PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam phát biểu tại hội thảo quốc tế về bảo đảm chất lượng dựa trên dữ liệu tại ĐHQG-HCM, tháng 7/2026. Ảnh: ĐHQG-HCM/CEA-VNUHCM.

Một trường đại học có thể sở hữu rất nhiều dữ liệu: kết quả học tập, chuẩn đầu ra, phản hồi của sinh viên, tình hình việc làm sau tốt nghiệp, hoạt động nghiên cứu, nhân lực, tài chính, cơ sở vật chất. Nhưng có dữ liệu không đồng nghĩa với việc dữ liệu ấy thực sự giúp nhà trường biết mình đang làm tốt ở đâu, yếu ở đâu và cần thay đổi điều gì.

Khoảng cách đó là vấn đề PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam theo đuổi khá rõ trong các hoạt động chuyên môn của bà gần đây. Thay vì xem bảo đảm chất lượng chủ yếu như quá trình chuẩn bị minh chứng để vượt qua một đợt kiểm định, bà đặt trọng tâm vào việc đưa dữ liệu trở lại hoạt động quản trị thường ngày của trường đại học.

PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam hiện là Giám đốc Trung tâm Kiểm định chất lượng giáo dục, Đại học Quốc gia TP.HCM, Chủ tịch Hội đồng Kiểm định chất lượng giáo dục của Trung tâm. Hồ sơ chuyên môn của đơn vị ghi nhận bà đã tham gia kiểm định 42 cơ sở giáo dục và 323 chương trình đào tạo, đồng thời tham gia xây dựng các khung và tiêu chuẩn kiểm định ở cấp quốc gia. Bà cũng là đánh giá viên quốc tế của Cơ quan Bảo đảm Chất lượng Giáo dục Đại học Vương quốc Anh (QAA).

Từ bộ hồ sơ kiểm định đến câu hỏi dữ liệu có giúp trường tốt lên không

Tháng 3/2026, khi trao đổi về bảo đảm chất lượng và hội nhập giáo dục đại học, PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam nhấn mạnh một điểm đáng chú ý: bảo đảm chất lượng không dừng ở kiểm tra hay một kỳ đánh giá. Nó cần trở thành một quá trình có sự tham gia của lãnh đạo, giảng viên, cán bộ, sinh viên và các bên liên quan, với việc cải tiến được thực hiện liên tục chứ không chờ đến thời điểm kiểm định mới bắt đầu.

Cách nhìn ấy được cụ thể hóa hơn trong tháng 7. Tại hội thảo về bảo đảm chất lượng dựa trên dữ liệu tổ chức ở Đại học Quốc gia TP.HCM, PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam chỉ ra một nghịch lý khá phổ biến: các trường ngày càng có nhiều dữ liệu, nhưng khả năng khai thác chúng cho quản trị, ra quyết định và cải tiến chất lượng vẫn hạn chế.

PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam trình bày về hệ thống bảo đảm chất lượng bên trong tại Workshop 2 của dự án InnoAIQA-VN, Trường Đại học Tây Nguyên, tháng 5/2026.

Vấn đề vì thế không chỉ nằm ở việc số hóa thêm hồ sơ. Nếu dữ liệu vẫn được thu thập riêng lẻ để phục vụ báo cáo, một trường đại học có thể sở hữu nhiều hệ thống nhưng vẫn khó trả lời những câu hỏi rất thực tế: một chương trình đào tạo đang cải thiện hay đi xuống, sinh viên gặp khó khăn ở giai đoạn nào, chuẩn đầu ra được đáp ứng đến đâu, hay một quyết định đã tạo ra thay đổi gì.

Ở chương trình tháng 7, các nội dung thực hành đi sâu vào xây dựng hệ thống chỉ số hiệu quả, kiến trúc dữ liệu, bảng điều khiển quản trị và phân tích minh chứng. Các đơn vị tham dự còn xây dựng bản đồ KPI, phác thảo dashboard và kế hoạch hành động 90 ngày. Đây là bước dịch chuyển đáng chú ý từ việc “có số liệu” sang tổ chức dữ liệu sao cho người quản lý có thể sử dụng được.

Điều này cũng chạm tới một công việc PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam đã nghiên cứu từ trước. Một công trình đồng tác giả của bà từng xây dựng bộ chỉ số đo lường hiệu quả chương trình đào tạo đại học trong lĩnh vực kỹ thuật và công nghệ. Những hoạt động năm 2026 mở rộng câu hỏi ấy sang một môi trường mới, khi các trường có lượng dữ liệu lớn hơn và thêm những công cụ AI có khả năng xử lý, tổng hợp thông tin nhanh hơn.

AI có thể hỗ trợ bảo đảm chất lượng, nhưng không tự tạo ra chất lượng

AI xuất hiện trong mạch công việc này không phải như một chiếc máy có thể tự động kết luận trường nào tốt hay chương trình nào đạt chất lượng.

Tháng 5/2026, tại workshop của dự án InnoAIQA-VN ở Trường Đại học Tây Nguyên, PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam trình bày về hệ thống bảo đảm chất lượng bên trong của các cơ sở giáo dục đại học. Chương trình đồng thời bàn đến kho dữ liệu bảo đảm chất lượng tích hợp AI, năng lực AI của người học và đội ngũ, bảo mật dữ liệu, đạo đức và các thách thức khi ứng dụng công nghệ này. Dự án InnoAIQA-VN do ThS. Hồ Đắc Hải Miên làm trưởng dự án; PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam là chuyên gia tham gia chương trình, không phải người được nguồn xác định là chủ nhiệm dự án.

PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam tham gia tọa đàm về tác động của AI đối với bảo đảm chất lượng bên trong giáo dục đại học tại Workshop 2, tháng 5/2026.

Chi tiết phân vai này quan trọng, bởi bản thân bảo đảm chất lượng cũng đòi hỏi cách nhìn chính xác về dữ liệu và trách nhiệm. AI có thể giúp đọc một kho thông tin lớn, hỗ trợ xây dashboard hoặc nhận diện những điểm cần chú ý; nhưng chất lượng của kết quả vẫn phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào, tiêu chí đánh giá và cách con người sử dụng kết quả phân tích.

Các nhóm tham gia InnoAIQA-VN đã thử nhiều hướng khác nhau: trợ lý AI phục vụ bảo đảm chất lượng, dashboard giám sát đào tạo, rà soát chương trình theo chuẩn đầu ra, quản lý dữ liệu bảo đảm chất lượng bên trong. Những sản phẩm này thuộc các cơ sở giáo dục tham gia dự án, không phải sản phẩm cá nhân của PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam. Vai trò của bà trong chương trình được xác định ở phần chia sẻ chuyên môn về hệ thống bảo đảm chất lượng bên trong.

Cách tiếp cận ấy tránh một nhầm lẫn đang dễ xảy ra khi AI đi vào giáo dục: biến một công cụ hỗ trợ thành lời giải thay thế cho hoạt động chuyên môn. Với kiểm định và bảo đảm chất lượng, việc máy có thể tổng hợp hàng nghìn dòng dữ liệu không đồng nghĩa máy có thể tự xác định một chương trình đào tạo có đang tạo ra giá trị cho người học hay không.

Từ nhìn lại quá khứ đến nhận diện rủi ro phía trước

Chuỗi công việc năm 2026 của PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam còn cho thấy thêm một hướng dịch chuyển. Nếu kiểm định truyền thống thường nhìn vào những gì cơ sở giáo dục đã thực hiện, quản trị rủi ro buộc nhà trường phải đặt câu hỏi về những gì có thể xảy ra tiếp theo.

Trong hai ngày 17–18/9/2026, Trung tâm Kiểm định chất lượng giáo dục – ĐHQG-HCM ấn định chương trình quốc tế về quản lý rủi ro đối với cơ sở giáo dục đại học trong bối cảnh quốc tế hóa và kỷ nguyên AI, với PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam là một trong các báo cáo viên. Nội dung chương trình đi từ nhận diện môi trường rủi ro, các tình huống trong kỷ nguyên AI đến mô phỏng ứng phó khủng hoảng và xây dựng kế hoạch hành động cho từng cơ sở giáo dục. Vì chương trình đang diễn ra đúng thời điểm bài viết này được chuẩn bị, chưa có cơ sở để đưa kết quả hội thảo vào bài.

Tháng 8 vừa qua, PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam cũng được bổ nhiệm làm Giám đốc Trung tâm Khảo thí và Đánh giá chất lượng đào tạo ĐHQG-HCM. Bà có nền tảng khá khác biệt với nhiều chuyên gia giáo dục: tốt nghiệp kỹ sư kỹ thuật điện tử, học thạc sĩ kỹ thuật hệ thống công nghiệp rồi tiến sĩ logistics và quản lý chuỗi cung ứng trước khi đi sâu vào bảo đảm, kiểm định chất lượng giáo dục đại học. Bà được công nhận học hàm phó giáo sư năm 2015.

Nhìn riêng từng hoạt động, dữ liệu, AI hay quản trị rủi ro đều không phải khái niệm mới. Điểm đáng theo dõi nằm ở cách chúng đang được nối vào cùng một bài toán: làm sao để bảo đảm chất lượng trở thành hệ thống giúp trường đại học phát hiện vấn đề và cải tiến, thay vì một công việc tăng tốc trước mỗi đợt kiểm định.

Với PGS.TS. Lê Ngọc Quỳnh Lam, hướng đi năm 2026 khá nhất quán: từ xây dựng văn hóa chất lượng, sử dụng dữ liệu trong quản trị, trao đổi về AI đến đưa quản trị rủi ro vào câu chuyện bảo đảm chất lượng. Không phải công nghệ nào cũng tạo ra một trường đại học tốt hơn. Nhưng khi chất lượng được đo bằng dữ liệu phù hợp, được đặt trong cơ chế ra quyết định và được kiểm tra bằng kết quả thực tế, những bộ hồ sơ kiểm định mới có cơ hội trở thành công cụ cải tiến chứ không chỉ là đích đến của một kỳ đánh giá.