Khi phổ biến kiến thức không còn là chuyện “đưa tài liệu lên mạng”

Ngày 22/9, một hội thảo tại TP. Hồ Chí Minh đặt ra một câu hỏi khá thú vị: Trong thời đại AI, phổ biến kiến thức có còn đơn giản là tổ chức hội thảo, làm tài liệu rồi đăng lên website? Câu trả lời có lẽ là không. Vấn đề lớn hơn nằm ở việc làm sao để tri thức thực sự đến được với người cần nó và quan trọng hơn, được chuyển thành năng lực để ứng dụng vào công việc.

Hội thảo “Chuyển đổi số trong phổ biến kiến thức tại Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh phù hợp với bối cảnh mới” diễn ra ngày 22/9/2026, quy tụ nhiều góc nhìn về cách đưa hoạt động phổ biến kiến thức khoa học và công nghệ sang môi trường số.

Điểm đáng chú ý là câu chuyện không dừng ở việc “số hóa tài liệu”. Các tham luận tại hội thảo cho thấy một hướng tiếp cận rộng hơn: xây dựng cả một hệ sinh thái để tri thức có thể được tìm kiếm, giải thích, học tập, thực hành và tiếp tục lan tỏa.

Từ “có thông tin” đến “có khả năng làm”

Một trong những vấn đề được đặt ra khá rõ là khoảng cách giữa biết và làm được.

Mô hình cộng đồng 61AI do Wilson Liễu trình bày tiếp cận vấn đề từ chính công việc thực tế. Thay vì bắt đầu bằng câu hỏi “AI có tính năng gì?”, cách tiếp cận được đưa ra là bắt đầu từ một công việc cụ thể đang cần giải quyết, sau đó xác định AI có thể hỗ trợ ở đâu. Chương trình được giới thiệu theo hướng chuyển từ phổ biến kiến thức sang chuyển hóa năng lực số, đặc biệt cho doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP. Hồ Chí Minh.

Nhìn theo cách này, một buổi chia sẻ về AI sẽ không chỉ kết thúc ở việc người tham dự biết thêm một công cụ mới. Giá trị nằm ở chỗ sau buổi học, họ có thể mang kiến thức đó trở lại công việc và thử áp dụng.

Tài liệu của mô hình 61AI cũng mô tả một chuỗi chuyển hóa gồm tiếp cận – hiểu – thực hành – ứng dụng – lan tỏa. Đặc biệt, thay vì chỉ nói về “chủ đề”, mô hình hướng tới “tác vụ”, gắn kiến thức với vấn đề thật, công việc thật và kết quả có thể quan sát được.

Đây có lẽ cũng là một thay đổi quan trọng trong cách phổ biến kiến thức hiện nay: tri thức phải để lại dấu vết trong công việc, chứ không chỉ nằm lại trong một bộ slide sau hội thảo.

AI có thể giúp tri thức đi xa hơn

Một tham luận khác tại hội thảo giới thiệu mô hình cổng học tích hợp AI và chuỗi khối của Viện Công nghệ Bản quyền và Tài sản số.

Theo tài liệu trình bày, cổng học study.ctda.edu.vn đã vận hành từ tháng 8/2026 với 70 bài học ngắn cho ba nhóm nghề. Mỗi bài được thiết kế theo chuỗi Đọc → Clip → Lab → Quiz, trong đó người học phải hoàn thành từng bước trước khi chuyển sang nội dung tiếp theo.

Điểm đáng chú ý hơn nằm ở cách AI được sử dụng. Tài liệu cho biết AI đã hỗ trợ dựng 56 video bài giảng trong một ngày làm việc, sau đó nội dung vẫn được chuyên gia thẩm định trước khi công bố. Quy trình được chia thành ba lớp: chuyên gia chịu trách nhiệm về nội dung gốc, AI hỗ trợ tái cấu trúc và sản xuất nội dung, cuối cùng là lớp thẩm định chuyên môn.

Điều này gợi mở một cách nhìn khá thực tế về AI: AI không nhất thiết thay thế người có chuyên môn; AI có thể giúp người có chuyên môn đưa kiến thức của mình đến nhiều người hơn, nhanh hơn và dưới nhiều định dạng hơn.

Đây cũng là điểm đặc biệt đáng quan tâm với các tổ chức khoa học, hiệp hội ngành nghề và cộng đồng chuyên môn, nơi đang sở hữu rất nhiều tri thức nhưng không phải lúc nào cũng có đủ nguồn lực để chuyển hóa toàn bộ tri thức đó thành nội dung số.

“Kho tri thức số” không chỉ là một thư mục tài liệu

Trong tham luận về kiến trúc phổ biến kiến thức khoa học và công nghệ cho hệ thống Liên hiệp hội, Trung tâm Chuyển đổi số TP. Hồ Chí Minh chỉ ra một số tồn tại như nội dung còn rời rạc, thiếu danh bạ chuyên gia và mức độ hiện diện số giữa các hội chưa đồng đều.

Với hệ thống gồm nhiều đơn vị và các nhóm chuyên môn khác nhau, việc xây dựng một nền tảng chung cũng không đơn giản là gom tất cả tài liệu vào một nơi.

Đề xuất kiến trúc được xây dựng trên nhiều nền tảng lý thuyết, trong đó có cách tiếp cận về truyền đạt thông tin, quản trị tri thức, cộng đồng thực hành và thang nhận thức Bloom. Mục tiêu được đặt ra là đưa người dùng vượt qua hai mức ghi nhớ và hiểu, tiến tới vận dụng và phân tích.

Nói cách khác, một “kho tri thức số” có giá trị không phải vì nó chứa thật nhiều tài liệu.

Nó có giá trị khi người dùng tìm được đúng thứ mình cần, hiểu được nội dung, biết hỏi ai, biết áp dụng như thế nào và có thể tiếp tục học từ đó.

Và đây mới là phần khó

Kết quả khảo sát được trình bày tại hội thảo cho thấy một nghịch lý khá đáng suy nghĩ: nhiệt huyết chuyển đổi số có, nhưng nguồn lực và hạ tầng vẫn là điểm nghẽn.

Theo báo cáo khảo sát, 94,1% đơn vị được ghi nhận có sự quan tâm và quyết tâm trong chuyển đổi số; 73,9% chủ động sử dụng mạng xã hội để phổ biến kiến thức và 70,6% có thể huy động đội ngũ trí thức giàu kinh nghiệm. Trong khi đó, 76,5% cho rằng thiếu ngân sách/kinh phí đầu tư hạ tầng là một rào cản, 64,7% thiếu nhân sự chuyên trách về công nghệ thông tin/truyền thông; chỉ 35% hội thành viên sở hữu website riêng.

Những con số này cho thấy chuyển đổi số trong phổ biến kiến thức không đơn thuần là chuyện mua một nền tảng mới hay mở thêm một kênh truyền thông. Đó còn là câu chuyện về con người, dữ liệu, quy trình, cách tổ chức tri thức và khả năng phối hợp giữa các đơn vị. Và có lẽ, đây cũng là lý do AI đang xuất hiện ngày càng nhiều trong bài toán này.

Không phải vì AI có thể “biết tất cả”, mà vì AI có khả năng giúp kết nối lượng tri thức vốn đang nằm rải rác với nhu cầu rất cụ thể của người dùng.

Từ một tài liệu dài thành một bài học ngắn. Từ một chuyên gia thành một nguồn tư vấn dễ tiếp cận hơn. Từ một buổi phổ biến kiến thức thành một quá trình học – thực hành – ứng dụng. Đó mới là bước chuyển đáng chú ý.

Khi tri thức được tổ chức tốt, công nghệ có thể giúp tri thức đi xa hơn. Nhưng khi tri thức được gắn với một công việc cụ thể, AI mới thực sự có cơ hội biến “biết” thành “làm được”.

Nart Thái