Vì vậy, đào tạo năng lực số cần chuyển từ việc cung cấp kiến thức chung sang một quá trình liên tục học, thực hành, áp dụng, đánh giá, tái đào tạo, trong đó AI và dữ liệu học tập có thể hỗ trợ cá nhân hóa nội dung, theo dõi tiến bộ và xác định nhu cầu phát triển năng lực. Đồng thời, nội dung đào tạo cần gắn với công việc và dữ liệu đặc thù của từng lĩnh vực, giúp người học không chỉ biết công nghệ có thể làm gì mà thực sự tạo ra sản phẩm và kết quả có thể ứng dụng trong công việc.
DAI Academy: Không chỉ là một nền tảng quản lý bài học (LMS)
Từ yêu cầu đó, Viện Nghiên cứu và Đào tạo DigiX phát triển Nền tảng Đánh giá và Phát triển Năng lực số toàn diện – DAI Academy, hướng tới kết nối đào tạo, đánh giá và phát triển năng lực số trên một nền tảng thống nhất.
Khác với mô hình LMS truyền thống chủ yếu tập trung vào quản lý khóa học, lớp học và người học, DAI Academy được thiết kế theo hướng quản lý toàn bộ quá trình phát triển năng lực. Nền tảng bắt đầu từ việc xác định khung năng lực và các năng lực thành phần, xác định cấp độ và chuẩn đầu ra, sau đó liên kết với chương trình, học liệu và hoạt động học tập. Kết quả kiểm tra, đánh giá tiếp tục được sử dụng để hình thành hồ sơ năng lực và xác định nhu cầu phát triển tiếp theo của người học.
Một điểm quan trọng trong thiết kế của DAI Academy là khả năng ánh xạ giữa năng lực và nội dung đào tạo. Mỗi khóa học, bài học hoặc câu hỏi có thể được liên kết với năng lực và cấp độ năng lực cụ thể, qua đó giúp đơn vị đào tạo xác định nội dung nào đang góp phần hình thành năng lực nào và mức độ bao phủ của chương trình.
Cách tiếp cận này giúp thay đổi cách nhìn về hiệu quả đào tạo. Thay vì chỉ nhìn vào số lượng người học, tổ chức có thể đánh giá người học đang ở mức năng lực nào, còn thiếu năng lực gì, cần được học nội dung nào, kết quả đào tạo có chuyển hóa thành năng lực thực tế hay không và sau đào tạo cần tiếp tục phát triển như thế nào. Theo hồ sơ sản phẩm, DAI Academy được phát triển nhằm chuẩn hóa hoạt động đào tạo, bồi dưỡng và phát triển năng lực số; hỗ trợ kiểm tra, đánh giá; nâng cao hiệu quả quản lý học liệu; đồng thời hình thành cơ sở dữ liệu phục vụ quản lý, thống kê, báo cáo và điều hành.
Một nền tảng phục vụ nhiều nhóm đối tượng
DAI Academy được thiết kế để phục vụ các nhóm đối tượng khác nhau trong quá trình phát triển nguồn nhân lực số:
- Đối với cơ quan quản lý, nền tảng hỗ trợ quản lý chương trình, học liệu, kiểm tra, đánh giá và dữ liệu kết quả, đồng thời cung cấp báo cáo và thống kê phục vụ quản lý, điều hành.
- Đối với các đơn vị đào tạo, DAI Academy hỗ trợ tổ chức khóa học, quản lý giảng viên, lớp học, học liệu và hoạt động kiểm tra, đánh giá. Giảng viên và báo cáo viên có thể sử dụng nền tảng để tổ chức giảng dạy, quản lý học liệu và theo dõi kết quả học tập.
- Đối với người học, nền tảng cung cấp môi trường học tập, kiểm tra, đánh giá và theo dõi quá trình phát triển năng lực. Việc xây dựng lộ trình dựa trên khung năng lực, vị trí việc làm và trình độ hiện tại cũng tạo điều kiện để quá trình học tập được điều chỉnh theo nhu cầu thay vì áp dụng một chương trình giống nhau cho tất cả.
Giá trị của nền tảng vì vậy không chỉ nằm ở cấp độ cá nhân. Người học có thể biết rõ năng lực của mình và những nội dung cần tiếp tục cải thiện; tổ chức trực tiếp như nhà trường, cơ quan hoặc doanh nghiệp có thêm công cụ để quản lý và phát triển đội ngũ; trong khi cơ quan quản lý có thể từng bước hình thành dữ liệu phục vụ theo dõi, hoạch định và điều phối hoạt động đào tạo.
AI không chỉ để hỏi đáp, mà hỗ trợ cả quá trình học tập
Một trong những điểm đáng chú ý của DAI Academy là việc ứng dụng AI kết hợp với dữ liệu trong đào tạo và đánh giá. AI trên nền tảng được sử dụng để hỗ trợ tìm kiếm học liệu, gợi ý khóa học, trợ lý học tập, đánh giá và phân tích kết quả học tập. Cùng với đó, dữ liệu được thu thập trong quá trình học tập và đánh giá có thể được sử dụng để theo dõi tiến bộ và hỗ trợ xác định nhu cầu phát triển năng lực.
Cách tiếp cận này giúp AI trở thành một thành phần trong quá trình học tập thay vì một công cụ độc lập. Người học có thể tiếp tục tương tác với nội dung, tìm kiếm thông tin và nhận hỗ trợ trong quá trình học; tổ chức đào tạo có thêm dữ liệu để theo dõi hiệu quả; còn hệ thống có cơ sở để hỗ trợ đề xuất nội dung và lộ trình phù hợp hơn.
Đặc biệt, trong quá trình ứng dụng AI vào công việc, vấn đề an toàn và kiểm soát dữ liệu cũng cần được đặt song song với hiệu quả sử dụng. Việc chuyển từ các công cụ AI phục vụ hỏi đáp cá nhân sang các ứng dụng sâu hơn như AI Agent và tự động hóa quy trình đòi hỏi người sử dụng phải có kiến thức về cách thức vận hành, giới hạn của công cụ và nguyên tắc kiểm soát dữ liệu. Do đó, đào tạo năng lực AI cần đồng thời hình thành khả năng sử dụng, khả năng đánh giá và khả năng kiểm soát công nghệ.
Dữ liệu năng lực trở thành nền tảng cho quản trị nguồn nhân lực
Một điểm khác biệt quan trọng của DAI Academy là khả năng kết nối dữ liệu xuyên suốt quá trình đào tạo và đánh giá. Nếu một hệ thống đào tạo thông thường chủ yếu ghi nhận việc một người đã tham gia khóa học hoặc hoàn thành bài kiểm tra, thì DAI Academy hướng tới hình thành hồ sơ năng lực số, kết nối kết quả học tập, kết quả đánh giá và quá trình phát triển năng lực của từng cá nhân.
Ở cấp tổ chức, dữ liệu này có thể phục vụ thống kê, báo cáo, theo dõi chất lượng đào tạo và hỗ trợ điều hành dựa trên dữ liệu. Nền tảng cũng được thiết kế với bảng báo cáo (dashboard), khả năng quản lý dữ liệu tập trung và API tích hợp, tạo điều kiện kết nối với các hệ thống số khác theo nhu cầu triển khai.
Khi được tích lũy liên tục, dữ liệu năng lực có thể giúp tổ chức chuyển từ quản lý đào tạo dựa chủ yếu trên số lượng người tham gia sang quản lý dựa trên mức độ hình thành và phát triển năng lực thực tế. Đây cũng là điểm có ý nghĩa trong bối cảnh yêu cầu đào tạo không dừng ở việc phổ cập kiến thức. Khi công nghệ tiếp tục thay đổi, tổ chức cần biết đội ngũ của mình đang có năng lực gì, khoảng trống ở đâu và cần ưu tiên đào tạo nội dung nào tiếp theo.
Từ triển khai thử nghiệm đến mở rộng quy mô
DAI Academy đã được triển khai theo nhiều mô hình khác nhau, cho thấy khả năng thích ứng với quy mô và nhu cầu của từng cơ quan, tổ chức và địa phương. Trong năm 2026, nền tảng được triển khai dùng thử, trải nghiệm tại 10 Sở Khoa học và Công nghệ, 100 xã/phường và phục vụ trên 200.000 người dùng. Trong quá trình triển khai, một số đơn vị đã chuyển sang mô hình hợp đồng chính thức, gồm 4 Sở Khoa học và Công nghệ, 25 xã/phường và 500 người dùng theo thông tin cập nhật của đơn vị.
Nền tảng được thiết kế theo hướng có thể triển khai trên Cloud, hạ tầng riêng hoặc mô hình kết hợp, đồng thời cho phép bổ sung chương trình, học liệu, phân hệ và tiêu chí đánh giá theo yêu cầu thực tế. Khả năng cấu hình và mở rộng này giúp DAI Academy không bị giới hạn trong một mô hình đào tạo duy nhất.
Hướng tới đào tạo liên tục và phát triển năng lực lâu dài
Trong giai đoạn tiếp theo, DAI Academy tiếp tục hoàn thiện các chức năng quản lý khung năng lực, chương trình, học liệu, đào tạo, kiểm tra, đánh giá, hồ sơ năng lực và chứng nhận; đồng thời mở rộng nội dung phục vụ cán bộ, công chức, viên chức, giáo viên, người học, người lao động và doanh nghiệp.
Định hướng phát triển tập trung vào tăng cường AI và phân tích dữ liệu, phát triển trợ lý học tập, gợi ý lộ trình, hỗ trợ đánh giá năng lực và mở rộng khả năng tích hợp với các hệ thống nhân sự, định danh, dữ liệu và báo cáo. Nền tảng cũng hướng tới phát triển các mô hình đào tạo, đánh giá, khảo thí và chứng nhận năng lực số phù hợp với từng nhóm đối tượng.
Về bản chất, đây là một cách tiếp cận coi đào tạo là một quá trình liên tục, thay vì một hoạt động kết thúc khi người học hoàn thành khóa học. Người học được xác định nhu cầu, học tập, thực hành, đánh giá, tiếp tục ứng dụng và quay trở lại đào tạo khi xuất hiện khoảng trống năng lực mới. Dữ liệu được hình thành trong từng giai đoạn lại trở thành cơ sở cho quá trình đào tạo tiếp theo.
Trong bối cảnh công nghệ và AI tiếp tục phát triển nhanh, năng lực số vì thế không phải là một trạng thái cố định. Đó là năng lực cần được cập nhật, thực hành và phát triển thường xuyên.
Với DAI Academy, DigiX hướng tới xây dựng một nền tảng công nghệ kết nối đào tạo, thực hành, đánh giá và dữ liệu năng lực, qua đó hỗ trợ các cơ quan, tổ chức và doanh nghiệp không chỉ đưa công nghệ vào hoạt động mà còn phát triển đội ngũ có khả năng sử dụng và từng bước làm chủ công nghệ.
Từ “đào tạo kỹ năng số” đến “phát triển năng lực số”, giá trị cốt lõi không nằm ở số lượng người đã tham gia một khóa học, mà ở khả năng biến kiến thức thành kỹ năng, biến kỹ năng thành năng lực và duy trì năng lực đó trong quá trình công việc liên tục thay đổi.
