This post is also available in:
English
Đồng Nai – Ngày 17/9/2025. Khoa Đông Phương học, Trường Đại học Lạc Hồng, vừa tổ chức buổi tập huấn chuyên đề về ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu khoa học. Chương trình do PGS.TS Quảng Đại Tuyên hướng dẫn, được thiết kế theo hướng thực hành chuyên sâu, giúp giảng viên không chỉ hiểu về công cụ mà còn rèn luyện kỹ năng sử dụng để tối ưu hóa quy trình viết và công bố bài báo học thuật.
AI và xu hướng nghiên cứu hiện đại
Trong bối cảnh học thuật toàn cầu ngày càng cạnh tranh, số lượng công trình công bố quốc tế liên tục tăng, đặt ra áp lực lớn đối với các nhà nghiên cứu. Việc tìm kiếm đề tài mới, tổng hợp hàng loạt tài liệu và xây dựng phương pháp luận chặt chẽ thường kéo dài nhiều năm, trong khi yêu cầu về tốc độ và chất lượng ngày một cao hơn. Chính trong bối cảnh đó, sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn đang mở ra cơ hội đổi mới cho hoạt động nghiên cứu.
Buổi tập huấn tại Đại học Lạc Hồng nhấn mạnh rằng AI nên được xem như một người bạn đồng hành, chứ không phải công cụ thay thế. AI có thể hỗ trợ nhà nghiên cứu từ khâu hình thành ý tưởng, phân tích dữ liệu sơ bộ, tổng quan tài liệu cho đến biên tập bản thảo. Tuy nhiên, vai trò dẫn dắt, kiểm chứng và bảo đảm liêm chính học thuật vẫn phải thuộc về con người. Điều này cũng phản ánh xu hướng tất yếu: ứng dụng công nghệ để gia tăng hiệu quả, song song với việc giữ gìn giá trị cốt lõi của nghiên cứu khoa học.
Ứng dụng thực tiễn trong quá trình nghiên cứu
Điểm nổi bật của buổi tập huấn là cách tiếp cận thực chiến, kết hợp giữa lý thuyết và thực hành. Giảng viên được trực tiếp trải nghiệm việc sử dụng AI trong từng giai đoạn của quy trình nghiên cứu. Ngay từ bước đầu, công cụ có thể gợi ý các chủ đề tiềm năng, đánh giá sơ bộ mức độ khả thi dựa trên nguồn lực và thời gian, đồng thời giúp xác định khoảng trống học thuật. Ở giai đoạn tiếp theo, AI hỗ trợ phác thảo dàn ý chuẩn mực, đảm bảo bài viết đầy đủ các phần từ giới thiệu, tổng quan tài liệu, phương pháp cho đến kết quả và thảo luận.
Một phần thực hành được nhiều người quan tâm là tổng quan tài liệu. Thay vì mất hàng tuần để đọc và ghi chú, người tham dự có thể sử dụng AI để gợi ý từ khóa, liệt kê các công trình liên quan và tóm tắt nội dung chính. Điều này đặc biệt hữu ích khi tiếp cận nguồn tài liệu quốc tế, vừa tiết kiệm thời gian vừa giảm bớt rào cản ngôn ngữ. AI cũng có khả năng phân tích, so sánh các công trình, giúp người nghiên cứu nhanh chóng nhận diện khoảng trống để xác định hướng đi mới.
Trong phần thiết kế phương pháp, các ví dụ thực tiễn cho thấy AI có thể gợi ý cấu trúc bảng khảo sát, xây dựng bộ câu hỏi phỏng vấn và đề xuất kỹ thuật phân tích phù hợp. Đây là hỗ trợ đáng kể cho những người chưa quen với thống kê hoặc phương pháp chuyên biệt. Bên cạnh đó, AI còn giúp người nghiên cứu tham khảo các cách tiếp cận đã có trong tài liệu học thuật, từ đó lựa chọn giải pháp phù hợp và điều chỉnh phương pháp cho công trình riêng.
Khi bước vào giai đoạn viết bài, AI phát huy vai trò như một trợ lý biên tập: sắp xếp thông tin, đề xuất cách diễn đạt mạch lạc và chuẩn hóa danh mục tài liệu tham khảo theo chuẩn APA. Tuy nhiên, buổi tập huấn nhấn mạnh rằng văn bản do AI tạo ra chỉ mang tính tham khảo. Người nghiên cứu cần “humanize AI outputs” ngôn ngữ, chỉnh sửa bằng phong cách cá nhân và kiểm chứng thông tin trước khi đưa vào bản thảo. Nhờ vậy, sản phẩm cuối cùng vừa đảm bảo tính học thuật, vừa thể hiện được dấu ấn riêng của tác giả.
Liêm chính học thuật và ý nghĩa của tập huấn
Một nội dung xuyên suốt của buổi tập huấn là vấn đề liêm chính học thuật. AI có thể giúp tăng tốc nghiên cứu, nhưng nếu thiếu kiểm soát, công cụ này cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro như tạo ra tài liệu tham khảo giả hoặc đưa thông tin thiếu chính xác. Vì vậy, giảng viên được nhấn mạnh về tầm quan trọng của việc kiểm chứng nguồn, trích dẫn đúng chuẩn và lưu trữ quá trình nghiên cứu để đảm bảo tính minh bạch.
Bên cạnh đó, tập huấn cũng lưu ý rằng hiệu quả của AI không chỉ nằm ở công cụ, mà còn phụ thuộc cách đặt câu lệnh (prompting). Việc xây dựng câu lệnh rõ ràng, nêu rõ mục tiêu và yêu cầu cụ thể sẽ quyết định chất lượng đầu ra. Một chủ đề nghiên cứu nếu được đặt câu lệnh đúng hướng có thể mở ra hàng loạt gợi ý hữu ích, trong khi câu lệnh mơ hồ sẽ dễ khiến AI trả về nội dung lan man, kém giá trị. Do vậy, học cách “nói chuyện với AI” cũng quan trọng như nắm vững phương pháp nghiên cứu truyền thống.
Ý nghĩa lớn nhất của buổi tập huấn không chỉ nằm ở việc giới thiệu một công cụ công nghệ, mà còn ở chỗ giúp giảng viên hình thành tư duy nghiên cứu độc lập. Thông qua phương pháp kèm cặp trực tiếp và thực hành từng bước, người tham gia không chỉ hiểu cách dùng AI mà còn biết cách khai thác nó một cách có trách nhiệm, phục vụ cho mục tiêu học thuật dài hạn.
Tập huấn tại Đại học Lạc Hồng cho thấy AI đã trở thành một phần tất yếu của nghiên cứu hiện đại. Với phương pháp đào tạo thực chiến, chương trình không chỉ trang bị công cụ, mà còn rèn luyện tư duy để giảng viên tự tin triển khai công trình riêng, góp phần nâng cao năng lực công bố và hội nhập học thuật quốc tế.
Các công cụ AI hữu ích cho nghiên cứu
Cuối buổi, giảng viên được giới thiệu bộ công cụ AI đang được sử dụng phổ biến trong cộng đồng khoa học quốc tế:
-
Tìm khoảng trống nghiên cứu: Aveksana, ResearchKick, SciSpace.
-
Tổng quan tài liệu: Consensus, Litmaps, Scite.
-
Đọc và tóm tắt bài báo: Scholarcy, Unriddle, Avidnote.
-
Quản lý trích dẫn: Zotero, Mendeley, Endnote.
-
Viết và chỉnh sửa: Paperpal, Jenni, Yomu.
-
Phân tích dữ liệu và trực quan hóa: Julius, Powerdrill, Flourish.
-
Trình bày: Gamma, Auxi, Plus.
-
Sơ đồ và minh họa: Draw.io, Biorender, Chemix.
Việc thành thạo các công cụ này kết hợp với kỹ năng đặt câu lệnh thông minh được xem là chìa khóa để nâng cao năng suất, chất lượng và độ chính xác trong nghiên cứu khoa học xã hội.
