Trần Lê Hạnh Dung hiện học lớp 12G hệ chuyên tiếng Đức, trường THPT chuyên Ngoại ngữ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Học bổng mà em nhận được cách đây vài ngày do Bộ Ngoại giao Đức tài trợ, trao cho 116 học sinh, sinh viên trên toàn thế giới.
Theo các giáo viên chuyên Đức, học bổng nói trên chủ yếu dành cho nhóm sau đại học (thạc sĩ, tiến sĩ), số dành cho bậc cử nhân rất hiếm. Dung sẽ được đài thọ tất cả chi phí học tập và sinh hoạt trong thời gian học, hỗ trợ phí bảo hiểm y tế, bảo hiểm tai nạn, vé máy bay khứ hồi…
Để chạm tay vào suất học bổng này, nữ sinh đã trải qua một hành trình chuẩn bị chỉn chu, với 20 lần sửa thư động lực.
Dù học chuyên về ngôn ngữ, Hạnh Dung cho hay chọn theo đuổi ngành Kinh tế kỹ thuật tại Đức, vì thích học Toán và Vật lý. Em cũng muốn tìm hiểu cách kiến thức kỹ thuật được ứng dụng thực tế và gắn kết với các yếu tố kinh tế.
“Em nghĩ một kỹ sư không chỉ cần giỏi chuyên môn mà còn phải hiểu về kinh tế để tạo ra những sản phẩm có giá trị cho xã hội”, Dung chia sẻ.
Trong thư động lực gửi hội đồng tuyển chọn, em mở đầu bằng ký ức về sở thích vẽ lại các loại máy giặt, máy rửa bát hay những dây chuyền hỗ trợ bố mẹ làm việc nhà. Nữ sinh nhìn nhận những nét vẽ ngây ngô ngày ấy là dấu hiệu đầu tiên cho thấy sự tò mò của em với thế giới kỹ thuật.
Để có được bản luận ưng ý nhất, Dung đã dành gần hai tháng nghiên cứu tiêu chí của DAAD. Em ghi chép ý tưởng vào sổ tay, viết đi viết lại hơn 20 lần để giải thích rõ vì sao mình chọn nước Đức và sẽ tận dụng cơ hội học tập này như thế nào. Dung tỉ mỉ đến mức kiểm tra kỹ lưỡng từ phông chữ đến cách đặt tên file trước khi nhấn nút gửi.
Ngoài ra, hồ sơ của nữ sinh còn có điểm trung bình ba năm đạt 9,7-9,8, chứng chỉ tiếng Đức C1 (DSD-II), IELTS 8.5. Em cũng từng giành giải nhất Olympic tiếng Đức của Đại học Quốc gia Hà Nội, giải nhì cuộc thi Grammatikzauber về giảng dạy ngữ pháp tiếng Đức.
Dung còn là Phó chủ tịch Câu lạc bộ tiếng Đức ở trường, tham gia nhiều hoạt động ngoại khóa như Hội chợ khoa học Julience, chương trình High School Help Kit – HSHK giúp các em học sinh cấp 2 thi vào lớp 10…
Với riêng tiếng Đức, Hạnh Dung cho hay lợi thế là được tiếp xúc từ sớm, hồi 2 tuổi, khi bố mẹ làm nghiên cứu sinh ở đất nước này. Cơ duyên này giúp nữ sinh hình thành khả năng phát âm khá tự nhiên. Sau khi trở về Việt Nam, Dung duy trì bằng cách tự học qua các tài liệu, phim tiếng Đức, cố gắng gắn với cuộc sống hàng ngày. Em cũng hay viết ra những suy nghĩ của mình, có động lực tra cứu những từ chưa biết.
“Em yếu nhất ở kỹ năng viết, vì đòi hỏi tư duy phản biện và khả năng quản lý thời gian rất khắt khe”, Dung nói. Để cải thiện, nữ sinh đọc nhiều bài mẫu và đề thi để học cách diễn đạt, tích lũy vốn từ và cấu trúc câu. Với từ vựng, em luôn đặt từ trong ngữ cảnh cụ thể hoặc tự tưởng tượng ra một câu chuyện để ghi nhớ lâu hơn.
“Học ngôn ngữ không chỉ là học cách nói, mà còn là học về văn hóa và cách nhìn thế giới”, em chia sẻ. “Chỉ cần đủ kiên trì, từng bước nhỏ cũng có thể đưa mình đến những giấc mơ rất lớn”.
Theo cô Nguyễn Ngọc Lan, giáo viên chủ nhiệm lớp, Hạnh Dung là lớp phó học tập gương mẫu, có tính kỷ luật và khả năng tự lập cao.
“Dù phải cân bằng giữa việc học trên lớp, ôn thi các chứng chỉ quốc tế và chuẩn bị hồ sơ du học, Hạnh Dung vẫn luôn giữ được sự tập trung và tinh thần trách nhiệm”, cô Lan nói.
Tháng 8 tới, Dung sẽ sang Đức học một năm dự bị trước khi chính thức bước vào chương trình đại học.
Về định dạng bài thi, thí sinh được đăng ký các môn: Toán, ngữ văn, tiếng Anh, vật lý, hóa học, sinh học, lịch sử, địa lý, công nghệ (định hướng công nghiệp), công nghệ (định hướng nông nghiệp), tin học, giáo dục kinh tế và pháp luật.
Thí sinh sử dụng kết quả thi để đăng kí xét tuyển vào các ngành đào tạo theo yêu cầu của mỗi cơ sở giáo dục đại học.
Nhà trường lưu ý, mỗi trường có quy định số lượng và tổ hợp môn thi khác nhau để xét tuyển vào các ngành đào tạo, thí sinh cần tìm hiểu kỹ thông tin tuyển sinh của từng cơ sở giáo dục đại học để đăng kí đúng và đủ số môn thi, phù hợp với nguyện vọng xét tuyển.
Về nội dung, cấu trúc đề thi tương ứng với nội dung các môn học, môn thi cấp THPT; phù hợp với Chương trình Giáo dục phổ thông 2018 và định hướng dạy học, kiểm tra đánh giá của Bộ GD&ĐT.
Đề thi kết hợp các dạng câu hỏi trắc nghiệm và tự luận với tỉ lệ điểm phù hợp theo cấu trúc từng bài thi; đánh giá mức độ thông hiểu kiến thức cốt lõi và năng lực lập luận, phân tích, đánh giá, giải quyết vấn đề và sáng tạo.
Thí sinh làm bài trực tiếp tại phòng thi, trả lời các câu hỏi bằng cách tô trên phiếu trả lời trắc nghiệm (TLTN) và viết trên tờ giấy thi.
Các dạng câu hỏi và cách thức trả lời cụ thể như sau:
Thí sinh đăng ký dự thi trên trang thông tin chính thức của kỳ thi độc lập đánh giá năng lực (SPT) của Trường Đại học Sư phạm và chỉ có thể lựa chọn tham dự một trong hai đợt thi.
Thí sinh có thể đăng ký dự thi tại một trong các địa điểm thi tương ứng, không giới hạn số lượng đăng ký tại một địa điểm thi.
Các đợt thi và địa điểm thi như sau:
Lịch thi cụ thể như sau:
Kỳ thi đánh giá năng lực của Đại học Sư phạm Hà Nội năm nay lần đầu tiên môn tin học, công nghệ, giáo dục kinh tế và pháp luật được đưa vào kỳ thi, bên cạnh toán, ngữ văn, tiếng Anh, vật lý, hóa học, sinh học, lịch sử và địa lý như mọi năm. Thí sinh có thể đăng ký thi tối thiểu ba môn, tối đa 7 môn.
Năm ngoái, gần 17.500 thí sinh tham dự kỳ thi, trung bình một em thi 3 môn. Kết quả được 25 trường sử dụng để xét tuyển đầu vào, phần lớn thuộc khối Sư phạm và một số trường khác.
Từ luận văn tốt nghiệp của sinh viên Trường ĐH Bách khoa (ĐH Quốc gia TP.HCM), một nghiên cứu về kỹ thuật mới giúp AI trả lời câu hỏi trắc nghiệm ổn định hơn được đăng trên tạp chí quốc tế Q1.
Khởi nguồn từ một luận văn tốt nghiệp đại học, công trình nghiên cứu của thầy trò khoa khoa học và kỹ thuật máy tính của trường này đã được công bố trên tạp chí quốc tế hàng đầu về trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục sau khi trải qua nhiều vòng phản biện.
Bài báo Enhancing Large Language Model Performance for Automatic Zero-Shot Multiple-Choice Question Answering via Single-Token Logit Prompting của nhóm tác giả từ Việt Nam đã được công bố trên tạp chí Computers and Education: Artificial Intelligence.
Đây là tạp chí mở thuộc Nhà xuất bản Elsevier, hiện xếp hạng Q1, đứng đầu lĩnh vực giáo dục (Education), hạng 4 trong lĩnh vực khoa học máy tính ứng dụng (Computer Science Applications) và hạng 5 lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI- Artificial Intelligence), theo SCImago.
Nhóm tác giả gồm Đặng Phú Quốc - cựu sinh viên Trường ĐH Bách khoa (đồng tác giả chính), Trần Trương Tuấn Phát - giảng viên Trường ĐH Bách khoa (đồng tác giả chính), TS Vũ Đức Lý (giảng viên Trường ĐH Quốc tế Miền Đông), Nguyễn Song Thiên Long và Võ Thị Như Quỳnh cùng là sinh viên năm thứ ba Trường ĐH Bách khoa, được PGS.TS Quản Thành Thơ - Trưởng khoa khoa học và kỹ thuật máy tính Trường ĐH Bách khoa (ĐH Quốc gia TP.HCM) hướng dẫn.
Công trình tập trung vào đề xuất kỹ thuật viết lời nhắc (prompting) mới mang tên Single-Token Logit (STL) nhằm nâng cao độ chính xác và tính ổn định của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khi tự động trả lời câu hỏi trắc nghiệm (MCQ). Tác giả Đặng Phú Quốc cho biết nghiên cứu xuất phát từ luận văn tốt nghiệp đại học của anh.
"Ban đầu mình chỉ đặt mục tiêu giải quyết tốt một bài toán chuyên môn về mô hình ngôn ngữ lớn, chứ không kỳ vọng sẽ được công bố trên tạp chí thứ hạng cao. Sau khoảng 28 tháng kể từ khi bắt tay nghiên cứu, đến tháng 3-2026 công trình đã được đăng trên tạp chí Computers and Education: Artificial Intelligence", anh Quốc chia sẻ.
Thông tin thêm, anh Trần Trương Tuấn Phát cho hay nhóm đã trải qua nhiều vòng phản biện kín hai chiều. Mỗi vòng đều yêu cầu những cải tiến đáng kể như bổ sung thí nghiệm, làm rõ cách diễn giải, củng cố định hướng nghiên cứu và tái cấu trúc bản thảo.
Việc lựa chọn nơi nộp bài được nhóm thực hiện theo gợi ý của Nhà xuất bản Elsevier. Chỉ sau khi được chấp nhận, nhóm mới có thông tin đây là tạp chí đứng đầu thế giới trong lĩnh vực giáo dục (Education). "Đó là kết quả đặc biệt mà chính nhóm tác giả cũng không ngờ tới", PGS.TS Quản Thành Thơ nói thêm.
Từ thực tế nghiên cứu, nhóm nhận thấy hiện tượng gọi là giới hạn Multiple-Choice Symbol Binding (MCSB) làm giảm đáng kể độ tin cậy của LLM, nhất là khi ứng dụng vào chấm bài hay xây dựng ngân hàng câu hỏi của lĩnh vực giáo dục. Vì thế, nhóm đề xuất kỹ thuật Single-Token Logit (STL).
Thay vì đưa toàn bộ đáp án và yêu cầu mô hình chọn A - B - C - D như thông thường, STL tách từng đáp án riêng biệt và yêu cầu mô hình đánh giá theo dạng đúng - sai cho từng lựa chọn.
Hệ thống lần lượt hỏi "Đáp án này có đúng không?" và sử dụng xác suất của token "yes" để đánh giá mức độ phù hợp. "Cơ chế này giúp mô hình xác minh từng lựa chọn một cách độc lập, không bị chi phối bởi vị trí hay nhãn đáp án, khắc phục trực tiếp hạn chế của giới hạn MCSB", anh Phát nói về ưu điểm của nghiên cứu.
Nghiên cứu còn tích hợp kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) cho phép mô hình truy xuất kiến thức bên ngoài khi cần, giúp tăng độ chính xác theo ngữ cảnh cũng như kiểm tra độ ổn định của giải pháp trong các điều kiện khác nhau.
Khi thử nghiệm trên ba bộ dữ liệu khoa học chuẩn gồm ARC, OpenBookQA và SciQ, STL cho kết quả ngang bằng hoặc vượt trội so với nhiều phương pháp phổ biến với mức cải thiện lên tới 11 điểm phần trăm trong một số cấu hình, đồng thời giảm đáng kể chi phí tính toán.
Về tiềm năng ứng dụng, kỹ thuật STL có thể hỗ trợ giáo viên rà soát đề thi, tự động gợi ý đáp án cho câu hỏi chưa có lời giải, hỗ trợ chấm bài và phát triển các hệ thống học tập thông minh có khả năng giải thích kết quả đánh giá.
Theo PGS.TS Quản Thành Thơ, công bố không chỉ đóng góp xuất sắc về mặt giá trị học thuật đối với các nghiên cứu trong lĩnh vực LLM mà còn cho thấy việc nâng cao độ tin cậy của AI không nhất thiết phải đến từ mô hình lớn hơn hay kiến trúc phức tạp. "Đôi khi chỉ một thay đổi nhỏ trong cách thiết kế lời nhắc (prompt) cũng có thể tạo ra khác biệt lớn trong ứng dụng thực tế", ông Thơ nhận định.
