Hội thảo “Cấu trúc và mô hình lý thuyết của hệ thống phân tích dữ liệu nghiên cứu khoa học giáo dục với sự hỗ trợ của tác nhân AI”

Toàn cảnh Hội thảo.

Hội thảo được tổ chức trong khuôn khổ thực hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu nghiên cứu khoa học giáo dục với sự hỗ trợ của tác nhân trí tuệ nhân tạo (Agentic AI)”, mã số NCUD.10-2025.19, thuộc Quỹ Phát triển Khoa học và Công nghệ Quốc gia, do Trường Đại học Thủ đô Hà Nội là đơn vị chủ trì và PGS.TS. Hà Văn Dũng - Phó Viện trưởng Viện Chính sách và Chiến lược Giáo dục, giảng viên đồng cơ hữu Trường Đại học Thủ đô Hà Nội làm Chủ nhiệm đề tài.

           Hội thảo do GS.TS. Trần Trung - Phó Cục trưởng Cục Chuyển đổi số, Văn phòng Quốc hội và PGS.TS. Hà Văn Dũng - Phó Viện trưởng Viện Chính sách và Chiến lược Giáo dục đồng chủ trì.

Tham dự hội thảo có PGS.TS. Trần Văn Hưng - Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng; TS. Phạm   Hùng Hiệp - Viện trưởng Viện Nghiên cứu Giáo dục và Chuyển đổi tri thức, Trường Đại học Thành Đô; TS. Kim Mạnh Tuấn - Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội; ông Mai Thanh Luân - Giám đốc Công ty TNHH Công nghệ TLA; bà Lê Hoàng Phước Hiền - Phó Viện trưởng Viện Đổi mới sáng tạo và Chuyển đổi số liên ngành; cùng các chuyên gia, nhà khoa học đến từ các cơ sở giáo dục đại học, viện nghiên cứu và đơn vị công nghệ.

            Về phía Trường Đại học Thủ đô Hà Nội có TS. Trần Thị Hà Giang - Ủy viên Ban thường vụ Đảng ủy Trường Đại học Thủ đô Hà Nội, Trưởng khoa Sư phạm, cùng các cán bộ, giảng viên, nhà khoa học và nghiên cứu sinh tham dự hội thảo.

GS.TS. Trần Trung, chủ toạ trình bày báo cáo đề dẫn tại Hội thảo.

Trình bày báo cáo đề dẫn, GS.TS. Trần Trung nhấn mạnh tiềm năng của tác nhân AI trong thu thập, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu nghiên cứu khoa học giáo dục. Khả năng lập kế hoạch, sử dụng công cụ và phối hợp thực hiện nhiệm vụ mở ra hướng xây dựng các hệ thống hỗ trợ nghiên cứu linh hoạt, đồng thời đặt ra yêu cầu về nền tảng lý thuyết, khả năng kiểm chứng và trách nhiệm học thuật.

Hội thảo giới thiệu kết quả nghiên cứu bước đầu của đề tài, đồng thời tiếp nhận ý kiến chuyên gia về hệ thống khái niệm, thuật ngữ, cấu trúc và mô hình lý thuyết. Các trao đổi tập trung vào cách tổ chức tác nhân AI, công cụ phân tích và cơ chế kiểm soát thành một hệ thống thống nhất, phù hợp với đặc thù nghiên cứu giáo dục.

Ba báo cáo tại hội thảo lần lượt làm rõ các mô hình AI tác nhân, nhu cầu ứng dụng và kiến trúc chức năng của hệ thống hỗ trợ nghiên cứu. 

           Mở đầu, TS. Kim Mạnh Tuấn - Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội trình bày báo cáo “Một số mô hình hệ thống AI tác nhân trong nghiên cứu khoa học giáo dục”, cung cấp cơ sở xem xét những hướng tiếp cận phù hợp khi xây dựng hệ thống hỗ trợ nghiên cứu.

TS. Phạm Hùng Hiệp - Viện trưởng Viện Nghiên cứu Giáo dục và Chuyển đổi tri thức, Trường Đại học Thành Đô trình bày báo cáo số 2.

            Tiếp đó, TS. Phạm Hùng Hiệp - Viện trưởng Viện Nghiên cứu Giáo dục và Chuyển đổi tri thức, Trường Đại học Thành Đô trình bày báo cáo “Nhu cầu và tiềm năng khai thác AI trong phân tích dữ liệu nghiên cứu khoa học xã hội”. Báo cáo đề cập đến nhu cầu thực tiễn và khả năng ứng dụng AI trong hoạt động phân tích dữ liệu.

PGS.TS. Trần Văn Hưng - Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng trình bày báo cáo số 3.

Với báo cáo “Kiến trúc chức năng của hệ thống EduDAS AI trong phân tích dữ liệu nghiên cứu khoa học giáo dục”, PGS.TS. Trần Văn Hưng - Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng làm rõ kiến trúc chức năng của hệ thống và giới thiệu phiên bản phần mềm EduDAS AI 2.0. Báo cáo cụ thể hóa hướng ứng dụng tác nhân AI vào xử lý, phân tích dữ liệu phục vụ nghiên cứu giáo dục. 

EduDAS AI được thiết kế để hỗ trợ quy trình nghiên cứu qua bốn giai đoạn: lập kế hoạch nghiên cứu, tìm kiếm tài liệu, phân tích dữ liệu và xây dựng bản nháp bài báo khoa học. Hệ thống tích hợp các tác nhân AI, công cụ tính toán thống kê và cơ chế phê duyệt của nhà nghiên cứu, hướng tới hỗ trợ phân tích dữ liệu định lượng, định tính và diễn giải kết quả trong một môi trường thống nhất.

           Ba báo cáo tạo nên sự kết nối giữa nghiên cứu lý thuyết và định hướng ứng dụng, từ việc nhận diện các mô hình AI tác nhân, xác định nhu cầu khai thác công nghệ đến nghiên cứu kiến trúc chức năng của hệ thống. Đây là những nội dung nền tảng, góp phần làm rõ cơ sở khoa học cho việc xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu nghiên cứu khoa học giáo dục với sự hỗ trợ của AI.

GS.TS Trần Trung, chủ tọa phát biểu kết luận Hội thảo.

           Phát biểu kết luận hội thảo, GS.TS Trần Trung, chủ tọa Hội thảo nhấn mạnh việc phát triển hệ thống phân tích dữ liệu nghiên cứu khoa học giáo dục với sự hỗ trợ của tác nhân AI cần bảo đảm tính khoa học, độ chính xác, khả năng kiểm chứng, bảo mật dữ liệu và vai trò kiểm soát của nhà nghiên cứu. Chủ tọa ghi nhận hướng tiếp cận của EduDAS AI với kiến trúc phân tầng, sự phân tách giữa chức năng tính toán thống kê, điều phối tác nhân và hỗ trợ diễn giải bằng AI. Trên cơ sở những kết quả bước đầu, chủ tọa đề nghị nhóm nghiên cứu tiếp tục hoàn thiện hệ thống, mở rộng khả năng phân tích, tăng cường bảo mật, kiểm chứng kết quả và tổ chức thử nghiệm với người dùng. Các phản hồi từ quá trình trải nghiệm EduDAS AI sẽ là cơ sở để tiếp tục cải tiến các phiên bản tiếp theo, hướng tới đánh giá tính khả thi, độ tin cậy và hiệu quả ứng dụng trong thực tiễn nghiên cứu giáo dục.

PGS.TS. Hà Văn Dũng, chủ nhiệm đề tài cảm ơn những đóng góp của các đại biểu tham dự Hội thảo.

Tiếp thu ý kiến tại hội thảo, PGS.TS. Hà Văn Dũng, chủ nhiệm đề tài, trân trọng cảm ơn những đóng góp của các chuyên gia, nhà khoa học. Các ý kiến trao đổi và kết luận của chủ tọa là cơ sở để nhóm nghiên cứu tiếp tục hoàn thiện mô hình lý thuyết, phát triển sản phẩm và triển khai các bước thử nghiệm tiếp theo của đề tài.

           Thông qua hội thảo, các chuyên gia, nhà khoa học có cơ hội trao đổi chuyên môn, chia sẻ những góc nhìn đa chiều về ứng dụng tác nhân AI trong nghiên cứu khoa học giáo dục. Những nội dung được đặt ra tại hội thảo góp phần định hướng việc tiếp tục nghiên cứu, hoàn thiện cơ sở lý thuyết và phát triển hệ thống trong các giai đoạn tiếp theo của đề tài.

Các đại biểu tham dự chụp ảnh lưu niệm tại Hội thảo.

            Việc tổ chức hội thảo không chỉ có ý nghĩa đối với quá trình triển khai đề tài nghiên cứu mà còn góp phần tăng cường kết nối học thuật giữa Trường Đại học Thủ đô Hà Nội với các cơ sở giáo dục đại học, viện nghiên cứu, chuyên gia và đơn vị hoạt động trong lĩnh vực công nghệ. Qua đó, tạo điều kiện thúc đẩy trao đổi tri thức, chia sẻ kinh nghiệm và tìm kiếm những hướng tiếp cận mới trong ứng dụng công nghệ phục vụ nghiên cứu khoa học.