 |
| Nhóm dự án của Trường Đại học Sư phạm nhận giải Nhất |
Giải quyết một điểm nghẽn lớn trong nghiên cứu
Chia sẻ về hành trình khởi nguồn của RES-AI.EDU, PGS.TS. Lê Văn Thăng - thành viên dự án cho biết, ý tưởng được bắt đầu từ một quan sát rõ ràng trong môi trường đại học: giữa bối cảnh hoạt động nghiên cứu phát triển mạnh mẽ, sinh viên vẫn còn thiếu một hệ sinh thái đúng nghĩa để được hỗ trợ từ bước đầu đến khi hoàn thiện công bố khoa học.
Trong khi nhiều cơ sở giáo dục đại học ở Việt Nam đạt hơn 3.500 công bố khoa học mỗi năm, Đại học Huế dù tăng trưởng đến 80% so với năm 2020 mới đạt khoảng 1.500 công bố, chưa tương xứng với tiềm năng của một trung tâm đào tạo lớn ở miền Trung.
Điều đáng chú ý là phần lớn các công bố học thuật hiện nay vẫn chủ yếu đến từ đội ngũ giảng viên, trong khi sinh viên là nguồn lực trẻ, năng động lại chưa có nhiều cơ hội để tham gia. Họ thiếu môi trường tiếp cận nghiên cứu, thiếu định hướng ban đầu, thiếu người dẫn dắt và thiếu cả những công cụ cần thiết để biến ý tưởng thành sản phẩm khoa học thực sự. “Đó chính là điểm nghẽn mà RES-AI.EDU muốn giải quyết, không phải bằng một vài khóa tập huấn rời rạc, mà bằng cả một hệ sinh thái vận hành bền vững”, PGS.TS. Lê Văn Thăng chia sẻ.
Từ nhận thức đó, nhóm giảng viên và học viên thuộc Khoa Tâm lý và Giáo dục đã phát triển dự án RES-AI.EDU dựa trên ba trụ cột nền tảng. Đó là RES-Research: Khơi dậy ý tưởng, dẫn dắt phương pháp, hình thành năng lực nghiên cứu bài bản cho sinh viên; AI-Artificial Intelligence: Trợ lý học thuật thông minh, hỗ trợ người học trong tìm kiếm tài liệu, gợi ý phương pháp, phân tích dữ liệu, thiết kế bố cục bài báo…; EDU-Education: Xây dựng mạng lưới mentor gồm các giảng viên, nhà khoa học có kinh nghiệm công bố quốc tế, đồng hành và tư vấn trực tiếp cho sinh viên.
Ba yếu tố này không vận hành tách biệt mà được tích hợp trên nền tảng số mở, tạo thành một hệ sinh thái liền mạch - nơi sinh viên có thể bắt đầu từ một câu hỏi nhỏ và được dẫn dắt đến tận bước cuối cùng: công bố công trình nghiên cứu.
Hành trình hình thành và những kết quả bước đầu
Theo PGS.TS. Lê Văn Thăng, RES-AI.EDU được triển khai bởi một đội ngũ 5 thành viên đa ngành: tâm lý học, giáo dục học, nghiên cứu khoa học, công nghệ giáo dục và công nghệ thông tin. Sự kết hợp này giúp dự án có đủ năng lực để hiểu người học, hiểu nghiên cứu và hiểu công nghệ là ba yếu tố thiết yếu để vận hành một hệ sinh thái học thuật số.
Điểm tựa vững chắc của dự án là đội ngũ 13 người cố vấn học thuật là những giảng viên có nhiều công bố quốc tế, sẵn sàng đồng hành cùng sinh viên như những người dẫn đường kiên nhẫn và giàu nhiệt huyết. Ngay khi bắt tay vào triển khai từ đầu năm 2025, nhóm xác định lộ trình 4 giai đoạn kéo dài 2 năm (2025 - 2026) với các sản phẩm đầu ra cụ thể.
Đến hiện tại, dù mới ở giai đoạn vận hành ban đầu, RES-AI.EDU đã đạt nhiều kết quả đáng ghi nhận: Xây dựng thành công nền tảng số RES-AI.EDU, tích hợp đủ 3 cấu phần RES-AI-EDU; hoàn thiện bộ tiêu chí Research Literacy Badge (Huy hiệu năng lực nghiên cứu) với 3 cấp độ, tạo khung đánh giá chuẩn hóa năng lực nghiên cứu của sinh viên...
Theo kết quả khảo sát từ người dùng (giảng viên, sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh) cho thấy, 92% cảm thấy hài lòng, khẳng định mô hình thực sự chạm đúng nhu cầu và điểm nghẽn trong hoạt động nghiên cứu của sinh viên. Như một sinh viên đã tâm sự: “Trước giờ em muốn nghiên cứu nhưng không biết bắt đầu từ đâu. Nhờ hệ sinh thái này, lần đầu tiên em thấy mình có thể làm được”.
Như bất kỳ mô hình đổi mới nào, RES-AI.EDU cũng đối diện không ít khó khăn, đặc biệt là hạn chế về kinh phí vận hành. Để một hệ sinh thái duy trì ổn định, nhiều hạng mục cần đầu tư, như nền tảng công nghệ, học liệu số, hệ thống AI, mạng lưới mentor, quỹ học bổng nghiên cứu và hỗ trợ công bố… Tuy vậy, chính những thách thức này lại giúp nhóm dự án sáng tạo hơn, linh hoạt hơn, tối ưu chi phí và đảm bảo dự án vận hành hiệu quả.
Trong thời gian tới, nhóm dự án sẽ triển khai RES-AI.EDU theo hai hướng lớn, đó là hoàn thiện mô hình - đánh giá dữ liệu thí điểm, đo lường tiến bộ của sinh viên, điều chỉnh thuật toán Mentor - Matching, cập nhật bộ tiêu chí Research Literacy Badge và xây dựng bộ hướng dẫn triển khai chính thức. Đồng thời, mở rộng quy mô - nâng cấp nền tảng số, phát triển tài nguyên AI, tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu và hội thảo, mở rộng mạng lưới người hướng dẫn liên ngành.