CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
chủ đề: Trí tuệ nhân tạo
1 Phát triển năng lực ứng dụng AI cho giảng viên ngôn ngữ: Kinh nghiệm từ một chương trình tập huấn / Trần Thị Minh, Trần Tú Hoa // .- 2025 .- Số 6a(368) .- Tr. 111-122 .- 400
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng trở thành một yếu tố quan trọng trong giáo dục hiện đại, đặc biệt là trong giảng dạy ngôn ngữ. Bài viết khẳng định giá trị của mô hình bồi dưỡng này và đề xuất hướng phát triển các chương trình tương tự trong tương lai.
2 Ứng dụng công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) vào việc thiết kế bài tập tiếng Trung Quốc cho sinh viên / Tạ Thị Ngọc Bích // .- 2025 .- Số 5(367) .- Tr. 110-117 .- 495.1
Tìm hiểu tiềm năng và thực trạng ứng dụng các công cụ Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) vào việc thiết kế bài tập tiếng Trung Quốc cho sinh viên đang học tại một số trường đại học có đào tạo ngành ngôn ngữ Trung Quốc ở Hà Nội. Từ đó, bài viết đề xuất các giải pháp mang tính hệ thống, bao gồm nâng cao năng lực công nghệ và kĩ năng soạn thảo và tối ưu hoá các câu lệnh cho giảng viên, xây dựng quy trình kiểm định chất lượng bài tập do AI tạo ra, phát triển mô hình kết hợp giữa AI và chuyên môn sư phạm của con người, và khuyến nghị về chính sách hỗ trợ từ nhà trường. Nghiên cứu khẳng định AI là một công cụ hỗ trợ đắc lực, nhưng không thể thay thế hoàn toàn vai trò của người thầy trong việc định hướng và đảm bảo chất lượng giáo dục.
3 Ẩn dụ ý niệm “AI là con người” (khảo sát trên một số trang báo điện tử Việt Nam) / Phạm Thị Hương Quỳnh, Trần Thị Việt Hà // .- 2025 .- Số 342 - Tháng 7 .- Tr. 15-21 .- 400
Bài viết này tập trung phân tích về ẩn dụ ý niệm AI là con người. Tư liệu khảo sát là các bài viết về công nghệ thông tin trên một số trang báo điện tử của Việt Nam. Tìm hiểu về ẩn dụ ý niệm này chính là tìm hiểu về cách mà người Việt tư duy về trí tuệ nhân tạo.
4 Tiếp cận AI trong dịch thuật: Dịch thuật ngữ pháp - Việt về phòng chống tội phạm / Nguyễn Thị Huệ // .- 2025 .- Số 4(366) .- Tr. 33-42 .- 400
Nghiên cứu đánh giá hiệu quả của AI (ChatGPT) trong dịch thuật các tài liệu pháp lí chuyên ngành, tập trung vào các lĩnh vực đấu tranh phòng chống tội phạm. Nghiên cứu đề xuất xây dựng kho thuật ngữ số hóa Pháp-Việt, đào tạo biên dịch viên sử dụng AI hiệu quả và cải thiện AI bằng công nghệ xử lí ngôn ngữ tự nhiên để nâng cao chất lượng dịch thuật.
5 Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để cải thiện phát âm cho sinh viên / Hoàng Thị Thanh, Phạm Diệu Ly, Trần Thị Thanh Nhàn, Lê Thu Hiền, Nguyễn Thị Giang // .- 2025 .- Số 4(366) .- Tr. 43-54 .- 420
Nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá tác động của AI trong việc cải thiện phát âm tiếng Anh thông qua mô hình tự học tại Khoa Du lịch, Trường Đại học Mở Hà Nội, sử dụng ứng dụng ELSA và thực hành giao tiếp với người nước ngoài. Nghiên cứu cũng chỉ ra những hạn chế của kết quả nghiên cứu, đồng thời gợi ý hướng đi cho những nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.
6 Xây dựng và thử nghiệm bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh vảy nến nhằm huấn luyện AI chẩn đoán bệnh vảy nến / Nguyễn Trần Hải Ánh, Nguyễn Hữu Sáu, Nguyễn Long Giang // .- 2026 .- Tập 203 - Số 6 .- Tr. 813-822 .- 610
Nghiên cứu nhằm xây dựng và thử nghiệm bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh lâm sàng bệnh vảy nến nhằm huấn luyện trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán bệnh vảy nến tại bệnh viện Da liễu Trung ương. Bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh từ 1628 bệnh nhân vảy nến, gồm 23752 ảnh, trong đó số ảnh bệnh vảy nến thông thường là 10939 ảnh, vảy nến thể mủ là 6847 ảnh và vảy nến đỏ da toàn thân là 5966 ảnh. Mô hình AI được đào tạo dựa trên bộ cơ sở dữ liệu trên chẩn đoán vảy nến thông thường có độ nhạy 93,1% và độ đặc hiệu là 85,9%; với chẩn đoán bệnh vảy nến thể mủ có độ nhạy 85,9% và độ đặc hiệu là 93,1%. Độ chính xác của mô hình là 90,5%. Nghiên cứu đã xây dựng bộ cơ sở dữ liệu ảnh lâm sàng vảy nến với đầy đủ số lượng ảnh và đa dạng về các thể bệnh vảy nến. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình AI có khả năng chẩn đoán bệnh vảy nến dựa trên ảnh lâm sàng.
7 Hệ thống khuyến nghị tài liệu học tập dựa trên quá trình học tập của sinh viên / Lê Thanh Long // .- 2026 .- Số 02(75) .- Tr. 209-219 .- 005
Giới thiệu một hệ thống khuyến nghị tài liệu học tập cá nhân hóa dựa trên lịch sử tương tác của sinh viên trong hệ thống LMS (Learning Management System). Hệ thống triển khai và so sánh hai phương pháp chính: Lọc cộng tác dựa trên người dùng (CF) và Lọc theo nội dung (CBF), đồng thời áp dụng mô hình lai (Hybrid) để nâng cao hiệu quả. Thử nghiệm trên bộ dữ liệu giả lập gồm 500 sinh viên và 10.000 tài liệu cho thấy CF đạt Precision 55%, Diversity 68%, CBF đạt Precision 63%, Diversity 33% trong khi mô hình lai (Hybrid) đạt Precision 57%, Diversity 67% cải thiện chất lượng khuyến nghị.
8 Ứng dụng Chatbot messenger nhằm khắc phục tình trạng nhầm lẫn trong thể thông thường và thể lịch sự (Khảo sát dựa trên kĩ năng nói tiếng Nhật) / Trần Thị Thanh Trang, Nguyễn Thanh Hương, Khuất Thị Thanh Thúy // .- 2025 .- Số 4 .- Tr. 54-64 .- 400
Nghiên cứu nhằm trả lời 2 câu hỏi: Thực trạng sử dụng thể thông thường, thể lịch sự trong kĩ năng nói tiếng Nhật?; Hiệu quả của ứng dụng phần mềm Chatbot vào việc cải thiện sự nhầm lẫn giữa thể thông thường và thể lịch sự trong kĩ năng nói tiếng Nhật?.
9 Dự báo xu hướng tỷ giá USD/VND trong giao dịch ngoại hối / Nguyễn Thị Thu Thủy // Khoa học thương mại (Điện tử) .- 2018 .- Số 118 .- Tr. 64 - 72 .- 658
Bài báo đề xuất mô hình hệ thống giao dịch có áp dụng kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo, và thực nghiệm dự báo xu hướng với cặp tỷ giá USD/VND. Hệ thống giao dịch áp dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo này được đề xuất nhằm mục đích trợ giúp việc ra các quyết định tốt hơn trong các giao dịch của các nhà đầu tư trên thị trường giao dịch ngoại hối.
10 Khả năng hấp thu AI trong quản trị nhân sự : vai trò của văn hóa tổ chức, kỹ năng của bộ phận nhân sự và chiến lược áp dụng AI / TS. Nguyễn Thị Anh Thư // Nghiên cứu Tài chính Kế toán .- 2025 .- Số 296 tháng 09 .- Tr. 39-42 .- 658.3
Bài viết phân tích cách các tổ chức có thể tang hiệu quả áp dụng công nghệ AI nhằm cải thiện chức năng quản trị nhân sự. Kết quả chỉ ra rằng cơ sở hạ tầng kỹ thuật là chưa đủ; thay vào đó, sự kết hợp linh hoạt giữa năng lực lãnh đạo, kỹ năng sử dụng dữ liệu, văn hóa đổi mới và giao tiếp minh bạch là yếu tố then chốt để thành công trong việc ứng dụng AI. Bài viết đề xuất một số khuyến nghị nhằm hỗ trợ quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực nhân sự.