Tư vấn tổ chức cuộc thi Minirobocon 2019 cho tỉnh Bình Phước
Cuộc thi nhằm kích hoạt sự sáng tạo, đam mê công nghệ của học sinh, sinh viên tỉnh Bình Phước.
Digital Immersion forum
Chia sẻ thuận lợi và thách thức trong quá trình chuyển đối số trong giáo dục tại diễn đàn "Digital Immersion forum" do dự án BUILD IT phối hợp đại học Arizona State University và Đại Học Công nghiệp Hà Nội tổ chức
Cuộc thi Shell Eco_marathon Europe tại London
Cuộc thi Shell eco_marathon tại London là một cuộc thi thiết kế xe tiết kiệm nhiên liệu dành cho học sinh, viên viên lớn nhất thế giới.
Tham gia khóa tập huấn tại Phần Lan
Khóa học phương pháp sư phạm số nằm trong khuôn khổ dự án EMVITET.
Tham gia tập huấn giáo dục 4.0 tại Phần Lan
Phần Lan là một đất nước có nền giáo dục phát triển hàng đầu thế giới.
Tham gia tập huấn Training of Trainers (ToT)
Tôi và cộng sự vinh dự được lựa chọn tham gia Chương trình DIES National Multiplication Training (NMT) tại Berlin Đức; một chương trình đào tạo quốc tế uy tín, quy tụ các nhóm chuyên gia đến từ 12 quốc gia thuộc Châu Phi, Đông Nam Á và Mỹ La-tinh, gồm: Benin, Cameroon, Kenya, Mozambique, Senegal, South Africa, Zambia, Indonesia, Philippines, Việt Nam, Bolivia và Colombia..
Thứ Ba, 14 tháng 10, 2025
Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Nghiên cứu Khoa học và Giảng dạy tại Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
Thứ Tư, 13 tháng 8, 2025
Trải nghiệm học tập quốc tế và xu hướng Open Science trong khoa học giáo dục và chuyển đổi số
Sau quá trình nỗ lực không ngừng cùng với kinh nghiệm tích lũy trong lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học, nhóm chúng tôi đã vinh dự được lựa chọn triển khai dự án ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động bảo đảm chất lượng giáo dục đại học. Đây là dấu mốc quan trọng khẳng định năng lực nghiên cứu, triển khai và đổi mới sáng tạo của tôi và các cộng sự.
Cũng trong khuôn khổ dự án này, tôi vinh dự được lựa chọn tham gia Chương trình DIES National Multiplication Training (NMT) – một chương trình đào tạo quốc tế uy tín, quy tụ các nhóm chuyên gia đến từ 12 quốc gia thuộc Châu Phi, Đông Nam Á và Mỹ La-tinh, gồm: Benin, Cameroon, Kenya, Mozambique, Senegal, South Africa, Zambia, Indonesia, Philippines, Việt Nam, Bolivia và Colombia.
Trong bối cảnh giáo dục đại học và nghiên cứu đang bước vào giai đoạn chuyển đổi số mạnh mẽ, một trong những xu hướng nổi bật mà tôi được tiếp cận và đặc biệt ấn tượng chính là Open Science (Khoa học Mở). Đây là mô hình thúc đẩy chia sẻ tri thức, nâng cao tính minh bạch và mở rộng hợp tác quốc tế thông qua tám thành phần then chốt:
-
Open Access – Mở quyền truy cập công trình khoa học.
-
Open Research Data – Chia sẻ dữ liệu nghiên cứu.
-
Open Research Software – Cung cấp phần mềm nghiên cứu mở.
-
Open Methods – Minh bạch phương pháp nghiên cứu.
-
Open Evaluation – Mở quy trình đánh giá khoa học.
-
Open Educational Resources – Tài nguyên giáo dục mở.
-
Citizen Science – Sự tham gia của cộng đồng vào nghiên cứu.
-
Open Infrastructure – Hạ tầng công nghệ và mạng lưới chia sẻ tri thức.
Tôi đặc biệt tâm đắc với triết lý “mở” của Open Science – từ mở quyền truy cập, mở dữ liệu, mở phương pháp đến mở hạ tầng – tất cả đều hướng tới việc hình thành một hệ sinh thái khoa học minh bạch, hợp tác và bền vững. Đồng quan điểm với tầm nhìn này, tôi đã phát triển nền tảng giáo dục mở SimLab (https://simlab.leetoolkit.com/), cung cấp các mô phỏng, ứng dụng và công cụ học tập tương tác phục vụ giáo dục, cho phép giảng viên và người học dễ dàng truy cập, khai thác và tùy biến theo nhu cầu.
Sự kết hợp giữa trải nghiệm học tập quốc tế cùng sự phong phú từ tiếp xúc đa dạng văn hóa và thực tiễn xây dựng nền tảng giáo dục mở đã giúp tôi hình thành một góc nhìn toàn diện hơn về khả năng ứng dụng Open Science trong giảng dạy và nghiên cứu. Tôi tin rằng, khi được triển khai đồng bộ tại Việt Nam, triết lý này sẽ góp phần nâng cao chất lượng khoa học, thúc đẩy hợp tác quốc tế, mở rộng cơ hội tiếp cận tri thức và tạo ra tác động xã hội bền vững.
Thứ Hai, 11 tháng 8, 2025
Khóa tập huấn TOT (Training of Trainer) tại Berlin – Trải nghiệm học tập và mở rộng góc nhìn
Chuyến đi giúp tôi hiểu thêm về hành trình trỗi dậy của nền kinh tế Đức sau hai lần thất bại trong Thế chiến, cũng như cảm nhận rõ nét triết lý tự động hóa, khả năng tái chế và tính bền vững trong sản xuất – những yếu tố tạo nên sức mạnh của nền văn minh Đức.
Thứ Hai, 28 tháng 4, 2025
Khám phá Canva AI: Tạo Game Tương Tác Dễ Dàng Cho Dạy Học
Thứ Bảy, 19 tháng 4, 2025
Human-in-the-loop và chuyển đổi vai trò lãnh đạo trong tổ chức ứng dụng AI
Trong bối cảnh AI ngày càng hiện diện sâu rộng trong môi trường làm việc, khái niệm "nhân sự AI" không còn đơn thuần là công cụ hỗ trợ, mà đã trở thành một “thành viên số” trong đội ngũ nhân lực – có thể được giao việc, phối hợp và đánh giá hiệu quả như một nhân viên thực thụ. Đây là cách gọi các hệ thống trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào quy trình vận hành để đảm nhiệm các nhiệm vụ cụ thể như chăm sóc khách hàng, xử lý dữ liệu, viết báo cáo, thiết kế nội dung… với hiệu suất cao và khả năng mở rộng linh hoạt. Ví dụ, công ty Klarna (Thụy Điển) đã sử dụng chatbot AI thay thế vai trò của 700 nhân viên chăm sóc khách hàng, xử lý 2,3 triệu cuộc hội thoại chỉ trong 4 tuần, với mức độ hài lòng ngang bằng con người (Klarna, 2024). Tại Việt Nam, doanh nghiệp như Vanlangbooks đã ứng dụng AI trong dịch thuật và dàn trang, giúp giảm 70% số lượng cộng tác viên dịch (CafeBiz, 2024).
Tuy nhiên, để đảm bảo tính chính xác, an toàn và trách nhiệm, AI không thể vận hành hoàn toàn độc lập. Khái niệm “Human-in-the-loop (Con người tham gia vào quy trình)” là nguyên tắc then chốt, khẳng định rằng con người cần được tích hợp vào các khâu quan trọng – từ đào tạo mô hình, kiểm tra đầu ra, phê duyệt quyết định đến xử lý ngoại lệ. Mô hình này đặc biệt thiết yếu trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục hoặc pháp lý, nơi yêu cầu cao về đạo đức và trách nhiệm pháp lý. Theo Dự thảo Đạo luật AI của Liên minh châu Âu (EU AI Act), các hệ thống AI có rủi ro cao bắt buộc phải có cơ chế giám sát của con người (European Commission, 2021). Điều này khẳng định rằng: Human-in-the-loop không chỉ quan trọng mà còn là nền tảng để triển khai AI một cách có trách nhiệm và bền vững.
Thực tế triển khai cho thấy, AI tuy giỏi xử lý dữ liệu nhưng vẫn cần con người làm chủ. Ví dụ, trong trường hợp AI đảm nhiệm vai trò viết biên bản cuộc họp dựa trên file ghi âm mà con người cung cấp, thì con người vẫn phải tham gia vào quy trình này để rà soát, bổ sung, điều chỉnh các nội dung mà AI không thể tự hiểu rõ, đồng thời là người cuối cùng ra quyết định ban hành biên bản chính thức (Hình 1). Tương tự, trong lĩnh vực giáo dục, khi sử dụng các phần mềm tích hợp AI để ra đề thi hoặc soạn đề cương môn học, AI có thể gợi ý nhanh, đa dạng và phù hợp theo đầu vào, nhưng con người vẫn là yếu tố quyết định về mặt học thuật, nội dung và độ phù hợp với người học (Hình 2).
Trước sự chuyển đổi đó, người quản lý cần thích ứng với phương pháp lãnh đạo mới, nơi không chỉ quản lý con người, mà còn quản lý cả hệ thống AI như một phần của nguồn nhân lực hiện đại. Lãnh đạo cần hiểu rõ năng lực của AI, giới hạn của nó, và biết phân rã công việc hợp lý giữa người và máy. Quá trình triển khai "nhân sự AI" cần diễn ra như với một nhân viên mới: lựa chọn nền tảng phù hợp (ChatGPT, Copilot, Claude, phần mềm tích hợp AI…), huấn luyện bằng dữ liệu mẫu, phân công công việc cụ thể và xây dựng hệ thống đánh giá hiệu quả.
Đồng thời, tổ chức phải đầu tư vào hạ tầng số, quy trình và chính sách tích hợp AI, tổ chức tập huấn để nhân viên phát triển tư duy “AI-first” – nghĩa là trong bất kỳ nhiệm vụ nào, nhân viên cũng ưu tiên tận dụng sự hỗ trợ của AI để nâng cao hiệu quả công việc. Văn hóa này không thay thế con người, mà nâng cao năng lực của họ, giúp mỗi cá nhân thích nghi với thời đại tự động hóa thông minh.
Quá trình triển khai nên bắt đầu từ các bài toán nhỏ và có thể đo lường được, như để AI viết email, phân tích khảo sát, soạn thảo tài liệu ban đầu. Sau đó, tổ chức cần đánh giá hiệu quả, điều chỉnh vai trò AI và mở rộng ứng dụng dần theo từng giai đoạn phát triển.
Tóm lại, AI không thay thế con người, mà thay đổi cách con người làm việc và lãnh đạo. Việc sử dụng “nhân sự AI” trong mô hình Human-in-the-loop (Con người tham gia vào quy trình) là yếu tố bắt buộc để tổ chức vận hành hiệu quả, bền vững và có trách nhiệm trong thời đại số. Người lãnh đạo cần quản trị đội ngũ kết hợp giữa người và AI, còn nhân viên cần chuyển mình với tư duy “AI-first” để cùng tạo ra giá trị mới trong tổ chức.
Tài liệu tham khảo: