1% chỉ tiêu còn lại được trường Đại học Quốc tế (IU) tuyển thẳng theo quy chế của Bộ Giáo dục và Đào tạo, theo đề án được trường công bố ngày 11/4.
Với phương thức xét tuyển tổng hợp, trường sử dụng điểm thi tốt nghiệp THPT, điểm học bạ, thi đánh giá năng lực. Tất cả đầu điểm được quy về thang 100 trước khi xét tuyển. Công thức tính điểm xét tuyển tổng hợp của trường Đại học Quốc tế năm 2026 như sau:
Điểm xét tuyển = (k1 x Điểm thi THPT quy đổi) + (k2 x Điểm thi đánh giá năng lực quy đổi) + (k3 x Điểm học bạ quy đổi) + Điểm cộng (nếu có) + Điểm ưu tiên (nếu có).
Trong đó, k1, k2, k3 là trọng số điểm từng thành phần, sẽ được trường công bố sau. Nếu thí sinh thiếu một hoặc nhiều thành phần điểm, trường áp dụng các hệ số quy đổi tương ứng để xét tuyển. Cụ thể như sau:
Bảng quy đổi IELTS và chứng chỉ ngoại ngữ quốc tế sang điểm xét tuyển môn Tiếng Anh của trường Đại học Quốc tế như sau:
Điểm cộng dự kiến áp dụng cho thí sinh có chứng chỉ tiếng Anh, giải thưởng học sinh giỏi, nghiên cứu khoa học các cấp. Điểm ưu tiên thực hiện theo quy định của Bộ Giáo dục và Đào tạo.
Năm ngoái, IU tuyển 2.000 sinh viên bằng các phương thức: Tuyển thẳng; Xét điểm thi tốt nghiệp THPT; điểm thi đánh giá năng lực của Đại học Quốc gia TP HCM. Trường lấy điểm chuẩn thi tốt nghiệp từ 23,44 đến 28,17 theo thang 30 điểm.
Trường tiểu học và trung học Sasayama, từng nổi tiếng với tên gọi dài nhất tại Nhật Bản, đã chính thức đóng cửa từ đầu tháng 4, khép lại lịch sử hơn 70 năm, do số lượng học sinh theo học ngày càng ít.
Tên chính thức của trường là “Trường tiểu học và trung học cơ sở Sasayama thuộc Liên hiệp các trường tiểu học và trung học Sasayama do thị trấn Ainan, quận Minamiuwa, tỉnh Ehime và thành phố Sukumo, tỉnh Kochi quản lý” (tên gọi tắt là Trường tiểu học và trung học Sasayama). Ngôi trường này nổi tiếng vì có tên dài nhất tại Nhật Bản.
Ngôi trường tọa lạc ở thị trấn Ainan, tỉnh Ehime, sát con sông Shinogawa là ranh giới giữa hai tỉnh Ehime và tỉnh Kochi. Cách đây 70 năm, cư dân ở thị trấn hai bên bờ sông thường xuyên qua lại và cùng nhau thống nhất thành lập trường trung học vào năm 1949, trường tiểu học vào năm 1952 và đặt tên gọi mang dấu ấn của cả hai địa phương.
Theo thông lệ của trường, học sinh sau khi nhập học đều phải thường xuyên luyện đọc tên trường trong các giờ ra chơi đến khi thuộc lòng.
Mặc dù với những người khác việc đọc tên trường quá dài là một phiền toái, nhưng đối với không ít cựu học sinh của trường thì đây lại là niềm tự hào, là “điểm nhấn” khi giới thiệu về bản thân.
Vào thời kỳ cao điểm nhất là cuối những năm 50 của thế kỷ trước, trường có khoảng 300 học sinh theo học, nhưng sau đó số lượng giảm dần. Đến năm học 2025 chỉ còn 9 học sinh, trong đó có 3 học sinh tiểu học và 6 học sinh trung học.
Điều này khiến việc duy trì vận hành trường gặp nhiều khó khăn.
Hiện phía tỉnh Kochi không còn học sinh nào theo học và từ tháng 4, các học sinh còn lại của trường sẽ chuyển sang các trường khác trong thị trấn Ainan, với khoảng 110 học sinh tiểu học và 60 học sinh trung học.
Việc đóng cửa ngôi trường nhiều năm tuổi để lại không ít tiếc nuối cho những người dân từng gắn bó từ khi còn nhỏ. Tuy nhiên điều này cũng phản ánh một thực trạng tỉ lệ sinh giảm ngày càng nghiêm trọng tại Nhật Bản, đặc biệt là tại các địa phương vùng sâu, vùng xa, khiến nhiều trường học khó duy trì đủ số lượng học sinh cần thiết và buộc phải sáp nhập với các 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.
Tin Gốc: https://tuoitre.vn/sinh-vien-bach-khoa-dua-luan-van-ai-len-tap-chi-q1-20260412080023156.htm
Châu, hiện là sinh viên năm cuối ngành Khoa học máy tính tại Đại học Pomona (Mỹ), nhận thư trúng tuyển từ ba ngôi trường Ivy League vào cuối tháng 2.
Cả ba đều trao khoản hỗ trợ toàn phần, gồm học phí, bảo hiểm, và sinh hoạt phí trong 5 năm, tổng giá trị khoảng 12-17 tỷ đồng ở mỗi trường.
"Đây vừa là thành quả của quá trình bền bỉ suốt 4 năm đại học, vừa giống như một tín hiệu xác nhận rằng mình thực sự thuộc về con đường nghiên cứu khoa học", Châu nói.
Ngày học lớp chuyên Anh ở trường THPT chuyên Ngoại ngữ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Châu đã mày mò tự học lập trình. Gõ từng dòng code đầu tiên để tạo ra sản phẩm và đưa lên mạng, Châu phấn khích thấy nhiều người sử dụng. Nhưng khi bước chân vào đại học, nữ sinh nhận ra bản thân không muốn dừng lại ở việc làm kỹ sư phần mềm mà còn muốn theo đuổi nghiên cứu.
Ngay từ kỳ đầu năm thứ nhất, Châu chủ động xin giáo sư cho thử sức, làm quen với lĩnh vực Robotics - Kỹ thuật robot. Cô sớm hiểu rằng công nghệ đang phát triển với tốc độ chóng mặt, nhưng tiềm ẩn nhiều rủi ro và trăn trở với câu hỏi làm sao để công nghệ đổi mới liên tục, nhưng an toàn.
Tới năm thứ hai, Châu làm một dự án mới và ngay lập tức thấy bản thân phù hợp với lĩnh vực Tương tác người - máy (Human-Computer Interaction - HCI), nơi có sự giao thoa giữa kỹ thuật, khoa học nhận thức và thiết kế.
"Mình muốn đóng góp cho cộng đồng bằng cách xây dựng những hệ thống đặt con người làm trung tâm", Châu nói.
Nghiên cứu này có tên "Tính thời điểm của việc nhìn lại dữ liệu trong các ứng dụng theo dõi sức khỏe trẻ sơ sinh", do Châu là đồng tác giả chính. Năm 2025, dự án nằm trong top 5% bài báo xuất sắc của Hội nghị về các yếu tố con người trong hệ thống máy tính của Hiệp hội Máy tính (ACM CHI) 2025 tại Nhật Bản.
Cùng năm, Châu thực hiện một đề tài khác cùng nhóm nghiên cứu ở Đại học Pomona và Stanford, đạt giải Bài báo xuất sắc (Top 1%) ở Hội nghị chuyên đề về Phần mềm và Công nghệ Giao diện Người dùng (ACM UIST) tại Hàn Quốc. Nghiên cứu tập trung vào thiết kế thuật toán AI để đưa ra phản hồi cho các họa sĩ kỹ thuật số nhằm cải thiện kỹ năng vẽ.
Nhờ những kết quả này, hồi tháng 2, Châu là một trong 8 sinh viên được Hiệp hội nghiên cứu máy tính (CRA) vinh danh là Nhà nghiên cứu xuất sắc bậc đại học trên toàn Bắc Mỹ, là sinh viên đầu tiên từ Đại học Pomona có thành tích này.
Châu nhìn nhận những dự án trên là thế mạnh giúp hồ sơ của mình nổi bật, bởi cho thấy tố chất bền bỉ và khả năng theo đuổi vấn đề đến cùng của một nhà nghiên cứu.
Cùng kỹ năng lập trình vững do liên tục trau dồi từ ngày mới vào đại học, Châu trúng tuyển vị trí thực tập sinh tại ba tập đoàn công nghệ lớn là Microsoft, Amazon và Qualcomm, sau đó làm thực tập sinh kỹ sư phần mềm ở bộ phận tối ưu hóa đồ họa vi tính tại Microsoft. Nữ sinh nhìn nhận trải nghiệm này giúp tích lũy kinh nghiệm, rèn tư duy phân tích và năng lực nghiên cứu trong môi trường công nghệ hàng đầu.
PGS Alexandra Papoutsaki, người hướng dẫn Châu từ năm thứ hai đại học, nhận xét nữ sinh sở hữu kỹ năng kỹ thuật xuất sắc lẫn tư duy nhạy bén trong các nghiên cứu lấy con người làm trung tâm.
Theo bà, tương tác người - máy không chỉ đơn thuần là xây dựng một sản phẩm, mà còn là "khả năng kể một câu chuyện xoay quanh sản phẩm đó". Châu có khả năng kết nối với mọi người để phân tích dữ liệu và viết nên những nội dung có sức thuyết phục cao.
"Kỹ năng của Châu tương đương với một nghiên cứu sinh tiến sĩ năm thứ ba", bà khẳng định.
Châu nói từng gặp không ít áp lực, nhất là giai đoạn vừa phải học, luyện kỹ năng lập trình, làm nghiên cứu và ứng tuyển thực tập. Nữ sinh cố gắng duy trì kỷ luật nghiêm ngặt, lên kế hoạch chi tiết theo từng tuần. Dù vậy, Châu cũng không vùi đầu vào công việc mà sắp xếp thời gian tập thể thao, chơi piano hàng ngày và ngủ đủ để cân bằng.
Song song, mỗi khi có cơ hội, chẳng hạn như tham dự hội thảo quốc tế, Châu chủ động trao đổi, kết nối với các giáo sư và nhà nghiên cứu trong ngành, vừa để mở rộng mạng lưới, vừa để lấy động lực cho bản thân.
"Cộng đồng nghiên cứu của ngành này vừa giỏi và sáng tạo, vừa quan tâm đến việc phát triển công nghệ cho con người. Mỗi lần được gặp họ, mình được truyền cảm hứng rất nhiều", Châu tâm sự.
Đây cũng là một trong những lý do để Châu chọn theo chương trình tiến sĩ sau khi ra trường dù trúng tuyển một số công ty công nghệ.
Khi cân nhắc những "bến đỗ", Châu nộp đơn vào các trường Ivy League để có cơ hội tận dụng thế mạnh liên ngành của họ. Theo nữ sinh Việt, đây là những môi trường mà công nghệ được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, tạo nền tảng thuận lợi để theo đuổi lĩnh vực tương tác người – máy, vượt qua giới hạn của ngành khoa học máy tính thuần túy.
Nhìn lại hành trình, Châu thích nhất việc được tìm hiểu một dự án, sau đó biện luận, phát triển những ý tưởng riêng, rồi tự tay lập trình và thử nghiệm sản phẩm. Cô thấy công việc nghiên cứu là tổng hòa của rất nhiều hoạt động mà mình đam mê, nên càng có động lực theo con đường khoa học.
Châu vẫn đang cân nhắc giữa ba ngôi trường "trong mơ". Dù lựa chọn thế nào, định hướng sắp tới của Châu vẫn xoay quanh việc xây dựng các tương tác an toàn giữa con người và AI.
Khánh Linh
Tin Gốc: https://vnexpress.net/co-gai-viet-nhan-cung-luc-3-hoc-bong-tien-si-ivy-league-5056875.html