AI trả lời mọi câu hỏi trong vài giây, viết trôi chảy và rất tự tin, kể cả khi câu trả lời sai. Khoá học ngắn này giúp bạn dùng AI và đọc thông tin trên mạng mà không bị dắt mũi: kiểm một câu trả lời trước khi dùng, tách một lập luận ra để thấy chỗ yếu, kiểm một bức ảnh hay tin lan truyền trong vài phút, đặt câu hỏi cho AI để nhận về thứ kiểm chứng được, nhận ra thiên kiến của AI và của chính mình, và dùng AI để học nhanh hơn mà không giao luôn phần suy nghĩ cho nó. Sáu bài, mỗi bài khoảng hai mươi phút, mỗi bài kết bằng một việc làm ngay trên công cụ AI bạn đang dùng và một bài kiểm tra ngắn có phản hồi chỉ đúng chỗ bạn hiểu nhầm.
Soft skills
Cử nhân Quản lý Giáo dục, HK 2026_1, chiều thứ 6, Phòng 302, D9
Abc
Các công nghệ giáo dục tiên tiến
Đây là học phần dành cho các bạn ED5- Ngành Tâm lý học- Chương trình đào tạo Tâm lý học Công nghiệp và Tổ chức. Trong lớp học này bạn sẽ được tiếp cận với tài liệu học tập dưới dạng thông tin là kiến thức cần tìm hiểu và các phiếu bài tập hướng dẫn thực hiện các bài tập cần hoàn thành trong học phần. LƯU Ý VỀ VIỆC SỬ DỤNG CÁC THÔNG TIN TRONG LỚP HỌC THÔNG TIN BẢN QUYỀN VÀ SỬ DỤNG TÀI LIỆU © Bản quyền năm 2026 thuộc về Đại học Bách khoa Hà Nội và tác giả. Tài liệu này được biên soạn phục vụ cho học phần Nhập môn Tâm lý học Công nghiệp và Tổ chức, chỉ được sử dụng cho mục đích giảng dạy và học tập trong phạm vi Khoa Khoa học và Công nghệ Giáo dục. Nghiêm cấm mọi hình thức sao chép, phân phối, thương mại hóa, hoặc đăng tải lên mạng internet mà không có sự đồng ý bằng văn bản của cơ quan quản lý. Mọi hành vi vi phạm sẽ bị xử lý theo pháp luật hiện hành và quy định của Nhà trường.
Học phần Tâm lý học Giáo dục dành cho sinh viên năm 1 ngành Công nghệ Giáo dục của HUST
Khoá dùng chung cho sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh — đào sâu đạo đức nghiên cứu ở những góc chưa được dạy tại 3 khoá kia trong bộ kỹ năng nghiên cứu: liêm chính học thuật (đạo văn, tự đạo văn, ngụy tạo/sửa dữ liệu); quy trình hội đồng đạo đức đầy đủ (phân loại rủi ro, nhóm dễ bị tổn thương); đạo đức dữ liệu nghiên cứu (ẩn danh hoá kỹ thuật, đối chiếu Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 2025 của Việt Nam); xung đột lợi ích; đạo đức dùng AI trong toàn bộ quy trình nghiên cứu, không chỉ khâu viết bài; và văn hoá liêm chính, báo cáo sai phạm. Mỗi bài dùng tình huống cụ thể, không chỉ nguyên tắc trừu tượng, và kết bằng một bài kiểm tra ngắn, phương án sai gắn mã lỗi tư duy để phản hồi chỉ đúng chỗ hiểu nhầm.
Khoá thực hành dùng chung cho học viên cao học và nghiên cứu sinh — khác các khoá kỹ năng nghiên cứu khác ở chỗ đây không dạy lại 'khi nào dùng phương pháp nào' (đã có ở khoá Phương pháp nghiên cứu và NCKH nâng cao), mà đưa tay vào thực hành trên một bộ dữ liệu khảo sát mẫu có lỗi thật, xuyên suốt cả khoá: làm sạch dữ liệu bằng công thức cụ thể (Excel/R); đọc đúng bảng kết quả thống kê mô tả và kiểm định giả thuyết; đọc đúng bảng EFA và độ tin cậy; mã hoá dữ liệu định tính và tính độ tin cậy giữa người mã hoá bằng tay; và trực quan hoá dữ liệu đúng cách kèm đóng gói để tái lập kết quả. Mỗi bài đưa ra số liệu, công thức và output thật để người học tự tay tính hoặc đọc, không chỉ đọc lý thuyết. Mỗi bài kết bằng một bài kiểm tra ngắn, phương án sai gắn mã lỗi tư duy để phản hồi chỉ đúng chỗ hiểu nhầm.
Khoá dành cho nghiên cứu sinh đang xây dựng một mạch nghiên cứu (research agenda) hướng tới công bố quốc tế, không phải một luận văn đơn lẻ. Bảy bài đi từ định vị nghiên cứu và xác định đóng góp lý thuyết; tổng quan tài liệu hệ thống đầy đủ theo PRISMA kèm thẩm định chất lượng nguồn; phương pháp nghiên cứu nâng cao (multi-group analysis, thiết kế thực nghiệm, longitudinal); viết bài báo khoa học theo cấu trúc IMRaD bằng tiếng Anh và trả lời phản biện (rebuttal) đúng cách; chọn tạp chí theo quartile Scopus/SCImago và nhận diện tạp chí săn mồi; dùng công cụ AI hỗ trợ viết có kiểm soát và khai báo đúng quy định; và viết đề xuất xin tài trợ, xây mạng lưới học thuật quốc tế. Khoá dùng đúng đề tài nghiên cứu và bản thảo bài báo thật của từng nghiên cứu sinh xuyên suốt cả 7 bài. Mỗi bài kết bằng một bài kiểm tra ngắn, phương án sai gắn mã lỗi tư duy để phản hồi chỉ đúng chỗ hiểu nhầm.
Khoá dành cho học viên cao học đang làm luận văn — đã có đề tài (do tự chọn hoặc được giao cùng giảng viên hướng dẫn), cần đưa đề tài đó qua trọn quy trình tới bản luận văn hoàn chỉnh sẵn sàng bảo vệ. Sáu bài đi đúng trình tự: dựng khung lý thuyết từ câu hỏi nghiên cứu; làm tổng quan tài liệu có hệ thống, không chỉ đọc rời rạc như ở NCKH sinh viên; chọn thiết kế nghiên cứu ở mức học thuật cao hơn — SEM/PLS-SEM cho định lượng, case study và phỏng vấn sâu cho định tính; thu thập và xử lý dữ liệu với SPSS/R (độ tin cậy, EFA, hồi quy); viết đúng cấu trúc luận văn 5 chương; và đạo đức nghiên cứu với dữ liệu người tham gia. Khoá dùng đúng đề tài luận văn thật của từng học viên xuyên suốt cả 6 bài — sản phẩm mỗi bài (khung lý thuyết, ma trận tổng quan, bảng hỏi, một chương luận văn) là bản dùng lại được ngay cho luận văn thật, không phải bài tập minh hoạ. Mỗi bài kết bằng một bài kiểm tra ngắn, phương án sai gắn mã lỗi tư duy để phản hồi chỉ đúng chỗ hiểu nhầm.
Khoá dành cho sinh viên đại học chuẩn bị hoặc đang làm đề tài NCKH sinh viên, khoá luận hoặc bài tập lớn có tính nghiên cứu — lần đầu phải tự đặt câu hỏi, tự đọc tài liệu, tự chọn cách trả lời, không còn đề bài có sẵn. Năm bài đi đúng trình tự làm một đề tài thật: đặt được một câu hỏi nghiên cứu khả thi (không phải một chủ đề rộng); đọc và tổng hợp tài liệu có hệ thống thay vì đọc rời rạc; trích dẫn đúng và giữ liêm chính học thuật; chọn một thiết kế nghiên cứu cơ bản phù hợp với câu hỏi đã đặt; và viết, trình bày được kết quả trước hội đồng. Khoá không dạy lý thuyết phương pháp luận trừu tượng. Mỗi bài đặt một khung khái niệm có nguồn gốc rõ ràng, cho thấy khung ấy áp vào một tình huống cụ thể ra sao, rồi buộc người học chạy nó trên chính đề tài họ đang định làm — dùng một đề tài xuyên suốt cả khoá, có sản phẩm dùng lại được ngay cho đề tài thật, không phải bài tập rời rạc bỏ đi. Mỗi bài kết bằng một bài kiểm tra ngắn, phương án sai được gắn mã lỗi tư duy để phản hồi chỉ đúng chỗ hiểu nhầm thay vì báo sai chung chung.
Khoá học dành cho sinh viên Công nghệ giáo dục và những ai làm sản phẩm học tập số. Sáu module đầu đi hết một vòng thiết kế: hiểu người dùng, sắp xếp thông tin, dựng wireframe và prototype, hoàn thiện giao diện theo hệ thống, rồi kiểm thử và bàn giao cho lập trình viên — mọi ví dụ đều lấy từ bối cảnh giáo dục (hệ thống học tập, học liệu số, bài luyện tập, phản hồi của giảng viên). Module 7 dành riêng cho những gì chỉ sản phẩm giáo dục mới có: ba nhóm người dùng với lợi ích không trùng nhau, tải nhận thức và nguyên tắc thiết kế đa phương tiện, và trách nhiệm khi đo lường trên dữ liệu người học. Mỗi bài kết thúc bằng phần luyện tập cá nhân — nhóm — về nhà, cùng một bài kiểm tra ngắn có gắn mã lỗi tư duy để phản hồi chỉ đúng chỗ hiểu nhầm. Học xong, người học đủ vốn để tự làm một case study từ nghiên cứu tới bản giao diện bấm thử được.