322
ỨNG DỤNG AI HỖ TRỢ HƢỚNG NGHIỆP VÀ KẾT NỐI
VIỆC LÀM CHO SINH VIÊN SAU TỐT NGHIỆP
PhD. Đỗ Quốc Phong
European International University
ThS. Hà Quốc Việt
Trường Đại học Bách khoa, ĐHQG-TP. Hồ Chí Minh
Tóm tắt
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi sâu rộng trong nhiều lĩnh vực, trong đó có
giáo dục và thị trường lao động. Đặc biệt, AI mở ra khả năng cá nhân hóa quá trình hướng
nghiệp, tư vấn k năng và kết nối sinh viên với các cơ hội việc làm phù hợp. Với khả năng
phân tích dữ liệu lớn, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các hệ thống AI có thể đánh giá
năng lực, sở thích, dự đoán xu hướng nghề nghiệp và đề xuất lộ trình phát triển sự nghiệp
tối ưu cho từng cá nhân.
Theo báo cáo từ World Economic Forum [1] và LinkedIn [2], AI sẽ đóng vai trò quan trọng
trong định hình lực lượng lao động tương lai, đặc biệt trong bối cảnh thị trường việc làm
ngày càng cạnh tranh và yêu cầu k năng thay đổi nhanh chóng.
Về mặt lý thuyết, nghiên cứu này cung cấp một cái nhìn hệ thống về tiềm năng của AI trong
lĩnh vực hướng nghiệp. Về mặt ứng dụng, đề xuất các mô hình tích hợp AI trong quá trình tư
vấn nghề nghiệp và hỗ trợ sinh viên sau tốt nghiệp tìm kiếm việc làm hiệu quả, bền vững.
T kh a: AI, hướng nghiệp, kết nối việc làm, sinh viên, chuyển đổi số.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, nhu cầu về nguồn nhân lực chất lượng cao
không ngừng tăng, trong khi sinh viên sau tốt nghiệp vẫn đối mặt với nhiều thách thức như
thiếu định hướng nghề nghiệp, thiếu kỹ năng phù hợp và khó tiếp cận nhà tuyển dụng. Các
phương pháp hướng nghiệp truyền thống thường mang tính đại trà, thiếu cá nhân hóa và cập
nhật chậm so với yêu cầu thực tiễn.
Hình 1. Tác động của AI đến lực lượng lao động
tương lai (Báo cáo tương lai việc làm năm 2025)
323
AI nổi lên như một giải pháp mới, tận dụng khả năng phân tích dữ liệu sâu rộng, học hành
vi người dùng và dự đoán xu hướng nghề nghiệp. AI không chỉ tư vấn nghề nghiệp phù hợp
với hồ sơ cá nhân, mà còn chủ động kết nối ứng viên với cơ hội việc làm phù hợp, đồng thời
hỗ trợ rèn luyện kỹ năng thiết yếu thông qua các nền tảng học tập thông minh.
Hình 2. Thị trường AI trong giáo tục toàn cầu theo khu vực, năm 2016 - 2027 ( triệu USD)
Ở Việt Nam, theo Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm
2030 (Quyết định 127/QĐ-TTg), việc ứng dụng AI trong giáo dục và thị trường lao động là
định hướng quan trọng nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia. Tuy nhiên, việc triển
khai còn phân tán và thiếu giải pháp tổng thể, đặc biệt trong công tác hướng nghiệp cho sinh
viên sau khi tốt nghiệp. [3]
2. Nội dung nghiên cứu
2.1. Những hạn chế hiện nay
Hiện nay, công tác hướng nghiệp và kết nối việc làm cho sinh viên đối mặt với một số vấn
đề nổi bật. Đầu tiên, thiếu cá nhân hóa trong hướng nghiệp: hầu hết các hoạt động tư vấn,
định hướng nghề nghiệp được triển khai dưới hình thức hội thảo hoặc tọa đàm chung với
quy mô lớn. Điều này khiến phần lớn nội dung mang tính tổng quát, khó đáp ứng được đặc
thù cho từng cá nhân. Mỗi sinh viên có thế mạnh, sở thích và mục tiêu nghề nghiệp khác
nhau, nhưng lại ít được tiếp cận các đánh giá năng lực chuyên sâu, chương trình cố vấn một-
kèm-một hay lộ trình phát triển cá nhân hóa.
Hình 3. Đào tạo tại doanh nghiệp vừa và nhỏ, đào tạo khởi nghiệp sáng tạo cần được cải
thiện [4]
324
Thứ hai, khoảng cách giữa đào tạo và thị trường lao động: mặc dù chương trình giảng dạy
tại trường đại học thường xuyên được cập nhật về kiến thức chuyên môn, song sinh viên ra
trường vẫn thiếu kỹ năng mềm và kinh nghiệm thực tiễn. Nhiều nhà tuyển dụng phản ánh
sinh viên mới tốt nghiệp gặp khó khăn khi giao tiếp chuyên nghiệp, làm việc nhóm, tư duy
phản biện hoặc ứng dụng thành thạo công cụ số trong môi trường làm việc. Sự chênh lệch
này dẫn đến quá trình đào tạo không hoàn toàn ―tiệm cận‖ với yêu cầu thực tế của doanh
nghiệp. Thứ ba, việc thiếu thông tin cập nhật về xu hướng nghề nghiệp: Trong bối cảnh thị
trường lao động biến động nhanh xuất hiện nhiều công việc mới, kỹ năng mới sinh viên và
bộ phận hướng nghiệp của nhà trường thường thiếu các nền tảng dữ liệu hoặc hệ thống phân
tích để nắm bắt kịp thời xu hướng tuyển dụng. Việc cập nhật theo cách thủ công qua báo
chí, hội thảo chủ đề chung không đủ nhanh nhạy, dẫn đến tình trạng ―lệch pha‖ giữa những
ngành nghề đang ―nóng‖ và định hướng học tập, nghề nghiệp của sinh viên.
Cuối cùng, việc tìm kiếm cơ hội việc làm phù hợp vẫn gặp khó khăn: Các kênh tuyển dụng
truyền thống như bảng tin trường, website việc làm chung ít khi có cơ chế gợi ý chính xác
dựa trên hồ sơ năng lực, kinh nghiệm thực tế và mục tiêu dài hạn của từng sinh viên. Do đó,
sinh viên thường phải tự sàng lọc thông tin, nộp hồ sơ đại trà mà hiệu quả chưa cao, dễ bỏ lỡ
những cơ hội thực sự phù hợp hoặc mất nhiều thời gian thử sai.
Để khắc phục những vấn đề này, các trường cao đẳng, đại học và đơn vị tư vấn nghề nghiệp
cần triển khai song hành giữa công nghệ (hệ thống đánh giá trực tuyến, AI gợi ý nghề
nghiệp, nền tảng cập nhật việc làm theo thời gian thực) và các hoạt động cá nhân hóa
(mentorship 1:1, workshop theo nhóm nhỏ, chương trình thực tập ―có chọn lọc‖). Đồng
thời, việc tăng cường hợp tác với doanh nghiệp để xây dựng chương trình đào tạo - thực
hành tích hợp sẽ giúp sinh viên sớm làm quen và trang bị kỹ năng phù hợp ngay từ khi ngồi
trên ghế nhà trường.
2.2. Sự cần thiết của đổi mới
Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của thị trường lao động toàn cầu, việc ứng dụng trí tuệ
nhân tạo (AI) vào công tác hướng nghiệp và kết nối việc làm không chỉ là xu hướng tất yếu
mà còn mở ra cơ hội đột phá cho cả sinh viên và doanh nghiệp. Trước hết, AI cho phép cá
Hình 4. Thị trường lao động hiện nay đang trải qua những
thay đổi nhanh chóng và không ngừng nghỉ. [5]
325
nhân hóa định hướng nghề nghiệp một cách sâu sắc: thông qua việc phân tích dữ liệu hồ sơ
học tập, kết quả đánh giá năng lực, kinh nghiệm thực tập, sở thích cá nhân và các chỉ báo xu
hướng thị trường, hệ thống AI có thể gợi ý cho mỗi cá nhân một bản đồ nghề nghiệp riêng
biệt. Từ đó, sinh viên không còn phải băn khoăn ―mình phù hợp với ngành nào?‖, mà được
dẫn dắt theo lộ trình cụ thể, vừa phát huy thế mạnh, vừa tránh lãng phí thời gian vào những
lĩnh vực không phù hợp.
Tiếp theo, AI cũng góp phần tối ưu hóa kết nối việc làm thông qua các thuật toán đề
xuất công việc thông minh [6]. Khi một sinh viên hoặc ứng viên đăng ký, hệ thống sẽ so
sánh hồ sơ của họ với hàng nghìn tin tuyển dụng, đánh giá mức độ tương thích về kỹ năng
chuyên môn, kinh nghiệm và cả văn hóa doanh nghiệp để gợi ý danh sách việc làm phù hợp
nhất không chỉ dựa trên từ khóa mà còn dựa trên mô hình học sâu (deep learning) về thói
quen ứng tuyển và thành công của các ứng viên trước đó.
Bên cạnh đó, AI hỗ trợ phát triển kỹ năng suốt đời bằng cách đề xuất các khóa học, chứng
chỉ trực tuyến phù hợp với từng giai đoạn trong hành trình nghề nghiệp [7]. Ví dụ, khi dữ
liệu cho thấy một lập trình viên junior còn yếu về an toàn thông tin, hệ thống sẽ tự động gợi
ý khóa học bảo mật mạng ngay khi anh ta vừa hoàn thành một dự án liên quan; hoặc khi
một sinh viên năm cuối có mong muốn thăng tiến về quản lý dự án, AI sẽ đề xuất chứng chỉ
PMP hoặc các khóa leadership, giúp họ không ngừng làm mới và nâng cao năng lực.
Tiêu chí
Mô hình trong nghiên cứu này
Các công trình phổ biến
trong/ngoài nƣớc
Thuật toán
học máy
Kết hợp đa mô hình: Random
Forest, XGBoost, CatBoost, MLP,
tinh chỉnh Optuna
Chủ yếu sử dụng hồi quy tuyến
tính, cây quyết định đơn, hoặc MLP
truyền thống
Tinh chỉnh
siêu tham số
Có sử dụng Optuna để tối ưu
Random Forest (tăng độ chính xác,
giảm RMSE)
Ít mô hình có quy trình tối ưu siêu
tham số tự động hoặc dùng Grid
Search đơn giản
Khả năng giải
thích
Phân tích feature importance, mô
phỏng 3D trực quan hóa tác động
yếu tố đầu vào
Thường thiếu trực quan hóa, khó
giải thích cho người dùng không
chuyên
Tính mô
phỏng
Có mô hình hóa 3D mối quan hệ
giữa chi ngân sách – tỷ lệ tốt nghiệp
– số học viên
Hầu hết dừng ở mức thống kê hoặc
biểu đồ 2D cơ bản
Dữ liệu sử
dụng
Hỗn hợp dữ liệu số, danh mục; cho
phép mô hình xử lý nhiều chiều
thông tin
Một số mô hình chỉ dùng dữ liệu
định lượng hoặc bỏ qua biến dạng
phân loại
Khả năng
tổng quát và
mở rộng
Kiến trúc mô-đun, dễ tích hợp thêm
yếu tố như vùng miền, ngành học,
mức học phí…
Thường cố định theo từng mục tiêu
nghiên cứu hẹp, khó tái sử dụng
rộng rãi
Bảng 1: so sánh giữa mô hình nghiên cứu hiện nay và các công trình phổ biến trong và
ngoài nước
326
Cuối cùng, từ góc độ doanh nghiệp, AI mang lại hiệu quả tuyển dụng vượt trội nhờ cơ chế
lọc hồ sơ tự động và đánh giá ứng viên đa chiều: thay vì dành hàng giờ để sàng lọc CV một
cách thủ công, nhà tuyển dụng chỉ cần thiết lập bộ tiêu chí (trình độ, kỹ năng mềm, mức
lương kỳ vọng, văn hóa doanh nghiệp…), AI sẽ phân tích ngôn ngữ, đánh giá mức độ phù
hợp và xếp hạng thứ tự ưu tiên, giúp giảm thiểu thiên kiến và đẩy nhanh quá trình tìm nhân
sự chất lượng. Kết hợp lại, những ứng dụng AI này không chỉ nâng cao trải nghiệm của sinh
viên khi tìm kiếm định hướng và việc làm mà còn thúc đẩy sự hợp tác chiến lược giữa các
cơ sở đào tạo và doanh nghiệp, từ đó xây dựng một thị trường lao động hiệu quả, minh bạch
và bền vững hơn.
3. Ứng dụng AI trong hƣớng nghiệp và kết nối việc làm
3.1. Cơ chế hoạt động và vai trò của AI
Trong hệ thống AI hỗ trợ hướng nghiệp và kết nối việc làm, mọi thông tin về sinh viên từ hồ
sơ học tập (điểm số chuyên ngành, kết quả kỳ thi chuẩn hóa, xếp loại học lực…) đến kỹ
năng chuyên môn và kỹ năng mềm (kỹ năng làm việc nhóm, kỹ năng giao tiếp, quản lý thời
gian…), sở thích nghề nghiệp qua khảo sát hoặc bài trắc nghiệm tính cách, cũng như kinh
nghiệm thực tập và hoạt động ngoại khóa đều được thu thập và cập nhật liên tục. Thuật toán
machine learning sẽ phân nhóm và đánh giá năng lực dựa trên các phương pháp clustering,
hồi quy hoặc cây quyết định, từ đó sinh ra ―thẻ năng lực‖ số hóa, xác định rõ điểm mạnh và
những khía cạnh cần trau dồi thêm. [8]
Tiếp đó, AI ứng dụng các mô hình deep learning kết hợp với dữ liệu thị trường lao động
(nhu cầu kỹ năng ―hot‖, mức lương trung bình, xu hướng tuyển dụng) để xây dựng bản đồ
nghề nghiệp cá nhân, trong đó chỉ rõ lộ trình thăng tiến, mốc thời gian cần hoàn thành
chứng chỉ hoặc dự án thực tế, cùng gợi ý các môn học và khóa đào tạo phù hợp. Khi sinh
viên sẵn sàng tìm việc, hệ thống sử dụng kỹ thuật semantic matching và cơ chế ranking để
tự động khớp hồ sơ với tin tuyển dụng, đồng thời hỗ trợ soạn CV, viết thư xin việc và mô
phỏng phỏng vấn qua chatbot ghi âm, phân tích giọng nói, ngữ điệu và đưa ra phản hồi chi
tiết.
nghiệp không bị giới hạn ở điều kiện vật lý.[11]