Dành cho: Sinh viên
AI Tutor
Đồng hành học tập theo bản đồ năng lực, gợi ý luyện tập và phản hồi.
Giới hạn
Không làm bài thay sinh viên.
Đề án chiến lược 2026–2031 · AI-native Competency-Based 5T University
DAU không “AI hóa đại học” theo nghĩa bề mặt. DAU thiết kế lại mô hình đại học theo hướng AI-native, lấy con người, triết lý 5T, OBE/VQF, năng lực thực chứng và chất lượng làm trung tâm.
Tôn chỉ
Thực chất – Thực tài – Kiến tạo tương lai
01 — Tổng quan
Đề án không phải là mua chatbot hay phần mềm quản lý. Đây là việc đưa DAU trở thành một hệ sinh thái đại học vận hành bằng dữ liệu, chuẩn đầu ra, năng lực thực chứng và AI — trong khi con người vẫn là chủ thể ra quyết định cuối cùng.
01
AI, dữ liệu lớn, tự động hóa, Digital Twin, chuyển đổi xanh và kinh tế số đang thay đổi cách dạy, học và quản trị đại học.
02
Người học cần chứng minh năng lực bằng sản phẩm và minh chứng xác thực, không chỉ bằng bảng điểm.
03
Giáo dục đại học chuyển sang tự chủ, kiểm định và minh bạch chất lượng.
04
Hướng phát triển chuyển từ quy mô sang năng lực, dữ liệu, chất lượng và đổi mới sáng tạo.
2006
Nền tảng
Gần 20 năm xây dựng và phát triển.
6 năm
2026–2031
Dự án chiến lược trọng điểm của DAU.
Cấp 5
AI-native
Mục tiêu trưởng thành hướng tới vào năm 2031.
2050
Tầm nhìn
Giá trị 5T – Năng lực thực chứng – Tầm vóc châu Á và thế giới.
02 — Bản sắc
5T là bản sắc của DAU, được tách thành ba tầng riêng biệt: triết lý định hướng, phương thức giáo dục và giá trị học hiệu. AI-native chỉ là hạ tầng để hiện thực hóa các giá trị này.
Nền tảng tư tưởng
Tĩnh tại
Tranquility
Tuệ giác
Theoria
Thực chứng
Tangibility
Thông biến
Transfluency
Trường tồn
Transcendence
Phương thức đào tạo
Thực học
Think
Thực hành
Train
Thực nghề
Task
Thực chiến
Test
Thực sáng tạo
Transform
Dấu ấn người học DAU
Tiên phong
Trailblazing
Thực tiễn
Tangible
Toàn diện
Thriving
Tương tác
Togetherness
Trách nhiệm
Trustworthy
Chỉ dấu vận hành đưa 5T vào dữ liệu và AI
Năng lực thực chứngTrách nhiệm sốTư duy kiến tạo
03 — Mô hình
Mô hình AI-native Competency-Based DAU được xây từ chín lớp, đi từ giá trị con người đến hạ tầng trí tuệ và chất lượng — một thiết kế thống nhất thay vì các công cụ rời rạc.
5A
Con người là trung tâm; AI không thay thế giảng viên.
5B
Đào tạo theo chuẩn đầu ra, khớp Khung trình độ quốc gia Việt Nam.
5C
Biến chuẩn đầu ra thành năng lực có thể quan sát, đo lường, chứng minh và cải tiến.
5D
Xương sống dữ liệu học thuật của toàn trường.
5E
Năng lực mô tả bằng hành vi quan sát được, gắn minh chứng, rubric và mức thành thạo.
5F
Trí nhớ thể chế, Knowledge Graph và quản trị dữ liệu – AI.
5G
Điều phối mô hình, kiểm soát chi phí; thay mô hình mà không phá dữ liệu nền.
5H
Điều phối các tác nhân AI có phân quyền, nhật ký kiểm toán và con người trong vòng lặp.
5I
Digital Twin University, Learning Analytics, Living Portfolio, PDCA/CQI và kiểm định sống.
04 — Copilot
Agentic AI không phải một chatbot đơn lẻ, mà là hệ sinh thái tác nhân có phân quyền, kiểm soát và trách nhiệm giải trình. Mỗi Copilot có giới hạn rõ ràng.
Dành cho: Sinh viên
Đồng hành học tập theo bản đồ năng lực, gợi ý luyện tập và phản hồi.
Giới hạn
Không làm bài thay sinh viên.
Dành cho: Giảng viên
Hỗ trợ thiết kế học phần, rubric, học liệu và phản hồi cho người học.
Giới hạn
Không thay quyền chuyên môn của giảng viên.
Dành cho: Nhà nghiên cứu
Hỗ trợ tổng quan tài liệu, quản lý dữ liệu và quy trình công bố.
Giới hạn
Không viết bài thay, không bịa dữ liệu.
Dành cho: Quản trị
Hỗ trợ quy trình, báo cáo, theo dõi chất lượng và kiểm định.
Giới hạn
Không tự quyết học vụ, tài chính, nhân sự, kiểm định.
Cả bốn dùng chung Second Brain, Knowledge Graph, OBE/CBE Core và Data/AI Governance.
Second Brain giúp DAU nhớ đúng
World Models giúp DAU dự báo tốt hơn
Con người quyết định
05 — Trưởng thành
Mỗi cấp độ là một điều kiện cần cho cấp tiếp theo. DAU tiến từng bước, đo thật trước khi mở rộng.
01
Digitized
Quy trình và dữ liệu được số hóa.
02
Data-informed
Quyết định có dữ liệu làm căn cứ.
03
AI-integrated
AI được đưa vào các hoạt động trọng tâm.
04
AI-driven
AI điều phối quy trình, con người giám sát.
05
Đại học vận hành trên nền dữ liệu và AI từ thiết kế.
Mục tiêu: hướng tới cấp độ 5 vào năm 2031.
06 — Lộ trình
Công nghệ đi sau mục tiêu học thuật. Mỗi giai đoạn chỉ mở rộng khi dữ liệu và minh chứng đã đủ tin cậy.
100 ngày đầu
Khởi động
Thành lập Ban Chỉ đạo, chọn chương trình đào tạo thí điểm, Second Brain v1.
2026
AI-ready & CBE-ready
Thí điểm OBE/CBE Core và Competency Map; ban hành chính sách dữ liệu và AI.
2027
AI-integrated & CBE-integrated
Thí điểm AI Tutor, Faculty Copilot, Research Copilot; triển khai Living Portfolio.
2028–2029
AI-driven CBE DAU
Mở rộng Agentic AI; Digital Twin cấp sinh viên, học phần, chương trình; kiểm định sống.
2030–2031
AI-native core completion
Hệ sinh thái đa tác nhân, Digital Twin toàn trường, học tập suốt đời.
Sau 2031
AI-native scaling & maturity
Mở rộng toàn trường và tối ưu vận hành.
“Bắt đầu nhỏ, đo thật, cải tiến nhanh, mở rộng có kiểm soát.”
Các mốc là khung đề xuất; việc chuyển giai đoạn dựa trên Chỉ số trưởng thành dữ liệu và Chỉ số xác thực minh chứng.
Mục tiêu đến 2030
Theo Chiến lược phát triển 2026–2030. Kết quả chỉ được công bố khi có minh chứng.
07 — Trụ cột
Tất cả trụ cột đứng trên một nền chung: giá trị 5T và đào tạo theo chuẩn đầu ra OBE/VQF.
01
Chương trình theo năng lực, studio hóa, Living Portfolio.
02
Research Copilot và quy trình công bố minh bạch.
03
Học tập phục vụ cộng đồng, kết nối địa phương.
04
Truyền thông giá trị đầu tư giáo dục, mở rộng đối tác.
05
Bồi dưỡng năng lực OBE, AI-readiness cho giảng viên.
06
Hạ tầng AI, cơ sở 2, đa dạng nguồn lực.
07
Đảm bảo chất lượng bên trong ở 4 cấp: Trường, Khoa, Chương trình, Học phần.
Ưu tiên liên ngành Design × Domain
08 — Thí điểm
Bản thử nghiệm
Rubric 9 tiêu chuẩn cho đồ án kiến trúc là sản phẩm thí điểm đầu tiên. AI được dùng có kiểm soát và phải khai báo; sinh viên phải chứng minh được năng lực cá nhân. Yếu tố kháng AI được lồng vào xuyên suốt, không tách thành tiêu chuẩn riêng.

09 — Đối sánh
Mọi thành phần trong thiết kế của DAU đều đã có tiền lệ trên thế giới. Vì vậy, lợi thế không đến từ tên gọi AI-native, mà từ chất lượng tích hợp.
Đây là nhận định về chất lượng và tiềm năng thiết kế, chưa phải kết luận DAU đã có kết quả vượt trội.
10 — Nguyên tắc
Human-in-command là nguyên tắc quản trị; human-in-the-loop là cơ chế thực thi.
Công nghệ đi sau mục tiêu học thuật, không ngược lại.
Lõi giữ sứ mạng, 5T, OBE/VQF và quản trị; biên thử nghiệm nhanh micro-credentials, studio liên ngành.
Theo mô hình Build–Buy–Partner, DAU giữ chuẩn, rubric và dữ liệu minh chứng.
Không mở rộng sớm khi dữ liệu chưa sạch và minh chứng chưa xác thực.
Chỉ công bố mức triển khai và kết quả có bằng chứng.
Lấy con người làm trung tâm, lấy 5T làm bản sắc, lấy năng lực thực chứng làm thước đo, lấy dữ liệu và AI làm hạ tầng trí tuệ, lấy chất lượng thật làm cam kết dài hạn.