Với tầm nhìn AI-First University, sau hội nghị tổng kết HK SP26, lắng nghe những triển khai pilot tại các campus, bên dưới đây là phác thảo định hướng và lộ trình triển khai đào tạo và học thuật, các Khoa/Bộ môn, InnoLab có căn cứ để làm KH hành động cho những HK tiếp theo của năm 2026.

I. NÂNG TẦM GIÁ TRỊ FPTU 2026: TỪ “LEARNING TO WORK” SANG “LEARNING TO CREATE & LEAD”

Định hướng trọng tâm năm 2026 chuyển dịch mạnh mẽ từ việc đào tạo nguồn lực chất lượng cao sang đào tạo những người Kiến tạo và Dẫn dắt, với 3 trụ cột giá trị:

RBL (Research-Based Learning) từ năm nhất: Không chỉ học giáo trình, sinh viên bắt đầu rèn luyện kỹ năng đặt câu hỏi nghiên cứu và tư duy dựa trên bằng chứng (Evidence-based) ngay từ các môn cơ sở.


OJT (Học kỳ 6) – Chuyên gia ứng dụng AI: Sinh viên cần thể hiện năng lực sử dụng AI như một “Cộng sự” (Learning Partner), thành thạo Promet Engineering để tối ưu hóa hiệu suất công việc tại doanh nghiệp.


Trải nghiệm Khởi nghiệp (Học kỳ 7++): Tinh thần khởi nghiệp trở thành bản sắc (Entrepreneurship as Identity). Sinh viên tham gia vào các Startup Studio hoặc dự án Student-led Ventures để giải quyết các vấn đề thực tế

I. LỘ TRÌNH PHÁT TRIỂN GIÁ TRỊ SINH VIÊN (YEAR 1 -> YEAR 3)

Năm thứ nhất (Khám phá & Nền tảng):

• Tập trung trụ cột DISCOVER: Học cách đặt vấn đề và thu thập dữ liệu thông qua RBL cơ sở.
• Sử dụng AI để cá nhân hóa lộ trình học tập (Learner Agency).

Năm thứ hai (Chuyên sâu & Maker Mindset):

• Áp dụng RBL vào các môn chuyên ngành.
• Xây dựng tư duy Maker & Builder: Sinh viên bắt đầu xây dựng các sản phẩm thực và đóng góp cho cộng đồng nguồn mở.
• Thực tập tại doanh nghiệp (OJT) với vị trí “Co-builder” thay vì chỉ là người học việc.
• Ứng dụng AI chuyên nghiệp để giải quyết các bài toán của ngành.

Năm thứ ba – Học kỳ 7-8-9 (Khởi nghiệp & Nghiên cứu):

• Thực hành trụ cột CREATE: Triển khai dự án khởi nghiệp hoặc tham gia các dự án nghiên cứu.
• Hoàn thiện KLTN với tư duy hệ thống và đạo đức công nghệ.

II. SƠ ĐỒ BACK-TRACKING: TỪ ĐẦU RA KIẾN TẠO NGƯỢC VỀ NỀN TẢNG

Giúp sinh viên hiểu những gì cần chuẩn bị từ sớm để đạt được mục tiêu cao nhất khi tốt nghiệp:

Nguyên tắc cốt lõi: Để có một KLTN có tính nghiên cứu tốt ở năm cuối, sinh viên phải có tư duy nghiên cứu chuyên ngành ở năm 2, và kỹ năng đặt vấn đề/sử dụng AI layer ở năm nhất.

Đây cũng là lộ trình gợi ý để giảng viên các khoa/BM triển khai đồng thời không chỉ cho SV năm cuối mà “lần ngược” lại cho sinh viên (khác) đang học năm 2, năm 1. Cách làm này tạo ra cơ hội cho sinh viên năm cao hơn tham gia “mentor” cho sinh viên năm dưới mình.