- Nhân sự
- 3
- Dự án
- 3
- Công bố
- 1
Giới thiệu
Nhóm Trí tuệ nhân tạo phát triển các hệ thống AI làm việc với văn bản học thuật tiếng Việt: đọc đề cương học phần, trích xuất và phân loại chuẩn đầu ra, đối chiếu chúng với chuẩn đầu ra chương trình, và hỗ trợ bộ phận đảm bảo chất lượng chuẩn bị kiểm định.
Kết quả đầu tiên là hệ thống EAUT-OBE cho chương trình Công nghệ kỹ thuật ô tô của Trường Đại học Công nghệ Đông Á. Hệ thống trích xuất 301 chuẩn đầu ra học phần và ánh xạ vào 12 chuẩn đầu ra chương trình. Kết quả đã được công bố trên International Journal of Modern Education and Computer Science năm 2026.
Nhóm đang phát triển thế hệ tiếp theo của hệ thống trên nền tảng mô hình ngôn ngữ Claude, thành các mô-đun có thể triển khai tại nhiều trường. Nguyên tắc xuyên suốt: mỗi kết luận của hệ thống đều dẫn về đúng câu văn trong tài liệu gốc để người kiểm định tự đối chiếu.
Hướng nghiên cứu
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt
Trích xuất thông tin từ đề cương, báo cáo và tài liệu học thuật tiếng Việt, kể cả bản scan qua nhận dạng ký tự (OCR).
Phân loại theo thang Bloom
Xác định mức độ nhận thức của từng chuẩn đầu ra học phần để phát hiện động từ khó đo lường và mức độ chưa phù hợp.
Ánh xạ chuẩn đầu ra CLO và PLO
Liên kết chuẩn đầu ra học phần với chuẩn đầu ra chương trình, tìm lỗ hổng và trùng lặp trong toàn bộ chương trình đào tạo.
Tác tử AI cho tài liệu dài
Xử lý báo cáo tự đánh giá, luận văn và tài liệu hàng trăm trang theo từng phần mà vẫn giữ mạch chung và trích dẫn nguồn cho mọi kết quả.
Thuật ngữ song ngữ Việt và Anh
Dịch nhất quán các thuật ngữ đảm bảo chất lượng giữa đề cương tiếng Việt và báo cáo gửi tổ chức kiểm định quốc tế.
Dự án nghiên cứu
- 01Đã công bố
EAUT-OBE: đánh giá chuẩn đầu ra học phần bằng AI
03/2025 – 10/2025Hệ thống dùng OCR, xử lý ngôn ngữ tiếng Việt và phân loại theo thang Bloom để trích xuất, phân loại và ánh xạ chuẩn đầu ra học phần (CLO) vào chuẩn đầu ra chương trình (PLO) cho toàn bộ chương trình Công nghệ kỹ thuật ô tô, Trường Đại học Công nghệ Đông Á.
- Xử lý 71 đề cương, trích xuất 301 CLO và ánh xạ vào 12 PLO
- Độ chính xác phân loại mức Bloom khoảng 91%
- Thời gian xử lý giảm khoảng 85% so với hai mô hình đối chứng PhoGPT-4B và EraX-7B
- Chương trình đào tạo minh bạch hơn và việc đánh giá giữa các giảng viên nhất quán hơn
- OCR
- NLP tiếng Việt
- Thang Bloom
- OBE
- 02Đang triển khai
Mô-đun hỗ trợ kiểm định theo OBE
2026Xây dựng lại quy trình EAUT-OBE trên nền tảng Claude thành mô-đun dùng được cho nhiều chương trình đào tạo. Mô-đun đọc đề cương, bản mô tả chương trình và báo cáo tự đánh giá; kiểm tra từng CLO có đo lường được không, mức Bloom có hợp lý không và có đóng góp cho PLO nào. Mỗi lỗ hổng hay trùng lặp được báo kèm câu văn gốc nơi phát hiện.
- Claude
- Kiểm định
- Tài liệu dài
- Trích dẫn nguồn
- 03Đang triển khai
Mô-đun hỗ trợ nghiên cứu học thuật
2026Hỗ trợ giảng viên và học viên sau đại học hệ thống hóa tài liệu, xác định khoảng trống nghiên cứu, và rà soát bản thảo về cấu trúc, lập luận và độ chính xác trích dẫn bằng tiếng Việt và tiếng Anh. Mỗi nhận xét gắn với đúng đoạn văn được nhận xét.
- Claude
- Tổng quan tài liệu
- Rà soát bản thảo
- Song ngữ
Thành viên
ThS. Chu Văn Trường
Trưởng nhóm
Quản trị, AI trong quản trị nhân sự; nghiên cứu sinh Quản trị tại Asia Metropolitan University
ORCID 0009-0009-4843-9868
ThS. Trần Đình Văn
Chủ nhiệm dự án EAUT-OBE
Kỹ thuật cơ khí, ứng dụng AI trong đào tạo kỹ thuật
ORCID 0000-0001-9348-8890
Công bố khoa học
- 2026Tạp chíDOI
AI-Assisted Evaluation of Course Learning Outcomes and Program Quality Management in Automotive Engineering Education
Tran, D. V., Chu, V. T., & Hoang, M. V.
International Journal of Modern Education and Computer Science, 18(2), 121–131
Hợp tác với Nhóm Trí tuệ nhân tạo
Liên hệ GATC để trao đổi về hợp tác nghiên cứu, dự án thí điểm hoặc chuyển giao công nghệ.