ការអប់រំ វិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យា គឺជាកត្តាជំរុញស្នូល ដែលធ្វើឱ្យទ្វីបអាស៊ី មានតួនាទីកាន់តែសំខាន់ក្នុងពិភពលោក ក្នុងសតវត្សទី២១ (Asian Century)។ បើតាមការវិភាគទិន្នន័យថ្មីទៅលើសាកលវិទ្យាល័យជាង ៧០០ មកពីប្រទេសក្នុងតំបន់អាស៊ីចំនួន ៣៣ បានផ្ដល់នូវការយល់ដឹងសំខាន់ៗជាច្រើនអំពីវិវត្តន៍យ៉ាងឆាប់រហ័សនៃទ្វីបដ៏ធំមួយនេះ។
អស់រយៈពេលជាងពីរទសវត្សរ៍កន្លងមកនេះ ចំណាត់ថ្នាក់សាកលវិទ្យាល័យពិភពលោក ដែលត្រូវបានកំណត់ដោយស្ថាប័ន Time Higher Education (THE) បានបង្ហាញពីអំពីអំណាច និងឥទ្ធិពលនៃការស្រាវជ្រាវ ដែលកំពុងកើនឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់ក្នុងប្រទេសចិន ដោយសាកលវិទ្យាល័យ Tsinghua និង Peking របស់ទីក្រុងប៉េកាំង បានអភិវឌ្ឍខ្លួនយ៉ាងឆាប់រហ័ស រហូតសឹងតែអាចក្រសោបយកចំណាត់ថ្នាក់ក្បែរៗសាកលវិទ្យាល័យកំពូលទាំង ១០ របស់ពិភពលោកក្នុងឆ្នាំ ២០២៤។ ខណៈបច្ចុប្បន្ននេះ ប្រទេសចិនដីគោក កំពុងមានសាកលវិទ្យាល័យកំពូលចំនួន ៧ និងហុងកុងមានចំនួន៥ ដែលស្ថិតក្នុងតារាងសាកលវិទ្យាល័យកំពូលទាំង ១០០ របស់ពិភពលោក។
ចំណាត់ថ្នាក់សាកលវិទ្យាល័យនៅអាស៊ី ដែលបានបង្កើតឡើងដោយ THE គឺជាការចង្អុលបង្ហាញដ៏សំខាន់ សម្រាប់ការផ្លាស់ប្ដូរភូមិសាស្ត្រនយោបាយ នៃការអប់រំ ស្រាវជ្រាវ និងការបង្កើតថ្មី។ ដំណើរការនៃការកំណត់ចំណាត់ថ្នាក់ ត្រូវបានធ្វើឡើងដោយពិនិត្យលើឯកសារស្រាវជ្រាវរាប់សិបលាន ដើម្បីវាយតម្លៃ ពីកេរ្តិ៍ឈ្មោះ និងភាពល្បីល្បាញរបស់សាលាជាលក្ខណៈអន្តរជាតិ សមត្ថភាពនៃការបង្រៀន ការស្រូបទាញធនធាននិស្សិតអន្តរជាតិ ដែលមានទេពកោសល្យ និងទំនាក់ទំនងរបស់ស្ថាប័នទៅនឹងឧស្សាហកម្ម និងការបង្កើតកម្មសិទ្ធិបញ្ញា។
ទន្ទឹមនឹងនេះ តារាងចំណាត់ថ្នាក់សាកលវិទ្យាល័យកំពូលៗក្នុងទ្វីបអាស៊ីរបស់ THE ដែលចេញផ្សាយនៅចុងខែមេសា ក៏បានបង្ហាញពីការអភិវឌ្ឍខ្លួនយ៉ាងឆាប់រហ័សរបស់បណ្ដារសាកលវិទ្យាល័យនៅក្នុងតំបន់អាស៊ីអាគេ្នយ៍ (អាស៊ាន)ផងដែរ។
សិង្ហបុរី ក៏កំពុងតែពង្រឹងគុណភាពអប់រំ នៃក្រុមសាកលវិទ្យាល័យរបស់ខ្លួន ដោយសាកលវិទ្យាល័យជាតិសិង្ហបុរីបានឡើងមកឈរនៅចំណាត់ថ្នាក់លេខ ៣ និងតាមពីក្រោយដោយ សាកលវិទ្យល័យបច្ចេកវិទ្យា Nanyang ដែលឡើងពីចំណាត់ថ្នាក់លេខ ៥ មកលេខ ៤។
នៅក្នុងតំបន់អាស៊ីអាគ្នេយ៍ ក្រៅពីសាកលវិទ្យាល័យរបស់ប្រទេសសិង្ហបុរី ដែលកំពុងមានកេរ្តិ៍ឈ្មោះល្បីល្បាញ សាកលវិទ្យាល័យមកពីប្រទេស ម៉ាឡេស៊ី ថៃ និងឥណ្ឌូនេស៊ី ក៏កំពុងតែកើនឡើងចំណាត់ថ្នាក់របស់ខ្លួននៅក្នុងតំបន់អាស៊ី និងពិភពលោកផងដែរ។
តាមការស្រាវជ្រាវបានបង្ហាញថា បច្ចុប្បន្ននេះ មានឱកាសការងារជាច្រើននៅតំបន់អាស៊ាន ជាពិសេសគឺការកើនឡើងនូវតម្រូវការធនធានមនុស្សផ្នែក វិភាគទិន្នន័យ (big data analytics), អ្នកជំនាញផ្នែកបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (Artificial intelligence) និងម៉ាស៊ីនចេះរៀន (Machine Learning) សម្រាប់ការធ្វើបរិវត្តកម្មឌីជីថល។ ក្រៅពីនេះ ក៏មានតម្រូវការអ្នកជំនាញ ក្នុងការរកដំណោះស្រាយនិរន្តរភាព ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាបម្រែបម្រួលអាកាសធាតុ និងការបង្កើតថ្មីក្នុងវិស័យសុខាភិបាល៕