Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Quản trị Phát triển Bền vững Đại học tại Việt Nam: Bài học Kinh nghiệm và Hàm ý cho Việt Nam

1. Giới thiệu

Phát triển bền vững không chỉ là một mục tiêu toàn cầu mà còn là một yêu cầu cấp thiết đối với sự phát triển của mỗi quốc gia, trong đó có Việt Nam. Các trường đại học, với vai trò là trung tâm tri thức và đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, đóng một vai trò then chốt trong việc thúc đẩy phát triển bền vững thông qua giáo dục, nghiên cứu và quản lý khuôn viên theo hướng bền vững. Trong bối cảnh đó, sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) mang đến những công cụ mạnh mẽ và sáng tạo để giải quyết các thách thức liên quan đến phát triển bền vững trong môi trường đại học.

Tại Việt Nam, nhận thức về phát triển bền vững trong giáo dục đại học đang ngày càng được nâng cao, tuy nhiên, việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến như AI trong quản trị phát triển bền vững vẫn còn ở giai đoạn đầu. Các trường đại học đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý hiệu quả năng lượng, tài nguyên, chất thải, giao thông và duy trì không gian xanh trong khuôn viên trường. Do đó, việc nghiên cứu và đề xuất các giải pháp ứng dụng AI trong lĩnh vực này là vô cùng cần thiết.

Bài viết này tập trung vào việc khám phá tiềm năng ứng dụng của AI trong quản trị phát triển bền vững tại các trường đại học ở Việt Nam. Mục tiêu chính là phân tích các ứng dụng AI thành công tại các cơ sở giáo dục đại học trên thế giới, từ đó rút ra những bài học kinh nghiệm quý giá và đề xuất các hàm ý chính sách và chiến lược cụ thể để các trường đại học Việt Nam có thể tận dụng hiệu quả AI, hướng tới một mô hình quản trị đại học bền vững và đóng góp vào mục tiêu phát triển bền vững quốc gia.

2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan tài liệu

2.1. Phát triển bền vững trong bối cảnh đại học

Phát triển bền vững trong giáo dục đại học không chỉ giới hạn ở việc giảm thiểu tác động môi trường trong khuôn viên trường mà còn bao gồm việc tích hợp các nguyên tắc bền vững vào chương trình giảng dạy, thúc đẩy nghiên cứu về các vấn đề bền vững và tăng cường gắn kết với cộng đồng để giải quyết các thách thức bền vững. Các trường đại học có vai trò quan trọng trong việc thực hiện các mục tiêu phát triển bền vững (SDGs) của Liên Hợp Quốc thông qua việc đào tạo ra những công dân có trách nhiệm, tiến hành các nghiên cứu đột phá và thực hành quản lý bền vững trong hoạt động hàng ngày. Tuy nhiên, các trường đại học ở Việt Nam vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc thực hiện đầy đủ các khía cạnh của phát triển bền vững, từ việc quản lý hiệu quả các nguồn tài nguyên đến việc tích hợp các chủ đề bền vững vào chương trình đào tạo.

2.2. Trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục và quản lý

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực giáo dục và quản lý. Trong giáo dục, AI có thể cá nhân hóa trải nghiệm học tập, cung cấp phản hồi tự động cho sinh viên, hỗ trợ giảng viên trong việc quản lý lớp học và đánh giá kết quả học tập. Trong quản lý, AI có thể tối ưu hóa các quy trình vận hành, dự đoán nhu cầu, quản lý rủi ro và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

2.3. Ứng dụng AI trong quản trị phát triển bền vững tại các trường đại học

Trên thế giới, một số trường đại học đã bắt đầu khám phá và ứng dụng AI trong quản trị phát triển bền vững. Các ứng dụng này tập trung vào nhiều khía cạnh khác nhau:

Quản lý năng lượng: Các hệ thống AI phân tích dữ liệu tiêu thụ năng lượng từ các tòa nhà và cơ sở vật chất để xác định các khu vực sử dụng năng lượng kém hiệu quả và đề xuất các biện pháp tiết kiệm. Ví dụ, Đại học Stanford đã triển khai hệ thống Building Energy Management System (BEMS) sử dụng AI, giúp giảm đáng kể chi phí năng lượng.

Quản lý nước: AI được sử dụng để giám sát lưu lượng nước, phát hiện rò rỉ trong hệ thống cấp nước và dự đoán nhu cầu nước cho các hoạt động khác nhau trong khuôn viên trường. Đại học Arizona đã triển khai các công nghệ thông minh để quản lý nguồn nước hiệu quả trong môi trường khô hạn.

Quản lý chất thải: Các hệ thống AI sử dụng thị giác máy tính để phân loại rác thải tại nguồn, giúp tăng cường tỷ lệ tái chế và giảm lượng chất thải đưa đến bãi chôn lấp. Một số trường đại học ở châu Âu đã thử nghiệm các robot phân loại rác thải dựa trên AI.

Giao thông bền vững: AI được ứng dụng để tối ưu hóa lịch trình và tuyến xe buýt của trường, giảm thời gian chờ đợi và lượng khí thải carbon. Các ứng dụng di động thông minh dựa trên AI giúp sinh viên và cán bộ tìm kiếm các lựa chọn di chuyển bền vững và hiệu quả.

Quản lý khuôn viên xanh: AI và công nghệ viễn thám (ví dụ: drone, ảnh vệ tinh) được sử dụng để giám sát sức khỏe của cây xanh, phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh tật và tối ưu hóa việc tưới tiêu và chăm sóc.

Hỗ trợ nghiên cứu và giảng dạy: AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu liên quan đến phát triển bền vững, hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong việc tìm ra các giải pháp sáng tạo. Các công cụ học tập trực tuyến dựa trên AI có thể cung cấp các tài liệu và bài giảng cá nhân hóa về các chủ đề phát triển bền vững cho sinh viên.

Tuy nhiên, việc triển khai các ứng dụng AI trong quản trị phát triển bền vững tại các trường đại học vẫn còn gặp nhiều thách thức, bao gồm chi phí đầu tư ban đầu, thiếu hụt nhân lực có kỹ năng về AI và dữ liệu, cũng như các vấn đề về tích hợp hệ thống và bảo mật thông tin.

3. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tổng hợp và phân tích tài liệu khoa học, báo cáo của các tổ chức quốc tế và các trường đại học tiên phong trên thế giới về ứng dụng AI trong quản trị phát triển bền vững. Phương pháp so sánh đối chiếu được sử dụng để xác định các mô hình ứng dụng AI thành công, các yếu tố then chốt và những thách thức đã gặp phải. Bên cạnh đó, bài viết cũng phân tích bối cảnh giáo dục đại học Việt Nam, các ưu tiên và thách thức về phát triển bền vững để đánh giá tiềm năng và đề xuất các hàm ý phù hợp.

4. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Quản trị Phát triển Bền vững Đại học: Bài học Kinh nghiệm Quốc tế

4.1. Quản lý năng lượng và nước

Đại học Stanford (Hoa Kỳ): Hệ thống BEMS sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ hàng ngàn cảm biến trong các tòa nhà, tự động điều chỉnh hệ thống HVAC và chiếu sáng dựa trên lịch trình sử dụng và điều kiện thời tiết. Theo báo cáo của trường, hệ thống này đã giúp giảm khoảng 15% chi phí năng lượng hàng năm.

Đại học Arizona (Hoa Kỳ): Với khí hậu khô hạn, trường đã đầu tư vào các hệ thống quản lý nước thông minh dựa trên AI để giám sát việc sử dụng nước cho tưới tiêu và các hoạt động khác. Các cảm biến và thuật toán AI giúp tối ưu hóa lượng nước sử dụng, giảm lãng phí và tiết kiệm đáng kể chi phí.

4.2. Quản lý chất thải

Đại học Wageningen (Hà Lan): Trường đã thử nghiệm các hệ thống robot phân loại rác thải dựa trên thị giác máy tính và học sâu. Các robot này có khả năng phân biệt các loại rác khác nhau với độ chính xác cao, giúp tăng cường hiệu quả của quá trình tái chế.

Đại học British Columbia (Canada): Trường đã triển khai các hệ thống giám sát lượng chất thải thông minh dựa trên cảm biến và AI. Dữ liệu thu thập được giúp trường hiểu rõ hơn về nguồn gốc và thành phần của chất thải, từ đó đưa ra các biện pháp giảm thiểu và tái chế hiệu quả hơn.

4.3. Giao thông bền vững

Đại học California, Berkeley (Hoa Kỳ): Trường đã phát triển ứng dụng di động thông minh dựa trên AI cung cấp thông tin về các lựa chọn di chuyển bền vững như xe buýt của trường, xe đạp và đi bộ. Ứng dụng này giúp sinh viên và cán bộ dễ dàng lựa chọn các phương tiện thân thiện với môi trường hơn. Dữ liệu cho thấy tỷ lệ sử dụng xe buýt của trường đã tăng lên sau khi triển khai ứng dụng.

Đại học Quốc gia Singapore (Singapore): Trường đã sử dụng AI để tối ưu hóa lịch trình và tuyến xe buýt trong khuôn viên trường, giảm thời gian chờ đợi và lượng khí thải carbon. Các thuật toán AI phân tích dữ liệu về nhu cầu đi lại và điều chỉnh lịch trình một cách linh hoạt.

4.4. Quản lý khuôn viên xanh và đa dạng sinh học

Đại học Purdue (Hoa Kỳ): Trường đã sử dụng drone trang bị camera và các thuật toán AI để giám sát sức khỏe của cây xanh trong khuôn viên trường. Hệ thống này có khả năng phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh tật hoặc thiếu nước, cho phép các nhân viên bảo trì có biện pháp can thiệp kịp thời, giảm thiểu thiệt hại và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Dữ liệu cho thấy tỷ lệ cây xanh khỏe mạnh đã tăng lên sau khi triển khai hệ thống giám sát bằng AI.

5. Hàm ý cho Việt Nam

5.1. Phân tích bối cảnh và nhu cầu của các trường đại học Việt Nam

Các trường đại học Việt Nam đang ngày càng nhận thức rõ hơn về tầm quan trọng của phát triển bền vững trong hoạt động của mình. Tuy nhiên, việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến như AI trong quản trị vẫn còn hạn chế do nhiều yếu tố như thiếu hụt nguồn lực tài chính, nhân lực có trình độ và cơ sở hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ. Mặc dù vậy, với sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực công nghệ thông tin và sự quan tâm ngày càng tăng của chính phủ đối với phát triển bền vững, các trường đại học Việt Nam có nhiều cơ hội để tận dụng AI.

5.2. Đề xuất các ứng dụng AI tiềm năng cho các trường đại học Việt Nam

Dựa trên những bài học kinh nghiệm quốc tế và bối cảnh cụ thể của Việt Nam, có một số ứng dụng AI tiềm năng có thể mang lại lợi ích đáng kể cho các trường đại học.

Quản lý năng lượng thông minh: Triển khai các hệ thống giám sát và phân tích tiêu thụ năng lượng dựa trên AI để xác định các khu vực lãng phí và đề xuất các biện pháp tiết kiệm. Bắt đầu với các tòa nhà hành chính và giảng đường lớn, nơi có mức tiêu thụ năng lượng cao.

Quản lý chất thải hiệu quả: Thử nghiệm các hệ thống phân loại rác thải thông minh dựa trên thị giác máy tính tại các khu vực tập trung đông người như ký túc xá và căng tin. Đồng thời, sử dụng AI để tối ưu hóa lịch trình thu gom và vận chuyển chất thải.

Giám sát và quản lý không gian xanh: Sử dụng drone và các công nghệ viễn thám kết hợp với AI để theo dõi sức khỏe của cây xanh và quản lý việc tưới tiêu hiệu quả hơn.

Hỗ trợ nghiên cứu về phát triển bền vững: Khuyến khích các giảng viên và sinh viên sử dụng các công cụ AI để phân tích dữ liệu lớn liên quan đến các vấn đề môi trường và xã hội, thúc đẩy các nghiên cứu có tác động thực tế.

5.3. Các yếu tố cần xem xét khi triển khai AI tại các trường đại học Việt Nam

Để triển khai thành công các ứng dụng AI trong quản trị phát triển bền vững, các trường đại học Việt Nam cần chú trọng đến các yếu tố sau:

Đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin: Đảm bảo có đủ cơ sở hạ tầng về phần cứng, phần mềm và kết nối mạng để hỗ trợ việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn cần thiết cho các ứng dụng AI.

Phát triển nguồn nhân lực có kỹ năng về AI: Đầu tư vào đào tạo và thu hút đội ngũ cán bộ, giảng viên và kỹ thuật viên có kiến thức và kỹ năng về AI. Có thể hợp tác với các trường đại học và doanh nghiệp công nghệ trong và ngoài nước.

Xây dựng chính sách và quy định hỗ trợ: Nhà nước và Bộ Giáo dục và Đào tạo cần có các chính sách khuyến khích và tạo điều kiện thuận lợi cho các trường đại học nghiên cứu và ứng dụng AI trong phát triển bền vững.

Tăng cường hợp tác và chia sẻ kinh nghiệm: Khuyến khích sự hợp tác giữa các trường đại học trong nước và quốc tế trong việc chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và các mô hình ứng dụng AI thành công.

Đảm bảo tính bền vững về tài chính: Cần có kế hoạch tài chính dài hạn để đảm bảo việc đầu tư và duy trì các hệ thống AI. Có thể tìm kiếm các nguồn tài trợ từ các tổ chức trong và ngoài nước.

7. Kết luận và khuyến nghị

Bài viết này đã trình bày tổng quan về tiềm năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong quản trị phát triển bền vững tại các trường đại học ở Việt Nam, dựa trên những bài học kinh nghiệm từ các trường đại học tiên phong trên thế giới. Nghiên cứu cho thấy AI có thể mang lại những lợi ích đáng kể trong việc nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên, giảm thiểu tác động môi trường và thúc đẩy các hoạt động giảng dạy và nghiên cứu về phát triển bền vững trong môi trường đại học.

Để tận dụng hiệu quả tiềm năng của AI, các trường đại học Việt Nam cần có những hành động chiến lược và phối hợp.Bài viết khuyến nghị:

Xây dựng chiến lược ứng dụng AI cho phát triển bền vững: Mỗi trường đại học nên xây dựng một chiến lược rõ ràng về việc ứng dụng AI trong quản lý khuôn viên và hỗ trợ các hoạt động học thuật liên quan đến phát triển bền vững, phù hợp với đặc thù và nguồn lực của mình.

Đầu tư vào cơ sở hạ tầng và phát triển nhân lực AI: Chính phủ và các trường đại học cần tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và các chương trình đào tạo để phát triển đội ngũ nhân lực có đủ năng lực triển khai và quản lý các ứng dụng AI.

Thúc đẩy hợp tác giữa các trường đại học và doanh nghiệp công nghệ: Tạo điều kiện cho sự hợp tác giữa các trường đại học và các công ty công nghệ để phát triển và triển khai các giải pháp AI sáng tạo và phù hợp với nhu cầu thực tế.

Ưu tiên các ứng dụng có tác động cao và khả thi: Bắt đầu với các ứng dụng AI có tiềm năng mang lại hiệu quả rõ rệt trong việc tiết kiệm chi phí và giảm thiểu tác động môi trường, đồng thời có tính khả thi cao trong việc triển khai với nguồn lực hiện có.

Tạo môi trường pháp lý và chính sách hỗ trợ: Chính phủ và Bộ Giáo dục và Đào tạo cần có các chính sách khuyến khích và tạo điều kiện thuận lợi cho các trường đại học nghiên cứu và ứng dụng AI trong quản trị phát triển bền vững.

Tăng cường nhận thức và chia sẻ kinh nghiệm: Tổ chức các hội thảo, diễn đàn để nâng cao nhận thức về tiềm năng của AI trong phát triển bền vững và tạo điều kiện cho các trường đại học chia sẻ kinh nghiệm và các mô hình ứng dụng thành công.

Hạn chế của nghiên cứu: Nghiên cứu này chủ yếu dựa trên việc tổng hợp và phân tích các tài liệu hiện có và các trường hợp ứng dụng trên thế giới. Việc nghiên cứu sâu hơn thông qua khảo sát và phỏng vấn các trường đại học tại Việt Nam sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện và chi tiết hơn về thực trạng và tiềm năng ứng dụng AI trong quản trị phát triển bền vững tại Việt Nam.

Tài liệu tham khảo

AASHE. (2020). AASHE STARS 2.3 Technical Manual. Association for the Advancement of Sustainability in Higher Education.

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.

Đặng Thị Thu Hương, Nguyễn Thị Phương Anh, & Lê Thị Thanh Thủy. (2021). Thực trạng và giải pháp phát triển bền vững tại các trường đại học ở Việt Nam. Tạp chí Khoa học Xã hội và Nhân văn, 7(2), 123-135.

European Commission. (2021). AI for waste management: Opportunities and challenges. Publications Office of the European Union.

Khan Academy. (2023). Khan Academy. https://www.khanacademy.org/

National University of Singapore. (2021). Smart campus initiatives. https://uci.nus.edu.sg/wp-content/uploads/2018/11/latest_news_SmartSustainableCampus.pdf

Popenici, S. A. D., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 14(1), 22.

 Purdue University. (2021). Drone technology helps manage campus trees. https://ag.purdue.edu/digital-forestry/the-future-of-forestry-advanced-technologies-redefining-forest-management.html.

 Stanford University. (2023). Building energy management system. https://sesi.stanford.edu.

UNESCO. (2017). Education for Sustainable Development Goals: Learning Objectives. UNESCO Publishing.

University of Arizona. (2022). Smart water management at UArizona. https://news.arizona.edu/news/improving-water-conservation-and-mitigating-arizonas-heat-island-effect.

University of British Columbia. (2019). Waste management initiatives. https://sustain.ubc.ca/dashboard/waste#:~:text=As%20part%20of%20UBC%27s%20Climate,toward%20a%20zero-waste%20community.

Minh Trí