Tạp chí Khoa học Trường Đại học Mở Hà Nội
Tạp chí của Trường Đại học Mở Hà Nội
MẠNG NƠ-RON XUNG TRONG PHÁT HIỆN VẾT NỨT BÊ TÔNG: PHÂN TÍCH ĐỘ CHÍNH XÁC VÀ NĂNG LƯỢNG ƯỚC LƯỢNG TRÊN BỘ DỮ LIỆU METU
Phát hiện vết nứt bê tông đóng vai trò quan trọng trong đảm bảo an toàn kết cấu hạ tầng; tuy nhiên các mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn, hạn chế triển khai trên thiết bị biên. Mạng nơ-ron xung (Spiking Neural Network - SNN) là giải pháp thay thế tiết kiệm năng lượng nhờ cơ chế tính toán theo sự kiện. Nghiên cứu này đánh giá Spiking ResNet-18 trên bộ dữ liệu METU qua sáu cấu hình T Î {2, 4, 6, 8, 10, 16}. Để so sánh công bằng, ba biến thể ResNet-18 CNN (Scratch, Pretrained, Finetune) được huấn luyện trực tiếp trên cùng dữ liệu và giao thức. Phân tích năng lượng được thực hiện trên nhiều nền tảng và so sánh công bằng trên ba chip dùng chung (SpiNNaker2, Akida AKD1000, FPGA Xilinx ZU9) để loại bỏ thiên lệch do công nghệ chế tạo. Kết quả cho thấy Spiking ResNet-18 đạt 99.57% (T=10), cạnh tranh với các mô hình CNN và Transformer hiện đại. Khi so sánh trên cùng một chip, SNN tiêu thụ năng lượng thấp hơn CNN từ 300 đến hơn 1900 lần mà vẫn duy trì độ chính xác tương đương. Kết quả khẳng định tính khả thi của SNN cho các ứng dụng giám sát kết cấu hạ tầng trên nền tảng neuromorphic tiết kiệm năng lượng.
CÔNG NGHỆ ROBOT DI ĐỘNG: TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT, THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN VÀ ỨNG DỤNG THỰC TIỄN
Robot di động ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong logistics, nông nghiệp, y tế và các môi trường phi cấu trúc, đặt ra yêu cầu cao về định vị, nhận thức môi trường, lập kế hoạch và điều khiển chuyển động. Bài báo này trình bày một tổng quan có cấu trúc về các nền tảng lý thuyết và công nghệ cốt lõi của robot di động, tập trung vào mô hình động học không holonomic, ước lượng trạng thái xác suất, định vị và lập bản đồ đồng thời (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM), lập kế hoạch đường đi, hợp nhất cảm biến và các chiến lược điều khiển. Các nhóm phương pháp được phân loại và so sánh theo nguyên lý hoạt động, nguồn cảm biến, độ bền vững, khả năng xử lý môi trường động và yêu cầu tính toán. Kết quả tổng hợp cho thấy không tồn tại một giải pháp tối ưu cho mọi môi trường: các cấu hình phát hiện và đo khoảng cách bằng ánh sáng (Light Detection and Ranging - LiDAR) kết hợp quán tính hoặc hợp nhất đa cảm biến có lợi thế trong môi trường nông nghiệp và ngoài trời biến đổi, trong khi robot hoạt động trong y tế cần ưu tiên định vị ổn định, nhận biết đối tượng động và ràng buộc an toàn. Điều khiển dự báo mô hình (Model Predictive Control - MPC) phù hợp với các bài toán cần xử lý đồng thời bám quỹ đạo và các ràng buộc trạng thái/đầu vào, nhưng có chi phí tính toán cao hơn các bộ điều khiển cổ điển. Bài báo đồng thời cập nhật các xu hướng gần đây gồm điều hướng dựa trên mô hình ngôn ngữ/thị giác-ngôn ngữ, điều hướng học đầu-cuối và học liên kết cho hệ đa robot, qua đó đề xuất các định hướng lựa chọn công nghệ cho robot di động thế hệ mới.
ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO MÔ HÌNH THÍCH NGHI KẾT HỢP HỌC TĂNG CƯỜNG SÂU CHO HỆ THỐNG TREO CHỦ ĐỘNG: XỬ LÝ ĐỘ TRỄ VÀ BÙ NHIỄU DỰ BÁO
Hệ thống treo chủ động được xem là một nền tảng quy chiếu quán tính thiết yếu, đảm bảo sự ổn định cho các cảm biến nhận thức trên xe tự hành. Các thuật toán điều khiển phản hồi mô hình truyền thống thường vận hành với bộ trọng số phạt tĩnh, dẫn đến sự thiếu linh hoạt trước các biến động của điều kiện mặt đường và thường bỏ qua tác động tiêu cực của động học trễ từ cơ cấu chấp hành. Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp điều khiển phân tầng mới, tích hợp giữa Model Predictive Control (MPC) và tác tử học sâu tăng cường thông qua thuật toán Soft Actor-Critic (SAC). Trong cấu trúc này, ma trận trọng số của MPC được điều chỉnh liên tục theo thời gian thực dựa vào dữ liệu dự báo mặt đường. Cốt lõi khoa học của bài báo là việc áp đặt một ràng buộc Lyapunov cứng lên quá trình cập nhật chính sách của Deep Reinforcement Learning (DRL), qua đó đảm bảo tuyệt đối tính ổn định từ ngõ vào đến trạng thái (Input-to-State Stability - ISS) cho toàn hệ thống, kết hợp với kỹ thuật mở rộng vector trạng thái nhằm bù đắp trễ pha. Các thử nghiệm mô phỏng có phần cứng trong vòng lặp trên hệ thống dSPACE MicroLabBox đã minh chứng rõ rệt tính khả thi và ưu việt của phương pháp. Số liệu cho thấy hệ thống đề xuất giảm thiểu tới 53,0% chỉ số RMS gia tốc thân xe so với hệ thống thụ động, và cải thiện 23,9% so với MPC tiêu chuẩn, đồng thời bảo đảm tuân thủ nghiêm ngặt mọi giới hạn vật lý của hệ thống.
PHÁT HIỆN LOÃNG XƯƠNG DỰA TRÊN ẢNH X-RAY CỘT SỐNG SỬ DỤNG HỌC SÂU KẾT HỢP THÔNG TIN LÂM SÀNG
Loãng xương làm tăng nguy cơ gãy xương và thường được chẩn đoán bằng DXA (Dual-energy X-ray Absorptiometry), tuy nhiên thiết bị này có chi phí cao và chưa phổ biến tại nhiều cơ sở y tế tuyến dưới. Nghiên cứu này đề xuất quy trình sàng lọc loãng xương hai bước, không sử dụng các biến DXA ở đầu vào, dựa trên ảnh X-ray cột sống thắt lưng kết hợp thông tin lâm sàng. Quy trình được đánh giá trên tập X-ray của bộ dữ liệu LUMOS gồm 803 bệnh nhân và 1.620 ảnh. Ở bước đầu, OsteoNet và FCoTNet được dùng để trích xuất vector đặc trưng 128 chiều từ ảnh X-ray. Bước tiếp theo, vector này được kết hợp với các nhóm đặc trưng lâm sàng và đưa vào XGBoost để phân loại ba nhóm: Bình thường, Giảm mật độ xương và Loãng xương. Kết quả cho thấy các tổ hợp chứa biến DXA như mật độ loãng xương (Bone Mineral Density – BMD) hoặc T-score đều đạt AUC = 1,000 do nhãn được định nghĩa trực tiếp từ T-score, phản ánh rò rỉ nhãn và không có ý nghĩa lâm sàng. Sau khi loại bỏ biến DXA, baseline chỉ dùng thông tin lâm sàng đạt AUC = 0,709; trong khi OsteoNet + Demo+Morph đạt AUC = 0,761. Kiểm định DeLong cho thấy cải thiện có ý nghĩa so với chỉ dùng embedding ảnh (p = 0,0002) và ở mức cận biên so với baseline lâm sàng thuần (p = 0,050).
YOLOV12-SA-EVC: MÔ HÌNH PHÁT HIỆN “Ổ GÀ” TRÊN MẶT ĐƯỜNG BỘ
Hư hỏng mặt đường, đặc biệt là “ổ gà”, là mối đe dọa nghiêm trọng đối với an toàn giao thông và gây thiệt hại kinh tế lớn tại nhiều quốc gia. Các phương pháp khảo sát truyền thống tốn kém, chủ quan và thiếu hiệu quả, trong khi các giải pháp tự động hiện có vẫn gặp khó khăn trong các điều kiện thực tế phức tạp như bóng râm, vũng nước, ánh sáng yếu và ổ gà kích thước nhỏ. Nghiên cứu này đề xuất cải tiến kiến trúc YOLOv12 kết hợp với module self-attention (SA) để nắm bắt mối quan hệ ngữ cảnh toàn diện và Enhanced Visual Center Block (EVCBlock) tập trung trích xuất đặc trưng trung tâm ổ gà và ức chế nhiễu ngoại vi. Mô hình được huấn luyện và đánh giá trên bộ dữ liệu 19,267 ảnh tổng hợp từ RDD2020, RDD2022 và Roboflow. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt Precision = 84.23%, Recall = 74.97%, F1-score = 79.33%, mAP@0.5 = 82.36% - vượt trội so với YOLOv12 gốc (+6.28% mAP@0.5) và một số biến thể YOLO nano (YOLOv5n, YOLOv8n, YOLOv11n). So với kiến trúc ResNet50, Vision Transformer và Swin Transformer, mô hình đề xuất đạt độ chính xác tương đương trong khi giảm 66-68% chi phí tính toán và 67-69% tiêu thụ năng lượng, duy trì tốc độ 122 FPS trên GPU NVIDIA RTX 3050.
BẢO MẬT MẠNG IOT BẰNG BLOCKCHAIN PHÂN CẤP
Mạng lưới Internet vạn vật (IoT) truyền thống hoạt động dựa trên máy chủ tập trung. Kiến trúc này tạo ra điểm lỗi duy nhất và rủi ro thao túng dữ liệu từ quản trị viên nội bộ. Việc áp dụng công nghệ Blockchain sử dụng cơ chế Bằng chứng công việc (PoW) đơn tầng gặp rào cản vật lý lớn. Sự chênh lệch năng lực tính toán giữa thiết bị biên và máy chủ đám mây tạo cơ hội cho các cuộc tấn công chiếm quyền điều khiển. Bài báo đề xuất mô hình kiến trúc lai đa tầng H-EPOW (Hierarchical Edge-Cloud Proof of Work). Nghiên cứu tích hợp thuật toán PoW phân cấp và cơ chế Điểm neo (Checkpointing). Hệ thống phân tách nhiệm vụ bảo mật thành hai luồng song song. Tầng biên thực thi PoW hạng nhẹ (Light PoW) để xác thực dữ liệu thời gian thực. Tầng máy chủ thực thi PoW hạng nặng (Heavy PoW) để thiết lập trạng thái khóa cứng vĩnh viễn cho một chu kỳ dữ liệu. Kết quả thực nghiệm cho thấy tầng biên duy trì thông lượng 45 giao dịch/giây với độ trễ 15-30 giây. Phân tích an ninh định lượng chứng minh mô hình tạo ra rào cản thời gian vật lý. Kẻ tấn công kiểm soát 51% sức mạnh mạng lưới phải mất ít nhất 1 giờ 40 phút để thay đổi một bản ghi dữ liệu từ 1 giờ trước. H-EPOW ngăn chặn hiệu quả các cuộc tấn công thay đổi lịch sử thông qua yêu cầu chi phí tính toán lũy kế.
THIẾT KẾ HÀM PHẦN THƯỞNG ĐA MỤC TIÊU CHO HỌC TĂNG CƯỜNG TRONG ĐIỆN TOÁN BIÊN HỖ TRỢ ỨNG DỤNG THỰC TẾ ẢO VÀ TĂNG CƯỜNG
Quản lý động tài nguyên trong hệ thống điện toán biên đa truy cập (Multi- Access Edge Computing - MEC) phục vụ ứng dụng thực tế ảo và thực tế tăng cường (AR/ VR) đặt ra nhiều thách thức lớn do yêu cầu khắt khe về độ trễ thấp và hiệu quả năng lượng. Học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning - DRL) đã trở thành cách tiếp cận phổ biến cho bài toán này; tuy nhiên, hiệu năng của DRL phụ thuộc nhiều vào thiết kế hàm phần thưởng. Mục tiêu của bài báo là phân tích và so sánh ba thiết kế hàm phần thưởng đa mục tiêu cho thuật toán Proximal Policy Optimization (PPO) trong môi trường MEC AR/VR, bao gồm: tổng có trọng số tuyến tính (LWS), hàm logarit (LOG) và phương án phân tầng thích ứng (Adaptive Hierarchical - AH) được nhóm tác giả đề xuất. Phương pháp nghiên cứu là xây dựng môi trường mô phỏng MEC AR/VR tùy chỉnh trên Python với 10 thiết bị người dùng và một trạm gốc tích hợp một máy chủ biên duy nhất, sau đó huấn luyện và đánh giá ba phương án trên bốn chỉ số: độ trễ trung bình, năng lượng tiêu thụ, tỷ lệ vi phạm hạn và tốc độ hội tụ; mỗi cấu hình được lặp lại 5 lần với 5 hạt giống ngẫu nhiên khác nhau. Bài báo cũng bổ sung so sánh với ba baseline đơn giản (Random, Greedy battery-aware, AllLocal) và phân tích độ nhạy của tham số trọng số động κ. Kết quả cho thấy hàm phần thưởng AH đề xuất giảm 19% độ trễ trung bình, 27% năng lượng tiêu thụ và 27% tỷ lệ vi phạm hạn so với LWS, đồng thời cho thấy độ ổn định cao trong dải κ rộng.
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TẠO SINH TRONG TRUYỀN THÔNG SỐ: TỔNG QUAN CÁC HƯỚNG TIẾP CẬN CÔNG NGHỆ VÀ ĐÁNH GIÁ TRẢI NGHIỆM NGƯỜI DÙNG
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh đang làm thay đổi đáng kể hoạt động sản xuất và phân phối nội dung trên môi trường số. Các công nghệ như Mô hình ngôn ngữ lớn, Mô hình khuếch tán và Trí tuệ nhân tạo đa phương thức cho phép tạo ra nhiều dạng nội dung số với mức độ tự động hóa ngày càng cao. Bài báo thực hiện tổng quan tài liệu bán hệ thống nhằm phân tích các hướng tiếp cận công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo sinh , các nghiên cứu về Tương tác giữa con người - AI và các mô hình đánh giá trải nghiệm người dùng đối với nội dung do AI tạo ra. Kết quả cho thấy các nghiên cứu hiện nay đang chuyển từ đánh giá mức độ chấp nhận công nghệ sang đánh giá trải nghiệm người dùng thông qua các yếu tố như mức độ tin tưởng, tính chân thực cảm nhận và gắn kết cảm xúc. Đồng thời, xu hướng nghiên cứu mới tập trung vào việc kết hợp chỉ số cảm nhận, chỉ số hành vi và chỉ số hệ thống nhằm xây dựng các khung đánh giá trải nghiệm người dùng toàn diện hơn. Trên cơ sở đó, bài báo đề xuất khung đánh giá trải nghiệm người dùng tích hợp đối với nội dung do AI tạo ra trong môi trường truyền thông số.
THỰC TRẠNG VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HỖ TRỢ HOẠT ĐỘNG THỂ THAO NGOẠI KHÓA CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI
Nghiên cứu này được thực hiện để lựa chọn và đề xuất giải pháp ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) hỗ trợ sinh viên (SV) tập luyện thể thao ngoại khóa (TTNK) tại Trường Đại học Mở Hà Nội. Nghiên cứu được thực hiện dựa trên số liệu thu thập từ kết quả khảo sát 30 nhà chuyên môn, nhà quản lý, giảng viên (GV) và 760 SV năm thứ nhất Trường Đại học Mở Hà Nội đang học tập chương trình môn Giáo dục thể chất (GDTC) tại Nhà trường. Số liệu nghiên cứu được xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 22.0. Kết quả nghiên cứu cho thấy, nhìn chung các nhà quản lý, GV Trung tâm Giáo dục thể chất và Quốc phòng An ninh (GDTC&QPAN) đều đánh giá cao về sự cần thiết ứng dụng CNTT trong giảng dạy môn học GDTC. Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả ứng dụng CNTT trong việc hỗ trợ hoạt động TTNK cần phải có những nghiên cứu khoa học cụ thể. Nghiên cứu này là công trình đầu tiên đề xuất các giải pháp ứng dụng CNTT hỗ trợ SV tập luyện TTNK tại Trường Đại học Mở Hà Nội. Kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo hữu ích dành cho các cá nhân, tập thể quan tâm.
PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG CỦA BỘ LỌC FIR, IIR TRONG XỬ LÝ TÍN HIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN CHO HỆ THỐNG 5G/6G
Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu năng của bộ lọc số FIR và IIR trong xử lý tín hiệu đa phương tiện trong hệ thống thông tin di động 5G/6G. Nghiên cứu sử dụng mô hình mô phỏng dựa trên hệ thống ghép kênh phân chia theo tần số trực giao OFDM được xây dựng nhằm đánh giá khả năng khử nhiễu trong điều kiện kênh truyền thực tế, bao gồm nhiễu Gaussian, fading Rayleigh và suy hao môi trường. Hai kịch bản được xem xét: điều kiện chuẩn và môi trường khắc nghiệt (mưa lớn, mật độ người dùng cao). Các chỉ tiêu đánh giá gồm MSE, SNR và BER. Kết quả cho thấy bộ lọc FIR vượt trội về chất lượng tín hiệu, trong khi IIR có ưu thế về hiệu quả tính toán.
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VĂN HÓA - NHẬN THỨC TRONG THIẾT KẾ TRẢI NGHIỆM HỌC TẬP SỐ VỀ HÀNH ĐỘNG YÊU CẦU CHO SINH VIÊN ĐẠI HỌC
Bài viết làm rõ khả năng vận dụng Mô hình Văn hóa – Nhận thức trong thiết kế trải nghiệm học tập số về hành động yêu cầu cho sinh viên đại học. Trên cơ sở phân tích – tổng hợp tài liệu và suy luận thiết kế, nghiên cứu xác định bốn chiều kích có giá trị định hướng gồm định hướng cá nhân – tập thể, khoảng cách quyền lực, quan tâm thể diện và ưu tiên mức độ trực tiếp. Các chiều kích này liên quan trực tiếp đến quyền lực, khoảng cách xã hội, mức độ áp đặt, quản lý thể diện, chiến lược lịch sự và đặc trưng của giao tiếp số. Từ đó, bài viết đề xuất khung thiết kế ba tầng gồm tầng văn hóa, tầng nhận thức ngữ cảnh và tầng trải nghiệm số. Khung này cho phép chuyển hóa các yếu tố văn hóa – nhận thức thành nhiệm vụ học tập, phản hồi, chỉnh sửa, suy ngẫm liên văn hóa và cơ chế đánh giá mức độ phù hợp ngữ dụng - văn hóa của người học.
QUẢN LÝ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HỖ TRỢ HỌC TẬP TỪ XA TỪ GÓC NHÌN CÁN BỘ QUẢN LÝ VÀ GIẢNG VIÊN: CƠ HỘI, RỦI RO VÀ YÊU CẦU BẢO ĐẢM LIÊM CHÍNH HỌC THUẬT
Nghiên cứu nhằm phân tích cơ hội, rủi ro và yêu cầu quản lý việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong hỗ trợ học tập từ xa gắn với bảo đảm liêm chính học thuật trong giáo dục đại học. Nghiên cứu sử dụng thiết kế mô tả - phân tích thông qua khảo sát 70 cán bộ, giảng viên liên quan đến hoạt động đào tạo từ xa, gồm 40 cán bộ quản lý đào tạo từ xa và 30 giảng viên tham gia giảng dạy hoặc hỗ trợ đào tạo từ xa. Phiếu khảo sát tập trung vào các nhóm nội dung: mức độ sẵn sàng ứng dụng AI, cơ hội, rủi ro, liêm chính học thuật và yêu cầu quản lý. Kết quả cho thấy, AI có tiềm năng trong cá nhân hóa học tập, hỗ trợ tự học, thiết kế học liệu số và nâng cao chất lượng hỗ trợ người học. Tuy nhiên, các rủi ro về gian lận học thuật, phụ thuộc vào AI, khó đánh giá năng lực thực chất, bảo mật dữ liệu và thiếu quy định rõ ràng cũng được nhận diện. Nghiên cứu đề xuất quản lý AI theo hướng sử dụng có trách nhiệm, kết hợp ban hành chính sách, tập huấn, đổi mới đánh giá, bảo vệ dữ liệu và tích hợp với LMS.
NĂNG LỰC TẠO CÂU LỆNH NHƯ MỘT NĂNG LỰC SỐ MỚI TRONG HỌC TẬP NGOẠI NGỮ THỜI ĐẠI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TẠO SINH
Bài viết nhằm làm rõ khái niệm năng lực tạo câu lệnh (Prompt) trong bối cảnh học tập ngoại ngữ thời đại AI (trí tuệ nhân tạo) tạo sinh. Nghiên cứu được thực hiện theo hướng nghiên cứu lý luận, sử dụng tổng quan tường thuật kết hợp phân tích chủ đề và tổng hợp khái niệm. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các tài liệu và công trình khoa học về năng lực số, năng lực AI, thiết kế câu lệnh, AI tạo sinh và học ngoại ngữ trên các cơ sở dữ liệu học thuật như Scopus, Web of Science, ERIC và Google Scholar. Kết quả nghiên cứu cho thấy năng lực Prompt không chỉ liên quan đến kỹ thuật xây dựng câu lệnh mà còn gắn với nhận thức, tư duy phản biện và hoạt động học tập trong môi trường AI tạo sinh. Từ đó, nghiên cứu đề xuất khung năng lực Prompt trong học ngoại ngữ (PL-FLL) gồm năm thành tố, đồng thời khái niệm hóa năng lực Prompt như một dạng năng lực số mới. Kết quả nghiên cứu góp phần bổ sung cơ sở lý luận về năng lực Prompt, đồng thời cung cấp cơ sở tham khảo cho việc tích hợp năng lực này vào chương trình đào tạo, thiết kế hoạt động học tập tăng cường AI và phát triển năng lực nghề nghiệp của giảng viên trong giáo dục ngoại ngữ.
TỰ HỌC SỐ CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC TRONG KỶ NGUYÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO: GÓC NHÌN TỪ TRẢI NGHIỆM NGƯỜI HỌC
Trên cơ sở tiếp cận phân tích tự học số của sinh viên đại học trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục và sự phổ biến của AI (trí tuệ nhân tạo) tạo sinh. Dựa trên phỏng vấn bán cấu trúc 40 sinh viên thuộc bốn nhóm ngành công nghệ thông tin, tiếng Trung Quốc, luật và điện tử viễn thông, nghiên cứu làm rõ cách người học nhận thức, tổ chức, khai thác công cụ số và xử lý ranh giới liêm chính học thuật. Kết quả cho thấy tự học số không chỉ là học trực tuyến hay dùng thiết bị số, mà là tự học trong môi trường số, gồm xác lập mục tiêu, kiểm chứng học liệu, quản trị sự chú ý, sử dụng AI có kiểm soát, tự đánh giá quá trình - kết quả học tập và chịu trách nhiệm với sản phẩm học thuật. Bài viết đề xuất phát triển tự học số thông qua người học tự điều chỉnh, giảng viên thiết kế nhiệm vụ và nhà trường xây dựng quy tắc sử dụng AI, liêm chính học thuật rõ ràng.
TỰ ĐỘNG HÓA XỬ LÝ HỒ SƠ VÀ TÀI LIỆU TRONG QUẢN LÝ ĐÀO TẠO DỰA TRÊN NHẬN DẠNG KÝ TỰ QUANG HỌC, NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY VÀ MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN
Nghiên cứu này đề xuất một quy trình tự động hóa xử lý hồ sơ, tài liệu nhằm đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số trong quản trị đại học, đặc biệt ở tầng nghiệp vụ. Trên cơ sở tổng quan các nghiên cứu về nhận dạng ký tự quang học (OCR), nhận dạng chữ viết tay (HTR), Document AI và xử lý tài liệu có cấu trúc, nghiên cứu phân tích đặc thù nghiệp vụ nhập liệu, lưu trữ và đối chiếu dữ liệu đối với văn bằng, chứng chỉ, bảng điểm và danh sách thi trong môi trường giáo dục đại học. Từ đó, nhóm tác giả xây dựng một mô hình xử lý theo kiến trúc mô-đun, tích hợp nhận dạng văn bản, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cơ chế hậu xử lý và khâu đối chiếu có giám sát của con người nhằm bảo đảm khả năng vận hành theo quy trình khép kín từ tiếp nhận tài liệu đến chuẩn hóa dữ liệu đầu ra. Kết quả thử nghiệm trên dữ liệu nghiệp vụ thực tế cho thấy mô hình có tiềm năng giảm đáng kể khối lượng nhập liệu thủ công, đồng thời nâng cao tính nhất quán, khả năng truy xuất và hiệu quả xử lý hồ sơ. Đóng góp chính của nghiên cứu không nằm ở việc đề xuất thuật toán nhận dạng mới, mà ở việc thiết kế và thử nghiệm một qui trình xử lý (pipeline) tích hợp đầu cuối (end-to-end) phù hợp với điều kiện quản lý đào tạo tại cơ sở giáo dục đại học Việt Nam.
THIẾT KẾ TRẢI NGHIỆM HỌC TẬP TRÊN NỀN TẢNG SỐ NHẰM PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC KHỞI NGHIỆP CỦA SINH VIÊN TRONG GIÁO DỤC ĐẠI HỌC MỞ
Phát triển năng lực khởi nghiệp của sinh viên trong giáo dục đại học mở đòi hỏi sự dịch chuyển từ “quản lý cuộc thi khởi nghiệp” sang “thiết kế trải nghiệm học tập khởi nghiệp trên nền tảng số”. Bài báo đề xuất mô hình khái niệm và bộ nguyên tắc thiết kế nền tảng học tập số cho sinh viên khởi nghiệp, sử dụng tổng quan tài liệu hệ thống kết hợp với nghiên cứu thiết kế khái niệm trên nền các khung EntreComp, DigComp 3.0, học tập trải nghiệm và tương tác kiến tạo. Kết quả được định vị là khung tiền kiểm chứng, kèm theo quy trình thẩm định chuyên gia và bộ định nghĩa thao tác làm cơ sở cho việc kiểm chứng tiếp theo. Nền tảng gồm sáu cấu phần lõi: học liệu mở, hành trình học tập theo dự án, hồ sơ dự án số hóa, cơ chế ánh xạ tiêu chí - minh chứng, phản hồi đa tác nhân, và lớp trí tuệ nhân tạo cùng phân tích học tập. Bảy nguyên tắc thiết kế, năm nhóm rủi ro, kiến trúc công nghệ kèm theo các tiêu chí kỹ thuật tối thiểu và lộ trình chuyển đổi số được xác lập nhằm bảo đảm trải nghiệm học tập có cấu trúc, có phản hồi và có minh chứng. Bài báo đóng góp khung lý luận liên ngành và lộ trình triển khai cho trường đại học mở, chuyển hóa khởi nghiệp sinh viên thành hành trình học tập liên tục, minh bạch và bảo đảm chất lượng.
NÂNG CAO TRẢI NGHIỆM HỌC TẬP SỐ CỦA SINH VIÊN THÔNG QUA NỀN TẢNG HỌC LIỆU ĐIỆN TỬ TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI
Nghiên cứu phân tích trải nghiệm học tập số của sinh viên khi sử dụng nền tảng học liệu điện tử tại Trường Đại học Mở Hà Nội. Dựa trên các tiếp cận về chấp nhận công nghệ, thành công hệ thống thông tin, học tập đa phương tiện và năng lực số, bài viết khảo sát 200 sinh viên đang học trực tuyến tại Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Bảng hỏi gồm 24 biến quan sát, đo lường sáu nhóm nội dung: chất lượng hệ thống, chất lượng học liệu điện tử, tương tác và hỗ trợ, cá nhân hóa học tập, năng lực số và trải nghiệm học tập số. Kết quả cho thấy sinh viên đánh giá cao nhất chất lượng học liệu điện tử và chất lượng hệ thống, trong khi cá nhân hóa học tập còn hạn chế. Hồi quy tuyến tính cho thấy cả năm yếu tố đều ảnh hưởng dương đến trải nghiệm học tập số, trong đó chất lượng học liệu điện tử có tác động nổi bật nhất. Nghiên cứu đề xuất cải thiện học liệu theo chuẩn đầu ra, tăng phản hồi sư phạm, cá nhân hóa có trách nhiệm và bồi dưỡng năng lực tự học số.
VAI TRÒ CỦA THƯ VIỆN ĐẠI HỌC TRONG THÚC ĐẨY HỌC TẬP SUỐT ĐỜI VÀ PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC SỐ CHO NGƯỜI HỌC: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI
Trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học, thư viện đại học đang chuyển dịch từ mô hình quản lý tài nguyên truyền thống sang trung tâm học liệu số, hỗ trợ học tập suốt đời và phát triển năng lực số cho người học. Nghiên cứu phân tích vai trò của Thư viện Trường Đại học Mở Hà Nội trong hỗ trợ sinh viên khai thác học liệu số, phát triển năng lực số và tham gia môi trường học tập linh hoạt. Phương pháp nghiên cứu kết hợp phân tích tài liệu với khảo sát 300 sinh viên; dữ liệu được xử lý bằng thống kê mô tả. Kết quả cho thấy sinh viên sử dụng thư viện số tương đối thường xuyên, chủ yếu để truy cập giáo trình điện tử và tài liệu học tập. Tuy nhiên, mức độ khai thác tài liệu học thuật chuyên sâu, tài liệu nội sinh, tài nguyên giáo dục mở còn hạn chế; năng lực số giữa các nhóm sinh viên chưa đồng đều. Bài viết đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động thư viện trong thúc đẩy học tập suốt đời và phát triển năng lực số cho sinh viên.
TỪ DỮ LIỆU MỞ ĐẾN TRẢI NGHIỆM HỌC TẬP MỞ: TÁI ĐỊNH VỊ GIÁO DỤC MỞ TRONG BỐI CẢNH CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ HÀM Ý CHO GIÁO DỤC ĐẠI HỌC VIỆT NAM
Bài viết tổng hợp các tiếp cận lý thuyết về giáo dục mở trong bối cảnh chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn. Dựa trên tổng quan tài liệu có hệ thống, phân tích khái niệm và phân tích chính sách, bài viết làm rõ sự dịch chuyển từ mô hình giáo dục mở dựa trên tiếp cận tài nguyên sang mô hình định hướng trải nghiệm học tập. Kết quả cho thấy dữ liệu trong giáo dục mở cần được hiểu theo hai bình diện lấy người học làm trung tâm: dữ liệu mở là học liệu phục vụ tra vấn, nghiên cứu và giải quyết vấn đề; dữ liệu học tập là bằng chứng hỗ trợ phản hồi, cá nhân hóa, chiêm nghiệm và tự điều chỉnh. Trên cơ sở lý thuyết học tập trải nghiệm, lý thuyết kết nối và cách tiếp cận của Việt Nam về xã hội học tập, OER và chuyển đổi số, bài viết đề xuất khung phân tích từ dữ liệu mở đến trải nghiệm học tập mở, đồng thời nêu một số hàm ý cho Chính phủ, các trường đại học Việt Nam và Trường Đại học Mở Hà Nội.
ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH HỌC TẬP TRONG KHAI THÁC DỮ LIỆU TRÊN HỆ THỐNG QUẢN LÝ HỌC TẬP VÀ ĐÁNH GIÁ NHẬN THỨC CỦA GIẢNG VIÊN: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI
Nghiên cứu này nhằm khai thác dữ liệu học tập trên hệ thống LMS để theo dõi và đánh giá hành vi học tập của sinh viên. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp, kết hợp giữa nghiên cứu định lượng và định tính. Dữ liệu định lượng được thu thập từ hệ thống LMS, bao gồm số lần đăng nhập, thời gian truy cập, số lần xem tài liệu, số lần thực hiện bài tập và kết quả học tập của 65 sinh viên; đồng thời khảo sát 18 giảng viên ngành Ngôn ngữ Anh tại Trường Đại học Mở Hà Nội bằng bảng hỏi thang đo Likert 5 mức độ. Dữ liệu định tính được thu thập thông qua phỏng vấn bán cấu trúc với 3 giảng viên nhằm làm rõ nhận thức về vai trò của Learning Analytics trong quá trình dạy học. Kết quả khảo sát cho thấy giảng viên đánh giá cao vai trò của Learning Analytics với điểm trung bình chung đạt M = 4.06, trong đó khả năng theo dõi hành vi học tập thông qua LMS đạt mức cao nhất (M = 4.10). Kết quả cũng cho thấy dữ liệu học tập trên LMS phản ánh rõ nét mức độ tham gia học tập của sinh viên và có mối liên hệ tích cực với kết quả học tập. Nghiên cứu góp phần khẳng định vai trò của Learning Analytics trong nâng cao hiệu quả quản lý và hỗ trợ học tập trong môi trường giáo dục số.
THỰC TRẠNG NĂNG LỰC SỐ CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIÁO DỤC - ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
Nghiên cứu đánh giá thực trạng năng lực số (NLS) của sinh viên Trường Đại học Quốc Gia trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ tại giáo dục đại học. nghiên cứu xây dựng công cụ khảo sát gồm 34 biến quan sát thuộc 7 thành tố: vận hành thiết bị và phần mềm số, năng lực thông tin và dữ liệu, giao tiếp và hợp tác, sáng tạo nội dung số, an ninh số, giải quyết vấn đề và NLS liên quan đến nghề nghiệp. Dữ liệu được thu thập từ 464 sinh viên bằng phương pháp điều tra bằng bảng hỏi và phương pháp xử lý dữ liệu thống kê bằng phần mềm SPSS thông qua các kỹ thuật thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, kiểm định t-test và ANOVA. Kết quả cho thấy NLS của sinh viên đạt mức khá; trong đó các nhóm năng lực vận hành thiết bị và phần mềm số, giao tiếp và hợp tác có điểm trung bình cao hơn các nhóm năng lực liên quan đến nghề nghiệp và giải quyết vấn đề. Kết quả kiểm định cũng cho thấy tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về NLS giữa các nhóm sinh viên khác nhau về đặc điểm nhân khẩu học. Bài viết đề xuất một số khuyến nghị nhằm nâng cao NLS của sinh viên, góp phần đáp ứng yêu cầu đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục hiện nay.
TÍCH HỢP TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO GIÁO DỤC MỞ: CƠ CHẾ TÁC ĐỘNG ĐẾN TRẢI NGHIỆM HỌC TẬP SUỐT ĐỜI
Nghiên cứu xác định cơ chế tác động của tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) đến trải nghiệm học tập suốt đời của sinh viên trong môi trường giáo dục mở, từ đó đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả ứng dụng AI tại Trường Đại học Mở Hà Nội. Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với mô hình cấu trúc PLS-SEM trên dữ liệu khảo sát 230 sinh viên năm thứ ba thuộc 10 đơn vị đào tạo của nhà trường. Kết quả cho thấy tích hợp AI tác động tích cực đến trải nghiệm học tập suốt đời, trong đó phần lớn tác động được truyền dẫn gián tiếp qua động lực học tập và sự tương tác người học. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất các giải pháp về lộ trình tích hợp AI vào chương trình đào tạo, nâng cao năng lực số cho giảng viên, phát triển mô hình học tập kết hợp và chính sách sử dụng AI có trách nhiệm gắn với văn hóa học tập số.
KHAI THÁC DỮ LIỆU HỌC TẬP TRONG GIÁO DỤC MỞ, ĐỘNG LỰC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG VÀ CÁ NHÂN HÓA TRẢI NGHIỆM HỌC TẬP
Bài viết nghiên cứu vai trò của khai thác dữ liệu học tập (DLHT) trong giáo dục mở nhằm nâng cao chất lượng đào tạo và cá nhân hóa trải nghiệm học tập trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích và tổng hợp tài liệu thứ cấp từ các công trình nghiên cứu, bài báo khoa học và báo cáo trong và ngoài nước liên quan đến phân tích học tập (Learning Analytics), khai phá dữ liệu học tập (Educational Data Mining) và giáo dục mở. Kết quả nghiên cứu cho thấy DLHT đóng vai trò quan trọng trong việc nhận diện sớm sinh viên có nguy cơ học tập thấp, hỗ trợ ra quyết định dựa trên minh chứng, nâng cao mức độ gắn kết học tập và thúc đẩy cá nhân hóa học tập thông qua các hệ thống phân tích học tập và khuyến nghị học tập. Đồng thời, nghiên cứu cũng chỉ ra những thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu, năng lực số của giảng viên và cơ chế quản trị dữ liệu giáo dục. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất một số định hướng như xây dựng chiến lược quản trị dữ liệu giáo dục, đầu tư hạ tầng công nghệ, nâng cao năng lực phân tích dữ liệu cho giảng viên và phát triển các hệ thống hỗ trợ học tập cá nhân hóa nhằm thúc đẩy phát triển giáo dục mở lấy người học làm trung tâm.
PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC AI CHO NGƯỜI HỌC THÔNG QUA ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC: TIẾP CẬN HỖ TRỢ HỌC TẬP SUỐT ĐỜI
Trong bối cảnh chuyển đổi số và xã hội tri thức, học tập suốt đời ngày càng đóng vai trò quan trọng đối với phát triển nguồn nhân lực. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo không chỉ làm thay đổi hoạt động nghiên cứu khoa học mà còn thúc đẩy phát triển năng lực AI cho người học. Bài báo nhằm phân tích vai trò của AI trong nghiên cứu khoa học và làm rõ cách thức công nghệ này hỗ trợ phát triển năng lực AI và học tập suốt đời. Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng quan tài liệu và phân tích nội dung các công trình liên quan đến AI trong giáo dục và nghiên cứu khoa học. Kết quả cho thấy AI hỗ trợ hiệu quả trong xử lý dữ liệu lớn, xây dựng mô hình dự báo, phân tích ngôn ngữ tự nhiên, tự động hóa nhiệm vụ nghiên cứu và hỗ trợ ra quyết định. Những ứng dụng này góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất tri thức, mở rộng khả năng tiếp cận, cá thể hóa học tập và phát triển năng lực AI cho người học. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI cũng đặt ra thách thức về dữ liệu, tính minh bạch thuật toán, hạ tầng công nghệ và đạo đức. Vì vậy, cần hoàn thiện chính sách và cơ chế quản trị nhằm bảo đảm ứng dụng AI hiệu quả, minh bạch và bền vững trong nghiên cứu và học tập suốt đời.
TỐI ƯU HÓA QUY TRÌNH TỔNG HỢP TRI THỨC TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ: TỪ DỮ LIỆU PHÂN MẢNH ĐẾN TRẢI NGHIỆM HỌC TẬP CHUYÊN SÂU
Môi trường số mang lại nguồn thông tin dồi dào nhưng phân mảnh, khiến người học khó chuyển các đơn vị tri thức rời rạc thành hiểu biết có cấu trúc và chiều sâu. Nghiên cứu này đề xuất và kiểm định mô hình KSO-7 (Knowledge Synthesis Optimization – 7 stages): một quy trình bảy giai đoạn tối ưu hóa việc tổng hợp tri thức trong bối cảnh có trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ cùng năm nguyên tắc tối ưu xuyên suốt. Mô hình được xây dựng bằng tổng hợp lý luận và kiểm định thực nghiệm trên 1.016 sinh viên tại hơn 13 cơ sở giáo dục đại học Việt Nam bằng mô hình phương trình cấu trúc (SEM) bậc hai. Kết quả cho thấy bộ thang đo có độ tin cậy và giá trị hội tụ rất cao (α = 0,893–0,946; CR = 0,894–0,947; AVE = 0,585–0,780); bảy giai đoạn hội tụ mạnh vào một năng lực tổng hợp tri thức (KSO) dự báo tri thức sâu (β = 0,794). Vai trò AI và năng lực tổng hợp là các yếu tố then chốt. Nghiên cứu cung cấp một khung quy trình đo lường được cho thiết kế hoạt động học tập số có AI hỗ trợ.
ĐÁNH GIÁ TÁC DỤNG PHỤC HỒI COLLAGEN CỦA DỊCH CHIẾT CÁM GẠO TRÊN NGUYÊN BÀO SỢI DA NGƯỜI BỊ TỔN THƯƠNG DO TIA UVB
Nghiên cứu này đánh giá tác dụng chống lão hóa da của dịch chiết cám gạo thông qua khả năng thúc đẩy tổng hợp collagen type I và bảo vệ nguyên bào sợi da khỏi tổn thương do tia UVB. Dịch chiết cám gạo được chuẩn bị bằng phương pháp ngâm chiết với ethanol 70%. Tính an toàn của dịch chiết cám gạo được đánh giá trên hai dòng tế bào da là keratinocyte (HaCaT) và nguyên bào sợi da người (HDF) bằng phương pháp MTT. Kết quả cho thấy dịch chiết cám gạo không gây độc tính trên cả hai dòng tế bào ở nồng độ ≤ 100 µg/ mL. Trên mô hình nguyên bào sợi da người (HDF) được nuôi trong môi trường điều hòa từ tế bào HaCaT sau chiếu UVB (40 mJ/cm²), dịch chiết cám gạo phục hồi đáng kể nồng độ collagen type I bị suy giảm theo cách phụ thuộc vào nồng độ. Tại nồng độ 100 µg/mL, dịch chiết cám gạo đưa hàm lượng collagen trở về gần mức của nhóm đối chứng không chiếu UVB (p < 0,001). Phân tích cơ chế phân tử bằng kỹ thuật RT-qPCR cho thấy dịch chiết cám gạo làm tăng đáng kể biểu hiện mRNA của COL1A1 và COL1A2, đồng thời giảm rõ rệt biểu hiện MMP-1 so với nhóm chỉ chiếu UVB. Những kết quả này chứng minh rằng dịch chiết cám gạo có khả năng kích thích tổng hợp collagen type I và ức chế sự phân hủy collagen, từ đó góp phần cải thiện độ đàn hồi, độ săn chắc của da và làm chậm quá trình lão hóa. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng ứng dụng cao của cám gạo - một phụ phẩm nông nghiệp dồi dào tại Việt Nam - trong phát triển các sản phẩm mỹ phẩm chống lão hóa và chống nhăn an toàn, hiệu quả.
TỪ TIẾP CẬN ĐẾN SỬ DỤNG CÓ Ý NGHĨA: TÁI ĐỊNH VỊ NĂNG LỰC SỐ TRONG HỌC TẬP SUỐT ĐỜI VÀ HÀM Ý CHO GIÁO DỤC MỞ TẠI VIỆT NAM
Sự phát triển của môi trường số đang làm thay đổi cách con người tiếp cận tri thức và tổ chức hoạt động học tập. Tuy nhiên, việc sở hữu công nghệ hoặc sử dụng thành thạo công cụ số chưa đủ để bảo đảm hiệu quả học tập giữa các cá nhân. Từ góc nhìn học tập suốt đời, bài viết cho rằng năng lực số cần được nhìn nhận vượt ra ngoài phạm vi kỹ năng kỹ thuật, hướng đến khả năng kiến tạo giá trị học tập trong môi trường số. Trên cơ sở tổng quan tài liệu và phân tích khái niệm, nghiên cứu đề xuất một cách tiếp cận phân tích nhiều tầng, nhấn mạnh sự chuyển dịch từ tiếp cận và kỹ năng sang sử dụng có ý nghĩa. Trong nghiên cứu này, khái niệm “sử dụng có ý nghĩa” được tiếp cận như khả năng người học chủ động xác lập mục tiêu học tập, lựa chọn và đánh giá thông tin phù hợp, đồng thời chuyển hóa thông tin thành tri thức có giá trị trong bối cảnh số.
QUẢN TRỊ GIÁO DỤC MỞ VÀ BẢO ĐẢM CHẤT LƯỢNG: NGHIÊN CỨU ĐỐI SÁNH ĐA QUỐC GIA
Nghiên cứu này khám phá sự giao thoa chiến lược giữa quản trị giáo dục mở và bảo đảm chất lượng (QA) tại năm định chế đại học tiêu biểu khu vực Đông Nam Á (PNU, KU, SIUT, UNTL, và APD). Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ, bài viết nhận diện sự thiếu hụt các khung quản trị tương thích làm cản trở quá trình hội nhập. Vận dụng phương pháp hỗn hợp (mixed-methods) và phân tích đối sánh, nghiên cứu giải cấu trúc cách thức các trường tối ưu hóa trải nghiệm người học thông qua dữ liệu học tập (learning analytics). Kết quả thực chứng chỉ ra mối tương quan thuận giữa quản trị dựa trên dữ liệu và khả năng cá nhân hóa giáo dục. Phát hiện này không chỉ đóng góp vào hệ thống lý thuyết quản trị đại học hiện đại mà còn cung cấp bộ công cụ thực chứng giúp các nhà hoạch định chính sách kiến tạo hệ sinh thái giáo dục mở bền vững, thúc đẩy sự công nhận văn bằng xuyên quốc gia.
NĂNG LỰC SỐ VÀ KHẢ NĂNG HỌC TẬP SUỐT ĐỜI: NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH TÁC ĐỘNG TẠI ĐẠI HỌC PHENIKAA VÀ TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI
Trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục, nghiên cứu này khám phá mối liên hệ nhân quả giữa năng lực số và khả năng học tập suốt đời của sinh viên. Sử dụng thiết kế thực chứng định lượng với mẫu khảo sát gồm 175 sinh viên tại Đại học Phenikaa (định hướng công nghệ) và Trường Đại học Mở Hà Nội (định hướng giáo dục mở), nghiên cứu vận dụng kỹ thuật hồi quy và phân tích đa nhóm để kiểm chứng các giả thuyết. Kết quả chỉ ra rằng các trụ cột năng lực số, đặc biệt là kỹ năng khai thác dữ liệu và tư duy giải quyết vấn đề, tác động thuận chiều mạnh mẽ đến động lực tự học bền vững. Đáng chú ý, nghiên cứu phát hiện sự phân hóa đặc thù: sinh viên Đại học Phenikaa ưu tiên thích nghi với hạ tầng kỹ thuật, trong khi sinh viên Trường Đại học Mở thể hiện nội lực và khát vọng phát triển dài hạn vượt trội. Công trình đóng góp mô hình tác động thích ứng, giúp các cơ sở giáo dục tối ưu hóa hệ sinh thái học tập số hóa bền vững.
THIẾT KẾ TRẢI NGHIỆM HỌC TẬP SỐ HỖ TRỢ TỰ HỌC TỪ VỰNG TRONG HỌC PHẦN NÓI 2 CHO SINH VIÊN THEO PHƯƠNG THỨC ĐÀO TẠO TRỰC TUYẾN, NGÀNH NGÔN NGỮ ANH
Tự học từ vựng đóng vai trò quan trọng trong phát triển năng lực giao tiếp tiếng Anh của sinh viên theo phương thức đào tạo trực tuyến. Nghiên cứu này nhằm xác định những khó khăn và nhu cầu hỗ trợ của sinh viên ngành Ngôn ngữ Anh trong quá trình tự học từ vựng ở học phần Nói 2, từ đó đề xuất mô hình trải nghiệm học tập số phù hợp. Nghiên cứu sử dụng phương pháp khảo sát mô tả với sự tham gia của 76 sinh viên. Kết quả cho thấy sinh viên gặp nhiều khó khăn trong việc ghi nhớ và vận dụng từ vựng trong hoạt động nói, đồng thời có nhu cầu cao đối với các hình thức hỗ trợ mang tính định hướng, cá nhân hóa và phản hồi kịp thời. Trên cơ sở kết quả khảo sát cùng các nguyên lý của Học tập tự định hướng và Thiết kế trải nghiệm học tập, nghiên cứu đề xuất mô hình trải nghiệm học tập số nhằm nâng cao hiệu quả tự học từ vựng cho sinh viên theo phương thức đào tạo trực tuyến.