trên dữ liệu đánh giá và hồ sơ giảng dạy nhằm tư vấn cho người học đăng ký lớp học phần phù hợp.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận

  1. Bổ sung cơ sở lý luận về tính tất yếu của việc chuyển đổi từ mô hình đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM, làm rõ luận cứ khoa học cho tiến trình chuyển đổi số trong giáo dục đại học.
  2. Xây dựng mô hình ISSL tổng quát dựa trên việc tích hợp 5 thành phần HTTT với các cấp độ thông minh 5C, khắc phục hạn chế thiếu gắn kết giữa kiến trúc kỹ thuật và cấp độ thông minh trong các nghiên cứu trước.
  3. Cụ thể hóa mô hình ISSL vào hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam theo tiếp cận vòng đời sinh viên.
  4. Đề xuất phương pháp và bộ tiêu chí đánh giá cấp độ thông minh cho từng thành phần cấu thành HTTT trong cơ sở giáo dục đại học.

Đóng góp về mặt thực tiễn

  1. Cung cấp kết quả đánh giá thực trạng hệ thống quản lý đào tạo tại UEH theo khung phân tích ISSL, chỉ rõ các điểm nghẽn kỹ thuật và nghiệp vụ.
  2. Xây dựng lộ trình phân kỳ các giai đoạn triển khai ĐHTM cho UEH, có thể áp dụng làm tài liệu tham khảo cho các trường đại học khối kinh tế khác tại Việt Nam.
  3. Triển khai thành công khung làm việc ảo hóa hệ thống tính toán hiệu năng cao (vHPC) làm nền tảng hạ tầng kỹ thuật phục vụ các bài toán xử lý dữ liệu của ĐHTM.
  4. Xây dựng và thử nghiệm Hệ thống hỗ trợ ra quyết định đánh giá chất lượng khóa học sử dụng phương pháp tích hợp TOPSIS - AHP dựa trên bộ tiêu chí Newhouse ICT.
  5. Xây dựng và thử nghiệm Hệ thống hỗ trợ sinh viên ra quyết định lựa chọn giảng viên phụ trách môn học dựa trên phương pháp phân lớp dữ liệu.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Các trường đại học khối kinh tế cần quy hoạch tổng thể kiến trúc HTTT tích hợp cả 5 thành phần (Phần cứng, Phần mềm, Dữ liệu, Quy trình, Con người) thay vì chỉ đầu tư mua sắm thiết bị rời rạc.
  • Nâng cấp hệ thống theo lộ trình 5C: chuyển trọng tâm từ số hóa thông tin (Conversion) sang tích hợp công cụ phân tích (Cyber), tiến tới dự báo nhu cầu học tập (Cognition) và tối ưu hóa quản lý đào tạo (Configuration).
  • Xây dựng trung tâm dữ liệu tập trung và ứng dụng các kỹ thuật tính toán hiệu năng cao (như vHPC) để hỗ trợ vận hành các mô hình phân tích dữ liệu lớn và học máy trong quản trị nhà trường.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Phạm vi khảo sát thực trạng chuyên sâu: Do giới hạn về nguồn lực và khả năng tiếp cận, khảo sát thực trạng chi tiết mới tập trung tại 4 trường đại học khối kinh tế ở khu vực TP.HCM (UEH, OU, UEL, HUB).
  • Đánh giá nhân lực số: Việc khảo sát tiêu chí năng lực nhân sự mới dừng ở mức thu thập ý kiến chuyên gia, chưa xây dựng được bài kiểm tra định lượng năng lực số cho từng nhóm nhân sự chuyên trách.
  • Phạm vi chức năng: Luận án giới hạn nghiên cứu trong phạm vi hoạt động quản lý đào tạo của các trường khối ngành kinh tế, chưa bao quát toàn bộ các hoạt động khác của trường đại học như nghiên cứu khoa học hay quản trị tài chính.
  • Phạm vi thực nghiệm: Mới triển khai thực nghiệm 3 hệ thống kỹ thuật cụ thể tại một cơ sở đào tạo là UEH.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng phạm vi khảo sát thực trạng và đánh giá định lượng chi tiết năng lực số của cán bộ, giảng viên trên quy mô toàn quốc.
  • Nghiên cứu mở rộng việc áp dụng mô hình ISSL sang các hoạt động khác của trường đại học (hoạt động nghiên cứu khoa học, chuyển giao tri thức, quản trị nhà trường, chăm sóc người học).
  • Hoàn thiện và tích hợp toàn diện các phân hệ của mô hình ISSL cho các trường đại học thuộc các khối ngành đào tạo khác nhau ngoài khối kinh tế (kỹ thuật, y dược, sư phạm).

Giá trị tham khảo

Luận án có giá trị tham khảo cho các nhóm đối tượng và hoạt động chuyên môn sau:

  • Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Hệ thống thông tin quản lý, Công nghệ thông tin: Tham khảo phương pháp luận tích hợp HTTT với cấp độ thông minh 5C, khung nghiên cứu khoa học theo Von Alan (2004), phương pháp xây dựng sơ đồ phân rã chức năng (BFD) và kỹ thuật phân tích dữ liệu kết hợp AHP - TOPSIS, giải thuật phân lớp.
  • Lãnh đạo và cán bộ quản lý trường đại học khối ngành kinh tế: Sử dụng mô hình ISSL và bộ tiêu chí đánh giá thành phần để rà soát hiện trạng chuyển đổi số, định vị cấp độ thông minh của trường mình và xây dựng chiến lược phát triển ĐHTM.
  • Cán bộ chuyên trách đào tạo và chuyên viên CNTT tại các trường đại học: Tham khảo mô hình kiến trúc HTTT quản lý đào tạo theo vòng đời sinh viên, giải pháp thiết lập hạ tầng vHPC và các hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong đánh giá khóa học và đăng ký môn học.
  • Nhà hoạch định chính sách giáo dục đại học: Cung cấp cơ sở thực tiễn về khoảng cách giữa thực trạng ứng dụng CNTT (cấp độ 2) và yêu cầu của trường học thông minh (cấp độ 3-5) để ban hành các tiêu chuẩn kỹ thuật phù hợp cho ĐHTM tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình ISSL đề xuất trong luận án là gì?

ISSL là viết tắt của Information System – Smart Levels. Đây là mô hình ĐHTM tổng quát do nghiên cứu sinh đề xuất, được xây dựng dựa trên sự tích hợp giữa mô hình 5 thành phần của HTTT (Phần cứng, Phần mềm, Dữ liệu, Quy trình, Các bên liên quan) với các cấp độ thông minh (vận dụng cấu trúc 5C). Mô hình này giúp xác định rõ các đặc trưng kỹ thuật cần có của từng thành phần để nâng cấp hệ thống đạt tới các cấp độ thông minh cao hơn.

2. Cấu trúc 5C được sử dụng để phân định cấp độ thông minh trong luận án gồm những cấp độ nào?

Cấu trúc 5C bắt nguồn từ thiết kế kiến trúc hệ thống Thực - Ảo (CPS), bao gồm 5 cấp độ tăng dần:

  1. Connection: Thu nhận và kết nối thông tin.
  2. Conversion: Chuyển đổi thông tin và số hóa.
  3. Cyber: Phân tích và chẩn đoán.
  4. Cognition: Nhận diện và dự báo.
  5. Configuration: Tối ưu hóa.

3. Thực trạng HTTT quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế được khảo sát đạt ở cấp độ nào?

Kết quả khảo sát thực trạng tại 4 trường đại học khối kinh tế (UEH, OU, UEL, HUB) cho thấy HTTT quản lý đào tạo hiện tại cơ bản đáp ứng các nghiệp vụ tác nghiệp và đạt cấp độ thông minh thứ 2 (Conversion - Chuyển đổi thông tin và số hóa) trong cấu trúc 5C. Các hệ thống chưa có sự đầu tư đồng bộ cho việc phân tích chẩn đoán (Cyber), dự báo (Cognition) hay tự động tối ưu hóa (Configuration).

4. Ba hệ thống thực nghiệm được xây dựng tại UEH là những hệ thống nào và sử dụng phương pháp gì?

Ba hệ thống thực nghiệm gồm:

  • Hệ thống vHPC: Khung làm việc ảo hóa tính toán hiệu năng cao (Virtual High-Performance Computing) làm hạ tầng tính toán.
  • Hệ thống hỗ trợ ra quyết định đánh giá chất lượng khóa học: Xây dựng dựa trên bộ tiêu chí Newhouse ICT, kết hợp phương pháp phân tích thứ bậc AHP (xác định trọng số tiêu chí) và TOPSIS (xếp hạng chất lượng).
  • Hệ thống hỗ trợ sinh viên lựa chọn giảng viên: Hệ thống gợi ý lớp học phần và giảng viên dựa trên phương pháp phân lớp dữ liệu (Classification).

5. Hoạt động quản lý đào tạo trong luận án được tiếp cận theo khung tiến trình nào?

Luận án tiếp cận hoạt động quản lý đào tạo theo toàn bộ vòng đời của sinh viên nhằm đáp ứng yêu cầu cải tiến và nâng cao chất lượng chương trình đào tạo, bao gồm các giai đoạn liên tục: từ khi người học là Thí sinh (tuyển sinh), trở thành Sinh viên (học tập, kiểm tra, đánh giá), đến khi Tốt nghiệp và Đi làm (kết nối cựu sinh viên và thị trường lao động).

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Trương Việt Phương đã giải quyết khoảng trống học thuật về sự thiếu vắng mô hình ĐHTM gắn liền với các cấp độ thông minh thông qua việc đề xuất mô hình ISSL tích hợp 5 thành phần HTTT với cấu trúc 5C. Nghiên cứu đã cụ thể hóa mô hình cho hoạt động quản lý đào tạo của các trường đại học khối kinh tế tại Việt Nam theo tiếp cận vòng đời sinh viên. Kết quả thực nghiệm tại Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh với ba hệ thống cụ thể (vHPC, hệ thống đánh giá khóa học bằng TOPSIS - AHP, và hệ thống chọn giảng viên bằng phương pháp phân lớp) đã chứng minh tính khả thi của mô hình. Đây là tài liệu khoa học có giá trị tham khảo thiết thực cho công tác hoạch định kiến trúc HTTT và triển khai đại học thông minh tại các cơ sở giáo dục đại học ở Việt Nam.