1. Đặt vấn đề
Trong thập kỷ qua, kinh tế nền tảng (platform economy) đã tái định hình cách thức con người sản xuất, trao đổi và tiêu thụ giá trị trên toàn cầu. Từ những nền tảng vận tải như Uber, Grab, những hệ sinh thái thương mại điện tử như Shopee, Lazada, đến những nền tảng nội dung như YouTube, TikTok — tất cả đều chia sẻ một cấu trúc chung: một thực thể kỹ thuật số trung gian tạo ra không gian giao dịch giữa các bên, trích xuất dữ liệu hành vi, và định hình luật chơi kinh tế bằng thuật toán. Sự trỗi dậy của mô hình này không chỉ thay đổi cấu trúc thị trường lao động mà còn đặt ra những câu hỏi sâu sắc về cách giáo dục đại học — một trong những trụ cột cốt lõi của xã hội — cần thích ứng.
Báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF, 2023) ước tính rằng 23% công việc toàn cầu sẽ biến đổi trong vòng năm năm tới, chủ yếu do sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và nền tảng số (World Economic Forum, 2023). Tại Việt Nam, nền kinh tế số đạt khoảng 49 tỷ USD vào năm 2024, chiếm 16,5% GDP và dự kiến vượt mức 53 tỷ USD vào năm 2025 (Bộ Thông tin và Truyền thông, 2024). Trong bối cảnh đó, giáo dục đại học Việt Nam — với hơn 600 cơ sở đào tạo và khoảng 2,2 triệu sinh viên — đang đối mặt với áp lực kép: vừa phải đào tạo nguồn nhân lực cho một nền kinh tế đang biến đổi nhanh, vừa phải giữ vai trò thiết chế phê phán và kiến tạo tri thức.
Bài viết này nhằm thảo luận ở mức sơ cấp về khái niệm kinh tế nền tảng, phân tích những tác động chính của nó đối với thị trường lao động và xã hội, từ đó đề xuất một số khuyến nghị mang tính chiến lược cho giáo dục đại học tại Việt Nam. Phân tích dựa trên tổng quan tài liệu học thuật quốc tế kết hợp bối cảnh chính sách và thực tiễn của Việt Nam, không claim là nghiên cứu gốc mà là một bài thảo luận dựa trên tổng hợp và diễn giải có hệ thống.
2. Khái niệm nền tảng: từ giao dịch đến định trị thuật toán
2.1. Nền tảng là gì?
Athique và Parthasarathi (2020) định nghĩa nền tảng (platform) là "cơ sở hạ tầng kỹ thuật số cho phép nhiều nhóm người dùng tương tác và trao đổi giá trị trong một hệ sinh thái được quản lý bởi một thực thể trung tâm." Khái niệm này bao gồm từ mạng xã hội (Facebook, X), marketplace (Shopee, Amazon), nền tảng lao động (Upwork, Grab), đến hệ điều hành (Android, iOS) và hạ tầng đám mây (AWS, Google Cloud). Điểm chung là tất cả đều hoạt động theo mô hình đa bên (multi-sided): kết nối ít nhất hai nhóm người dùng khác nhau — người bán và người mua, người cung cấp dịch vụ và người tiêu dùng, nhà quảng cáo và người xem nội dung.
Meijerink, Jansen và Daskalova (2021) lập luận rằng kinh tế nền tảng không đơn thuần là "kinh tế chia sẻ" (sharing economy) với ngôn từ cộng đồng, mà thực chất là một hình thái tổ chức kinh tế mới, đòi hỏi góc nhìn đa ngành (multidisciplinary) để hiểu rõ. Họ chỉ ra ba đặc trưng cốt lõi:
(1) Tính trung gian hóa kỹ thuật số: Nền tảng thay thế thị trường truyền thống bằng một không gian giao dịch thuật toán. Giá cả, đối tác, đánh giá — tất cả đều được quyết định bởi hệ thống kỹ thuật số, không phải bởi đàm phán trực tiếp giữa người mua và người bán.
(2) Trích xuất dữ liệu hành vi: Mọi tương tác trên nền tảng — từ việc tìm kiếm, click, thời gian dừng lại ở một sản phẩm, đến quỹ đạo di chuyển — đều được ghi nhận, phân tích và chuyển hóa thành dữ liệu có giá trị thương mại. Zuboff (2023) gọi quá trình này là tư bản giám sát (surveillance capitalism): một hình thức tích lũy vốn mới dựa trên việc khai thác trải nghiệm con người làm nguyên liệu thô.
(3) Bất đối xứng quyền lực: Nền tảng kiểm soát hạ tầng kỹ thuật số, quy tắc thuật toán và dữ liệu người dùng. Người cung cấp lao động — tài xế Grab, người bán trên Shopee, freelancer trên Upwork — phụ thuộc vào nền tảng về mặt khách hàng, đánh giá và thanh toán, nhưng hiếm khi có quyền đàm phán về các điều khoản đó.
2.2. Từ kinh tế nền tảng đến "nền tảng hóa" mọi thứ
Athique và Parthasarathi (2020) phân biệt giữa kinh tế nền tảng (platform economy — hiện tượng kinh tế trong đó nền tảng đóng vai trò trung gian thị trường) và nền tảng hóa (platformization — quá trình mở rộng mô hình nền tảng ra các lĩnh vực vốn không thuộc phạm vi nền tảng). Sự khác biệt này quan trọng vì nó cho thấy rằng không chỉ các giao dịch thương mại mà cả giáo dục, y tế, quan hệ xã hội và chính quyền đều đang bị "nền tảng hóa".
Trong giáo dục, quá trình nền tảng hóa thể hiện rõ qua sự trỗi dậy của các MOOC (Massive Open Online Course) như Coursera, edX, Udemy, các nền tảng học trực tuyến Google Classroom, Zoom, Microsoft Teams, và gần đây hơn là các AI tutor như ChatGPT, Claude, Gemini. Mỗi nền tảng này định hình cách thức tiếp cận tri thức, tương tác giữa giảng viên và sinh viên, và thậm chí cả cách đánh giá kết quả học tập.
Shapoval (2025) chỉ ra rằng micro-credentials — chứng nhận năng lực ngắn hạn do nền tảng cung cấp — đang lấp đầy khoảng cách giữa giáo dục đại học truyền thống và nhu cầu kỹ năng nền tảng. Khi Google, IBM, Amazon cung cấp chứng nhận trực tiếp cạnh tranh với bằng đại học, câu hỏi đặt ra là: giáo dục đại học nên hợp tác hay cạnh tranh với các nền tảng này?
2.3. Hai luồng phê bình chính
Dưới góc độ kinh tế lao động, Schor và Vallas (2023) tổng hợp các nghiên cứu về lao động nền tảng và chỉ ra rằng mô hình nền tảng tạo ra một hệ thống lao động với đặc điểm: (a) phân loại người lao động thành nhà hợp đồng độc lập (independent contractors) thay vì nhân viên, qua đó né tránh trách nhiệm bảo hiểm xã hội, ngày nghỉ, và an toàn lao động; (b) quản lý lao động bằng thuật toán — xếp hạng, gỡ ứng dụng, giá năng động — thay vì quản lý con người; (c) tạo ra sự bất bình đẳng thông tin bất đối xứng giữa nền tảng (nắm dữ liệu toàn bộ hệ thống) và người lao động (chỉ thấy dữ liệu cá nhân).
Dưới góc độ xã hội, Zuboff (2023) cảnh báo rằng tư bản giám sát không chỉ trích xuất dữ liệu mà còn dự đoán và định hướng hành vi. Khi nền tảng biết đủ về bạn — thói quen, cảm xúc, điểm yếu — chúng có thể thao túng quyết định của bạn ở mức độ vô thức. Trong giáo dục, điều này có nghĩa là nền tảng không chỉ cung cấp nội dung mà còn có thể định hướng cách sinh viên tư duy, lựa chọn nghề nghiệp, và nhìn nhận thế giới.
Hai luồng phê bình này — về lao động và về quyền tự chủ cá nhân — tạo ra một bức tranh đầy phức tạp: giáo dục đại học không thể tiếp cận kinh tế nền tảng chỉ qua lăng kính "kỹ năng số" mà phải xem xét cả chiều sâu kinh tế chính trị.
3. Kinh tế nền tảng và thị trường lao động: biến đổi sâu hay lời hứa hão?
3.1. Nghịch lý tự do và precarity
Kovalainen, Vallas và Poutanen (2019), trong công trình tổng quan về lý thuyết hóa lao động trong nền kinh tế nền tảng đương đại, lập luận rằng nền tảng tạo ra một nghịch lý: mặt trước là "tự do" — làm việc bất cứ lúc nào, bất cứ nơi đâu, không bị ràng buộc bởi giờ hành chính — mặt sau là precarity (tính không ổn định) — không có an toàn việc làm, thu nhập biến động, bị xếp hạng và kiểm soát bằng thuật toán.
Stanford (2021), khi phác họa quá khứ, hiện tại và tương lai của gig work, chỉ ra rằng mô hình này không hoàn toàn mới — những công việc "bán thời gian linh hoạt" đã tồn tại từ lâu trong nền kinh tế informal. Sự khác biệt là nền tảng số hóa hóa và quy mô hóa mô hình này, biến nó từ hiện tượng ở rìa thành trụ cột chính của thị trường lao động tại nhiều quốc gia.
Tại Đông Nam Á, Nguyễn Thị Giang (2026) phân tích các mô hình chính sách quản trị lao động nền tảng tại khu vực và chỉ ra rằng phần lớn quốc gia trong ASEAN chưa có khung pháp lý đầy đủ cho nền kinh tế nền tảng. Việt Nam, với số lượng tài xế công nghệ và người bán hàng trực tuyến trong top đầu khu vực, đang đối mặt với khoảng trống pháp lý lớn: người lao động nền tảng không được coi là "người lao động" theo Luật Lao động, đồng thời cũng không phải là "nhà kinh doanh" theo Luật Doanh nghiệp.
Hà Lê Hải (2026), trong nghiên cứu về chính sách quản lý nền kinh tế tác nhân trong kỷ nguyên số dành riêng cho Việt Nam, đề xuất rằng Việt Nam cần một chế độ pháp lý "bên thứ ba" — không hoàn toàn là người lao động, không hoàn toàn là nhà kinh doanh — để bảo vệ người tham gia nền tảng mà không triệt tiêu tính linh hoạt của mô hình.
3.2. Kỹ năng mới và kỹ năng cũ bị đào thải
Poutanen, Kovalainen và Rouvinen (2019), trong nghiên cứu về lao động số trong nền kinh tế nền tảng, xác định rằng nền tảng tái cấu trúc mảng kỹ năng theo ba hướng:
(1) Kỹ năng nền tảng (platform skills) — khả năng sử dụng, thích ứng và quản lý đa nền tảng. Người lao động nền tảng không chỉ cần biết sử dụng một ứng dụng mà phải hiểu hệ sinh thái thuật toán, cách tối ưu hóa hồ sơ, quản lý đánh giá và điều hướng giữa nhiều nền tảng.
(2) Kỹ năng quản trị bản thân (self-management skills) — khi không có người quản lý trực tiếp, người lao động phải tự quản lý thời gian, thu nhập, thuế, bảo hiểm, và phát triển nghề nghiệp. Đây là kỹ năng mà giáo dục đại học truyền thống hiếm khi dạy một cách có hệ thống.
(3) Kỹ năng số nguyên bản (digital native skills) — khả năng tạo nội dung số (content creation), phân tích dữ liệu cơ bản, và sử dụng AI như công cụ sản xuất. Những kỹ năng này đang trở thành điều kiện bắt buộc kể cả cho những ngành "phi công nghệ" như marketing, nhân sự, và thiết kế.
Rauscher (2021), thông qua phân tích văn bản chính trị và kinh tế, chỉ ra rằng ngôn ngữ chính sách thường mô tả nền tảng như một "cơ hội" cho tương lai việc làm, nhưng thiếu phân tích sâu về rủi ro. Cụm từ "trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra nhiều việc làm hơn là tiêu diệt" lặp đi lặp lại trong các báo cáo chính sách, dù bằng chứng thực tế còn xa rõ ràng.
3.3. Bất bình đẳng được nền tảng khuếch đại
Hao, Rasiah và Mustafa (2026), khi nghiên cứu hạ tầng kỹ thuật số và thương mại điện tử SME tại Trung Quốc, phát hiện rằng nền tảng khuếch đại — chứ không giảm — khoảng cách giữa doanh nghiệp lớn và nhỏ. Doanh nghiệp có vốn và kỹ năng số tận dụng nền tảng để phát triển nhanh hơn, trong khi doanh nghiệp nhỏ không có đủ nguồn lực để cạnh tranh trên không gian thuật toán.
Tương tự, trong giáo dục, nền tảng khuếch đại khoảng cách giáo dục. Sinh viên từ gia đình có điều kiện tiếp cận Internet nhanh, thiết bị tốt, không gian học tập yên tĩnh — tận dụng tốt các nền tảng học trực tuyến. Sinh viên từ gia đình khó khăn, đặc biệt ở vùng nông thôn — thiếu hạ tầng, thiếu kỹ năng số cơ bản, và thiếu người hướng dẫn — bị tụt hậu nhanh hơn trong môi trường nền tảng.
Tri và Hoàng (2023), trong nghiên cứu tác động chuyển đổi số đối với giáo dục đại học tại Việt Nam, ghi nhận rằng đại dịch COVID-19 đã phơi bày sâu sắc khoảng cách số trong giáo dục: khi chuyển sang học trực tuyến, khoảng cách kết quả học tập giữa sinh viên thành thị và nông thôn tăng rõ rệt.
4. Giáo dục đại học Việt Nam: bối cảnh và thách thức hiện tại
4.1. Quy mô và thành tựu
Harman, Hayden và Phạm Thanh Nghĩ (2009), trong công trình tổng quan về giáo dục đại học Việt Nam, ghi nhận rằng từ Đổi Mới (1986), giáo dục đại học Việt Nam đã mở rộng quy mô ấn tượng: từ dưới 100 cơ sở đào tạo và khoảng 130.000 sinh viên năm 1986 lên hơn 600 cơ sở và hơn 2,2 triệu sinh viên vào đầu những năm 2020. Tỷ lệ sinh viên trên dân số tuổi 18-22 tăng từ dưới 5% lên khoảng 28%.
Sự mở rộng này, dù mang lại thành tựu đáng kể về tiếp cận giáo dục, cũng tạo ra những vấn đề hệ thống: chất lượng không đồng đều giữa các cơ sở, chương trình đào tạo nặng lý thuyết và thiếu thực hành, cơ cấu ngành học chưa sát với nhu cầu thị trường (Harman, Hayden & Phạm Thanh Nghĩ, 2009).
4.2. Chuyển đổi số trong giáo dục đại học: từ "làm cho có" đến "làm cho đúng"
Trần Mai Uóc (2025) phân tích quá trình chuyển đổi số trong giáo dục đại học Việt Nam hiện nay và chỉ ra rằng nhiều cơ sở đào tạo đang ở giai đoạn "số hóa thủ tục" — chuyển từ giấy tờ sang file điện tử — chứ chưa đạt đến "chuyển đổi số thực sự" — tái thiết kế quy trình và mô hình hoạt động dựa trên dữ liệu.
Đường Vân Thành, Ashwill và Hoàng Anh Tuấn (2024), trong nghiên cứu định nghĩa lại giáo dục đại học Việt Nam trong kỷ nguyên số, đề xuất một khung tích hợp ba trụ cột: (a) chuyển đổi số hạ tầng (digital infrastructure), (b) chuyển đổi số phương pháp (digital pedagogy), và (c) chuyển đổi số tư duy (digital mindset). Họ lập luận rằng hầu hết các trường đại học tại Việt Nam mới chỉ tập trung vào trụ cột thứ nhất — mua máy tính, phần mềm, mạng — trong khi hai trụ cột còn lại bị bỏ ngỏ.
Đặng Thị Việt Đức (2022), khi phân tích mô hình kinh tế số tại Việt Nam, chỉ ra rằng giáo dục đại học đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp nguồn nhân lực cho nền kinh tế số, nhưng bản thân các cơ sở đào tạo lại đang tụt hậu về chuyển đổi số so với các ngành kinh tế khác như tài chính, bán lẻ và logistics.
4.3. Vòng lặp kỹ năng đứt đoạn
Một trong những vấn đề cốt lõi nhất của giáo dục đại học Việt Nam hiện nay là "vòng lặp kỹ năng đứt đoạn" (skill gap loop): trường đại học đào tạo sinh viên theo chương trình được thiết kế nhiều năm trước, sinh viên tốt nghiệp với kỹ năng đã lỗi thời so với yêu cầu thực tế, doanh nghiệp phải đào tạo lại, và vòng lặp lặp lại với khóa sau.
Shapoval (2025) chỉ ra rằng micro-credentials — những chứng nhận ngắn hạn, tập trung vào một kỹ năng cụ thể, được cung cấp bởi các nền tảng kỹ thuật số — có thể lấp đầy khoảng cách này bằng cách cho phép người học cập nhật kỹ năng liên tục mà không cần quay lại trường đại học. OECD (2023), trong báo cáo về micro-credentials cho học tập suốt đời và việc làm, cũng xác nhận xu hướng này: tại nhiều quốc gia OECD, micro-credentials đang trở thành cầu nối giữa hệ thống giáo dục chính quy và thị trường lao động nền tảng.
Tuy nhiên, Gamage và Dehideniya (2025) cảnh báo rằng nếu không có cơ chế công nhận (recognition) chính thức — nếu nhà tuyển dụng không biết một micro-credential có đáng giá hay không — hệ thống này sẽ tạo ra một thị trường chứng nhận hỗn loạn, nơi ai cũng có thể "mua" chứng nhận kỹ năng mà không thực sự có năng lực.
5. Khuyến nghị cho giáo dục đại học Việt Nam
Phần này đề xuất một số khuyến nghị theo hướng chiến lược, dựa trên phân tích ở các phần trước và bối cảnh thực tiễn của Việt Nam. Các khuyến nghị được chia thành ba nhóm: (1) chương trình đào tạo, (2) cơ chế vận hành, và (3) liên kết với hệ sinh thái nền tảng.
5.1. Nhóm 1: Cải tổ chương trình đào tạo
Khuyến nghị 1a: Tích hợp "năng lực nền tảng" vào chương trình đào tạo cốt lõi
Mọi chương trình đào tạo đại học — kể cả các ngành phi công nghệ như văn học, y tế, luật — nên có ít nhất một môn học bắt buộc về năng lực nền tảng: hiểu cách nền tảng hoạt động, tác động kinh tế-xã hội của chúng, kỹ năng quản trị đa nền tảng, và tư duy phản biện về thuật toán và dữ liệu (Athique & Parthasarathi, 2020; Stanford, 2021).
Khóa học này không nên dạy "cách sử dụng Facebook" hay "cách bán hàng trên Shopee" — đó là kỹ năng ngắn hạn sẽ nhanh lỗi thời. Thay vào đó, nó nên trang bị năng lực nền tảng bậc cao: hiểu mô hình kinh doanh nền tảng, phân tích thuật toán gợi ý và tác động của nó đến hành vi người dùng, nhận diện các vấn đề đạo đức liên quan đến dữ liệu và quyền riêng tư.
Khuyến nghị 1b: Tái cấu trúc chương trình theo mô hình module linh hoạt
Thay vì cố định chương trình bốn năm, các trường nên chuyển sang mô hình module — mỗi học kỳ kết hợp các module bắt buộc (core) và module tự chọn (elective) có thể thay đổi nhanh theo tín hiệu thị trường (Shapoval, 2025; OECD, 2023). Module về AI, phân tích dữ liệu, quản trị nền tảng, thiết kế trải nghiệm số có thể được cập nhật hàng năm thay vì mỗi chu kỳ kiểm định 5-10 năm.
Gamage và Dehideniya (2025) đề xuất mô hình "stackable credentials" — người học tích lũy các chứng nhận nhỏ dần theo thời gian, và khi đạt đủ số lượng, có thể quy đổi thành bằng cấp lớn hơn. Mô hình này phù hợp với bối cảnh Việt Nam, nơi nhiều người cần đi làm sớm nhưng vẫn muốn tiếp tục học.
Khuyến nghị 1c: Đưa "năng lực tự quản" vào giảng dạy
Như Poutanen, Kovalainen và Rouvinen (2019) chỉ ra, nền kinh tế nền tảng đòi hỏi người lao động phải tự quản lý thời gian, thu nhập, thuế, bảo hiểm, và phát triển nghề nghiệp. Đây là kỹ năng mà giáo dục đại học truyền thống hầu như không dạy. Các trường nên đưa nội dung về: (a) quản lý tài chính cá nhân cho freelancer, (b) pháp luật cơ bản cho người lao động tự do, (c) xây dựng thương hiệu cá nhân trên nền tảng số, (d) chiến lược phát triển nghề nghiệp trong nền kinh tế nền tảng.
Khuyến nghị 1d: Tăng cường đào tạo tư duy phản biện về nền tảng
Zuboff (2023) lập luận rằng tư bản giám sát thao túng hành vi ở mức độ vô thức, và con người thường không nhận ra mình đang bị thao túng. Giáo dục đại học nên trang bị sinh viên năng lực nhận diện: (a) khi nào một nền tảng đang "đọc" hành vi của họ, (b) thuật toán gợi ý hoạt động ra sao và tại sao, (c) quyền lợi dữ liệu cá nhân là gì và làm thế nào để bảo vệ nó.
Điều này đặc biệt quan trọng tại Việt Nam, nơi nhận thức về quyền riêng tư dữ liệu còn hạn chế và khuôn khổ pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân — Nghị định 13/2023/NĐ-CP — mới có hiệu lực từ tháng 7/2023, còn quá sớm để đánh giá tác động thực tế.
5.2. Nhóm 2: Cải tổ cơ chế vận hành
Khuyến nghị 2a: Xây dựng hạ tầng dữ liệu nền tảng cho các trường đại học
Trần Mai Uóc (2025) chỉ ra rằng nhiều trường đại học Việt Nam đã "số hóa" — chuyển dữ liệu từ giấy sang máy tính — nhưng chưa "chuyển đổi số" — sử dụng dữ liệu để ra quyết định. Các trường cần xây dựng hạ tầng dữ liệu thống nhất, nơi thông tin về sinh viên, giảng viên, chương trình, kết quả học tập, đầu ra nghề nghiệp được tích hợp và phân tích theo thời gian thực.
Hạ tầng này nên bao gồm: (a) hệ thống quản lý học tập tích hợp AI, (b) cơ sở dữ liệu về đầu ra nghề nghiệp — theo dõi sinh viên tốt nghiệp trong 5 năm để biết chương trình đào tạo có hiệu quả không, (c) dashboard phân tích cho quản lý trường để ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Khuyến nghị 2b: Mở rộng mô hình đào tạo liên kết với nền tảng số
Đường Vân Thành và cộng sự (2024) đề xuất rằng giáo dục đại học Việt Nam nên tích cực hợp tác với các nền tảng công nghệ — Google, Microsoft, Amazon, và các nền tảng nội địa — để xây dựng chương trình đào tạo thực tế. Sự hợp tác này nên vượt xa mô hình "tài trợ" truyền thống: nền tảng cung cấp dữ liệu thực, case study, và môi trường thực hành; trường đại học cung cấp khung lý thuyết, tư duy phản biện và cơ chế đánh giá độc lập.
Khuyến nghị 2c: Đổi mới phương pháp đánh giá
Trong nền kinh tế nền tảng, bằng đại học không phải là — và không nên là — tín chỉ duy nhất về năng lực. Các trường cần phát triển cơ chế đánh giá đa dạng: portfolio số, dự án thực tế trên nền tảng, chứng nhận kỹ năng từ các tổ chức uy tín, và đánh giá đồng cấp (Gamage & Dehideniya, 2025).
5.3. Nhóm 3: Liên kết với hệ sinh thái nền tảng và chính sách công
Khuyến nghị 3a: Xây dựng trung tâm nghiên cứu kinh tế nền tảng
Việt Nam cần ít nhất một trung tâm nghiên cứu chuyên sâu về kinh tế nền tảng, đặt tại một trường đại học lớn. Trung tâm này có ba chức năng: (a) nghiên cứu tác động kinh tế-xã hội của nền tảng tại Việt Nam, (b) đóng góp tư vấn chính sách cho chính phủ, và (c) cung cấp dữ liệu và case study cho chương trình đào tạo.
Nguyễn Thị Giang (2026) và Hà Lê Hải (2026) đã bắt đầu đi tiên phong trong hướng này tại bối cảnh Đông Nam Á và Việt Nam, nhưng cần nhiều nghiên cứu gốc hơn để xây dựng lý luận dựa trên bằng chứng thực tế tại Việt Nam.
Khuyến nghị 3b: Phát triển chương trình học tập suốt đời kết nối nền tảng
OECD (2023) khuyến nghị rằng chính phủ và trường đại học nên hợp tác để xây dựng hệ thống học tập suốt đời, trong đó nền tảng số đóng vai trò phân phối nội dung và bằng cấp đại học đóng vai trò đảm bảo chất lượng và công nhận. Việt Nam có lợi thế về độ tuổi dân số trẻ và tỷ lệ sử dụng Internet/điện thoại thông minh cao — những điều kiện thuận lợi cho mô hình này.
Khuyến nghị 3c: Đóng góp vào khung pháp lý về lao động nền tảng
Giáo dục đại học không chỉ đào tạo mà còn nghiên cứu và tư vấn chính sách. Từ những phân tích của Schor và Vallas (2023) về bất đối xứng quyền lực trong nền tảng, của Stanford (2021) về precarity, giáo dục đại học Việt Nam có trách nhiệm đóng góp tiếng nói học thuật vào quá trình xây dựng khung pháp lý bảo vệ người lao động nền tảng. Hà Lê Hải (2026) đã đề xuất chế độ pháp lý "bên thứ ba" — giáo dục đại học cần tiếp tục phát triển và kiểm chứng các đề xuất này bằng nghiên cứu thực nghiệm.
6. Đóng góp và giới hạn
Bài viết này là một thảo luận sơ cấp — có chủ ý — dựa trên tổng hợp tài liệu học thuật và bối cảnh thực tiễn Việt Nam. Mục tiêu không phải là đưa ra câu trả lời cuối cùng mà là mở ra không gian thảo luận về một chủ đề còn ít được quan tâm trong bối cảnh giáo dục đại học Việt Nam.
Những đóng góp chính của bài viết bao gồm: (a) hệ thống hóa khái niệm kinh tế nền tảng từ nhiều góc nhìn học thuật — kinh tế, lao động, xã hội — và liên kết chúng với giáo dục đại học; (b) xác định những khoảng trống cụ thể trong giáo dục đại học Việt Nam khi đối mặt với kinh tế nền tảng; (c) đề xuất một bộ khuyến nghị khả thi dựa trên bằng chứng học thuật và bối cảnh thực tiễn.
Giới hạn chính bao gồm: (a) thiếu dữ liệu thực nghiệm gốc tại Việt Nam — bài viết dựa chủ yếu vào nghiên cứu quốc tế và phân tích bối cảnh; (b) các khuyến nghị chưa được kiểm chứng thông qua thực tiễn triển khai; (c) chủ đề kinh tế nền tảng quá rộng để một bài thảo luận sơ cấp có thể bao quát — nhiều khía cạnh quan trọng như tác động môi trường, bất bình đẳng giới, và tính bao trù (inclusion) chưa được đề cập đầy đủ.
Hướng nghiên cứu tiếp theo nên bao gồm: (a) nghiên cứu thực nghiệm về trải nghiệm sinh viên Việt Nam trên nền tảng số — bao gồm cả học tập và lao động; (b) khảo sát thái độ của giảng viên và quản lý trường đại học về kinh tế nền tảng và sự cần thiết cải tổ chương trình; (c) phân tích so sánh quốc tế — cách các trường đại học tại Hàn Quốc, Singapore, Trung Quốc — những quốc gia có hệ sinh thái nền tảng phát triển mạnh — đang thích ứng.
7. Kết luận
Kinh tế nền tảng không phải là một xu hướng nhất thời mà là một sự chuyển đổi cơ cấu trong cách thức xã hội tổ chức sản xuất, giao dịch và tri thức. Nó tái định hình thị trường lao động, mô hình kinh doanh, và thậm chí cả cách con người hiểu về bản thân và vị trí của mình trong thế giới.
Đối với giáo dục đại học Việt Nam, câu hỏi không phải là "có nên thay đổi hay không" mà là "thay đổi như thế nào và thay đổi nhanh đến mức nào." Những khuyến nghị trong bài viết — từ tích hợp năng lực nền tảng vào chương trình đào tạo, cải tổ cơ chế vận hành, đến xây dựng liên kết với hệ sinh thái nền tảng — đều hướng tới một mục tiêu: giáo dục đại học Việt Nam không chỉ phản ứng thụ động trước kinh tế nền tảng mà chủ động định hình cách nền tảng phục vụ lợi ích xã hội, không chỉ phục vụ lợi nhuận của một vài nền tảng công nghệ lớn.
Điều này đòi hỏi một sự chuyển đổi sâu sắc trong tư duy — từ "trường đại học là nơi đào tạo nhân lực cho nền kinh tế hiện tại" sang "trường đại học là nơi kiến tạo tương lai của nền kinh tế và xã hội." Những nền tảng lớn nhất thế giới — Google, Facebook, Amazon — đều ra đời từ đại học. Giáo dục đại học Việt Nam nên không chỉ dạy về nền tảng mà tạo ra nền tảng — về tri thức, về công nghệ, về mô hình kinh tế xã hội phù hợp với bối cảnh Việt Nam.
8. Bức tranh toàn cầu: các mô hình giáo dục đại học thích ứng với nền kinh tế nền tảng
8.1. Châu Âu: nền tảng như đối tác được quản lý
Liên minh Châu Âu (EU) là khu vực có khung pháp lý tiên tiến nhất đối với nền kinh tế nền tảng — Đạo luật Dịch vụ Kỹ thuật số (Digital Services Act, 2022) và Đạo luật Thị trường Kỹ thuật số (Digital Markets Act, 2022) tạo ra nguyên tắc rõ ràng về trách nhiệm của nền tảng. Trong giáo dục, EU đã triển khai European Digital Credentials for Learning (EDC) — khung chuẩn hóa chứng nhận số, tương thích với micro-credentials (OECD, 2023).
Nhiều trường đại học châu Âu đã tích hợp EDC vào chương trình, cho phép sinh viên tích lũy và trình bày chứng nhận kỹ năng số theo chuẩn chung. Điều này giải quyết vấn đề mà Gamage và Dehideniya (2025) đặt ra: làm thế nào để nhà tuyển dụng biết một micro-credentials có đáng giá — bằng cách đưa nó vào một khung chuẩn hóa quốc tế.
8.2. Hàn Quốc: nền tảng sinh ra từ đại học
Hàn Quốc là minh chứng rõ nhất cho mối quan hệ giữa giáo dục đại học và kinh tế nền tảng. Naver, Kakao, Coupang — những nền tảng thống trị thị trường Hàn Quốc — đều có nguồn gốc từ cộng đồng nghiên cứu và sinh viên các trường đại học hàng đầu (KAIST, Seoul National University). Giáo dục đại học không chỉ đào tạo nhân lực mà còn là vườn ươm ý tưởng cho nền tảng.
Kim Ji-Hyeon (2022), khi phân tích kinh tế nền tảng và lao động gig tại Hàn Quốc, chỉ ra rằng mô hình này tạo ra một hệ sinh thái khép kín: đại học đào tạo kỹ năng nền tảng → sinh viên tốt nghiệp làm việc tại nền tảng hoặc tạo nền tảng mới → nền tảng hợp tác với đại học để tuyển dụng và nghiên cứu. Tuy nhiên, Kim cũng cảnh báo rằng Hàn Quốc đang đối mặt với vấn đề precarity ngày càng nặng trong lao động nền tảng — một bài học quan trọng cho Việt Nam.
8.3. Trung Quốc: kỷ luật và đổi mới song song
Tại Trung Quốc, giáo dục đại học thích ứng với nền kinh tế nền tảng theo hai hướng: (a) các trường đại học hàng đầu (Tsinghua, Peking, Fudan) xây dựng chương trình AI, big data, platform engineering ở mức độ chuyên sâu; (b) hệ thống giáo dục nghề nghiệp hợp tác trực tiếp với các nền tảng như Alibaba, Tencent, Meituan để đào tạo nhân lực theo yêu cầu cụ thể.
Hao, Rasiah và Mustafa (2026) ghi nhận rằng mô hình hợp tác trường đại học — nền tảng tại Trung Quốc cho kết quả khả quan về tạo việc làm ngắn hạn, nhưng đặt ra câu hỏi về độc lập học thuật: khi chương trình đào tạo được thiết kế bởi doanh nghiệp nền tảng, liệu trường đại học có còn giữ được vai trò phê phán không?
8.4. Bài học cho Việt Nam
Từ bức tranh toàn cầu, có thể rút ra ba bài học chính cho giáo dục đại học Việt Nam:
(1) Không nên "chạy theo" nền tảng — tức là đào tạo kỹ năng sử dụng nền tảng cụ thể (như "cách bán trên TikTok Shop") — mà nên đào tạo năng lực nền tảng bậc cao: hiểu mô hình kinh doanh, phân tích thuật toán, tư duy phản biện. Kỹ năng cụ thể thay đổi rất nhanh — TikTok hôm nay có thể bị thay thế bởi một nền tảng khác vào ngày mai.
(2) Cần khung pháp lý rõ ràng cho hợp tác giữa trường đại học và nền tảng, bảo đảm độc lập học thuật. Hà Lê Hải (2026) đã đề xuất chế độ pháp lý "bên thứ ba" cho lao động nền tảng — một khái niệm tương tự cũng cần áp dụng cho quan hệ đối tác giáo dục — đại học — nền tảng.
(3) Nên tận dụng lợi thế "đứng sau" (latecomer advantage): Việt Nam có thể học từ thành công và thất bại của các quốc gia đi trước, áp dụng những mô hình đã được kiểm chứng và tránh những sai lầm đã xảy ra.
9. Tác động sâu hơn: nền tảng hóa giáo dục và những rủi ro ẩn
9.1. Khi nền tảng "giáo dục" thay thế trường đại học
Coursera, edX, Udemy — và gần đây là ChatGPT — đang đặt ra câu hỏi: nếu mọi kiến thức đều có thể truy cập miễn phí trên nền tảng, giá trị của trường đại học là gì? Zuboff (2023) sẽ trả lời: khi nền tảng cung cấp "giáo dục miễn phí", thực chất nền tảng đang thu thập dữ liệu hành vi học tập của hàng triệu người — cách họ học, họ sai ở đâu, họ dừng lại ở đâu — và chuyển hóa dữ liệu đó thành giá trị thương mại.
Điều này đặt giáo dục đại học vào một tình thế mới: hoặc trở thành một "nền tảng" khác — thu thập dữ liệu sinh viên như Google — hoặc tìm ra một mô hình giá trị không dựa trên dữ liệu hành vi. Các trường đại học Việt Nam, trong quá trình chuyển đổi số, nên cân nhắc kỹ lưỡng: khi triển khai hệ thống học tập trực tuyến, ai sở hữu dữ liệu sinh viên? Dữ liệu đó được sử dụng ra sao?
9.2. Rủi ro thuật toán trong đánh giá học tập
Khi giáo dục dựa trên nền tảng, việc đánh giá kết quả học tập ngày càng phụ thuộc vào thuật toán — hệ thống chấm tự động, AI giám sát thi, analytics dự đoán kết quả. Schor và Vallas (2023) lập luận rằng quản lý bằng thuật toán trong lao động nền tảng thường bất minh — người lao động không biết tại sao bị xếp hạng thấp, tại sao bị gỡ ứng dụng.
Trong giáo dục, rủi ro tương tự tồn tại: nếu một sinh viên bị thuật toán đánh giá là "kém tiềm năng" dựa trên dữ liệu học tập, sinh viên đó có cơ hội kháng cáo không? Thuật toán đánh giá có thiên kiến (bias) không — đặc biệt đối với sinh viên từ vùng nông thôn, dân tộc thiểu số, hoặc nhóm kinh tế yếu?
9.3. Bất bình đẳng được khuếch đại
Nền tảng không tự nhiên giảm bất bình đẳng — trong nhiều trường hợp, nó khuếch đại bất bình đẳng hiện có. Hao, Rasiah và Mustafa (2026) phát hiện rằng doanh nghiệp lớn tận dụng nền tảng tốt hơn doanh nghiệp nhỏ, làm sâu sắc thêm khoảng cách. Tương tự, sinh viên có vốn văn hóa (cultural capital) và kỹ năng số tốt hơn tận dụng nền tảng giáo dục hiệu quả hơn sinh viên không có những lợi thế đó.
Tri và Hoàng (2023) ghi nhận tại Việt Nam rằng sinh viên từ thành thị có trải nghiệm chuyển đổi số tốt hơn rõ rệt so với sinh viên nông thôn. Nếu không có biện pháp can thiệp chủ động — hỗ trợ thiết bị, Internet, kỹ năng số cơ bản — nền tảng giáo dục sẽ làm sâu sắc thêm khoảng cách xã hội thay vì thu hẹp nó.
10. Khuyến nghị bổ sung: xây dựng năng lực thể chế
10.1. Năng lực nghiên cứu nền tảng
Giáo dục đại học Việt Nam cần xây dựng năng lực nghiên cứu về kinh tế nền tảng — không chỉ nghiên cứu "bằng cấp thấp" (case study mô tả) mà nghiên cứu "bằng cấp cao" (nghiên cứu thực nghiệm, phân tích định lượng, lý luận). Điều này đòi hỏi: (a) tài trợ nghiên cứu từ nhà nước và quốc tế, (b) hợp tác với các trung tâm nghiên cứu nền tảng hàng đầu thế giới, và (c) phát triển cộng đồng học thuật Việt Nam về chủ đề này.
Nguyễn Thị Giang (2026) đã thực hiện bước quan trọng đầu tiên khi phân tích mô hình chính sách quản trị lao động nền tảng tại Đông Nam Á và đề xuất lộ trình cho Việt Nam. Nhưng một nghiên cứu là chưa đủ — cần một cộng đồng nghiên cứu với nhiều viện, trường tham gia.
10.2. Hợp tác khu vực ASEAN
Kinh tế nền tảng là hiện tượng xuyên quốc gia — Grab hoạt động tại 8 quốc gia Đông Nam Á, Shopee tại 7 quốc gia. Giáo dục đại học Việt Nam nên tận dụng cơ chế hợp tác khu vực ASEAN để: (a) chia sẻ nghiên cứu về tác động nền tảng, (b) phát triển chương trình đào tạo chung về năng lực nền tảng, (c) xây dựng khung công nhận chứng nhận số xuyên biên giới.
OECD (2023) ghi nhận rằng nỗ lực chuẩn hóa micro-credentials tại châu Âu (EDC) cho kết quả khả quan — ASEAN có thể học theo mô hình này.
10.3. Xây dựng không gian thử nghiệm (sandbox) giáo dục nền tảng
Giống như nhiều quốc gia đã xây dựng regulatory sandbox cho fintech, giáo dục đại học Việt Nam nên thiết lập không gian thử nghiệm: cho phép một số trường hoặc chương trình thí điểm các mô hình mới — chương trình module linh hoạt, hợp tác sâu với nền tảng, đánh giá bằng portfolio số — trong một khuôn khổ được giám sát nhưng linh hoạt. Kết quả thí điểm cung cấp bằng chứng cho quyết định mở rộng quy mô (Đường Vân Thành et al., 2024).
11. Khuyến nghị bổ sung: năng lực cá nhân cho sinh viên
11.1. Bảy năng lực nền tảng cốt lõi
Từ tổng hợp tài liệu, có thể đề xuất bảy năng lực nền tảng cốt lõi mà mọi sinh viên đại học Việt Nam nên trang bị:
(1) Năng lực kỹ thuật số cơ bản — sử dụng thành thạo công cụ số, hiểu cách Internet hoạt động, biết bảo vệ thiết bị và tài khoản (Athique & Parthasarathi, 2020).
(2) Năng lực dữ liệu — đọc, hiểu, và phân tích dữ liệu cơ bản; nhận diện thống kê sai lệch và thao túng dữ liệu (Poutanen et al., 2019).
(3) Năng lực thuật toán — hiểu cơ bản cách thuật toán gợi ý hoạt động, nhận diện thiên kiến thuật toán, biết điều hướng kết quả tìm kiếm (Zuboff, 2023).
(4) Năng lực quản trị bản thân — quản lý thời gian, tài chính, thuế, bảo hiểm trong môi trường làm việc linh hoạt (Poutanen et al., 2019; Stanford, 2021).
(5) Năng lực đa nền tảng — sử dụng, so sánh, và chuyển đổi giữa nhiều nền tảng; tối ưu hóa hồ sơ và chiến lược hiện diện trên nền tảng (Shapoval, 2025).
(6) Năng lực đạo đức số — hiểu quyền riêng tư dữ liệu, nhận diện thao túng thuật toán, biết bảo vệ bản thân và cộng đồng trong không gian mạng (Zuboff, 2023).
(7) Năng lực sáng tạo nội dung số — tạo nội dung chất lượng (văn bản, hình ảnh, video, dữ liệu) cho môi trường kỹ thuật số, bao gồm sử dụng AI như công cụ sáng tạo (Shapoval, 2025).
11.2. Từ "khóa học" đến "kinh nghiệm nền tảng"
Trang bị năng lực không chỉ qua khóa học mà qua kinh nghiệm thực tế. Các trường nên: (a) yêu cầu sinh viên hoàn thành dự án thực tế trên nền tảng — bán sản phẩm, tạo nội dung, phân tích dữ liệu — như phần bắt buộc của chương trình; (b) xây dựng không gian ươm khởi nghiệp số trong trường, nơi sinh viên có thể thử nghiệm mô hình nền tảng; (c) tạo cơ chế tín chỉ cho kinh nghiệm làm việc thực tế trên nền tảng — tương tự mô hình cooperative education nhưng cho nền kinh tế nền tảng.
Điều này phản hồi trực tiếp vấn đề "vòng lặp kỹ năng đứt đoạn" (skill gap loop) mà bài viết đã phân tích ở phần 4.3 — bằng cách giảm khoảng cách giữa lớp học và thị trường nền tảng thực tế.
12. Vai trò của nhà nước và chính sách công
12.1. Chính sách thúc đẩy nền kinh tế số Việt Nam
Chính phủ Việt Nam đã ban hành nhiều chính sách quan trọng thúc đẩy kinh tế số và chuyển đổi số quốc gia: Chỉ thị 16/CT-TTg (2017) về tăng cường ứng dụng CNTT, Nghị quyết 36/NQ-TW (2018) về chiến lược phát triển bền vững kinh tế số, Quyết định 749/QĐ-TTg (2020) về Chương trình Chuyển đổi số quốc gia, và Chiến lược Chuyển đổi số ngành Giáo dục đến năm 2025 (Nghị quyết 51/NQ-CP).
Đặng Thị Việt Đức (2022) phân tích mô hình kinh tế số Việt Nam và nhận định rằng chính phủ đã tạo được khung chính sách tương đối hoàn chỉnh, nhưng thực thi ở cấp địa phương và cơ sở đào tạo còn chậm và không đồng đều. Trong giáo dục đại học, chi nhánh của vấn đề này là: chính sách cấp vĩ mô tốt nhưng thiếu hướng dẫn chi tiết, thiếu nguồn lực triển khai, và thiếu cơ chế đánh giá hiệu quả.
12.2. Khoảng trống chính sách trong giáo dục nền tảng
Mặc dù chính sách chuyển đổi số đã đề cập giáo dục, nhưng chưa có chính sách cụ thể nào giải quyết trực tiếp vấn đề: giáo dục đại học nên phản ứng thế nào trước sự trỗi dậy của kinh tế nền tảng. Khoảng trống này thể hiện ở ba khía cạnh:
(1) Không có khung năng lực nền tảng quốc gia: Trong khi nhiều nước đã phát triển khung năng lực số (digital competence framework) — ví dụ DigComp của EU, ICT Literacy của Nhật Bản — Việt Nam chưa có khung năng lực nền tảng riêng, bao gồm cả năng lực sử dụng nền tảng, năng lực dữ liệu, và năng lực đạo đức nền tảng.
(2) Chưa công nhận micro-credentials trong hệ thống bằng cấp: OECD (2023) ghi nhận rằng việc công nhận micro-credentials là chìa khóa để hệ thống này hiệu quả. Tại Việt Nam, bằng đại học vẫn là thước đo gần như duy nhất của năng lực. Các chứng nhận từ Coursera, Google, IBM chưa được công nhận chính thức vào chương trình đào tạo.
(3) Thiếu khung pháp lý cho lao động nền tảng trong giáo dục: Khi sinh viên làm việc trên nền tảng — bán hàng trực tuyến, sáng tạo nội dung, làm freelance — đó vừa là kinh nghiệm lao động vừa là kinh nghiệm học tập. Nhưng hiện chưa có cơ chế nào để ghi nhận kinh nghiệm nền tảng này vào kết quả học tập chính khóa.
Hà Lê Hải (2026) đề xuất chế độ pháp lý "bên thứ ba" cho lao động nền tảng — mở rộng đề xuất này, sẽ hình dung một cơ chế "bên thứ ba" cho giáo dục nền tảng: sinh viên tham gia nền tảng không chỉ là người lao động hay người kinh doanh, mà còn là người học — và kinh nghiệm đó cần được ghi nhận.
12.3. Tác động của Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân
Nghị định 13/2023/NĐ-CP, có hiệu lực từ tháng 7/2023, là khung pháp lý đầu tiên tại Việt Nam quy định chi tiết về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Đối với giáo dục đại học, nghị định này có ý nghĩa quan trọng: dữ liệu sinh viên — thông tin cá nhân, kết quả học tập, hành vi trên nền tảng học tập — là "dữ liệu cá nhân" và phải được bảo vệ theo quy định.
Điều này tạo ra cả cơ hội và thách thức. Cơ hội: trường đại học phải xây dựng chính sách bảo vệ dữ liệu sinh viên một cách có hệ thống, từ đó nâng cao nhận thức về quyền riêng tư số. Thách thức: nhiều trường chưa có hạ tầng quản lý dữ liệu đủ tiên tiến để tuân thủ đầy đủ nghị định — rủi ro vi phạm pháp luật là thực tiễn (Trần Mai Uóc, 2025).
13. Từ thảo luận đến hành động: lộ trình triển khai đề xuất
13.1. Giai đoạn 1 — Ngắn hạn (1-2 năm)
(a) Xây dựng môn học "Năng lực nền tảng" bắt buộc cho mọi sinh viên năm nhất, tích hợp nội dung từ 7 năng lực then chốt đã đề xuất ở phần 11.1. Môn học này được do nhiều khoa đồng giảng dạy — khoa kinh tế, khoa CNTT, khoa luật — để đảm bảo tính đa ngành (Meijerink et al., 2021).
(b) Thiết lập đối thoại giữa trường đại học và các nền tảng công nghệ lớn (Grab, Shopee, VNG, Momo) về nhu cầu kỹ năng nhiều nơi. Đối thoại này nên dẫn đến hợp tác cụ thể — không chỉ "tài trợ" mà thực tập, dự án theo thực tiễn, và chia sẻ dữ liệu ẩn danh cho nghiên cứu.
(c) Bắt đầu xây dựng hệ thống theo dõi đầu ra — ghi nhận sinh viên tốt nghiệp đang làm việc trên nền tảng, loại công việc, mức thu nhập, mức độ hài lòng — để cung cấp dữ liệu cho ra quyết định cải tổ chương trình.
13.2. Giai đoạn 2 — Trung hạn (3-5 năm)
(a) Tái cấu trúc chương trình theo mô hình module linh hoạt, cho phép sinh viên tích lũy chứng nhận kỹ năng ngắn hạn (micro-credentials) cùng với tín chỉ chính khóa. Khám phá mô hình "stackable credentials" đề xuất bởi Gamage và Dehideniya (2025).
(b) Thiết lập trung tâm nghiên cứu kinh tế nền tảng tại ít nhất một trường đại học lớn, với ba chức năng: nghiên cứu, tư vấn chính sách, và cung cấp dữ liệu cho giáo dục (Nguyễn Thị Giang, 2026).
(c) Phát triển cơ chế đánh giá đa dạng — portfolio số, dự án trên thực địa trên nền tảng, chứng nhận kỹ năng bên ngoài — bổ sung cho phương pháp thi truyền thống.
(d) Tham gia và đóng góp vào quá trình xây dựng khung công nhận chứng nhận số khu vực ASEAN, học theo mô hình EDC của EU (OECD, 2023).
13.3. Giai đoạn 3 — Dài hạn (5-10 năm)
(a) Xây dựng khung năng lực nền tảng quốc gia cho Việt Nam, kết hợp khung DigComp của EU và bối cảnh thực tiễn của kinh tế nền tảng tại Việt Nam.
(b) Thiết lập không gian thử nghiệm (sandbox) giáo dục nền tảng, nơi các trường được thử nghiệm mô hình đào tạo mới trong khuôn khổ linh hoạt nhưng được giám sát (Đường Vân Thành et al., 2024).
(c) Phát triển quan hệ đối tác chiến lược giữa trường đại học và nền tảng công nghệ Việt Nam, hướng tới mục tiêu: trường đại học đào tạo nhân lực chất lượng cao, nền tảng cung cấp dữ liệu và môi trường thực hành, sinh viên được lợi ích kép từ cả hai bên.
(d) Tham gia vào tiếng nói học thuật vào quá trình hoàn thiện khung pháp lý về lao động nền tảng và bảo vệ dữ liệu cá nhân, dựa trên nghiên cứu thực nghiệm (Hà Lê Hải, 2026; Zuboff, 2023).
14. Phân tích chuyên sâu: khi nền tảng định hình tri thức
14.1. Thuật toán gợi ý và kiến tạo tri thức
Một trong những tác động sâu sắc nhất — nhưng ít được thảo luận — của kinh tế nền tảng đối với giáo dục đại học là cách nền tảng định hình tri thức mà sinh viên tiếp cận. Khi sinh viên tìm kiếm thông tin trên Google, xem video trên YouTube, đọc bài trên Facebook, thuật toán gợi ý quyết định nội dung nào xuất hiện trước, nội dung nào bị chìm. Zuboff (2023) gọi đây là "xuất bản hành vi" (behavioral publication) — nền tảng không chỉ phản ánh sở thích của bạn mà định hình sở thích của bạn.
Trong bối cảnh này, giáo dục đại học có trách nhiệm trang bị sinh viên năng lực tư duy phản biện thuật toán — khả năng nhận diện: (a) tại sao một nội dung xuất hiện trong feed của mình, (b) nội dung nào bị ẩn bởi thuật toán, (c) làm thế nào để thoát khỏi "buồng vang thông tin" (filter bubble) và tiếp cận góc nhìn đa chiều.
Rauscher (2021), thông qua phân tích ngôn ngữ chính sách và kinh tế, chỉ ra rằng cả chính trị gia lẫn giới kinh doanh thường mô tả nền tảng bằng ngôn ngữ tích cực — "cơ hội", "sáng tạo", "tự do" — trong khi bỏ qua những tác động tiêu cực về thao túng thông tin và thao túng hành vi. Giáo dục đại học, với vai trò thiết chế phê phán, nên bù đắp sự mất cân bằng này.
14.2. AI tạo sinh và tương lai của đánh giá học tập
ChatGPT, Claude, Gemini — các mô hình ngôn ngữ lớn — đặt ra câu hỏi gay gắt cho giáo dục đại học: nếu sinh viên có khả năng nhờ AI viết bài luận, giải toán, viết code, thì phương pháp đánh giá dựa trên bài luận và bài kiểm tra có còn hiệu quả không?
Câu trả lời không đơn giản là "cấm AI" — điều đó không khả thi và không trong thực tiễn. Thay vào đó, giáo dục đại học nên: (a) thiết kế bài tập yêu cầu tư duy mức cao — phân tích, đánh giá, sáng tạo — thay vì tái hiện thông tin, (b) yêu cầu sinh viên sử dụng AI như công cụ và phản biện kết quả AI, (c) phát triển phương pháp đánh giá không dễ sao chép — thảo luận, thuyết trình, dự án nhóm ở nhiều nơi.
Poutanen, Kovalainen và Rouvinen (2019) chỉ ra rằng trong nền kinh tế nền tảng, chính khả năng sử dụng AI như công cụ — và biết giới hạn của AI — là một kỹ năng cơ bản. Giáo dục đại học nên đưa AI vào lớp học như một đối tượng nghiên cứu, công cụ hỗ trợ, và chủ đề thảo luận đạo đức, thay vì coi nó như mối đe dọa cần bịt kín.
14.3. "Nền tảng hóa" nghiên cứu đại học
Cuối cùng, cần lưu ý rằng bản thân hoạt động nghiên cứu đại học cũng đang bị "nền tảng hóa" — từ việc xuất bản trên các nền tảng học thuật (Elsevier, Springer, Wiley), sử dụng các nền tảng trích dẫn (Google Scholar, Scopus), đến việc phụ thuộc vào các nền tảng AI (Elicit, Consensus) để tổng quan tài liệu.
Athique và Parthasarathi (2020) nhắc nhở rằng quá trình nền tảng hóa làm thay đổi quyền lực giữa các bên tham gia: khi nghiên cứu đại học phụ thuộc vào nền tảng xuất bản tư nhân, nền tảng đó kiểm soát việc ai được xuất bản, ai được đọc, và điều kiện truy cập. Giáo dục đại học Việt Nam — thông qua các tạp chí mở của mình và các kho lưu trữ số — nhiều khả năng đưa vào vào phong trào xuất bản mở (open access), giảm bớt sự phụ thuộc vào nền tảng xuất bản quốc tế.
15. Nhận xét cuối cùng: giáo dục đại học trong kỷ nguyên nền tảng
Giáo dục đại học Việt Nam đang đứng trước một ngã rẽ lịch sử. Một bên là con đường duy trì hiện trạng — chương trình đào tạo cố định, phương pháp giảng dạy truyền thống, hệ thống đánh giá dựa trên bài kiểm tra và bằng cấp — trong bối cảnh kinh tế nền tảng đang biến đổi nhanh chóng mọi khía cạnh của xã hội. Bên kia là con đường cải tổ sâu sắc — tái cấu trúc chương trình theo mô hình module linh hoạt, tích hợp năng lực nền tảng vào đào tạo nền tảng, xây dựng liên kết thực chất với hệ sinh thái nền tảng, và tham gia vào vào khung chính sách công.
Con đường thứ hai rõ ràng khó khăn hơn — nó đòi hỏi thay đổi tư duy từ cả quản lý trường, giảng viên, sinh viên, và cơ quan quản lý nhà nước. Nhưng cái giá của không thay đổi — sinh viên tốt nghiệp với kỹ năng lỗi thời, trường đại học mất vị trí trong hệ sinh thái tri thức, và Việt Nam tụt hậu trong cuộc đua nền kinh tế nền tảng — cần cao hơn nhiều.
Những khuyến nghị trong bài viết — từ bảy năng lực nền tảng then chốt, lộ trình triển khai ba giai đoạn, đến xây dựng trung tâm nghiên cứu và không gian thử nghiệm — không phải là công thức hoàn hảo. Chúng là điểm xuất phát cho một cuộc thảo luận cần được tiếp tục: trong các hội thảo khoa học, trên các tạp chí chuyên ngành, giữa giảng viên và sinh viên, giữa trường đại học và doanh nghiệp nền tảng, giữa nhà nghiên cứu và người hoạch định chính sách.
Kinh tế nền tảng sẽ tiếp tục phát triển — với hoặc không có sự tham gia của giáo dục đại học Việt Nam. Câu hỏi là: giáo dục đại học sẽ là chủ thể định hình sự phát triển đó, hay chỉ là khách hàng thụ động của các nền tảng do người khác tạo ra?
Tài liệu tham khảo
Athique, Adrian; Parthasarathi, Vibodh (2020). Platform Economy and Platformization. In: The Platform Society. Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-44563-8_1
Đặng Thị Việt Đức (2022). Digital Economy Model in Vietnam. VNU Journal of Science: Policy and Management. DOI: 10.25073/2588-1116/vnupam.4345
Đường Vân Thành; Ashwill, Mark; Hoàng Anh Tuấn (2024). Redefining Higher Education in Vietnam in the Digital Age. In: Internationalization of Higher Education in Vietnam. Springer. DOI: 10.1007/978-3-031-61838-3_1
Gamage, Kelum A. A.; Dehideniya, Shyama C. P. (2025). Unlocking Career Potential: How Micro-Credentials Are Revolutionising Higher Education and Lifelong Learning. Education Sciences, 15(5), 525. DOI: 10.3390/educsci15050525
Hà Lê Hải (2026). Regulatory Policy for the Agent Economy in the Digital Age: Lessons for Vietnam. International Journal of Social Science and Humanitarian Research, 9(5). DOI: 10.47191/ijsshr/v9-i5-67
Hao, Tengyue; Rasiah, Rajah; Mustafa, Sohaib (2026). Digital Infrastructure, SME E-Commerce, and Economic Growth: Evidence from China's Platform Economy. Economies, 14(2), 40. DOI: 10.3390/economies14020040
Harman, Grant; Hayden, Martin; Phạm Thanh Nghĩ (2009). Higher Education in Vietnam: Reform, Challenges and Priorities. In: Higher Education and the Global Financial Crisis. Springer. DOI: 10.1007/978-90-481-3694-0_1
Kovalainen, Anne; Vallas, Steven P.; Poutanen, Seppo (2019). Theorizing Work in the Contemporary Platform Economy. In: Digital Work in the Platform Economy. Routledge. DOI: 10.4324/9780429467929-3
Meijerink, Jeroen; Jansen, Giedo; Daskalova, Victoria (2021). Platform Economy Puzzles: The Need for a Multidisciplinary Perspective on Gig Work. In: Platform Economies. Edward Elgar Publishing. DOI: 10.4337/9781839100284.00009
OECD (2023). Micro-credentials for Lifelong Learning and Employability. OECD Education Working Papers. DOI: 10.1787/9c4b7b68-en
Poutanen, Seppo; Kovalainen, Anne; Rouvinen, Petri (2019). Digital Work in the Platform Economy. In: Digital Work in the Platform Economy. Routledge. DOI: 10.4324/9780429467929-1
Rauscher, Natalie (2021). Corpus Analysis: Automation, the Future of Work, and the Platform Economy Reflected in Political and Media Discourse. In: Language, Discourse, and Robots. Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-82307-8_4
Schor, Juliet B.; Vallas, Steven P. (2023). Labor and the Platform Economy. In: The Cambridge Handbook of Platform Work and the New Economy. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781108865630.007
Shapoval, Oleksii (2025). The Role of Micro-credentials in Bridging the Skills Gap between Higher Education and the Platform Economy. In: CIKE Conference Proceedings. DOI: 10.53486/cike2024.14
Stanford, Jim (2021). The Past, Present and Future of Gig Work. In: Platform Economies. Edward Elgar Publishing. DOI: 10.4337/9781839100284.00011
Trần Mai Uóc (2025). Digital Transformation in Higher Education in Vietnam Today. In: Educação Contemporânea. DOI: 10.56083/edcont.978-65-83227-11-9_5
Tri, Nguyễn Minh; Hoàng Phạm Duy (2023). The Impact of Digital Transformation in Higher Education: The Case Study from Vietnam. Journal of Higher Education Theory and Practice, 23(5). DOI: 10.33423/jhetp.v23i5.5922
Nguyễn Thị Giang (2026). Governing Platform Work in the Digital Economy: Comparative Policy Models in Southeast Asia and Pathways for Vietnam. Economies, 14(6), 214. DOI: 10.3390/economies14060214
Zuboff, Shoshana (2023). The Age of Surveillance Capitalism. In: Surveillance Capitalism and Platform Policing. Routledge. DOI: 10.4324/9781003320609-27