Từ ý tưởng đến công bố quốc tế: Workshop về AI mở đầu chuỗi hoạt động Open Futures 2026

Tham gia chia sẻ tại workshop có PGS.TS. Đỗ Văn Hùng – Trưởng Khoa Quản trị thông tin; GS.TS. Nguyễn Tuấn Anh, cùng các giảng viên Khoa Quản trị thông tin tham gia chương trình. Workshop thu hút sự tham dự của các học giả, giảng viên và nhà nghiên cứu đến từ nhiều cơ sở đào tạo, nghiên cứu và các đơn vị chuyên môn, tạo nên không gian trao đổi học thuật gắn với nhu cầu thực tiễn của hoạt động nghiên cứu và công bố khoa học trong bối cảnh AI phát triển nhanh chóng.

AI đang làm thay đổi đáng kể cách các nhà nghiên cứu tiếp cận thông tin, xử lý dữ liệu và phát triển sản phẩm khoa học. Một câu hỏi nghiên cứu có thể được mở rộng nhanh hơn; hàng trăm tài liệu có thể được hỗ trợ sàng lọc, so sánh; dữ liệu có thể được trực quan hóa và phân tích với tốc độ trước đây khó hình dung. Nhưng càng nhiều công cụ xuất hiện, câu hỏi quan trọng càng không còn là “dùng công cụ nào?”, mà là sử dụng AI như thế nào để công nghệ thực sự nâng cao chất lượng nghiên cứu thay vì thay thế tư duy khoa học? Đây cũng chính là vấn đề xuyên suốt các nội dung trao đổi tại workshop.

Điểm đáng chú ý của chương trình là AI không được giới thiệu như một tập hợp công cụ rời rạc, mà được đặt trong toàn bộ quy trình nghiên cứu khoa học, bắt đầu từ yêu cầu của công bố quốc tế. Trước khi đặt câu hỏi “AI có thể giúp gì?”, người nghiên cứu cần hiểu một bài báo quốc tế được đánh giá ra sao, nhà xuất bản và tạp chí đòi hỏi điều gì, cấu trúc của một nghiên cứu khoa học cần bảo đảm những thành phần nào và vì sao nhiều bản thảo bị từ chối. Từ nền tảng đó, các diễn giả dẫn dắt người tham dự đi qua quy trình nghiên cứu có AI hỗ trợ, từ ý tưởng đến công bố, đồng thời đặt kiểm chứng thông tin, liêm chính học thuật và trách nhiệm nghiên cứu như những nguyên tắc phải hiện diện xuyên suốt.

Một trong những nội dung được chú trọng là cách chuyển một ý tưởng ban đầu thành một vấn đề nghiên cứu đủ rõ, đủ mới và có khả năng đóng góp vào tri thức hiện có. Người tham dự được trao đổi về cách sử dụng AI để hỗ trợ khám phá vấn đề, tìm kiếm khoảng trống nghiên cứu, đánh giá tính mới, tính khả thi và tiềm năng công bố, trước khi hình thành câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết hay mô hình phù hợp. Ở đây, AI có thể mở rộng không gian suy nghĩ, gợi ý những hướng tiếp cận mới, nhưng quyết định khoa học vẫn phải dựa trên năng lực phán đoán của nhà nghiên cứu.

Tương tự, trong tổng quan tài liệu, AI có thể hỗ trợ tìm kiếm, phân tích, so sánh và hệ thống hóa số lượng lớn công trình, xây dựng ma trận tài liệu và gợi ý những khoảng trống tiềm năng. Tuy nhiên, một tổng quan tài liệu tốt không thể chỉ được tạo ra từ tốc độ xử lý. Nhà nghiên cứu vẫn phải đọc, đánh giá độ tin cậy của nguồn, nhận diện sự khác biệt giữa các nghiên cứu và tự xây dựng lập luận tổng hợp của mình. Chính ở điểm này, AI thể hiện rõ vai trò của một trợ lý nghiên cứu: hỗ trợ con người làm việc nhanh và có hệ thống hơn, nhưng không thay thế năng lực đọc, đánh giá và tư duy phản biện.

Từ dữ liệu đến công bố quốc tế

Khi nghiên cứu bước vào giai đoạn xử lý dữ liệu, sự hỗ trợ của AI trở nên rõ nét hơn. Với nghiên cứu định lượng, AI có thể hỗ trợ chuẩn bị và làm sạch dữ liệu, lựa chọn kỹ thuật phân tích, thực hiện một số thao tác thống kê, trực quan hóa và hỗ trợ diễn giải kết quả. Với nghiên cứu định tính, công nghệ có thể tham gia vào quá trình mã hóa dữ liệu phỏng vấn, nhận diện chủ đề và hỗ trợ tổ chức các phát hiện. Tuy nhiên, tốc độ xử lý không đồng nghĩa với chất lượng khoa học. Khi AI có thể tạo ra bảng biểu, biểu đồ hay kết quả phân tích trong thời gian rất ngắn, nhà nghiên cứu càng cần hiểu dữ liệu của mình, biết vì sao lựa chọn một phương pháp và nhận diện được những trường hợp kết quả do AI gợi ý chưa phù hợp với bối cảnh nghiên cứu. AI có thể giảm tải thao tác, nhưng tư duy phương pháp luận vẫn là phần không thể chuyển giao.

Hành trình nghiên cứu cũng không kết thúc khi có kết quả. Một bài báo có chất lượng vẫn có thể thất bại nếu được gửi tới một tạp chí không phù hợp. Trong bối cảnh số lượng tạp chí quốc tế ngày càng lớn và các tạp chí săn mồi ngày càng tinh vi, năng lực lựa chọn nơi công bố trở thành một phần quan trọng của năng lực nghiên cứu. Workshop vì thế mở rộng việc ứng dụng AI sang cả giai đoạn sau nghiên cứu: hỗ trợ tìm kiếm các tạp chí thuộc Scopus và Web of Science, đối chiếu phạm vi công bố, đánh giá chất lượng và uy tín, nhận diện tạp chí thiếu tin cậy và chuẩn bị hồ sơ gửi bài. Ngay cả khi bài viết đã bước vào quá trình phản biện, AI vẫn có thể hỗ trợ phân loại nhận xét của reviewer, xác định những nội dung cần chỉnh sửa và xây dựng thư phản hồi. Tuy nhiên, việc tiếp thu hay bảo vệ một lập luận vẫn phải được đưa ra trên cơ sở bằng chứng khoa học và trách nhiệm của tác giả. Từ đó, workshop cho thấy AI có thể hiện diện gần như xuyên suốt hành trình nghiên cứu, nhưng vai trò của nó cần được xác định rõ: hỗ trợ nhà nghiên cứu làm việc hiệu quả hơn, chứ không thay thế nhà nghiên cứu.

Khoa Quản trị thông tin: kết nối AI, nghiên cứu và giáo dục mở

Việc tổ chức workshop ngay trước Hội thảo quốc tế Open Futures 2026 cũng phản ánh một hướng tiếp cận mà Khoa Quản trị thông tin đang theo đuổi: không tách công nghệ khỏi năng lực con người, cũng không nhìn AI như một xu hướng đứng riêng bên ngoài hoạt động đào tạo và nghiên cứu. Với sự tham gia trực tiếp của PGS.TS. Đỗ Văn Hùng, cùng giảng viên Khoa Quản trị thông tin trong vai trò diễn giả, workshop tiếp tục nối dài các hoạt động chuyên môn của Khoa liên quan tới năng lực AI, năng lực số, quản trị thông tin, dữ liệu, giáo dục mở và tài nguyên giáo dục mở. AI được tiếp cận không chỉ từ góc độ công cụ, mà còn gắn với những vấn đề nền tảng của khoa học thông tin và nghiên cứu hiện đại như chất lượng thông tin, kiểm chứng nguồn, bản quyền, đạo đức, trách nhiệm học thuật và khả năng làm chủ công nghệ của con người.

Trong Open Futures 2026, Khoa Quản trị thông tin đồng thời đóng vai trò quan trọng trong kết nối chuyên môn, tổ chức các hoạt động học thuật và đưa những vấn đề mới của giáo dục mở, AI và quản trị tri thức vào đối thoại giữa các nhà khoa học, chuyên gia, giảng viên và người học. Sự hiện diện của các học giả, giảng viên và nhà nghiên cứu đến từ nhiều đơn vị tại workshop cũng góp phần mở rộng không gian trao đổi, để những kinh nghiệm sử dụng AI trong nghiên cứu không chỉ được giới thiệu theo một chiều mà được thảo luận từ nhiều góc nhìn chuyên môn khác nhau.

Workshop ngày 22/10 vì thế không chỉ nhằm cung cấp một số kỹ thuật sử dụng AI, mà hướng tới một năng lực rộng hơn của người nghiên cứu trong thời đại số: biết đặt câu hỏi đúng, tìm bằng chứng đáng tin cậy, lựa chọn công cụ phù hợp, kiểm chứng kết quả và chịu trách nhiệm với sản phẩm khoa học của mình. Đó cũng là điểm nối tự nhiên với Hội thảo khoa học quốc tế Open Futures 2026, diễn ra ngày 23/10 với chủ đề “Empowering Fair and Inclusive Higher Education in the Asia-Pacific”. Nếu workshop đặt câu hỏi về cách mỗi nhà nghiên cứu có thể sử dụng AI tốt hơn, thì Open Futures mở rộng cuộc thảo luận tới một vấn đề lớn hơn: công nghệ, giáo dục mở và tài nguyên tri thức có thể được tổ chức như thế nào để tạo ra nhiều hơn những cơ hội học tập công bằng và bao trùm.

Nằm trong chuỗi sự kiện Nhân văn Mùa thu của Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, ĐHQGHN, workshop và Hội thảo Open Futures 2026 góp thêm một không gian để những vấn đề mới của khoa học xã hội và nhân văn được đặt trong mối quan hệ với công nghệ và những chuyển động của thời đại. Từ AI trong nghiên cứu đến giáo dục mở, từ năng lực cá nhân của nhà nghiên cứu đến khả năng tiếp cận tri thức của cộng đồng, các hoạt động đều gặp nhau ở một câu hỏi cốt lõi: làm thế nào để công nghệ thực sự mở rộng năng lực con người và tạo ra giá trị cho giáo dục, khoa học và xã hội. Với Khoa Quản trị thông tin, đây cũng là một phần trong hành trình đưa đào tạo và nghiên cứu đến gần hơn với những thay đổi đang diễn ra trong thực tiễn - để người học và nhà nghiên cứu không chỉ biết sử dụng công nghệ, mà còn có khả năng hiểu, đánh giá và làm chủ công nghệ một cách có trách nhiệm.