Đào tạo kiến trúc trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI) – Phần I

Tóm tắt

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và cuộc cách mạng công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động sâu sắc lên các lĩnh vực nghề nghiệp, trong đó bao gồm kiến trúc. AI không chỉ hỗ trợ các công cụ mô phỏng và thiết kế, mà ngày càng tham gia vào chính quá trình sáng tạo và phân tích không gian. Điều này đang đặt ra những thách thức đối với mô hình giáo dục kiến trúc truyền thống vốn dựa vào học tập trải nghiệm trong studio, phác thảo thủ công và phê bình đồng đẳng. Bài báo phân tích những biến chuyển này từ cơ sở lý thuyết, thực trạng toàn cầu và xây dựng một khung đổi mới chương trình đào tạo kiến trúc phù hợp với yêu cầu nghề nghiệp mới. Một phần trọng tâm của bài là chương nghiên cứu tình huống tại Việt Nam, nơi giáo dục kiến trúc đang chịu ảnh hưởng bởi AI nhưng trình độ tích hợp và chính sách còn nhiều khác biệt theo từng cơ sở đào tạo. Dựa trên tổng quan nghiên cứu quốc tế, khảo sát thực địa và phân tích tài liệu trong nước, nghiên cứu đưa ra đề xuất cải tổ chương trình, phương pháp giảng dạy, cũng như những năng lực KTS cần được coi trọng trong kỷ nguyên AI.

Từ khóa: Đào tạo kiến trúc, trí tuệ nhân tạo, đổi mới chương trình, giáo dục đại học, Việt Nam, studio thiết kế.

Đặt vấn đề

Giáo dục kiến trúc truyền thống, với trung tâm là thiết kế studio, thường dựa vào việc sinh viên phát triển dự án cá nhân qua phác thảo, mô phỏng thủ công và phê bình học thuật. Tuy nhiên, với sự bùng nổ của AI, các công cụ tạo sinh (Generative AI), học máy và hệ thống dữ liệu lớn đã dần tham gia vào các giai đoạn phức tạp như phân tích không gian, tối ưu hóa chức năng, mô phỏng năng lượng và thậm chí gợi ý hình thái thiết kế. Điều này không chỉ làm thay đổi công cụ làm việc mà còn đặt ra câu hỏi về năng lực tối thiểu mà sinh viên kiến trúc cần có (từ khi bắt đầu học cho đến khi tốt nghiệp) để có thể làm chủ công nghệ đồng thời giữ được năng lực tư duy sáng tạo độc lập.

Nhiều nghiên cứu quốc tế đã chỉ ra rằng AI có thể trở thành đối tác trong quá trình học tập và thiết kế, nhưng cũng có thể khiến người học lệ thuộc công cụ nếu không có hướng dẫn thích hợp (Jin et al., 2024). Trong bối cảnh đó, đổi mới giáo dục kiến trúc không chỉ cập nhật công cụ, mà là tái cấu trúc chương trình và phương pháp giảng dạy nhằm phát triển năng lực toàn diện cho KTS trong tương lai.

Cơ sở lý thuyết và bối cảnh nghiên cứu

Chuyển dịch mô hình giáo dục đại học trong kỷ nguyên số và AI

Trong hai thập kỷ gần đây, giáo dục đại học toàn cầu đang chuyển từ mô hình đào tạo dựa trên truyền đạt nội dung sang mô hình phát triển năng lực người học (competency-based education). Sự chuyển dịch này gắn liền với sự phát triển của nền kinh tế tri thức và yêu cầu đào tạo năng lực thích ứng, tư duy phản biện và học tập suốt đời (Biggs & Tang, 2011; OECD, 2019).

Biggs và Tang (2011) cho rằng học tập hiệu quả không phụ thuộc vào lượng kiến thức truyền đạt mà vào sự tương thích giữa mục tiêu học tập, phương pháp giảng dạy và đánh giá (constructive alignment). Quan điểm này dẫn đến sự thay đổi căn bản vai trò của giảng viên, từ người truyền đạt tri thức sang người thiết kế môi trường học tập, tổ chức trải nghiệm và định hướng quá trình kiến tạo tri thức của người học.

Các báo cáo của OECD (2019) cũng nhấn mạnh rằng chuyển đổi số đang tái cấu trúc giáo dục đại học, yêu cầu tích hợp công nghệ không chỉ ở cấp công cụ hỗ trợ mà ở cấp mô hình sư phạm, cấu trúc chương trình đào tạo và hệ sinh thái học tập. Công nghệ số làm mờ ranh giới giữa học tập chính quy và phi chính quy, giữa không gian lớp học và môi trường học tập mở, đồng thời thúc đẩy sự hình thành các mô hình học tập linh hoạt, cá nhân hóa và dựa trên dữ liệu (data-informed learning).

Trong bối cảnh này, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) nổi lên như một tác nhân chuyển đổi mang tính hệ thống đối với giáo dục đại học. AI không chỉ hỗ trợ tự động hóa các hoạt động học thuật như đánh giá, quản lý học tập hay phân tích dữ liệu người học, mà còn tái định nghĩa bản chất của quá trình học tập thông qua khả năng tương tác thời gian thực, cá nhân hóa nội dung và đồng sáng tạo tri thức giữa con người và máy (Luckin et al., 2016; Holmes et al., 2019). Sự xuất hiện của các hệ thống AI tạo sinh (generative AI) tiếp tục làm thay đổi mối quan hệ giữa tri thức, sáng tạo và giáo dục, khi người học có thể tiếp cận năng lực phân tích, tổng hợp và mô phỏng ở mức độ chưa từng có.

Do đó, thách thức đặt ra cho giáo dục đại học không chỉ là việc ứng dụng công nghệ mới, mà là tái cấu trúc triết lý giáo dục và phương pháp đào tạo nhằm phát triển những năng lực mà AI khó thay thế, như tư duy phản biện, khả năng đánh giá giá trị, sáng tạo liên ngành và năng lực đạo đức nghề nghiệp. Sự chuyển dịch này đặc biệt có ý nghĩa đối với các ngành sáng tạo như kiến trúc, nơi quá trình học tập không chỉ dựa trên tri thức kỹ thuật mà còn gắn với tư duy thiết kế, cảm nhận không gian và năng lực diễn giải văn hóa.

 Đặc thù đào tạo kiến trúc và thách thức đổi mới

Đào tạo kiến trúc mang tính liên ngành cao, kết hợp đồng thời giữa các yếu tố:
● Kiến thức khoa học – kỹ thuật;
● Tư duy nghệ thuật và sáng tạo;
● Thực hành kỹ năng thiết kế thông qua các bài tập / đồ án studio.

Schön (1983) mô tả studio thiết kế như một môi trường “reflective practice”, nơi sinh viên học thông qua hành động, phản tư và đối thoại với giảng viên. Mô hình này khác biệt căn bản với các ngành đào tạo dựa trên bài giảng truyền thống.
Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng chương trình đào tạo kiến trúc thường bị phân mảnh giữa các học phần lý thuyết và thực hành, làm suy giảm khả năng tích hợp kiến thức trong quá trình thiết kế (Salama, 2015). Khoảng cách giữa đào tạo và thực tiễn nghề nghiệp vì vậy trở thành vấn đề phổ biến trong giáo dục kiến trúc toàn cầu.

Trong bối cảnh chuyển đổi số, thách thức này càng gia tăng khi môi trường hành nghề kiến trúc thay đổi nhanh chóng dưới tác động của công nghệ tính toán và thiết kế số và trí tuệ nhân tạo.

AI trong thiết kế và giáo dục kiến trúc: Tiếp cận học thuật quốc tế

Sự phát triển của AI đang tạo ra một bước ngoặt trong thực hành thiết kế kiến trúc. Carpo (2017) cho rằng cuộc cách mạng “digital turn” thứ hai trong đào tạo kiến trúc đánh dấu sự chuyển dịch từ thiết kế dựa trên hình học số sang thiết kế dựa trên dữ liệu và thuật toán học máy.

Theo nghiên cứu tổng quan của Makris et al (2022) gần đây cho thấy AI có khả năng:
● Tự động hóa các quy trình phân tích và mô phỏng;
● Hỗ trợ tạo sinh phương án thiết kế;
● Tham gia vào giai đoạn hình thành ý tưởng thông qua phân tích dữ liệu lớn.

Trong lĩnh vực giáo dục, Holmes, Bialik và Fadel (2019) cho rằng AI có tiềm năng cá nhân hóa học tập và mở rộng môi trường học tập tương tác, nhưng đồng thời đặt ra thách thức về đánh giá năng lực thực sự của người học và vai trò của giảng viên.
Đối với đào tạo kiến trúc, AI không chỉ là công cụ kỹ thuật mà đang thay đổi bản chất quá trình học tập – Từ việc sản xuất hình thức thiết kế sang quá trình ra quyết định và tư duy phản biện về phương án thiết kế.

Bối cảnh giáo dục kiến trúc tại Việt Nam

Giáo dục đại học Việt Nam đang trong quá trình cải cách nhằm tăng cường tự chủ đại học và định hướng đào tạo theo năng lực người học, được thể chế hóa trong Luật Giáo dục Đại học sửa đổi năm 2018. Tại Việt Nam, xu hướng đưa AI vào đào tạo đã được thể chế hóa thông qua các chính sách giáo dục gần đây của Bộ Giáo dục và Đào tạo, cho thấy AI không còn được xem như một công nghệ hỗ trợ mà đã trở thành một nội dung đào tạo chính thức trong hệ thống giáo dục quốc gia. Đáng chú ý, Bộ Giáo dục và Đào tạo đã ban hành Quyết định số 3439/QĐ-BGDĐT ngày 15/12/2025 về việc ban hành Khung nội dung thí điểm giáo dục trí tuệ nhân tạo cho học sinh phổ thông, đánh dấu lần đầu tiên AI được đưa vào chương trình giáo dục phổ thông ở cấp quốc gia với định hướng phát triển năng lực số và tư duy công nghệ cho học sinh từ tiểu học đến trung học phổ thông.

Khung nội dung này được xây dựng theo bốn trục năng lực chính gồm: Tư duy lấy con người làm trung tâm, đạo đức AI, kỹ thuật và ứng dụng AI, thiết kế hệ thống AI – Nhấn mạnh cách tiếp cận nhân văn và có trách nhiệm đối với công nghệ. Song song đó, Bộ Giáo dục và Đào tạo cũng ban hành văn bản hướng dẫn triển khai thí điểm nội dung giáo dục AI trong chương trình phổ thông (Công văn số 8334/BGDĐT-GDPT ngày 18/12/2025), cho phép các cơ sở giáo dục tích hợp AI vào môn học hiện hành, chuyên đề độc lập hoặc hoạt động ngoại khóa nhằm đổi mới phương pháp dạy học và nâng cao chất lượng giáo dục.

Chương trình thí điểm được triển khai từ cuối năm 2025 trên nhiều cấp học nhằm đánh giá khả năng tiếp nhận của học sinh, năng lực giảng dạy của giáo viên và tính khả thi của tài liệu học tập trước khi mở rộng trên phạm vi toàn quốc. Việc đưa AI vào giáo dục phổ thông được xem là bước chuẩn bị nền tảng cho nguồn nhân lực số tương lai và phản ánh chiến lược dài hạn của Việt Nam trong quá trình chuyển đổi số quốc gia. Điều này hậu thuẫn cho chuẩn đầu vào về năng lực học tập của sinh viên trong quá trình đào tạo.

Ở cấp giáo dục đại học, các định hướng chính sách và diễn đàn quốc gia do Bộ Giáo dục và Đào tạo chủ trì cũng nhấn mạnh việc tích hợp AI và chuyển đổi số như một yêu cầu chiến lược nhằm đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho nền kinh tế số, đồng thời thúc đẩy mô hình đại học thông minh và hệ sinh thái học tập số hóa. Điều này cho thấy sự chuyển dịch không chỉ diễn ra ở cấp chương trình đào tạo mà còn ở cấp cấu trúc hệ thống giáo dục.

Như vậy, trong bối cảnh Việt Nam, AI đang trở thành một yếu tố định hình lại triết lý giáo dục từ phổ thông đến đại học, chuyển trọng tâm từ truyền đạt tri thức sang phát triển năng lực tư duy, sáng tạo và khả năng hợp tác giữa con người và hệ thống trí tuệ nhân tạo. Sự thay đổi này đặt ra yêu cầu tái cấu trúc phương pháp đào tạo trong các lĩnh vực sáng tạo như kiến trúc, nơi quá trình học tập gắn chặt với tư duy thiết kế, trải nghiệm không gian và năng lực diễn giải văn hóa trong môi trường công nghệ mới.

 Khoảng trống nghiên cứu

Tổng hợp các nghiên cứu cho thấy ba khoảng trống chính:

•  Nghiên cứu quốc tế về AI trong kiến trúc chủ yếu tập trung vào công nghệ thiết kế hơn là đổi mới sư phạm.
•  Lý thuyết giáo dục đại học và nghiên cứu đào tạo kiến trúc thường phát triển tách rời.
•  Thiếu các nghiên cứu tình huống phân tích việc tích hợp AI trong đào tạo kiến trúc tại bối cảnh các quốc gia đang chuyển đổi như Việt Nam.

Do đó, nghiên cứu này tiếp cận vấn đề thông qua khung policy-based case study, nhằm phân tích mối quan hệ giữa chuyển đổi công nghệ, cải cách giáo dục đại học và đổi mới phương pháp giảng dạy kiến trúc.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này áp dụng cách tiếp cận định tính dựa trên phân tích lý thuyết và tài liệu (qualitative analytical study), nhằm làm rõ tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với đổi mới chương trình và phương pháp giảng dạy kiến trúc trong bối cảnh giáo dục đại học Việt Nam. Thay vì thu thập dữ liệu thực nghiệm quy mô lớn, nghiên cứu tập trung phân tích mối quan hệ giữa diễn ngôn học thuật quốc tế, khung chính sách giáo dục và thực tiễn đào tạo được công bố công khai.

Thiết kế phương pháp được xây dựng phù hợp với mục tiêu nghiên cứu mang tính khái niệm và diễn giải (conceptual and interpretive research), thường được sử dụng trong các nghiên cứu giáo dục và nghiên cứu kiến trúc khi đối tượng nghiên cứu là sự chuyển đổi mô hình đào tạo.

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu được triển khai theo hướng policy-informed case study, trong đó hệ thống đào tạo kiến trúc tại Việt Nam được xem như một trường hợp nghiên cứu nhằm phân tích sự thích ứng của giáo dục đại học trước tác động của AI và chuyển đổi số.

Cách tiếp cận này cho phép phân tích hiện tượng đổi mới giáo dục không chỉ như thay đổi kỹ thuật giảng dạy mà như một quá trình chuyển đổi hệ thống.

Tổng quan tài liệu học thuật (Literature Review)

Nghiên cứu tiến hành tổng quan tài liệu học thuật có chọn lọc nhằm xây dựng nền tảng lý thuyết cho phân tích. Các tài liệu được lựa chọn dựa trên ba nhóm chủ đề chính:

i. Lý thuyết giáo dục đại học và đổi mới sư phạm;

ii. Giáo dục kiến trúc và mô hình studio thiết kế;

iii. Ứng dụng AI trong thiết kế và học tập.

Nguồn tài liệu bao gồm sách học thuật, bài báo bình duyệt quốc tế và báo cáo của các tổ chức nghiên cứu giáo dục. Việc tổng quan tài liệu nhằm xác định các xu hướng học thuật chủ đạo, khung khái niệm và những vấn đề đang được tranh luận trong nghiên cứu quốc tế.

Phương pháp tổng quan được thực hiện theo hướng narrative literature review, phù hợp với nghiên cứu mang tính lý luận và tổng hợp (Snyder, 2019).

Phân tích chính sách giáo dục (Policy Analysis)

Để đặt nghiên cứu trong bối cảnh thể chế, bài viết tiến hành phân tích các văn bản chính sách và định hướng phát triển giáo dục đại học liên quan đến:
● Tự chủ đại học;
● Chuyển đổi số giáo dục;
● Đổi mới chương trình đào tạo theo năng lực.

Các tài liệu được phân tích gồm luật và văn bản quản lý giáo dục công bố chính thức, cùng các báo cáo chiến lược giáo dục của tổ chức quốc tế. Phân tích chính sách giúp làm rõ cách các định hướng vĩ mô tạo điều kiện hoặc giới hạn quá trình đổi mới giảng dạy kiến trúc.

Cách tiếp cận này xem đổi mới đào tạo như kết quả của tương tác giữa công nghệ, học thuật và quản trị giáo dục.

Phân tích tài liệu chương trình đào tạo (Document Analysis)

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích tài liệu (document analysis) để khảo sát đặc điểm của đào tạo kiến trúc hiện nay thông qua các nguồn công khai, bao gồm: Mô tả chương trình đào tạo; chuẩn đầu ra; cấu trúc học phần; thông tin học thuật được công bố trên các kênh chính thức của cơ sở đào tạo.

Theo Bowen (2009), phân tích tài liệu là phương pháp phù hợp để nghiên cứu các hiện tượng giáo dục khi dữ liệu thể chế và học thuật đã được công bố rộng rãi. Phương pháp này cho phép nhận diện cấu trúc đào tạo và định hướng sư phạm mà không cần khảo sát trực tiếp.

Phân tích so sánh khung năng lực đào tạo (Comparative Analytical Framework)

Một phân tích so sánh được thực hiện nhằm đối chiếu giữa: Cấu trúc chương trình đào tạo kiến trúc hiện hành; các năng lực thiết kế và học tập được nhấn mạnh trong nghiên cứu quốc tế về AI và giáo dục sáng tạo. Mục tiêu của bước này là xác định khoảng cách giữa mô hình đào tạo truyền thống và yêu cầu nghề nghiệp trong môi trường thiết kế chịu ảnh hưởng của AI. Phân tích mang tính diễn giải, tập trung vào xu hướng và logic đào tạo thay vì đánh giá định lượng.

 Phương pháp phân tích dữ liệu

Toàn bộ dữ liệu thu thập từ tài liệu học thuật, chính sách và chương trình đào tạo được xử lý bằng phương pháp phân tích nội dung định tính (qualitative content analysis) (Schreier, 2012).

Quy trình phân tích gồm ba bước:

1. Mã hóa chủ đề: Xác định các khái niệm lặp lại liên quan đến đổi mới đào tạo và AI.

2. Phân loại nội dung: Nhóm dữ liệu theo các chủ đề chính như chương trình, phương pháp giảng dạy và vai trò giảng viên.

3. Diễn giải so sánh: Đối chiếu kết quả phân tích với khung lý thuyết nhằm rút ra mô hình chuyển đổi đào tạo.

Cách tiếp cận này cho phép nhận diện các mô hình và xu hướng thay đổi trong giáo dục kiến trúc mà không phụ thuộc vào dữ liệu khảo sát định lượng.

Giới hạn nghiên cứu

Do nghiên cứu dựa trên phân tích tài liệu và lý thuyết, kết quả không nhằm đại diện thống kê cho toàn bộ hệ thống đào tạo kiến trúc tại Việt Nam. Thay vào đó, nghiên cứu hướng tới việc xây dựng lập luận học thuật và khung diễn giải nhằm góp phần hiểu rõ quá trình chuyển đổi giáo dục kiến trúc trong kỷ nguyên AI.

 AI và biến đổi trong giáo dục kiến trúc toàn cầu

 AI và sự chuyển đổi thực hành kiến trúc

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đang tái cấu trúc quy trình thực hành kiến trúc ở quy mô toàn cầu. Khác với các giai đoạn số hóa trước đây – vốn chủ yếu hỗ trợ biểu diễn hoặc mô phỏng kỹ thuật – AI tham gia trực tiếp vào quá trình hình thành tri thức thiết kế.

Các nghiên cứu tổng quan cho thấy AI có khả năng hỗ trợ nhiều giai đoạn của quy trình thiết kế, bao gồm các bước: Phân tích dữ liệu không gian và môi trường; diễn giải yêu cầu sử dụng; tạo phương án hình thái (generative design); tối ưu hiệu suất năng lượng và vật liệu thông qua học máy (machine learning). Theo Carpo (2017), sự chuyển dịch này đánh dấu “digital turn” thứ hai của kiến trúc, trong đó thiết kế không còn dựa hoàn toàn vào trực giác cá nhân mà trở thành quá trình tương tác giữa con người và hệ thống tính toán. AI vì vậy không chỉ là công cụ kỹ thuật mà trở thành một tác nhân tri thức trong quá trình sáng tạo.

Các báo cáo của McKinsey Global Institute (2023) cũng chỉ ra rằng ngành xây dựng và thiết kế đang thuộc nhóm lĩnh vực chịu tác động mạnh từ AI, đặc biệt trong tối ưu hóa quy trình và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này dẫn đến thay đổi vai trò của kiến trúc sư: Từ người tạo hình sang người điều phối hệ thống thiết kế phức hợp.

Những biến đổi này đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với giáo dục kiến trúc, bởi phương pháp đào tạo truyền thống vốn được xây dựng dựa trên mô hình studio tiền kỹ thuật số.

 AI như môi trường học tập mới trong giáo dục kiến trúc

Trong giáo dục kiến trúc, AI ngày càng được xem không chỉ là công cụ hỗ trợ mà là một môi trường học tập mở rộng (extended learning environment).

Các nghiên cứu về giáo dục thiết kế cho thấy AI có thể: Cung cấp phản hồi tức thời cho sinh viên; hỗ trợ thử nghiệm nhiều phương án thiết kế; thúc đẩy quá trình học qua khám phá (exploratory learning); tăng cường khả năng tự đánh giá và phản tư.

Theo Luckin et al. (2016), AI trong giáo dục có khả năng cá nhân hóa quá trình học tập, cho phép người học phát triển theo nhịp độ và chiến lược riêng thay vì theo mô hình giảng dạy tuyến tính truyền thống có tính đại trà.

Trong bối cảnh studio kiến trúc, điều này làm thay đổi mối quan hệ sư phạm:

Tuy nhiên, UNESCO (2023) cảnh báo rằng việc tích hợp AI vào giáo dục sáng tạo đòi hỏi khung đạo đức và phương pháp luận rõ ràng nhằm tránh hiện tượng phụ thuộc công cụ và suy giảm tư duy phản biện.

Do đó, thách thức chính không phải là đưa AI vào lớp học, mà là tái cấu trúc mô hình sư phạm để AI hỗ trợ phát triển năng lực sáng tạo thay vì thay thế quá trình tư duy thiết kế.

TS. Hồ Tố Phương
TS.KTS. Hoàng Anh Tú
(Bài đăng trên Tạp chí Kiến trúc số 02-2026)

(Còn tiếp)
Kỳ 2: Đổi mới chương trình và phương pháp giảng dạy – Nghiên cứu tình huống tại Việt Nam