HDI Research CenterCòn chỗViết tiểu luận, nghiên cứu khoa học & khóa luận tốt nghiệp
03 buổi1.428 học viên đã đăng ký
Dành cho sinh viên năm 1–4 và người mới bắt đầu nghiên cứu
Giảng viên
Tiến sĩ Trịnh Công Tâm
250.000 đ
Mã khóa AIQTKhóa mới · Khai giảng 01/12/2026
Nghiên cứu khoa học ứng dụng AI & xuất bản quốc tế
Dành cho người đang thực hiện nghiên cứu và muốn ứng dụng AI có kiểm soát, chuẩn bị bài báo quốc tế hoặc phân tích dữ liệu bảng
Ảnh: Conny Schneider (mở tab mới) / Unsplash
Giảng viên
Tiến sĩ Trịnh Công Tâm
312 học viên đã đăng ký
Khóa học gồm
Hình thức: Trực tuyến qua Zoom
Thời lượng: 06 buổi
Lịch học: Thứ Ba và thứ Bảy hằng tuần, 01/12 – 19/12/2026 · 19:00 – 21:00
Sĩ số: Tối đa 15 học viên/lớp
Học liệu: Recording và dữ liệu thực hành
Xem lại: 02 năm kể từ ngày đăng ký
Học phí
Còn chỗ3.000.000 đ
Có recording, bộ prompts, dữ liệu và tài liệu thực hành
Đăng nhập, chọn khóa trong giỏ và thanh toán trực tiếp qua PayOS.
Tổng quan
Giới thiệu khóa học
Khóa học thực hành gồm 06 buổi, kết nối việc sử dụng ChatGPT trong nghiên cứu với quy trình xuất bản quốc tế, kiểm soát đạo văn/AI và các mô hình kinh tế lượng nâng cao thường dùng cho panel data.
Sau khóa học, bạn có thể
- Sử dụng ChatGPT và prompt học thuật có kiểm soát, biết kiểm chứng nguồn và bảo đảm liêm chính nghiên cứu.
- Xây dựng Literature Review, xác định research gap và cải thiện lập luận, cấu trúc bản thảo.
- Chuẩn bị submission package, xử lý phản biện và sửa bài qua các vòng review quốc tế.
- Đọc Similarity Report và cải thiện bản thảo bằng đóng góp học thuật thực chất.
- Lựa chọn, ước lượng và trình bày FGLS, PMG, IV/2SLS hoặc System GMM phù hợp với vấn đề panel data.
Đối tượng học viên
Dành cho ai
Dành cho người đang thực hiện nghiên cứu và muốn ứng dụng AI có kiểm soát, chuẩn bị bài báo quốc tế hoặc phân tích dữ liệu bảng
Nội dung đào tạo
Lộ trình học
Module 1: Buổi 1–2 | Ứng dụng ChatGPT trong nghiên cứu khoa học
8 chủ đề
Module 1: Buổi 1–2 | Ứng dụng ChatGPT trong nghiên cứu khoa học
8 chủ đề
- 1.1Khai thác tiềm năng của ChatGPT trong nghiên cứu khoa học
- 1.2Sử dụng prompt chuẩn để hỗ trợ tìm kiếm và sàng lọc tài liệu
- 1.3Ứng dụng ChatGPT trong xây dựng và cải thiện Literature Review
- 1.4Xác định research gap và phát triển hướng nghiên cứu
- 1.5Hỗ trợ xây dựng lập luận và cấu trúc bài nghiên cứu
- 1.6Kiểm tra tính logic, tính nhất quán và cải thiện chất lượng bản thảo
- 1.7Sử dụng AI hiệu quả nhưng vẫn bảo đảm research integrity, hạn chế trích dẫn sai hoặc tài liệu không tồn tại
- 1.8Thực hành trực tiếp trên các tình huống nghiên cứu thực tế
Module 2: Buổi 3 | Kinh nghiệm xuất bản quốc tế
7 chủ đề
Module 2: Buổi 3 | Kinh nghiệm xuất bản quốc tế
7 chủ đề
- 2.1Tìm và đánh giá hội thảo quốc tế uy tín
- 2.2Lựa chọn journal phù hợp với đề tài và tránh tạp chí, hội thảo kém chất lượng
- 2.3Chuẩn bị manuscript, submission package và Cover Letter
- 2.4Thực hành quy trình submit bài trên hệ thống của journal
- 2.5Nhận diện những lỗi thường dẫn đến desk rejection
- 2.6Đọc, xử lý Reviewer Reports và viết Response to Reviewers chuyên nghiệp, thuyết phục
- 2.7Chỉnh sửa bài qua các vòng Major Revision và Minor Revision
Module 3: Buổi 4 | Kiểm tra đạo văn và AI
6 chủ đề
Module 3: Buổi 4 | Kiểm tra đạo văn và AI
6 chủ đề
- 3.1Phân biệt Similarity, Plagiarism và AI-generated content
- 3.2Đọc, phân tích Similarity Report và xác định các phần có nguy cơ bị đánh dấu cao
- 3.3Paraphrase và chỉnh sửa học thuật để giảm tỷ lệ tương đồng một cách hợp lệ
- 3.4Tự viết, kiểm chứng nguồn, chỉnh sửa và bổ sung đóng góp học thuật thực chất để giảm dấu hiệu văn bản do AI tạo ra
- 3.5Nhận diện những lỗi cần tránh khi sử dụng ChatGPT và AI trong nghiên cứu
- 3.6
Module 4: Buổi 5–6 | Kinh tế lượng chuyên sâu với Panel Data
9 chủ đề
Module 4: Buổi 5–6 | Kinh tế lượng chuyên sâu với Panel Data
9 chủ đề
- 4.1FGLS — Feasible Generalized Least Squares
- 4.2PMG — Pooled Mean Group
- 4.3IV/2SLS — Instrumental Variables/Two-Stage Least Squares
- 4.4System GMM — System Generalized Method of Moments
- 4.5Xác định và xử lý cross-sectional dependence
- 4.6Nhận diện endogeneity và lựa chọn biến công cụ
- 4.7Thực hiện các kiểm định cần thiết trước và sau ước lượng
- 4.8Đọc, giải thích và trình bày kết quả theo chuẩn bài báo quốc tế
- 4.9Thực hành trực tiếp với dữ liệu nghiên cứu được cung cấp trong khóa học
Giảng viên
Tiến sĩ Trịnh Công Tâm
Giảng viên chính
- Thành viên Ban Biên tập của Eurasian Economic Review (xếp hạng C theo ABDC; ESCI Q1).
- Session Chair tại các hội thảo quốc tế EBES và AGBA.
- Active Reviewer cho các tạp chí quốc tế thuộc hệ thống Scopus và các tạp chí khoa học uy tín trong nước.
- Có công trình công bố trên các tạp chí SSCI Q1 và tạp chí xếp hạng A*, A theo ABDC Journal Quality List.
- Có kinh nghiệm nghiên cứu, phản biện và hỗ trợ phát triển nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế, kinh doanh và các lĩnh vực liên quan.
Tiếp tục phát triển
Khóa học khác
HDI Research CenterCòn chỗ
HDI Research CenterCòn chỗ
Phân tích định lượng với SPSS
05 buổi690 học viên đã đăng ký
Dành cho sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và người cần thực hiện nghiên cứu định lượng với SPSS
Giảng viên
Tiến sĩ Trịnh Công Tâm
990.000 đ
HDI Research CenterCòn chỗ
Stata trong nghiên cứu định lượng
05 buổi — 05 module, buổi cuối giải đáp nghiên cứu và tư vấn công bố quốc tế374 học viên đã đăng ký
Dành cho người làm nghiên cứu định lượng, đã có kiến thức cơ bản về thống kê và hồi quy, muốn dùng Stata theo quy trình nghiên cứu, khai thác ChatGPT có kiểm chứng và định hướng công bố quốc tế
Giảng viên
Tiến sĩ Trịnh Công Tâm
990.000 đ