Tác giả: AWS Public Sector Blog Team
Ngày phát hành: 12 JAN 2026
Chuyên mục: Artificial Intelligence, Customer Solutions, Higher education, Public Sector

Đại học Boise State phục vụ 30.000 sinh viên và 1.400 giảng viên, trở thành trường đại học lớn nhất của Idaho. Đến năm 2024, sinh viên và giảng viên trên toàn trường đã sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng việc áp dụng còn rời rạc—một số trả tiền đăng ký các giải pháp có sẵn, trong khi những người khác sử dụng các phiên bản miễn phí. Đối với một trường đại học đang theo đuổi trạng thái nghiên cứu R1, cách tiếp cận chắp vá này không bền vững.

Trường đại học phải đối mặt với ba rào cản trong việc mở rộng quyền truy cập. Giấy phép cá nhân sẽ tốn hơn 7 triệu đô la hàng năm. Các quy định của Đạo luật Quyền riêng tư và Giáo dục Gia đình (FERPA) ngăn cản việc sử dụng các công cụ thương mại có thể đào tạo các mô hình AI dựa trên dữ liệu sinh viên. Và sự phụ thuộc vào nhà cung cấp (vendor lock-in) sẽ hạn chế tính linh hoạt khi công nghệ phát triển. Làm việc với Amazon Web Services (AWS), một nhóm ba người của Boise State đã xây dựng boisestate.ai, một nền tảng AI tùy chỉnh, chỉ trong sáu tháng. Giải pháp này cung cấp cho toàn bộ khuôn viên trường quyền truy cập vào nhiều mô hình trong khi cắt giảm chi phí mỗi người dùng hơn 80%.

Cân bằng chi phí, tuân thủ và công bằng

Các gói đăng ký AI thương mại đặt ra những thách thức liên kết với nhau cho Boise State. Là một trường đại học công lập hoạt động theo quy định của FERPA, Boise State không thể sử dụng các công cụ thương mại có thể đào tạo các mô hình AI bằng tương tác của sinh viên hoặc dữ liệu của tổ chức—một rào cản tuân thủ đã loại bỏ nhiều lựa chọn khả thi. Trong khi đó, những sinh viên có khả năng chi trả các gói đăng ký cá nhân có quyền truy cập vào các khả năng AI mạnh mẽ hơn so với các bạn cùng trang lứa, tạo ra một hệ thống hai cấp độ gây bất lợi cho sinh viên dựa trên khả năng tài chính.

Sự phụ thuộc vào nhà cung cấp (vendor lock-in) đặt ra một mối lo ngại khác. Việc cam kết với cách tiếp cận của một nhà cung cấp duy nhất sẽ hạn chế cách giảng viên và nhà nghiên cứu có thể áp dụng AI khi công nghệ phát triển. Phil Merrell, giám đốc điều hành kiến trúc đám mây và đổi mới tại Boise State, cho biết: “Chúng tôi muốn duy trì quyền tự do lựa chọn và thay đổi các mô hình phù hợp nhất”.

Chỉ riêng yếu tố kinh tế đã khiến các gói đăng ký thương mại trở nên quá đắt đỏ. Với 20 đô la mỗi người dùng mỗi tháng, việc cung cấp các gói đăng ký dịch vụ AI cao cấp cho toàn bộ sinh viên trong trường sẽ lên tới 7,2 triệu đô la hàng năm. Merrell nói: “Điều đó đơn giản là không bền vững ở quy mô lớn đối với chúng tôi”. Mặc dù có các lựa chọn chi phí thấp hơn, nhưng những lựa chọn này thường đòi hỏi những sự thỏa hiệp đáng kể—chỉ có quyền truy cập vào các mô hình ngôn ngữ cũ hơn, kém khả năng hơn hoặc chức năng hạn chế sẽ làm suy yếu cam kết của họ trong việc cung cấp các tài nguyên tiên tiến cho tất cả sinh viên.

Merrell biết rằng trường đại học cần một cách tiếp cận khác. Nhóm của ông bắt đầu khám phá cách xây dựng một giải pháp trên AWS có thể mang lại khả năng chi trả và quyền truy cập AI tiên tiến mà không phải hy sinh sự tuân thủ, công bằng hoặc tính linh hoạt.

Làm việc với AWS theo mô hình dựa trên mức tiêu thụ

Boise State đã sử dụng AWS trong tám năm khi bắt đầu khám phá các giải pháp AI vào tháng 12 năm 2024. Mối quan hệ hiện có này đã chứng tỏ giá trị—AWS không yêu cầu chi phí vốn trả trước lớn. Thay vào đó, AWS hoạt động theo mô hình dựa trên mức tiêu thụ, nơi khách hàng chỉ trả tiền cho những gì họ sử dụng. Đối với một trường đại học phải cân nhắc từng đồng, điều này có nghĩa là nhóm có thể bắt đầu nhỏ và mở rộng quy mô mà không cần cam kết chi phí đăng ký cố định. Merrell nói: “Mô hình đó hoạt động rất tốt với giáo dục đại học, nơi chúng tôi không phải thực hiện những khoản chi phí vốn trả trước khổng lồ này”.

Làm việc chặt chẽ với trường đại học, Kat Ciovacco, quản lý tài khoản AWS, đã giúp Boise State ánh xạ các giải pháp công nghệ với các kết quả mong muốn. Ciovacco nói: “Chúng tôi luôn tập trung không phải vào những gì chúng tôi muốn, mà vào những gì cộng đồng cần để chúng tôi có thể cung cấp”. Quá trình bắt đầu bằng các buổi demo và thuyết trình, làm việc ngược lại từ các kết quả mà trường đại học muốn đạt được. Trường đại học cũng đã làm việc với Đối tác AWS ScaleCapacity để xây dựng một pipeline tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) cho phép người dùng tải lên tài liệu và tích hợp chúng vào các cuộc trò chuyện AI.

Vào đầu năm 2025, trường đại học đã chạy thử nghiệm để hiểu nhu cầu của khuôn viên trường. Đến tháng 3 năm 2025, nhóm đã khởi động phát triển với một mục tiêu đầy tham vọng: cung cấp phiên bản đầu tiên của boisestate.ai vào học kỳ mùa thu vào tháng 9.

Xây dựng nền tảng đa mô hình trên Amazon Bedrock

Được AWS hỗ trợ, nhóm nhỏ của Boise State đã xây dựng nền tảng chỉ trong sáu tháng. Ngày nay, nền tảng AI dựa trên web boisestate.ai phục vụ toàn bộ trường đại học thông qua một giao diện duy nhất. Nền tảng này có trải nghiệm trò chuyện quen thuộc với các tài nguyên kiến thức AI tích hợp, chẳng hạn như các ví dụ về lời nhắc (prompts) và hướng dẫn sử dụng có trách nhiệm, được thiết kế để khuyến khích các thói quen AI tốt.

Nền tảng này cũng bao gồm các trợ lý tùy chỉnh—giao diện AI được ghép nối với các hướng dẫn cụ thể và tài liệu đã tải lên. Giảng viên có thể tạo một trợ lý cho lớp học của mình bằng cách tải lên giáo trình và tài liệu đọc, và sinh viên có thể đặt câu hỏi về bài tập và ngày đến hạn.

Amazon Bedrock cung cấp nền tảng cho boisestate.ai, cho phép người dùng truy cập vào nhiều mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm Amazon Nova, Anthropic Claude và Meta Llama. Người dùng có thể chọn mô hình phù hợp với nhu cầu của họ, cho dù họ cần một cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn, hiệu quả về chi phí hay các khả năng mới nhất. Merrell nói: “Thật tuyệt vời khi mang lại cho cộng đồng trường đại học của chúng tôi sự linh hoạt để chọn bất kỳ mô hình nào mà họ cảm thấy phù hợp với chuyên ngành của mình”.

Hỗ trợ cách tiếp cận đa mô hình này, giao diện người dùng (front end) được lưu trữ trong các bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), trong khi API backend chạy trong các container. Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) cho PostgreSQL xử lý dữ liệu người dùng và Amazon DynamoDB lưu trữ các cuộc trò chuyện và tin nhắn. Các hàm AWS Lambda cung cấp năng lượng cho các công cụ phi máy chủ (serverless) mở rộng khả năng, bao gồm tích hợp với Semantic Scholar, một cơ sở dữ liệu các tạp chí học thuật. Để duy trì sự tuân thủ, AWS Control Tower cho phép các tài khoản được quản lý tập trung kế thừa các cài đặt bảo mật phù hợp với yêu cầu của FERPA.

Đạt được 80% tiết kiệm chi phí với tăng trưởng tự nhiên

Với AWS, Boise State đặt mục tiêu ba đô la mỗi người dùng mỗi tháng, và mức sử dụng hiện tại thấp hơn mục tiêu đó—tiết kiệm chi phí hơn 80% so với chi phí hàng năm 7,2 triệu đô la của các gói đăng ký thương mại cá nhân. Thay vì vội vàng quảng bá rầm rộ trên toàn trường, trường đại học đã áp dụng cách tiếp cận ra mắt mềm (soft launch) trong học kỳ đầu tiên, ưu tiên chất lượng và trải nghiệm người dùng trong khi thu thập phản hồi trước khi triển khai rộng rãi hơn. Mặc dù tiếp thị tối thiểu, việc áp dụng đã tăng trưởng tự nhiên theo từng tháng.

Phản hồi của giảng viên cũng rất tích cực, ngay cả trong số những người ban đầu hoài nghi về AI trong giáo dục. Merrell nói: “Tôi phải khen ngợi những người trong trường đã sẵn sàng tham gia, xắn tay áo lên và học hỏi. Chúng tôi đang tham gia vào công việc khó khăn, phức tạp để tìm ra giải pháp cho vấn đề đó với tư cách là một trường đại học”. Nền tảng này cũng đã gắn kết các phòng ban lại với nhau theo những cách mới. Ví dụ, các nhà thiết kế hướng dẫn giờ đây có thể tạo và chia sẻ các trợ lý để giúp đỡ các nhiệm vụ như xây dựng các tiêu chí chấm điểm bài tập (assignment rubrics), mà giảng viên điều chỉnh cho các khóa học của họ.

Trong tương lai, trường đại học có kế hoạch tích hợp boisestate.ai sâu hơn với các hệ thống trong khuôn viên trường. Sinh viên sẽ có thể hỏi về cố vấn học tập của mình, tìm kiếm các khóa học phù hợp với lịch trình của họ và tương tác với các bài tập Canvas của họ—tất cả thông qua cuộc trò chuyện tự nhiên với AI hiểu nhu cầu của họ trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư và bảo mật.

Bài học cho các trường đại học khác

Với boisestate.ai hiện đang hoạt động và phát triển, Merrell đưa ra một số bài học cho các đồng nghiệp trong giáo dục đại học:

• Bắt đầu với một trọng tâm hẹp.
• Kết nối dự án với lợi tức đầu tư.
• Kiểm tra các thỏa thuận AWS hiện có trong khuôn viên trường.
• Biết rằng các nhóm nhỏ có thể thành công.

Cách tiếp cận của Boise State cung cấp một lộ trình cho các tổ chức khác đang vật lộn với việc áp dụng AI. Trường đại học đã xây dựng một nền tảng xử lý các thách thức cốt lõi—chi phí, tuân thủ và công bằng—trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát dữ liệu của họ. Làm việc với AWS, họ đã tạo ra một hệ thống cung cấp cho mọi người trong khuôn viên trường quyền truy cập vào các công cụ AI mà không vượt quá ngân sách hoặc ảnh hưởng đến bảo mật.

Tìm hiểu cách AWS giúp các tổ chức giáo dục đổi mới với AI tạo sinh.

Đọc các câu chuyện liên quan trên Blog AWS Public Sector

• Làm được nhiều hơn với ít hơn trong giáo dục đại học: Cách các tổ chức thúc đẩy hiệu quả với AI và tự động hóa trên AWS
• Bảy bài học kinh nghiệm: Thúc đẩy việc áp dụng AWS Cloud trong nghiên cứu tại Đại học Saint Louis
• Claude for Education hiện có sẵn trên AWS Marketplace

TAGS: Artificial Intelligence, AWS Public Sector, customer story, higher education

Về tác giả

AWS Public Sector Blog Team
Nhóm Blog AWS Public Sector viết bài cho các lĩnh vực chính phủ, giáo dục và phi lợi nhuận trên toàn cầu. Tìm hiểu thêm về AWS cho khu vực công bằng cách truy cập trang web của chúng tôi (https://aws.amazon.com/government-education/), hoặc theo dõi chúng tôi trên Twitter (@AWS_gov, @AWS_edu, và @AWS_Nonprofits).