Nilai tinggi belum tentu siap kerja
Masalah ini terlihat jelas saat perusahaan mencari tenaga kerja. Van mencontohkan saat ia merekrut AI Engineer untuk program VinIF di Vietnam. Kandidat yang datang berasal dari jurusan matematika di universitas terbaik dengan nilai yang sangat bagus.
Tapi faktanya membagongkan sekali. Meski punya nilai tinggi, sebagian besar karyawan baru butuh waktu sekitar empat bulan untuk belajar ulang materi dasar sebelum mereka benar-benar bisa bekerja. Ini membuktikan adanya jarak yang lebar antara apa yang dipelajari di kelas dengan kebutuhan industri.
Matematika seharusnya dilihat sebagai cara berpikir dan cara melihat dunia, mirip seperti olahraga. Semua orang butuh aktivitas fisik, tapi kita harus memilih olahraga mana yang sesuai dengan kebutuhan hidup kita.
Pesan Profesor Van ini sejalan dengan pendapat bos-bos perusahaan teknologi. CEO NVIDIA, Jensen Huang, pernah bilang kalau dia lulus kuliah hari ini, dia akan lebih memilih fokus pada ilmu sains fisik daripada sekadar pemrograman perangkat lunak.
Baca Juga: Fungsi Pitch Deck Nggak Cuma untuk Meraih Pendanaan dari Investor, tapi Juga Kemitraan Strategis
Menurutnya, ketika AI mulai mengambil alih tugas coding, manusia yang memahami sains dasar di baliknya akan jauh lebih berharga.
Elon Musk dan pendiri Telegram, Pavel Durov, juga terus menyuarakan pentingnya memprioritaskan matematika. Bagi Van, ini bukan sekadar soal pendidikan, tapi soal daya saing sebuah negara.
"Bukan cuma Vietnam saja. Banyak negara di dunia yang sekarang lagi balapan untuk memodernisasi kurikulum matematika mereka," tukasnya.
Upaya reformasi ini menurutnya sangat mendesak. Vietnam sendiri punya target ambisius untuk menempatkan beberapa universitasnya di jajaran top dunia untuk bidang matematika pada tahun 2030.
Namun, tantangan terbesarnya tetap sama, bagaimana mengubah matematika dari sekadar hafalan rumus menjadi sebuah keahlian yang nyata dan berguna bagi kehidupan.