Luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin quản lý: 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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

TRƯƠNG VIỆT PHƯƠNG

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

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

HÀ NỘI - 2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

TRƯƠNG VIỆT PHƯƠNG

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

Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ Mã số: 9340405

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Người hướng dẫn khoa học: 1. TS. TRẦN THỊ THU HÀ 2. TS. NGUYỄN TIẾN ĐẠT

HÀ NỘI - 2023

LỜI CAM ĐOAN

Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam kết bằng danh dự cá nhân rằng chuyên đề này do tôi tự thực hiện và không vi phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật.

Hà Nội, ngày tháng năm 2023 Nghiên cứu sinh

Trương Việt Phương

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin cảm ơn Ban giám hiệu, Viện Đào tạo Sau đại học Trường Đại học Kinh

tế TP. Hồ Chí Minh và Trường Đại học Kinh tế Quốc dân đã tạo mọi điều kiện để

chương trình hợp tác đào tạo tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin quản lý được diễn

ra thuận lợi.

Tôi xin cảm ơn cô TS. Trần Thị Thu Hà và thầy TS. Nguyễn Tiến Đạt, hai cán

bộ hướng dẫn khoa học, luôn dành thời gian đồng hành, hướng dẫn, hỗ trợ tôi rất nhiều

trong quá trình nghiên cứu và thực hiện luận án này.

Tôi xin cảm ơn tập thể lãnh đạo, quý thầy cô Viện Công nghệ thông tin và Kinh

tế số - Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, Khoa Công nghệ thông tin kinh doanh -

Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.

Tôi xin cảm ơn các chuyên gia đã hợp tác, đóng góp ý kiến quý báu giúp tôi hoàn

thiện luận án

Tôi xin đặc biệt gửi lời tri ân đến gia đình, bạn bè thân thiết đã luôn quan tâm,

động viên tôi trong những lúc khó khăn nhất.

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................... i

LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................ ii

MỤC LỤC .................................................................................................................... iii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................. vi

DANH MỤC CÁC HÌNH ........................................................................................... vii

DANH MỤC CÁC BẢNG ......................................................................................... viii

MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 1

1. Lý do hình thành luận án................................................................................... 1

2. Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................................... 4

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ..................................................................... 5

4. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 6

5. Khung nghiên cứu tổng quát của luận án ........................................................ 7

6. Những đóng góp mới của luận án ..................................................................... 8

7. Bố cục của luận án .............................................................................................. 9

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CÁC VẤN ĐỀ ........................... 10

LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN .................................................................................... 10

1.1 Các nghiên cứu về đại học thông minh ........................................................... 10

1.1.1 Hướng tiếp cận mô hình Đại học thông minh .............................................. 10

1.1.2 Hướng tiếp cận về cấp độ thông minh của đại học thông minh ................... 14

1.1.3 Hướng tiếp cận hệ thống đại học thông minh .............................................. 16

1.2 Các giải pháp thương mại về trường học thông minh .................................. 23

1.2.1 Giải pháp Hệ thống thông tin trường học .................................................... 23

1.2.2 Giải pháp trường học thông minh ................................................................ 25

1.3 Thực trạng hệ thống thông tin cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam ................................................................. 28

1.3.1 Vấn đề lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý .................................................... 29

1.3.2 Vấn đề các bên liên quan ............................................................................. 30

1.3.3 Vấn đề quy trình, phương pháp dạy - học .................................................... 30

1.3.4 Vấn đề dữ liệu .............................................................................................. 31

1.3.5 Vấn đề phần mềm ........................................................................................ 32

1.3.6 Vấn đề phần cứng......................................................................................... 32

1.4 Nhận định các khoảng trống nghiên cứu ....................................................... 33

Kết luận Chương 1 ................................................................................................... 34

CHƯƠNG 2. CÁC CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐẠI HỌC THÔNG MINH ................. 35

2.1 Các khái niệm và quan điểm về đại học thông minh..................................... 35

2.2 Các mô hình Đại học thông minh .................................................................... 36

2.2.1 Mô hình chuyển đổi giáo dục thông minh SMART .................................... 36

2.2.2 Mô hình Khái niệm Đại học thông minh ..................................................... 37

2.2.3 Mô hình Trưởng thành Thông minh ............................................................ 39

2.2.4 Mô hình V-SMARTH .................................................................................. 39

2.2.5 Mô hình Đại học SMARTI .......................................................................... 40

2.3 Mô hình năm thành phần hệ thống thông tin ................................................ 41

2.4 Cấp độ thông minh của đại học thông minh .................................................. 42

2.4.1 Phân định sáu cấp độ thông minh ................................................................ 42

2.4.2 Phân định năm cấp độ thông minh - 5C ....................................................... 45

2.5 Lý luận cho việc đề xuất mô hình ĐHTM trong luận án .............................. 46

Kết luận Chương 2 ................................................................................................... 49

CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH ISSL ................................................................. 50

3.1 Đề xuất mô hình ISSL tổng quát ..................................................................... 50

3.2 Áp dụng mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam ............................................................................... 60

3.2.1 Thiết kế nghiên cứu ...................................................................................... 60

3.2.2 Xây dựng bảng câu hỏi khảo sát, phỏng vấn ............................................... 61

3.2.3 Phân tích kết quả khảo sát, phỏng vấn chuyên gia ...................................... 63

3.2.4 Mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối

ngành kinh tế ở Việt Nam ...................................................................................... 66

Kết luận Chương 3 ................................................................................................... 93

CHƯƠNG 4. THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH ISSL TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH ............................................................................................... 94

4.1 Kế hoạch thực nghiệm ...................................................................................... 94

4.1.1 Mục tiêu ....................................................................................................... 94

4.1.2 Môi trường thực nghiệm .............................................................................. 94

4.1.3 Tiêu chí đánh giá .......................................................................................... 94

4.1.4 Các bước tiến hành ....................................................................................... 95

4.2 Triển khai thực nghiệm .................................................................................... 95

4.2.1 Đánh giá hiện trạng hoạt động quản lý đào tạo tại trường Đại học Kinh Tế

Tp.Hồ Chí Minh theo mô hình ISSL...................................................................... 95

4.2.2 Thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại trường Đại học

Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh ......................................................................... 107

Kết luận Chương 4 ................................................................................................. 119

PHẦN KẾT LUẬN .................................................................................................... 120

1. Tổng kết quá trình nghiên cứu ........................................................................ 120

2. Ý nghĩa và những đóng góp mới của luận án ................................................. 120

3. Hạn chế và hướng phát triển ........................................................................... 122

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ ........................ 123

TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 124

PHỤ LỤC ................................................................................................................... 133

Phụ lục 1: Thực trạng hệ thống thông tin hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam .................................................. 133

Phụ lục 2: Đánh giá mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần của mô hình ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam theo ý kiến chuyên gia ....................................................................... 144

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

CNTT Information Technology Công nghệ thông tin

CPS Cyber Physical System Hệ thống Thực - Ảo

ĐHQGHN Vietnam National University, Hanoi Đại học Quốc gia Hà Nội

ĐHTM Smart University Đại học thông minh

ERP Enterprise Resource Planning Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp

HTTT Information System Hệ thống thông tin

HUB Ho Chi Minh University of Banking Trường Đại học Ngân hàng Tp.Hồ

Chí Minh

ISSL Information System – Smart Levels Tích hợp hệ thống thông tin với cấp

độ thông minh

LGSP Local Government Service Platform

Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu cấp Bộ, cấp tỉnh

LMS Learning Management System Hệ quản trị đào tạo

NCS PhD Student Nghiên cứu sinh

NEU National Economics University Trường Đại học Kinh tế Quốc dân

NGSP National Government Service Platform Hệ thống kết nối, liên thông các hệ thống

thông tin ở Trung ương và địa phương

OU Ho Chi Minh City Open University Trường Đại học Mở Tp.Hồ Chí Minh

SMM Smart Maturity Model Mô hình Trưởng thành Thông minh

RFID Radio Frequency Identification Nhận dạng qua tần số vô tuyến

Tp.HCM Ho Chi Minh City Thành phố Hồ Chí Minh

UEH Trường Đại học Kinh tế Tp.Hồ Chí Minh

University Of Economics Ho Chi Minh City

UEL University of Economics and Law,

Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia Tp.Hồ Chí Minh

Vietnam National University Ho Chi Minh City

vHPC Virtual High - Performance Computing Ảo hóa hệ thống tính toán hiệu năng cao

IoT Internet of Things Internet vạn vật

AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo

vii

DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1. Khung nghiên cứu tổng quát của luận án dựa trên khung nghiên cứu các HTTT của Von Alan và cộng sự (2004) ..................................................................................... 7 Hình 1.1. Samsung Smart School .................................................................................. 26 Hình 1.2. Giải pháp Giáo dục thông minh của Huawei ................................................ 26 Hình 1.3. Khung giáo dục thông minh hơn của IBM .................................................... 27 Hình 1.4. Biểu đồ tỉ lệ số lượng chuyên gia theo trường và vị trí công việc ................ 29 Hình 2.1. Mô hình chuyển từ giáo dục truyền thống qua giáo dục SMART ................ 37 Hình 2.2. Mô hình ĐHTM V-SMARTH ....................................................................... 40 Hình 2.3. Mô hình 5 thành phần HTTT......................................................................... 41 Hình 2.4. Cơ sở lý luận đề xuất mô hình ISSL ............................................................. 48 Hình 3.1. Quá trình thực hiện nghiên cứu đề xuất mô hình ISSL ................................. 50 Hình 3.2. Mô hình ISSL tổng quát ................................................................................ 51 Hình 3.3. Quy trình nghiên cứu xác định các thành phần chi tiết của mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo các trường đại học khối kinh tế ........................................... 61 Hình 3.4. Số liệu thành phần đối tượng tham gia khảo sát nội dung (I), (II) ................ 63 Hình 3.5. Số liệu thành phần đối tượng tham gia khảo sát nội dung (III), (IV) ............ 64 Hình 3.6. Số liệu thành phần đối tượng tham gia khảo sát nội dung (V), (VI) ............. 65 Hình 3.7. Sơ đồ phân rã chức năng (BFD) của HTTT ĐHTM cho hoạt động.............. 68 quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ....................................................... 68 Hình 3.8. Thành phần ĐHTM - Quy trình cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam .................................................................................... 69 Hình 3.9. Mô hình kiến trúc HTTT ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế tại Việt Nam được xây dựng dựa trên mô hình ISSL ........ 92 Hình 4.1. Các bước tiến hành thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH 95 Hình 4.2. Đánh giá kết quả thực hiện công việc khối giảng viên UEH năm 2018 - 2020 .... 97 Hình 4.3. Đánh giá kết quả thực hiện công việc khối cán bộ quản lý UEH năm 2018 - 2020 ... 98 Hình 4.4. Sơ đồ tổng quát hệ thống mạng UEH (năm 2021) ...................................... 106 Hình 4.5. Mô hình kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo UEH xây dựng theo mô hình ISSL ............................................................................................................... 109 Hình 4.6. Các giai đoạn xây dựng ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH ... 110 Hình 4.7. Khung làm việc hệ thống vHPC .................................................................. 115 Hình 4.8. Mô hình kiến trúc tổng thể hệ thống đánh giá chất lượng khóa học ........... 117 sử dụng phương pháp tích hợp TOPSIS – AHP .......................................................... 117 Hình 4.9. Mô hình hỗ trợ sinh viên ra quyết định lựa chọn giảng viên phụ trách môn học dựa trên phương pháp phân lớp ................................................................................... 118

viii

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1. Nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận mô hình ĐHTM ...................... 12

Bảng 1.2. Nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận về cấp độ thông minh .............. 15

Bảng 1.3. Nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận hệ thống ................................... 19

Bảng 2.1. Các thành phần của ĐHTM - Mô hình Khái niệm ĐHTM ........................... 38

Bảng 2.2. Các cấp độ thông minh của ĐHTM .............................................................. 42

Bảng 2.3. Ma trận Thành phần - Tính năng .................................................................. 44

Bảng 2.4. Cấu trúc 5C và các cấp độ thông minh của ĐHTM ...................................... 45

Bảng 3.1. Năm thành phần của ĐHTM theo mô hình ISSL ......................................... 52

Bảng 3.2. Cấp độ thông minh của ĐHTM theo mô hình ISSL ..................................... 53

Bảng 3.3. Đánh giá cấp độ thông minh của các thành phần ĐHTM ............................. 55

Bảng 3.4. Các đặc trưng của các thành phần ĐHTM theo 5 cấp độ thông minh .......... 57

Bảng 3.5. Đề xuất các chức năng thông minh của thành phần ĐHTM – Phần mềm theo

các cấp độ thông minh 5C ............................................................................................. 82

Bảng 4.1. Đối sánh thành phần ĐHTM – Phần mềm và phần mềm tại UEH ............. 102

MỞ ĐẦU

1. Lý do hình thành luận án

Bối cảnh thứ nhất, năm 2014 đánh dấu sự quan tâm của các nhà nghiên cứu, các học viên và các nhà hoạch định chính sách về giáo dục thông minh, môi trường học tập thông minh, lớp học thông minh, trường học thông minh, đại học thông minh. Tiêu biểu cho làn sóng này là từ năm 2014 đến năm 2023 có mười (10) hội nghị quốc tế thường niên về giáo dục thông minh và học tập trực tuyến (KES International conference on Smart Education & e-Learning - SEEL) do tổ chức quốc tế KES tổ chức lần lượt tại Hy Lạp (2014, 2022), Ý (2015, 2023), Tây Ban Nha (2016), Bồ Đào Nha (2017), Úc (2018), Malta (2019), và Anh (2020, 2021); và có chín (9) hội nghị quốc tế thường niên về môi trường học tập thông minh (International Conference on Smart Learning Environments - ICSLE) tổ chức lần lượt tại Hồng Kông (Trung Quốc) (2014), Romania (2015), Tunisia (2016), Trung Quốc (2017, 2018, 2020, 2022), Mỹ (2019), Thái Lan (dự kiến 2023).

Các trường đại học trên thế giới nhanh chóng phát triển giáo dục thông minh, đại học thông minh với các công nghệ thông minh, và các thiết bị thông minh tạo ra cách tiếp cận sáng tạo đến các vấn đề: (1) giáo dục, học tập và các chiến lược giảng dạy, (2) các dịch vụ độc đáo cho sinh viên địa phương/ trực tiếp và từ xa/ trực tuyến, (3) thiết

lập các lớp học thông minh công nghệ cao với sự tương tác giữa sinh viên và giảng viên trực tiếp/ trực tuyến dễ dàng, (4) thiết kế và phát triển nội dung đa phương tiện trên nền web với các bài thuyết trình tương tác, bài giảng video, các câu hỏi và bài kiểm tra tương

tác, việc đánh giá kiến thức tức thì (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016).

Theo xu hướng chung của thế giới, các trường đại học ở Việt Nam đã tổ chức nhiều hội thảo bàn về “ Giáo dục 4.0” và “Đại học thông minh” (ĐHTM) có sự tham gia của nhiều trường đại học, ban, ngành, các chuyên gia, diễn giả trong và ngoài nước,

nhằm tìm kiếm giải pháp cho việc tiến tới “Giáo dục 4.0” như Hội thảo “Mô hình đại học 4.0 - Nền tảng giáo dục thế kỷ 21” do trường Đại học Nguyễn Tất Thành tổ chức (tháng 7/2017), Hội thảo “Ứng dụng Công nghệ 4.0 trong giáo dục - chia sẻ của Anh

Quốc với Việt Nam" do Bộ Thương mại Quốc tế Anh Quốc (DIT) phối hợp với Bộ Giáo dục và Đào tạo Việt Nam tổ chức (tháng 10/2018), Hội thảo khoa học quốc tế “Nhà trường thông minh trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0” do Sở Khoa học và Công nghệ - Trường Cao đẳng Lý Tự Trọng TP.HCM tổ chức (tháng 12/2018), Hội thảo "Nhu

cầu nhân lực cho phát triển trong bối cảnh cách mạng công nghiệp lần thứ 4 và đáp ứng của hệ thống giáo dục đại học Việt Nam" do trường Đại học Kinh Tế Tp.Hồ Chí Minh (UEH) tổ chức (tháng 11/2018), Hội thảo “Năng lực giảng viên, giáo viên đáp ứng giáo

dục 4.0” do trường Đại học sư phạm - Đại học Thái Nguyên tổ chức (tháng 12/2020),

Hội thảo quốc gia “Tự chủ đại học và xây dựng mô hình đại học thông minh – Từ lý luận đến thực tiễn” do trường Đại học Thủ Đô Hà Nội và trường Đại học Thủ Dầu Một tổ chức (tháng 1/2022)…

Bối cảnh thứ hai, các nghiên cứu và công bố về ĐHTM rất phong phú và tập trung vào ba hướng nội dung chính: (1) Mô hình ĐHTM, (2) Cấp độ thông minh của ĐHTM, (3) Hệ thống ĐHTM. Trong đó, các nghiên cứu và công bố đa phần tập trung ở hướng (3), hướng tới các giải pháp trường học thông minh, lớp học thông minh, hay các hệ hỗ trợ ra

quyết định trong lĩnh vực giáo dục. Tuy nhiên, các tiếp cận liên quan đến các nội dung (1) và (2) còn nhiều hạn chế (NCS sẽ làm rõ trong Chương 1 và Chương 2). Điều này chính là khoảng trống nghiên cứu để NCS hình thành luận án.

Bối cảnh thứ ba, nhiều trường đại học ở Việt Nam đã xây dựng các hệ thống thông tin (HTTT) phục vụ cho hoạt động của trường đại học nói chung và hoạt động quàn lý đào tạo nói riêng. Những HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo của các trường đại học Việt Nam có thể được phân làm ba nhóm chính: (1) trường đại học sử dụng giải

pháp Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) nước ngoài (như trường Đại học Hoa Sen sử dụng giải pháp Oracle); (2) trường đại học sử dụng phần mềm quản lý đào tạo trong nước (như Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (Tp.HCM), trường Đại học Kinh tế Tp.HCM (UEH), trường Đại học Mở Tp.HCM (OU), trường Đại học Kinh tế

Luật Tp.HCM (UEL) sử dụng phần mềm PSC); (3) trường đại học mà HTTT được xây dựng không đồng bộ, vì các phân hệ được xây dựng theo yêu cầu của từng thời kỳ. Bên cạnh đó, các trường cũng triển khai Hệ quản trị đào tạo (LMS), các phần mềm hỗ trợ

dạy - học trực tuyến, các cổng thông tin. Một số trường đại học lớn như trường Đại học Kinh tế Quốc dân (NEU), UEH đã mạnh dạn triển khai ĐHTM, bước đầu là sự đầu tư cho các giải pháp Trường học thông minh (Smart Campus), Thư viện thông minh (Smart Library) mang lại nhiều tiện ích cho người học cũng như đội ngũ cán bộ, người lao động của nhà trường. Điều này cho thấy nhu cầu phải cải tiến, nâng cấp hệ thống thông tin hiện có của của các trường đại học theo hướng cải thiện, nâng cao hiệu quả công việc và phục vụ tốt hơn nhu cầu của người học cũng như đội ngũ cán bộ, người lao động của

nhà trường.

Như vậy, xuất phát từ xu thế chuyển đổi từ mô hình giáo dục truyền thống sang mô hình giáo dục thông minh trên thế giới và Việt Nam; từ nhu cầu của xã hội; từ tầm nhìn, yêu cầu và mong đợi của Nhà nước; từ nhu cầu nội tại của các trường đại học hướng tới

tăng cường chất lượng, hiệu quả đào tạo và khả năng cạnh tranh thì việc chuyển đổi từ mô hình Đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM là vấn đề tất yếu của các trường đại học.

Bên cạnh các bối cảnh được nêu ở trên, các khối ngành đào tạo khác nhau có

các yêu cầu khác nhau về chương trình đạo tạo, phương pháp dạy - học, cơ sở vật chất, vấn đề về quản lý, quy định về an toàn và bảo mật thông tin. Ví dụ, các trường khối Khoa học Tự nhiên, Kỹ thuật, Công nghệ ngoài yêu cầu về phòng học lý thuyết, phòng thực hành tin học, các trường còn phải đầu tư rất lớn cho hệ thống phòng thí nghiệm, phòng thực hành, nhà xưởng; các trường khối Y Dược không thể tách rời hệ thống bệnh viện; các trường khối Nông - Lâm - Ngư phải quy hoạch ở các khu vực có điều kiện phát triển nông - lâm - ngư; các trường khối An ninh - Quốc phòng khác

biệt rất lớn về chính sách bảo mật, an ninh thông tin cũng như cơ chế nội trú; các trường khối kinh tế gắn với nền kinh tế, hoạt động của doanh nghiệp, đòi hỏi sự đầu tư cho các phòng mô phỏng hoạt động doanh nghiệp, phần mềm mô phỏng môi

trường kinh doanh, phòng học được thiết kế phù hợp cho vấn đề thảo luận nhóm. Vấn đề này cũng được thể hiện một phần trong danh mục giáo dục, đào tạo cấp IV trình độ đại học (Ban hành kèm theo thông tư số 24/2017/TT-BGDĐT ngày 10 tháng 10 năm 2017 của Bộ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo). Trong đó, Bộ Giáo dục và Đào

tạo chia các mã ngành đào tạo vào các khối ngành: Khoa học Tự nhiên, Kỹ thuật, Công nghệ, Nông - Lâm - Ngư, Y Dược, Khoa học Xã hội, Nhân văn, Ngoại ngữ, Sư phạm, Kinh tế và Quản lý, Văn hóa - Nghệ thuật, An ninh - Quốc phòng. Trong vấn đề tuyển sinh và đào tạo, các trường đại học ở Việt Nam cũng được phân biệt dựa

trên khối ngành đào tạo chính, ví dụ các trường đại học khối (ngành) Kinh tế và Quản lý (gọi tắt là các trường đại học khối kinh tế) là các trường đại học mà ngành đào tạo chính là kinh tế, kinh doanh và quản lý; các trường đại học khối Sư phạm mà ngành

đào tạo chính là sư phạm và giáo dục,v.v.

Hoạt động của trường đại học tương đối đa dạng và có thể được phân thành các hoạt động chính như: đào tạo, chăm sóc người học; nghiên cứu khoa học và chuyển giao tri thức; quản trị trường đại học, v.v. Các hoạt động này có liên quan mật thiết với nhau

và hướng tới thực hiện mục tiêu chung mà nhà trường đề ra. Trong các hoạt động của trường đại học, hoạt động đào tạo là chức năng chính mà cả xã hội quan tâm khi đề cập đến chức năng của trường đại học. Quản lý đào tạo là những tác động của chủ thể quản

lý vào quá trình giáo dục và đào tạo nhằm hình thành và phát triển toàn diện nhân cách sinh viên theo mục tiêu đào tạo của nhà trường. Hoạt động quản lý đào tạo bao gồm xây dựng chương trình đào tạo, tổ chức đào tạo, quản lý đội ngũ giảng viên và hoạt động dạy học, quản lý việc kiểm tra, đánh giá, cơ sở vật chất. Chính vì vậy, với giới hạn về

thời gian và nguồn lực, NCS giới hạn phạm vi nghiên cứu là hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam.

Tóm lại, dựa trên những cơ sở được trình bày ở trên, có thể thấy việc chuyển đổi

từ mô hình đại học truyền thống sang mô hình đại học thông minh là xu thế tất yếu của các trường đại học, trong đó có các trường đại học khối ngành kinh tế. Bên cạnh đó, hoạt động quản lý đào tạo là một trong chức năng chính cần phải quan tâm trong xu thế chuyển đổi này. Do đó, việc lựa chọn luận án “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” sẽ góp phần bổ sung về mặt tri thức và phương pháp luận cho việc chuyển đổi từ mô hình Đại

học truyền thống sang mô hình ĐHTM, đồng thời mang đến những giá trị thiết thực cho quá trình xây dựng ĐHTM. Phạm vi nghiên cứu chính của luận án sẽ tập trung vào nhóm các trường đại học khối ngành kinh tế và hoạt động quản lý đào tạo. Ngoài ra, trong

phạm vi của luận án, do hiện nay các trường đại học cần thực hiện công tác hậu kiểm, cải tiến và nâng cao chất lượng chương trình đào tạo nên khi đề cập đến hoạt động quản lý đào tạo, NCS đề xuất tiếp cận các hoạt động theo vòng đời sinh viên từ khi là Thí sinh, trở thành Sinh viên và Tốt nghiệp, Đi làm.

2. Mục tiêu nghiên cứu

2.1. Mục tiêu nghiên cứu của luận án

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của luận án là nghiên cứu xây dựng mô hình

ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam. Nhằm đạt được mục tiêu tổng quát, những nội dung nghiên cứu chính của luận án bao gồm:

(1) Đề xuất mô hình ĐHTM tổng quát dựa trên sự tích hợp giữa HTTT và các cấp độ thông minh của ĐHTM, sau đây sẽ gọi ngắn gọn là mô hình ISSL (Information System – Smart Levels). Việc tích hợp này giúp cho các mục tiêu xây dựng ĐHTM trở nên rõ ràng, hướng tới việc ĐHTM đạt các cấp độ thông

minh cao hơn. Mô hình đề xuất mang tính tổng quát, có thể áp dụng cho các trường đại học thuộc các khối ngành đào tạo khác nhau.

(2) Áp dụng mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam. Mô hình tổng quát được đề xuất ở mục tiêu đầu sẽ được cụ thể hóa cho hoạt động quản lý đào tạo của các trường đại học khối ngành kinh tế.

Việc tập trung nghiên cứu nhóm các trường đại học khối ngành kinh tế và hoạt

động quản lý đào tạo nhằm đảm bảo khả năng thu thập dữ liệu, thông tin được đầy đủ và đặc trưng, đồng thời giúp mô hình đề xuất mang tính thực tế, thuyết phục.

(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. Mô hình này làm căn cứ để các trường đại học khối kinh tế tại Việt Nam triển khai xây dựng ĐHTM.

(4) Thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH thông qua việc (1) Đánh giá hiện trạng hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL, (2) Đề xuất mô hình kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL, (3) Xác định lộ trình triển khai và các

đề xuất nhằm hướng UEH đạt đến các cấp độ thông minh khác nhau, (4) Xây dựng 3 hệ thống trong mô hình ISSL. Với việc UEH đang bắt đầu quá trình chuyển đổi số và NCS là giảng viên khoa Công nghệ Thông tin Kinh

doanh thuộc UEH, NCS sẽ có lợi thế trong việc tiếp cận, tham dự vào quá trình chuyển đổi số của UEH và áp dụng thực nghiệm một số hệ thống của mô hình ISSL.

2.2. Câu hỏi nghiên cứu của luận án

Từ mục tiêu nghiên cứu của luận án, những câu hỏi nghiên cứu sau đây được

đặt ra:

(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?

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận án là mô hình ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam. Tuy nhiên, để có cơ sở lý luận và thực tiễn cho việc xây dựng mô hình ĐHTM, luận án xác định đối tượng nghiên cứu gián tiếp là những HTTT phục vụ hoạt động quản lý đào tạo của các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam.

3.2. Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu của luận án là những hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam. Về mặt thực tiễn, mặc dù luận án “thực nghiệm tại UEH” nhưng NCS cũng mở rộng thu thập dữ liệu khảo sát, phỏng vấn chuyên gia từ 6 trường đại học khối kinh tế điển hình trên các vùng miền khác nhau: (1) trường Đại học Kinh tế Tp.HCM (UEH), (2) trường Đại học Mở Tp.HCM (OU); (3) trường Đại học Ngân hàng Tp.HCM (HUB), (4) trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia Tp.HCM (UEL), (5) trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế (HCE),

(6) trường Đại học Kinh tế Quốc Dân (NEU); các chuyên gia CNTT/HTTT từ các trường: trường Đại học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Tp.HCM; trường Đại học Công nghệ Sài Gòn; trường Đại học Sư phạm Tp.HCM; và các chuyên gia khác. Với phạm

vi như trên, luận án có đầy đủ cơ sở cho việc đảm bảo tính khoa học và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

4. Phương pháp nghiên cứu

Nhằm đạt được mục tiêu đặt ra, luận án sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau:

• Thứ nhất, sử dụng phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết để phân tích các mô hình ĐHTM, các giải pháp, các cấp độ thông minh của ĐHTM, và mô hình các thành phần của HTTT từ đó tổng hợp đề xuất mô hình ĐHTM theo hướng tiếp cận tích hợp HTTT và các cấp độ thông minh khác nhau của ĐHTM.

• Thứ hai, sử dụng phương pháp khảo sát, phỏng vấn bán cấu trúc các chuyên gia, người sử dụng HTTT trường đại học từ đó xác định những thành phần cần

thiết và mức độ cần thiết của các thành phần trong mô hình ĐHTM áp dụng cho hoạt động quản lý đào tạo các trường đại học khối kinh tế tại Việt Nam.

• Thứ ba, sử dụng phương pháp tổng hợp, phân tích tài liệu, phỏng vấn có cấu trúc các chuyên gia để đưa ra giải pháp cho việc áp dụng mô hình ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại trường Đại học Kinh tế Tp.HCM.

• Thứ tư, sử dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm để hiện thực hóa ba hệ thống tại trường Đại học Kinh tế Tp.HCM; từ đó cho thấy cho thấy tính khả thi

của mô hình ĐHTM đã được đề xuất: (1) triển khai nghiên cứu, cài đặt Ảo hóa hệ thống tính toán hiệu năng cao (Virtual High - Performance Computing - vHPC) phục vụ cho các bài toán ĐHTM; (2) xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định đánh giá chất lượng khóa học; (3) Xây dựng hệ thống hỗ trợ sinh viên ra quyết định lựa chọn giảng viên phụ trách môn học.

5. Khung nghiên cứu tổng quát của luận án

Hình 1. Khung nghiên cứu tổng quát của luận án dựa trên khung nghiên cứu các HTTT của Von Alan và cộng sự (2004)

Nguồn NCS đề xuất

Dựa trên khung nghiên cứu các HTTT của Von Alan và cộng sự (2004), NCS đã

đưa ra khung nghiên cứu tổng quát (Hình 1) thể hiện tóm tắt toàn bộ quá trình nghiên cứu thực hiện luận án, bao gồm: (1) Xuất phát từ xu thế chuyển đổi từ mô hình đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM, từ những nghiên cứu về ĐHTM, từ những giải pháp

thương mại về ĐHTM, từ thực trạng HTTT phục vụ hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam, từ sự khác biệt giữa các trường đại học theo nhóm ngành đào tạo chính, và từ sự đa dạng của các hoạt động trong trường đại học, NCS đã xác định các khoảng trống nghiên cứu và chứng minh tính cấp thiết của nghiên

cứu; (2) Dựa trên cơ sở lý thuyết về các mô hình ĐHTM, về mô hình năm thành phần

HTTT, về các cấp độ thông minh của ĐHTM, về các giải pháp ĐHTM, NCS đã phân tích và đề xuất mô hình ĐHTM tổng quát dựa trên sự tích hợp giữa HTTT và các cấp độ thông minh của ĐHTM và đặt tên ngắn gọn là mô hình ISSL (Information System – Smart Levels), mô hình có thể áp dụng cho các trường đại học thuộc các khối ngành đào tạo khác nhau; (3) NCS sử dụng phương pháp khảo sát, phỏng vấn bán cấu trúc các chuyên gia nhằm xác định những thành phần cần thiết và mức độ cần thiết của các thành phần trong mô hình ISSL áp dụng cho hoạt động quản lý đào tạo các trường đại học

khối kinh tế tại Việt Nam; (4) NCS sử dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm để áp dụng mô hình ISSL cho UEH, và hiện thực hóa ba hệ thống tại UEH.

6. Những đóng góp mới của luận án

Kết quả nghiên cứu của luận án có những đóng góp cả về mặt lý thuyết khoa học

và thực tiễn, bao gồm:

Về mặt lý thuyết khoa học: (1) Luận án đóng góp cơ sở lý luận về sự cần thiết của mô hình ĐHTM trong việc

chuyển đổi từ mô hình Đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM.

(2) Luận án đã xây dựng mô hình ISSL là mô hình ĐHTM dựa trên sự tích hợp

HTTT và các cấp độ thông minh.

(3) Luận án cung cấp kết quả áp dụng cụ thể mô hình ISSL cho hoạt động quản lý

đào tạo tại các trường đại học khối Kinh tế ở Việt Nam.

(4) Luận án cũng cung cấp cách thức đánh giá cấp độ thông minh của từng thành

phần HTTT của ĐHTM.

Về mặt thực tiễn: (1) Luận án ứng dụng mô hình ISSL để đánh giá thực trạng triển khai ĐHTM tại UEH. (2) Luận án đề xuất các giai đoạn triển khai mô hình ISSL tại UEH có thể dùng

làm cơ sở để triển khai và hoàn thiện ĐHTM tại UEH.

(3) Trong quá trình thực nghiệm mô hình ISSL tại UEH, NCS cùng nhóm nghiên cứu đã xây dựng hệ thống vHPC dùng làm cơ sở hạ tầng triển khai các ứng

dụng ĐHTM.

(4) Trong quá trình thực nghiệm mô hình ISSL tại UEH, NCS cùng nhóm nghiên cứu đã xây dựng Hệ thống hỗ trợ ra quyết định giúp đánh giá chất lượng khóa học dựa trên bộ tiêu chí Newhouse ICT. Kết quả sinh ra từ hệ thống giúp cải

thiện chất lượng khóa học.

(5) Trong quá trình thực nghiệm mô hình ISSL tại UEH, NCS đã xây dựng Hệ thống hỗ trợ sinh viên ra quyết định trong việc lựa chọn lớp học phần theo giảng viên phụ trách.

7. Bố cục của luận án

Nội dung của luận án được trình bày theo bố cục như sau:

Mở đầu: Phần này sẽ trình bày tổng quan về luận án bao gồm: lý do hình thành luận án, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu,

phương pháp nghiên cứu. Ngoài ra, phần này cũng trình bày khung nghiên cứu và những đóng góp mới của luận án.

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu và các vấn đề liên quan đến luận án. Chương này lược khảo tổng quan các hướng nghiên cứu về ĐHTM. Bên cạnh đó,

chương 1 cũng đề cập đến các giải pháp thương mại về trường học thông minh, và thực trạng hệ thống thông tin quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế tại Việt Nam. Từ đó, NCS rút ra được các khoảng trống nghiên cứu.

Chương 2: Các cơ sở lý luận về đại học thông minh. Chương này trình bày các khái niệm và quan điểm về ĐHTM. Đặc biệt, chương này trình bày chi tiết về các mô hình ĐHTM, mô hình năm thành phần HTTT, các cấp độ thông minh của ĐHTM. Từ đó, NCS đưa ra lý luận cho việc đề xuất mô hình ĐHTM dựa trên sự tích hợp giữa HTTT

và các cấp độ thông minh của ĐHTM (Mô hình ISSL).

Chương 3: Đề xuất mô hình ISSL. Trong chương này, NCS đã đề xuất mô hình ISSL tổng quát. Từ đó, NCS tiến hành khảo sát, phỏng vấn các chuyên gia nhằm xác định

các thành phần ĐHTM theo mô hình ISSL, và đã đề xuất mô hình kiến trúc HTTT theo mô hình ISSL cho hoạt động quàn lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam.

Chương 4: Thực nghiệm mô hình ISSL tại trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh. Trong chương này, NCS đề ra kế hoạch thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt đông quản lý đào tạo tại UEH. Trên cơ sở đó, NCS triển khai việc thực nghiệm thông qua việc (1) Đánh giá hiện trạng hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL, (2) Đề xuất mô hình kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô

hình ISSL, (3) Xác định lộ trình triển khai và các đề xuất nhằm hướng UEH đạt đến các cấp độ thông minh khác nhau, (4) Xây dựng 3 hệ thống trong mô hình ISSL.

Kết luận. NCS tổng kết quá trình nghiên cứu, xác định ý nghĩa và những đóng góp mới của luận án. Bên cạnh đó, NCS cũng xác định những hạn chế và hướng phát

triển tiếp theo của nghiên cứu.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

Trong chương này, NCS trình bày các nghiên cứu về ĐHTM và phân loại các nghiên cứu theo các hướng tiếp cận mô hình, cấp độ thông minh, và hệ thống. Bên cạnh đó, NCS cũng trình bày và phân tích các giải pháp thương mại về trường học thông minh, và xác định việc xây dựng ĐHTM hoàn toàn khả thi. Ngoài ra, NCS cũng tiến hành khảo sát về thực trạng HTTT phục vụ cho hoạt động quản lý đào tạo tại 4 trường đại học khối kinh tế tại khu vực Tp.HCM. Thông qua các phân tích, NCS xác định khoảng trống nghiên cứu mà luận án hướng tới và thấy được cần có một mô hình ĐHTM làm căn cứ để các trường đại học khối kinh tế xây dựng và triển khai ĐHTM.

1.1 Các nghiên cứu về đại học thông minh

1.1.1 Hướng tiếp cận mô hình Đại học thông minh

Mục tiêu chính của các nghiên cứu theo hướng tiếp cận mô hình là xác định các

đặc trưng của ĐHTM, làm căn cứ cho việc chuyển đổi mô hình Đại học truyền thống

sang mô hình ĐHTM. Tiêu biểu cho hướng tiếp cận này là mô hình SMART, mô hình

chuyển đổi giáo dục thông minh của chính phủ Hàn Quốc công bố, được UNESCO xem

như là ví dụ điển hình về chính sách cải thiện hệ thống giáo dục quốc gia của chính phủ,

định hướng việc cá nhân hóa môi trường học và hiệu quả cho người học ở thế kỉ 21

(Lim, C., & Kye, B., 2019). Mô hình này tập trung 3 vấn đề: (1) Phương pháp sư phạm

mới không chỉ xử lý các chữ cái và số mà còn giải quyết các âm thanh và hình ảnh cùng

với tất cả các loại dữ liệu đa phương tiện khác; (2) Giáo viên và học sinh có tầm quan

trọng như nhau trong các lớp học; (3) Môi trường học tập giàu tài nguyên (tài nguyên

giáo dục mở) sẽ được triển khai dưới dạng đám mây nội dung (Chun, 2013). Mô hình

này đề cập 3 vấn đề đặc trưng của ĐHTM, là kim chỉ nam giúp các nhà nghiên cứu, nhà

hoạch định chính sách giáo dục, các trường xây dựng các giải pháp chuyển đổi giáo dục

theo hướng thông minh hơn. Tuy nhiên, mô hình mang tính tổng quát và không đưa ra

bước thực hiện chuyển đổi cụ thể.

Nghiên cứu của Serdyukova, N. A. và cộng sự (2016) đã đưa ra Mô hình Khái

niệm ĐHTM. Theo mô hình này, ĐHTM được mô tả gồm nhiều phần tử có thể dược

chọn từ các tập hợp chính: Tính năng, Bên liên quan, Chương trình học, Phong cách sư

phạm, Phòng học, Phần mềm, Phần cứng, Công nghệ, Nguồn lực (Serdyukova, N. A. và

cộng sự, 2016). Nhóm tác giả đã đưa ra định nghĩa, đặc điểm, ví dụ của các thành phần

này làm căn cứ cho việc xây dựng ĐHTM. Mô hình mang tính mở cao, liệt kê toàn bộ

các thành phần có thể có của ĐHTM. Hạn chế của mô hình là các thành phần có thể

trùng lắp nhau 1 phần (NCS phân tích chi tiết trong chương 2), điều này có thể gây khó

khăn cho việc xây dựng HTTT tổng thể của ĐHTM.

Heinemann, C. và Uskov, V. L. (2018) đề xuất Mô hình Trưởng thành Thông

minh (Smart Maturity Model: SMM). SMM là một phương pháp luận được sử dụng để

thiết kế, phát triển và cải tiến liên tục các chức năng nghiệp vụ chính của ĐHTM như

giáo dục, giảng dạy, học tập, nghiên cứu, dịch vụ, tuyển sinh, quản lý, quản trị, kiểm

soát, an ninh, an toàn, v.v. Theo SMM, đại học thực hiện giáo dục thông minh có năm

mức độ sẵn sàng (mức độ tham gia của giảng viên và cán bộ quản lý vào việc học và sử

dụng công nghệ tiên tiến trong giảng dạy, triển khai và sử dụng phương pháp sư phạm

thông minh): (R1) Khởi đầu, (R2) Hoàn thiện, (R3) Tiêu chuẩn hóa, (R4) Định lượng

hóa và (R5) Tối ưu hóa (Heinemann, C., Uskov, V. L. ,2018). Mô hình này xem đại học

đã thông minh và việc đảm bảo sự vận hành của ĐHTM được xác định thông qua mức

độ sẵn sàng của bên tham gia vận hành ĐHTM.

Việt Nam cũng có các nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận mô hình

ĐHTM. Dựa trên các nghiên cứu về ĐHTM và thực tiễn tại Đại học Quốc gia Hà Nội

(ĐHQGHN), Nguyễn Hoàng Sơn (2019) đã đề xuất Mô hình Phát triển đại học số -

ĐHTM, ĐHQGHN VNU 4.0 (2020-2025). Đây là mô hình triển khai ĐHTM áp dụng

cho ĐHQGHN giai đoạn 2020-2025. Theo mô hình, ĐHQGHN có vai trò chỉ đạo, quản

lý, điều hành toàn bộ hoạt động quản lý, giảng dạy, học tập, nghiên cứu của các đơn vị

thành viên và trực thuộc ĐHQGHN trên nền tảng số 4.0 (Dữ liệu lớn – Big Data, Trí tuệ

nhân tạo - AI, Kết nối vạn vật - IoT, Điện toán đám mây – Cloud Computing, Ứng dụng

di động - App…). Bên cạnh đó, mô hình cũng thể hiện trung tâm Thông tin - Thư viện,

ĐHQGHN (VNU-LIC) có vai trò xây dựng và phát triển học liệu số phục vụ cho toàn

bộ ĐHQGHN (Nguyễn Hoàng Sơn, 2019). Mô hình mang tính chất tham khảo về 1

trường hợp triển khai cụ thể ĐHTM và vai trò của các đơn vị liên quan về mặt tổ chức

trong ĐHTM.

Nguyễn Hữu Đức và các cộng sự (2020) dựa trên mô hình SMART của chính

phủ Hàn Quốc, đối sánh với thực tế của các cơ sở giáo dục đại học tại Việt Nam, đã đưa

ra mô hình V-SMARTH. Thông qua mô hình V-SMARTH, ĐHTM được mô tả bao

gồm sáu thành tố cơ bản: Tài nguyên số, Học liệu truy cập mở, Môi trường dạy - học

ảo, Nhu cầu học tập cá nhân, Phương pháp dạy - học có tương tác và Hạ tầng số. Bên

cạnh đó, nhóm nghiên cứu cũng đưa ra ba trụ cột quy tụ các thành tố trên, đó là: Số hóa,

Mô hình dạy - học dựa trên công nghệ số và Quá trình chuyển đổi số toàn diện hệ thống

(Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020). Mô hình này mang tính tổng quát tổng hợp phần

lớn các vấn đề đặc trưng của ĐHTM. Mặc dù nhóm tác giả, trong nghiên cứu của mình,

có đề cập đến các cấp độ thông minh của ĐHTM nhưng họ vẫn chưa tích hợp các cấp

độ thông minh của ĐHTM vào mô hình V-SMARTH.

Mô hình SMARTI, Nguyễn Hữu Thành Chung và cộng sự đề xuất (2020), đề cập về nội dung đào tạo (Mục tiêu và chuẩn đầu ra, Chương trình đào tạo, Dạy - Học,

Đánh giá), và hệ sinh thái đại học đổi mới sáng tạo (công bố quốc tế chất lượng cao, hoạt động đổi mới sáng tạo, gắn với công nghiệp và mức độ quốc tế hóa cao) (Nguyễn Hữu Thành Chung và cộng sự, 2020). Mô hình này tập trung chủ yếu vào mục tiêu đảm bảo chất lượng đào tạo theo hướng đổi mới sáng tạo.

Dưới đây là bảng tổng hợp nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận mô hình ĐHTM:

Bảng 1.1. Nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận mô hình ĐHTM

STT Mô hình Tác giả Nội dung đề cập Nhận xét NCS

1 Mô hình

SMART Chính phủ Hàn Quốc Phương pháp sư phạm, vai trò giáo viên và học Xác định 3 vấn đề của trưng đặc

sinh, tài nguyên giáo dục mở.

ĐHTM. Không đưa ra các bước thực hiện cụ thể.

2 Mô hình Serdyukova, Tính năng, bên liên Mang tính mở cao.

Khái niệm ĐHTM N. A. và cộng sự (2016)

quan, chương trình học, phong cách sư phạm, phòng học, phần mềm, phần cứng, công nghệ, Liệt kê toàn bộ các thành phần có thể có của ĐHTM. Các thành phần có thể

nguồn lực. lắp nhau 1

trùng phần.

3 Mô hình

Heinemann, C. & Uskov, V. L. Quan tâm mức độ sẵn sàng của bên Trưởng Mức độ tham gia của giảng viên và cán bộ

(2018)

thành Thông minh

quản lý vào việc học và sử dụng công nghệ tiên tiến trong giảng dạy, triển khai và sử dụng tham gia vận hành ĐHTM. Không đề cập các thành phần còn lại của ĐHTM.

STT Mô hình Tác giả Nội dung đề cập Nhận xét NCS

phương pháp sư phạm thông minh.

4 Mô hình Vai trò của các đơn vị Mang tính chất tham

Nguyễn Hoàng Sơn (2019)

triển Phát Đại học số - ĐHTM, trong ĐHQGHN trên nền tảng số 4.0. Đặc biệt, vai trò xây dựng khảo cho 1 trường hợp triển khai cụ thể ĐHTM về vai trò của

các đơn vị liên quan.

và phát triển học liệu số phục vụ cho toàn bộ ĐHQGHN.

ĐHQGHN VNU 4.0 (2020- 2025)

5 Mô hình V- Nguyễn Hữu Tài nguyên số, học liệu Mô hình tổng hợp

SMARTH

Đức và các cộng sự (2020)

truy cập mở, môi trường dạy-học ảo, nhu cầu học tập cá nhân, phần lớn các vấn đề đặc của trưng ĐHTM. Mang tính

tổng quát.

phương pháp dạy-học có tương tác và hạ tầng số. Dựa trên: Số hóa,

mô hình dạy-học dựa trên công nghệ số và quá trình chuyển đổi số toàn diện hệ thống.

Nguyễn Hữu 6 Mô hình Nội dung đào tạo, và hệ Tập trung chủ yếu

SMARTI

sinh thái đại học đổi mới sáng tạo.

Thành Chung sự cộng và (2020) vào mục tiêu đảm bảo chất lượng đào tạo theo hướng đổi

mới sáng tạo.

Nguồn NCS tổng hợp

Nhìn chung, các nghiên cứu về mô hình ĐHTM mang tính tổng quát, chỉ tập trung vào những thành phần đặc trưng và đặc điểm tiêu biểu của ĐHTM, thể hiện sự khác biệt của mô hình ĐHTM so với mô hình đại học truyền thống. Các mô hình trên

mang tính chất tham khảo, làm căn cứ, và là kim chỉ nam giúp các trường đại học chuyển

đổi từ mô hình Đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM.

1.1.2 Hướng tiếp cận về cấp độ thông minh của đại học thông minh

Các nghiên cứu theo hướng tiếp cận cấp độ thông minh nhằm phân định các cấp

độ của ĐHTM và các đặc điểm của chúng. Việc phân định cấp độ thông minh là căn cứ

nhằm cải thiện và nâng cao cấp độ thông minh của ĐHTM. Trong nghiên cứu đầu tiên

về cấp độ thông minh của ĐHTM, Uskov, V. L. và cộng sự (2016) đã chia cấp độ thông

minh của ĐHTM thành sáu cấp độ thông minh và được sắp xếp tăng dần từ thấp đến

cao, bao gồm: (1) Thích ứng (Adaptation), (2) Cảm biến và thu thập dữ liệu (Sensing/

Awareness), (3) Suy luận (Inferring /Logical Reasoning), (4) Tự học (Self - Learning),

(5) Dự đoán (Anticipation), và (6) Tự tổ chức và tái cấu trúc (Self - Organization and

Re - Structuring) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016). Trong nghiên cứu tiếp theo (2021),

do nhận thấy sự không hợp lý trong sự sắp xếp cấp độ thông minh của ĐHTM, Uskov,

V. L. và cộng sự đã sắp xếp lại thứ tự sáu cấp độ thông minh của ĐHTM: (1) Cảm biến

và thu thập dữ liệu, (2) Suy luận, (3) Tự học, (4) Thích ứng, (5) Dự đoán, và (6) Tự tổ

chức và tái cấu trúc (Uskov, V. L. và cộng sự, 2021).

Uskov, V. L. và cộng sự (2018) đã xây dựng Ma trận Thành phần - Tính năng

dựa trên Mô hình Khái niệm ĐHTM (Serdyukova, N. A. và cộng sự, 2016) và sáu cấp

độ thông minh của ĐHTM (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016). Ma trận này hỗ trợ các nhà

thiết kế của ĐHTM có thể đánh giá đúng cấp độ thông minh của ĐHTM theo từng chi

tiết thành phần, và cải thiện cấp độ thông minh của từng chi tiết thành phần trong tương

lại (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018).

Nguyễn Hữu Đức và cộng sự (2020) đề xuất sử dụng cấu trúc 5C trong thiết kế

kiến trúc của các hệ thống Thực - Ảo (Cyper Physical System - CPS) để phân định cấp

độ thông minh của ĐHTM. Cấu trúc 5C thể hiện các cấp độ thông minh tăng dần từ thấp

đến cao gồm: (1) Thu nhận và kết nối thông tin (Connection), (2) Chuyển đổi thông tin

và số hóa (Conversion), (3) Phân tích và chẩn đoán (Cyber), (4) Nhận diện và dự báo

(Cognition), (5) Tối ưu hóa (Configuration) (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020). Đây

là cách tiếp cận tiêu biểu trong việc xây dựng các nhà máy thông minh và đang được áp

dụng thực tế.

Dưới đây là bảng tổng hợp nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận về cấp độ

thông minh:

Bảng 1.2. Nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận về cấp độ thông minh

STT Tác giả Nội dung đề cập Nhận xét NCS

(1) Thích ứng, (2) Cảm biến Sắp xếp (1) Thích ứng là

1 Uskov, V. L. và cộng sự (2016)

cấp thông minh đầu tiên chưa hợp lý.

và thu thập dữ liệu, (3) Suy luận, (4) Tự học, (5) Dự đoán, và (6) Tự tổ chức và tái cấu trúc.

2 Uskov, V. L. và cộng sự (2018)

Ma trận Thành phần - Tính năng dựa trên Mô hình Khái niệm ĐHTM (Serdyukova, N. A. và cộng sự, 2016) và sáu Công cụ hữu hiệu giúp nhà thiết kế ĐHTM, các nhà quản lý và các bên liên quan dễ dàng nhận biết đại

cấp độ thông minh của ĐHTM (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016).

học của họ hiện nay có gọi là ĐHTM hay chưa, và nếu đạt được ĐHTM thì đã đến cấp độ nào.

3 Uskov, V. L. và cộng sự (2021)

(1) Cảm biến và thu thập dữ liệu, (2) Suy luận, (3) Tự học, (4) Thích ứng, (5) Dự đoán, và Cấp độ (4) Thích ứng là một bộ phận của cấp độ (6) Tự tổ chức và tái cấu trúc,

(6) Tự tổ chức và tái cấu trúc.

nên việc phân định giữa 2 cấp độ này mang tính chất tương đối chủ quan và dễ tạo nhầm lẫn cho người thực hiện.

4 Nguyễn Hữu Đức và cộng sự (2020) (1) Thu nhận và kết nối thông tin, (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa, (3) Phân tích và Cách tiếp cận tiêu biểu trong việc xây dựng các nhà máy thông minh (đang áp

dụng thực tiễn)

chẩn đoán, (4) Nhận diện và dự báo, (5) Tối ưu hóa.

Nguồn NCS tổng hợp

Nhìn chung, việc phân định cấp độ thông minh của ĐHTM là hoàn toàn cần thiết, góp phần giúp việc cải tiến và xây dựng ĐHTM ngày càng thông minh hơn. Tuy nhiên,

các nghiên cứu chỉ đưa ra đặc điểm điển hình về tính chất thông minh theo từng cấp độ

mà chưa có bộ tiêu chí cụ thể, chi tiết để đánh giá từng cấp độ thông minh của ĐHTM.

1.1.3 Hướng tiếp cận hệ thống đại học thông minh

Các nghiên cứu ban đầu về ĐHTM tập trung chủ yếu vào công nghệ ứng dụng

vào hoạt động của trường học. Cách tiếp cận theo hướng hệ thống giúp cho các bên liên quan dễ dàng nhận thấy trường đại học trở nên thông minh hơn thông qua các lợi ích mà công nghệ mang lại. Các nghiên cứu của các nhóm tác giả Abbasi, A. Z., & Shaikh, Z.

A. (2008); Nie, X. (2013); Sammeta, S. G., & Madara, S. R. (2018) trình bày việc phát triển ĐHTM dựa trên việc triển khai và sử dụng tích cực công nghệ RFID, cảm biến và cộng nghệ IoT, triển khai cho: hệ thống nhận dạng khuôn mặt, hệ thống thông minh vật lý - ảo về an toàn và bảo mật, công nghệ nhận biết vị trí (trong nhà, ngoài trời), hệ thống

nhận dạng cử chỉ, hệ thống nhận thức về bối cảnh.

Nghiên cứu của J. Fan và K. Stewart (2014) giới thiệu một khuôn khổ dựa trên bản thể học để lập mô hình, phân tích và hình dung chuyển động của con người liên

quan đến các hoạt động theo lịch trình thông qua tích hợp các công nghệ web ngữ nghĩa.

Bên cạnh đó, cũng có nhiều nghiên cứu liên quan giải pháp lớp học thông minh. Koper, R. (2014) đề xuất phát triển môi trường học tập thông minh dựa trên ý tưởng thiết lập một tập hợp các mức độ của các địa điểm thực và kỹ thuật số mà qua đó học

sinh có thể học tại bất kỳ nơi đâu thông qua nhận thức ngữ cảnh. Các nghiên cứu của Chen, C. L. D. và cộng sự (2015); Songkram, N. và cộng sự (2021) đề cập phương pháp phát triển lớp học thông minh dựa trên ý tưởng có một lớp học được trang bị máy tính nối mạng và

các thiết bị nghe nhìn để cho phép giáo viên hướng dẫn giảng dạy cho học sinh ở các vùng sâu vùng xa cũng như khác biệt thể chất trong lớp học. Muzammul, M. (2019) lại tập trung vào việc đảm bảo chất lượng giáo dục bằng trí tuệ nhân tạo dựa trên hệ thống nhận dạng đa khuôn mặt và hệ thống nhận dạng biểu cảm khuôn mặt. Các phần mềm thương mại và mã

nguồn mở hỗ trợ sinh viên khiếm thị, khiếm thính cũng được chú trọng (Bakken, J. P. và cộng sự, 2016), (Bakken, J. P. và cộng sự, 2019), (Bakken, J. P. và cộng sự, 2021).

Các nghiên cứu của Uskov, V. L. và cộng sự (2015); Jensen, L., và Konradsen,

F. (2018) cũng đưa ra phương pháp phát triển lớp học thông minh dựa trên ý tưởng về thế hệ tiếp theo của hệ thống lớp học thông minh cần nhấn mạnh đáng kể không chỉ các tính năng phần mềm/ phần cứng mà còn cả các tính năng và chức năng “thông minh” của hệ thống thông minh. Do đó, thế hệ lớp học thông minh tiếp theo cần chú ý nhiều

hơn đến việc thực hiện các mức độ trưởng thành “thông minh” hoặc cấp độ “thông minh” và khả năng của các công nghệ thông minh khác nhau.

Các nghiên cứu của Blau, I., và Shamir-Inbal, T. (2017); Li, K. (2019);Nguyễn

Hữu Đức và cộng sự (2020); Dahl, T. L. và cộng sự (2020); Lisitsyna, L. S. và cộng

sự (2020) đã đưa ra mô hình lớp học hỗn hợp (blended) và mô hình lớp học trực

tuyến trong các phòng học thông minh, sử dụng đa dạng các phương pháp dạy - học

khác nhau, tạo điều kiện cho người học tham gia vào các lớp học theo sự lựa chọn

của riêng của cá nhân. Bên cạnh đó, phòng thí nghiệm ảo được đề cập trong các

nghiên cứu của Kholoshnia, V. D., & Boldyreva, E. A. (2020); Larin, M. P., &

Gunko, A. V. (2021). Ngoài ra, kiến trúc phần cứng, phần mềm của phòng thực hành

lai (Hybrid online lab) và các tình huống học tập có thể sử dụng phòng thực hành lai

được làm rõ trong nghiên cứu của Wuttke, H. D. (2019); Henke, K. và cộng sự

(2021); Goldi-labs (2022).

Các nhà nghiên cứu còn tiếp cận ĐHTM dựa trên các tính năng, thành phần,

hệ thống. Uskov, V. L. và công sự trong hai nghiên cứu năm (2016), (2019) đã nhấn

mạnh thế hệ ĐHTM tiếp theo nên chú ý nhiều hơn đến việc triển khai các cấp độ

trưởng thành thông minh và khả năng của các công nghệ thông minh khác nhau.

Nhóm nghiên cứu cũng xác định 21 phần mềm, 15 công nghệ, 11 phần cứng, đặc

điểm chương trình giảng dạy thông minh, 11 phương pháp sư phạm thông minh, 6

cấp độ thông minh áp dụng cho thế hệ tiếp theo ĐHTM. Nghiên cứu góp phần giúp

các trường đại học truyền thống hiểu, xác định và đánh giá các con đường để chuyển

đổi thành ĐHTM.

Dựa trên nghiên cứu Uskov, V. L. và cộng sự (2016), Nguyễn Hữu Đức và cộng

sự (2020) đã đánh giá sáu loại hệ thống quan trọng nhất là: Hệ thống phát triển nội dung

học trước giờ học (12 chức năng quan trọng), Hệ thống ghi lại hoạt động trong giờ học

(10 chức năng quan trọng), Hệ thống hỗ trợ hoạt động sau giờ học (13 chức năng quan

trọng), Hệ thống hội nghị audio và video dựa trên web (10 chức năng quan trọng), Hệ

thống học cộng tác (15 chức năng quan trọng), Hệ thống nhận thức bối cảnh cho đại học

thông minh (13 chức năng quan trọng).

Nhằm làm tăng cấp độ thông minh của ĐHTM, có rất nhiều nghiên cứu tập trung

vào phân tích, khai phá dữ liệu và xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định trong giáo dục. Ví

dụ, nghiên cứu Oktavia, T., và Madyatmadja, E. D. (2018) đề xuất một mô hình giúp cơ

sở giáo dục đại học dễ dàng xác định mức độ lựa chọn của sinh viên vào chương trình

học hay hỗ trợ người học lựa chọn trường đại học trong nghiên cứu của Pardiyono, R.,

& Indrayani, R. (2019). Hệ thống cơ sở tri thức lý luận dựa trên trường hợp (Case Based

Reasoning Knowledge Base System - CBR-KBS), trong nghiên cứu của Dixit, P. và cộng

sự (2022), cho phép ban quản lý trường đại học lập kế hoạch dễ dàng hơn, chuyên nghiệp

hơn, có kinh nghiệm hơn và cụ thể theo ngành để đào tạo sinh viên tốt nghiệp. Bên cạnh

đó, các hệ thống học tập điện tử thông minh (Yan, H., & Li, Y., 2021), các hệ quản trị

đào tạo, các hệ quản trị đào tạo thông minh (Shukrullaevna, N. D., và Bahodirivich, R.

A., 2017), (Khoroshko, L. L. và cộng sự, 2019), (Choi, M. Y., 2019), (Al-Kindi, I., và

Al-Khanjari, Z., 2019), (Khoroshko, L. L. và cộng sự, 2020), (Khoroshko, L. L. và cộng

sự, 2021), (Muhtarom, M. và cộng sự, 2022), các thư viện thế hệ cá nhân người học

(Halibas, A. S. và cộng sự, 2019), (Štuikys, V. và cộng sự, 2020), các hệ thống hỗ trợ

dạy – học và đánh giá người học (Uskov, V. L. và cộng sự, 2020), (Oreshin, S. A. và

cộng sự, 2020), (Oprea, M., 2021), (Dataiku), (Waikato), (Uskov, V. L. và cộng sự,

2021) cũng được nghiên cứu phát triển dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo, học máy

nhằm phân tích cá nhân hóa theo dữ liệu người học, phân tích dự đoán kết quả học tập

của người học.

Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu xem xét nhiều yếu tố ảnh hưởng đến những

thay đổi trong khung pháp lý, kết quả học tập của sinh viên trong quá trình hội thảo

trước đó, đánh giá của nhà tuyển dụng và nhu cầu của thị trường lao động để thiết kế

hội thảo tự động cho một chuyên ngành sinh viên cụ thể. (Boldyreva, E. A., và Lisitsyna,

L. S., 2020), (Boldyreva, E. A., 2020).

Các nhóm nghiên cứu tại Việt Nam cũng có những công bố theo hướng này. Tiêu

biểu là Nguyễn Phương Thái và cộng sự (2018), đã phát triển công nghệ lõi và hệ thống

tự động thu thập dữ liệu, theo dõi, phân tích, và tổng hợp thông tin truyền thông xã hội

trực tuyến liên quan đến các hoạt động khoa học công nghệ và giáo dục đào tạo. Nhóm

nghiên cứu đã xây dựng phần mềm phân tích ứng dụng thí điểm tại ĐHQGHN với các

tính năng cao cấp được tùy biến để phân tích dữ liệu truyền thông trực tuyến về lĩnh vực

đào tạo, khoa học công nghệ.

Bên cạnh đó, hướng nghiên cứu xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định cũng được

lựa chọn như: bài toán tư vấn chọn nghề bằng công cụ Weka, tiến hành áp dụng dữ

liệu thực nghiệm cho bài toán, xác định độ chính xác cây quyết định, xây dựng tập luật

và kết quả thực nghiệm khi học sinh thực hiện chọn nghề trên hệ thống chọn nghề tại

trường Đại học Phạm Văn Đồng (Trần Quốc Chiến, 2019); hệ tư vấn giáo dục hướng

nghiệp bằng kỹ thuật mạng nơron nhân tạo để tư vấn giáo dục hướng nghiệp (Nguyễn

Cao Đức, 2019).

Dưới đây là bảng tổng hợp nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận hệ thống:

Bảng 1.3. Nghiên cứu về ĐHTM theo hướng tiếp cận hệ thống

STT Tác giả Nội dung đề cập Nhận xét NCS

1 Công nghệ RFID, cảm biến và công nghệ IoT áp dụng trường học thông minh

Thuộc nhóm giải pháp trường học thông minh

Abbasi, A. Z., & Shaikh, Z. A. (2008); Nie, X. (2013); J. Fan và K. Stewart (2014); Sammeta, S. G., & Madara, S. R. (2018)

2 Koper, R. (2014) Môi trường học tập thông minh thông qua nhận thức ngữ cảnh Thuộc nhóm giải pháp lớp học thông minh

Phát triển lớp học thông minh: dạy-

Chen, C. L. D. và cộng sự (2015); Songkram, N. và cộng sự (2021) Thuộc nhóm giải pháp lớp học thông minh học trực tuyến, trực tiếp, khác biệt thể chất; môi trường học tập ảo do lớp học thông minh cung cấp

4 Muzammul, M. (2019)

Theo dõi lớp học nhằm đảm bảo chất lượng giáo dục bằng trí tuệ nhân tạo dựa trên hai lý thuyết về 1) Hệ thống nhận dạng đa khuôn mặt 2) Hệ thống nhận dạng biểu cảm khuôn mặt. Hệ chuyên gia (ES) và hệ cơ sở tri thức (KBS) để đảm bảo chất lượng giáo dục

5 Bakken, J. P. và cộng sự (2016), (2019), (2021) Các phần mềm thương mại và mã nguồn mở hỗ trợ sinh viên khiếm thị, khiếm thính Thuộc nhóm giải pháp lớp học thông minh

Lớp học thông minh: các tính năng phần mềm / phần cứng, các tính năng và 6

Uskov, V. L. và cộng sự (2015); Jensen, L., & Konradsen, F. (2018) Thuộc nhóm giải pháp lớp học thông minh chức năng “thông minh” của hệ thống thông minh, công nghệ thông minh

Phòng học thông minh triển khai mô hình lớp học hỗn hợp (blended) và mô hình dạy-học trực tuyến Thuộc nhóm giải pháp lớp học thông minh

Blau, I., & Shamir- Inbal, T. (2017); Li, K. (2019);Nguyễn Hữu Đức và cộng sự (2020); Dahl, T. L. và cộng sự (2020); Lisitsyna, L. S. và cộng sự (2020)

STT Tác giả Nội dung đề cập Nhận xét NCS

8 Kholoshnia, V. D., & Boldyreva, E. A. (2020); Larin, M. P., & Gunko, Phòng thí nghiệm ảo Phòng thí nghiệm ảo để dạy các thuật toán học máy khác nhau với hình ảnh trực quan của quá trình thực hiện A. V. (2021)

Wuttke, H. D. (2019); Henke, K. và cộng sự (2021); Goldi-labs (2022) Giải pháp phòng thực hành lai Kiến trúc phần cứng phần mềm của phòng thực hành lai (Hybrid online lab) và các tình huống học tập có thể sử dụng chúng.

21 phần mềm, 15 công nghệ, 11 phần

10 Uskov, V. L. và công sự (2016), (2019) cứng, đặc điểm chương trình giảng dạy thông minh, 11 phương pháp sư phạm thông minh, 6 cấp độ thông Giải pháp lớp học thông minh

minh ĐHTM

11 Nguyễn Hữu Đức và cộng sự (2020) 6 hệ thống quan trọng nhất trong ĐHTM (chức năng hệ thống) Giải pháp lớp học thông minh

Hệ hỗ trợ ra 12 Oktavia, T., & Madyatmadja, E. D. Hệ thống hỗ trợ lựa chọn chương trình học bằng phương pháp AHP và TOPSIS căn cứ vào các tiêu chí thông quyết định (2018)

minh, điểm trung bình, điểm khóa học và điểm TOEFL

Hệ thống hỗ trợ quyết định theo tiêu chí (MCDM), cụ thể là AHP, đã đưa

13 Pardiyono, R., & Indrayani, R. (2019) Hệ hỗ trợ ra quyết định

ra kết luận rằng trường đại học được chọn dựa trên các tiêu chí về địa điểm, giá cả, sản phẩm, con người, quảng cáo, quy trình và cơ sở vật chất.

14 Hỗ trợ quản lý đào tạo dựa Dixit, P. và cộng sự (2022) Hệ thống cơ sở tri thức lý luận dựa trên trường hợp cho phép ban quản lý trường đại học lập kế hoạch dễ dàng hơn, chuyên nghiệp hơn, có kinh trên KBS

nghiệm hơn và cụ thể theo ngành để đào tạo sinh viên tốt nghiệp.

STT Tác giả Nội dung đề cập Nhận xét NCS

Thiết kế và triển khai một hệ thống học tập điện tử thông minh, bằng cách

15 Yan, H., & Li, Y. (2021)

phân tích cá nhân hóa theo dữ liệu người học, phục vụ việc dạy học ngoại ngữ và đề xuất một thuật toán Giải pháp học tập điện tử thông minh

mới để trích xuất các mẫu ngữ pháp không giám sát.

16 LMS, SmartLMS, nhu cầu đánh giá trực tuyến các hoạt động của học sinh. Hệ quản trị đào tạo (thông minh)

Shukrullaevna, N. D., & Bahodirivich, R. A. (2017); Khoroshko, L. L. và cộng sự (2019); Choi, M. Y. (2019); Al- Kindi, I., & Al-Khanjari, Z. (2019); Khoroshko, L. L. và cộng sự (2020), (2021); Muhtarom, M. và cộng sự (2022)

17 Giải pháp thư viện. Halibas, A. S. và cộng sự (2019); Štuikys, V. và cộng sự (2020)

Nội dung của thư viện thế hệ cá nhân người học là sản phẩm trực tiếp của học tập cá nhân thu được trong các hoạt động trên lớp do giáo viên sửa đổi nội dung do nhu cầu cá nhân hóa hoặc là sản phẩm phụ được tạo ra hoặc tìm kiếm trong các hoạt động bên ngoài của người học.

18 Oreshin, S. A. và cộng sự (2020) Giải pháp cải thiện hiệu suất học tập

Nghiên cứu vai trò, ứng dụng và những thách thức của việc áp dụng AI vào các mục tiêu và đặc điểm của khái niệm giáo dục thông minh: phân tích dự đoán, chủ động dựa trên các công cụ nhằm xây dựng một hệ thống không chỉ ghi lại hiệu suất của học sinh mà còn dự đoán và tác động đến hiệu suất học tập.

STT Tác giả Nội dung đề cập Nhận xét NCS

19 Oprea, M. (2021) Áp dụng các phương pháp AI phục vụ cho việc dạy, học và đánh giá sinh Giải pháp hỗ trợ dạy - học và đánh

viên trong giáo dục đại học. giá dạy - học

Dataiku (2021); Xác định các mô hình học máy tốt nhất trong hệ thống xử lý dữ liệu Weka và Dataiku dựa trên các hình Phân tích dự

Waikato (2021); 20 Uskov, V. L. và cộng

đoán kết quả học tập của sinh viên sự (2020), (2021)

thức biểu diễn dữ liệu sinh viên khác nhau và nhiều tiêu chí đánh giá, được sử dụng trong các phân tích dự đoán kết quả học tập của sinh viên trong giáo

dục thông minh và trường ĐHTM.

Hệ thống thiết kế hội thảo tự động cho

21 Boldyreva, E. A., & Lisitsyna, L. S. (2020); một chuyên ngành sinh viên cụ thể xem xét nhiều yếu tố ảnh hưởng đến những thay đổi trong khung pháp lý, kết quả học tập của sinh viên trong Phân tích, khai phá dữ liệu Boldyreva, E. A. (2020)

quá trình hội thảo trước đó, đánh giá của nhà tuyển dụng và nhu cầu của thị trường lao động.

22 Nguyễn Phương Thái và cộng sự (2018) Phân tích, khai phá dữ liệu Hệ thống tự động thu thập dữ liệu, theo dõi, phân tích, và tổng hợp thông tin truyền thông xã hội trực tuyến.

Tư vấn lựa chọn nghề với phương Hệ hỗ trợ ra 23 Trần Quốc Chiến (2019) pháp cây quyết định. quyết định

24 Nguyễn Cao Đức (2019) Tư vấn giáo dục hướng nghiệp bằng phương pháp mạng nơron. Hệ hỗ trợ ra quyết định

Mô hình hỗ trợ ra quyết định quản lý

25 Mitrofanova, Y. S. và cộng sự (2021) Hệ hỗ trợ ra quyết định

dựa trên dữ liệu lớn và mô hình đồ họa và hạ tầng thông tin trong hệ thống phân tích quản lý ĐHTM

Nguồn NCS tổng hợp

Nhìn chung, các nghiên cứu theo hướng tiếp cận hệ thống ĐHTM tập trung vào

giải pháp trường học thông minh, lớp học thông minh (phần cứng, phần mềm, công nghệ, phương pháp sư phạm, bên liên quan, v.v.), hay các ứng dụng phân tích, khai phá dữ liệu, xây dựng các hệ hỗ trợ ra quyết định theo các yêu cầu thực tế và cụ thể tại trường đại học. Các nghiên cứu cho thấy các nhà nghiên cứu đã xây dựng các giải pháp tích hợp vào hệ thống thông tin đang có để hiện thực hóa chức năng thông minh theo nhu cầu người dùng.

1.2 Các giải pháp thương mại về trường học thông minh

Trong mục này, NCS trình bày tổng quan các giải pháp thương mại về trường học thông minh bao gồm các nội dung: giải pháp trường học, hệ hoạch định nguồn lực trường học và giải pháp ĐHTM. Qua đó cho thấy việc xây dựng ĐHTM hoàn

toàn khả thi.

1.2.1 Giải pháp Hệ thống thông tin trường học

Trong phần này, NCS trình bày tổng quan chức năng của bốn giải pháp trường học đang được sử dụng phổ biến hiện nay: PeopleSoft (Oracle), SAP Business One (SAP), Hệ thống thúc đẩy giáo dục Microsoft Dynamic 365 (Microsoft), và PSC University ERP.

Thứ nhất, Oracle đưa ra Giải pháp trường học PeopleSoft, giải pháp quản lý toàn bộ hoạt động sinh viên một cách liền mạch từ tuyển sinh đến học tập và tốt nghiệp, thông qua các dịch vụ dành cho sinh viên và cựu sinh viên. Ngoài ra, giải pháp này còn giúp

cải thiện hiệu quả nghiệp vụ của trường học và có thể mở rộng để đáp ứng nhu cầu của trường học trong tương lai.

Giải pháp trường học PeopleSoft gia tăng hiệu quả và năng suất trong tất cả các quy trình nghiệp vụ của trường học, để trường học có thể tập trung thời gian và nguồn

lực vào các mục tiêu mang lại sự thành công của trường học. Giải pháp trường học PeopleSoft là giải pháp tổng thể và toàn diện cho hoạt động quản lý trường học bao gồm các module: Quan hệ các bên liên quan (Relationships), Các kênh tương tác khách hàng (Customer Interaction Channels), Phân tích (Analytics), Hoạt động kinh doanh - Giải pháp trường học (Business Operations - Campus Solutions), Quản lý nhập học (Institutional Administration), Cơ sở hạ tầng (Infrastructure) (Oracle).

Thứ hai, SAP Business One (B1), ERP trong các cơ sở giáo dục giúp tăng độ chính xác của dữ liệu, bảo mật dữ liệu, giảm thời gian thực hiện, thay đổi nhanh chóng, và giảm bớt thủ tục giấy tờ. SAP B1 tự động hóa một số tác vụ như tính điểm, cảnh báo

kho văn phòng phẩm và dụng cụ thể thao, cảnh báo về việc sinh viên đến muộn, cảnh

báo học phí, và quản lý thư việnv.v. SAP B1 là giải pháp dành cho giáo dục bao gồm các phân hệ sau:

• Quản lý thời khóa biểu: Phân hệ này cho phép tạo thời khóa biểu tự động và thủ công nhằm tối ưu hóa việc sử dụng lớp học, giảng viên và các nguồn lực khác.

• Quản lý tuyển sinh: Phân hệ này cho phép chọn lọc các thí sinh dựa trên các

tiêu chí được xác định trước, đăng ký, thanh toán và phân bổ thẻ dự thi.

• Quản lý học phí: Phân hệ này cho phép người dùng xác định cấu trúc học phí trong hệ thống cho các khóa học khác nhau, thậm chí bằng nhiều loại tiền tệ

khác nhau dành cho sinh viên Quốc tế. Hệ thống cũng cho phép thực hiện các ngoại lệ và giảm giá cho các danh mục khác nhau như con cái của nhân viên lực lượng vũ trang, sinh viên có hoàn cảnh khó khăn.

• Quản lý kỳ thi: Đây là một trong những lĩnh vực quan trọng của bất kỳ cơ sở giáo dục nào mà phần mềm ERP phải đáp ứng. ERP đóng vai trò là nơi an toàn để lưu trữ các bài thi có thể được bảo mật bằng các lớp mật khẩu khác nhau với

quyền truy cập hạn chế đối với những thành viên được chỉ định. Ngoài ra, việc sắp xếp lịch thi có thể được thực hiện dựa trên các quy định về chỗ ngồi đã định sẵn, số lượng sinh viên tham gia kiểm tra và số lượng phòng trống

(megatherm, 2020).

Thứ ba, Microsoft đưa ra giải pháp Hệ thống thúc đẩy giáo dục Microsoft Dynamic 365. Microsoft phát triển Mô hình dữ liệu chung (Common Data Model- CDM), giúp các nhà cung cấp phần mềm độc lập trong lĩnh vực giáo dục trên khắp thế giới có thể tích hợp sản phẩm của họ vào giải pháp này. Hệ thống này gồm 2 thành phần: (1) Giáo dục đại học và (2) K-12 (trường tiểu học và trung học) (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), được khái quát như sau:

• Các thực thể và biểu mẫu mới được xây dựng trước: Mô hình dữ liệu bao gồm các thực thể cốt lõi như khóa học, chương trình đào tạo, hồ sơ sinh viên, và các

thực thể hỗ trợ phát triển các giải pháp cho Giáo dục đại học và K-12.

• Các giải pháp, các dữ liệu mẫu, các ví dụ Power BI, các tiện ích, bộ công cụ phát triển phần mềm,v.v. được cung cấp như giấy phép mã nguồn mở và có sẵn trên GitHub.

• Cổng thông tin và báo cáo PowerBI: Mô hình Giáo dục đại học bao gồm một cổng thông tin sinh viên để cho phép quản lý sự kiện và tư vấn qua điện thoại.

Mô hình K-12 bao gồm các cổng thông tin của học sinh và phụ huynh để theo

dõi điểm số, điểm chuyên cần và bài tập về nhà cũng như báo cáo PowerBI điểm danh K-12 và bảng điều khiển.

• Mô hình dữ liệu chung (CDM): Cung cấp định nghĩa siêu dữ liệu, được chia sẻ và nhất quán cho các thực thể giáo dục, cho phép các nhà cung cấp phần mềm độc lập xây dựng trên cùng một mô hình dữ liệu. Bản cập nhật này cũng bao

gồm việc căn chỉnh mô hình dữ liệu với đồng bộ hóa dữ liệu trường học. (Microsoft, Microsoft Dynamics 365 Education Accelerator, 2021)

Thứ tư, PSC University ERP là một giải pháp toàn diện đáp ứng yêu cầu về quản lý nguồn nhân lực (PSC HRM), quản lý tài chính (PSC ERP) và quản lý đào tạo theo mô hình tín chỉ lẫn niên chế (PSC UIS) cho trường đại học, trường cao đẳng, trường trung cấp và trường trung học. Bên cạnh đó, PSC còn cung cấp trên 10 phần mềm tích hợp với PSC University ERP có thể hỗ trợ cho công tác đào tạo và quản lý tại trường đại học

như: thư viện điện tử, thư viện số, cổng thông tin biên mục liên thư viện, trung tâm khảo thí, chấm thi trắc nghiệm, xếp thời khóa biểu hoàn toàn tự động cho đại học theo mô hình tín chỉ có hỗ trợ ràng buộc mềm cho các nhóm thực tập theo niên chế, dạy và học qua mạng, cổng thông tin khoa học, quản lý ký túc xá, quản lý văn bản điều hành, cổng

thanh toán điện tử, quản lý canteen, quản lý kiểm định chất lượng đại học (PSC, PSC University ERP, 2017).

Nhìn chung, bốn giải pháp thương mại trường học nêu trên (có thể tích hợp phần

mềm của bên thứ ba) đáp ứng đầy đủ yêu cầu về quản lý trường đại học. Hơn thế nữa, các giải pháp còn đảm bảo tổ chức dữ liệu thống nhất và có tích hợp sẵn chức năng phân tích, khai thác dữ liệu. Những điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng và triển khai ĐHTM. Tuy nhiên, có rất ít bằng chứng cho thấy các giải pháp này đã xây

dựng sẵn các tính năng đạt cấp độ thông minh 3, 4, 5 theo các cấp độ thông minh 5C.

1.2.2 Giải pháp trường học thông minh

Bên cạnh các giải pháp HTTT trường học, các trường đại học cũng có các sự lựa chọn cho các giải pháp trường học và lớp học thông minh như các giải pháp của Samsung, Huawei, và IBM.

Samsung đưa ra giải pháp Trường học Thông minh (Samsung Smart School), nhắm mục tiêu vào tác động của trường học thông minh đến giáo dục và lợi ích, bao gồm (1) tăng tính tương tác, (2) cá nhân hóa học tập, (3) quản lý lớp học hiệu quả và (4) giám sát người học. Giải pháp này gồm ba thành phần cốt lõi: (1) giải pháp quản lý

tương tác, (2) hệ thống quản lý học tập và (3) HTTT người học (Samsung, 2012). Giải

pháp sáng tạo này giúp giáo viên thu hút học sinh của họ và tăng hiệu quả quản lý lớp

học. Samsung Smart School bao gồm các tính năng chính sau:

• Dạy học tương tác: Hỗ trợ tương tác trong lớp bằng các chức năng như chia sẻ màn hình, hoạt động nhóm giám sát màn hình, câu hỏi và thăm dò ý kiến…

• Quản lý học tập: Hỗ trợ giáo viên quản lý khóa học, điều hành và soạn giáo

án (Samsung Electronics Co., 2013)

Hình 1.1. Samsung Smart School

Nguồn (Samsung, 2012)

Giải pháp giáo dục thông minh Huawei là sự kết hợp giữa các giải pháp của Huawei và các đối tác của họ nhằm nâng cao chất lượng của giáo dục. Giải pháp của Huawei bao gồm 3 lớp: Đám mây giáo dục thông minh (Smart Education Cloud), Trường học thông minh (Smart Campus), và Lớp học thông minh (Smart Classroom). Giải pháp giáo dục thông minh của Huawei là một giải pháp toàn diện bao gồm cả phần cứng và phần mềm cũng như cách thức tổ chức vận hành ĐHTM (Patrick Low, 2018).

Hình 1.2. Giải pháp Giáo dục thông minh của Huawei

Nguồn Patrick Low (2018)

Hình 1.3. Khung giáo dục thông minh hơn của IBM

Nguồn (Heinemann, C., Uskov, V. L., 2018)

IBM đã tạo ra Khung giáo dục thông minh hơn (IBM Smarter Educational Framework), minh họa việc hoạt động sử dụng công nghệ làm tăng hiệu quả và sức cạnh tranh cho các cơ sở giáo dục thông minh. Giáo dục thông minh hơn thúc đẩy cải thiện hiệu suất bền vững bằng cách tận dụng thông tin để đưa ra quyết định tốt hơn, bằng cách lường trước các vấn đề và giải quyết chúng một cách chủ động và bằng cách phối hợp các nguồn lực để vận hành cơ sở giáo dục hiệu quả. Khung giáo

dục thông minh hơn do IBM đưa ra bao gồm ba thành phần chính là: Xuất sắc tích trữ (Research Storage Excellence), Khác biệt trải nghiệm sinh viên (Exceptional Student Experience), Tối ưu hóa tổ chức (Institutional Optimisation) (Heinemann,

C., Uskov, V. L., 2018).

Nhìn chung, hiện nay có nhiều giải pháp cho việc quản lý toàn diện cơ sở giáo dục đào tạo nói chung và trường đại học nói riêng. Đa phần các giải pháp đều cho phép tích hợp hoạt động với phần mềm của bên thứ ba nhằm đáp ứng nhu cầu đa dạng và sự

thay đổi nhanh chóng của các cơ sở giáo dục. Bên cạnh các chức năng cơ bản về quản lý hoạt động cơ sở đào tạo, các giải pháp còn có thể tích hợp với LMS, với giải pháp phòng học thông minh, với giải pháp trường học thông minh, với Hệ thống dựa trên tri thức (Knowledge based System - KBS). Các KBS có chức năng lập luận và sử dụng cơ sở tri thức để giải quyết vấn đề (giải pháp của Oracle, IBM, SAP, Microsoft). Ngoài các

giải pháp tổng thể, tùy theo yêu cầu thực tế, các tổ chức giáo dục còn xây dựng và

phát triển các phần mềm thông minh đáp ứng nhu cầu dạy - học như: phần mềm chuyển đổi ngôn ngữ tự động trực tiếp (Yue Suo và cộng sự, 2009), phần mềm nhận biết và suy luận về kết quả học tập của sinh viên (Arnold, K. E., & Pistilli, M. D., 2012), ứng dụng đánh giá tài liệu học tập, phần mềm dạy - học trên thiết bị di động, phần mềm hỗ trợ tổ chức cộng đồng học tập và tối ưu hóa việc học (Vanderbilt University, n.d.). Các giải pháp trên cho thấy việc xây dựng ĐHTM là hoàn toàn toàn khả thi.

1.3 Thực trạng hệ thống thông tin cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam

Nhằm mục tiêu xây dựng mô hình ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế tại Việt Nam, NCS đã tiến hành cuộc khảo sát, phỏng vấn các bên liên quan về thực trạng HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo trong việc sẵn sàng

chuyển đổi từ mô hình Đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM. Do hạn chế về địa lý và khả năng tiếp cận, NCS đã tiến hành khảo sát, phỏng vấn nhóm chuyên gia từ 4 trường đại học khối kinh tế tập trung tại khu vực Tp.HCM gồm: UEH, OU, UEL, HUB. Nội dung khảo sát, phỏng vấn tập trung vào sáu nhóm nội dung, NCS chia làm 3 bảng

câu hỏi khảo sát, phỏng vấn, cụ thể:

(1) Nội dung khảo sát về: (I) Lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý, (II) Các bên liên

quan.

Đối tượng khảo sát, phỏng vấn: Hội đồng trường; Ban giám hiệu; Trưởng/ Phó phòng Đào tạo, Khảo thí, CNTT; Trưởng/ Phó khoa CNTT/ HTTT, chuyên gia. Số lượng đối tượng tham gia: 32.

(2) Nội dung khảo sát về: (III) Quy trình, phương pháp dạy – học, (IV) Dữ liệu.

Đối tượng khảo sát: Trưởng/Phó, chuyên viên phòng Đào tạo, Khảo thí; Trưởng/ Phó, giảng viên khoa CNTT/ HTTT; chuyên gia. Số lương đối tượng tham gia: 35.

(3) Nội dung khảo sát về: (V) Phần mềm/ phân hệ/ chức năng, (VI) Phần cứng,

công nghệ.

Đối tượng khảo sát: Trưởng/Phó, chuyên viên phòng CNTT; Trưởng/ Phó, giảng viên khoa CNTT/HTTT; chuyên gia. Số lượng đối tượng tham gia: 34.

Số lượng chuyên gia các trường tham gia khảo sát, phỏng vấn được trình bày trong

(Hình 1.4).

4; 8%

18; 35%

15; 29%

16; 33%

17; 35%

12; 24%

8; 16%

10; 20%

BGH, HĐT

Trưởng Phó đơn vị

Số lượng chuyên gia Số lượng chuyên gia

Chuyên viên

Giảng viên

UEH OU UEL BUH

Hình 1.4. Biểu đồ tỉ lệ số lượng chuyên gia theo trường và vị trí công việc

Nguồn NCS khảo sát

1.3.1 Vấn đề lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý

Nhằm đảm bảo quá trình chuyển đổi mô hình đại học truyền thống sang mô hình

ĐHTM (với nền tảng là quá trình chuyển đổi số) thành công, trường đại học cần có tầm

nhìn, sứ mạng, mục tiêu rõ ràng và có sự cam kết thực hiện việc chuyển đổi. (Phụ lục 1

- Bảng PL 1.1) thể hiện các yếu tố lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý đáp ứng vấn đề về

chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM trong trường đại học. Kết quả khảo sát cho

thấy thực trạng 4 trường đều chú trọng đến vấn đề chuyển đổi số, nâng cao hiệu quả

hoạt động của trường đại học thể hiện qua các tiêu chí: các trường có xác định lại sứ

mạng, tầm nhìn, mục tiêu trong giai đoạn chuyển đổi số; có lập kế hoạch chiến lược

chuyển đổi số dựa trên các yếu tố hỗ trợ và đồng thời giải quyết các rào cản; có lập kế

hoạch tài chính dài và ngắn hạn cho việc áp dụng số hóa trong học tập và giảng dạy,

nghiên cứu và phát triển, và các hoạt động của trường đại học; có xác định ngân sách số

hóa cho từng hoạt động; có chính sách khuyến khích chuyển đổi số; lập kế hoạch triển

khai các giải pháp công nghệ; có cộng tác với các bên liên quan (người sử dụng lao

động, cộng đồng địa phương, giáo dục trước đại học). Tuy nhiên, 3/4 trường vẫn chưa

có giải pháp công nghệ phù hợp yêu cầu, chưa giám sát các xu hướng toàn cầu về chuyển

đổi số hóa và hiện đại hóa việc dạy - học trong bối cảnh công nghệ 4.0, và chưa xây

dựng chính sách đảm bảo chất lượng số hóa.

1.3.2 Vấn đề các bên liên quan

Kết quả khảo sát, phỏng vấn về các bên liên quan đáp ứng mục tiêu chuyển đổi số tiến tới ĐHTM tại 4 trường đại học (Phụ lục 1 - Bảng PL 1.2) cho thấy: các bên liên quan nội bộ có mức độ tự chủ trong việc triển khai chuyển đổi số; trách

nhiệm quản lý được phân công rõ ràng; có sự hiểu biết chung và cam kết tích hợp số hóa vào hoạt động dạy - học; được khuyến khích tham gia tích cực vào quan hệ với các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp. Bên cạnh đó, các trường định kỳ

hằng năm tổ chức các lớp tập huấn chuyên môn và huấn luyện về kỹ năng sử dụng CNTT đáp ứng yêu cầu công việc cho các nhóm đối tượng. Tuy nhiên, khi tiến hành khảo sát, phỏng vấn, NCS đánh giá tiêu chí “Nguồn nhân sự phù hợp cho mục tiêu chuyển đổi số” chưa thật sự chính xác, cần có một nghiên cứu định lượng

chi tiết hơn hoặc bài kiểm tra năng lực cho từng nhóm đối tượng và cho toàn bộ nhân sự của trường đại học.

1.3.3 Vấn đề quy trình, phương pháp dạy - học

Kết quả khảo sát về quy trình, phương pháp dạy học cụ thể trong (Phụ lục 1 –

Bảng PL 1.3), gồm các nội dung chính sau:

• Quy trình, nghiệp vụ đào tạo của các trường tham gia khảo sát được xây dựng đầy đủ, đáp ứng nhu cầu công việc, được rà soát và cập nhật định kỳ. Các quy

trình nghiệp vụ đào tạo được lưu hành dưới dạng hồ sơ giấy, đăng trên trang web trường, hay có phần mềm quản lý công văn chuyên dụng.

• Các trường rất chú trọng hoạt động dạy - học, thể hiện qua việc giảng viên được khuyến khích sử dụng đa dạng các phương pháp dạy - học (Dạy - học dựa trên vấn đề, Dạy - học theo dự án, Dạy - học thảo luận, Dạy - học theo hướng cá thể hóa, Dạy - học phân hóa theo trình độ, năng lực,v.v.).

• Chương trình đào tạo giữa các hệ đào tạo (cùng bậc đào tạo) có khác biệt nhưng không đáng kể. Bên cạnh đó, đa phần đề cương chi tiết môn học được thống nhất trong toàn trường nhằm đảm bảo chất lượng đào tạo. Các chương trình đào tạo của các trường được rà soát, cập nhật theo định kỳ từ 1 đến 3 năm. Tuy nhiên, công tác kiểm định chương trình đào tạo của 2/4 trường chưa

được chú trọng.

• Nhằm tăng cường chất lượng giáo dục, đào tạo, các trường cũng chú trọng về chất lượng đội ngũ thỉnh giảng. Lực lượng giảng viên thỉnh giảng các trường là các chuyên gia trong và ngoài nước, giảng viên trường khác.

• Hình thức tổ chức lớp học phần của các trường đa dạng, hướng tới đáp ứng nhu cầu học tập cá nhân của người học. Ngoài hình thức lớp học trực tiếp (truyền

thống), nhà trường còn tổ chức các hình thức lớp học trực tuyến, lớp học kết hợp. Bên cạnh đó, sinh viên có thể chủ động chọn lớp học theo nhu cầu cá nhân, cụ thể: chọn thời gian, chọn giảng viên, chọn giảng đường, chọn hình thức lớp học, có thể đăng ký các lớp khác hệ, khác bậc đào tạo (UEH). Giảng

viên có thể chủ động chọn giảng đường, chọn thời gian, chọn hình thức lớp học phù hợp lịch cá nhân.

• Về hình thức đánh giá môn học, các trường chia làm 2 xu hướng: thống nhất chung hình thức đánh giá cho cùng môn học, giáo viên chọn và khoa quyết định. Hình thức đánh giá môn học tương đối phong phú, phụ thuộc vào đặc

điểm môn học hay lớp học phần.

• Về phương thức giao tiếp giữa sinh viên và nhà trường, giữa giảng viên và sinh viên ở các trường tương đối linh hoạt thông qua việc sử dụng thư điện tử, SMS, hệ thống tin nhắn nội bộ, ứng dụng học tập trên mobile, LMS.

• Sinh viên có quyền sử dụng các tài sản thuộc nhà trường có kiểm soát (phòng thực hành máy tính, máy in, máy photocopy, khu vực tự học) nhằm phục vụ cho việc học tập nghiên cứu.

• Các trường có xây dựng quy trình đảm bảo an ninh thông tin, bảo mật nhưng

thiếu sự kiểm tra, giám sát, cập nhật.

1.3.4 Vấn đề dữ liệu

Kết quả khảo sát về dữ liệu cụ thể trong (Phụ lục 1 - Bảng PL 1.4), gồm các nội dung

• Đa phần các trường thấy được vai trò của trung tâm khai thác dữ liệu. Theo kết quả khảo sát, UEH và OU đã có trung tâm khai thác dữ liệu hỗ trợ cho hoạt động đào tạo, nghiên cứu khoa học, nhưng chưa hiệu quả trong việc phục vụ yêu cầu của các hệ tư vấn, hệ chuyên gia cho hoạt động đào tạo.

• Hệ thống giáo trình, bài giảng, tài liệu hỗ trợ học tập được các trường chú trọng đầu tư xây dựng, mua sắm từ nhiều nguồn: giảng viên, sinh viên, chuyên gia,

doanh nghiệp. Hệ thống giáo trình, bài giảng của các trường có quy định chung, đa phần bắt buộc thống nhất cho môn học. Hiện nay, giáo trình, bài giảng tài liệu tham khảo, học liệu đã được số hóa ở các trường đạt mức 50% đến 80%

và được lưu trữ trên hệ thống quản lý có chức năng tra cứu, tìm kiếm, trên

LMS, hay giảng viên tự lưu trữ, thuận tiện cho việc truy cập của người học.

1.3.5 Vấn đề phần mềm

Theo kết quả khảo sát, phỏng vấn chuyên gia, các trường tham gia khảo sát được

trang bị tương đối đầy đủ các phần mềm quản lý đào tạo ở mức cơ bản từ các phần mềm tuyển sinh đến các phần mềm quản lý đào tạo và kết nối sinh viên sau khi tốt nghiệp. Các phần mềm trong trường có sự liên kết các dữ liệu quan trọng. Bên cạnh đó, các

trường cũng trang bị các phần mềm hỗ trợ hoạt động dạy - học như LMS, phần mềm kiểm tra đạo văn, phần mềm quản lý nhu cầu học,v.v. (Phụ lục 1 – Bảng PL 1.5). Tuy nhiên, các phần mềm hỗ trợ ra quyết định chưa được đầu tư, giải pháp lớp học thông minh, giải pháp trường học thông minh còn nhiều hạn chế.

1.3.6 Vấn đề phần cứng

Theo kết quả khảo sát, phỏng vấn chuyên gia, các trường tham gia khảo sát được

trang bị đầy đủ các phần cứng, các thiết bị cơ bản như: máy tính cá nhân, máy chủ, hệ thống mạng, hệ thống camera, máy chiếu. Một số trường hướng tới chuyển đổi số, xây dựng ĐHTM đã nâng cấp, đầu tư các thiết bị thông minh như: bảng tương tác hoặc bảng thông minh, bục giảng thông minh, máy chiếu thông minh, hệ thống tính toán hiệu năng

cao,v.v. (Phụ lục 1 – Bảng PL 1.6) Tuy nhiên, các hệ thống này chỉ nâng cao tiện ích cho người học, giảng viên, chưa đáp ứng được đầy đủ tính năng của phòng học thông minh, trường học thông minh.

Nhìn chung, từ kết quả khảo sát, phỏng vấn cho thấy: (1) Các trường đang có chủ trương và thực hiện dần quá trình chuyển đổi số, chuyển đổi từ mô hình đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM, (2) HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo đáp ứng được yêu cầu hiện tại, (3) HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo chưa thể hiện mức độ thông minh

ở các mức cao hơn, (4) Việc triển khai ĐHTM tại các trường chủ yếu tập trung đầu tư vào cơ sở hạ tầng (phần cứng), vào các chức năng cơ bản của trường học thông minh, lớp học thông minh, nhưng chưa chú trọng vào việc xây dựng các chức năng phân

tích, khai phá dữ liệu, xây dựng các hệ hỗ trợ ra quyết định nhằm nâng cao mức độ thông minh. Đây chính là minh chứng cho thấy nhu cầu thực tế cần thiết phải có mô hình ĐHTM, làm cơ sở tham khảo cho các trường đại học thực hiện chuyển đổi sang mô hình ĐHTM.

1.4 Nhận định các khoảng trống nghiên cứu

Từ kết quả lược khảo các nghiên cứu về ĐHTM, các giải pháp thương mại về trường học, lớp học thông minh và kết quả phỏng vấn, khảo sát về thực trạng HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại 4 trường đại học khối kinh tế, NCS nhận thấy có nhiều vấn

đề cần được làm sáng tỏ thêm và một số khoảng trống nghiên cứu được xác định dùng làm cơ sở cho hướng nghiên cứu của luận án, cụ thể:

Nhận định 1: Các nghiên cứu về mô hình ĐHTM tập trung vào những thành phần đặc trưng là đặc điểm của ĐHTM, giúp người quan tâm có thể hình dung ngay về ĐHTM. Tuy nhiên, gần như chưa tìm thấy mô hình ĐHTM nào đề cập đến toàn bộ hoạt động của trường đại học nói chung và hoạt động quản lý đào tạo của trường đại học nói riêng.

Nhận định 2: Việc phân định cấp độ thông minh của ĐHTM là hoàn toàn cần thiết nhưng gần như chưa có mô hình ĐHTM nào có sự kết hợp với các cấp độ thông minh của ĐHTM, và cũng chưa có bộ tiêu chí đánh giá ĐHTM một cách cụ thể. Việc

không đề cập đến các cấp độ thông minh trong các mô hình ĐHTM có thể gây ra sự đánh đồng giữa các cấp độ thông minh và có thể dẫn tới việc trì trệ trong vấn đề nâng cao cấp độ thông minh của ĐHTM.

Nhận định 3: Các nghiên cứu theo hướng tiếp cận hệ thống ĐHTM tập trung chủ yếu vào trường học thông minh, lớp học thông minh, hệ thống hỗ trợ dạy - học, các bài toán hỗ trợ ra quyết định cho một vài chức năng cụ thể. Tuy nhiên, gần như chưa tìm thấy nghiên cứu nào đề cập toàn bộ HTTT ĐHTM cho toàn bộ hoạt động nói chung

và hoạt động quản lý đào tạo nói riêng của trường đại học.

Nhận định 4: Các giải pháp HTTT trường học, trường học thông minh, lớp học thông minh đa dạng và phong phú, đáp ứng được nhu cầu quản lý và hoạt động của trường đại học. Đa phần các giải pháp thương mại HTTT trường học có tích hợp sẵn KBS (có chức năng lập luận và sử dụng cơ sở tri thức để giải quyết vấn đề) nhưng việc khai thác KBS phụ thuộc vào nhu cầu và khả năng của từng trường. Tuy nhiên, gần như chưa tìm thấy nghiên cứu nào đề cập đầy đủ và có tính hệ thống các chức năng thông minh cho toàn bộ hoạt động nói chung và hoạt động quản lý đào tạo nói riêng của trường đại học.

Nhận định 5: Thực trạng HTTT tại các trường đại học khối kinh tế đáp ứng các yêu cầu cơ bản cho hoạt động quản lý đào tạo. Các trường thấy được sự cần thiết và đang thực hiện chuyển đổi số, xây dựng ĐHTM. Tuy nhiên, các HTTT đang có của các trường đại học chỉ đạt cấp độ thông minh thứ 2 (chuyển đổi thông tin và số hóa) trong

5C. Các trường chưa có định hướng tổng thể và triển khai chi tiết để đạt các cấp độ thông minh cao hơn theo phân định cấp độ thông minh 5C. Chính vì vậy, NCS nhận thấy cần có một mô hình ĐHTM cụ thể có tích hợp các cấp độ thông minh để các trường tham khảo thực hiện.

Kết luận Chương 1

Trong Chương 1, NCS đã lược khảo tổng quan các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến chủ đề nghiên cứu. Các nghiên cứu về ĐHTM có thể

phân thành ba hướng chính: (1) Hướng tiếp cận mô hình ĐHTM, (2) Hướng tiếp cận về cấp độ thông minh của ĐHTM, (3) Hướng tiếp cận hệ thống ĐHTM.

Các giải pháp trường học, trường học thông minh, lớp học thông minh rất đa dạng và phong phú, góp phần khẳng định việc xây dựng và triển khai ĐHTM là hoàn toàn khả thi.

Kết quả khảo sát HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo các trường đại học khối kinh tế cho thấy các trường về cơ bản đạt cấp độ thông minh thứ 2 (chuyển đổi thông

tin và số hóa) trong 5C, và nhu cầu cần có một mô hình ĐHTM có tích hợp các cấp độ thông minh để có thể giúp các trường tham khảo nhằm xây dựng ĐHTM đạt các cấp độ thông minh cao hơn.

Trên cơ sở tổng quan tình hình nghiên cứu về ĐHTM trên thế giới và Việt Nam, các giải pháp thương mại về trường học thông minh, kết quả khảo sát, phỏng vấn thực trạng HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại bốn trường đại học khối kinh tế, NCS nhận thấy có năm khoảng trống nghiên cứu cần phải làm rõ thêm trong các chương tiếp

theo. Đặc biệt, ít có bằng chứng cho thấy có mô hình ĐHTM có tích hợp các cấp độ thông minh của ĐHTM, đây chính là căn cứ để NCS đề xuất mô hình ở Chương 3.

CHƯƠNG 2. CÁC CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐẠI HỌC THÔNG MINH

Trong chương này, NCS trình bày các khái niệm, quan điểm về ĐHTM, các mô hình ĐHTM, và các phân định cấp độ thông minh của ĐHTM. Ngoài ra, NCS cũng trình bày lý thuyết cơ bản trong HTTT là mô hình năm thành phần HTTT. Qua đó, NCS đưa ra các lý luận làm cơ sở cho việc hình thành mô hình ISSL trong luận án.

2.1 Các khái niệm và quan điểm về đại học thông minh

Các nhà nghiên cứu trong các công bố đã trình bày tầm nhìn về các khái niệm và nguyên tắc của ĐHTM. Sau đây, NCS tóm tắt ngắn gọn về một số khái niệm quan

trọng có liên quan đến ĐHTM qua các nghiên cứu của các tác giả trên thế giới và tại Việt Nam.

Giáo dục thông minh (Smart Education - SmE): Giáo dục thông minh là giáo dục trong môi trường thông minh được hỗ trợ bởi các công nghệ thông minh, được thực

hiện với các công cụ thông minh và các thiết bị thông minh. Các công nghệ mới được áp dụng rộng rãi trong các trường học, đặc biệt trong các trường đại học, nhiều trường sử dụng điện toán đám mây, điện toán mạng lưới, các dịch vụ mạng thế hệ tiếp theo (Next Generation Network) và các thiết bị cầm tay với các ứng dụng tiên tiến dựa trên các khung tương tác cao. Giáo dục thông minh chỉ là lớp phía trên, ngoài ra phải xem xét các khía cạnh khác như: (1) giao tiếp, (2) tương tác xã hội, (3) truyền tải, (4) quản lý (hành chính và các khóa học), (5) sức khỏe (an toàn và sức khỏe), (6) quản trị, (7)

quản lý năng lượng, (8) lưu trữ và phân phối dữ liệu, (9) chia sẻ tri thức, (10) cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin (Coccoli, M. và cộng sự, 2014).

Đại học thông minh (Smart University - SmU): ĐHTM là một khái niệm liên quan đến việc hiện đại hóa toàn diện tất cả các quy trình giáo dục. Bên cạnh đó, ĐHTM còn đem đến một chất lượng hoàn toàn mới về các quy trình, các kết quả của hoạt động giáo dục, nghiên cứu, thương mại và các hoạt động khác của trường đại họcv.v. Khái niệm thông minh trong lĩnh vực giáo dục đòi hỏi sự xuất hiện của các công

nghệ như bảng thông minh, màn hình thông minh và truy cập Internet không dây từ mọi nơi (Tikhomirov, V., Dneprovskaya, N., 2015). Định nghĩa của V. Tikhomirov và cộng sự (2015) tập trung vào các quy trình giáo dục, các công nghệ thông minh, và hiệu quả của ĐHTM.”

Ngoài ra, ĐHTM còn được định nghĩa là một cơ sở giáo dục có định hướng đổi mới sáng tạo và được chuyển đổi số; sử dụng hạ tầng số (pháp lý số, nhân lực số, dữ liệu số, công nghệ số và ứng dụng số) để cung cấp dịch vụ đào tạo cá thể hóa cho người

học mọi thế hệ ở trong nước và trên khắp thế giới; đáp ứng yêu cầu học tập suốt đời và

phát triển bền vững của các cá nhân cũng như của các quốc gia (Nguyễn Hữu Đức và

cộng sự, 2020).

Trường học thông minh (Smart Campus): Trường học thông minh là kết quả của việc ứng dụng tích hợp điện toán đám mây và Internet vạn vật dựa trên máy tính hiệu năng cao và Internet (N. Xiao, 2013). “Trường học thông minh phụ thuộc vào chiến lược tổng thể bao gồm con người, cơ sở vật chất, sự hỗ trợ của giảng viên và việc sử dụng hiệu quả công nghệ v.v. Ngoài ra, trường học thông minh còn sử dụng giáo viên thông minh, cung cấp cho họ công cụ thông minh, hỗ trợ liên tục công việc của họ, và

đánh giá hiệu quả sư phạm bằng cách sử dụng các hình thức đánh giá thông minh (Abueyalaman, E.S., 2008).

Lớp học thông minh (Smart Classroom): Lớp học thông minh được tích hợp công nghệ nhận diện giọng nói, máy tính trực quan và các công nghệ khác tập hợp lại gọi là các đại diện thông minh. Lớp học thông minh cung cấp trải nghiệm giáo dục từ xa tương tự như trải nghiệm ở các lớp học truyền thống (Pishva, D., Nishantha, G.G.D., 2008). Ngoài ra, cách hiển thị, cách quản lý, cách truy cập, cách tương tác và cách đánh

giá cũng được xem là các đặc trưng của lớp học thông minh. Lớp học thông minh liên quan đến việc tối ưu hóa vấn đề trình bày nội dung giảng dạy, vấn đề truy cập thuận tiện các tài nguyên học tập, vấn đề tương tác sâu sắc giữa dạy và học, vấn đề nhận thức và phát hiện theo ngữ cảnh, và vấn đề bố trí và quản lý lớp họcv.v. (Huang, R., Hub,

Y.,Yang, J., Xiao, G., 2012).

Môi trường học tập thông minh (Smart Learning Evironment): Môi trường học tập thông minh là môi trường học tập có hỗ trợ về mặt công nghệ, tạo ra sự thích

ứng và có hỗ trợ thích hợp đúng lúc, đúng nơi dựa trên nhu cầu của từng cá nhân người học. Nhu cầu người học được xác định thông qua việc phân tích các hành vi học tập, hiệu suất, bối cảnh trực tuyến và thực tế mà người học đang sống (Hwang, G.J., 2014).

2.2 Các mô hình Đại học thông minh

2.2.1 Mô hình chuyển đổi giáo dục thông minh SMART

Mô hình chuyển đổi giáo dục thông minh SMART do chính phủ Hàn Quốc công bố gồm 3 vấn đề: (1) Giáo dục thông minh kêu gọi một phương pháp sư phạm mới. Đó là, phương pháp sư phạm mới không chỉ xử lý các chữ cái và số mà còn giải quyết âm thanh và hình ảnh cùng với tất cả các loại dữ liệu đa phương tiện khác; (2) Giáo viên và

học sinh là lực lượng lao động có tầm quan trọng như nhau trong các lớp học; (3) Một môi trường học tập được làm giàu tài nguyên sẽ được triển khai dưới dạng đám mây nội dung, nơi giáo viên và học sinh có thể tự do tải lên và tải xuống các tài nguyên giáo dục

mở và các nội dung. Mô hình này đã trình bày một sự thay đổi mô hình từ giáo dục truyền thống sang Giáo dục SMART, đó là viết tắt của Tự định hướng (Seft-directed), Tạo động lực (Motivated), Thích ứng (Adaptive), Làm giàu tài nguyên (Resource enriched), Giáo dục nhúng công nghệ (Technology embedded education) (Chun, 2013). Mô hình này đã được UNESCO xem như là ví dụ điển hình về chính sách cải thiện hệ thống giáo dục quốc gia của chính phủ, định hướng việc cá nhân hóa môi trường học và hiệu quả cho người học ở thế kỉ 21 (Lim, C., & Kye, B., 2019).

Hình 2.1. Mô hình chuyển từ giáo dục truyền thống qua giáo dục SMART

Nguồn (Chun, 2013)

2.2.2 Mô hình Khái niệm Đại học thông minh

Serdyukova, N. A. và cộng sự (2016) định nghĩa mô hình Khái niệm ĐHTM:

ĐHTM được mô tả gồm nhiều phần tử có thể dược chọn từ các tập hợp chính sau:

Mô hình ĐHTM = < {ĐHTM - Tính năng}; {ĐHTM - Bên liên quan}; {ĐHTM

- Chương trình học}; {ĐHTM - Phong cách sư phạm}; {ĐHTM - Phòng học}; {ĐHTM - Phần mềm}; {ĐHTM - Phần cứng}; {ĐHTM - Công nghệ}; {ĐHTM - Nguồn lực} > (Serdyukova, N. A. và cộng sự, 2016).

Chi tiết về các thành phần này được mô tả ở (Bảng 2.1).

Bảng 2.1. Các thành phần của ĐHTM - Mô hình Khái niệm ĐHTM

Chi tiết Các thành phần của ĐHTM

ĐHTM - Tính năng

Một tập hợp các tính năng thông minh quan trọng nhất của ĐHTM, bao gồm: điều chỉnh, cảm nhận, suy luận, tự học, dự đoán, tự tối ưu hóa hoặc tái cấu trúc.

ĐHTM - Bên liên quan Một tập hợp các bên liên quan của ĐHTM; ví dụ:

nhóm nhỏ các giảng viên tại ĐHTM, những người được đào tạo chủ yếu giảng dạy các lớp trong các lớp học thông minh và tích cực sử dụng bảng thông minh, hệ thống thông minh, công nghệ thông minh.

ĐHTM - Chương trình giảng Một tập hợp các chương trình học và các khóa học

dạy

thông minh tại ĐHTM, những khóa học có thể thay đổi (hoặc tối ưu hóa) cấu trúc hoặc phương thức phân bổ nội dung học tập phù hợp với các yêu cầu đã cho

hoặc đã xác định (do có nhiều loại sinh viên hoặc người học).

ĐHTM - Phong cách sư phạm Một tập hợp các phong cách (chiến lược) sư phạm hiện đại sẽ được sử dụng tại ĐHTM.

ĐHTM - Phòng học Một tập hợp lớp học thông minh, phòng thí nghiệm

thông minh, phòng ban thông minh và văn phòng thông minh tại ĐHTM.

ĐHTM - Phần mềm

Một tập hợp các hệ thống phần mềm thông minh trong toàn trường đại học tại ĐHTM (tức là những hệ thống vượt xa những hệ thống được sử dụng tại trường đại

học truyền thống).

ĐHTM - Phần cứng

Một tập hợp các hệ thống phần cứng thông minh trong toàn trường đại học, thiết bị và công nghệ thông minh được sử dụng tại ĐHTM (tức là những hệ thống vượt

Chi tiết Các thành phần của ĐHTM

trội hơn so với những hệ thống được sử dụng tại

trường đại học truyền thống).

ĐHTM - Công nghệ

Một tập hợp các công nghệ thông minh trong toàn trường đại học để hỗ trợ các chức năng chính và tính năng của ĐHTM.

ĐHTM - Nguồn lực Một tập hợp các nguồn lực khác nhau của ĐHTM (tài

chính, công nghệ, con người, v.v.)

Nguồn (Serdyukova, N. A. và cộng sự, 2016)

2.2.3 Mô hình Trưởng thành Thông minh

Mô hình Trưởng thành Thông minh (Smart Maturity Model - SMM) phát triển dựa trên Mô hình Năng lực Trưởng thành Tích hợp (Capability Maturity Model Integration - CMMI) trong phát triển phần mềm. SMM là một phương pháp luận được sử dụng để thiết kế, phát triển và liên tục cải tiến các chức năng nghiệp vụ chính của

ĐHTM như giáo dục, giảng dạy, học tập, nghiên cứu, dịch vụ, tuyển sinh, quản lý, quản trị, kiểm soát, an ninh, an toàn, v.v. Nhìn chung, SMM có thể được coi là sự phát triển và/ hoặc cách tiếp cận cải tiến của ĐHTM theo từng cấp độ từ trạng thái đại học truyền thống sang trạng thái ĐHTM. Theo SMM, đại học thực hiện giáo dục thông minh có

năm mức độ sẵn sàng (mức độ tham gia của giảng viên và cán bộ quản lý vào việc học và sử dụng công nghệ tiên tiến trong giảng dạy, triển khai và sử dụng phương pháp sư phạm thông minh): (R1) Khởi đầu (2%-3% giảng viên, cán bộ quản lý), (R2) Hoàn thiện

(15% giảng viên, cán bộ quản lý), (R3) Tiêu chuẩn hóa (50% giảng viên, cán bộ quản lý), (R4) Định lượng hóa (hầu hết giảng viên, cán bộ quản lý) và (R5) Tối ưu hóa (mọi giảng viên, cán bộ quản lý). (Heinemann, C., Uskov, V. L., 2018)

2.2.4 Mô hình V-SMARTH

Nguyễn Hữu Đức và cộng sự (2020) dựa trên mô hình SMART của chính phủ Hàn Quốc, đối sánh với thực tế của các cơ sở giáo dục đại học tại Việt Nam, đã đưa ra mô hình V-SMARTH (Hình 2.2). Thông qua mô hình V-SMARTH, ĐHTM được mô tả bao gồm sáu thành tố cơ bản: Tài nguyên số, Học liệu truy cập mở, Môi trường dạy - học ảo, Nhu cầu học tập cá nhân, Phương pháp dạy - học có tương tác và Hạ tầng số. Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu cũng đưa ra ba trụ cột quy tụ các thành tố trên, đó là: Số

hóa, Mô hình dạy - học dựa trên công nghệ số và Quá trình chuyển đổi số toàn diện hệ

thống (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020).

Hình 2.2. Mô hình ĐHTM V-SMARTH

Nguồn (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

2.2.5 Mô hình Đại học SMARTI

Mô hình Đại học SMARTI (Nguyễn Hữu Thành Chung và cộng sự, 2020) mô tả

cả các hoạt động đào tạo và hệ sinh thái đại học đổi mới sáng tạo.

• Các nội dung về đào tạo bao gồm:

o Mục tiêu và chuẩn đầu ra: Học tập suốt đời, số, khởi nghiệp, hướng tới doanh nghiệp nhỏ và vừa, nội dung và chương trình đào tạo, phương pháp dạy - học và phương pháp kiểm tra đánh giá.

o Chương trình đào tạo: Mở, liên ngành, liên thông, linh hoạt và trải

nghiệm.

o Dạy - Học: Ảo (ĐHTM, hạ tầng số), riêng: đào tạo cá thể hóa.

o Đánh giá: Thi (kiến thức, thái độ, kỹ năng, thói quen và năng lực khởi

nghiệp).

• Hệ sinh thái đại học đổi mới sáng tạo: Hoạt động nghiên cứu phải hướng đến công bố quốc tế chất lượng cao (bài báo ISI), sở hữu trí tuệ (IP); phải triển khai các hoạt động đổi mới sáng tạo (Innovation), gắn với công nghiệp (Industry) và mức độ quốc tế hóa cao (Intenationalization).

Nhìn chung, các nghiên cứu về mô hình ĐHTM tập trung vào những thành phần

đặc trưng là đặc điểm của ĐHTM như: vai trò của các bên tham gia, phương pháp dạy - học mới, chương trình học, thiết bị thông minh, phần mềm thông minh, kho học liệu mở, lớp học thông minh, trường học thông minh, công nghệ, nguồn lực,v.v. Với cách tiệp cận này, khi ĐHTM có một thành phần mới thì mô hình có thể cải thiện bằng cách tích hợp thêm vào, điều này tạo ra tính linh hoạt cho mô hình nhưng làm cho mô hình thiếu tính ổn định và các thành phần này có khả năng trùng lắp nhau một số bộ phận (Ví dụ: thành phần lớp học thông minh, trường học thông minh có thể phân rã thành các

thành phần các bên tham gia, quy trình, dữ liệu, phần mềm, và phần cứng).

2.3 Mô hình năm thành phần hệ thống thông tin

Hệ thống thông tin (Information System - IS) là một tổ hợp gồm năm thành phần tương tác để tạo ra thông tin, bao gồm: phần cứng, phần mềm, dữ liệu, quy trình và con người. Năm thành phần này có mặt trong mọi HTTT, từ đơn giản nhất đến phức tạp nhất. Ngoài ra, mô hình năm thành phần của HTTT giúp xác định rõ hơn nguyên nhân của vấn đề và tạo ra các giải pháp hiệu quả cho hoạt động của tổ chức (Kroenke, D., Boyle, R. J., 2017).

Hình 2.3. Mô hình 5 thành phần HTTT

Nguồn (Kroenke, D., Boyle, R. J., 2017)

• Phần cứng: Các thiết bị, linh kiện cấu thành HTTT.

• Phần mềm: Còn có tên gọi khác là chương trình. Phần mềm chia làm hai loại chính là phần mềm hệ thống và phần mềm ứng dụng. Mục tiêu của phần mềm là chuyển đổi dữ liệu thành thông tin.

• Dữ liệu: Là các sự kiện thô, chưa xử lý để tạo ra thông tin. Dữ liệu kỹ thuật số

được lưu trữ dưới dạng điện tử trong các tệp.

• Quy trình: Là trình tự thực hiện một hoạt động đã được quy định, mang tính

chất bắt buộc, đáp ứng những mục tiêu cụ thể của hoạt động quản trị.

• Con người: Người dùng cuối, người sử dụng máy tính, là thành phần quan trọng nhất trong các thành phần. Con người có thể phân thành người dùng trực tiếp

và người dùng gián tiếp.

2.4 Cấp độ thông minh của đại học thông minh

2.4.1 Phân định sáu cấp độ thông minh

ĐHTM chia thành sáu cấp độ thông minh được sắp xếp tăng dần từ thấp đến cao, bao gồm (1) Thích ứng, (2) Cảm biến và thu thập dữ liệu, (3) Suy luận, (4) Tự học, (5)

Dự đoán, và (6) Tự tổ chức và tái cấu trúc. (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016)

Bảng 2.2. Các cấp độ thông minh của ĐHTM

Chi tiết Cấp độ thông minh của ĐHTM

1. Thích ứng ĐHTM có khả năng tự động điều chỉnh các chức năng nghiệp

vụ, chiến lược dạy - học, hành chính, an toàn, thể chất, hành vi và các đặc điểm khác,v.v. để vận hành và thực hiện tốt hơn các chức năng nghiệp vụ chính của mình (dạy, học, an toàn, quản lý, bảo trì, kiểm soát, …).

Ví dụ: Đáp ứng tốt các phương pháp dạy - học, các loại hình khóa học mới (LMS); hệ thống thích ứng nền tảng công nghệ mới (hệ điều hành và thiết bị truy cập)

2. Cảm biến và thu ĐHTM có khả năng tự động sử dụng các thiết bị cảm biến và

thập dữ liệu

xác định, nhận biết, hiểu và/ hoặc nhận biết về các sự kiện, quá trình, đối tượng, hiện tượng,… có thể có tác động (tích cực hoặc tiêu cực) đến hoạt động, cơ sở hạ tầng hoặc tình trạng của các thành phần của nó (Học sinh, giảng viên, nhân viên,

tài nguyên, tài sản, …).

Ví dụ: Hệ thống tiết kiệm năng lượng, hệ thống nhận diện (hình ảnh, mặt, vân tay, giọng nói, thẻ thông minh)

Chi tiết Cấp độ thông minh của ĐHTM

3. Suy luận ĐHTM có khả năng tự động đưa ra kết luận logic trên cơ sở

dữ liệu thô, thông tin được xử lý, quan sát, bằng chứng, giả định, quy tắc và lý luận logic.

Ví dụ: Hệ thống phân tích sinh viên tạo ra hồ sơ sinh viên dựa

trên hành vi, tương tác, đặc diểm; hệ thống quản lý đóng/ mở phòng học; hệ thống quản lý năng lượng dựa trên các cảm biến phát hiện chuyển động.

4. Tự học

ĐHTM có khả năng tự động thu nhận, thu thập hoặc hình thành mới hoặc sửa đổi kiến thức, kinh nghiệm hoặc hành vi

hiện có để cải thiện hoạt động, chức năng nghiệp vụ, hiệu suất, hiệu quả,v.v. (Lưu ý: Các tính năng tự mô tả, tự khám phá và tự tối ưu hóa là một phần của việc tự học).

Ví dụ: Hệ thống tự học từ hành vi của người sử dụng LMS

5. Dự đoán

ĐHTM có khả năng tự động suy nghĩ hoặc tìm lý do để dự đoán điều gì sẽ xảy ra, cách giải quyết sự kiện đó hoặc phải làm gì tiếp theo.

Ví dụ: Hệ thống hỗ trợ tạo thời khóa biểu dự kiến, hệ thống phát hiện và cảnh bảo bất thường.

6. Tự tổ chức và tái cấu trúc

ĐHTM có khả năng tự động thay đổi cấu trúc bên trong (các thành phần), tự tái tạo và tự duy trì theo cách có mục đích (không ngẫu nhiên) trong các điều kiện thích hợp nhưng

không có tác nhân/ thực thể bên ngoài.

Ví dụ: Tự động cấu hình hệ thống, thông số hiệu suất, cảm biến, bộ truyền động và các tính năng trong lớp học thông

minh phù hợp với hồ sơ của giảng viên.

Nguồn (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016)

Uskov, V. L. và cộng sự (2018) đã xây dựng Ma trận Thành phần - Tính năng dựa trên Mô hình Khái niệm ĐHTM (Serdyukova, N. A. và cộng sự, 2016) và sáu cấp độ thông minh của ĐHTM (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016). Ma trận này hỗ trợ các nhà

thiết kế của ĐHTM có thể xây dựng và đánh giá đúng cấp độ thông minh của ĐHTM

theo từng chi tiết thành phần (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018). Ma trận Thành phần và

tính năng ĐHTM là công cụ hữu hiệu giúp nhà thiết kế ĐHTM, các nhà quản lý và các bên liên quan dễ dàng nhận biết đại học của họ hiện nay có gọi là ĐHTM hay chưa, và nếu đạt được ĐHTM thì đã đến cấp độ nào.

Bảng 2.3. Ma trận Thành phần - Tính năng

Các cấp độ thông minh của ĐHTM

Các thành phần của ĐHTM

c ú r t

c ọ h ự T

n á o đ ự D

n ậ u l y u S

u ệ i l ữ d

g n ứ h c í h T

. 4

. 5

. 3

. 1

u ấ c i á t à v c ứ h c ổ t ự T

p ậ h t u h t à v n ế i b m ả C

. 6

. 2

ĐHTM - Tính năng

ĐHTM - Bên liên quan

ĐHTM - Chương trình giảng dạy

ĐHTM - Phong cách sư phạm

ĐHTM - Phòng học

ĐHTM - Phần mềm

ĐHTM - Phần cứng

ĐHTM - Công nghệ

Nguồn (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018)

Uskov, V. L. và cộng sự (2021) đã sắp xếp lại các cấp độ thông minh của ĐHTM, chuyển cấp độ thông minh 1 (Thích ứng) thành cấp độ thông minh 4. Như vậy, sáu cấp độ thông minh của ĐHTM theo đề xuất mới theo thứ tự như sau: (1) Cảm biến và thu

thập dữ liệu, (2) Suy luận, (3) Tự học, (4) Thích ứng, (5) Dự đoán, và (6) Tự tổ chức và tái cấu trúc (Uskov, V. L. và cộng sự, 2021). Tuy nhiên, NCS nhận thấy cấp độ thông

minh 4 là một bộ phận của cấp độ thông minh 6, nên việc phân định giữa 2 cấp độ này

mang tính chất tương đối chủ quan và dễ tạo nhầm lẫn cho người thực hiện.

2.4.2 Phân định năm cấp độ thông minh - 5C

Khi phân tích 6 cấp độ thông minh (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016), Nguyễn Hữu

Đức và cộng sự (2020) cho rằng cấp độ (1) Thích ứng và (6) Tự tổ chức và tái cấu trúc là điểm đầu tiên và cuối cùng khi thực hiện một chu trình. Điểm cuối của chu trình này có thể là điểm xuất phát của chu trình mới; chúng có nhiều điểm tương đồng nên có thể

tích hợp vào làm một. Đề xuất này phù hợp với thiết kế kiến trúc của các hệ thống Thực - Ảo (CPS). Các CPS là đặc trưng tiêu biểu của môi trường công nghiệp 4.0, là cơ sở để thiết kế và xây dựng các nhà máy thông minh. CPS thường được thiết kế với cấu trúc 5C thể hiện các cấp độ thông minh tăng dần từ thấp đến cao, gồm: (1) Thu nhận và kết

nối thông tin, (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa, (3) Phân tích và chẩn đoán, (4) Nhận diện và dự báo, (5) Tối ưu hóa (Bảng 2.4) (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020).

Bảng 2.4. Cấu trúc 5C và các cấp độ thông minh của ĐHTM

Cấp độ Nội dung

1. Thu nhận và kết nối Năng lực thu nhận và quản lý thông tin về tất cả đối

thông tin

tượng, sự kiện, quá trình và cả tác động đến tất cả các hoạt động và trên mọi địa điểm trong khuôn viên đại học. Điều quan trọng là các công nghệ thu nhận thông tin này không sử dụng một cách độc lập, riêng lẻ mà được liên kết, trong đó IoT, điện toán đám mây, chuỗi khối đã kết nối, lưu trữ các thông tin tạo nên hạ tầng dữ liệu lớn. Thêm vào đó, hệ thống mạng không dây cho phép chuyển tải chúng

trong không gian mạng.

2. Chuyển đổi thông tin

và số hóa Hệ thống có thể thu nhận tất cả thông tin từ phân hệ kết nối để xử lý, số hóa và đưa ra kết quả thống kê.

3. Phân tích và chẩn

đoán

Khả năng phân tích, khai thác và sử dụng dữ liệu không chỉ được thực hiện bởi các phần mềm truyền thống mà đã được hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI). Đối với việc hoạt động dạy-học, cấp độ này có thể thực hiện qua chức năng phân tích quá trình dạy-học (learning analytics) trong LMS.

Cấp độ Nội dung

4. Nhận diện và dự báo Sau quá trình phân tích, các thông tin về hiệu quả của việc phẩn bổ và sử dụng cơ sở vật chất, đầu tư, điều chỉnh

chương trình đào tạo,… sẽ được đánh giá. Trên cơ sở đó, các giải pháp cải tiến sẽ được đề xuất. Đặc biệt, đây còn là năng lực dự báo các rủi ro có thể xảy ra và giải pháp

phòng ngừa về an ninh, tình hình tuyển sinh, mức độ tham gia học tập.

5. Tối ưu hóa

Là các giải pháp tổ chức lại để nâng cao hiệu quả và chất lượng đào tạo, trong đó có đổi mới môi trường dạy - học; phương pháp dạy - học linh hoạt có tương tác, truyền

thông xã hội; học tập cá thể hóa. Đặc biệt, ĐHTM còn có năng lực tự động thay đổi cấu hình nội tại, tự tái tạo và tự duy trì theo chủ đích trong các điều kiện thích hợp mà không có tác nhân, thực thể bên ngoài tác động.

Nguồn (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

2.5 Lý luận cho việc đề xuất mô hình ĐHTM trong luận án

Từ các nghiên cứu về ĐHTM có thể thấy ĐHTM là một cơ sở giáo dục định

hướng đổi mới sáng tạo; được chuyển đổi số, hiện đại hóa toàn diện tất cả các quy trình giáo dục, phương pháp dạy - học; sử dụng hạ tầng số (pháp lý số, nhân lực số, dữ liệu số, công nghệ số và ứng dụng số) nhằm thúc đẩy tính tinh gọn, hiệu quả, khả năng phân

tích, dự báo để cung cấp dịch vụ đào tạo cá thể hóa cho người học và đề ra giải pháp cải thiện môi trường giáo dục đại học, mang lại sự tiện lợi và hiệu quả tối đa cho các bên liên quan. Tóm lại, khác biệt đặc trưng của ĐHTM so với đại học truyền thống thể hiện qua các mặt sau:

• Phương pháp sư phạm mới: giáo viên và học viên có tầm quan trọng như nhau

trong lớp học;

• Cá bên liên quan: tận dụng thế mạnh công nghệ mang lại, sẵn sàng trong việc

vận hành ĐHTM;

• Chương trình học: tùy chỉnh, mang tính cá nhân hóa; phát triển và sử dụng giáo

trình điện tử;

• Hình thức học và đánh giá: đa dạng (trực tuyến, kết hợp trực tuyến và truyền thống); thời gian và địa điểm học linh hoạt theo nhu cầu cá nhân người học;

giao tiếp toàn cầu và địa phương;

• Dữ liệu: đa dạng (chữ cái, số, âm thanh, hình ảnh, dữ liệu đa phương tiện khác),

tài nguyên giáo dục mở;

• Phòng học thông minh, trường học thông minh;

• Công nghệ mới: các công nghệ thông minh trong toàn trường đại học để hỗ trợ

các chức năng chính và tính năng của ĐHTM.

Các nghiên cứu về mô hình ĐHTM đã được trình bày ở phần trên tập trung vào

những vấn đề như:

(1) Việc cải thiện hệ thống giáo dục, định hướng việc cá nhân hóa môi trường

học tập và hiệu quả học tập (mô hình SMART, mô hình VSMART, mô hình SMARTI). Các nghiên cứu này thể hiện được mục tiêu và phương hướng xây dựng ĐHTM nhưng tính mở cao, chưa thể hiện được các bước thực hiện và các hệ thống cần xây dựng trong ĐHTM.

(2) Các thành phần đặc trưng của ĐHTM (mô hình SMART, mô hình VSMART, mô hình Khái niệm ĐHTM). Các nghiên cứu này thể hiện được các thành phần của ĐHTM, là căn cứ hoạch định, thiết kế, xây dựng ĐHTM.

(3) Mức độ sẵn sàng của các bên liên quan thực hiện giáo dục thông minh (SMM). Nghiên cứu này chỉ thể hiện tầm quan trọng của việc nâng cao năng lực của các bên liên quan trong việc vận hành ĐHTM đáp ứng các cấp độ thông minh.

(4) Mô hình thực tế áp dụng cho đại học cụ thể (Mô hình Phát triển đại học số -

ĐHTM, ĐHQGHN VNU 4.0 (2020-2025)). Nghiên cứu này có tính chất tham khảo cho việc triển khai ĐHTM.

NCS nhận định các nghiên cứu theo hướng (2) có tính mở. Mô hình SMART và VSMART trình bày những thành phần đặc trưng của ĐHTM. Trong khi đó, mô hình Khái niệm ĐHTM trình bày tất cả các thành phần có thể có của ĐHTM, và mô hình ĐHTM có thể được xác định từ nhiều thành phần này. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không làm rõ các thành phần bắt buộc phải có của mô hình gây khó khăn trong việc triển

khai mô hình. Ngoài ra, khi ĐHTM có một thành phần mới thì mô hình có thể cải thiện bằng cách tích hợp thêm các thành phần mới, điều này tạo ra tính linh hoạt cho mô hình nhưng làm cho mô hình thiếu tính ổn định và các thành phần này có khả năng trùng lắp

nhau một số bộ phận (ví dụ trong mô hình Khái niệm ĐHTM, thành phần ĐHTM -

Phòng học có thể tách thành các thành phần ĐHTM - Phần cứng, ĐHTM - Phần mềm, ĐHTM - Phong cách sư phạm). Điều này có thể được khắc phục bằng việc phân tích

ĐHTM theo lý thuyết cơ bản, nền tảng trong lĩnh vực HTTT là mô hình năm thành phần của HTTT. Việc xây dựng mô hình ĐHTM theo mô hình năm thành phần HTTT giúp đưa ra mô hình đảm bảo đầy đủ các thành phần cơ bản của ĐHTM, làm căn cứ xây dựng mô hình kiến trúc HTTT, tiến tới xây dựng ĐHTM.

Bên cạnh đó, NCS nhận thấy các nghiên cứu về cấp độ thông minh của ĐHTM là hoàn toàn cần thiết. Việc phân định các cấp độ thông minh sẽ giúp các nhà hoạch định, xây dựng ĐHTM sẽ đánh giá được ĐHTM đang đạt cấp độ thông minh nào từ đó đề ra giải pháp nhằm cải thiện cấp độ thông minh của ĐHTM. Ngoài ra, NCS nhận định

việc đánh giá cấp độ thông minh của ĐHTM theo hướng tiếp cận thiết kế kiến trúc 5C của CPS là phù hợp hơn do (1) đây là cách tiếp cận tiêu biểu trong việc xây dựng các nhà máy thông minh (đang áp dụng thực tiễn), (2) cách tiếp cận này còn thể hiện được

tính quy trình cải tiến liên tục của ĐHTM.

Tóm lại, các phân tích trên đủ cơ sở lý luận cho việc đề xuất mô hình ĐHTM: HTTT - Cấp độ thông minh (Information System – Smart Levels – ISSL). Mô hình ISSL được NCS đề xuất dựa trên việc tích hợp giữa mô hình năm thành phần HTTT và các

cấp độ thông minh của ĐHTM (5C), sẽ được NCS trình bày cụ thể trong Chương 3.

Hình 2.4. Cơ sở lý luận đề xuất mô hình ISSL

Nguồn NCS đề xuất

Kết luận Chương 2

Trong Chương 2, NCS đã trình bày các cơ sở lý luận về ĐHTM bao gồm: các khái niệm và quan điểm về ĐHTM, các mô hình ĐHTM tiêu biểu, các cấp độ thông minh của ĐHTM, và mô hình năm thành phần HTTT. Qua đó, NCS xác định (1) những

mặt tích cực và những khoảng trống trong các mô hình ĐHTM, (2) việc phân định cấp độ thông minh của ĐHTM là hoàn toàn cần thiết, (3) chưa có bằng chứng cho thấy có mô hình ĐHTM theo hướng tiếp cận các thành phần HTTT kết hợp các cấp độ thông

minh của ĐHTM. Đây chính là cơ sở lý luận cho việc hình thành mô hình nghiên cứu trong Chương 3.

CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH ISSL

Trong chương này, căn cứ vào các lập luận làm cơ sở cho việc hình thành mô hình ĐHTM dựa trên sự tích hợp năm thành phần HTTT và các cấp độ thông minh của ĐHTM, NCS đề xuất Mô hình ISSL, bao gồm 5 thành phần cơ bản HTTT (ĐHTM – Con người, ĐHTM – Quy trình, ĐHTM – Dữ liệu, ĐHTM – Phần mềm, ĐHTM – Phần cứng), các thành phần này hướng tới 5 cấp độ thông minh khác nhau (kiến trúc 5C của CPS). Bên cạnh đó, NCS đã đề xuất cách thức lập bảng đánh giá cấp độ thông minh của các chi tiết thành phần ĐHTM. Ngoài ra, NCS cũng áp dụng phương pháp khảo sát, phỏng vấn sâu chuyên gia, xác định chi tiết các thành phần ĐHTM theo mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo của trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam. Từ đó, NCS cũng đề xuất mô hình kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo của trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam theo mô hình ISSL. Quá trình thực hiện nghiên cứu đề xuất mô hình được tiến hành theo các bước sau:

Hình 3.1. Quá trình thực hiện nghiên cứu đề xuất mô hình ISSL

Nguồn NCS đề xuất

3.1 Đề xuất mô hình ISSL tổng quát

Dựa trên các phân tích trên (mục 2.5) về các nghiên cứu mô hình ĐHTM, lý thuyết nền tảng trong HTTT về năm thành phần của HTTT (D. Kroenke, R. J. Boyle, 2017), tich hợp với các cấp độ thông minh của ĐHTM theo hướng tiếp cận thiết kế kiến trúc của CPS, NCS đề xuất Mô hình ISSL (Hình 3.2). Mô hình ĐHTM tiếp

cận theo hướng tích hợp các thành phần HTTT và các cấp độ thông minh của ĐHTM, nhằm giúp các nhà hoạch định, thiết kế, xây dựng ĐHTM có cái nhìn rõ

ràng hơn về các thành phần ĐHTM, cấp độ thông minh của từng chi tiết thành phần và của toàn bộ ĐHTM. Ngoài ra, mô hình ISSL cũng là công cụ đánh giá thực trạng cấp độ thông minh của các thành phần HTTT ĐHTM, tiến tới việc nâng cao cấp độ thông minh của ĐHTM.

Hình 3.2. Mô hình ISSL tổng quát

Nguồn NCS đề xuất

Theo mô hình ISSL, ĐHTM gồm năm thành phần: [ĐHTM - Con người],

[ĐHTM - Quy trình], [ĐHTM - Dữ liệu], [ĐHTM - Phần mềm], [ĐHTM - Phần cứng]. Nội dung chi tiết của các thành phần được mô tả trong (Bảng 3.1). Các đặc trưng của ĐHTM như: vai trò của các bên tham gia, phương pháp dạy - học mới, chương trình học, thiết bị thông minh, phần mềm thông minh, kho học liệu mở, phòng học thông

minh, trường học thông minh, công nghệ, nguồn lực,v.v. sẽ được phân rã vào năm thành phần của mô hình ISSL.

Bảng 3.1. Năm thành phần của ĐHTM theo mô hình ISSL

Chi tiết Các thành phần của ĐHTM

ĐHTM - Con người

Một tập hợp người dùng của ĐHTM có chất lượng cao, đảm bảo hội nhập quốc tế và đáp ứng được yêu cầu phát triển bền vững, có khả năng tiếp nhận và

ứng dụng công nghệ mới vào quá trình quản lý, vận hành, và hoạt động dạy – học.

Bên trong: Ban Giám hiệu, đội ngũ quản lý, chuyên viên, nhân viên các phòng, ban, bộ phận, giảng viên,

trợ giảng, sinh viên.

Bên ngoài: Doanh nghiệp, cựu sinh viên, cơ quan quản lý nhà nước, người quan tâm.

ĐHTM - Quy trình

Một tập hợp các quy trình vận hành ĐHTM; các quy trình quản lý và điều hành thông minh các chương trình học, các khóa học, các phương pháp dạy - học hiện đại, đa dạng, phù hợp với các yêu cầu cá nhân đa dạng của người học (nhưng vẫn đảm bảo chất

lượng đào tạo); các quy trình quản lý tài chính, quản lý nhân sự, quản lý nghiên cứu khoa học, đảm bảo chất lượng giáo dục.

Các quy trình thông minh tập trung vào việc phân tích hiện trạng, hỗ trợ ra quyết định trong ngắn hạn và định hướng trong dài hạn.

ĐHTM - Dữ liệu

Một tập hợp các dữ liệu được tổ chức đáp ứng yêu cầu của ĐHTM (Dữ liệu học viên, giáo viên, chương

trình học, khóa học, môn học, nội dung giáo dục mở, tài nguyên số, dữ liệu tài chính, dữ liệu nghiên cứu khoa học, dữ liệu từ các hệ thống thu thập dữ liệu tự

động, thông tin sinh ra từ các hệ hỗ trợ ra quyết định, hệ tư vấnv.v.), hướng tới chuyển đổi số, khoa học dữ liệu, dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo.

Chi tiết Các thành phần của ĐHTM

ĐHTM - Phần mềm Một tập hợp các phần mềm trong ĐHTM, bao gồm

các phần mềm quản lý hoạt động trường đại học và các phần mềm thông minh (phần mềm điều hành lớp học thông minh, tòa nhà thông minh, thư viện thông

minh, các hệ hỗ trợ ra quyết địnhv.v.).

ĐHTM - Phần cứng

Một tập hợp các phần cứng trong ĐHTM, bao gồm các phần cứng phục vụ hoạt động trường đại học và các thiết bị, công nghệ thông minh được sử dụng tại ĐHTM (bảng thông minh, camera thông minh, thẻ

thông minh, đầu đọc thẻ thông minh hoặc sinh trắc học, hệ thống kiểm soát năng lượng thông minh, cảm biến ghi nhận dữ liệu, thiết bị mô phỏng thực tế ảo, thực tế tăng cườngv.v.)

Nguồn NCS tổng hợp và đề xuất

Để đánh giá các cấp độ thông minh của ĐHTM theo mô hình, NCS sử dụng thang đo 5C (Bảng 3.2): (1) Thu nhận và kết nối thông tin, (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa,

(3) Phân tích và chẩn đoán, (4) Nhận diện và dự báo, (5) Tối ưu hóa. Bên cạnh đó, trong (Hình 3.2), mũi tên liền mạch hướng từ ĐHTM tới cấp độ thông minh theo thứ tự từ (1) đến (5) thể hiện quá trình cải tiến với mục tiêu nâng cao cấp độ thông minh của ĐHTM. Mũi tên không liên tục từ cấp độ thông minh (5) đến (1) thể hiện bắt đầu một quy trình

cải tiến mới.

Bảng 3.2. Cấp độ thông minh của ĐHTM theo mô hình ISSL

Cấp độ thông minh Nội dung

1. Thu nhận và kết nối

thông tin ĐHTM có khả năng tự động sử dụng các thiết bị cảm biến thu nhận và quản lý thông tin về tất cả đối tượng, sự kiện,

quá trình và cả tác động đến tất cả các hoạt động và trên mọi địa điểm trong khuôn viên đại học. Các phân hệ có khả năng kết nối, trao đổi thông tin.

Cấp độ thông minh Nội dung

2. Chuyển đổi thông tin

và số hóa ĐHTM có khả năng thu nhận tất cả thông tin từ phân hệ kết nối để xử lý, số hóa và đưa ra kết quả thống kê.

3. Phân tích và chẩn ĐHTM có khả năng phân tích và chẩn đoán dựa trên dữ

đoán

liệu, thông tin được xử lý, quan sát, bằng chứng, giả định, quy tắc và lý luận logic. Khả năng phân tích, khai thác và sử dụng dữ liệu không chỉ được thực hiện bởi các phần

mềm truyền thống mà đã được hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo.

4. Nhận diện và dự báo ĐHTM có khả năng xác định hiệu quả của việc phẩn bổ và sử dụng cơ sở vật chất, đầu tư, điều chỉnh chương trình đào tạo,v.v. Trên cơ sở đó, các giải pháp cải tiến sẽ được đề xuất. Đặc biệt, đây còn là năng lực dự báo các rủi ro có

thể xảy ra và giải pháp phòng ngừa về an ninh, tình hình tuyển sinh, mức độ tham gia học tập.

5. Tối ưu hóa

ĐHTM có khả năng tự động thay đổi cấu hình nội tại (HTTT ĐHTM), tự tái tạo và tự duy trì theo chủ đích trong

các điều kiện thích hợp mà không có tác nhân, thực thể bên ngoài tác động nhằm nâng cao hiệu quả và chất lượng đào tạo, trong đó có đổi mới môi trường dạy - học; phương pháp dạy - học linh hoạt có tương tác, truyền thông xã hội; học tập cá thể hóa.

Nguồn (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

Việc xây dựng ĐHTM cần dựa vào nhu cầu thực tế của đại học mong muốn các thành phần đạt đến cấp độ thông minh nào. Do đó, cần xác định cấp độ thông minh của

ĐHTM một cách toàn diện. Dựa trên mô hình ĐHTM như đã trình bày trên (Hình 3.2), NCS đề xuất 2 cách đánh giá cấp độ thông minh của ĐHTM:

(1) Dựa trên Ma trận Thành phần - Tính năng, (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) NCS đề xuất lập bảng đánh giá các chi tiết thành phần ĐHTM đạt được năm cấp độ thông minh (5C) (Bảng 3.3). Trong trường hợp số lượng các thành phần chi tiết nhiều, (Bảng 3.3) có thể được tách thành 5 bảng con, mỗi bảng con thể hiện 1 thành phần của ĐHTM. Nhìn chung, cấp độ thông minh của ĐHTM có

thể đánh giá bằng tỷ lệ (phần trăm) các thành phần chính đạt được theo cấp độ

thông minh tương ứng. Ưu và nhược điểm của bảng đánh giá chi tiết các thành

phần:

• Ưu điểm: đánh giá đầy đủ các thành phần, phù hợp với đa người dùng với

các giác độ quan tâm khác nhau về ĐHTM.

• Nhược điểm: phức tạp, tốn thời gian xây dựng và mang tính chất trùng

lắp về nội dung giữa các thành phần.

Bảng 3.3. Đánh giá cấp độ thông minh của các thành phần ĐHTM

Các cấp độ thông minh của ĐHTM

2. Chuyển

Các thành phần của ĐHTM

5. Tối ưu hóa 4. Nhận diện và dự báo 1. Thu nhận và kết nối thông 3. Phân tích và chẩn đoán đổi thông tin và số hóa tin

ĐHTM - Con người

ĐHTM - Quy trình

ĐHTM - Dữ liệu

ĐHTM - Phần mềm

ĐHTM - Phần cứng

Nguồn NCS đề xuất

(2) Lập bảng đánh giá cấp độ thông minh của ĐHTM dựa trên các phần mềm/ phân hệ của HTTT ĐHTM vì HTTT là một thể thống nhất với 5 thành phần có mối

quan hệ chặt chẽ với nhau; và khi xây dựng HTTT, ta tập trung vào mục tiêu của HTTT và cụ thể là các chức năng mà hệ thống thực hiện. Bảng được lập tương tự (Bảng 3.3) nhưng chỉ có thành phần ĐHTM - Phần mềm với giả định

bốn thành phần còn lại của HTTT ĐHTM đồng bộ với ĐHTM – Phần mềm. Ưu và nhược điểm của cách thức này:

• Ưu điểm: đơn giản, giảm tính trùng lắp khi đánh giá.

• Nhược điểm: có khả năng không bao quát toàn bộ các thành phần nếu chi

tiết thành phần không liên quan đến phần mềm.

Đối với các đại học chưa xây dựng và triển khai ĐHTM, (Bảng 3.3) thể hiện chiến lược, mục tiêu xây dựng và triển khai ĐHTM. Ngoài ra, đối với các đại học đang xây dựng và triển khai các hệ thống thông minh, các nhà xây dựng/ triển khai ĐHTM sẽ lập (Bảng 3.3) thể hiện thực trạng triển khai ĐHTM, từ đó giúp họ cải tiến và nâng cao

cấp độ thông minh của các thành phần tiến tới hoàn thiện và nâng cao cấp độ thông minh của ĐHTM.

Tóm lại, mô hình ISSL có những ưu điểm so với các mô hình ĐHTM trước

như sau:

• Thứ nhất, tiếp cận theo lý thuyết các thành phần HTTT, mô hình ĐHTM đã thể hiện rõ ràng các thành phần đặc trưng của ĐHTM (mô hình SMART, VSMART, SMARTI) thông qua 5 thành phần của HTTT. Điều này giảm tính trùng lắp về thành phần ĐHTM.

• Thứ hai, tiếp cận theo hướng các thành phần HTTT giúp các nhà hoạch định, xây dựng, triển khai ĐHTM có mô hình tham khảo xây dựng HTTT ĐHTM.

• Thứ ba, việc tích hợp cấp độ thông minh của ĐHTM giúp mô hình thể hiện được mục tiêu HTTT ĐHTM hướng tới, đồng thời hỗ trợ việc đánh giá và cải

tiến cấp độ thông minh của ĐHTM.

NCS đưa ra các đặc trưng của các thành phần ĐHTM theo 5 cấp độ thông minh

trong mô hình ISSL trong (Bảng 3.4).

Bảng 3.4. Các đặc trưng của các thành phần ĐHTM theo 5 cấp độ thông minh

Các cấp độ thông minh của ĐHTM

2. Chuyển đổi 3. Phân tích 4. Nhận diện và Các thành phần của ĐHTM 1. Thu nhận và kết nối thông tin 5. Tối ưu hóa thông tin và số hóa và chẩn đoán dự báo

ĐHTM - Con người Đánh giá theo SMM (Heinemann, C., Uskov, V. L., 2018), mức độ tham gia của giảng viên và cán bộ quản lý vào việc học và sử dụng công nghệ tiên tiến trong giảng dạy, triển khai và sử dụng phương pháp sư phạm thông minh đạt mức R3 (Tiêu chuẩn hóa – 50% giảng viên, cán bộ quản lý)

ĐHTM - Quy trình Xây dựng quy trình theo hướng dòng Cải tiến quy trình Cải tiến quy Cải tiến các quy Cải tiến các quy

công việc, chú trọng tính liên kết, hợp tác công việc giữa các đơn vị.

theo hướng số hóa, giảm tối đa việc lưu trữ dữ liệu theo cách truyền thống, tăng trình theo hướng phân tích, khai thác dữ liệu với sự trình theo hướng nhận diện các vấn đề, đề xuất các phương án trình theo hướng hỗ trợ ra quyết định trong các hoạt

hỗ trợ của AI.

cường việc mã hóa, xác thực điện tử, đảm bảo vấn đề an giải quyết vấn đề, dự báo rủi ro trong các hoạt nhằm động nâng cao hiệu quả và chất

toàn động.

ninh và an thông tin.

lượng đào tạo mà không có tác nhân, thực

Các cấp độ thông minh của ĐHTM

Các thành phần của ĐHTM 1. Thu nhận và kết nối thông tin 5. Tối ưu hóa 2. Chuyển đổi thông tin và số hóa 3. Phân tích và chẩn đoán 4. Nhận diện và dự báo

thể bên ngoài

tác động

ĐHTM - Dữ liệu

Đảm bảo tính liên thông dữ liệu giữa các hệ thống dựa trên sự phân quyền và đảm bảo an toàn thông tin. Số hóa toàn bộ dữ liệu phục vụ cho của động hoạt Phát triển hồ dữ liệu (Data Lake) và kho dữ liệu (Data Warehouse), phục vụ việc phân tích và chẩn đoán; nhận diện và dự báo; tối ưu hóa với sự hỗ trợ

của trí tuệ nhân tạo.

trường đại học, xây dựng kho học liệu mở và trung tâm xử lý dữ liệu

ĐHTM - Phần mềm Xây dựng phần mềm có các chức năng Phát triển các Phát triển các chức Phát triển các Phát triển các

trợ ra

hệ hỗ quyết định. năng xử lý số hóa và thống kê.

cơ bản đáp ứng nhu cầu thực tế cho hoạt động quản lý đào tạo của trường đại học. Các phần mềm phải đảm bảo chức năng phân tích và đoán chẩn chức năng tự động nhận diện và dự báo. Phát

được hỗ trợ bởi AI. triển các hệ hỗ trợ ra quyết định.

tính kết nối, liên thông dữ liệu và đảm bảo an toàn thông tin. Đặc biệt giai đoạn này tập trung xây dựng các phần

Các cấp độ thông minh của ĐHTM

Các thành phần của ĐHTM 1. Thu nhận và kết nối thông tin 5. Tối ưu hóa 2. Chuyển đổi thông tin và số hóa 3. Phân tích và chẩn đoán 4. Nhận diện và dự báo

mềm sử dụng các cảm biến thu thập dữ

liệu và quan lý thông tin về tất cả các đối tượng trong khuôn viên trường.

ĐHTM - Phần cứng Đầu tư xây dựng dựa trên nhu cầu cụ thể của từng cấp độ thông minh và theo yêu cầu của các thành phần ĐHTM khác.

Nguồn NCS đề xuất

3.2 Áp dụng mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam

Mô hình ISSL có thể áp dụng chung cho tất cả các trường đại học có khối ngành đào tạo chính khác nhau. Dựa trên mô hình ISSL, các trường đại học có thể cụ thể, chi tiết các thành phần HTTT các trường đang có, đồng thời đánh giá được thực trạng HTTT của các trường đang đạt cấp độ thông minh nào, từ đó có thể có kế hoạch và thực hiện

nâng cao cấp độ thông minh. Tuy nhiên, khi áp dụng mô hình ISSL cho các trường đại học khối ngành đào tạo khác nhau thì các chi tiết thành phần của mô hình sẽ thay đổi theo đặc thù của từng khối trường. Trong phạm vi luận án, NCS chú trọng đến việc triển khai mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam.

3.2.1 Thiết kế nghiên cứu

Nhằm xác định các chi tiết thành phần của mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam, NCS tiến hành khảo sát, phỏng vấn có cấu trúc về thực trạng HTTT (mục 1.3) và những chi tiết thành phần cần thiết của mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối

kinh tế.

• Đối tượng phỏng vấn: chuyên gia là Ban giám hiệu; Hội đồng trường; Trưởng, phó, chuyên viên phòng Đào tạo, Khảo Thí, CNTT; Trưởng, phó, giảng viên khoa CNTT/ HTTT từ 6 trường đại học khối kinh tế điển hình: (1) trường Đại học Kinh tế Tp.HCM (UEH), (2) trường Đại học Mở Tp.HCM (OU); (3) trường

Đại học Ngân hàng Tp.HCM (HUB), (4) trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia Tp.HCM (UEL), (5) trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, (6) trường Đại học Kinh tế Quốc Dân (NEU); các chuyên gia CNTT/ HTTT từ các trường ngoài khối kinh tế như: trường Đại học Tự nhiên, Đại học Quốc gia

Tp.HCM; trường Đại học Công nghệ Sài Gòn; trường Đại học Sư phạm Tp.HCM; và các chuyên gia khác.

• Thời gian: tiến hành từ tháng 6/2021 đến tháng 11/2021.

• Các bước thực hiện:

o Bước 1: Nghiên cứu, tổng hợp bảng câu hỏi khảo sát, phỏng vấn.

o Bước 2: Phỏng vấn sâu 4 chuyên gia nhằm góp ý hoàn thiện bảng câu

hỏi khảo sát, phỏng vấn.

o Bước 3: Lập danh sách các chuyên gia cần khảo sát, liên hệ lấy phiếu

khảo sát. Tổng hợp kết quả khảo sát từ các chuyên gia.

o Bước 4: Dựa trên kết quả tổng hợp khảo sát từ các chuyên gia, tiến hành phỏng vấn sâu nhóm 18 chuyên gia được NCS lựa chọn nhằm đánh giá lại mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần của mô hình có sự bất đồng trong đánh giá ở bảng tổng hợp.

Bước 1: Nghiên cứu, tổng hợp bảng câu hỏi khảo sát, phỏng vấn. Bước 3: Lấy phiếu khảo sát. Tổng hợp kết quả khảo sát từ các chuyên gia. Bước 2: Phỏng vấn sâu 4 chuyên gia nhằm góp ý hoàn thiện bảng câu hỏi khảo sát, phỏng vấn.

Bước 4: Phỏng vấn sâu nhóm các chuyên gia nhằm đánh giá lại mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần của mô hình.

Hình 3.3. Quy trình nghiên cứu xác định các thành phần chi tiết của mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo các trường đại học khối kinh tế

Nguồn NCS đề xuất

3.2.2 Xây dựng bảng câu hỏi khảo sát, phỏng vấn

Dựa trên Khung trưởng thành về kỹ thuật số cho các tổ chức giáo dục đại học (Digital Maturity Framework for Higher Education Institutions - DMFHEI) (Đurek, V.

và cộng sự, 2017), Hướng dẫn sử dụng Hệ thống đối sánh chất lượng đại học UPM (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020), các giải pháp về ĐHTM, mô hình ISSL, NCS đã thiết kế bảng câu hỏi phân thành 6 nhóm nội dung sau:

(1) Nội dung 1: Lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý: gồm 13 câu hỏi, tập trung vào vấn đề lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý hoạt động chuyển đổi số tại (trường) đại học. Các câu hỏi này nhằm xác định quyết tâm của nhà trường trong vấn đề chuyển đổi mô hình từ đại học truyền thống thành ĐHTM. Điều này có ý nghĩa

quan trọng, thể hiện sự cam kết của ban lãnh đạo nhà trường, đảm bảo sự thành công việc chuyển đổi mô hình từ đại học truyền thống sang ĐHTM. Mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần được xác định theo thang đo Likert 5 mức độ từ (1) Hoàn toàn không cần thiết đến (5) Hoàn toàn cần thiết.

(2) Nội dung 2: Các bên liên quan: tập trung làm rõ thành phần ĐHTM - Con người của mô hình ĐHTM, gồm 6 câu hỏi, tập trung vào 6 nhóm đối tượng: Ban Giám hiệu, Hội đồng trường, Trưởng/ phó các đơn vị, Chuyên viên/ Nhân viên CNTT, Giảng viên/ Trợ giảng, Sinh viên. Các câu hỏi nhằm xác định mức độ đáp ứng của 6 nhóm đối tượng với hoạt động hướng tới ĐHTM. Mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần được xác định theo thang đo Likert 5 mức độ từ (1) Hoàn toàn không cần thiết đến (5) Hoàn toàn cần thiết.

(3) Nội dung 3: Quy trình và phương pháp dạy - học: tập trung làm rõ thành phần ĐHTM - Quy trình của mô hình ĐHTM, gồm 19 câu hỏi, tập trung vào các đặc trưng của ĐHTM về quy trình hoạt động quản lý đào tạo và phương pháp dạy - học.

(4) Nội dung 4: Dữ liệu phục vụ cho hoạt động đào tạo: tập trung làm rõ thành phần ĐHTM - Dữ liệu của mô hình ĐHTM, gồm 5 câu hỏi, tập trung vào vấn đề tổ chức quản lý dữ liệu đào tạo, kho học liệu mở. Ngoài ra nội dung dữa liệu cho hoạt động đòa tạo còn được tìm hiểu thông qua nội dung 3 (quy trình và

phương pháp dạy - học) và qua nội dung 5 (phần mềm)

(5) Nội dung 5: Phần mềm phục vụ hoạt động đào tạo: tập trung làm rõ thành phần ĐHTM - Phần mềm của mô hình ĐHTM. Trong nhóm câu hỏi này, NCS lựa chọn 39 phần mềm. Mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần được xác định

theo thang đo Likert 5 mức độ từ (1) Hoàn toàn không cần thiết đến (5) Hoàn toàn cần thiết.

(6) Nội dung 6: Phần cứng: tập trung làm rõ thành phần ĐHTM - Phần cứng của mô hình ĐHTM. Mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần được xác định theo thang đo Likert 5 mức độ từ (1) Hoàn toàn không cần thiết đến (5) Hoàn toàn cần thiết.

Với 6 nhóm nội dung, NCS tổ chức thành 3 bảng câu hỏi khảo sát, cụ thể:

(4) Nội dung khảo sát về: (I) Lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý, (II) Các bên liên

quan.

Đối tượng khảo sát: Hội đồng trường; Ban giám hiệu; Trưởng/ Phó phòng Đào

tạo, Khảo thí, CNTT; Trưởng/ Phó khoa CNTT/ HTTT; chuyên gia.

(5) Nội dung khảo sát về: (III) Quy trình, phương pháp dạy – học, (IV) Dữ liệu.

Đối tượng khảo sát: Trưởng/Phó, chuyên viên phòng Đào tạo, Khảo thí; Trưởng/ Phó, giảng viên khoa CNTT/ HTTT; chuyên gia

(6) Nội dung khảo sát về: (V) Phần mềm/ phân hệ/ chức năng, (VI) Phần cứng,

công nghệ.

Đối tượng khảo sát: Trưởng/Phó, chuyên viên phòng CNTT; Trưởng/ Phó, giảng viên khoa CNTT/HTTT; chuyên gia.

3.2.3 Phân tích kết quả khảo sát, phỏng vấn chuyên gia

Để đánh giá mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần ĐHTM cho (I) Lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý, (II) ĐHTM - Con người, NCS đã tiến hành khảo sát 52

chuyên gia, cụ thể số liệu và tỷ lệ vị trí công việc của các chuyên gia được thể hiện trong (Hình 3.4). Mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần được xác định theo thang đo Likert 5 mức độ từ (1) Hoàn toàn không cần thiết đến (5) Hoàn toàn cần thiết. Tiêu chí chọn chi tiết thành phần khi điểm trung bình mức độ cần thiết đạt trên 3.

4; 7%

Ban giám hiệu, hội đồng trường

15; 29% Trưởng/Phó đơn vị

16; 31%

Giảng viên khoa CNTT/HTTT

Chuyên gia 17; 33%

Hình 3.4. Số liệu thành phần đối tượng tham gia khảo sát nội dung (I), (II)

Nguồn NCS tổng hợp

(I) Lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý

Kết quả tổng hợp đánh giá các chi tiết thành phần nội dung (I) lãnh đạo, lập kế

hoạch và quản lý được trình bày trong (Phụ lục 2 - Bảng PL 2.1). Trong bảng, cột Chọn được đánh dấu khi giá trị cột Average cho nội dung đạt mức cần thiết từ 3 trở lên. Kết quả khảo sát cho thấy 13 nội dung khảo sát là cần thiết cho việc thực hiện việc chuyển đổi số, xây dựng ĐHTM của các trường đại học khối kinh tế.

(II) ĐHTM - Con người

Kết quả khảo sát nhóm chuyên gia về thành phần ĐHTM - Con người thể hiện

trong (Phụ lục 2 – Bảng PL 2.2). Trong bảng, cột Chọn được đánh dấu khi giá trị cột Average cho nội dung đạt mức trên 3. Nội dung khảo sát, phỏng vấn bao gồm 6 nội dung, ngoài việc các bên liên quan được huấn luyện kĩ năng CNTT đáp ứng nhu cầu công việc (được đánh giá từ mức 4.1 đến 4.6), nhóm chuyên gia cũng đánh giá cao việc tự chủ của các bên liên quan trong việc triển khai chuyển đổi số, vấn đề nhân sự phù hợp cho mục tiêu chuyển đổi số, vấn đề trách nhiệm quản lý được phân công rõ ràng, vấn đề các bên liên quan có sự hiểu biết và cam kết tích hợp số hóa vào hoạt động dạy -

học, vấn đề khuyến khích các bên tham gia tích cực vào quan hệ với các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp.

Để đánh giá mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần ĐHTM cho (III) ĐHTM

- Quy trình, (IV) ĐHTM - Dữ liệu, NCS đã tiến hành khảo sát phỏng vấn 56 chuyên gia, cụ thể số liệu và tỷ lệ vị trí công việc của các chuyên gia được thể hiện trong (Hình 3.5).

11; 20% 13; 23% Trưởng/Phó đơn vị

Giảng viên

9; 16% Chuyên viên

Chuyên gia 23; 41%

Hình 3.5. Số liệu thành phần đối tượng tham gia khảo sát nội dung (III), (IV)

Nguồn NCS tổng hợp

(III) ĐHTM - Quy trình

Nội dung phần (III) ĐHTM - Quy trình có 9 nội dung liên quan đến quy trình, nghiệp vụ đào tạo và 7 nội dung liên quan đến phương pháp sư phạm và chương trình đào tạo. Các ý kiến của chuyên gia trong nội dung này đều nhắm đến tính tinh gọn, hiệu

quả trong quy trình, nghiệp vụ đào tạo. Các quy trình có tính chất liên thông, có sự tham gia của một hay nhiều đơn vị khác nhau. Quy trình được thiết kế dựa trên tiêu chí dữ liệu số hóa và tận dụng tối đa lợi thế công nghệ thông tin mang lại. Bên cạnh đó, yếu tố

đảm bảo chất lượng đào tạo, chương trình đào tạo, phương pháp dạy - học, nhu cầu học

tập cá nhân cũng được các chuyên gia chú trọng. Cụ thể các nội dung về mục (III) được trình bày chi tiết trong (Phụ lục 2 – Bảng PL 2.3).

(IV) ĐHTM - Dữ liệu

Nội dung phần (IV) ĐHTM - Dữ liệu liên quan hoạt động quản lý đào tạo tập trung vào cách thức tổ chức, quản lý, lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu hoạt động quản lý đào tạo như chương trình đào tạo, khóa học, môn học, sinh viên, giảng viên,v.v. được đánh giá thông qua các phần mềm quản lý đào tạo về tính cần thiết (Phụ lục 2 – Bảng PL 2.4).

Bên cạnh đó, nhằm đáp ứng yêu cầu dữ liệu của các hệ tư vấn, hệ chuyên gia hỗ trợ cho hoạt động đào tạo, các trường đại học nên xây dựng trung tâm khai thác dữ liệu, nơi tập trung dữ liệu hoạt động đào tạo phục vụ cho quá trình phân tích và tư vấn. Kho học liệu

mở được đánh giá qua các tiêu chí: tỉ lệ tài liệu được số hóa, nguồn cung cấp, hệ thống quản lý chia sẻ học liệu.

Để đánh giá mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần ĐHTM cho (V) ĐHTM - Phần mềm, (VI) ĐHTM - Phần cứng, NCS đã tiến hành khảo sát phỏng vấn 56 chuyên gia, cụ thể số liệu và tỷ lệ vị trí công việc của các chuyên gia được thể hiện trong (Hình 3.6). Mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần được xác định theo thang đo Likert 5 mức độ từ (1) Hoàn toàn không cần thiết đến (5) Hoàn toàn cần thiết. Tiêu chí chọn chi tiết thành phần khi điểm trung bình mức độ cần thiết đạt trên 3.

10; 18% 13; 23% Trưởng/Phó đơn vị

Giảng viên

11; 20% Chuyên viên

Chuyên gia

22; 39%

Hình 3.6. Số liệu thành phần đối tượng tham gia khảo sát nội dung (V), (VI)

Nguồn NCS tổng hợp

(V) ĐHTM - Phần mềm

NCS chia 39 phần mềm liên quan hoạt động quản lý đào tạo thành 4 nhóm: quản lý tuyển sinh (nhóm 1: 4 phần mềm), quản lý đào tạo (nhóm 2: 15 phần mềm), hỗ trợ hoạt động dạy - học (nhóm 3: 11 phần mềm), khác (nhóm 4: 9 phần mềm). Qua kết quả khảo sát, phỏng vấn, các chuyên gia đánh giá có 37 phần mềm là cần thiết, và 2 phần mềm chưa thật sự cần thiết thuộc nhóm 3. Cụ thể các phần mềm được các chuyên gia đánh giá được trình bày chi tiết trong (Phụ lục 2 – Bảng PL 2.5).

(VI) ĐHTM - Phần cứng

NCS chia phần cứng thành 2 nhóm: nhóm thiết bị cơ bản (nhóm 1) và nhóm thiết bị nâng cao, đặc trưng ĐHTM (nhóm 2). Kết quả khảo sát, phỏng vấn cho thấy có 5 thiết bị thuộc nhóm 1 và 12 thiết bị thuộc nhóm 2 được nhóm chuyên gia lựa chọn với điểm trung bình mức độ cần thiết đạt mức từ 3.3 đến 4.8. Bên cạnh đó, nhóm chuyên gia đánh giá các thiết bị thuộc nhóm cơ bản là cần thiết hơn cho hoạt động của trường đại học. Cụ thể các phần cứng được các chuyên gia đánh giá được trình bày chi tiết trong (Phụ lục 2 – Bảng PL 2.6).

3.2.4 Mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam

Dựa trên kết quả tổng hợp của cuộc khảo sát 3 nhóm chuyên gia về 6 nội dung

của mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam, NCS lựa chọn 18 chuyên gia để thảo luận và tổng hợp kết quả sau:

Nội dung 1: Lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý. Nội dung này thể hiện sự cam kết của ban lãnh đạo, quyết tâm của nhà trường trong việc thực hiện chuyển đổi số,

chuyển đổi mô hình từ đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM. Nội dung này tập trung vào các nội dung: sứ mạng, tầm nhìn, mục tiêu, chiến lược, kế hoạch chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM, cụ thể có 13 vấn đề cần thiết thực hiện:

1. Việc chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM có phù hợp với sứ mạng, tầm

nhìn, mục tiêu của nhà trường.

2. Nhà trường có lập kế hoạch chiến lược chuyển đổi số dựa trên các yếu tố hỗ

trợ và đồng thời giải quyết các rào cản.

3. Nhà trường có lập kế hoạch tài chính dài và ngắn hạn cho việc áp dụng số hóa trong học tập và giảng dạy, nghiên cứu và phát triển, và các hoạt động của trường đại học.

4. Nhà trường có xác định ngân sách số hóa cho từng hoạt động (dạy - học, nghiên

cứu khoa học, hoạt động khác).

5. Nhà trường có chính sách khuyến khích chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM

6. Nhà trường có xây dựng chính sách đảm bảo chất lượng số hóa.

7. Nhà trường có chọn giải pháp công nghệ phù hợp.

8. Nhà trường có lập kế hoạch triển khai các giải pháp công nghệ.

9. Nhà trường có giám sát các xu hướng toàn cầu về chuyển đổi số hóa và hiện

đại hóa việc dạy - học trong bối cảnh công nghệ 4.0.

10. Nhà trường có cam kết trao đổi kiến thức thông qua quan hệ đối tác với các cơ

quan nhà nước, chính tuyền địa phương.

11. Nhà trường có cộng tác với các bên liên quan (người sử dụng lao động, cộng

đồng địa phương, giáo dục trước đại học).

12. Nhà trường có thiết lập mạng lưới các nhà nghiên cứu và người sử dụng các

kết quả nghiên cứu nhờ vào việc số hóa.

13. Nhà trường có xây dựng các tiêu chuẩn đạo đức, tuân thủ luật bản quyền và sở

hữu trí tuệ trong lĩnh vực số.

Nội dung 2: Thành phần ĐHTM - Con người. Một tập hợp người dùng của ĐHTM: Ban Giám hiệu, đội ngũ quản lý/ chuyên viên/ nhân viên các phòng ban/ bộ phận, giảng viên, trợ giảng, sinh viên. Lãnh đạo cao nhất có tầm nhìn và quyết tâm mạnh

mẽ là yếu tố then chốt quyết định việc chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM thành công. Nhân viên, giảng viên chỉ tự tin và nỗ lực thực hiện chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM khi họ cảm nhận được quyết tâm thay đổi từ phía lãnh đạo nhà trường.

Ngoài ra, vai trò của các cố vấn, những nhà hoạch định chiến lược CNTT và chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM cũng rất quan trọng trong quá trình chuyển đổi mô hình ĐHTM của nhà trường. Bên cạnh đó, lãnh đạo cấp trung (trưởng, phó các đơn vị) cũng phải rất quyết liệt và đồng lòng với tầm nhìn, sứ mệnh đặt ra.

Cấp độ thông minh của thành phần ĐHTM - Con người được đánh giá dựa trên mô hình Trưởng thành Thông minh (SMM) với mức độ sẵn sàng (Heinemann, C., Uskov, V. L., 2018). Điều đó có nghĩa thành phần ĐHTM - Con người được đánh giá

cấp độ thông minh theo các phần mềm sử dụng và phải đạt mức độ sẵn sàng từ R3 đến R5, tương ứng tỉ lệ thuần thục của các bên liên quan trong việc sử dụng phần mềm phục vụ cho hoạt động quản lý đào tạo, dạy - học đạt từ 50% trở lên.

Nhằm đảm bảo thành phần ĐHTM - Con người đạt các cấp độ thông minh của

ĐHTM, nhà trường cần có chủ trương, chính sách, giải pháp đảm bảo 6 vấn đề sau:

1. Các bên liên quan nội bộ có mức độ tự chủ trong việc triển khai chuyển đổi số.

2. Nguồn nhân sự phù hợp cho mục tiêu chuyển đổi số.

3. Trách nhiệm quản lý được phân công rõ ràng.

4. Các bên liên quan nội bộ có sự hiểu biết chung và cam kết tích hợp số hóa vào

hoạt động dạy - học.

5. Các bên liên quan nội bộ được khuyến khích tham gia tích cực vào quan hệ

với các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp.

6. Các bên liên quan nội bộ được huấn luyện về kỹ năng sử dụng CNTT đáp ứng

ĐHTM-Quản lý hoạt động đào tạo

Tuyển sinh

Quản lý đào tạo

Dạy - học

Hoạt động khác

Cổng thông tin đào tạo

LMS

Quản lý thư viện

Quản lý kết quả học tập

Cổng thông tin tuyển sinh

Thư viện ảo

Lưu trữ bài giảng tự động

Quản lý hồ sơ sinh viên và xử lý qui chế học vụ

Quản lý chuyên cần và điểm rèn luyện

Quản lý đa kênh quảng cáo trường đại học

Quản lý và tổ chức thi

Quản lý kiểm tra đạo văn

Hỗ trợ truy xuất tài nguyên học tập nghiên cứu

Quản lý khoa, bộ môn, giảng viên, chuyên môn

Hệ sinh thái giáo dục

Quản lý chia sẻ học liệu mở

Tư vấn hỗ trợ tuyển sinh

Quản lý danh mục môn học, quan hệ giữa các môn học

Đánh giá quá trình học của sinh viên theo môn học

Thu thập, đánh giá hiệu quả của quá trình đào tạo, phát hiện, cảnh báo bất thường

Quản lý tuyển sinh

Quản lý chương trình đào tạo

Tốt nghiệp, quản lý văn bằng, chứng chỉ

Quản lý, tư vấn, giám sát làm việc nhóm

Quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm sinh viên

Quản lý lớp học phần

Phòng học ảo

Cổng thanh toán các dịch vụ

Nhận dạng

Quản lý phòng học thông minh

Quản lý thời khóa biểu, sắp xếp thời khóa biểu tự động đa tiêu chí

Chuyển đổi ngôn ngữ tự động

Quản lý trường học thông minh

Quản lý khảo sát nhu cầu học

Quản lý nghiên cứu khoa học sinh viên

Cổng thông tin việc làm

Lập thời khóa biểu dự kiến

Đánh giá hiệu quả của quá trình dạy – học, phát hiện, cảnh báo bất thường

Đánh giá hiệu quả của quá trình nghiên cứu khoa học của sinh viên , phát hiện, cảnh báo bất thường

Tư vấn thời khóa biểu cá nhân theo hồ sơ người học

yêu cầu công việc.

Hình 3.7. Sơ đồ phân rã chức năng (BFD) của HTTT ĐHTM cho hoạt động

quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế

Nguồn NCS đề xuất

Nội dung 3: Thành phần ĐHTM - Quy trình. Một tập hợp các quy trình vận hành ĐHTM, các quy trình quản lý và điều hành các chương trình học và các khóa học thông minh tại ĐHTM, những khóa học có thể thay đổi (hoặc tối ưu hóa) cấu trúc hoặc phương thức phân bổ nội dung học tập phù hợp với các yêu cầu đã cho hoặc đã xác định (do có nhiều loại hình sinh viên hoặc người học), điều này được thực hiện bởi các phần mềm quản lý đào tạo và hỗ trợ dạy - học.

Dựa trên kết quả khảo sát, phỏng vấn chuyên gia về nội dung quy trình, phương pháp và phần mềm, NCS tiến hành tổng hợp sơ đồ phân rã chức năng (BFD) cho HTTT

Thành phần ĐHTM-Quy trình cho hoạt động quản lý đào tạo

Hoạt động tuyển sinh

Hoạt động đào tạo

Hoạt động khác

Tuyển sinh

Mở ngành đào tạo trình độ đại học

Chấm thi, công nhận kết quả thi

Quản lý chuyên cần và điểm rèn luyện

Quản lý kết quả học tập

Quản lý thư viện

Quản lý thông tin tuyển sinh

Xây dựng, quản lý, thẩm định chương trình đào tạo trình độ đại học

Hỗ trợ tín dụng sinh viên

Tư vấn tuyển sinh

Lập kế hoạch đào tạo - thời khóa biểu

Quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm sinh viên

Đăng ký và hủy học phần

Nhập học

Quản lý giảng dạy

Giới thiệu việc làm

Quản lý nghiên cứu khoa học sinh viên Khen thưởng - kỷ luật sinh viên Bảo lưu, ngừng học, thôi học, chuyển trường, chuyển khóa và thu nhận lại

Kết nối cộng đồng

Quản lý thực tập của sinh viên

Xây dựng, quản lý và khai thác ngân hàng câu hỏi thi

Đăng ký, sử dụng cơ sở vật chất

Xét tốt nghiệp

Tổ chức thi kết thúc học phần

Đảm bảo an toàn và an ninh thông tin

Giải quyết vắng thi - thi ghép

Quản lý và cấp phát văn bằng

Đánh giá chất lượng dịch vụ, phát hiện, cảnh báo bất thường và cải thiện chất lượng hoạt động

ĐHTM cho hoạt động đào tạo cho các trường đại học khối kinh tế như (Hình 3.7).

Hình 3.8. Thành phần ĐHTM - Quy trình cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế ở Việt Nam

Nguồn NCS đề xuất

Dựa trên BFD, NCS xác định 29 quy trình cơ bản (Hình 3.8) cho hoạt động quản

lý đào tạo theo các giai đoạn tuyển sinh, đào tạo, tốt nghiệp. Phụ thuộc vào đặc điểm tổ chức, chiến lược phát triển của từng trường đại học mà các bước thực hiện quy trình có thể khác nhau nhưng phải đảm bảo đặc điểm quy trình được xây dựng tinh gọn, theo hướng chuyển đổi số, tận dụng thế mạnh của CNTT và có liên kết với nhau. Việc cải

tiến qui trình nhằm đạt các cấp độ thông minh cao hơn của ĐHTM hướng tới các đặc

điểm trong (Bảng 3.4). Bên cạnh đó, việc cải tiến nhằm nâng cao cấp độ thông minh của thành phần ĐHTM – Quy trình phải được tiến hành đồng bộ với sự cải tiến nhằm nâng cao cấp độ thông minh của ĐHTM – Phần mềm và đáp ứng nhu cầu thực tiễn của từng trường. Sau đây trình bày nội dung 29 quy trình cơ bản:

(1) Quy trình tuyển sinh: Được xây dựng căn cứ Quy chế tuyển sinh đại học hệ chính quy; tuyển sinh cao đẳng nhóm ngành đào tạo giáo viên hệ chính quy Bộ Giáo dục và Đào tạo (Ban hành kèm theo Thông tư số 05/2017/TT-BGDĐT ngày 25 tháng 01 năm 2017 của Bộ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo). Mục đích: Quy trình này nhằm hướng dẫn công tác tuyển sinh đại học hệ chính quy, bao gồm hoạt động: lập đề án tuyển sinh, tổ chức tuyển sinh, nhận hồ sơ tuyển

sinh, xét tuyển, công bố danh sách trúng tuyển. Lưu ý quy trình này sẽ cập nhật hàng năm theo quy định của Bộ Giáo dục và Đào tạo. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng ban, chuyên viên phụ trách; Bên ngoài: Bộ/Sở Giáo dục và Đào tạo, thí sinh.

(2) Quy trình quản lý thông tin tuyển sinh. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn việc công bố thông tin tuyển sinh trên các kênh truyền thông, xử lý các thông tin tuyển sinh từ các bên liên quan. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng ban, chuyên viên, giảng viên phụ trách; Bên ngoài: Bộ/Sở Giáo

dục và Đào tạo, thí sinh, phụ huynh.

(3) Quy trình tư vấn tuyển sinh. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động tư vấn tuyển sinh qua các kênh trực tuyến và trực tiếp. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng ban, chuyên viên, giảng viên phụ trách; Bên ngoài: Bộ/Sở Giáo dục và Đào tạo, thí sinh, phụ huynh.

(4) Quy trình nhập học. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động nhập học của thí sinh trúng tuyển như: nộp hồ sơ và hoàn tất thủ tục nhập học. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng ban, chuyên viên phụ trách; Bên ngoài: Bộ/Sở Giáo dục và Đào tạo, thí sinh, phụ huynh

(5) Quy trình mở ngành đào tạo trình độ đại học: Được xây dựng căn cứ Thông tư 22/2017/TT-BGDĐT ban hành ngày 6 tháng 9 năm 2017, quy định điều kiện, trình tự, thủ tục mở ngành đào tạo và đình chỉ tuyển sinh, thu hồi quyết định mở ngành đào tạo trình độ đại học. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc mở ngành đào tạo trình độ đại học. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng ban, chuyên viên, ban chủ

nhiệm khoa, giám đốc chương trình đào tạo, trưởng bộ môn, giảng viên phụ trách; Bên ngoài: Bộ Giáo dục và Đào tạo.

(6) Quy trình xây dựng, quản lý, thẩm định chương trình đào tạo trình độ đại học: Được xây dựng căn cứ Thông tư 17/2021/TT-BGDĐT Quy định về chuẩn chương trình đào tạo; xây dựng, thẩm định và ban hành chương trình đào tạo các trình độ của giáo dục đại học ban hành ngày 22/6/2021. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc xây dựng, thẩm định, phê duyệt, thực hiện, đánh giá và cải tiến chương trình đào tạo; tổ chức và quản

lý đào tạo, công nhận và chuyển đổi tín chỉ cho người học, công nhận chương trình đào tạo của các cơ sở đào tạo khác. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng ban, chuyên viên, ban chủ nhiệm khoa, giám đốc chương

trình đào tạo, trưởng bộ môn, giảng viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: Bộ Giáo dục và Đào tạo, doanh nghiệp, người quan tâm.

(7) Quy trình lập kế hoạch đào tạo - thời khóa biểu. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc lập kế hoạch đào tạo dựa trên

chương trình đào tạo, dữ liệu khảo sát nhu cầu học, dữ liệu người học, dữ liệu giảng viên, lập thời khóa biểu dự kiến, sắp xếp thời khóa biểu tự động đa tiêu chí, phân công lớp học phần cho giảng viên, hỗ trợ lựa chọn, phân lớp học phần cho giảng viên, ban hành thời khóa biểu chính thức. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng ban, chuyên viên, ban chủ nhiệm khoa, trưởng bộ môn, giảng viên phụ trách, sinh viên.

(8) Quy trình đăng ký và hủy học phần. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc đăng ký và hủy học phần của người học, hỗ trợ lựa chọn lớp học phần dựa trên hồ sơ cá nhân người học, đóng học phí lớp học phần. Người dùng: Bên trong: chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(9) Quy trình quản lý giảng dạy. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc giảng dạy (nội dung, phương pháp, công cụ) và kiểm soát chất lượng dạy-học. Người dùng: Bên trong: Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(10) Quy trình xây dựng, quản lý và khai thác ngân hàng câu hỏi thi. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc xây dựng, quản lý và khai thác ngân hàng câu hỏi thi. Người dùng: Bên trong: Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh

viên.

(11) Quy trình tổ chức thi kết thúc học phần. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc tổ chức thi kết thúc học phần. Người dùng: Bên trong: Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(12) Quy trình giải quyết vắng thi - thi ghép. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến thủ tục xin vắng thi và thi ghép của sinh viên. Người dùng: Bên trong: Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(13) Quy trình chấm thi, công nhận kết quả thi. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến tổ chức chấm thi và công nhận kết quả thi. Người dùng: Bên trong: Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(14) Quy trình quản lý kết quả học tập. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến quản lý kết quả học tập của sinh viên như: nhập, điều chỉnh, tra cứu, chứng nhận kết quả học tập. Người dùng: Bên trong: Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(15) Quy trình quản lý chuyên cần và rèn luyện. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến quản lý chuyên cần và điểm rèn luyện

của sinh viên nhằm đánh giá việc phát triển toàn diện của sinh viên như: nhập, điều chỉnh, tra cứu, chứng nhận kết quả rèn luyện thông qua các hoạt động Đoàn-Hội, hoạt động xã hội. Người dùng: Bên trong: Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(16) Quy trình quản lý hoạt động nghiên cứu khoa học của sinh viên. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến nghiên cứu khoa học của sinh viên như: tổ chức đợt đăng ký đề tài nghiên cứu khoa học, đăng

ký đề tài, phân công người hướng dẫn, kiểm soát quá trình thực hiện, hoàn tất đề tài, phản biện, công bố kết quả. Người dùng: Bên trong: Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(17) Quy trình khen thưởng - kỷ luật sinh viên. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc khen thưởng - kỷ luật sinh viên như: lập kế hoạch, lập hội đồng xét, lập danh sách sinh viên, xét duyệt và công nhận. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng/ban, lãnh đạo

khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, Đoàn thanh niên, Hội sinh viên, sinh viên.

(18) Quy trình bảo lưu, ngừng học, thôi học, chuyển trường, chuyển khóa và thu nhận lại. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc xử lý học vụ liên quan đến vấn đề bảo lưu, ngừng học, thôi học, chuyển trường, chuyển khóa và thu nhận lại như: lập hồ sơ, duyệt hồ sơ, công bố, thực hiện. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(19) Quy trình quản lý thực tập của sinh viên. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc thực tập của sinh viên như: phổ biến quy định thực tập, kiểm soát nội dung thực tập, đánh giá kết quả thực tập, phản hồi từ doanh nghiệp và sinh viên. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: doanh nghiệp.

(20) Quy trình xét tốt nghiệp. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc tốt nghiệp của sinh viên như: thông báo điều kiện tốt nghiệp, lập danh sách sinh viên đủ điều kiện tốt nghiệp, lập hội đồng xét duyệt, ra quyết định, công bố danh sách. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: doanh nghiệp, phụ huynh.

(21) Quy trình quản lý và cấp phát văn bằng. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc quản lý, in ấn, cấp phát, xác nhận văn bằng từ danh sách sinh viên đủ điều kiện tốt nghiệp. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: Bộ Giáo dục và Đào tạo, phụ huynh, doanh nghiệp.

(22) Quy trình tiếp nhận, giới thiệu việc làm. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc giới thiệu việc làm cho sinh viên như: kết nối doanh nghiệp, liên hệ và nhận yêu cầu việc làm từ doanh nghiệp,

thông báo thông tin tuyển dụng, nhận và hỗ trợ hồ sơ xin việc của sinh viên, tiếp nhận và xử lý phản hồi từ doanh nghiệp và sinh viên. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: Bộ Giáo dục và Đào tạo, phụ huynh, doanh nghiệp.

(23) Quy trình đăng ký, sử dụng cơ sở vật chất. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc đăng ký sử dụng cơ sở vật chất nhà trường phục vụ cho hoạt động đào tạo. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên.

(24) Quy trình đảm bảo an toàn và an ninh thông tin. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc an toàn và an ninh thông tin như: phân quyền, kiểm soát truy cập, bảo mật, sao lưu - phục hồi dữ liệu, công bố thông tin. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: khách.

(25) Quy trình quản lý thư viện. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc quản lý thư viện như: tiếp nhận yêu cầu tài liệu, lập kế hoạch nhập tài liệu theo yêu cầu, nhập tài liệu, quản lý việc mượn và trả tài liệu, hỗ trợ tra cứu tài liệu, tư vấn tài liệu phù hợp nhu cầu người đọc, tích hợp tài liệu lên cổng thông tin nhà trường và LMS. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: khách.

(26) Quy trình hỗ trợ tín dụng sinh viên. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc hỗ trợ tín dụng học tập, học bổng, hỗ trợ sinh viên có hoàn cảnh khó khăn. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: Doanh nghiệp, cựu sinh viên.

(27) Quy trình quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm sinh viên. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc lập kế hoạch và thực hiện thu-chi học phí, học bổng, bảo hiểm của sinh viên. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: Doanh nghiệp, cựu sinh viên.

(28) Quy trình kết nối cộng đồng. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc kết nối cộng đồng như: cựu sinh viên, doanh nghiệp, trường trung học phổ thông, hiệp hội nghề nghiệp. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: Doanh nghiệp, cựu sinh viên, trường trung học phổ thông, hiệp hội nghề nghiệp.

(29) Quy trình đánh giá chất lượng dịch vụ, phát hiện, cảnh báo bất thường và cải thiện chất lượng hoạt động. Mục đích: Quy trình này hướng dẫn các hoạt động liên quan đến việc đánh giá chất lượng dịch vụ, phát hiện, cảnh báo bất thường và cải thiện chất lượng hoạt động như: tiếp nhận thông tin phản hồi chất lượng dịch vụ từ người học, doanh nghiệp; khai thác dữ liệu từ các hệ thống; phát hiện, cảnh báo các bất thường liên quan hoạt động quản lý, điều hành, đào tạo, nghiên cứu khoa học; hỗ trợ đưa ra giải pháp cải thiện hiệu quả. Người dùng: Bên trong: Ban giám hiệu, Lãnh đạo phòng ban, lãnh đạo khoa/bộ môn, chuyên viên phụ trách, sinh viên; Bên ngoài: Doanh nghiệp, cựu sinh viên, trường trung học phổ thông, hiệp hội nghề nghiệp.

Nội dung 4: Thành phần ĐHTM - Dữ liệu. Một tập hợp các dữ liệu được tổ chức đáp ứng yêu cầu của ĐHTM. Việc đánh giá cấp độ thông minh của thành phần ĐHTM – Dữ liệu tập trung vào kết quả của việc khai phá dữ liệu nhằm đạt được các thông tin, các tri thức hữu ích. Chính vì vậy, cấp độ thông minh của thành phần ĐHTM – Dữ liệu cũng được đánh giá gián tiếp thông qua cấp độ thông minh của thành phần ĐHTM –

Phần mềm. NCS chia thành phần ĐHTM - Dữ liệu cho hoạt động đào tạo làm 7 loại sau:

• Dữ liệu tuyển sinh: dữ liệu thí sinh, dữ liệu tuyển sinh từ bộ Giáo dục, đào tạo, dữ liệu chương trình tuyển sinh và hoạt động tuyển sinh, kết quả tuyển sinh, dữ liệu tư vấn tuyển sinh.

• Dữ liệu quản lý đào tạo: Dữ liệu người học, giáo viên, chuyên viên chương trình học, khóa học, môn học, lớp học phần, thời khóa biểu, kết quả học tập, xử lý học vụ, rèn luyện sinh viên, khen thưởng, học bổng, xét tốt nghiệp, văn

bằng, chứng chỉ, dữ liệu quy trình nghiệp vụ.

• Dữ liệu hoạt động dạy - học, nghiên cứu khoa học: kho học liệu mở, tài nguyên số (giáo trình, bài giảng, tài liệu tham khảo, tiểu luận, luận văn, luận án, đề tài khoa học đã được số hóa).

• Dữ liệu từ các hệ thống thu thập dữ liệu tự động phục vụ cho hoạt động đào tạo: lịch sử truy cập và sử dụng các hệ thống, dữ liệu nhận dạng, đăng nhập và kiểm soát truy cập.

• Dữ liệu cựu sinh viên, doanh nghiệp: thông tin việc làm, nghề nghiệp, nhu cầu

đào tạo.

• Dữ liệu đánh giá/ phản hồi về chất lượng đào tạo, chương trình đào tạo trong nội bộ (giảng viên, chuyên viên, sinh viên) và bên ngoài (cựu sinh viên, doanh

nghiệp, bộ giáo dục đào tạo và các đơn vị kiểm định).

• Dữ liệu, thông tin sinh ra từ các hệ hỗ trợ ra quyết định, hệ tư vấn hỗ trợ cho

hoạt động đào tạo.

Nội dung 5: Thành phần ĐHTM - Phần mềm. Một tập hợp các phần mềm trong ĐHTM, bao gồm những phần mềm cơ bản phục vụ cho hoạt động quản lý đào tạo và hỗ trợ hoạt động dạy - học và những phần mểm quản lý thông minh, tư vấn, hỗ trợ ra quyết

định (Bảng 3.8).

Dựa trên kết quả khảo sát, phỏng vấn chuyên gia về ĐHTM - Phần mềm và BFD về hoạt động quản lý đào tạo của ĐHTM, NCS xác định 25 phần mềm cần thiết cho hoạt

động quản lý đào tạo của các trường đại học khối kinh tế theo mô hình ĐHTM. Tùy theo nhu cầu thực tế trong việc triển khai ĐHTM, các trường đại học sẽ đầu tư xây dựng bổ sung các chức năng nhằm giúp các phần mềm đạt cấp độ thông minh cao hơn. Sau đây là mục tiêu chức năng của các phần mềm phục vụ hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế tại Việt Nam:

(1) Cổng thông tin tuyển sinh: là trang thông tin và các tiện ích liên quan hoạt động tuyển sinh trường dành cho thí sinh dự tuyển vào trường. Bên cạnh đó,

trang thông tin có liên kết với các trang hoạt động tuyển sinh của Bộ Giáo dục và Đào tạo, thuận lợi cho việc tìm hiểu thông tin của thí sinh. Ngoài ra, trang thông tin còn cập nhật số liệu thống kê về tuyển sinh các năm trước theo từng chuyên ngành và ngành, cung cấp tiện ích tư vấn lựa chọn ngành, chuyên ngành

học phù hợp dựa trên các bài kiểm tra đánh giá năng lực (bài kiểm tra tính cách Holland, MBTI, Big Five, Enneagram, DISC,v.v.) hay theo hồ sơ cá nhân của thí sinh (ví dụ dựa trên điểm số các môn học bậc trung học phổ thông, sở

thích,v.v.), tiếp nhận và xử lý hồ sơ tuyển sinh, hỗ trợ trả lời tự động (chatbot), tối ưu hóa nội dung theo hồ sơ người dùng.

(2) Phần mềm Quản lý đa kênh quảng cáo: công cụ quản lý tập trung các kênh thông tin tuyển sinh và kênh thông tin chính thức của trường trên các nền tảng

phổ biến như Facebook, Zalo,v.v. Bên cạnh đó, phần mềm cũng cung cấp chức năng thống kê, phân tích dữ liệu giúp việc tiếp cận thí sinh và đáp ứng yêu cầu thí sinh tốt hơn.

(3) Phần mềm Hệ sinh thái giáo dục: liên kết các trường cấp 3, đại học và doanh

nghiệp, cựu sinh viên, cổng thông tin việc làm

(4) Phần mềm Quản lý tuyển sinh: phần mềm đề xuất phương án trúng tuyển, thu nhận, xử lý hồ sơ trúng tuyển và hoàn tất các thủ tục nhập học của thí sinh trúng tuyển. Ngoài ra phần mềm có chức năng thống kê sinh viên nhập học theo các tiêu chí (trường trung học phổ thông, điểm trung bình, điểm tốt nghiệp,v.v.).

(5) Cổng thông tin sinh viên: Website thông tin về các hoạt động liên quan đến sinh viên (đào tạo, Đoàn - Hội, dịch vụ, việc làm). Bên cạnh đó, cổng thông tin đào tạo còn là nơi tập trung liên kết đến toàn bộ website, phần mềm liên quan

đến hoạt động của sinh viên trong trường, hỗ trợ trả lời tự động (chatbot), tối ưu hóa nội dung hiển thị theo hồ sơ sinh viên.

(6) Phần mềm Quản lý sinh viên: phần mềm quản lý thông tin sinh viên, lớp sinh viên, xử lý học vụ (hoãn, ngưng, thôi học, kỉ luật), khen thưởng sinh viên; phát hiện, cảnh báo đề xuất danh sách sinh viên theo tiêu chuẩn xử lý học vụ và khen thưởng.

(7) Phần mềm Quản lý khoa, bộ môn, giảng viên, chuyên môn: phần mềm quản lý thông tin về khoa, bộ môn, giảng viên, hoạt động chuyên môn (giảng dạy, nghiên cứu khoa học), liên kết với phần mềm quản lý nhân sự, quản lý thời khóa biểu và quản lý nghiên cứu khoa học, website thông tin khoa.

(8) Phần mềm Tổ chức giảng dạy: phần mềm quản lý thông tin về chương trình đào tạo, kế hoạch đào tạo, môn học theo khóa / chuyên ngành, đề cương chi tiết môn học, thông tin thời khóa biểu, theo dõi tiến độ đào tạo và cảnh báo, thông tin lớp học phần.

(9) Phần mềm Quản lý và lập thời khóa biểu: phần mềm có chức năng khảo sát nhu cầu học, lập thời khóa biểu dự kiến, đăng ký / hủy / bảo lưu học phần, lập thời khóa biểu chính thức cho giảng viên và sinh viên. Bên cạnh đó, phần mềm có chức năng hỗ trợ tư vấn lựa chọn thời khóa biểu cá nhân theo hồ sơ sinh

viên / hồ sơ giảng viên, sắp xếp thời khóa biểu tự động đa tiêu chí. Ngoài ra, phần mềm có liên kết chức năng quản lý thu học phí, thanh toán thù lao giảng dạy.

(10) Phần mềm Quản lý kết quả học tập: phần mềm có chức năng quản lý điểm, nhập điểm, chuyển đổi điểm, bảo lưu điểm, tính điểm trung bình và xếp loại. Bên cạnh đó, phần mềm có liên kết với chức năng xử lý học vụ, khen thưởng, học bổng.

(11) Phần mềm Quản lý chuyên cần và rèn luyện: phần mềm có chức năng quản lý và thống kê điểm chuyên cần và rèn luyện của sinh viên thông qua các hoạt động cộng đồng, Đoàn thanh niên, Hội sinh viên (các hoạt động khuyến khích sự phát triển toàn diện của người học). Bên cạnh đó, dữ liệu thu thập được sẽ góp phần củng cố hồ sơ sinh viên, giúp cho việc khai thác dữ liệu sinh viên chính xác và toàn diện hơn, giúp hoạt động tư vấn người học tốt hơn.

(12) Phần mềm Quản lý và tổ chức thi: phần mềm có chức năng lập kế hoạch thi, lịch thi (bao gồm thông tin: thời gian, địa điểm, lớp học phần), xử lý hoãn thi / cấm thi, phân công cán bộ coi thi, xử lý đề thi, tổ chức chấm thi, xử lý phúc khảo. Ngoài ra, phần mềm có chức năng thống kê kết quả thi, phát hiện

cảnh báo kết quả thi bất thường.

(13) Phần mềm Quản lý tốt nghiệp, văn bằng: phần mềm có chức năng lập danh sách sinh viên đủ điều kiện tốt nghiệp dựa trên chuẩn đầu ra (theo chương trình học áp dụng cho từng khóa, chuyên ngành đào tạo), xử lý hồ sơ tốt

nghiệp theo sinh viên, quản lý quyết định công nhận tốt nghiệp và in văn bằng, tra cứu và xác minh văn bằng. Bên cạnh đó, phần mềm có chức năng cảnh báo sinh viên chưa đủ điều kiện tốt nghiệp theo hạn.

(14) Hệ quản trị đào tạo (LMS): Phần mềm cho phép tổ chức quản lý nội dung bài giảng, tài liệu môn học với nhiều định dạng khác nhau, cho phép quản lý điểm thành phần, quản lý tiến trình học tập và cảnh báo người học, tổ chức các hoạt động học tập trên môi trường trực tuyến, cung cấp môi trường trao

đổi phục vụ cho hoạt động dạy - học, công cụ dạy - học trực tuyến.

(15) Giải pháp Phòng học thông minh: tạo môi trường đồng bộ, thống nhất cho việc giảng dạy song song cả hai hình thức trực tiếp và trực tuyến, với các phần mềm hỗ trợ như: hệ thống camera thông minh (phát hiện chuyển động

và kịch bản xử lý tương ứng), hệ thống bảng thông minh chia sẻ tương tác theo thời gian thực, phần mềm lưu trữ bài giảng tự động.

(16) Phần mềm Quản lý kiểm tra đạo văn: Phần mềm kiểm tra đạo văn, đưa ra

mức độ trùng lặp và nguồn trùng lặp.

(17) Phần mềm Quản lý, tư vấn, giám sát làm việc nhóm: Phần mềm cung cấp các công cụ cho phép lập, tư vấn, giám sát tiến độ làm việc nhóm. Ngoài ra, phần mềm cung cấp các công cụ hỗ trợ, phục vụ quá trình làm việc nhóm.

(18) Phần mềm Chuyển đổi ngôn ngữ tự động: Phần mềm dịch thuật tự động

đa ngôn ngữ, hỗ trợ quá trình làm việc giữa các nhóm khác biệt ngôn ngữ.

(19) Phần mềm Quản lý nghiên cứu khoa học sinh viên: Phần mềm có chức năng đăng ký, duyệt, phân công hướng dẫn và theo dõi và ghi nhận trạng thái thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học của sinh viên

(20) Phần mềm Quản lý thư viện: phần mềm có chức năng quản lý tài liệu (định

dạng bản cứng, bản mềm), quản lý việc mượn - trả tài liệu, tra cứu tài liệu.

(21) Phần mềm Thư viện ảo: phiên bản quản lý thư viện trực tuyến, toàn bộ tài liệu đều được số hóa. Phần mềm thư viện ảo là cơ sở để triển khai kho học liệu mở, nơi mọi người dễ dàng truy cập và chia sẻ tri thức. Ngoài ra, phần mềm cũng hỗ trợ truy xuất tài nguyên học tập nghiên cứu dựa trên hồ sơ cá

nhân, lĩnh vực, ngành, chuyên ngành.

(22) Phần mềm quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm sinh viên: phần mềm quản lý việc xét duyệt và thu chi học phí (đăng ký và hủy học phần), học bổng và bảo hiểm của sinh viên.

(23) Cổng thanh toán các dịch vụ liên quan đến người học: liên kết thanh toán tài khoản ngân hàng với mọi hoạt động tài chính của sinh viên liên quan đến hoạt động nhà trường.

(24) Phần mềm thu thập dữ liệu, đánh giá hiệu quả, phát hiện, cảnh báo bất thường trong hoạt động đào tạo: phần mềm có chức năng thu thập dữ liệu khảo sát, đánh giá của người học về lớp học phần và chương trình học (hoạt động này nên tiến hành thường xuyên sau mỗi buổi học và cuối môn học),

đưa ra khuyến nghị cho người học và giảng viên kịp thời, góp phần nâng cao chất lượng dạy - học. Bên cạnh đó, phần mềm còn thu thập dữ liệu khảo sát, đánh giá chương trình học của cựu sinh viên và doanh nghiệp sử dụng lao động là sinh viên trường, thống kê đánh giá chất lượng chương trình đào tạo

và đưa ra các cảnh báo về chất lượng đào tạo, góp phần cải thiện chương trình đào tạo.

(25) Giải pháp trường học thông minh: giải pháp nhằm kiểm soát và quản lý các trang thiết bị trong lớp học và trong khuôn viên trường, giúp dễ dàng quan sát các hoạt động dạy - học và các hoạt động khác dựa trên công nghệ IoT và điện toán đám mây.

Các chức năng thông minh theo năm cấp độ thông minh của các phần mềm được

trình bày trong (Bảng 3.4).

Nội dung 6: Thành phần ĐHTM - Phần cứng. Một tập hợp các phần cứng phục vụ hoạt động ĐHTM. Thành phần ĐHTM – Phần cứng là tiêu chí chính để đánh giá ĐHTM đạt cấp độ 1. Chính vì vậy, thành phần này thường được đầu tư trang bị trong giai đoạn đầu xây dựng ĐHTM. Viêc nâng cấp độ thông minh của thành phần này phụ thuộc vào phần mềm khai thác dữ liệu thu thập từ các thiết bị. ĐHTM – Phần cứng gồm 17 thiết bị:

1. Bảng tương tác hoặc bảng 10. Hệ thống điều hòa thông minh

thông minh 11. Hệ thống kiểm soát năng

2. Máy tính lượng thông minh

3. Bục giảng thông minh 12. Hệ thống cảm biến ghi nhận

dữ liệu 4. Máy chiếu

5. Máy chiếu thông minh 13. Hệ thống đầu đọc thẻ thông minh hoặc sinh trắc học 6. Thiết bị nhận phản hồi trực 14. Thẻ thông minh tiếp trong lớp học

15. Máy chủ 7. Thiết bị mô phỏng thực tế ảo,

thực tế tăng cường 16. Hệ thống tính toán hiệu năng

cao (HPC, vHPC) 8. Camera giám sát

17. Thiết bị mạng máy tính 9. Camera thông minh

Dựa trên kết quả khảo sát và phỏng vấn chuyên gia, NCS đề xuất mô hình kiến trúc HTTT ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế tại Việt Nam theo mô hình ISSL bao gồm 7 lớp (Hình 3.8):

• Lớp Người sử dụng: bao gồm người dùng bên trong: Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng/ ban/ khoa/ viện, giảng viên/ trợ giảng, chuyên viên/ nhân viên, sinh viên; người dùng bên ngoài: cựu sinh viên, doanh nghiệp, bộ/ ban/ ngành, người quan tâm. Tương ứng thành phần ĐHTM – Con người.

• Lớp Quy trình nghiệp vụ: gồm 29 quy trình nghiệp vụ liên quan hoạt động

đào tạo. Tương ứng thành phần ĐHTM – Quy trình

• Lớp Ứng dụng/ Phần mềm: gồm 25 phần mềm liên quan hoạt động đào tạo.

Tương ứng thành phần ĐHTM – Phần mềm.

• Lớp Dữ liệu tương ứng thành phần ĐHTM – Dữ liệu, bao gồm:

o Lớp chia sẻ dữ liệu: LGSP và NGSP được thiết kế tuân thủ Thông tư số 23/2018/TT-BTTTT ngày 28/12/2018 của Bộ Thông tin và Truyền

thông, dữ liệu từ bên thứ ba.

o Lớp dữ liệu cho hoạt động quản lý đào tạo bên trong trường đại học

• Lớp Hạ tầng kỹ thuật, công nghệ: bao gồm hệ điều hành, công nghệ ảo hóa, hệ quản trị cơ sở dữ liệu (QTCSDL), công cụ quản trị cơ sở dữ liệu, môi trường chạy ứng dụng, công cụ phát triển ứng dụng và 17 thiết bị phục vụ

ĐHTM. Tương ứng thành phần ĐHTM – Phần cứng.

• Lớp An toàn thông tin: quy định các yêu cầu đảm bảo an toàn thông tin đối với kiến trúc HTTT của ĐHTM. Việc tách riêng lớp an toàn thông tin chạy xuyên suốt trong tất cả các lớp của kiến trúc HTTT của ĐHTM cho thấy vai trò đặc biệt quan trọng của việc đảm bảo và tuân thủ an toàn thông tin giúp

HTTT của ĐHTM hoạt động liên tục và ổn định.

• Lớp Quản lý - Chỉ đạo: tuân thủ các qui định và văn bản của các Bộ, ban, ngành liên quan và của nội bộ nhà trường. Lớp này thể hiện chủ trương, chính sách, là kim chỉ nam đảm bảo vấn đề xây dựng thành công ĐHTM.

Khi áp dụng mô hình ISSL cho trường đại học cụ thể thì tùy thuộc vào tình

hình thực tế, các chi tiết thành phần sẽ có khả năng thay đổi cho phù hợp với quá trình

chuyển đổi số, xây dựng ĐHTM của từng trường. Mô hình cung cấp khung tham

khảo giúp các trường đại học khối kinh tế có căn cứ lập kế hoạch, phân tích, thiết kế

HTTT ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo.

Bảng 3.5. Đề xuất các chức năng thông minh của thành phần ĐHTM – Phần mềm theo các cấp độ thông minh 5C

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

Thống kê dữ liệu người dùng (1) Cổng thông tin tuyển sinh

liệu thập dữ Thu người truy cập (nếu được cho phép) Phân tích hành vi của người dùng dựa trên hồ sơ cá nhân và xác định nhu cầu thông tin của Bài kiểm tra đánh giá năng lực thí sinh, hồ sơ thí sinh, xác dịnh Tối ưu hóa thông tin trên Website theo hồ sơ người dùng

Tối ưu hóa tư vấn cho từng thí sinh

người dùng để hiển thị thông tin theo kết quả phân tích Từ dữ liệu thống kê truy cập, hợp ngành phù Dự báo lượng thí sinh có nguyện vọng vào

trường

nội dung, tương tác của người dùng, phân tích nhu cầu, đặc điểm của thí sinh

(2) Phần mềm Quản lý đa kênh liệu thập dữ Thu người truy cập (nếu Thống kê dữ liệu người dùng Phân tích hành vi người dùng thống nhất trên các kênh, chẩn Nhận diện và dự báo nhu cầu người dùng thay đổi Tự động phương thức tiếp cận

quảng cáo được cho phép) theo từng kênh ngươì dùng hiệu quả

đoán nhu cầu thông tin của người dùng

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

(3) Phần mềm Hệ sinh thái giáo dục

liệu thập dữ Thu người truy cập (nếu được cho phép) thí sinh tiềm năng, sinh Thu thập thông tin phục vụ: Dự báo nhu cầu đào tạo nâng cao của cựu Tối ưu hóa thông tin cho từng nhóm thí sinh tiềm năng, sinh viên, cựu sinh viên, doanh Thống kê dữ liệu người dùng theo khóa, chuyên ngành, Phân tích nhu cầu và đánh giá từ thí sinh tiềm năng, sinh viên, cựu sinh viên, doanh tạo nghiệp đào về

loại hình doanh nghiệp.

Phân tích nhu cầu kết nối của thí sinh tiềm năng, sinh viên, cựu sinh viên, doanh nghiệp. sinh viên Dự báo nhu cầu lao động theo từng ngành viên, cựu sinh viên, doanh nghiệp. Nắm bắt thông tin sinh nghiệp. Góp phần điều chỉnh, tối ưu chương trình đào

tạo.

nghề Dự báo yêu cầu năng lực ngành nghề.

tốt viên sau khi nghiệp, doanh nghiệp sử dụng lao động, ghi nhận phản hồi về chất

lượng đào tạo.

(4) Phần mềm tuyển Quản lý sinh liệu thập dữ Thu người truy cập (nếu được cho phép). Thống kê dữ người liệu dùng. Phân tích dữ liệu học tập, kết quả tuyển sinh, đưa ra phương án tuyển sinh theo các hình Nhận diện và dự báo tính khả thi của các tuyển thức phương Tối ưu hóa phương án tuyển sinh theo định mức tuyển sinh của

thức tuyển sinh sinh. trường.

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

(5) Cổng thông tin sinh viên

liệu thập dữ Thu người truy cập (nếu được cho phép). Thống kê dữ liệu người dùng. Phân tích dữ liệu hoạt động sinh viên, xác định hoạt động tiếp theo trên website. Nhận diện và dự báo nhu cầu thông tin của sinh viên.

Tối ưu hóa thông tin hiển thị theo nhu cầu sinh viên nhằm gia tăng lợi ích sinh viên.

(6) Phần mềm Quản lý sinh viên Thống kê dữ liệu sinh viên.

Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau. Phân tích hồ sơ sinh viên, chẩn đoán các tình huống học vụ, khen thưởng.

Nhận diện và dự báo sinh viên có khả năng thưởng được khen hay xử lý học vụ. Cảnh báo và đề xuất hoạt động giúp sinh viên thay đổi trạng thái xử lý học vụ hay khen

thưởng.

(7) Phần mềm Quản lý khoa, bộ môn, giảng viên, Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau. Thống kê dữ liệu theo yêu cầu. Phân tích hồ sơ giảng viên. Góp phần chẩn đoán tình trạng thừa thiếu giảng viên. Góp phần nhận diện và dự báo nhu cầu giảng theo viên Góp phần đề xuất điều chỉnh lượng giảng viên theo chuyên môn đảm

chuyên môn chuyên môn. bảo nhu cầu đào tạo.

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

(8) Phần mềm Tổ chức giảng dạy

Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau. Thống kê dữ liệu theo yêu cầu.

Phân tích chương trình đào tạo, quan hệ môn học, hiệu quả lớp học phần và tiến độ đào tạo. Nhận diện và dự báo hiệu quả chương trình đào tạo, lớp học phần và tiến độ đào tạo của Tối ưu hóa chương trình đào tạo, tiến độ đào tạo, hiệu quả đào tạo.

khóa học.

(9) Phần mềm Quản lý và lập thời khóa biểu Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau. Thống kê dữ liệu theo yêu cầu. Phân tích nhu cầu mở lớp của người học, lập thời khóa biểu dự kiến. Nhận diện và dự báo khả năng mở/ hủy lớp học phần. Lập thời khóa biểu dự kiến, tối ưu đa tiêu chí, tư vấn thời khoá biểu tự

động theo hồ sơ người học.

Phân tích kết quả học tập.

(10) Phần mềm Quản lý kết quả Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác Thống kê dữ liệu theo yêu Nhận diện, dự báo, khuyến nghị giúp cải Tối ưu hóa lộ trình học tập cá nhân, chương

học tập nhau. cầu. thiện kết quả học tập. trình học.

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

Phân tích, góp phần củng cố hồ sơ người học.

(11) Phần mềm Quản lý chuyên cần và rèn luyện Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau. Thống kê dữ liệu theo yêu cầu. Tối ưu hóa các hoạt động rèn luyện theo cá nhân.

Nhận diện, khuyến nghị các hoạt động cần tham gia cho người học.

lý và Tối ưu hóa hoạt động quản lý và tổ chức thi.

(12) Phần mềm tổ Quản chức thi Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau. Thống kê dữ liệu theo yêu cầu. Phân tích và chẩn đoán các vấn đề liên quan hoạt động quản lý và tổ chức thi.

Nhận diện, dự báo các bất thường liên quan hoạt động quản lý và tổ chức thi.

(13) Phần mềm Hỗ trợ nhập liệu dưới Thống kê dữ Phân tích và xác định tình Nhận diện, cảnh báo Tối ưu hóa hoạt động

lý theo yêu trạng tốt nghiệp.

tốt Quản nghiệp, văn bằng nhiều định dạng khác nhau. liệu cầu. quản lý tốt nghiệp, văn bằng.

các trường hợp tốt nghiệp sớm hoặc trễ hạn.

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

(14) Hệ quản trị đào tạo (LMS) Phân tích họat động và hiệu quả khóa học. Tối ưu hóa hoạt động trên LMS.

Thống kê dữ liệu theo yêu cầu.

Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau, Thu thập dữ liệu người truy cập Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên quan các hoạt động trên LMS.

(nếu được cho phép)

thập dữ

(15) Giải pháp Phòng học thông Thu người dùng liệu (nếu Thống kê dữ liệu theo yêu Phân tích hoạt động và hiệu quả buổi học, lớp học Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên Tối ưu hóa hoạt động taị lớp học

minh được cho phép) cầu

quan các hoạt động tại phòng học

Tích hợp trên LMS

(16) Phần mềm Quản lý kiểm tra Thống kê dữ liệu

đạo văn

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

Phân tích hoạt động và hiệu quả làm việc cuả nhóm Tối ưu hóa hoạt động làm việc nhóm

Thống kê dữ liệu theo yêu cầu

(17) Phần mềm Quản lý, tư vấn, giám sát làm việc nhóm Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau, Thu thập dữ liệu người truy cập Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên quan các hoạt động làm việc nhóm

(nếu được cho phép), có thề tích hợp trên giải pháp phòng học

thông minh

Tối ưu hóa hoạt động chuyển đổi ngôn ngữ

(18) Phần mềm Chuyển đổi ngôn ngữ tự động Thống kê dữ liệu theo yêu cầu Phân tích hoạt động và hiệu quả việc chuyển đổi ngôn ngữ tự động theo người dùng

Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau, Thu thập dữ liệu người truy cập Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên quan việc chuyển đổi ngôn ngữ

(nếu được cho phép), tích hợp trên các cổng thông tin và giải

phòng học

pháp thông minh

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

Thống kê dữ liệu theo yêu cầu Phân tích hoạt động và hiệu quả việc nghiên cứu khoa học sinh viên Tối ưu hóa hoạt động nghiên cứu khoa học sinh viên

(19) Phần mềm Quản lý nghiên cứu khoa học sinh viên Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau, Thu thập dữ liệu người truy cập Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên quan việc nghiên cứu khoa học sinh viên

(nếu được cho phép)

thập dữ

(20) Phần mềm Quản lý thư viện liệu (nếu

Thu người dùng được cho phép) Thống kê dữ liệu theo yêu cầu Phân tích hoạt động và hiệu quả hoạt động thư viện, chú trọng vào khai thác thông tin Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên quan hoạt động thư Tối ưu hóa hoạt động thư viện, chú trọng hoạt động người đọc

người đọc

viện, chú trọng hành vi người đọc

(21) Phần mềm Thư viện ảo Thu người thập dữ dùng liệu trực Thống kê dữ liệu theo yêu Phân tích hoạt động và hiệu quả hoạt động thư viện ảo, chú Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên Tối ưu hóa hoạt động thư viện ảo, kho học

cầu liệu mở.

tuyến (nếu được cho phép) trọng vào khai thác kho học liệu mở.

quan hoạt động thư viện, khai thác kho học liệu mở

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau Thống kê dữ liệu theo yêu cầu Phân tích hoạt động và hiệu quả liên quan việc đóng học phí, bào hiểm và cấp học bổng Tối ưu hóa hoạt động đóng học phí, bào hiểm và cấp học bổng

(22) Phần mềm quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm sinh viên Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên quan việc đóng học phí, bào hiểm và cấp

học bổng

(23) Cổng thanh toán các dịch vụ liên quan đến Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác tích hợp đa nhau, Thống kê dữ liệu theo yêu cầu Phân tích hoạt động, mục đích và hiệu quả sử dụng cổng thanh toán Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên quan việc thanh toán Tối ưu hóa hoạt động người dùng trên cổng thanh toán

người học

dạng các hình thức thanh toán

(3) Phân tích và chẩn đoán (5) Tối ưu hóa (4) Nhận diện và dự báo ĐHTM - Phần mềm (1)Thu nhận và kết nối thông tin (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa

Phân tích hoạt động và hiệu quả đào tạo Góp phần Tối ưu hóa hoạt động đào tạo

Thống kê dữ liệu theo yêu cầu

(24) Phần mềm thu thập dữ liệu, đánh giá hiệu quả, phát hiện, cảnh Hỗ trợ nhập liệu dưới nhiều định dạng khác nhau, Thu thập dữ liệu người truy cập Nhận diện, cảnh báo các bất thường liên quan hoạt động đào tạo

(nếu được cho phép)

báo bất thường trong hoạt động đào tạo

(25) Giải pháp trường học thông Thu thập dữ liệu hoạt động trong khuôn Thống kê dữ liệu theo yêu Phân tích thông tin lưu trữ từ hệ thống Nhận diện, cảnh báo các bất thường trong Tối ưu hóa các chức năng trong giải pháp

minh viên trường cầu khuôn viên trường

Nguồn NCS đề xuất

Ban giám hiệu

Lãnh đạo phòng, ban, khoa, viện

Giảng viên/ Trợ giảng

Sinh viên/ Người học

Chuyên viên/ Nhân viên

Thí sinh

Cựu sinh viên

Doanh nghiệp

g n ụ d ử s i

Bộ, ban, ngành

Người quan tâm

ờ ư g n p ớ L

Tuyển sinh

Nhập học

Quản lý thông tin tuyển sinh

Tư vấn tuyển sinh

Mở ngành đào tạo ĐH

Xây dựng, quản lý, thẩm định CTĐT ĐH

Lập kế hoạch đào tạo - TKB

Đăng ký và hủy học phần

Quản lý giảng dạy

Xây dựng, quản lý, khai thác ngân hàng câu hỏi

Tổ chức thi kết thúc học phần

Giải quyết vắng thi- thi ghép

Chấm thi, công nhận kết quả thi

Quản lý kết quả học tập

Quản lý chuyên cần và rèn luyện

Quản lý nghiên cứu khoa học

ụ v p ệ h g n h n ì r t i

Xét tốt nghiệp

u Q p ớ L

Khen thưởng-Kỷ luật

Bảo lưu, ngừng học...

Quản lý thực tập

Quản lý, cấp phát văn bằng

Giới thiệu việc làm

Đăng ký sử dụng CSVC

Quản lý thư viện

Hỗ trợ tín dụng

Quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm

Kết nối cộng đồng

Đánh giá chất lượng dịch vụ, phát hiện ...

A n t o à n

Cổng thông tin tuyển sinh

Quản lý đa kênh QC

Hệ sinh thái giáo dục

Quản lý tuyển sinh

Cổng thông tin sinh viên

Quản lý sinh viên

Khoa, bộ môn, giảng viên...

Tổ chức giảng dạy

Quản lý lập thời khóa biểu

Quản lý kết quả học tập

Quản lý chuyên cần, rèn luyện

Quản lý, tổ chức thi

Quản lý tốt nghiệp, văn bằng

LMS

Phòng học thông minh

Kiểm tra đạo văn

Quản lý tư vấn, giám sát làm việc nhóm

Chuyển đổi ngôn ngữ tự động

Quản lý nghiên cứu khoa học

t h ô n g t i n t r o n g c h n h s á c h

m ề m n ầ h p / g n ụ d g n ứ p ớ L

Thư viện ảo

Quản lý thư viện

Quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm

Cổng thanh toán...

Thu thập dữ liệu, đánh giá hiệu quả...

Trường học thông minh

L ớ p A n t o à n t h ô n g t i n

HTTT Bộ, Ban, Ngành

ẻ s a

LGSP

u ệ

i l

NGSP

PM vận hành

DV dùng chung

DV thông tin

Dịch vụ hỗ trợ

ữ d

PM nền tảng dùng chung

h c p ợ h h c í T

m ứ c k ỹ t h u â t v à m ứ c v ậ t l ý

u ệ

i l

Bên thứ ba

Tuyển sinh

Dạy-Học

Quản lý đào tạo

Thu thập tự động...

Đánh giá- Phản hồi

Dữ liệu phân tích

Cựu sinh viên- Doanh nghiệp

ữ d p ớ L

Hệ điều hành

Ào hóa

Hệ QTCSDL

Công cụ QT CSDL

Môi trường chạy ứng dụng

Công cụ phát triển ứng dụng

Máy tính

Bục giảng TM

Trung tâm dữ liệu

Mạng máy tính LAN-WAN-Internet

Bảng tương tác- Bảng thôngminh

Máy chiếu (TM)

ệ h g n g n ô c , t ậ u h t

ỹ k

Camera (TM)

Điều hòa TM

Cảm biến

Thực tế ào-Thực tế tăng cường

Kiểm soát năng lượng TM

Đọc thẻ TM- Sinh trắc học

g n ầ t

Máy chủ

HPC-vHPC

Thẻ TM

ạ h p ớ L

Thiết bị nhận phận hồi

Chính phủ

–

ý l

o ạ đ

ỉ

- Văn bản pháp luật liên quan - Văn bản qui định của Bộ, ban, ngành liên quan

h C

n ả u Q

Trường Đại học -Sứ mạng, tầm nhìn mục tiêu - Chính sách, chiến lược, kế hoạch chuyển đổi số, xây dựng ĐHTM - Chính sách, chiến lược, kế hoạch hoạt động

Hình 3.9. Mô hình kiến trúc HTTT ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế tại Việt Nam được xây dựng dựa trên mô hình ISSL

Nguồn NCS đề xuất

Kết luận Chương 3

Trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, việc trường đại học chuyển đổi mô hình từ truyền thống sang thông minh là một bước phát triển tất yếu. NCS đã đề xuất mô hình ISSL, bao gồm 5 thành phần cơ bản (ĐHTM - Con người, ĐHTM - Quy trình, ĐHTM - Dữ liệu, ĐHTM - Phần mềm, ĐHTM - Phần cứng) hướng tới 5 cấp độ thông minh khác nhau - (1)Thu nhận và kết nối thông tin, (2) Chuyển đổi thông tin và số hóa, (3) Phân tích và chẩn đoán, (4) Nhận diện và dự báo, (5) Tối ưu hóa. Bên cạnh đó, NCS

đã đề xuất hai cách thức lập bảng đánh giá cấp độ thông minh của các chi tiết thành phần của ĐHTM, giúp các nhà hoạch định, thiết kế, xây dựng, triển khai mô hình ĐHTM có cái nhìn chi tiết hơn về quá trình chuyển đổi sang mô hình ĐHTM. Mô hình ĐHTM theo hướng tiếp cận các thành phần HTTT và các cấp độ thông minh giúp cho các nhà

lãnh đạo có bức tranh toàn diện về ĐHTM. Từ đó có những chính sách và chiến lược xây dựng hoặc phát triển ĐHTM một cách phù hợp với thực tế của nhà trường.

Dựa trên kết quả khảo sát, phỏng vấn sâu về mức độ cần thiết của các thành phần/

vấn đề khi áp dụng mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo, NCS tổng hợp 6 nhóm: Lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý (13 vấn đề), ĐHTM - Con người (6 vấn đề), ĐHTM - Quy trình (29 quy trình nghiệp vụ), ĐHTM - Dữ liệu (7 loại), ĐHTM - Phần mềm (25 phầm mềm), ĐHTM - Phần cứng (17 thiết bị). Ngoài các nội dung gợi ý, tùy theo yêu

cầu thực tế các trường có thể phát triển thêm các nội dung khác nhằm phục vụ tốt hơn nhu cầu của các bên liên quan. Bên cạnh đó, NCS cũng đề xuất Mô hình kiến trúc HTTT ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế tại Việt Nam theo mô hình ISSL bao gồm 7 lớp (Người sử dụng; Quy trình nghiệp vụ; Ứng dụng/ Phần mềm; Dữ liệu; Hạ tầng kỹ thuật, công nghệ; An toàn thông tin; Quản lý - Chỉ đạo).

CHƯƠNG 4. THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH ISSL TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

Trong chương này, NCS trình bày việc thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH. Việc thực nghiệm mô hình ISSL được tiến hành qua 2 bước: (1) Đánh giá hiện trạng hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL; (2) Thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH: Thông qua việc đề xuất mô hình kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH và việc đề ra lộ trình triển khai xây dựng ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH.

4.1 Kế hoạch thực nghiệm

4.1.1 Mục tiêu

NCS tiến hành việc thực nghiệm mô hình ISSL tại UEH nhằm đạt được các mục

tiêu sau:

• Mục tiêu trực tiếp: Đánh giá tính hữu dụng và hiệu quả của mô hình ISSL.

• Mục tiêu gián tiếp: Xây dựng kế hoạch triển khai hiệu quả mô hình ISSL. Thông qua việc thực nghiệm, NCS cũng cung cấp hướng dẫn cho việc triển khai mô hình ISSL vào thực tế chuyển đổi mô hình đại học truyền thống thành ĐHTM áp dụng cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối

kinh tế.

4.1.2 Môi trường thực nghiệm

NCS lựa chọn UEH là môi trường thực nghiệm cho việc áp dụng mô hình ISSL

vào hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế vì 2 lý do sau:

• UEH là một trong những trường đại học tiêu biểu và hàng đầu về đào tạo trong

các trường đại học khối kinh tế tại Việt Nam.

• NCS đang công tác tại UEH nên có các điều kiện thuận lợi cho việc triển khai

thực nghiệm.

4.1.3 Tiêu chí đánh giá

Tiêu chí đánh giá thành công cho việc thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động

quản lý đào tạo tại UEH thể hiện qua các điểm sau:

• Đánh giá hiện trạng HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL, tích hợp 5 thành phần HTTT và các cấp độ thông minh của ĐHTM.

• Đề xuất mô hình kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo

mô hình ISSL.

• Xây dựng một số ứng dụng và hệ hỗ trợ ra quyết định nhằm chứng minh tính

khả thi cho việc chuyển đổi thành ĐHTM theo mô hình ISSL.

4.1.4 Các bước tiến hành

Việc thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH được

NCS tiến hành theo hai bước sau:

Bước 2.3: Xây dựng một số ứng dụng và hệ hỗ trợ ra quyết định Bước 1: Đánh giá hiện trạng hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL Bước 2.1: Xây dựng mô hình kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL

Bước 2.2: Đề xuất các giai đoạn triển khai xây dựng ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL

Hình 4.1. Các bước tiến hành thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH

Nguồn NCS đề xuất

4.2 Triển khai thực nghiệm

4.2.1 Đánh giá hiện trạng hoạt động quản lý đào tạo tại trường Đại học Kinh Tế Tp.Hồ Chí Minh theo mô hình ISSL

4.2.1.1 Vấn đề lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý

Nhằm đảm bảo quá trình chuyển đổi số, xây dựng ĐHTM thành công, nhà trường cần có chiến lược và kế hoạch tổng thể được đảm bảo và cam kết từ phía đội ngũ lãnh đạo nhà trường. Hiện nay, việc đầu tư tài chính cho việc áp dụng số hóa trong học tập

và giảng dạy, nghiên cứu và phát triển, và các hoạt động của UEH được lồng ghép vào trong quá trình lập kế hoạch tài chính và dự toán hằng năm nên việc đầu tư còn theo từng hoạt động phát sinh và theo từng năm. UEH đang thực hiện đề án tổng thể về chuyển đổi số, điều này thể hiện quyết tâm của UEH trong việc thực hiện quá trình

chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM. Đề án chuyển đổi số của UEH được xây dựng theo bối cảnh cụ thể của UEH, dựa trên cơ sở

tích hợp công nghệ số, đồng thời giải quyết các rào cản có thể xảy ra. (Đáp ứng vấn đề

2, 3, 4, 5 của nội dung 1 trong mô hình ISSL)

Nhằm nâng cao mối quan hệ giữa nhà trường và nhà nước ở khía cạnh số hóa, UEH mở rộng hợp tác với các cơ quan nhà nước và chính quyền địa phương, mở ra các mối quan hệ mới, cùng hợp tác làm việc, chia sẻ các nguồn lực, tạo cơ hội phát triển chuyên môn, khai thác triệt để hơn tiềm năng của việc chuyển đổi số hóa để hỗ trợ cho việc cải thiện chính sách, đổi mới sáng tạo trong quản lý nhà nước, giải quyết các vấn đề cụ thể của nhà nước và chính quyền địa phương thông qua việc tổ chức, tham gia các

hội thảo, đấu thầu và tham gia các đề tài các cấp, sinh viên tham gia thực tập tại các cơ quan nhà nước. (Đáp ứng vấn đề 9, 10, 11, 12 của nội dung 1 trong mô hình ISSL)

Nhằm tăng tính thực tiễn cho các chương trình đào tạo, tăng cường lợi thế cạnh

tranh cho người học, UEH khuyến khích giảng viên, chuyên viên, khoa, viện cộng tác với các bên liên quan như người sử dụng lao động, cộng đồng địa phương, các trường trung học phổ thông thông qua các hoạt động tư vấn và đào tạo. Bên cạnh đó, UEH cũng khuyến khích người học cộng tác với các bên liên quan thông qua việc tham gia vào các

tổ chức nghề nghiệp và cộng đồng có liên quan với lĩnh vực đào tạo để kết nối ý tưởng, sở thích, qua đó giúp người học phát triển kiến thức, kỹ năng chuyên môn. Ngoài ra, UEH còn thành lập 11 viện nhằm thu hút các quĩ đầu tư và là đầu mối thực hiện các dự án nghiên cứu ứng dụng như Viện nghiên cứu và phát triển nguồn nhân lực, Viện Nghiên

cứu kinh tế phát triển, Viện Chính sách công, Viện Kinh tế môi trường Đông Nam Á, Viện nghiên cứu kinh doanh, Viện Du lịch, Viện Fintech, Viện Đô thị thông minh và quản lý, Viện Đổi mới sáng tạov.v. (dữ liệu năm 2021). Ngoài ra, UEH còn đưa vào áp

dụng bộ quy tắc ứng xử UEH, coi trọng vấn đề liêm chính học thuật và đảm bảo các tài liệu, giáo trình, phần mềm đáp ứng vấn đề về bản quyền. (Đáp ứng vấn đề 11, 12, 13 của nội dung 1 trong mô hình ISSL).

Tóm lại, UEH đã có chính sách và hành động đáp ứng các vấn đề 2, 3, 4, 5, 9,

4.2.1.2 Thành phần ĐHTM - Con người

10, 11, 12, 13 của nội dung 1 (Vấn đề lãnh dạo, lập kế hoạch và quản lý) thể hiện quyết tâm và cam kết của nhà trường trong việc thực hiện quá trình chuyển đổi số, chuyển đổi sang mô hình ĐHTM.

Kế hoạch chiến lược triển khai năng lực số hóa trường đại học mang lại cho các bên liên quan nội bộ mức độ tự chủ trong việc triển khai các công nghệ học tập kỹ thuật

số, trong bối cảnh chiến lược chính sách tổng thể chung về dạy - học hoặc các yêu cầu chuẩn về chương trình giảng dạy. UEH khuyến khích giảng viên, viên chức chủ động

tăng cường ứng dụng CNTT và số hóa vào hoạt động giảng dạy, quản lý thể hiện qua

các chính sách động viên, khen thưởng (cộng điểm đánh giá cuối năm, bình chọn các công trình mang tính chất cải tiến sáng tạo,v.v.), chủ trương mở các lớp đào tạo hằng năm nhằm tăng cường khả năng ứng dụng CNTT và nâng cao năng lực chuyên môn cho đội ngũ giảng viên, chuyên viên. Bên cạnh đó, cấp độ đơn vị (Phòng, Ban, Khoa) cũng đã chủ trương đẩy mạnh chuyển đổi số vào trong công tác giảng dạy và quản lý. Ngoài ra, nhà trường cũng đã xây dựng văn hóa UEH theo định hướng khuyến khích học tập nâng cao trình độ nguồn nhân lực

Năm 2020 178 90 49 54 18

Năm 2019 181 108 57 58 21

Năm 2018 188 79 123 42 3

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ Hoàn thành tốt nhiệm vụ

Hoàn thành nhiệm vụ Không hoàn thành nhiệm vụ

Không đánh giá

Hình 4.2. Đánh giá kết quả thực hiện công việc khối giảng viên UEH năm 2018 - 2020

Nguồn UEH

Theo số liệu thống kê của UEH hằng năm từ năm 2018 đến 2020 về điểm đánh giá kết quả thực hiện công việc khối giảng viên (chi tiết trong Hình 4.2), số lượng giảng

viên đạt mức hoàn thành nhiệm vụ trở lên năm 2018 là 390 (tỉ lệ 89.7%), năm 2019 là 346 (tỉ lệ 81.4%), năm 2020 là 317 (tỉ lệ 81.5%). Theo mô hình Trưởng thành Thông minh (SMM) với mức độ sẵn sàng (Heinemann, C., Uskov, V. L., 2018), đội ngũ giảng viên UEH đạt mức đánh giá hoàn thành nhiệm vụ trên 80% nghĩa là đạt mức sẵn sàng

mức R4 qua các tiêu chí trong bảng đánh giá kết quả thực hiện công việc: tính tự chủ của các bên liên quan, chất lượng nguồn nhân lực, phân công trách nhiệm quản lý, có sự hiểu biết và cam kết tích hợp số hóa vào hoạt động dạy - học; được khuyến khích

tham gia tích cực vào quan hệ với các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp, huấn luyện kỹ năng sử dụng CNTT đáp ứng yêu cầu công việc.

Năm 2020 116 209 11 5 4

Năm 2019 106 198 3 1 0

Năm 2018 292 16 4 0 1

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ Hoàn thành tốt nhiệm vụ

Hoàn thành nhiệm vụ Không hoàn thành nhiệm vụ

Không đánh giá

Hình 4.3. Đánh giá kết quả thực hiện công việc khối cán bộ quản lý UEH

năm 2018 - 2020

Nguồn UEH

Theo số liệu thống kê của UEH hằng năm từ năm 2018 đến 2020 về điểm đánh

giá kết quả thực hiện công việc khối cán bộ quản lý (chi tiết trong Hình 4.3), số lượng cán bộ quản lý đạt mức hoàn thành nhiệm vụ trở lên năm 2018 là 312 (tỉ lệ 99.7%), năm 2019 là 307 (tỉ lệ 99.7%), năm 2020 là 336 (tỉ lệ 97.4%). Theo mô hình Trưởng thành Thông minh (SMM) với mức độ sẵn sàng (Heinemann, C., Uskov, V. L., 2018), đội ngũ

cán bộ quản lý UEH đạt mức đánh giá hoàn thành nhiệm vụ trên 97% nghĩa là đạt mức sẵn sàng mức R4 qua các tiêu chí trong bảng đánh giá kết quả thực hiện công việc: tính tự chủ của các bên liên quan, chất lượng nguồn nhân lực, phân công trách nhiệm quản

lý, có sự hiểu biết và cam kết tích hợp số hóa vào hoạt động dạy - học, được khuyến khích tham gia tích cực vào quan hệ với các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp, huấn luyện kỹ năng sử dụng CNTT đáp ứng yêu cầu công việc. (Đáp ứng 6 vấn đề của nội dung 2 (Thành phần ĐHTM – Con người) của mô hình ISSL).

Tóm lại, lực lượng nhân sự hiện nay có thể đáp ứng quá trình chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM của UEH trong hiện tại. Theo định kỳ hằng năm, UEH tiến hành rà soát lại công tác nhân sự, tăng cường tuyển dụng mới đội ngũ giảng viên có trình độ cáo đáp ứng nhu cầu nghiên cứu khoa học và giảng dạy, tuyển dụng mới đội

ngũ chuyên viên có chuyên môn cao theo nhu cầu của các lãnh đạo đơn vị. Tuy nhiên, các kế hoạch tuyển dụng chưa thể hiện được một kế hoạch Quy hoạch nhân sự đáp ứng

nhu cầu của quá trình chuyển đổi số, chuyển đổi sang mô hình ĐHTM của UEH. UEH

4.2.1.3 Thành phần ĐHTM - Quy trình

vẫn thiếu kiến trúc sư trưởng cho quá trình chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM.

Quy trình nghiệp vụ hoạt động quản lý đào tạo UEH được xây dựng tương đối

đầy đủ, đáp ứng yêu cầu vận hành nhà trường hiện tại. Sinh viên khi nhập học được nhà trường tổ chức các buổi sinh hoạt đầu khóa, cung cấp cho sinh viên thông tin về trường, khoa quản lý, chương trình học, và các quy định quy trình liên quan đến sinh viên. Các

quy định, quy trình liên quan đến sinh viên được nhà trường rà soát và cập nhật hằng năm trong Sổ tay sinh viên, trên website của phòng Đào tạo và phòng Chăm sóc và Hỗ trợ người học. Bên cạnh đó, các quy trình nghiệp vụ quản lý đào tạo thuộc 1 phòng độc lập hay liên phòng được xây dựng theo tiêu chuẩn ISO9001:2015 ban hành năm 2018,

được công bố trên cổng thông tin nội bộ của UEH và rà soát cập nhật định kỳ nhằm đảm bảo các bên liên quan nhận biết và tuân thủ các quy trình này.

Đối sánh theo thành phần ĐHTM – Quy trình trong mô hình ISSL cho hoạt động

quản lý đào tạo (mục 3.2.4), NCS nhận thấy UEH còn thiếu các quy trình: (9) Quy trình quản lý giảng dạy, (22) Quy trình tiếp nhận, giới thiệu việc làm, (24) Quy trình đảm bảo an toàn và an ninh thông tin, (28) Quy trình kết nối cộng đồng. Tuy nhiên, với sự đa dạng và phong phú của phương pháp dạy - học, sự thay đổi linh hoạt của các hình

4.2.1.4 Thành phần ĐHTM - Dữ liệu

thức tổ chức lớp học, sự cập nhật / xây mới nhiều phần mềm theo nhu cầu đa dạng của người sử dụng, các quy trình hiện tại của UEH thay đổi chưa theo kịp sự thay đổi thực tế vận hành.

UEH sử dụng phần mềm quản lý đào tạo PSC UIS nên các dữ liệu phục vụ tuyển sinh, hồ sơ sinh viên, dữ liệu quản lý quy chế học vụ, dữ liệu khoa, bộ môn, giảng viên,

chuyên môn, chương trình đào tạo, danh mục môn học, lớp học phần, thời khóa biểu, kết quả học tập, dữ liệu chuyên cần, điểm rèn luyện, dữ liệu liên quan tổ chức thi, dữ liệu tài chính sinh viên của UEH được quản lý tập trung, thống nhất, thuận lợi cho việc

khai thác thông tin phục vụ các hệ hỗ trợ ra quyết định, hệ chuyên gia trong tương lai. Tuy nhiên, dữ liệu của các hệ thống đánh giá lớp học phần, đánh giá giảng viên của người học; dữ liệu hoạt động nghiên cứu khoa học của giảng viên và sinh viên vẫn chưa tích hợp vào cơ sở dữ liệu chung, các dữ liệu này do phòng ban quản lý chịu trách nhiệm

lưu trữ phục vụ cho công tác đánh giá hoàn thành công việc chung toàn trường.

UEH đầu tư Thư viện thông minh, xây dựng kho học liệu mở, nơi tập hợp giáo trình, tài liệu tham khảo dưới dạng bản cứng và bản mềm. Với chủ trương tôn trọng luật

100

bản quyền, trong các năm vừa qua, theo định kỳ đầu học kỳ, nhà trường dành các khoản

chi cho hoạt động mua sắm giáo trình, tài liệu tham khảo theo yêu cầu của khoa, viện đào tạo. Ngoài ra, nguồn giáo trình, tài liệu tham khảo còn được sự ủng hộ từ các tổ chức, cá nhân. Hơn thế nữa kho tài liệu tham khảo hằng năm được thêm vào bởi số lượng lớn các luận án, luận văn của học viên và sinh viên trường. Bên cạnh đó, cơ sở dữ liệu học thuật của UEH bao gồm các tài nguyên trực tuyến đã đăng ký và cơ sở dữ liệu truy cập mở. Thư viện đăng ký các nền tảng tài nguyên điện tử cung cấp cho người dùng các đầu sách từ các nhà cung cấp hợp pháp và nổi tiếng như EBSCO, eBook Harvard,

ScienceDirect, v.v.. Về cơ sở dữ liệu truy cập mở, nhà trường đã chọn cơ sở dữ liệu trong một số lĩnh vực chủ đề liên quan được cung cấp miễn phí trên Internet, bao gồm chỉ mục bài báo, tóm tắt và đôi khi là văn bản đầy đủ. Hơn thế nữa, nhằm đảm bảo việc

tiếp cận kho học liệu của người học, nhà trường ưu tiên mua sắm các phiên bản sách điện tử, điều này phù hợp với chủ trương mở rộng hình thức đào tạo trực tuyến và kết hợp, giúp người học dễ dàng tiếp cận giáo trình và tài liệu tham khảo.

Nội dung chương trình đào tạo, đề cương chi tiết môn học được quản lý tập trung

và thống nhất bởi phòng Đảm bảo chất lượng-Phát triển chương trình trên hệ thống eOffice (cung cấp chức năng quản lý văn bản chung toàn trường). Nhằm đảm bảo cho hoạt động kiểm định chất lượng của các chương trình, các tài liệu này đều được in và quản lý theo bản cứng. Bên cạnh đó, các dữ liệu cũng được chia sẻ cho các đơn vị liên

quan như phòng Đào tạo, phòng Kế hoạch Đào tạo-Khảo thí, phòng Marketing-Truyền thông, các Khoa, Viện đào tạo.

UEH phát triển hệ quản trị đào tạo (LMS) dựa trên mã nguồn mở Moodle, tạo

môi trường lưu trữ tập trung hệ thống bài giảng, bài tập của tất cả các lớp học phần. Với các công cụ đa dạng và hiệu quả, LMS không chỉ là hệ thống hỗ trợ đắc lực cho hình thức dạy - học trực tuyến, dạy - học kết hợp mà còn cho hình thức dạy - học truyền thống.

4.2.1.5 Thành phần ĐHTM - Phần mềm

Tóm lại, đối sánh theo thành phần ĐHTM – Dữ liệu trong mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo (mục 3.2.4), NCS nhận thấy UEH có đủ 7 loại theo mô hình nhưng các loại dữ liệu này vẫn chưa đảm bảo tính liên kết chặt chẽ với nhau.

Hệ thống phần mềm UEH gồm hơn 60 phần mềm. Trong đó, phục vụ cho hoạt động quản lý đào tạo, hỗ trợ dạy-học gồm 19 phần mềm, được chia làm các nhóm: Quản

lý tuyển sinh (3), Quản lý đào tạo (9), Hỗ trợ dạy - học (6), khác (1). Ngoài ra, hệ thống các phần mềm liên quan hoạt động quản lý đào tạo của UEH được xây dựng theo vòng

101

đời phát triển của người học từ giai đoạn tiếp cận người học tiềm năng (nhóm 1), đến

giai đoạn giáo dục, đào tạo người học (nhóm 2,3), đến giai đoạn tốt nghiệp gắn kết người học, tiến tới mục tiêu giáo dục, đào tạo suốt đời (nhóm 4).

Nhóm phần mềm quản lý tuyển sinh, nhập học (bao gồm 3 phần mềm: phần mềm nhận hồ sơ tuyển sinh, Phần mềm xét tuyển lọc ảo tuyển sinh, phần mềm nhập học) áp dụng chung các khóa đại học hệ Chính quy, hệ Liên thông, hệ Văn bằng 2, hệ Vừa làm vừa học, đảm bảo được tính thống nhất về quản lý của các hệ đào tạo, góp phần đáp ứng đặc điểm của ĐHTM là tính đa dạng trong hình thức đào tạo.

UEH áp dụng giải pháp HTTT trường đại học (UIS) của PSC cho hoạt động quản lý đào tạo, bao gồm 9 phân hệ: Quản lý hồ sơ sinh viên và quản lý quy chế học vụ, Quản lý danh mục môn học và quan hệ giữa các môn học, Quản lý chương trình đào tạo, bao

gồm chương trình khung, thiết kế chi tiết chương trình đào tạo và lập kế hoạch đào tạo tổng quát, Quản lý lớp học phần, theo dõi tiến độ đào tạo, Quản lý khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên môn và thù lao giảng dạy, Quản lý thời khóa biểu, có chức năng xếp thời khóa biểu hoàn toàn tự động, Quản lý kết quả học tập, Quản lý chuyên cần và điểm rèn

luyện, Quản lý và tổ chức thi. Việc sử dụng HTTT đại học của PSC đảm bảo vấn đề quản lý toàn diện và thống nhất cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH, tránh tình trạng cơ sở dữ liệu không đồng bộ trong các giai đoạn trước đây. Bên cạnh đó, UEH còn phát triển phần mềm hỗ trợ lập thời khóa biểu (Hệ thống khảo sát lớp học phần), và 2 phần

mềm đánh giá kết quả học (phần mềm thi trắc nghiệm tại phòng máy, phần mềm thi trắc nghiệm trực tuyến).

UEH sử dụng nhiều hệ sinh thái cho hoạt động dạy học như Hệ sinh thái dành

cho giáo dục của Google, Office 365 hay Moodle. Giảng viên có nhiều cơ hội lựa chọn công cụ giảng dạy phù hợp hơn tùy theo đặc điểm cá nhân, lớp học và các điều kiện khách quan khác (như tốc độ đường truyền, máy chủ). Tuy nhiên, việc sử dụng nhiều nền tảng cũng mang lại các hạn chế về mặt quản lý tài khoản người dùng (một người

dùng có các tài khoản đăng nhập khác nhau cho các nền tảng khác nhau), về vấn đề kiểm soát buổi học từ phía nhà trường. Với hệ thống các phần mềm hỗ trợ dạy - học, nhà trường có thể tổ chức các lớp học hình thức đa dạng (trực tiếp, trực tuyến, kết hợp) phù

hợp nhu cầu học tập cá nhân của người học ở các hệ đào tạo khác nhau. Ngoài ra, UEH còn phát triển hệ thống đào tạo ngắn hạn Global Learning phục vụ cho các trung tâm đào tạo của trường và hướng tới hỗ trợ nền tảng cho hoạt động đào tạo các trường bậc dưới đại học theo tiêu chí xây dựng hệ sinh thái giáo dục.

102

Hoạt động dạy - học và nghiên cứu khoa học còn được hỗ trợ rất lớn từ hệ thống

thư viện thông minh (Smart Lib) và phần mềm kiểm tra đạo văn (Turnitin). UEH xây dựng Thư viện thông minh với không gian học được thiết kế phù hợp theo nhu cầu cá nhân, học nhóm, thuyết trình, phù hợp nhu cầu đa dạng của người học. Bên cạnh đó, Hệ thống thư viện thông minh bao gồm: phần mềm quản lý thư viện, công cụ hỗ trợ tra cứu tài liệu theo lĩnh vực, hệ thống kiểm soát ra vào, hệ thống camera giám sát thông minh, hệ thống quản lý in, photocopy đã mang lại nhiều tiện ích và gia tăng mức độ hài lòng từ phía người học. Ngoài ra, nhằm đảm bảo tính trung thực trong học thuật, phần mềm

kiểm tra đạo văn (Turnitin) được khuyến khích hoặc bắt buộc sử dụng tùy theo bậc, hệ đào tạo.

Đối sánh theo thành phần ĐHTM – Phần mềm trong mô hình ISSL cho hoạt động

quản lý đào tạo (mục 3.2.4), NCS nhận thấy UEH còn thiếu (17) Phần mềm Quản lý, tư vấn, giám sát làm việc nhóm, (18) Phần mềm Chuyển đổi ngôn ngữ tự động và chưa hoàn thiện các giải pháp (15) phòng học thông minh, (25) trường học thông minh. Theo thang đo 5C cấp độ thông minh trong mô hình ISSL thì đa phần các phần mềm đạt cấp độ thông minh thứ 2.

Bảng 4.1. Đối sánh thành phần ĐHTM – Phần mềm và phần mềm tại UEH

ĐHTM - Phần mềm Phần mềm tại UEH Cấp độ thông mình

(1) Cổng thông tin tuyển sinh tuyensinh.ueh.edu.vn 2

(2) Phần mềm Quản lý đa kênh 2 DooPage quảng cáo

2 alumni.ueh.edu.vn: kết nối nhà trường với cựu sinh viên

2 (3) Phần mềm Hệ sinh thái giáo dục vieclam.ueh.edu.vn: kết nối nhà trường với doanh nghiệp

dsa.ueh.edu.vn: phục vụ nhu cầu 2 người học

103

ĐHTM - Phần mềm Phần mềm tại UEH Cấp độ thông mình

tuyensinh.ueh.edu.vn: kết nối nhà

trường với thí sinh/ phụ huynh, trường trung học phổ thông

nhaphoc.ueh.edu.vn 2

(4) Phần mềm Quản lý tuyển sinh 2, 3 Phần mềm xét tuyển, lọc ảo tuyển sinh ĐHCQ

(5) Cổng thông tin sinh viên student.ueh.edu.vn 2

UIS Core Student Record - Quản

2 (6) Phần mềm Quản lý sinh viên

lý hồ sơ sinh viên và xử lý quy chế học vụ (PSC)

UIS Faculty & Staff - Quản lý khoa/bộ môn, giảng viên, chuyên 2 (7) Phần mềm Quản lý khoa, bộ môn, giảng viên, chuyên môn môn và thù lao giảng dạy (PSC)

UIS Course Catalog - Quản lý danh mục môn học và quan hệ giữa các môn học (PSC)

UIS Programme Management -

2 (8) Phần mềm Tổ chức giảng dạy

Quản lý chương trình đào tạo, bao gồm chương trình khung, thiết kế chi tiết chương trình đào tạo và lập kế hoạch đào tạo tổng quát (PSC)

UIS Class Management - Quản lý

lớp học phần, theo dõi tiến độ đào tạo (PSC)

3, 4, 5 UIS Course Timetabling - Quản lý thời khóa biểu, có chức năng xếp

104

ĐHTM - Phần mềm Phần mềm tại UEH Cấp độ thông mình

thời khóa biểu hoàn toàn tự động (PSC) (9) Phần mềm Quản lý và lập

thời khóa biểu 2 Hệ thống khảo sát lớp học phần dành cho sinh viên

(10) Phần mềm Quản lý kết quả UIS Accessment & Progression - 2 học tập Quản lý kết quả học tập (PSC)

2 (11) Phần mềm Quản lý chuyên cần và rèn luyện UIS Attendance Recording - Quản lý chuyên cần và điểm rèn luyện (PSC)

(12) Phần mềm Quản lý và tổ UIS Examination Management - 2 chức thi Quản lý và tổ chức thi (PSC)

2 (13) Phần mềm Quản lý tốt nghiệp, văn bằng UIS Quản lý tốt nghiệp cấp văn bằng chứng chỉ (PSC)

Lms.ueh.edu.vn (Moodle) 2

(14) Hệ quản trị đào tạo (LMS)

2 Phần mềm hỗ trợ giảng dạy trực tuyến: Meet (Google), Teams (Microsoft), Zoom, Bluebutton

(Moodle)

(15) Giải pháp Phòng học thông Hệ thống điều khiển bục giảng thông minh, máy tính kết nối mạng, máy chiếu, bảng thông 2 minh

minh, camera thông minh, khóa thông minh, thẻ thông minh

Turnitin.com 3, 4, 5 (16) Phần mềm Quản lý kiểm tra đạo văn

105

ĐHTM - Phần mềm Phần mềm tại UEH Cấp độ thông mình

Chưa có (17) Phần mềm Quản lý, tư vấn, giám sát làm việc nhóm

Chưa có (18) Phần mềm Chuyển đổi ngôn ngữ tự động

nckhsinhvien.ueh.edu.vn 2 (19) Phần mềm Quản lý nghiên cứu khoa học sinh viên

2 (20) Phần mềm Quản lý thư viện smartlib.ueh.edu.vn

(21) Phần mềm Thư viện ảo 2

Student

2 (22) Phần mềm quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm sinh viên

Financial UIS Management - Quản lý tài chính sinh viên bao gồm học phí, học bổng và bảo hiểm

(23) Cổng thanh toán các dịch payment.ueh.edu.vn 2 vụ liên quan đến người học

2 (24) Phần mềm thu thập dữ liệu, đánh giá hiệu quả, phát hiện, cảnh báo bất thường trong hoạt Hệ thống khảo sát, đo lường chất lượng dịch vụ

động đào tạo

Giải pháp trường học thông minh 2 (25) Giải pháp trường học thông minh

4.2.1.6 Thành phần ĐHTM - Phần cứng

Nguồn NCS tổng hợp

UEH có đầy đủ khả năng để đáp ứng về cơ sở vật chất, các trang thiết bị phục vụ cho việc dạy và học đầy đủ, hiện đại, và thư viện của trường với nguồn tư liệu dồi dào. Phòng học tại UEH đều được trang bị đồng bộ máy chiếu, máy tính, bục giảng thông

106

minh, bảng thông minh nâng cao hiệu quả quá trình dạy - học. Bên cạnh đó, trường cũng

đầu tư các phòng mô phỏng, các phòng phục vụ dạy trực tuyến nhằm đáp ứng tốt hơn các hình thức đa dạng của lớp học. Tuy nhiên, trường cũng chưa có 1 giải pháp cho trường học, lớp học thông minh toàn diện.

UEH có 10 cơ sở (số liệu 2021), các cơ sở kết nối mạng tập trung về cơ sở A (chi tiết trong hình 4.4). Tuy có nhiều cơ sở, UEH vẫn đảm bảo hệ thống mạng wifi phủ rộng khắp toàn trường phục vụ nhu cầu truy cập của cán bộ, viên chức, và người học.

Hệ thống máy chủ của UEH hiện nay gồm 2 hệ thống: hệ thống máy chủ tại

trường và hệ thống máy chủ thuê ngoài. Điều này sẽ giúp UEH giảm chi phí đầu tư cho cơ sở hạ tầng CNTT nhưng vẫn đáp ứng tốt yêu cầu sử dụng.

Hình 4.4. Sơ đồ tổng quát hệ thống mạng UEH (năm 2021)

Nguồn UEH

Đối sánh theo thành phần ĐHTM – Phần cứng trong mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo (mục 3.2.4), NCS nhận thấy UEH còn thiếu nhóm thiết bị phục vụ cho giải pháp trường học thông minh và lớp học thông minh như: (5) máy chiếu thông minh, (6) thiết bị nhận phản hồi trực tiếp trong lớp học, (7) thiết bị mô phỏng thực tế ảo, thực

tế tăng cường, (9) camera thông minh, và chưa trang bị đầy đủ (11) hệ thống kiểm soát năng lượng thông minh, (12) hệ thống cảm biến ghi nhận dữ liệu.

107

Tóm lại, đối sánh theo mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo, NCS tạm

đánh giá UEH đang triển khai ĐHTM đến cấp độ 2 do: (1) Lãnh đạo UEH có cam kết và quyết tâm thực hiện quá trình chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM; (2) Thành phần ĐHTM - Phần mềm được triển khai tương đối đầy đủ theo mô hình ISSL và đa phần đạt cấp độ thông minh thứ 2; (3) các thành phần còn lại của mô hình ISSL của UEH đều đảm bảo việc vận hành theo nhu cầu thực tế hiện tại.

4.2.2 Thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh

4.2.2.1 Mô hình kiến trúc hệ thống thông tin hoạt động quản lý đào tạo tại trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh theo mô hình ISSL

Dựa trên thực trạng triển khai hệ thống thông tin tại UEH, và mô hình ISSL, NCS

đề xuất xây dựng HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo của UEH theo (Hình 4.4).

• Lớp Người sử dụng: bao gồm:

o Người dùng bên trong UEH: Hội đồng trường, Ban giám hiệu, lãnh đạo phòng/ ban/ khoa/ viện, giảng viên/ trợ giảng, chuyên viên/ nhân viên, sinh viên;

o Người dùng bên ngoài: thí sinh, cựu sinh viên, doanh nghiệp, bộ/ ban/ ngành, người quan tâm. Tương ứng thành phần ĐHTM – Con người.

• Lớp Quy trình nghiệp vụ: đối ứng 29 quy trình nghiệp vụ trong mô hình ISSL, UEH cần xây dựng các quy trình còn thiếu như: (9) Quy trình quản lý giảng dạy, (22) Quy trình tiếp nhận, giới thiệu việc làm, (24) Quy trình đảm bảo an toàn và an ninh thông tin, (28) Quy trình kết nối cộng đồng. Ngoài ra, UEH cần

phải tiến hành rà soát, cập nhật theo định kỳ các quy trình hiện có để đảm bảo phù hợp với thay đổi của thực tiễn hoạt động và cập nhật các phần mềm.

• Lớp Ứng dụng/ Phần mềm: tương ứng 25 phần mềm liên quan hoạt động đào tạo theo mô hình ĐHTM tại UEH (Bảng 4.1), hiện UEH cần ưu tiên đầu tư hoàn thiện các giải pháp phòng học thông minh, trường học thông minh. Tiếp

theo đó, UEH cần xây dựng thêm phần mềm Quản lý, tư vấn, giám sát làm việc nhóm; phần mềm Chuyển đổi ngôn ngữ tự động; và nâng cấp các phần mềm tiến tới đạt cấp độ thông minh 3, 4, 5 tương ứng theo mô hình ISSL đề xuất

(Bảng 3.5).

108

• Lớp Dữ liệu (thể hiện tổng quát Hình 4.5) tương ứng thành phần ĐHTM – Dữ

liệu, bao gồm:

o Lớp chia sẻ dữ liệu: LGSP và NGSP được thiết kế tuân thủ Thông tư số 23/2018/TT-BTTTT ngày 28/12/2018 của Bộ Thông tin và Truyền thông; dữ liệu từ bên thứ ba (doanh nghiệp, liên kết kho học liệu mở, đơn vị liên kết, mạng xã hội,v.v.)

o Lớp dữ liệu bên trong UEH, xây dựng trung tâm dữ liệu phục vụ cho hoạt động nghiên cứu, phân tích, khai khoáng dữ liệu và là cơ sở xây dựng các phần mềm đạt cấp độ thông minh cao hơn.

• Lớp Hạ tầng kỹ thuật, công nghệ: bao gồm:

o Hệ điều hành: Windows server, Linux.

o Ảo hóa: VMWare.

o Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: Microsoft SQL Server, MySQL, Mango DB.

o Môi trường chạy ứng dụng: web.

o Công cụ phát triển ứng dụng: C#, PHP, Javascript, Python

o 17 thiết bị phục vụ ĐHTM. Tương ứng thành phần ĐHTM – Phần cứng. UEH cần trang bị các thiết bị thông minh đồng bộ với các giải pháp phòng học thông minh và trường học thông minh.

• Lớp An toàn thông tin: Rà soát các quy định đang có; xây dựng các quy trình, qui định, các yêu cầu; trang bị phần cứng, phần mềm đảm bảo an toàn thông

tin đối với kiến trúc ĐHTM.

• Lớp Quản lý - Chỉ đạo: Tuân thủ các qui định và văn bản của các Bộ, ban, ngành liên quan và của nội bộ nhà trường. Lớp này thể hiện chủ trương, chính sách, đảm bảo vấn đề xây dựng thành công ĐHTM.

Ban giám hiệu

Lãnh đạo phòng, ban, khoa, viện

Giảng viên/ Trợ giảng

Sinh viên/ Người học

Chuyên viên/ Nhân viên

Thí sinh

Cựu sinh viên

Doanh nghiệp

g n ụ d ử s i

Bộ, ban, ngành

Người quan tâm

ờ ư g n p ớ L

Tuyển sinh

Nhập học

Quản lý thông tin tuyển sinh

Tư vấn tuyển sinh

Mở ngành đào tạo ĐH

Xây dựng, quản lý, thẩm định CTĐT ĐH

Lập kế hoạch đào tạo - TKB

Đăng ký và hủy học phần

Quản lý giảng dạy

Xây dựng, quản lý, khai thác ngân hàng câu hỏi

Tổ chức thi kết thúc học phần

Giải quyết vắng thi- thi ghép

Chấm thi, công nhận kết quả thi

Quản lý kết quả học tập

Quản lý chuyên cần và rèn luyện

Quản lý nghiên cứu khoa học

ụ v p ệ h g n h n ì r t i

Xét tốt nghiệp

u Q p ớ L

Khen thưởng-Kỷ luật

Bảo lưu, ngừng học...

Quản lý thực tập

Quản lý, cấp phát văn bằng

Giới thiệu việc làm

Đăng ký sử dụng CSVC

Quản lý thư viện

Hỗ trợ tín dụng

Quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm

Kết nối cộng đồng

Đánh giá chất lượng dịch vụ, phát hiện ...

A n t o à n

Hệ sinh thái giáo dục: alumni, vieclam, dsa, tuyensinh

Quản lý tuyển sinh: nhaphoc

Cổng thông tin sinh viên: student

Quản lý đa kênh QC: facebook, zalo...

Cổng thông tin tuyển sinh: tuyensinh

Cổng thanh toán…: Payment

UIS Core Student Record

UIS Faculty & Staff

UIS Course Catalog

UIS Programme Management

UIS Class Management

UIS Accessment & Progression

UIS Attendance Recording

UIS Examination Management

UIS Quản lý tốt nghiệp cấp văn bằng chứng chỉ

LMS

t h ô n g t i n t r o n g c h n h s á c h

Kiểm tra đạo văn: Turnitin

UIS Course Timetabling UIS Student Financial Management

Quản lý nghiên cứu khoa học: nckhsinhvien

Phòng học thông minh

Quản lý thư viện/ ảo: SmartLib

m ề m n ầ h p / g n ụ d g n ứ p ớ L

L ớ p A n t o à n t h ô n g t i n

Quản lý tư vấn, giám sát làm việc nhóm

Chuyển đổi ngôn ngữ tự động

Thu thập dữ liệu, đánh giá hiệu quả...

Tập hợp các phần mềm cấp độ thông minh 3,4,5

HTTT Bộ, Ban, Ngành

ẻ s a

LGSP

u ệ

i l

NGSP

PM vận hành

DV dùng chung

DV thông tin

Dịch vụ hỗ trợ

ữ d

PM nền tảng dùng chung

h c p ợ h h c í T

m ứ c k ỹ t h u â t v à m ứ c v ậ t l ý

u ệ

i l

Bên thứ ba

Tuyển sinh

Dạy-Học

Quản lý đào tạo

Thu thập tự động...

Đánh giá- Phản hồi

Dữ liệu phân tích

Cựu sinh viên- Doanh nghiệp

ữ d p ớ L

VMWare

Windows Server, Linux

MS SQL Server, MySQL, Mongo DB

Môi trường chạy ứng dụng: Web

C#, PHP, Javascript, Python

Máy tính

Bục giảng TM

Trung tâm dữ liệu

Mạng máy tính LAN-WAN-Internet

Bảng tương tác- Bảng thông minh

Máy chiếu (TM)

ệ h g n g n ô c , t ậ u h t

ỹ k

Camera (TM)

Điều hòa TM

Cảm biến

Thực tế ào-Thực tế tăng cường

Kiểm soát năng lượng TM

Đọc thẻ TM- Sinh trắc học

g n ầ t

Máy chủ

HPC-vHPC

Thẻ TM

ạ h p ớ L

Thiết bị nhận phận hồi

Chính phủ

–

ý l

o ạ đ

ỉ

- Văn bản pháp luật liên quan - Văn bản qui định của Bộ, ban, ngành liên quan

h C

n ả u Q

109

Hình 4.5. Mô hình kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo UEH xây dựng theo mô hình ISSL

Nguồn NCS đề xuất

4.2.2.2 Lộ trình triển khai xây dựng đại học thông minh cho hoạt dộng quản lý đào tạo tại trường Đại học Kinh tế Tp.Hồ Chí Minh

110

Dựa trên 5 cấp độ thông minh của ĐHTM, NCS đề xuất việc xây dựng ĐHTM

cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình trên triển khai theo 4 giai đoạn:

Giai đoạn 1: Đặt nền tảng xây dựng ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo Giai đoạn 4: Xây dựng ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo đạt cấp độ 5, tối ưu hóa Giai đoạn 2: Xây dựng ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo đạt cấp độ 2, Chuyển đổi thông tin và số hóa Giai đoạn 3: Xây dựng ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo đạt cấp độ 3,4, nhận diện và dự báo

Hình 4.6. Các giai đoạn xây dựng ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH

Nguồn NCS đề xuất

Giai đoạn 1: Đặt nền tảng xây dựng đại học thông minh cho hoạt động quản lý đào tạo

Mục tiêu: Xác định sứ mạng, tầm nhìn, mục tiêu của UEH trong thời kỳ mới, xây dựng chiến lược, kế hoạch triển khai ĐHTM đảm bảo cam kết và quyết tâm thực hiện chuyển đổi số, xây dựng ĐHTM.

Thực hiện:

Giai đoạn này tập trung vào vấn đề lãnh đạo, lập kế hoạch và quản lý, căn cứ vào

nội dung 1 trong mô hình ISSL, NCS đề xuất:

1. Nhà trường nên có đội ngũ chuyên gia rà soát và tư vấn lãnh đạo UEH thay đổi nội dung về sứ mạng, tầm nhìn, mục tiêu của nhà trường, làm kim chỉ nam cho

hoạt động của nhà trường trong giai đoạn chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM.

2. Nhà trường lập kế hoạch chiến lược chuyển đổi số cụ thể các giai đoạn, dựa trên các yếu tố hỗ trợ và đồng thời giải quyết các rào cản có khả năng phát sinh trong quá trình thực hiện. Kế hoạch chuyển đổi số của nhà trường nên có sự hỗ trợ và tư vấn của các chuyên gia chuyên về lĩnh vực chuyển đổi số.

3. Nhà trường nên đánh giá tổng vốn đầu tư và hiệu quả của các giải pháp đã triển khai cho hoạt động chuyển đổi số. Căn cứ vào kết quả đó và kế hoạch chiến

111

lược chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM, nhà trường lập kế hoạch tài

chính dài và ngắn hạn cho quá trình chuyển đổi số và xác định ngân sách số hóa cho từng hoạt động học tập và giảng dạy, nghiên cứu và phát triển, và các hoạt động của trường đại học.

4. Nhà trường có chính sách khuyến khích chuyển đổi số. Nhà trường nên ưu tiên cho các đề tài nghiên cứu khoa học về CNTT, HTTT, các giải pháp, sáng kiến công nghệ, sáng kiến dạy - học. Bên cạnh đó, nhà trường nên quy định bằng văn bản việc khen thưởng nhân viên tích cực chủ động phát triển năng lực số

hóa và sử dụng hiệu quả các công nghệ mới từ cơ bản đến phức tạp, đồng thời cũng quy định việc xử lý các trường hợp vi phạm.

5. Nhà trường nên thành lập tổ công tác xây dựng chính sách đảm bảo chất lượng số hóa, thường xuyên rà soát cập nhật chính sách đảm bảo đáp ứng sự thay đổi yêu cầu.

6. Nhà trường có chọn giải pháp công nghệ phù hợp. Chuyển đồi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM là một giải pháp tổng thể, đòi hỏi phải có kiến trúc thống nhất

cho hệ thống ngay từ ban đầu. Việc chọn lựa các giải pháp công nghệ phải phù hợp với kiến trúc tổng thể của toàn hệ thống và nên có sự tư vấn, đánh giá từ các chuyên gia độc lập.

7. Nhà trường có lập kế hoạch triển khai các giải pháp công nghệ. Việc triển khai các giải pháp công nghệ phải được lập kế hoạch bởi bộ phận chịu trách nhiệm chuyển đổi số với sự tư vấn của các chuyên gia độc lập và thông qua lãnh đạo nhà trường.

8. Nhà trường có giám sát các xu hướng toàn cầu về chuyển đổi số hóa và hiện đại hóa việc dạy - học trong bối cảnh công nghệ 4.0. Nhà trường cần thành lập một nhóm chuyên viên riêng do phòng CNTT chịu trách nhiệm quản lý, có nhiệm vụ cập nhật xu hướng toàn cầu về chuyển đổi số hóa, phân tích, chắt lọc

những tiến bộ mới nhất về công nghệ có khả năng áp dụng vào hoạt động của nhà trường và có nhiệm vụ định kỳ báo cáo cho ban lãnh đạo nhà trường để xem xét, cân nhắc triển khai.

9. Nhà trường có cam kết trao đổi kiến thức thông qua quan hệ đối tác với các cơ quan nhà nước, chính tuyền địa phương. Nhà trường có chính sách khuyến khích và hỗ trợ các khoa, viện trong việc triển khai hợp tác với cơ quan nhà nước và chính quyền địa phương. Sự hợp tác với các cơ quan nhà nước và chính

quyền địa phương mở ra các mối quan hệ mới, cùng hợp tác làm việc, chia sẻ

112

các nguồn lực, tạo cơ hội phát triển chuyên môn và học tập thú vị, khai thác

triệt để hơn tiềm năng của việc chuyển đổi số hóa để cải thiện cho việc cải thiện chính sách, đổi mới sáng tạo trong quản lý nhà nước.

10. Nhà trường có cộng tác với các bên liên quan (người sử dụng lao động, cộng đồng địa phương, giáo dục trước đại học). Nhà trường cần xây dựng quy trình và đề ra các chính sách hỗ trợ để thúc đẩy và tạo điều kiện thuận lợi để nhân viên, giảng viên và sinh viên cộng tác với các bên liện quan để thu thập kiến thức chuyên môn và chia sẻ nội dung đào tạo, qua đó cập nhật, điều chỉnh, bổ

sung các tri thức mới nhằm đáp ứng nhu cầu các bên liên quan.

11. Nhà trường có thiết lập mạng lưới các nhà nghiên cứu và người sử dụng các kết quả nghiên cứu nhờ vào việc số hóa. Nhà trường cần xây dựng chủ trương,

chính sách khuyến khích các nhà nghiên cứu, nhà khoa học trong trường tham gia hay xây dựng mạng lưới các nhà nghiên cứu trong cộng đồng, mạng lưới các nhà khoa học trong nước mà còn quốc tế thông qua kết nối mạng và các hệ thống thảo luận trực tiếp. Bên cạnh đó, nhà trường nên xây dựng quy trình phù

hợp cho các dự án nghiên cứu ứng dụng, chuyển giao công nghệ, mang tính thực tiễn cao và có khả năng thương mại hóa. Ngoài ra, nhà trường cần xây dựng cổng thông tin nơi công bố các kết quả nghiên cứu của nhà trường và các đặt hàng nghiên cứu từ nhà nước, doanh nghiệp và các tổ chức xã hội.

12. Nhà trường cần xây dựng các tiêu chuẩn đạo đức, tuân thủ luật bản quyền và sở hữu trí tuệ trong lĩnh vực số. Toàn bộ phần mềm, cơ sở hạ tầng CNTT và tài liệu học tập trong phạm vi nhà trường đều nên tuân thủ chặt chẽ các quy định

về sở hữu trí tuệ. Phòng CNTT và đội ngũ tư vấn có nhiệm vụ tìm kiếm và đưa ra các giải pháp công nghệ đáp ứng được yêu cầu về mặt kỹ thuật và tài chính của nhà trường.

Ngoài ra trong giai đoạn này, UEH cũng cần thực hiện nâng cao chất lương nguồn

nhân lực để đáp ứng quá trình chuyển đổi số và chuyển đổi mô hình ĐHTM, cụ thể:

1. Nguồn nhân sự phù hợp cho mục tiêu chuyển đổi số. Nhà trường lập kế hoạch/ lộ trình phát triển nhân sự cả về chất lượng và số lượng nhằm đáp ứng nhu

cầu của chiến lược chuyển đổi số tại UEH. Bên cạnh đó, nhà trường nên thực hiện chính sách thu hút và duy trì những giảng viên, cán bộ quản lý giỏi, đáp ứng nhu cần chuyển đổi số (kể cả kéo dài hợp đồng lao động với người lao động về hưu).

113

2. Đề ra các quy định quy trình nhằm đảm bảo trách nhiệm quản lý cần được phân công rõ ràng trong việc phân chia đầu việc và giám sát kế hoạch tích hợp số hóa vào hoạt động dạy - học.

3. Chiến lược và kế hoạch chuyển đổi số, chuyển đổi mô hình ĐHTM cần được phổ biến đến các bên liên quan nhằm đảm bảo các bên liên quan nội bộ có sự hiểu biết chung và tự nguyện cam kết tích hợp số hóa vào hoạt động dạy - học.

4. Nhà trường đề ra chính sách, quy định khuyến khích các bên liên quan nội bộ tham gia tích cực vào quan hệ với các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp với vai

trò là nhà tư vấn, hoạch định chính sách, hay điều hành, thực hiện công việc (thông qua việc thực hiện các đề tài, hợp đồng địa phương, thực tập doanh nghiệp, hoạt động của cộng đồng cựu sinh viên).

5. Các bên liên quan nội bộ được huấn luyện về kỹ năng sử dụng CNTT đáp ứng yêu cầu công việc thông qua các lớp đào tạo kỹ năng sử dụng CNTT được tiến hành hằng năm từ cơ bản đến nâng cao.

Giai đoạn 2: Đại học thông minh đạt cấp độ 2

Mục tiêu: Xây dựng ĐHTM đạt đến cấp độ 2 - Hệ thống có thể thu nhận tất cả

thông tin từ phân hệ kết nối để xử lý, số hóa và đưa ra kết quả thống kê.

Thực hiện:

Tiêu biểu cho cấp độ 1 (thu nhận và kết nối thông tin) đó là ĐHTM có khả năng tự động sử dụng các thiết bị cảm biến thu nhận và quản lý thông tin về tất cả đối tượng, sự kiện, quá trình và cả tác động đến tất cả các hoạt động và trên mọi địa điểm trong khuôn viên đại học. Các phân hệ có khả năng kết nối, trao đổi thông tin. Đây cũng

chính là đặc điểm mà người dùng dễ phân biệt nhất về ĐHTM. Căn cứ theo mô hình ISSL và thực trạng HTTT tại UEH, NCS đề xuất:

• Quy trình: Rà soát xây dựng các quy trình còn thiếu, cập nhật các quy trình theo hướng dòng công việc, chú trọng tính liên kết, hợp tác công việc giữa các đơn vị.

• Dữ liệu: Tổ chức lại vấn đề lưu trữ dữ liệu, đảm bảo tính liên thông dữ liệu giữa các hệ thống dựa trên sự phân quyền và đảm bảo an toàn thông tin.

• Phần mềm: Triển khai giai đoạn đầu của giải pháp trường học thông minh, phòng học thông minh trong giai đoạn từ năm 2020 đến 2022, cụ thể liên quan đến hoạt động quản lý đào tạo: hệ thống camera thông minh, hệ thống nhận

114

dạng, hệ thống kiểm soát truy cập, thẻ thông minh, hệ thống quản lý bục giảng,

máy chiếu, máy tính thông minhv.v. Dữ liệu sinh ra từ các giải pháp được lưu trữ phục vụ cho công tác an ninh và phân tích dữ liệu trong các cấp độ tiếp theo. Đối với các phần mềm hoạt động quản lý đào tạo, cấp độ 1 được thể hiện qua chức năng thu thập hành vi người dùng khi sử dụng hệ thống, chức năng hỗ trợ nhập liệu đáp ứng các nghiệp vụ quản lý đào tạo, phát triển thêm các công cụ đảm bảo các phân hệ có khả năng kết nối trao đổi thông tin với nhau.

• Phần cứng: Đầu tư trang bị nhóm thiết bị phục vụ giải pháp Phòng học thông

minh và Trường học thông minh.

Để đạt cấp độ 2, chuyển đổi thông tin và số hóa, hệ thống có thể thu nhận tất cả thông tin từ phân hệ kết nối để xử lý, số hóa và đưa ra kết quả thống kê. Bên cạnh đó, các phân hệ được xây dựng triển khai phải đảm bảo tính kết nối, liên thông, thống nhất dữ liệu và an toàn thông tin. Căn cứ theo mô hình ISSL và thực trang HTTT tại UEH,

NCS đề xuất:

• Con người: Tập huấn, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, tuyển dụng mới nhân sự đáp ứng mục tiêu xây dựng ĐHTM của UEH. Ngoài ra, UEH cần thường xuyên tổ chức các lớp nâng cao trình độ CNTT và nghiệp vụ dạy – học đảm bảo đội ngũ vận hành và giảng dạy trong ĐHTM.

• Quy trình: Lập nhóm chuyên gia (có dự tham gia của các đơn vị liên quan) nghiên cứu cải tiến các quy trình theo hướng số hóa, giảm tối đa việc lưu trữ

dữ liệu theo cách truyền thống, tăng cường việc mã hóa, xác thực điện tử, đảm bảo vấn đề an ninh và an toàn thông tin.

• Dữ liệu: Dữ liệu số hóa bao gồm: cơ sở dữ liệu UIS của PSC, cơ sở dữ liệu LMS, dữ liệu từ các cổng thông tin, website, giải pháp lớp học thông minh, giải pháp trường học thông minh của UEH, kho học liệu mở. Trong giai đoạn này, UEH cần xây dựn trung tâm xử lý dữ liệu nhằm đảm bảo quá trình lưu trữ và khai thác thông tin hiệu quả.

• Phần mềm: Các phần mềm triển khai tại UEH được NCS phân chia vào 25 phần mềm cho hoạt động đào tạo theo mô hình ISSL. Đa phần các phần mềm triển khai tại UEH cho hoạt động quản lý đào tạo đã đạt cấp độ 2 (bảng 4.1).

Tuy nhiên, UEH cần khắc phục vấn đề tính kết nối và đồng bộ hóa dữ liệu giữa các phần mềm chưa hoàn chỉnh và độ an toàn bảo mật chưa cao.

115

• Phần cứng: Căn cứ vào nhu cầu sử dụng và khả năng tài chính, UEH đã lên kế hoạch triển khai giải pháp phòng học thông minh và khuôn viên thông minh. UEH nên trang bị đầy đủ 17 (nhóm) thiết bị phục vụ cho hoạt động của ĐHTM cho giai đoạn này. Ngoài ra, để đảm bảo các phần mềm hoạt động thông suốt,

việc trang bị hệ thống máy chủ, cơ sở hạ tầng mạng cũng phải chú trọng đầu tư.

Trong giai đoạn này, NCS cùng nhóm nghiên cứu đã thực nghiệm việc cấu hình và vận hành hệ thống vHPC (thành phần ĐHTM – Phần cứng số thứ tự 16) trên các máy

chủ đang có của UEH làm cơ sở hạ tầng triển khai LMS và hệ thống thi trực tuyến. Kết quả nghiên cứu này đã được công bố trên Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á.

Hình 4.7. Khung làm việc hệ thống vHPC

Nguồn (NCS và cộng sự, 2020)

Giai đoạn 3: Đại học thông minh đạt cấp độ 3, 4

Mục tiêu: Xây dựng ĐHTM đạt đến cấp độ 3 (Phân tích và chẩn đoán), tiến tới

đạt cấp độ 4 (Nhận diện và dự báo).

Thực hiện: Xây dựng HTTT tập trung vào việc phát triển các chức năng phân tích dữ liệu, nhận diện các vấn đề đang tồn tại và dự báo các vấn đề sẽ phát sinh dựa trên cơ sở dữ liệu thô, thông tin được xử lý, quan sát, bằng chứng, giả định, quy tắc và lý luận logic, và đã được hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo.

Để đạt cấp độ 3, Phân tích và chẩn đoán, ĐHTM có khả năng phân tích và chẩn đoán dựa trên dữ liệu, thông tin được xử lý, quan sát, bằng chứng, giả định, quy tắc và lý luận logic. Căn cứ theo mô hình ISSL và thực trang HTTT tại UEH, NCS đề xuất:

116

• Con người: Tập huấn, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, tuyển dụng mới

nhân sự đáp ứng mục tiêu xây dựng ĐHTM của UEH.

• Quy trình: Lập nhóm chuyên gia (có dự tham gia của các đơn vị liên quan) nghiên cứu cải tiến quy trình theo hướng phân tích, khai thác dữ liệu với sự hỗ

trợ của AI.

• Dữ liệu: Xây dựng trung tâm dữ liệu, kho dữ liệu phục vụ cho việc phân tích và chẩn đoán. Kết quả phân tích và chẩn đoán được sử dụng hỗ trợ ngược lại người dùng trong việc ra quyết định.

• Phần mềm: Nhằm đảm bảo các phần mềm đạt các chức năng theo cấp độ 3 thông minh (cụ thể Bảng 4.1), NCS đề xuất phát triển các nhóm nghiên cứu và các nhóm dự án xây dựng phần mềm từ đội ngũ giảng viên khoa CNTTKD,

phòng CNTT và các chuyên gia bên ngoài với nguồn kinh phí có thể bổ sung từ các đề tài nghiên cứu trọng điểm cấp trường.

• Phần cứng: Rà soát, đầu tư thêm cơ sở hạ tầng kỹ thuật đáp ứng nhu cầu thực

tế phát sinh.

Để đạt cấp độ 4, Nhận diện và dự báo, ĐHTM có khả năng nhận diện các vấn đề phát sinh và dự báo các rủi ro có khả năng xảy ra. Căn cứ theo mô hình ISSL và thực trang HTTT tại UEH, NCS đề xuất:

• Con người: Tập huấn, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, tuyển dụng mới

nhân sự đáp ứng mục tiêu xây dựng ĐHTM của UEH.

• Quy trình: Lập nhóm chuyên gia (có dự tham gia của các đơn vị liên quan) nghiên cứu cải tiến các quy trình theo hướng nhận diện các vấn đề, đề xuất các phương án giải quyết vấn đề, dự báo rủi ro trong các hoạt động.

• Dữ liệu: Hoàn thiện các trung tâm dữ liệu, kho dữ liệu phục vụ cho việc nhận diện và dự báo. Kết quả phân tích được sử dụng hỗ trợ ngược lại người dùng

trong việc ra quyết định.

• Phần mềm: Nhằm đảm bảo các phần mềm đạt các chức năng theo cấp độ 4 thông minh (cụ thể Bảng 4.1), NCS đề xuất phát triển các nhóm nghiên cứu và các nhóm dự án xây dựng phần mềm từ đội ngũ giảng viên khoa CNTTKD, phòng CNTT và các chuyên gia bên ngoài với nguồn kinh phí có thể bổ sung

từ các đề tài nghiên cứu trọng điểm cấp trường.

117

• Phần cứng: Rà soát, đầu tư thêm cơ sở hạ tầng kỹ thuật đáp ứng nhu cầu thực

tế phát sinh.

Trong giai đoạn này, NCS cùng nhóm nghiên cứu đã thực nghiệm hai hệ thống:

(1) Hệ thống hỗ trợ ra quyết định sử dụng kết hợp hai phương pháp TOPSIS và AHP đánh giá chất lượng khóa học dựa trên bộ tiêu chí Newhouse ICT và bộ tiêu chí của UEH (Rădulescu, C. Z. và cộng sự, 2017), (Oliva, G. và cộng sự,

2017), (Lin, C., & Kou, G., 2021), (Kumar, A. và cộng sự, 2015), (Ksenija, M. và cộng sự, 2017), (Kaynak, S. và cộng sự, 2017). Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất sử dụng phương pháp tích hợp TOPSIS - AHP được cải tiến hơn so với các phương pháp truyền thống, góp phần giúp các nhà quản lý

đưa ra quyết định đúng đắn với đa tiêu chí. Hệ thống này là ví dụ hiện thực thành phần ĐHTM – Phần mềm (số thứ tự 24) đạt cấp độ 3.

Hình 4.8. Mô hình kiến trúc tổng thể hệ thống đánh giá chất lượng khóa học sử dụng phương pháp tích hợp TOPSIS – AHP

Nguồn (NCS và cộng sự, 2022)

(2) Hệ thống hỗ trợ sinh viên ra quyết định trong việc lựa chọn lớp học phần theo giảng viên phụ trách. Hệ thống sử dụng các phương pháp phân lớp: Hồi qui

logistic, cây quyết định, SVM, mạng Neural tiến hành phân lớp. Hệ thống lựa chọn phương pháp tốt nhất trong các phương pháp tiến hành dự báo sinh viên học môn A nên đăng ký chọn giảng viên nào để đạt điểm giỏi. Hệ thống này là

ví dụ hiện thực thành phần ĐHTM – Phần mềm (số thứ tự 10) đạt cấp độ 4.

118

Hình 4.9. Mô hình hỗ trợ sinh viên ra quyết định lựa chọn giảng viên phụ trách môn học dựa trên phương pháp phân lớp

Nguồn NCS đề xuất

Giai đoạn 4: Đại học thông minh đạt cấp độ 5

Mục tiêu: Xây dựng ĐHTM đạt cấp độ 5, tối ưu hoá.

Thực hiện:

Để đạt cấp độ 5, Tối ưu hóa, ĐHTM có khả năng tự động thay đổi cấu hình nội tại (HTTT ĐHTM), tự tái tạo và tự duy trì theo chủ đích trong các điều kiện thích hợp mà không có tác nhân, thực thể bên ngoài tác động nhằm nâng cao hiệu quả và chất

lượng đào tạo. Căn cứ theo mô hình ISSL và thực trang HTTT tại UEH, NCS đề xuất:

• Con người: Tập huấn, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, tuyển dụng mới

nhân sự đáp ứng mục tiêu xây dựng ĐHTM của UEH.

• Quy trình: Lập nhóm chuyên gia (có dự tham gia của các đơn vị liên quan) nghiên cứu cải tiến các quy trình theo hướng hỗ trợ ra quyết định trong các hoạt động nhằm nâng cao hiệu quả và chất lượng đào tạo mà không có tác nhân, thực thể bên ngoài tác động. Cấp độ 5 cũng cần được sự đồng thuận của các

bên liên quan về các hoạt động tối ưu hóa tự động (không cần phê duyệt của đơn vị phụ trách)

• Dữ liệu: Hoàn thiện các trung tâm dữ liệu, kho dữ liệu phục vụ cho việc tối ưu hóa hoạt động. Kết quả phân tích được sử dụng hỗ trợ mang lại nhiều tiện ích cho người dùng.

119

• Phần mềm: Nhằm đảm bảo các phần mềm đạt các chức năng theo cấp độ 5 thông minh (cụ thể Bảng 4.1), NCS đề xuất phát triển các nhóm nghiên cứu và

các nhóm dự án xây dựng phần mềm từ đội ngũ giảng viên khoa CNTTKD, phòng CNTT và các chuyên gia bên ngoài với nguồn kinh phí có thể bổ sung từ các đề tài nghiên cứu trọng điểm cấp trường.

• Phần cứng: Rà soát, đầu tư thêm cơ sở hạ tầng kỹ thuật đáp ứng nhu cầu thực

tế phát sinh.

Kết luận Chương 4

Trong Chương 4, NCS đã tiến hành tổng hợp, phân tích tài liệu nội bộ UEH, phỏng vấn các bên liên quan, từ đó đã đánh giá thực trạng HTTT cho hoạt động quản lý

đào tạo UEH theo mô hình ISSL. Theo kết quả đánh giá, đa phần các thành phần của HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH đạt cấp độ 2 thông minh. Tuy nhiên, việc kết nối trao đổi dữ liệu giữa các phân hệ vẫn chưa hoàn toàn đầy đủ. Từ thực trạng HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo UEH, và mô hình ISSL, NCS đã đề xuất mô hình

kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH. Ngoài ra, NCS cũng đã đề xuất kế hoạch triển khai xây dựng ĐHTM tại UEH theo 4 giai đoạn phù hợp với chiến lược phát triển của UEH.

Bên cạnh đó, NCS cũng trình bày ba kết quả thực tế việc triển khai mô hình ĐHTM: (1) Nghiên cứu, cài đặt hệ thống vHPC, (2) Hệ thống hỗ trợ ra quyết định sử dụng kết hợp hai phương pháp TOPSIS và AHP đánh giá chất lượng khóa học dựa trên bộ tiêu chí Newhouse ICT và bộ tiêu chí của UEH , (3) Hệ thống hỗ trợ sinh viên ra

quyết định lựa chọn lớp học phần theo giảng viên phụ trách. Ba kết quả này góp phần khẳng định việc xây dựng ĐHTM theo mô hình ISSL hoàn toàn khả thi.

120

PHẦN KẾT LUẬN

1. Tổng kết quá trình nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của luận án là nghiên cứu xây dựng mô hình ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam. Trên cơ sở tổng quan tình hình nghiên cứu liên quan đến luận án trong và ngoài nước, lý luận dựa trên các lý thuyết nền tảng, khảo sát và phỏng vấn chuyên gia, nghiên

cứu này một lần nữa khẳng định sự cần thiết của nghiên cứu và đã đề xuất được mô hình ISSL dựa trên sự tích hợp giữa HTTT và các cấp độ thông minh của ĐHTM. Mô hình đề xuất mang tính tổng quát, có thể áp dụng cho các trường đại học thuộc các khối ngành đào tạo khác nhau. Việc tích hợp này giúp cho các mục tiêu xây dựng ĐHTM trở nên rõ

ràng, hướng tới việc ĐHTM đạt các cấp độ thông minh cao hơn. Nhằm xác định tính khả thi của mô hình ISSL tổng quát, với giới hạn về nguồn lực và thời gian, NCS đã tiến hành khảo sát, phỏng vấn các chuyên gia về những chi tiết thành phần cần thiết của mô

hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối kinh tế và từ đó dề 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. Hơn thể nữa, luận án cũng trình bày việc thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH thông qua việc (1) Đánh giá hiện trạng

hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL, (2) Đề xuất mô hình kiến trúc HTTT cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH theo mô hình ISSL, (3) Xác định lộ trình triển khai và các đề xuất nhằm hướng UEH đạt đến các cấp độ thông minh khác nhau,

(4) Xây dựng 3 hệ thống trong mô hình ISSL. Kết quả nghiên cứu đề xuất mô hình ISSL đã trình bày trong Chương 3, và thực nghiệm mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại UEH đã trình bày ở Chương 4 về cơ bản đã trả lời các câu hỏi nghiên cứu đặt ra trong phần mở đầu.

2. Ý nghĩa và những đóng góp mới của luận án

Kết quả nghiên cứu của luận án có những đóng góp cả về mặt lý thuyết khoa học

và thực tiễn, cụ thể:

Về mặt lý thuyết khoa học:

(1) Các phân tích về sự cần thiết của mô hình ĐHTM của luận án đã đóng góp vào cơ sở lý luận về việc chuyển đổi mô hình Đại học truyền thống sang mô hình ĐHTM.

121

(2) Mô hình ISSL là mô hình ĐHTM dựa trên sự tích hợp HTTT và các cấp độ thông minh do luận án đề xuất đã cung cấp thêm một cách tiếp cận mới trong các lý thuyết xây dựng mô hình ĐHTM.

(3) Quy trình áp dụng cụ thể mô hình ISSL cho hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối Kinh tế ở Việt Nam đã được đề xuất trong luận án là cơ sở phương pháp luận giúp cho việc áp dụng mô hình ISSL vào các hoạt động khác của các trường đại học. Kết quả nghiên cứu này được công bố trên Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á.

(4) Cách thức đánh giá cấp độ thông minh của từng thành phần HTTT của ĐHTM cũng đã được đề xuất trong luận án này đã góp phần vào cơ sở lý luận giúp đánh giá mức độ thông minh trong quá trình chuyển đổi từ ĐHTT sang ĐHTM. Kết quả nghiên cứu này được công bố trên Kỷ yếu Hội thảo khoa học Quá trình chuyển đổi số của nền kinh tế Việt Nam - Công nghệ, Thị trường và Chính sách.

Về mặt thực tiễn:

(1) Luận án ứng dụng mô hình ISSL để đánh giá thực trạng triển khai ĐHTM tại

UEH.

(2) Luận án đề xuất các giai đoạn triển khai mô hình ISSL tại UEH có thể dùng

làm cơ sở để triển khai và hoàn thiện ĐHTM tại UEH.

(3) Luận án trình bày kết quả xây dựng hệ thống vHPC (NCS cùng cộng sự nghiên cứu và thực hiện) dùng làm cơ sở hạ tầng triển khai các ứng dung ĐHTM trong quá trình thực nghiệm mô hình ISSL tại UEH. Kết quả nghiên cứu này được công bố trên Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á.

(4) Luận án trình bày kết quả xây dựng Hệ thống hỗ trợ ra quyết định sử dụng kết hợp hai phương pháp TOPSIS và AHP đánh giá chất lượng khóa học dựa trên bộ tiêu chí Newhouse ICT và bộ tiêu chí của UEH (NCS cùng cộng sự nghiên cứu và thực hiện) trong quá trình thực nghiệm mô hình ISSL tại UEH. Kết quả nghiên cứu này đã được trình bày trong hội thảo quốc tế ICCIDA và đã được chấp thuận công bố trên sách chuyên khảo nhà xuất bản Springer.

(5) Luận án trình bày kết quả xây dựng Hệ thống hỗ trợ sinh viên ra quyết định trong việc chọn lớp học phần theo giảng viên phụ trách trong quá trình thực nghiệm mô hình ISSL tại UEH.

122

3. Hạn chế và hướng phát triển

Do hạn chế về thời gian và chi phí, luận án còn một số hạn chế, có thể phát triển

thêm trong các nghiên cứu tiếp theo:

(1) Về đối tượng và phạm vi nghiên cứu: chỉ tập trung vào hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam. Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào tất cả hoạt động của (trường) đại học và có thể mở rộng sang các trường đại học khối ngành khác.

(2) Về dữ liệu thu thập: dữ liệu thu thập chủ yếu từ các chuyên gia thuộc 6 trường khối kinh tế, tập trung chủ yếu tại Tp.HCM (4 trường). Nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng sang các trường đại học trong phạm vi cả nước nhằm làm tăng tính thuyết phục của mô hình.

(3) Về ứng dụng: chỉ mới triển khai thực nghiệm 1 số ứng dụng. Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung hoàn thiện cấp độ thông minh cho các phần mềm đã đề xuất trong mô hình ĐHTM.

123

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

1. Trương Việt Phương, Trần Thu Hà, Nguyễn Tiến Đạt (2020), ‘Ứng dụng "ma trận Thành phần và Tính năng" trong đánh giá mức độ thông minh của Đại học thông minh’, Kỷ yếu hội thảo khoa học quốc gia: Quá trình chuyển đổi số của nền kinh tế Việt Nam - Công nghệ, thị trường và chính sách, Nhà xuất bản Kinh tế Tp.HCM,

413-426.

2. Trương Việt Phương, Nguyễn Quốc Hùng, Lê Ngọc Thạnh, Võ Hà Quang Định (2020), ‘Nghiên cứu xây dựng hệ thống tính toán hiệu năng cao phục vụ triển khai các bài toán trong Đại học thông minh’, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, 31(11), 53-65.

3. Trương Việt Phương, Trần Thu Hà, Nguyễn Tiến Đạt (2021), ‘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’, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, 32(7), 65-82.

4. Viet Phuong TRUONG, Quoc Hung NGUYEN (2022), ‘Applied Decision Support System using TOPSIS – AHP, and ICT Newhouse indicators for Evaluation of

Courses at University of Economics Ho Chi Minh City (UEH), Vietnam’, International Conference on Computing, Intelligence and Data Analytics (ICCIDA).

5. Trương Việt Phương, Trần Thu Hà, Nguyễn Tiến Đạt (2023), ‘Mô hình máy học TOPSIS – AHP – Kansei nâng cao hiệu quả đánh giá khóa học tại Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh’, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, 34(5), 05-15.

124

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Abbasi, A. Z., & Shaikh, Z. A. (2008), ‘Building a smart university using RFID technology’, 2008 International Conference on Computer Science and Software

Engineering, IEEE, 5, 641-644.

2. Abueyalaman, E.S. (2008), 'Making a smart campus in Saudi Arabia', Educause

Quarterly, 31(2), 10-12.

3. Al-Kindi, I., & Al-Khanjari, Z. (2019), ‘The smart learning management system (SLMS)’, 4th Free & Open Source Software Conference (FOSSC’2019-OMAN). 4. Arnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012), ‘Course signals at Purdue: Using learning analytics to increase student success’, Proceedings of the 2nd international

conference on learning analytics and knowledge, 267-270.

5. Bakken, J. P., Putta, P., & Uskov, V. L. (2021), ‘Smart Universities: Assistive Technologies for Students with Visual Impairments’, Smart Education and e-

Learning 2021, Springer Singapore, 453-473.

6. Bakken, J. P., Putta, P., & Uskov, V. L. (2021), ‘Smart Universities: Assistive Technologies for Students with Hearing Impairments’, Smart Education and e-

Learning 2021, Springer Singapore, 487-503.

7. Bakken, J. P., Uskov, V. L., & Varidireddy, N. (2019), ‘Text-to-voice and voice-to- text software systems and students with disabilities: a research synthesis’, Smart

Education and e-Learning 2019, Springer, Berlin, 511-524.

8. Bakken, J. P., Uskov, V. L., Penumatsa, A., & Doddapaneni, A. (2016), ‘Smart universities, smart classrooms and students with disabilities’, Smart Education and

e-Learning 2016, Springer International Publishing, 15-27.

9. Bakken, J. P., Uskov, V. L., Penumatsa, A., & Doddapaneni, A. (2016), ‘Smart universities, smart classrooms and students with disabilities’, Smart Education and

e-Learning 2016, Springer International Publishing, 15-27.

10. Belskaya, E., Moldovanova, E., Rozhkova, S., Tsvetkova, O., & Chervach, M. (2016), ‘University smart guidance counselling’, Smart education and e-learning

2016, Springer International Publishing, 39-49.

11. Blau, I., & Shamir-Inbal, T. (2017), ‘Re-designed flipped learning model in an academic course: The role of co-creation and co-regulation’, Computers &

Education, 115, 69-81.

125

12. Boldyreva, E. A. (2020), ‘Approach to the automation of design processes for a workshop based on the views of employers’, Bulletin of the Astrakhan State Technical University, Series: Management, Computing and Informatics, (1), 94-104.

13. Boldyreva, E. A., & Lisitsyna, L. S. (2020), ‘Automation of e-workshop project control for knowledge-intensive areas’, Smart Education and e-Learning 2020, Springer Singapore, 101-112.

14. Chen, C. L. D., Chang, Y. H., Chien, Y. T., Tijus, C., & Chang, C. Y. (2015), ‘Incorporating a smart classroom 2.0 Speech-Driven PowerPoint System (SDPPT) into university teaching’, Smart Learning Environments, Springer Open Journal 2(1), 1-11.

15. Choi, M. Y. (2019), ‘A study on the interactivity of smart LMS in a university class’,

Journal of Digital Convergence, 17(3), 395-404.

16. Chun, S. (2013), ‘Korea’s smart education initiative and its pedagogical

implications’, CNU J. Educ.Stud, 34(2), 1-18.

17. Coccoli, M., Guercio, A., Maresca, P., & Stanganelli, L. (2014), ’Smarter universities: A vision for the fast changing digital’, Journal of Visual Languages & Computing, 25(6), 1003-1011.

18. D. Kroenke, R. J. Boyle. (2017), Using MIS (Ninth editon), Pearson. 19. Dahl, T. L., Fjørtoft, S. O., & Landmark, A. D. (2020); ‘Developing a conceptual framework for smart teaching: using VR to teach kids how to save lives’, Smart Education and e-Learning 2020, Springer Singapore, 161-170.

20. Dataiku, The Dataiku Product Demo, Dataiku, retrieved on July 21st 2021, from

[https://www.dataiku.com/product/dataiku-demo/].

21. Dixit, P., Nagar, H., & Dixit, S. (2022), ‘Student performance prediction using case based reasoning knowledge base system (CBR-KBS) based data mining’, International Journal of Information and Education Technology, 12(1), 30-35. 22. Ðurek, V., Reðep, N. B., & Divjak, B. (2017), ‘Digital maturity framework for higher education institutions’, Central European Conference on Information and Intelligent Systems, Faculty of Organization and Informatics Varazdin, 99-106. 23. Fan, J., & Stewart, K. (2014), ‘An ontology-based framework for modeling movement on a smart campus’, Analysis of Movement Data, GIScience 2014 Workshop - Vienna, Austria, 110.

24. Franco Lugo, M. J., von Lücken, C., & Espinoza, E. R. (2016), ‘Sequencing educational contents using clustering and ant colony algorithms’, Smart Education and e-Learning 2016, Springer International Publishing, 375-385.

126

25. Gerova, N., Lapenok, M., & Sheina, I. (2016), ‘Smart technologies in foreign language students’ autonomous learning’, Smart Education and e-Learning 2016,

Springer International Publishing, 541-551.

26. Goldi-labs, Presentation of the GOLDi lab architecture, TU Ilmenau, retrieved on

Dec 21st 2022, from [https://www.goldi-labs.net/index.php?Site=2].

27. Halibas, A. S., Sathyaseelan, B., & Shahzad, M. (2019), ‘Learning analytics: developing a data-centric teaching-research skill’, Smart Technologies and

Innovation for a Sustainable Future: Proceedings of the 1st American University in

the Emirates International Research Conference—Dubai, UAE 2017, Springer

International Publishing, 213-219.

28. Heinemann, C., Uskov, V. L. (2018), ‘Smart University: Literature Review and Creative Analysis’, Smart Universities - Concepts, Systems, and Technologies,

Springer, 4, 11-46.

29. Henke, K., Nau, J., Bock, R. N., & Wuttke, H. D. (2021), ‘A hybrid online laboratory for basic STEM education’, Smart Education and e-Learning 2021,

Springer Singapore, 29-39.

30. Huang, R., Hu, Y., Yang, J., & Xiao, G. (2012), ‘The functions of smart classroom

in smart learning age’, Open education research, 18(2), 22-27.

31. Hwang, G. J. (2014), ‘Definition, framework and research issues of smart learning environments-a context-aware ubiquitous learning perspective’, Smart Learning

Environments, Springer Open Journal, 1(1), 1-14.

32. Jensen, L., & Konradsen, F. (2018), ‘A review of the use of virtual reality head- mounted displays in education and training’, Education and Information

Technologies, 23, 1515-1529.

33. Kato, T., Kambayashi, Y., & Kodama, Y. (2016), ‘Data mining of students’ behaviors in programming exercises’, Smart Education and e-Learning 2016,

Springer International Publishing, 121-133.

34. Kaynak, S., Altuntas, S., & Dereli, T. (2017), ‘Comparing the innovation performance of EU candidate countries: an entropy-based TOPSIS approach’,

Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 30(1), 31-54.

35. Kholoshnia, V. D., & Boldyreva, E. A. (2020), ‘The Virtual Machine Learning Laboratory with Visualization of Algorithms Execution Process’, Smart Education

and e-Learning 2020, Springer Singapore, 221-230.

127

36. Khoroshko, L. L., Vikulin, M. A., & Khoroshko, A. L. (2020), ‘Assessment of student work and the organization of individual learning paths in electronic smart- learning systems’, Smart Education and e-Learning 2020, Springer Singapore, 113-121.

37. Khoroshko, L. L., Vikulin, M. A., & Khoroshko, A. L. (2021), ‘Experience in Smart e-Learning System Application When Switching to Distance Education to the Fullest Extent: The Case of the Moodle LMS’, Smart Education and e-Learning 2021, Springer Singapore, 89-96.

38. Khoroshko, L. L., Vikulin, M. A., & Kvashnin, V. M. (2019), ‘Knowledge control in smart training on the example of LMS MOODLE’, Smart Education and e- Learning 2018 5, Springer International Publishing, 259-266.

39. Khoroshko, L. L., Vikulin, M. A., Kvashnin, V. M., & Kostykova, O. S. (2019), ‘Communication with Students in Smart e-Learning System Using LMS Moodle’, Smart Education and e-Learning 2019, Springer Singapore, 177-185.

40. Klimova, B. (2016), ‘Teacher’s role in a smart learning environment—a review study’, Smart Education and e-Learning 2016, Springer International Publishing, 51-59.

41. Koper, R. (2014), ‘Conditions for effective smart learning environments’, Smart

Learning Environments, Springer Open Journal, 1, 1-17.

42. Ksenija, M., Boris, D., Snežana, K., & Sladjana, B. (2017), ‘Analysis of the efficiency of insurance companies in Serbia using the fuzzy AHP and TOPSIS methods’, Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 30(1), 550-565.

43. Kumar, A., Baldea, M., Edgar, T. F., & Ezekoye, O. A. (2015), ‘Smart Manufacturing Approach for Efficient Operation of Industrial Steam-Methane Reformers’, Industrial & Engineering Chemistry Research, 54(16), 4360-4370. 44. Larin, M. P., & Gunko, A. V. (2021), ‘Discussion of the Parameters of the Distance Learning System in Virtual Reality’, 2021 XV International Scientific-Technical Conference on Actual Problems Of Electronic Instrument Engineering (APEIE), IEEE, 439-442.

45. Li, K. (2019), ‘Visualization of learning activities in classroom blended with e- learning system’, Smart Education and e-Learning 2019, Springer Singapore, 139-148.

46. Li, X., Su, J., Zhang, Z., & Bai, R. (2021), ‘Product innovation concept generation based on deep learning and Kansei engineering’, Journal of Engineering Design, 32(10), 559-589.

128

47. Lim, C., & Kye, B. (2019), Classroom revolution through SMART education in the Republic of Korea: Case study by the UNESCO-Fazheng project on best practices in mobile from retrieved on Dec 21st 2020, learning, UNESCO,

[https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366729].

48. Lin, C., & Kou, G. (2021), ‘A heuristic method to rank the alternatives in the AHP

synthesis’, Journal Applied Soft Computing, 100, 106916.

49. Lisitsyna, L. S., Senchilo, M. S., & Efimchik, E. A. (2020), ‘Blended learning technology realization using a basic online course’, Smart education and e-learning 2020, Springer Singapore, 171-180.

50. Megatherm, SAP B1 ERP software for educational institutes, retrieved on July 23rd 2020, from [https://www.megathermerp.co.in/blog/sap-erp-education-institutions/]. 51. Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, retrieved on March 8th 2021, from edu- accelerators/

[https://docs.microsoft.com/en-us/dynamics365/industry/ overview].

52. Microsoft, Microsoft Dynamics 365 Education Accelerator, retrieved on March 8th [https://appsource.microsoft.com/vi-VN/product/web-apps/ from

2021, mshied.edusolution].

53. Mitrofanova, Y. S., Aleksandrov, A. Y., Ivanova, O. A., Nemtcev, A. D., & Popova, T. N. (2021), ‘Smart university: development of analytical management system based on big data’, Smart Education and e-Learning 2021, Springer Singapore, 373-382.

54. Muhtarom, M., Herlambang, B. A., & Zuhri, M. S. (2022), ‘PIECES model implementation analysis and design of hybrid edu smart learning management system’, Advances in Dynamical Systems and Applications, 17(1), 115-123.

55. Muzammul, M. (2019), ‘Education System re-engineering with AI (artificial intelligence) for Quality Im-provements with proposed model’, ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal, 8(2), 51-60.

56. Nguyễn Cao Đức. (2019), Ứng dụng mạng nơron nhân tạo để tư vấn giáo dục hướng nghiệp cho học sinh Trung học cơ sở huyện Bố Trạch, Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng, Đà Nẵng.

57. Nguyễn Hoàng Sơn (2019), ‘VNU 4.0 (2020-2025): Phát triển đại học số - Đại học thông minh trên nền tảng Trung tâm tri thức số - Học tập số - Nghiên cứu số vnu- lic 4.0’, Cẩm nang Trung tâm thông tin - Thư viện, Đại học quốc gia Hà Nội 2019, Đại học quốc gia Hà Nội, 17-33.

129

58. Nguyễn Hữu Đức và cộng sự. (2020), ‘Mô hình khái niệm và xếp hạng đối sánh đại học thông minh V-SMARTH’, VNU Journal of Science: Education Research, 36(2), 1-16.

59. Nguyễn Hữu Đức và cộng sự. (2020), Hướng dẫn sử dụng Hệ thống đối sánh chất

lượng đại học UPM, Hà Nội, Việt Nam.

tháng 12 năm 2020,

60. Nguyễn Hữu Đức, Hà Quang Thụy, Phạm Bảo Sơn, Phan Xuân Hiếu, Trần Trọng Hiếu, Trần Mai Vũ & Nguyễn Trí Thành (2020), Đại học thông minh: Bối cảnh thế giới và liên hệ với Việt Nam, trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, từ [http://www.uet.vnu.edu.vn/~ truy cập ngày 21 thuyhq/PPNCKH/DHTM_VNU.pdf]

61. Nguyễn Hữu Thành Chung và cộng sự. (2020), ‘Mô hình đại học SMARTI và hệ thống đối sánh chất lượng UPM’, VNU Journal of Science: Policy and Management Studies, 36 (1), 28-43.

62. Nguyễn Phương Thái, Phạm Bảo Sơn, Phan Xuân Hiếu, Hà Quang Thụy, Trần Mai Vũ, Lê Hoàng Quỳnh, Nguyễn Xuân Trường, Kiều Thanh Bình, Lương Thái Lê,

Ngô Thị Lan, Nguyễn Xuân Tới, Nguyễn Trọng Tùng & Phạm Nguyên Bình (2018), VNU-SMM: Hệ thống tự động phân tích dữ liệu truyền thông xã hội trực tuyến phục vụ quản lý và hỗ trợ ra quyết định trong kinh tế, chính trị, giáo dục và xã hội, Thư viện số tài liệu nội sinh, Đại học quốc gia Hà Nội, truy cập ngày 21 tháng 12 năm 2020, từ [https://repository.vnu.edu.vn/handle/ VNU_123/136840].

63. Nie, X. (2013), ‘Constructing smart campus based on the cloud computing platform and the internet of things’, Conference of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), Atlantis Press, 1576-1578.

64. Oktavia, T., & Madyatmadja, E. D. (2018), ‘Decision Support System to Help in Determining the Study Program Concentration for Higher Education Institution’, Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering (JTEC), 10(1-9), 77-80.

65. Oliva, G., Setola, R., & Scala, A. (2017), ‘Sparse and distributed Analytic Hierarchy

Process’, Journal Automatica, 85, 211-220.

66. Oprea, M. (2021), ‘Artificial Intelligence Based Approaches for Higher Education

Applications’, ICVL-2021, 15-22.

67. Oracle (2019), Information Connects - Oracle for Higher Education, Oracle. 68. Oreshin, S. A., Filchenkov, A. A., Kozlova, D. K., Petrusha, P. G., Lisitsyna, L. S., Panfilov, A. N., ... & Buraya, K. I. (2020), ‘The Use of Students’ Digital Portraits in Creating Smart Higher Education: A Case Study of the AI Benefits in Analyzing

130

Educational and Social Media Data’, Smart Education and e-Learning 2020,

Springer Singapore, 233-243.

69. Oreshin, S., Filchenkov, A., Petrusha, P., Krasheninnikov, E., Panfilov, A., Glukhov, I., ... & Kozlova, D. (2020), ‘Implementing a Machine Learning Approach to Predicting Students’ Academic Outcomes’, Proceedings of the 2020 1st International Conference on Control, Robotics and Intelligent System, 78-83. 70. Pardiyono, R., & Indrayani, R. (2019), ‘Decision support system to choose private higher education based on marketing mix model criteria in Indonesia’, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, IOP Publishing, 508(1), 012112.

71. Patrick Low (2018), Huawei Smart Education, truy cập ngày 21 tháng 12 năm 2020, từ [https://www.ial.edu.sg/getattachment/e25d5ff8-269a-49fc-928d-9438654244bf /Patrick_Low _Huawei_Smart_Education.pdf].

72. Pishva, D., & Nishantha, G. G. D. (2008), ‘Smart Classrooms for Distance Education and their Adoption to Multiple Classroom Architecture’, J. Networks,

3(5), 54-64.

73. PSC (2017), PSC University ERP, PSC, truy cập ngày 21 tháng 12 năm 2020, từ [http://psctelecom.com.vn/Default.aspx?ArticleId=0d3fed58-8bd6-497e-9518- a6a2ef2a6ee5].

74. Rădulescu, C. Z., & Rădulescu, I. C. (2017), ‘An extended TOPSIS approach for ranking cloud service providers’, Journal Studies in Informatics Control, 26(2), 183-192.

75. Samigulina, G., & Shayakhmetova, A. (2016), ‘Development of smart-system of distance learning of visually impaired people on the basis of the combined of OWL model’, Smart Education and e-Learning 2016, Springer International Publishing, 109-118.

76. Sammeta, S. G., & Madara, S. R. (2018), ‘Recent trends in RFID technologies and its impact on universities’, 2018 Advances in Science and Engineering Technology International Conferences (ASET), IEEE, 1-6.

77. Samsung, Samsung Smart School, Samsung, retrieved on Dec. 21st 2020, from

[http://csr.samsung.com/en/programViewSs.do].

78. Serdyukova, N. A., Serdyukov, V. I., Uskov, V. L., Ilyin, V. V., & Slepov, V. A. (2016), ‘A formal algebraic approach to modeling smart university as an efficient and innovative system’, Smart Education and e-Learning 2016, Springer International Publishing, 83-96.

131

79. Serral, E., & Snoeck, M. (2016), ‘Conceptual framework for feedback automation in SLEs’,

Smart education and e-learning 2016, Springer International Publishing, 97-107.

80. Shukrullaevna, N. D., & Bahodirivich, R. A. (2017), ‘Improving the quality on line

learning process with MOOC’, Academy, 2(6 (21)), 21-24.

81. Songkram, N., Chootongchai, S., & Samanakupt, T. (2021), ‘Developing students’ learning and innovation skills using the virtual smart classroom’, International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 16(4), 34-51.

82. Štuikys, V., Burbaitė, R., Kubiliūnas, R., & Valinčius, K. (2020), ‘Personal Generative Libraries for Smart Computer Science Education’, Smart Education and e-Learning 2020, Springer Singapore, 207-219.

83. Suo, Y., Miyata, N., Morikawa, H., Ishida, T., & Shi, Y. (2008), ‘Open smart classroom: Extensible and scalable learning system in smart space using web service technology’, IEEE transactions on knowledge and data engineering, 21(6), 814-828. 84. Tikhomirov, V., Dneprovskaya, N. (2015), ‘Development of strategy for smart University’, Open Education Global International Conference, Banff, Canada,

22-24.

85. Trần Quốc Chiến (2019), Ứng dụng khai phá dữ liệu xây dựng hệ hỗ trợ tuyển sinh tại Trường Đại học Phạm Văn Đồng, Luận văn thạc sĩ, trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng, Đà Nẵng.

86. Trương Việt Phương, Nguyễn Quốc Hùng, Lê Ngọc Thạnh, Võ Hà Quang Định (2020), ‘Nghiên cứu xây dựng hệ thống tính toán hiệu năng cao phục vụ triển khai các bài toán trong Đại học thông minh’, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, 31(11), 53-65.

87. Uskov, V. L., Bakken, J. P., & Aluri, L. (2019), ‘Crowdsourcing-based learning: the effective smart pedagogy for STEM education’, 2019 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), IEEE, 1552-1558.

88. Uskov, V. L., Bakken, J. P., & Pandey, A. (2015), ‘The ontology of next generation smart classrooms’, Smart education and smart e-learning, Springer International Publishing, 3-14.

89. Uskov, V. L., Bakken, J. P., Ganapathi, K. S., Gayke, K., Galloway, B., & Fatima, J. (2020), ‘Data cleaning and data visualization systems for learning analytics’, Smart Education and e-Learning 2020, Springer Singapore, 183-197.

90. Uskov, V. L., Bakken, J. P., Gayke, K., Fatima, J., Galloway, B., Ganapathi, K. S., & Jose, D. (2020), ‘Smart learning analytics: student academic performance data representation, processing and prediction’, Smart Education and e-Learning 2020, Springer Singapore, 3-18.

132

91. Uskov, V. L., Bakken, J. P., Karri, S., Uskov, A. V., Heinemann, C., & Rachakonda, R. (2018), ‘Smart university: conceptual modeling and systems’ design’, Smart Universities: Concepts, Systems, and Technologies, Springer, 49-86.

92. Uskov, V. L., Bakken, J. P., Karri, S., Uskov, A. V., Heinemann, C., & Rachakonda, R. (2018), ‘Smart university: conceptual modeling and systems’ design’, Smart Universities: Concepts, Systems, and Technologies, Springer, 49-86.

93. Uskov, V. L., Bakken, J. P., Pandey, A., Singh, U., Yalamanchili, M., & Penumatsa, A. (2016), ‘Smart university taxonomy: features, components, systems’, Smart education and e-learning 2016, Springer International Publishing, 3-14.

94. Uskov, V. L., Bakken, J. P., Putta, P., Krishnakumar, D., & Ganapathi, K. S. (2021), ‘Smart education: predictive analytics of student academic performance using machine learning models in Weka and Dataiku systems’, Smart Education and e- Learning 2021, Springer Singapore, 3-17.

95. Uskov, V. L., Howlett, R. J., & Jain, L. C. (Eds.) (2020), ’Preface’, Smart Education

and E-learning 2021, Singapore: Springer, v-x.

96. Vanderbilt University (2020), ‘Getting Started with TopHat’, retrieved on Dec 21st 2020, from [https://www.vanderbilt.edu/brightspace/getting-started-with-tophat/]. 97. Viet Phuong Truong, Quoc Hung Nguyen (2022), ‘Applied Decision Support System using TOPSIS – AHP, and ICT Newhouse indicators for Evaluation of

Courses at University of Economics Ho Chi Minh City (UEH), Vietnam’, International Conference on Computing, Intelligence and Data Analytics (ICCIDA).

98. Von Alan, R. H., March, S. T., Park, J., & Ram, S. (2004), 'Design science in

information systems research', MIS Quarterly, 28 (1), 75–105.

99. Waikato, Weka 3: Machine Learning Software in Java’, Waikato, retrieved on July

21st 2021, from [https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/].

100. Wuttke, H. D., Hutschenreuter, R., Sukiennik, D., & Henke, K. (2019), learning digital systems design’, Mobile ‘Interactive content objects for Technologies and Applications for the Internet of Things: Proceedings of the 12th

IMCL Conference, Springer International Publishing, 59-69.

101. Yan, H., & Li, Y. (2021), ‘A Smart e-Learning System for Data-Driven Grammar Learning’, Smart Education and e-Learning 2021, Springer Singapore, 77-87.

133

PHỤ LỤC Phụ lục 1: Thực trạng hệ thống thông tin hoạt động quản lý đào tạo tại các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam

Bảng PL 1.1 Thực trạng chuyển đổi số cho hoạt động quản lý đào tạo tại 4 trường đại học khối kinh tế: Vấn đề lãnh đạo, lập kế

hoạch và quản lý

UEH OU UEL HUB Tỉ lệ Nội dung

1. Xác định lại sứ mạng, tầm nhìn, mục tiêu trong giai đoạn chuyển đổi số X X X X 4/4

2. Lập kế hoạch chiến lược chuyển đổi số dựa trên các yếu tố hỗ trợ và đồng thời X X X 3/4

giải quyết các rào cản

X X X 3/4

3. Lập kế hoạch tài chính dài và ngắn hạn cho việc áp dụng số hóa trong học tập và giảng dạy, nghiên cứu và phát triển, và các hoạt động của trường đại học 4. Xác định ngân sách số hóa cho từng hoạt động (dạy-học, nghiên cứu khoa học, X X X 3/4

hoạt động khác)

5. Xây dựng chính sách khuyến khích chuyển đổi số X X X X 4/4

6. Xây dựng chính sách đảm bảo chất lượng số hóa X 1/4

7. Chọn giải pháp công nghệ phù hợp X 1/4

8. Lập kế hoạch triển khai các giải pháp công nghệ X X X 3/4

9. Giám sát các xu hướng toàn cầu về chuyển đổi số hóa và hiện đại hóa việc dạy - X 1/4

học trong bối cảnh công nghệ 4.0

10. Cam kết trao đổi kiến thức thông qua quan hệ đối tác với các cơ quan nhà nước, X X 2/4

chính tuyền địa phương

134

UEH OU UEL HUB Tỉ lệ Nội dung

11. Cộng tác với các bên liên quan (người sử dụng lao động, cộng đồng địa X X X 3/4

phương, giáo dục trước đại học)

12. Thiết lập mạng lưới các nhà nghiên cứu và người sử dụng các kết quả nghiên X X 2/4

cứu nhờ vào việc số hóa

13. Xây dựng các tiêu chuẩn đạo đức, tuân thủ luật bản quyền và sở hữu trí tuệ X X 2/4

trong lĩnh vực số

Nguồn NCS tổng hợp

Bảng PL 1.2 Thực trạng chuyển đổi số cho hoạt động quản lý đào tạo tại 4 trường đại học khối kinh tế: Vấn đề các bên liên quan

UEH OU UEL HUB Tỉ lệ

Nội dung 1. Các bên liên quan nội bộ có mức độ tự chủ trong việc triển khai chuyển đổi số

X X X X X X X X X X X X X X 4/4 3/4 3/4 3/4 4/4 2/4 Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên

2. Nguồn nhân sự phù hợp cho mục tiêu chuyển đổi số

X X X X X X X X X X X X X X X X 3/4 2/4 2/4 2/4 2/4 Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng

135

UEH OU UEL HUB Nội dung Tỉ lệ

Sinh viên X X 2/4

3. Trách nhiệm quản lý được phân công rõ rang

Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên X X X X X X X X X X X X X X X X X 4/4 4/4 4/4 4/4 4/4 2/4

4. Có sự hiểu biết chung và cam kết tích hợp số hóa vào hoạt động dạy - học

Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên X X X X X X X X X X X X X X X X X X 4/4 4/4 4/4 4/4 4/4 3/4

5. Đối tượng được khuyến khích tham gia tích cực vào quan hệ với các cơ quan X X X X X X X X X X

chính phủ, doanh nghiệp Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên X X X X X X X X X X X X X X X X X 4/4 4/4 2/4 2/4 3/4 2/4

136

UEH OU UEL HUB Tỉ lệ

Nội dung 6. Đối tượng được huấn luyện về kỹ năng sử dụng CNTT đáp ứng yêu cầu công

việc Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 3/4 4/4 4/4 4/4 4/4 3/4

Nguồn NCS tổng hợp

Bảng PL 1.3 Thực trạng chuyển đổi số cho hoạt động quản lý đào tạo tại 4 trường đại học khối kinh tế:

vấn đề Quy trình, phương pháp dạy - học

UEH OU UEL HUB

Có, đầy đủ đáp ứng nhu cầu công việc Có, đầy đủ đáp ứng nhu cầu công việc Có, đầy đủ đáp ứng nhu cầu công việc Có, đầy đủ đáp ứng nhu cầu công việc

Nội dung 1. Quy trình, nghiệp vụ đào tạo được xây dựng đáp ứng nhu cầu công việc

2. Quy trình, nghiệp vụ đào tạo được Có Có Có Có

rà soát và cập nhật định kỳ

3. Sinh viên có thể chủ động chọn lớp

Chọn giảng đường, Chọn thời gian, Chọn Chọn giảng đường, Chọn thời gian, Chọn học, cụ thể Chọn thời gian, Chọn giảng viên Chọn thời gian, Chọn giảng viên

137

UEH OU UEL HUB Nội dung

giảng viên, Chọn hình thức lớp học giảng viên, Chọn hình thức lớp học

Chọn thời gian 4. Giảng viên có thể chủ động chọn

Chọn thời gian lớp học, cụ thể Chọn giảng đường, Chọn thời gian, Chọn hình thức lớp học Chọn giảng đường, Chọn thời gian, Chọn hình thức lớp học

5. Lớp học phần cho phép sinh viên Cùng hệ, bậc đào tạo Cùng hệ, bậc đào tạo

đăng ký học Khác hệ đào tạo, Khác bậc đào tạo Cùng hệ, bậc đào tạo, Khác hệ đào tạo

Phòng thực hành máy tính, Khu vực tự học

Phòng thực hành máy tính, Máy photocopy, Khu vực tự học

Phòng thực hành máy tính, Máy in, Máy photocopy, Khu vực tự học Phòng thực hành máy tính, Máy in, Máy photocopy, Khu vực tự học 6. Sinh viên có quyền sử dụng các tài sản thuộc nhà trường có kiểm soát nhằm phục vụ cho việc học tập nghiên cứu

7. Quy trình đảm bảo an ninh thông tin, bảo mật trong trường đại học

Có, quy định bằng văn bản nhưng thiếu kiểm tra, giám sát, cập nhật Có, quy định bằng văn bản nhưng thiếu kiểm tra, giám sát, cập nhật Có, quy định bằng văn bản, có sự kiểm tra, giám sát, cập nhật chặt chẽ Có, quy định bằng văn bản nhưng thiếu kiểm tra, giám sát, cập nhật

Tài khoản cá nhân Tài khoản cá nhân Tài khoản cá nhân

Thẻ thông minh, Tài khoản cá nhân

8. Các bên liên quan (ban giám hiệu, người quản lý, chuyên viên, nhân viên, giảng viên, trợ giảng, sinh viên,…) được kiểm soát truy cập vào hệ thống thông qua

138

UEH OU UEL HUB Nội dung

9. Phương thức giao tiếp giữa sinh

Thư điện tử (email), SMS, Hệ thống tin nhắn nội bộ, LMS

Thư điện tử (email), SMS, Qua tương tác trong các lớp học, LMS viên và nhà trường, giữa giảng viên và sinh viên

Thư điện tử (email), SMS, Hệ thống tin nhắn nội bộ, Ứng dụng học tập trên mobile, LMS Thư điện tử (email), SMS, Hệ thống tin nhắn nội bộ, Ứng dụng học tập trên mobile, LMS

10. Phương pháp sư phạm sử dụng

Dạy - học dựa trên vấn đề, Dạy - học theo dự án, Dạy - học thảo luận, Dạy - học theo hướng cá thể hóa, Dạy - học phân hóa theo trình độ, năng lực Dạy - học dựa trên vấn đề, Dạy - học theo dự án, Dạy - học thảo luận, Dạy - học theo hướng cá thể hóa, Dạy - học phân hóa theo trình độ, năng lực Dạy - học dựa trên vấn đề, Dạy - học theo dự án, Dạy - học thảo luận, Dạy - học theo hướng cá thể hóa, Dạy - học phân hóa theo trình độ, năng lực

Dạy - học dựa trên vấn đề, Dạy - học theo dự án, Dạy - học thảo luận, Dạy - học hội tụ và tích hợp liên ngành, Dạy học theo trãi nghiệm, Dạy - học theo hướng cá thể hóa, Dạy - học phân hóa theo trình độ, năng lực

11. Chương trình đào tạo được kiểm Số ít chương trình đào tạo được kiểm định định Phần lớn chương trình đào tạo được kiểm định Phần lớn chương trình đào tạo được kiểm định Số ít chương trình đào tạo được kiểm định

12. Chương trình đào tạo được rà soát, 1-3 năm 1-3 năm 1-3 năm 1-3 năm

cập nhật định kỳ

139

UEH OU UEL HUB Nội dung

13. Phần lớn các chương trình đào tạo thống nhất giữa các bậc, hệ đào tạo Có khác biệt nhưng không đáng kể Có khác biệt nhưng không đáng kể Có khác biệt nhưng không đáng kể Có khác biệt nhưng không đáng kể

Thống nhất trong toàn trường Thống nhất trong toàn trường Thống nhất trong toàn trường

14. Đề cương chi tiết môn học

Giảng viên có quyền điều chỉnh nội dung theo tình hình lớp nhưng phải đảm bảo chuẩn đầu ra

15. Hình thức lớp học

Truyền thống (offline), Trực tuyến (online), Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (tỉ lệ kết hợp cố định) Truyền thống (offline), Trực tuyến (online), Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (tỉ lệ kết hợp cố định)

(offline), Trực tuyến (online), Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (tỉ lệ kết hợp cố định), Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (linh hoạt theo nhu cầu người học)

Truyền thống (offline), Trực tuyến (online), Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (tỉ lệ kết hợp cố định), Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (linh hoạt theo nhu cầu người học)

Giảng viên chọn, khoa quyết định Giảng viên chọn, khoa quyết định 16. Hình thức đánh giá môn học Thống nhất chung hình thức đánh giá cho cùng môn học Thống nhất chung hình thức đánh giá cho cùng môn học

17. Hình thức đánh giá môn học Trắc nghiệm, Tự luận, Dự án, Tiểu luận, Vấn Trắc nghiệm, Tự luận, Dự án, Tiểu luận, Vấn Trắc nghiệm, Tự luận, Dự án, Tiểu luận, Vấn Trắc nghiệm, Tự luận, Tiểu luận, Vấn đáp,

140

UEH OU UEL HUB Nội dung

Trực tuyến (Online), Tập trung (Offline)

đáp, Trực tuyến (Online), Tập trung (Offline) đáp, Trực tuyến (Online), Tập trung (Offline) đáp, Trực tuyến (Online), Tập trung (Offline)

Nguồn NCS tổng hợp

Bảng PL 1.4 Thực trạng chuyển đổi số cho hoạt động quản lý đào tạo tại 4 trường đại học khối kinh tế: Vấn đề dữ liệu

UEH OU UEL HUB Nội dung

1. Có trung tâm khai thác dữ liệu Có Có

Chưa có nhưng có kế hoạch xây dựng Chưa có kế hoạch xây dựng

phục vụ yêu cầu của các hệ tư vấn, hệ chuyên gia hỗ trợ cho hoạt động đào tạo

2. Quy trình, nghiệp vụ đào tạo hiện Hồ sơ giấy, Website trường diện Hồ sơ giấy, Website trường, Phần mềm quản lý công văn Hồ sơ giấy, Website trường, Phần mềm quản lý công văn Hồ sơ giấy, Website trường, Phần mềm quản lý công văn

3. Hệ thống giáo trình, bài giảng Có quy định chung nhưng không bắt buộc

Có quy định chung, bắt buộc thống nhất cho môn học Có quy định chung, bắt buộc thống nhất cho môn học Có quy định chung, bắt buộc thống nhất cho môn học

Giảng viên, Chuyên gia, Doanh nghiệp,

4. Hệ thống giáo trình, bài giảng, tài liệu tham khảo, học liệu được đóng góp bởi: Giảng viên, Sinh viên, Chuyên gia, Doanh nghiệp Giảng viên, Sinh viên, Chuyên gia, Doanh nghiệp Giảng viên, Sinh viên, Chuyên gia, Doanh nghiệp

141

50%-80% 50%-80% 50%-80% 50%-80%

5. Hệ thống giáo trình, bài giảng, tài liệu tham khảo, học liệu đã được số hóa

Web khoa, LMS Giảng viên tự lưu trữ

Hệ thống quản lý có chức năng tra cứu, kiểm soát truy cập 6. Hệ thống giáo trình, bài giảng, tài liệu tham khảo, học liệu đã được số hóa được quản lý Hệ thống quản lý có chức năng tra cứu, kiểm soát truy cập, Giảng viên tự lưu trữ

Nguồn NCS tổng hợp

Bảng PL 1.5 Thực trạng chuyển đổi số cho hoạt động quản lý đào tạo tại 4 trường đại học khối kinh tế: Vấn đề phần mềm

Nội dung Tỉ lệ UEH OU UEL HUB

1. Các phần mềm trong trường có sự liên kết

2. Cổng thông tin đào tạo 3. Phần mềm Quản lý tuyển sinh 4. Phần mềm Quản lý hồ sơ sinh viên và xử lý quy chế học vụ 5. Phần mềm Quản lý khoa, bộ môn, giảng viên, chuyên môn 6. Phần mềm Quản lý danh mục môn học, quan hệ giữa các môn học 7. Phần mềm Quản lý chương trình đào tạo: chương trình khung, thiết kế Liên kết dữ liệu hoàn toàn X X X X X X Liên kết các dữ liệu quan trọng X X X X X Liên kết các dữ liệu quan trọng X X X X X Liên kết các dữ liệu quan trọng X X X X X X 4/4 4/4 4/4 3/4 4/4 3/4

chi tiết chương trình đào tạo và lập kế hoạch đào tạo tổng quát.

8. Phần mềm Quản lý lớp học phần, theo dõi tiến độ đào tạo 9. Phần mềm Quản lý thời khóa biểu, sắp xếp thời khóa biểu 10. Phần mềm Quản lý kết quả học tập X X X X X X X X X X X X 4/4 4/4 4/4

142

Nội dung Tỉ lệ UEH OU UEL HUB

11. Phần mềm Quản lý chuyên cần và điểm rèn luyện 12. LMS (Hệ quản trị đào tạo) 13. Phần mềm Quản lý và tổ chức thi truyền thống (offline) 14. Phần mềm Quản lý và tổ chức thi trực tuyến (online) 15. Phần mềm Quản lý thi trắc nghiệm, chấm thi trắc nghiệm 16. Phần mềm Quản lý thư viện 17. Phần mềm quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm sinh viên NÂNG CAO 18. Phần mềm Quản lý đa kênh quảng cáo trường đại học 19. Phần mềm Sắp xếp thời khóa biểu tự động đa tiêu chí 20. Phần mềm Quản lý kiểm tra đạo văn 21. Phần mềm Quản lý khảo sát nhu cầu học 22. Phần mềm Đánh giá quá trình học của sinh viên theo môn học 23. Phần mềm Thư viện ảo 24. Phần mềm Quản lý chia sẻ học liệu mở 25. Phần mềm Quản lý nghiên cứu khoa học sinh viên 26. Phần mềm Phòng học ảo 27. Phần mềm Quản lý điểm danh 28. Phần mềm Quản lý camera giám sát (thông minh) 29. Cổng thanh toán các dịch vụ liên quan đến người học X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X

3/4 4/4 4/4 3/4 4/4 4/4 4/4 1/4 1/4 4/4 4/4 2/4 3/4 2/4 1/4 2/4 3/4 2/4 3/4 Nguồn NCS tổng hợp

143

Bảng PL 1.6 Thực trạng hoạt động quản lý đào tạo tại 4 trường đại học khối kinh tế: Vấn đề phần cứng

Nội dung Tỉ lệ UEH OU UEL HUB

X X X X X X X X X X

1. Bảng tương tác hoặc bảng thông minh 2. Máy tính 3. Bục giảng thông minh 4. Máy chiếu 5. Máy chiếu thông minh 6. Camera giám sát 7. Hệ thống cảm biến ghi nhận dữ liệu 8. Hệ thống đầu đọc thẻ thông minh hoặc sinh trắc học 9. Thẻ thông minh 10. Máy chủ 11. Tính toán hiệu năng cao (HPC, vHPC) 12. VPN kết nối an toàn từ bên ngoài khuôn viên trường 13. Thiết bị mô phỏng thực tế ảo, thực tế tăng cường 14. Cơ sở hạ tầng mạng X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X

2/4 4/4 1/4 4/4 1/4 4/4 1/4 2/4 2/4 4/4 1/4 4/4 1/4 4/4 Nguồn NCS tổng hợp

144

Phụ lục 2: Đánh giá mức độ cần thiết của các chi tiết thành phần của mô hình ĐHTM cho hoạt động quản lý đào tạo tại

các trường đại học khối ngành kinh tế ở Việt Nam theo ý kiến chuyên gia

Bảng PL 2.1 Tổng hợp đánh giá các chi tiết thành phần nội dung (I)

Average Max Min Missing value Chọn Nguồn

X 5 2 4.2 0 Nội dung 1. Nhà trường có xác định lại sứ mạng, tầm nhìn, mục tiêu trong giai đoạn chuyển đổi số (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

X 5 2 4.3 1

X (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) 4.3 5 2 0

2. Nhà trường có lập kế hoạch chiến lược chuyển đổi số dựa trên các yếu tố hỗ trợ và đồng thời giải quyết các rào cản 3. Nhà trường có lập kế hoạch tài chính dài và ngắn hạn cho việc áp dụng số hóa trong học tập và giảng dạy, nghiên cứu và phát triển, và các hoạt động của trường đại học

X 5 1 4.1 2

4. Nhà trường có xác định ngân sách số hóa cho từng hoạt động (dạy-học, nghiên cứu khoa học, hoạt động khác)

5. Nhà trường có chính sách khuyến X 5 1 khích chuyển đổi số 4 0

(Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

145

Average Max Min Missing value Chọn Nguồn

Nội dung 6. Xây dựng chính sách đảm bảo chất X lượng số hóa 4.1 5 1 1

7. Chọn giải pháp công nghệ phù hợp X 4.2 5 1 1

8. Lập kế hoạch triển khai các giải pháp X công nghệ 4.1 5 1 1

9. Giám sát các xu hướng toàn cầu về (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017) X 4.1 5 1 0

chuyển đổi số hóa và hiện đại hóa việc dạy - học trong bối cảnh công nghệ 4.0

X 3.8 5 1 2

10. Cam kết trao đổi kiến thức thông qua quan hệ đối tác với các cơ quan nhà nước, chính tuyền địa phương

X 3.8 5 1 1

X 4 5 1 1

(Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) 11. Cộng tác với các bên liên quan (người sử dụng lao động, cộng đồng địa phương, giáo dục trước đại học) 12. Thiết lập mạng lưới các nhà nghiên cứu và người sử dụng các kết quả nghiên cứu nhờ vào việc số hóa

146

Average Max Min Missing value Chọn Nguồn Nội dung

X 4.1 5 1 1

13. Xây dựng các tiêu chuẩn đạo đức, tuân thủ luật bản quyền và sở hữu trí tuệ trong lĩnh vực số (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

Nguồn NCS tổng hợp

Bảng PL 2.2 Tổng hợp kết quả khảo sát thành phần ĐHTM - Con người

Average Max Min Missing value Chọn Nội dung

1. Các bên liên quan nội bộ có mức độ tự chủ trong việc triển khai

chuyển đổi số Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên 1 1 1 0 0 2 5 5 5 5 5 5 X X X X X X Nguồn: (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) 4.2 4.3 3.9 4.4 4.1 3.9

2. Nguồn nhân sự phù hợp cho mục tiêu chuyển đổi số

Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên 2 2 1 2 2 2 Nguồn: (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) 4.3 4.4 3.9 4.4 4.1 3.8 X X X X X X 5 5 5 5 5 5 2 2 1 2 1 1 1 1 1 0 0 1

147

Average Max Min Missing value Chọn Nội dung

3. Trách nhiệm quản lý được phân công rõ ràng

Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên 1 1 1 1 1 3 5 5 5 5 5 5 X X X X X X Nguồn: (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) 4.6 4.5 4.1 4.3 4 3.6

4. Có sự hiểu biết chung và cam kết tích hợp số hóa vào hoạt động

dạy - học Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên 2 2 1 2 1 1 Nguồn: (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) 4.5 4.4 3.8 4.2 4.1 3.7 X X X X X X 5 5 5 5 5 5 2 1 1 0 0 1

5. Đối tượng được khuyến khích tham gia tích cực vào quan hệ với

các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng 2 2 1 1 2 1 Nguồn: (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) 4.3 4.4 3.4 3.7 3.6 X X X X X 5 5 5 5 5 2 2 1 1 1 1 2 4 2 1

148

Average Max Min Missing value Chọn Nội dung

Sinh viên 3 3 5

6. Đối tượng được huấn luyện về kỹ năng sử dụng CNTT đáp ứng

yêu cầu công việc Ban giám hiệu Trưởng / phó các đơn vị Chuyên viên, nhân viên Chuyên viên, nhân viên CNTT Giảng viên, trợ giảng Sinh viên 1 Nguồn: (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) 4.1 4.3 4.4 4.6 4.4 4.2 X X X X X X 5 5 5 5 5 5 1 1 1 2 1 1 0 0 0 0 0 1

Nguồn NCS tổng hợp

Bảng PL 2.3 Tổng hợp kết quả khảo sát thành phần ĐHTM - Quy trình, phương pháp

Ý kiến chuyên gia Tổng hợp ý kiến chuyên gia Nguồn

Đầy đủ đáp ứng nhu cầu công việc Đầy đủ đáp ứng nhu cầu công việc (Đurek, V. và cộng sự, 2017)

Nội dung 1. Quy trình, nghiệp vụ đào tạo được xây dựng đầy đủ, đáp ứng nhu cầu công việc

2. Quy trình, nghiệp vụ đào tạo được rà Cần thiết Cần thiết

soát và cập nhật định kỳ (Đurek, V. và cộng sự, 2017)

3. Sinh viên/ người học có thể chủ động

chọn lớp học, cụ thể

Chọn giảng đường Chọn thời gian Chọn giảng viên Chọn hình thức lớp học Chọn giảng đường Chọn thời gian Chọn giảng viên Chọn hình thức lớp học (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

149

Ý kiến chuyên gia Tổng hợp ý kiến chuyên gia Nguồn Nội dung

4. Giảng viên có thể chủ động chọn lớp Chọn giảng đường Chọn thời gian Chọn hình thức lớp học Chọn giảng đường Chọn thời gian Chọn hình thức lớp học học, cụ thể (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

5. Lớp học phần cho phép sinh viên đăng Linh hoạt, có thể khác hệ đào tạo, khác bậc đào tạo ký học (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

NCS

6. Sinh viên có quyền sử dụng các tài sản thuộc nhà trường có kiểm soát nhằm phục vụ cho việc học tập nghiên cứu Khác hệ đào tạo, khác bậc đào tạo Cùng hệ, bậc đào tạo Khác hệ đào tạo, cùng bậc đào tạo Phòng thực hành máy tính, Máy in, Máy photocopy, Khu vực tự học Phòng thực hành máy tính, Máy in, Máy photocopy, Khu vực tự học

7. Quy trình đảm bảo an ninh thông tin,

bảo mật trong trường đại học Quy định bằng văn bản, phải kiểm tra, giám sát, cập nhật Quy định bằng văn bản, phải kiểm tra, giám sát, cập nhật (Đurek, V. và cộng sự, 2017)

8. Các bên liên quan (ban giám hiệu,

Thẻ thông minh, Tài khoản cá nhân Thẻ thông minh, Tài khoản cá nhân

(Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016)

người quản lý, chuyên viên, nhân viên, giảng viên, trợ giảng, sinh viên,…) được kiểm soát truy cập vào hệ thống thông qua

NCS 9. Phương thức giao tiếp giữa sinh viên

Thư điện tử (email), SMS, Hệ thống tin nhắn nội bộ, Ứng dụng học tập trên mobile, LMS và nhà trường, giữa giảng viên và sinh viên Thư điện tử (email), SMS, Hệ thống tin nhắn nội bộ, Ứng dụng học tập trên mobile, LMS

150

Ý kiến chuyên gia Tổng hợp ý kiến chuyên gia Nguồn Nội dung

Đa dạng nhằm giúp người học tiếp thu hiệu quả nhất, đảm bảo nhu cầu học tập đa dạng của cá nhân

10. Phương pháp dạy - học sử dụng

Dạy - học dựa trên vấn đề, Dạy - học theo dự án, Dạy - học thảo luận, Dạy - học theo hướng cá thể hóa, Dạy - học phân hóa theo trình độ, năng lực,…

(Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020), (Uskov, V. L. và cộng sự, 2016) , (Belskaya, E. và cộng sự, 2016), (Klimova, 2016),

11. Chương trình đào tạo được kiểm định Các chương trình đào tạo nên kiểm định nhằm đảm bảo chất lượng đào tạo

Tất cả/ Phần lớn các chương trình đào tạo nên kiểm định nhằm đảm bảo chất lượng đào tạo (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

1-3 năm

12. Chương trình đào tạo được rà soát, cập

nhật định kỳ

1-3 năm Hằng năm Khi có yêu cầu của cơ quan quản lý (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

13. Phần lớn các chương trình đào tạo

(Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) thống nhất giữa cùng bậc, khác hệ đào tạo Có khác biệt nhưng không đáng kể Khác biệt nhằm phù hợp với khả năng của người học ở cùng bậc, khác hệ và quy định Có khác biệt nhưng không đáng kể nhằm phù hợp với khả năng của người học ở cùng bậc, khác hệ và quy định chuẩn đầu ra cho các hệ, bậc đào tạo.

151

Ý kiến chuyên gia Tổng hợp ý kiến chuyên gia Nguồn Nội dung

14. Đề cương chi tiết môn học chuẩn đầu ra cho các hệ, bậc đào tạo. Đồng nhất Giảng viên có quyền điều chỉnh nội dung theo tình hình lớp nhưng phải đảm bảo chuẩn đầu ra (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

Thống nhất trong toàn trường. Tuy nhiên, Giảng viên có quyền điều chỉnh nội dung theo tình hình lớp nhưng phải đảm bảo chuẩn đầu ra Thống nhất trong toàn trường

(Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) 15. Hình thức lớp học

Đa dạng: Truyền thống (offline), Trực tuyến (online), Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (tỉ lệ kết hợp cố định), Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (linh hoạt theo nhu cầu người học)

(Đurek, V. và cộng sự, 2017) 16. Hình thức đánh giá môn học Đa dạng, linh hoạt nhưng phải đảm bảo đánh giá đúng và khách quan kết quả học

Truyền thống (offline) Trực tuyến (online) Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (tỉ lệ kết hợp cố định) Kết hợp giữa trực tuyến và truyền thống (linh hoạt theo nhu cầu người học) Giảng viên chọn, khoa quyết định Thống nhất chung hình thức đánh giá cho cùng môn học

Nguồn NCS tổng hợp

152

Bảng PL 2.4 Tổng hợp kết quả khảo sát thành phần ĐHTM - Dữ liệu

Ý kiến chuyên gia Tổng hợp ý kiến chuyên gia

Có

Có Nên có Nguồn (Đurek, V. và cộng sự, 2017)

Nội dung 1. Trường đại học có trung tâm khai thác dữ liệu phục vụ yêu cầu của các hệ tư vấn, hệ chuyên gia hỗ trợ cho hoạt động đào tạo

Nhiều nơi, thuận tiện tra cứu 2. Quy trình, nghiệp vụ đào tạo hiện diện

3. Nội dung giáo trình, bài giảng Có quy định chung, giảng viên có thể điều chỉnh cập nhật

Hồ sơ giấy, Website trường, Phần mềm quản lý công văn Có quy định chung nhưng không bắt buộc. Có quy định chung, bắt buộc thống nhất cho môn học. Giảng viên, sinh viên, chuyên gia, doanh nghiệp, nhà trường Giảng viên, sinh viên, chuyên gia, doanh nghiệp, nhà trường 4. Hệ thống giáo trình, bài giảng, tài liệu

tham khảo, học liệu được đóng góp bởi:

80-100% 80-100%

5. Hệ thống giáo trình, bài giảng, tài liệu tham khảo, học liệu được số hóa

6. Hệ thống giáo trình, bài giảng, tài liệu Hệ thống quản lý có chức năng tra cứu, kiểm soát truy cập

tham khảo, học liệu đã được số hóa được quản lý (Đurek, V. và cộng sự, 2017) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020) (Đurek, V. và cộng sự, 2017), (Nguyễn Hữu Đức và cộng sự, 2020)

Hệ thống quản lý có chức năng tra cứu, kiểm soát truy cập. Giảng viên tự lưu trữ. Thư viện

Nguồn NCS tổng hợp

153

Bảng PL 2.5 Tổng hợp kết quả khảo sát thành phần ĐHTM - Phần mềm

Average Max Min Missing value Chọn Nhóm Nguồn

Nội dung 1. Cổng thông tin đào tạo: là trang thông tin và tiện ích dành cho sinh viên, giảng viên và cán bộ của trường

4.8 5 3 X 2 1

2. Phần mềm Quản lý đa kênh quảng cáo 3.6 5 1 X 1 4 trường đại học (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017) Suno, Sapo, Haravan,.. Nhóm dự án UEH 3.7 5 2 X 1 4

3. Phần mềm Hệ sinh thái giáo dục: liên kết các trường cấp 3, đại học và doanh nghiệp 4. Phần mềm Tư vấn hỗ trợ tuyển sinh, lựa chọn ngành, chuyên ngành

4 5 2 X 1 5

4.6 5 2 X 1 2 5. Phần mềm Quản lý tuyển sinh: Quản lý tổng thể từ thông tin bao gồm lúc nộp hồ sơ, tới quá trình xét tuyển, nhận hồ sơ, hoàn thiện thủ tục nhập học

NCS đề nghị dựa trên các bài kiểm tra tính cách Holland, MBTI, Big Five, Enneagram, DISC (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020)

154

Average Max Min Missing value Chọn Nhóm Nội dung Nguồn

6. Phần mềm Quản lý hồ sơ sinh viên và xử lý quy chế học vụ

4.6 5 3 0 X 2

7. Phần mềm Quản lý khoa, bộ môn, giảng viên, chuyên môn

4.4 5 3 2 X 2

8. Phần mềm Quản lý danh mục môn học, quan hệ giữa các môn học

4.4 5 3 2 X 2

, (PSC, PSC UIS, 2017) (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017) (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017) (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017)

155

Average Max Min Missing value Chọn Nhóm Nguồn

Nội dung 9. Phần mềm Quản lý chương trình đào tạo: chương trình khung, thiết kế chi tiết chương trình đào tạo và lập kế hoạch đào tạo tổng quát. 4.4 5 3 2 X 2

10. Phần mềm Quản lý lớp học phần, theo dõi tiến độ đào tạo

4.5 5 3 1 X 2

11. Phần mềm Quản lý thời khóa biểu, sắp xếp thời khóa biểu tự động đa tiêu chí

4.7 5 3 X 2 0

12. Phần mềm Quản lý khảo sát nhu cầu học 3.9 5 2 X 2 1 (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017), (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017) (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017) UEH, OU, UEL, HUB

156

Average Max Min Missing value Chọn Nhóm Nội dung Nguồn

5 2 4 4 X 2

(Franco Lugo, M. J. và cộng sự 2016) NCS 5 2 3.9 3 X 2 13. Phần mềm Hỗ trợ lập thời khóa biểu dự kiến tự động theo nhu cầu người học 14. Phần mềm Tư vấn, hỗ trợ lựa chọn thời khóa biểu cá nhân theo hồ sơ người học 15. Phần mềm Quản lý kết quả học tập

4.7 5 3 X 2 0

16. Phần mềm Quản lý chuyên cần và điểm 5 1 4.2 1 X 2 rèn luyện 17. LMS (Hệ quản trị đào tạo)

5 3 4.7 0 X 3

18. Phần mềm Lưu trữ bài giảng tự động 5 1 3.6 2 X 3

19. Phần mềm Quản lý kiểm tra đạo văn 5 1 4.3 0 X 3

(Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017) (PSC, PSC UIS, 2017) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018), (Samigulina, G., & Shayakhmetova, A., 2016), (Natalya Gerova và cộng sự, 2016) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) Turnitin, Smallseotools, Copyscape

157

Average Max Min Missing value Chọn Nhóm Nội dung Nguồn

20. Phần mềm Đánh giá quá trình học của sinh viên theo môn học 4 5 2 X 3 2

21. Phần mềm Quản lý, tư vấn, giám sát làm 3.5 5 1 X 3 3 việc nhóm 22. Phần mềm Phòng học ảo 3.7 5 1 X 3 2

23. Phần mềm Quản lý phòng học thông minh

3.6 5 1 X 3 3

24. Phần mềm Chuyển đổi ngôn ngữ tự động 3.2 5 1 X 3 5

25. Phần mềm Chuyển giọng nói thành văn 2.9 5 1 3 5 bản và ngược lại 26. Phần mềm Tìm kiếm bằng hình ảnh, 2.9 5 1 3 5 giọng nói 27. Phần mềm Quản lý và tổ chức thi

4.3 5 3 X 2 1

(Uskov, V. L. và cộng sự, 2018), (Kato, T. và cộng sự, 2016) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018), (Bakken, J. P., và cộng sự, 2016) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017)

158

Average Max Min Missing value Chọn Nhóm Nguồn

Nội dung 28. Phần mềm Quản lý nghiên cứu khoa học 5 2 4 3 X 2 sinh viên 29. Phần mềm Quản lý thư viện (số) 5 3 4.5 0 X 4

30. Phần mềm Thư viện ảo 5 2 4.1 3 X 4

5 3 4 4 X 4 UEH, OU, UEL, HUB (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018)

31. Phần mềm Hỗ trợ truy xuất tài nguyên học tập nghiên cứu dựa trên hồ sơ cá nhân, lĩnh vực, ngành, chuyên ngành 32. Phần mềm Quản lý chia sẻ học liệu mở 5 2 3.9 1 X 4

33. Phần mềm quản lý học phí, học bổng, bảo hiểm sinh viên

0 4.4 5 3 X 4

34. Cổng thanh toán các dịch vụ liên quan đến 5 1 4.3 2 X 4 người học

5 1 3.6 5 X 2 (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Oracle), (Microsoft, Dynamics 365 education accelerator, 2021), (megatherm, 2020) , (PSC, PSC UIS, 2017) UEH, OU, UEL, HUB (Serral, E., & Snoeck, M., 2016) 35. Phần mềm Đánh giá hiệu quả của quá trình phục vụ, phát hiện, cảnh báo bất thường

5 1 3.5 4 X 3 (Serral, E., & Snoeck, M., 2016) 36. Phần mềm Đánh giá hiệu quả của quá trình dạy - học, phát hiện, cảnh báo bất thường

159

Average Max Min Missing value Chọn Nhóm Nội dung Nguồn

37. Phần mềm Đánh giá hiệu quả của quá 3.6 5 1 4 X 4 (Serral, E., & Snoeck, M., 2016) trình nghiên cứu khoa học của sinh viên, phát hiện, cảnh báo bất thường 38. Phần mềm Nhận dạng (RFID, khuôn mặt, 3.5 5 1 4 X 4 thẻ thông minh,…) 39. Phần mềm Quản lý trường học thông minh 3.3 5 1 4 X 4

(Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018), (Bakken, J. P., và cộng sự, 2016) Nguồn NCS tổng hợp

Bảng PL 2.6 Tổng hợp kết quả khảo sát thành phần ĐHTM - Phần cứng

Average Max Min Missing value Chọn Nhóm Nguồn

Nội dung 1. Bảng tương tác hoặc bảng thông minh 3.6 5 1 2 X 2

2. Máy tính 4.7 5 3 1 X 1

3. Bục giảng thông minh 3.7 5 1 3 X 2

4. Máy chiếu 4.6 5 2 1 X 1

5. Máy chiếu thông minh 1 3 X 2 3.9 5

6. Thiết bị nhận phản hồi trực tiếp trong 3.6 5 1 3 X 2 lớp học (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018)

160

Average Max Min Missing value Chọn Nhóm Nội dung Nguồn

7. Thiết bị mô phỏng thực tế ảo, thực tế 3.5 5 1 2 X 2

tăng cường 8. Camera giám sát 3.6 5 1 1 X 1

9. Camera thông minh 3.5 5 1 2 X 2

10. Hệ thống điều hòa thông minh 3.5 5 1 2 X 2

11. Hệ thống kiểm soát năng lượng thông 3.3 5 1 4 X 2 minh 12. Hệ thống cảm biến ghi nhận dữ liệu 3.3 5 1 3 X 2

13. Hệ thống đầu đọc thẻ thông minh hoặc 3.6 5 1 3 X 2

sinh trắc học 14. Thẻ thông minh 1 2 X 2 3.9 5

15. Máy chủ 3 1 X 1 4.6 5

16. Hệ thống tính toán hiệu năng cao (HPC, 3.9 5 1 3 X 2 vHPC) 17. Thiết bị mạng máy tính 3 1 X 1 4.7 5

(Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) (Uskov, V. L. và cộng sự, 2018) Nguồn NCS tổng hợp