KHUNG THAM CHIẾU ĐÀO TẠO AI THEO NIST/ISO & MLOPS CHO CHUYỂN ĐỔI SỐ CÔNG – TỪ LỚP HỌC ĐẾN VẬN HÀNH: ĐỐI SÁNH CHƯƠNG TRÌNH VÀ KHUYẾN NGHỊ

Tóm tắt

Bài báo đề xuất khung tham chiếu đào tạo AI tích hợp NIST AI RMF, ISO/IEC 23894–42001 và MLOps, nhằm thu hẹp khoảng cách giữa lớp học và vận hành trong chuyển đổi số hành chính công Việt Nam. Khung dựa trên ba trụ cột (quản trị rủi ro, hệ thống quản lý AI, MLOps) và được áp dụng đối sánh 7 chương trình cử nhân AI qua rubric artefact (Y/P/U) trên 5 cụm A - E, đồng thời so sánh với MOOCs (Coursera, Udemy). Kết quả cho thấy cụm A - B (bối cảnh, nền tảng, mô hình) được phủ khá tốt (10/14 minh chứng), trong khi cụm C - D - E (MLOps, governance, capstone) thiếu hụt rõ rệt (2/21 minh chứng).

Bài báo đưa ra hai mức cải tiến: Mức 1 - vá nhanh bằng học liệu trực tuyến với artefact chạy được trên lab; Mức 2 - toàn diện, xây dựng module nội bộ gắn bối cảnh Việt Nam (dịch vụ công, dữ liệu, pháp lý, governance, capstone có SLA & hậu kiểm). Gói CMOC (4 module), lộ trình 12 tuần và artefact mẫu giúp tiến tới chuẩn “ready-to-serve” cho hai cấp chính quyền.