Trải nghiệm cá nhân
Hành trình xây dựng Digital Portfolio này giúp tôi có cơ hội nhìn nhận lại một cách nghiêm túc toàn bộ chặng đường học tập môn học "Nhập môn Công nghệ số và Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo". Việc thiết kế trang web tĩnh bằng mã nguồn HTML/CSS thuần thay vì sử dụng các hệ thống kéo thả sẵn có (như Google Sites hay Notion) đòi hỏi tôi phải tự tay cấu trúc dữ liệu, tối ưu hóa hiển thị bento grid và tinh chỉnh từng bảng biểu. Quá trình này không chỉ giúp tôi củng cố kiến thức lý thuyết mà còn trực tiếp nâng cao kỹ năng lập trình giao diện thực tế.
Kiến thức & Kỹ năng số quan trọng nhất đã tích lũy
Học phần VNU1001 đã giúp tôi hình thành và phát triển 5 trụ cột năng lực số cốt lõi:
- Tổ chức tệp tin hệ thống khoa học: Hình thành thói quen thiết lập cây thư mục tối ưu, quy tắc đặt tên file rõ ràng để phục vụ cho các dự án lập trình lớn sau này.
- Tìm kiếm và Đánh giá học thuật độc lập: Biết cách sử dụng các toán tử boolean chuyên sâu trên cơ sở dữ liệu khoa học, đánh giá độ tin cậy của tài liệu nghiên cứu dựa trên chỉ số bình duyệt và phương pháp luận.
- Làm chủ Kỹ nghệ viết Prompt (Prompt Engineering): Nắm vững 6 nguyên tắc viết prompt hiệu quả (như Role Prompting, Chain-of-Thought, Few-shot Examples) để tận dụng tối đa năng lực xử lý của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
- Quản lý dự án nhóm trực tuyến: Biết cách phối hợp và theo dõi tiến độ công việc trực quan qua bảng Kanban Trello và soạn thảo tài liệu đồng thời trên các nền tảng đám mây Google.
- Phản biện Trí tuệ nhân tạo: Không phụ thuộc máy móc vào câu trả lời của AI. Hiểu được ranh giới giữa hỗ trợ và đạo văn, luôn chủ động phân tích thực tế và kiểm chứng logic để đảm bảo liêm chính học thuật.
Điểm tâm đắc nhất & Thách thức đã vượt qua
1. Điểm tâm đắc nhất:
Điều tôi tâm đắc nhất là khả năng ứng dụng AI có chọn lọc và có tư duy phản biện.
Trong Bài tập 5, khi Gemini đề xuất mã nguồn Java bắt class Auction kế thừa trực tiếp từ Entity,
nhờ kiến thức OOP cơ bản, tôi đã phát hiện ra lỗi thiết kế hệ thống nghiêm trọng này và chủ động bác bỏ code của AI để viết lại theo nguyên tắc
Composition (chứa trong). Đây là minh chứng rõ nét cho thấy AI chỉ là cộng sự gỡ lỗi, còn con người mới là người dẫn dắt kiến trúc.
2. Thách thức lớn nhất:
Thách thức lớn nhất là việc xử lý dữ liệu và hình ảnh chụp minh chứng rất lớn từ 7 file báo cáo Word.
Tôi đã giải quyết bằng cách viết một script Python tự động giải nén cấu trúc file .docx,
lọc nội dung text sạch và trích xuất toàn bộ media tự động sang dự án, giúp quy trình dựng trang tĩnh diễn ra nhanh chóng, chính xác.