Mã khóa CHATGPTKhóa công cụ AI

Ứng dụng ChatGPT trong nghiên cứu khoa học

Dành cho sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và giảng viên muốn dùng AI có kiểm soát trong quy trình nghiên cứu

Biểu tượng OpenAI màu trắng trên nền xanh lá

Ảnh: ilgmyzin (mở tab mới) / Unsplash

Giảng viên
Tiến sĩ Trịnh Công Tâm

245 học viên đã đăng ký

Khóa học gồm

Hình thức: Trực tuyến qua Zoom
Thời lượng: 04 module — 02 buổi / tuần
Lịch học: 19:30 – 21:00
Sĩ số: Sẽ thông báo
Học liệu: Sẽ thông báo
Xem lại: 02 năm kể từ ngày đăng ký

Học phí

Chưa mở đăng ký

550.000 đ

Giảm 10% cho nhóm từ 03 người

Nhắn Zalo

Đăng nhập, chọn khóa trong giỏ và thanh toán trực tiếp qua PayOS.

Tổng quan

Giới thiệu khóa học

Bốn module thực hành giúp người học dùng ChatGPT và các công cụ AI để tìm tài liệu, viết, xử lý dữ liệu và kiểm chứng đầu ra mà vẫn giữ liêm chính học thuật.

Sau khóa học, bạn có thể

Thiết kế được prompt học thuật rõ ràng và quy trình kiểm chứng để hạn chế hallucination.
Tìm, sàng lọc và tổng hợp tài liệu bằng hệ công cụ AI mà vẫn truy về được nguồn gốc.
Dùng AI hỗ trợ viết và biên tập bản thảo có kiểm soát, phù hợp nguyên tắc liêm chính học thuật.
Ứng dụng AI vào làm sạch dữ liệu, sinh cú pháp, đọc output và trình bày kết quả trên đề tài thực tế.

Đối tượng học viên

Dành cho ai

Dành cho sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và giảng viên muốn dùng AI có kiểm soát trong quy trình nghiên cứu

Nội dung đào tạo

Lộ trình học

Module 1: Nền tảng và giới hạn của AI trong nghiên cứu

6 chủ đề

1.1
Hiểu cách ChatGPT tạo câu trả lời và giới hạn khi dùng cho nghiên cứu
1.2
Xây dựng prompt hiệu quả cho công việc học thuật
1.3
Nhận diện hallucination, trích dẫn giả và thông tin thiếu căn cứ
1.4
Kiểm chứng đầu ra AI bằng nguồn học thuật đáng tin cậy
1.5
Nguyên tắc liêm chính, bảo mật dữ liệu và trách nhiệm của người nghiên cứu
1.6
Khai báo việc sử dụng AI theo yêu cầu của trường và tạp chí

Module 2: Tìm và tổng quan tài liệu

6 chủ đề

2.1
Tìm bằng chứng nghiên cứu với Consensus và Elicit
2.2
Khám phá mạng lưới trích dẫn bằng Connected Papers
2.3
Đọc và hỏi đáp trên bộ tài liệu với NotebookLM
2.4
Dựng literature review table theo câu hỏi và khoảng trống nghiên cứu
2.5
Tóm tắt, so sánh tài liệu và kiểm chứng lại với bản gốc
2.6
Kết nối quy trình tài liệu với EndNote và Zotero

Module 3: Viết và biên tập bản thảo

6 chủ đề

3.1
Dùng AI để phát triển đề cương và lập luận nghiên cứu
3.2
Viết phần Introduction có kiểm soát và có căn cứ
3.3
Hỗ trợ mô tả Method mà không làm sai quy trình đã thực hiện
3.4
Phát triển Discussion từ kết quả và tài liệu đối chiếu
3.5
Nâng văn phong học thuật tiếng Anh mà vẫn giữ đúng ý tác giả
3.6
Kiểm tra tỷ lệ AI và đạo văn trong ngưỡng an toàn

Module 4: Dữ liệu và thực hành trên đề tài của học viên

6 chủ đề

4.1
Làm sạch, mã hóa và mô tả dữ liệu với sự hỗ trợ của AI
4.2
Sinh và kiểm tra cú pháp phân tích cho SPSS
4.3
Sinh và kiểm tra cú pháp phân tích cho Stata và R
4.4
Đọc output, phát hiện kết luận vượt quá dữ liệu
4.5
Dựng bảng và biểu đồ theo chuẩn trình bày của tạp chí
4.6
Thực hành quy trình hoàn chỉnh trên đề tài của từng học viên

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.