Các Dự Án Tích Hợp
Hệ thống 7 bài tập kỹ năng thực hành lớn thuộc lớp học phần VNU1001_E252015, được trình bày chi tiết về mục tiêu, quá trình triển khai và sản phẩm minh chứng cuối cùng.
Quản lý tệp tin & thư mục
Thiết lập cấu trúc thư mục tối ưu và quy tắc đặt tên tệp chuẩn hóa trên hệ điều hành macOS.
Khai thác tài nguyên thông tin học thuật
Tìm kiếm chuyên sâu và xây dựng bảng đánh giá độ tin cậy của 10 nguồn tài liệu về tác động của các công cụ lập trình AI (Copilot, ChatGPT) đến chất lượng mã nguồn và tư duy thuật toán của người học.
Kỹ năng viết Prompt hiệu quả cho AI
Xây dựng và so sánh thực nghiệm 9 phiên bản prompt trên 3 cấp độ (Cơ bản, Cải tiến, Nâng cao) áp dụng cho 3 tác vụ học tập cốt lõi (tóm tắt tài liệu, giải thích khái niệm Feynman, tạo câu hỏi Bloom).
Giao tiếp & Hợp tác số
Nhật ký phối hợp và báo cáo cá nhân về việc ứng dụng Trello, Meet, Drive, Docs trong dự án nhóm "Xây dựng tài liệu ôn tập Lập trình nâng cao".
Ứng dụng AI tạo sinh trong Sáng tạo nội dung số
Viết và trình bày một bài Blog kỹ thuật chuyên sâu về "Thiết kế Hệ thống Đấu giá bằng Java OOP: Phân tích Class Auction & Entity". Mô tả chi tiết quá trình tích hợp Gemini (viết bài), Microsoft Designer (thiết kế ảnh bìa công nghệ 3D), Canva (dàn trang và tạo Magic Write) và cách lập trình viên phản biện logic thiết kế của AI (Kế thừa vs. Chứa trong).
Sử dụng AI có trách nhiệm
Xây dựng chính sách cá nhân, phân tích ranh giới đạo đức học thuật và thiết kế Infographic về việc ứng dụng AI có trách nhiệm trong học tập và nghiên cứu khoa học.
Nghiên cứu tài liệu khoa học bằng AI
Sử dụng các công cụ Elicit và Consensus để trích xuất, đối sánh định lượng dữ liệu thử nghiệm từ 5 bài báo khoa học về "Ứng dụng Machine Learning phát hiện mã độc Ransomware".