Phát triển kỹ năng mềm cho sinh viên trong bối cảnh chuyển đổi số: Đề xuất khung năng lực và hàm ý đối với giáo dục đại học

TS. Ngô Thị Thu Hương

Email: [email protected]

TS. Ngô Hoài Thanh

ThS. Đỗ Duy Tùng

Trường Đại học Công nghệ giao thông vận tải

Tóm tắt

Chuyển đổi số và sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang đặt ra yêu cầu mới đối với phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, trong đó kỹ năng mềm cần được tích hợp với năng lực số và khả năng thích ứng của người học. Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng quan khái niệm có cấu trúc nhằm hệ thống hóa các nghiên cứu về kỹ năng mềm, năng lực số, hợp tác trực tuyến, sử dụng AI tạo sinh và khả năng thích ứng. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất khung năng lực kỹ năng mềm cho sinh viên trong môi trường số gồm 4 cấu phần: Giao tiếp chuyên nghiệp; Hợp tác và điều phối số; Phán đoán phản biện và có trách nhiệm khi sử dụng trí tuệ nhân tạo; và Thích ứng gắn với tự học, tự điều chỉnh. Nghiên cứu đề xuất tích hợp các năng lực này vào chương trình đào tạo, đổi mới phương thức đánh giá, hướng dẫn sử dụng trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm và tăng cường hợp tác giữa cơ sở giáo dục đại học với doanh nghiệp, qua đó góp phần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực trong bối cảnh chuyển đổi số.

Từ khóa: Kỹ năng mềm, năng lực số, sinh viên đại học, trí tuệ nhân tạo, tạo sinh, khả năng thích ứng, khả năng có việc làm

Abstract

Digital transformation and the development of artificial intelligence are creating new requirements for high-quality human capital development, particularly the integration of soft skills with digital competencies and learners’ adaptability. This study employs a structured conceptual review to systematize research on soft skills, digital competencies, online collaboration, generative AI use, and adaptability. Based on this review, the study proposes a soft-skills competency framework for university students in digital environments, comprising four components: Professional communication; Digital collaboration and coordination; Critical and responsible judgment in the use of artificial intelligence; and Adaptability through self-directed learning and self-regulation. The study recommends integrating these competencies into academic curricula, innovating assessment methods, providing guidance on responsible use of artificial intelligence, and strengthening collaboration between higher education institutions and businesses, thereby contributing to the improvement of human capital quality in the context of digital transformation.

Keywords: Soft skills, digital competencies, university students, artificial intelligence, generative AI, adaptability, employability

GIỚI THIỆU

Chuyển đổi số và sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi phương thức học tập, giao tiếp, hợp tác và làm việc, qua đó đặt ra yêu cầu mới đối với phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao. Trong giáo dục đại học, năng lực số không chỉ là khả năng sử dụng công nghệ mà còn bao gồm giao tiếp, hợp tác, giải quyết vấn đề và sử dụng công nghệ có phê phán, an toàn và trách nhiệm. Tại Việt Nam, chuyển đổi số giáo dục cũng được xác định là định hướng quan trọng nhằm đổi mới dạy học và nâng cao chất lượng đào tạo.

Trong bối cảnh đó, sinh viên cần kết hợp kiến thức chuyên môn, năng lực số với các kỹ năng mềm như giao tiếp, hợp tác, tư duy phản biện và khả năng thích ứng. Đây là những năng lực quan trọng đối với khả năng chuyển tiếp từ đại học sang thị trường lao động. Đặc biệt, sự phổ biến của AI tạo sinh càng đòi hỏi người học không chỉ biết sử dụng công nghệ mà còn phải biết đánh giá thông tin, đưa ra phán đoán và chịu trách nhiệm đối với các quyết định của mình.

Tuy nhiên, kỹ năng mềm và năng lực số vẫn thường được tiếp cận tương đối tách biệt, trong khi môi trường học tập và làm việc số đòi hỏi sự tích hợp giữa năng lực công nghệ, năng lực xã hội và phán đoán của con người. Trên cơ sở tổng quan các nghiên cứu liên quan, bài viết đề xuất khung năng lực kỹ năng mềm cho sinh viên, qua đó góp phần định hướng phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao trong bối cảnh chuyển đổi số.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng quan khái niệm có cấu trúc nhằm tổng hợp, hệ thống hóa và kết nối các nghiên cứu liên quan đến kỹ năng mềm của sinh viên trong bối cảnh chuyển đổi số (Torraco, 2005, 2016; Snyder, 2019). Tài liệu được tổng hợp theo các nội dung: Kỹ năng mềm và khả năng có việc làm; Năng lực số và hợp tác trực tuyến; Phán đoán phản biện và sử dụng AI tạo sinh có trách nhiệm; và Khả năng thích ứng, tự học và tự điều chỉnh.

Trên cơ sở đối chiếu các khái niệm, cấu phần năng lực và biểu hiện có thể quan sát, nghiên cứu xác định những điểm hội tụ giữa các nhóm tài liệu, từ đó đề xuất khung năng lực kỹ năng mềm cho sinh viên trong môi trường số. Khung được xây dựng theo hướng liên kết các cấu phần năng lực với bối cảnh, điều kiện hỗ trợ và kết quả đầu ra, làm cơ sở tham khảo cho thiết kế chương trình, đánh giá năng lực và các nghiên cứu kiểm định tiếp theo.

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Kỹ năng mềm và yêu cầu về khả năng có việc làm của sinh viên

Kỹ năng mềm được hiểu là các năng lực có khả năng chuyển giao giữa nhiều bối cảnh học tập và nghề nghiệp, như giao tiếp, làm việc nhóm, tính chuyên nghiệp, giải quyết vấn đề và thích ứng (Andrews và Higson, 2008; Robles, 2012; Succi và Canovi, 2020). Các nghiên cứu về khả năng có việc làm cho thấy nhà tuyển dụng không chỉ quan tâm đến kiến thức chuyên môn hay kỹ năng kỹ thuật, mà còn chú trọng khả năng giao tiếp, hợp tác và vận dụng phán đoán của người lao động trong thực tiễn công việc.

Theo đó, kỹ năng mềm không nên được xem là những đặc điểm cá nhân cố định, mà là các năng lực có thể hình thành và phát triển thông qua học tập, thực hành và phản hồi. Khả năng có việc làm vì vậy được tạo nên từ sự kết hợp giữa năng lực cá nhân, nguồn lực xã hội và điều kiện bối cảnh (Clarke, 2018). Cách tiếp cận này là cơ sở để xem xét kỹ năng mềm trong môi trường số, nơi năng lực nghề nghiệp không chỉ thể hiện ở việc sử dụng thành thạo công nghệ mà còn ở khả năng vận dụng công nghệ phù hợp, hiệu quả và có trách nhiệm.

Kỹ năng mềm trong môi trường số

Năng lực số trong giáo dục đại học không chỉ là khả năng sử dụng thiết bị và phần mềm mà còn gắn với giao tiếp, hợp tác, sáng tạo, tư duy phản biện và giải quyết vấn đề (Spante và cộng sự, 2018; Van Laar và cộng sự, 2017). DigComp 2.2 cũng nhấn mạnh việc sử dụng công nghệ một cách tự tin, có phê phán và có trách nhiệm (Vuorikari và cộng sự, 2022). Vì vậy, kỹ năng mềm và năng lực số có sự đan xen khi sinh viên giao tiếp, phối hợp công việc, đánh giá thông tin và sử dụng AI trong học tập.

Bên cạnh đó, tự điều chỉnh giúp sinh viên chuyển khả năng tiếp cận công nghệ thành kết quả học tập có ý nghĩa. Các chiến lược như quản lý thời gian, điều chỉnh nỗ lực và tự đánh giá có liên hệ với kết quả học tập trực tuyến (Broadbent và Poon, 2015). Do đó, hiệu quả sử dụng công nghệ phụ thuộc không chỉ vào kỹ năng thao tác mà còn vào khả năng xác định mục tiêu, lựa chọn công cụ, kiểm chứng kết quả, phối hợp với người khác và điều chỉnh quá trình học tập.

Cấu trúc năng lực kỹ năng mềm của sinh viên trong môi trường số

Từ các phân tích trên có thể thấy, kỹ năng mềm của sinh viên không tồn tại độc lập mà được hình thành và thể hiện trong những bối cảnh học tập, tương tác và nghề nghiệp cụ thể. Trong môi trường số, các năng lực này ngày càng gắn với việc sử dụng công nghệ, phối hợp trực tuyến, đánh giá thông tin và chủ động điều chỉnh quá trình học tập. Vì vậy, việc xác định kỹ năng mềm cần vượt ra khỏi cách tiếp cận liệt kê các kỹ năng riêng lẻ, hướng đến những năng lực có thể vận dụng và quan sát trong quá trình thực hiện nhiệm vụ. Trên cơ sở tổng hợp các nghiên cứu, bài viết xác định 4 cấu phần cốt lõi gồm: Giao tiếp chuyên nghiệp; Hợp tác và điều phối số; Phán đoán phản biện và có trách nhiệm khi sử dụng AI; và Thích ứng gắn với tự học, tự điều chỉnh.

Thứ nhất, giao tiếp chuyên nghiệp là khả năng truyền đạt, tiếp nhận và điều chỉnh thông tin phù hợp với đối tượng và bối cảnh. Trong môi trường số, năng lực này thể hiện qua diễn đạt rõ ràng, lựa chọn kênh giao tiếp phù hợp, phản hồi kịp thời và duy trì tương tác hiệu quả (Marlow và cộng sự, 2017; Deming, 2017).

Thứ hai, hợp tác và điều phối số thể hiện ở khả năng thiết lập mục tiêu chung, phân công nhiệm vụ, theo dõi tiến độ, chia sẻ thông tin và xử lý bất đồng trên các nền tảng số. Hiệu quả làm việc nhóm phụ thuộc không chỉ vào năng lực cá nhân mà còn vào sự phối hợp, tin cậy và trách nhiệm giữa các thành viên (Salas và cộng sự, 2005; Gilson và cộng sự, 2015).

Thứ ba, phán đoán phản biện và có trách nhiệm khi sử dụng AI đòi hỏi sinh viên biết xác định mục đích sử dụng, kiểm chứng đầu ra, nhận diện sai lệch, đối chiếu nguồn và chịu trách nhiệm đối với sản phẩm cuối cùng. Điều này đặc biệt quan trọng trước nguy cơ phụ thuộc quá mức vào AI tạo sinh (Chan và Hu, 2023; Zhai và cộng sự, 2024; Yang và cộng sự, 2024).

Thứ tư, thích ứng và tự điều chỉnh là khả năng chủ động học hỏi, tiếp nhận phản hồi và điều chỉnh chiến lược khi công nghệ, nhiệm vụ hoặc yêu cầu công việc thay đổi (Martin và cộng sự, 2013; Pulakos và cộng sự, 2000). Năng lực này giúp sinh viên duy trì khả năng học tập và thích nghi trước những thay đổi của môi trường số.

Bốn cấu phần trên tạo thành nền tảng của năng lực kỹ năng mềm trong môi trường số, trong đó giao tiếp và hợp tác hỗ trợ tương tác nghề nghiệp, phán đoán phản biện bảo đảm việc sử dụng công nghệ có trách nhiệm, còn thích ứng và tự điều chỉnh giúp duy trì và phát triển năng lực trước những thay đổi của công nghệ và thị trường lao động (Bảng).

Bảng: Cấu phần của năng lực mềm trong môi trường số

Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả

ĐỀ XUẤT KHUNG NĂNG LỰC KỸ NĂNG MỀM CHO SINH VIÊN

Trên cơ sở tổng quan lý thuyết và bốn cấu phần đã xác định, nghiên cứu đề xuất khung năng lực kỹ năng mềm của sinh viên trong môi trường số (Hình 1). Khung đặt sự phát triển kỹ năng mềm trong bối cảnh chuyển đổi số, sự phổ biến của AI tạo sinh và những thay đổi của môi trường học tập, lao động. Trong đó, giao tiếp chuyên nghiệp, hợp tác và điều phối số, phán đoán phản biện và có trách nhiệm khi sử dụng AI, cùng thích ứng và tự điều chỉnh được xem là các năng lực có mối liên hệ và hỗ trợ lẫn nhau.

Việc hình thành và phát triển các năng lực này cần có các điều kiện hỗ trợ từ giáo dục đại học, bao gồm chương trình đào tạo tích hợp, nhiệm vụ học tập gắn với thực tiễn, hướng dẫn sử dụng AI có trách nhiệm và sự tham gia của doanh nghiệp. Thông qua các nhiệm vụ học tập phức hợp, sinh viên có cơ hội vận dụng đồng thời kiến thức chuyên môn, công nghệ và kỹ năng mềm để giải quyết vấn đề, phối hợp công việc và đưa ra quyết định có trách nhiệm.

Theo đó, kết quả của khung không chỉ thể hiện ở mức độ thành thạo từng kỹ năng riêng lẻ mà ở khả năng vận dụng tổng hợp các năng lực trong học tập và thực tiễn nghề nghiệp. Về dài hạn, việc phát triển đồng bộ các năng lực này góp phần nâng cao khả năng thích ứng, chuyển tiếp vào thị trường lao động và phát triển nghề nghiệp của sinh viên.

Hình: Khung năng lực mềm trong môi trường số của sinh viên

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Nghiên cứu cho thấy trong bối cảnh chuyển đổi số, kỹ năng mềm của sinh viên cần được nhìn nhận trong mối quan hệ chặt chẽ với năng lực số và yêu cầu của thị trường lao động. Trên cơ sở tổng quan các nghiên cứu liên quan, bài viết đề xuất khung năng lực gồm bốn cấu phần: giao tiếp chuyên nghiệp; hợp tác và điều phối số; phán đoán phản biện và có trách nhiệm khi sử dụng AI; thích ứng gắn với tự học và tự điều chỉnh. Các cấu phần này có mối liên hệ và hỗ trợ lẫn nhau, giúp sinh viên kết hợp kiến thức chuyên môn, công nghệ và năng lực xã hội trong giải quyết các nhiệm vụ học tập và nghề nghiệp. Qua đó, nghiên cứu góp phần chuyển cách tiếp cận từ đào tạo các kỹ năng mềm riêng lẻ sang phát triển năng lực tích hợp phù hợp với môi trường số.

Hàm ý quản trị

Từ kết quả nghiên cứu, các cơ sở giáo dục đại học cần tích hợp kỹ năng mềm vào chuẩn đầu ra, chương trình đào tạo và các học phần chuyên ngành thay vì chủ yếu triển khai dưới dạng các hoạt động bổ trợ riêng biệt. Hoạt động dạy học cần tăng cường các nhiệm vụ thực tiễn, làm việc nhóm, giải quyết vấn đề và sử dụng công nghệ để sinh viên có cơ hội vận dụng đồng thời các cấu phần năng lực. Phương thức đánh giá cũng cần chuyển từ chú trọng sản phẩm cuối cùng sang kết hợp đánh giá sản phẩm và quá trình, thông qua các minh chứng như mức độ đóng góp nhóm, phản hồi đồng đẳng, nhật ký học tập và quá trình điều chỉnh sản phẩm.

Đặc biệt, trước sự phổ biến của AI tạo sinh, các trường đại học cần xây dựng hướng dẫn sử dụng AI theo hướng có trách nhiệm, chú trọng khả năng kiểm chứng thông tin, tư duy phản biện, tính minh bạch và trách nhiệm của người học. Đồng thời, cần nâng cao năng lực số và năng lực hướng dẫn sử dụng AI cho giảng viên, tăng cường hợp tác với doanh nghiệp trong thiết kế nhiệm vụ, phản hồi và cập nhật yêu cầu năng lực nghề nghiệp. Những giải pháp này góp phần gắn đào tạo với thực tiễn và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực trong bối cảnh chuyển đổi số.

Do khung năng lực được xây dựng trên cơ sở tổng quan khái niệm, các nghiên cứu tiếp theo cần phát triển thang đo, kiểm định cấu trúc các thành phần và đánh giá khả năng áp dụng đối với các ngành đào tạo, nhóm sinh viên và bối cảnh giáo dục khác nhau.

Tài liệu tham khảo:

1. Andrews, J., & Higson, H. (2008). Graduate employability, “soft skills” versus “hard” business knowledge: A European study. Higher Education in Europe, 33(4), 411–422. https://doi.org/10.1080/03797720802522627

2. Broadbent, J., & Poon, W. L. (2015). Self-regulated learning strategies & academic achievement in online higher education learning environments: A systematic review. The Internet and Higher Education, 27, 1–13.

3. Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, Article 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8

4. Clarke, M. (2018). Rethinking graduate employability: The role of capital, individual attributes and context. Studies in Higher Education, 43(11), 1923–1937. https://doi.org/10.1080/03075079.2017.1294152

5. Deming, D. J. (2017). The growing importance of social skills in the labor market. The Quarterly Journal of Economics, 132(4), 1593–1640. https://doi.org/10.1093/qje/qjx022

6. Gilson, L. L., Maynard, M. T., Jones Young, N. C., Vartiainen, M., & Hakonen, M. (2015). Virtual teams research: 10 years, 10 themes, and 10 opportunities. Journal of Management, 41(5), 1313–1337. https://doi.org/10.1177/0149206314559946

7. Martin, A. J., Nejad, H. G., Colmar, S., & Liem, G. A. D. (2013). Adaptability: How students’ responses to uncertainty and novelty predict their academic and non-academic outcomes. Journal of Educational Psychology, 105(3), 728–746. https://doi.org/10.1037/a0032794

8. Marlow, S. L., Lacerenza, C. N., & Salas, E. (2017). Communication in virtual teams: A conceptual framework and research agenda. Human Resource Management Review, 27(4), 575–589. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2016.12.005

9. Pulakos, E. D., Arad, S., Donovan, M. A., & Plamondon, K. E. (2000). Adaptability in the workplace: Development of a taxonomy of adaptive performance. Journal of Applied Psychology, 85(4), 612–624. https://doi.org/10.1037/0021-9010.85.4.612

10. Robles, M. M. (2012). Executive perceptions of the top 10 soft skills needed in today’s workplace. Business Communication Quarterly, 75(4), 453–465. https://doi.org/10.1177/1080569912460400

11. Salas, E., Sims, D. E., & Burke, C. S. (2005). Is there a “Big Five” in teamwork? Small Group Research, 36(5), 555–599. https://doi.org/10.1177/1046496405277134

12. Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039

13. Spante, M., Hashemi, S. S., Lundin, M., & Algers, A. (2018). Digital competence and digital literacy in higher education research: Systematic review of concept use. Cogent Education, 5(1), Article 1519143. https://doi.org/10.1080/2331186X.2018.1519143

14. Succi, C., & Canovi, M. (2020). Soft skills to enhance graduate employability: Comparing students and employers’ perceptions. Studies in Higher Education, 45(9), 1834–1847. https://doi.org/10.1080/03075079.2019.1585420

15. Torraco, R. J. (2005). Writing integrative literature reviews: Guidelines and examples. Human Resource Development Review, 4(3), 356–367. https://doi.org/10.1177/1534484305278283

16. Torraco, R. J. (2016). Writing integrative literature reviews: Using the past and present to explore the future. Human Resource Development Review, 15(4), 404–428. https://doi.org/10.1177/1534484316671606

17. Van Laar, E., Van Deursen, A. J. A. M., Van Dijk, J. A. G. M., & De Haan, J. (2017). The relation between 21st-century skills and digital skills: A systematic literature review. Computers in Human Behavior, 72, 577–588. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.03.010

18. Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens—With new examples of knowledge, skills and attitudes. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/115376

19. Yang, Y., Luo, J., Yang, M., Yang, R., & Chen, J. (2024). From surface to deep learning approaches with generative AI in higher education: An analytical framework of student agency. Studies in Higher Education, 49(5), 817–830.

20. Zhai, C., Wibowo, S., & Li, L. D. (2024). The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students’ cognitive abilities: A systematic review. Smart Learning Environments, 11, Article 28.