Bài viết khoa học

Rào cản ngôn ngữ là thách thức lớn đối với học sinh dân tộc thiểu số Việt Nam trong quá trình chiếm lĩnh kiến thức Toán học. Dựa trên cơ sở lí luận về sự chuyển di ngôn ngữ và kết quả khảo sát diện rộng trên 3 463 giáo viên tiểu học, bài báo nhận diện ba nhóm rào cản cốt lõi mà học sinh thường gặp phải: 1) Khó khăn trong nhận dạng ngôn ngữ Toán học; 2) Khó khăn trong hiểu nội hàm thuật ngữ Toán học; 3) Khó khăn trong chuyển đổi biểu đạt. Từ cơ sở thực tiễn đó, nghiên cứu đề xuất một số biện pháp sư phạm nhằm hỗ trợ học sinh dân tộc thiểu số, bao gồm sử dụng đồ dùng trực quan, gắn kết kiến thức với trải nghiệm đời sống, tăng cường tiếng Việt trong dạy học toán và ứng dụng công nghệ số. Kết quả khảo nghiệm thông qua tập huấn cho 185 cán bộ quản lí và giáo viên cốt cán tại 21 tỉnh thành cho thấy sự đồng thuận cao về tính cấp thiết và khả thi của các biện pháp, góp phần thực hiện hiệu quả Chương trình Giáo dục phổ thông 2018 tại vùng dân tộc thiểu số.

Đào tạo trình độ thạc sĩ trong lĩnh vực y khoa có ý nghĩa quan trọng và vai trò chiến lược trong phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, nâng cao năng lực nghiên cứu, cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe và đáp ứng yêu cầu hội nhập quốc tế. Đây là cấp đào tạo giữ vị trí then chốt trong việc phát triển bền vững hệ thống y tế Việt Nam hiện nay. Bài viết phân tích, đánh giá thực trạng hoạt động đào tạo trình độ thạc sĩ trên cơ sở kết quả khảo sát 80 cán bộ quản lí, giảng viên và 150 học viên cao học tại Trường Đại học Y Dược Cần Thơ. Kết quả nghiên cứu giúp các nhà trường có cơ sở thực tiễn để đề xuất các giải pháp nâng cao chất lượng đào tạo sau đại học trong thời gian tới để đáp ứng tốt hơn yêu cầu đổi mới giáo dục và nhu cầu thực tiễn xã hội.

Tác giả đề xuất khung Dự báo → Phân tầng → Can thiệp cho học phần Kĩ năng mềm. Nhật kí hoạt động tuần T1-T7, điểm chuyên cần/thưởng, bài tập ngắn và báo cáo đồng học/tự đánh giá được chuẩn hoá thành đặc trưng ở mức cá nhân và nhóm. Mô hình XGBoost đa lớp kèm hiệu chỉnh isotonic và chia tách group–aware tạo xác suất tin cậy, từ đó suy ra cảnh báo ĐỎ/VÀNG/XANH và tổng hợp lớp/nhóm (phối trộn tầng, danh sách rủi ro). Trên một học kì giữ lại để kiểm định, hệ thống đạt Accuracy = 0.772, Macro-F1 = 0.520, AUPRC(C) = 0.739, Brier = 0.1008, ECE = 0.0577; mô hình tách rõ nhóm thành tích cao so với trung bình và dù lớp C hiếm vẫn xếp hạng rủi ro hiệu quả theo precision - recall. Quy trình chi phí thấp (Google Forms/Sheets thêm ít mã Python), minh bạch, dễ tái lập và hỗ trợ can thiệp phân tầng kịp thời.

Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI - GenAI), đang tác động mạnh mẽ đến giáo dục đại học. Công nghệ này vừa mở ra cơ hội đổi mới phương pháp dạy học vừa đặt ra thách thức về tính chính xác, đạo đức học thuật và nguy cơ phụ thuộc. Các nghiên cứu quốc tế đã chỉ ra tiềm năng của GenAI trong hỗ trợ học tập và giảng dạy lập trình. Tuy nhiên, ở Việt Nam, nhất là tại các trường đại học địa phương, các nghiên cứu thực nghiệm để phân tích và đánh giá tình trạng này còn hạn chế và chưa có định hướng ứng dụng rõ ràng. Nghiên cứu này nhằm đánh giá thực trạng và đề xuất giải pháp ứng dụng GenAI trong học lập trình cơ bản của sinh viên ngành Công nghệ thông tin. Kết quả khảo sát ở một số trường đại học địa phương cho thấy phần lớn sinh viên đã tiếp cận GenAI nhưng mới dừng ở mức khai thác cơ bản, chỉ đáp ứng các yêu cầu phổ thông và chưa thực hiện được các nhiệm vụ nâng cao như kiểm chứng thông tin hay cải tiến mã nguồn. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất các giải pháp tích hợp GenAI vào hoạt động học tập lập trình, nhằm nâng cao hiệu quả tự học, phát triển năng lực sử dụng công nghệ một cách sáng tạo, an toàn và có trách nhiệm.