Nghiên cứu
Các dự án nghiên cứu tại Viện
Hệ thống phân tích dữ liệu giáo dục bằng AI
Dự án nghiên cứu ứng dụng AI để phân tích dữ liệu giáo dục
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt
Tiếng Việt có những đặc thù về từ vựng, dấu thanh và cách diễn đạt khiến nhiều công cụ ngôn ngữ phát triển cho tiếng Anh chưa đạt hiệu quả mong muốn. Hướng nghiên cứu này hướng tới việc xây dựng và đánh giá các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên phù hợp với tiếng Việt, ưu tiên các ứng dụng gần gũi với giáo dục và dịch vụ. Mục tiêu • Tìm hiểu và thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn trên dữ liệu tiếng Việt • Hướng tới các bài toán hỏi đáp, tóm tắt và phân loại văn bản tiếng Việt • Đề xuất cách đánh giá chất lượng phù hợp với đặc điểm của tiếng Việt Cách tiếp cận Nhóm nghiên cứu dự kiến kết hợp việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu văn bản một cách hợp pháp, huấn luyện tinh chỉnh các mô hình sẵn có và đánh giá theo từng bài toán cụ thể. Các vấn đề về chất lượng dữ liệu, thiên lệch và bảo vệ thông tin cá nhân được xem xét ngay từ đầu. Sản phẩm dự kiến • Bộ dữ liệu và tiêu chí đánh giá phục vụ nghiên cứu • Các mô hình và công cụ mẫu hỗ trợ giảng dạy và tra cứu • Báo cáo kỹ thuật và tài liệu hướng dẫn dành cho cộng đồng
Phân tích học tập với sự hỗ trợ của AI
Dữ liệu phát sinh từ quá trình học tập trực tuyến và trên lớp có thể giúp giảng viên hiểu rõ hơn người học đang gặp khó khăn ở đâu. Hướng nghiên cứu này hướng tới việc ứng dụng phân tích dữ liệu và học máy để hỗ trợ cá nhân hóa việc học, đồng thời bảo đảm quyền riêng tư và sự minh bạch. Mục tiêu • Hiểu các mô hình học tập của sinh viên từ dữ liệu học tập có được sự đồng thuận • Hướng tới việc cảnh báo sớm các nguy cơ bỏ học hoặc chậm tiến độ • Gợi ý học liệu và hoạt động phù hợp với từng nhóm người học Cách tiếp cận Nhóm nghiên cứu dự kiến xây dựng quy trình thu thập dữ liệu có kiểm soát, ẩn danh hóa thông tin nhận dạng và phát triển các mô hình dễ giải thích để giảng viên có thể hiểu và kiểm chứng kết quả. Đầu ra của mô hình được xem là thông tin tham khảo hỗ trợ con người ra quyết định, không thay thế đánh giá của giảng viên. Sản phẩm dự kiến • Bảng điều khiển trực quan dành cho giảng viên và cố vấn học tập • Khung đạo đức và quy định sử dụng dữ liệu học tập • Tài liệu hướng dẫn áp dụng trong các môn học
Thị giác máy tính cho kiểm tra chất lượng sản phẩm
Kiểm tra chất lượng bằng mắt người tốn thời gian và khó duy trì sự nhất quán khi khối lượng sản xuất lớn. Hướng nghiên cứu này hướng tới việc ứng dụng thị giác máy tính để hỗ trợ phát hiện lỗi bề mặt và sai lệch hình dạng trên sản phẩm, với trọng tâm là các giải pháp thực tế, chi phí hợp lý cho doanh nghiệp vừa và nhỏ. Mục tiêu • Nghiên cứu các phương pháp phát hiện bất thường khi dữ liệu lỗi còn ít • Hướng tới hệ thống nhẹ, có thể chạy trên thiết bị phổ thông • Đánh giá độ tin cậy của mô hình trong điều kiện ánh sáng và bối cảnh thay đổi Cách tiếp cận Nhóm nghiên cứu dự kiến bắt đầu từ việc xây dựng quy trình thu thập và gán nhãn ảnh, sau đó thử nghiệm các mô hình phát hiện đối tượng và phát hiện bất thường trong môi trường phòng thí nghiệm. Việc triển khai tại cơ sở sản xuất chỉ được xem xét khi có thỏa thuận phù hợp và bảo đảm an toàn dữ liệu. Sản phẩm dự kiến • Quy trình tham khảo cho việc xây dựng hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh • Phần mềm mẫu phục vụ giảng dạy và thực hành • Tài liệu kỹ thuật chia sẻ kinh nghiệm triển khai
Nền tảng dữ liệu phục vụ chuyển đổi số trong trường đại học
Các trường đại học tạo ra khối lượng dữ liệu lớn từ đào tạo, nghiên cứu và quản trị nhưng dữ liệu thường nằm rải rác ở nhiều hệ thống. Hướng nghiên cứu này hướng tới việc thiết kế kiến trúc dữ liệu thống nhất, an toàn, giúp nhà trường ra quyết định dựa trên bằng chứng. Mục tiêu • Đề xuất kiến trúc kho dữ liệu và quản trị dữ liệu phù hợp với bối cảnh trường đại học • Hướng tới chuẩn hóa danh mục dữ liệu, chất lượng dữ liệu và quyền truy cập • Hỗ trợ báo cáo và phân tích phục vụ công tác quản lý Cách tiếp cận Nhóm nghiên cứu dự kiến khảo sát hiện trạng dữ liệu, xây dựng mô hình dữ liệu tham chiếu và thử nghiệm tích hợp ở quy mô nhỏ trước khi mở rộng. Các nguyên tắc bảo mật, phân quyền và tuân thủ quy định về dữ liệu cá nhân được đặt làm yêu cầu bắt buộc trong thiết kế. Sản phẩm dự kiến • Kiến trúc tham chiếu và hướng dẫn quản trị dữ liệu • Bản thử nghiệm bảng điều khiển phân tích dữ liệu • Tài liệu chia sẻ kinh nghiệm cho các cơ sở giáo dục khác
Trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy và có thể giải thích
Để AI được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nhạy cảm như giáo dục, tài chính và y tế, các hệ thống cần đáng tin cậy, có thể giải thích và có trách nhiệm giải trình. Hướng nghiên cứu này hướng tới việc tìm hiểu và đề xuất các phương pháp giúp người dùng hiểu vì sao mô hình đưa ra một kết quả nhất định. Mục tiêu • Tìm hiểu các kỹ thuật giải thích mô hình và đánh giá mức độ hữu ích đối với người dùng • Hướng tới việc phát hiện và giảm thiểu thiên lệch trong dữ liệu và mô hình • Đề xuất danh mục kiểm tra rủi ro trước khi triển khai hệ thống AI Cách tiếp cận Nhóm nghiên cứu dự kiến kết hợp khảo sát tài liệu, thực nghiệm trên các bộ dữ liệu công khai và trao đổi với người dùng cuối để đánh giá tính dễ hiểu của lời giải thích. Cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm được ưu tiên. Sản phẩm dự kiến • Khung đánh giá AI có trách nhiệm dành cho dự án trong nhà trường • Công cụ mẫu hỗ trợ kiểm tra tính công bằng và giải thích mô hình • Tài liệu đào tạo về AI có trách nhiệm cho sinh viên và giảng viên
Ứng dụng AI cho dịch vụ công và chuyển đổi số địa phương
Dịch vụ công trực tuyến ngày càng phổ biến, nhưng người dân và cán bộ vẫn gặp khó khăn trong việc tra cứu thông tin, chuẩn bị hồ sơ và xử lý khối lượng văn bản lớn. Hướng nghiên cứu này hướng tới việc tìm hiểu cách ứng dụng AI để làm dịch vụ công dễ tiếp cận và hiệu quả hơn, trên nền tảng minh bạch và bảo vệ thông tin cá nhân. Mục tiêu • Khảo sát các nhu cầu và điểm nghẽn trong quy trình cung cấp dịch vụ công • Hướng tới trợ lý hỏi đáp thông tin thủ tục bằng tiếng Việt • Nghiên cứu hỗ trợ phân loại và tóm tắt văn bản hành chính Cách tiếp cận Nhóm nghiên cứu dự kiến tiếp cận từng bước: khảo sát nhu cầu, xây dựng bản thử nghiệm trên dữ liệu công khai, rồi đánh giá cùng người dùng. Mọi giải pháp được thiết kế để hỗ trợ cán bộ và người dân, không thay thế trách nhiệm quyết định của cơ quan có thẩm quyền. Sản phẩm dự kiến • Báo cáo khảo sát và đề xuất giải pháp theo mức độ ưu tiên • Bản thử nghiệm trợ lý thông tin phục vụ mục đích nghiên cứu và đào tạo • Hướng dẫn triển khai AI an toàn trong cơ quan, tổ chức