Thông tin

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi sâu rộng trong giáo dục và nghiên cứu toàn cầu. AI không chỉ mở rộng không gian học tập, tăng tốc đổi mới mà còn đặt ra những phép thử về đạo đức và năng lực phản biện của con người. Những “thiên kiến nhận thức” vốn tiềm ẩn trong tư duy nay được khuếch đại qua công nghệ, đòi hỏi các hệ thống giáo dục – trong đó có Việt Nam – phải chủ động định hình chuẩn mực và chính sách để khai thác AI một cách có trách nhiệm.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra bước chuyển quan trọng trong giáo dục, đặc biệt trong việc thúc đẩy giáo dục hòa nhập và cá nhân hóa hoạt động dạy học. Thay vì cùng một bài giảng cho tất cả học sinh, AI mở ra khả năng thiết kế lộ trình học phù hợp với năng lực, tốc độ và nhu cầu riêng của từng em. Kết quả nghiên cứu quốc tế gần đây cho thấy, AI không thay thế giáo viên mà trở thành công cụ hỗ trợ mạnh mẽ để tạo môi trường học tập công bằng, giàu trải nghiệm và hiệu quả.
Sự xuất hiện của các công cụ trí tuệ nhân tạo trong thiết kế câu hỏi trắc nghiệm mở ra kỳ vọng đổi mới căn bản cách thức kiểm tra – đánh giá trong nhà trường. Tuy nhiên, các phân tích thực nghiệm quốc tế cho thấy phần lớn sản phẩm đầu ra vẫn chứa sai sót nghiêm trọng, từ lỗi nội dung đến hình thức, có nguy cơ làm sai lệch kết quả học tập. Điều này đặt ra yêu cầu cấp bách về cơ chế giám sát, khung chính sách phù hợp và vai trò trung tâm của giáo viên nhằm bảo đảm chất lượng của đánh giá.
Trong bối cảnh công nghệ số bùng nổ và AI trở thành hiện diện phổ quát trong đời sống và giáo dục, việc sinh viên tiếp cận và sử dụng trí tuệ nhân tạo đang đặt ra những câu hỏi mới về hành vi học tập, nhận thức đạo đức và định hướng ứng dụng trong môi trường đại học ở Việt Nam. Nghiên cứu của ThS. Tạ Tường Vi tại Trường Đại học Lao động – Xã hội khảo sát thực trạng này thông qua khảo sát 500 sinh viên và phỏng vấn sâu 20 sinh viên thuộc nhiều trường đại học trên địa bàn Hà Nội, nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện về hiện trạng nhận thức và thực hành sử dụng AI học thuật trong giới sinh viên.
Alex Karp, CEO của Palantir, cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ định hình lại các công việc, khi các công ty công nghệ chuyển sang tuyển dụng dựa trên kỹ năng và sự hợp tác giữa con người và AI trở thành chuẩn mực.
Tạp chí AI Magazine điểm lại một số tin tức nổi bật trong vài ngày qua, với sự góp mặt của các tên tuổi như Intel, Apple, NVIDIA và BlackRock.
Cơ quan Vũ trụ châu Âu cho biết học máy đang cách mạng hóa việc chế tạo tên lửa, mang lại độ chính xác và hiệu quả cao hơn trong toàn bộ ngành sản xuất hàng không vũ trụ.
Báo cáo chuyên đề mới của SAP, "Trí tuệ nhân tạo và tính bền vững tại SAP", nêu rõ cách công ty tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ sinh thái sản phẩm của mình để nâng cao hoạt động của khách hàng.
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng, việc nâng cao nhận thức, trang bị kỹ năng nhận diện và xây dựng các biện pháp phòng ngừa, kiểm soát deepfake được nhấn mạnh là yêu cầu cấp thiết trong bảo vệ an toàn thông tin và an ninh số hiện nay.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành năng lực cốt lõi của nền kinh tế số. Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều doanh nghiệp vẫn tiếp cận AI theo cách manh mún, chủ yếu ứng dụng ở một số khâu riêng lẻ. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết phải chuyển từ “ứng dụng AI” sang “chuyển đổi AI” một cách toàn diện, bài bản và bền vững.
Trước 1 2 3 4 5 6 7 8 [9] 10 Tiếp
Hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trong điều kiện phòng thí nghiệm
Cảm biến áp lực đất được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực địa kỹ thuật nhằm xác định ứng suất đất tại vị trí lắp đặt trong khối đất hoặc tại giao diện giữa đất và kết cấu công trình. Tuy nhiên, giá trị đo được từ cảm biến chịu ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện làm việc, môi trường đo và phương pháp hiệu chuẩn. Do đó, việc hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trước khi đưa vào sử dụng thực tế là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả đo. Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất dạng màng ngăn có đường kính 30 mm (earth pressure cell – EPC) của hãng Kyowa trong điều kiện phòng thí nghiệm. Quá trình hiệu chuẩn được thực hiện trong hai môi trường khác nhau là môi trường chất lỏng và môi trường đất cát bão hòa nhằm đánh giá sự khác biệt về độ nhạy của cảm biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy cảm biến có độ nhạy cao hơn khi hiệu chuẩn trong môi trường chất lỏng so với môi trường đất cát bão hòa với chiều dày lớp cát bằng 6,5 lần đường kính cảm biến. Các phương trình hiệu chuẩn thu được đều có dạng tuyến tính, với hệ số tương quan và độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng cảm biến áp lực đất trong đo đạc ứng suất đất phục vụ thiết kế và thi công công trình địa kỹ thuật.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.


 
Tin học  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này