Ứng dụng AI trong môn Phương pháp nghiên cứu khoa học tại Bộ môn Kinh doanh Quốc tế, Khoa Thương mại, Trường Đại học Văn Lang

Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một công cụ không thể thiếu trong giáo dục đại học. Đối với Bộ môn Kinh doanh Quốc tế (KDQT), Khoa Thương mại, Trường Đại học Văn Lang, việc tích hợp AI vào môn Phương pháp nghiên cứu khoa học không chỉ góp phần đổi mới phương pháp giảng dạy mà còn giúp sinh viên tiếp cận những phương thức nghiên cứu hiện đại, phù hợp với yêu cầu của thị trường lao động quốc tế.

Trước hết, AI đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ sinh viên hình thành và phát triển ý tưởng nghiên cứu. Thông qua các công cụ hỗ trợ như ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, NotebookLM… sinh viên có thể nhanh chóng xác định vấn đề nghiên cứu, xây dựng câu hỏi nghiên cứu một cách khoa học và định hình mục tiêu nghiên cứu một cách rõ ràng. Đặc biệt trong lĩnh vực KDQT, nơi các chủ đề nghiên cứu thường mang tính toàn cầu như thương mại quốc tế, logistics, chuỗi cung ứng, đầu tư trực tiếp nước ngoài hay hành vi tiêu dùng của khách hàng đa quốc gia, AI giúp sinh viên mở rộng góc nhìn, tiếp cận đa chiều và phát hiện các khoảng trống nghiên cứu một cách hiệu quả.

Bên cạnh đó, AI hỗ trợ mạnh mẽ trong quá trình tìm kiếm và tổng hợp tài liệu. Các công cụ như Google Scholar, Semantic Scholar, Connected paper hay Elicit giúp sinh viên lọc tài liệu theo từ khóa, trích xuất nội dung chính và đề xuất các nghiên cứu liên quan. Nhờ đó, sinh viên có thể tiết kiệm đáng kể thời gian trong việc đọc và tổng hợp tài liệu, đồng thời nâng cao chất lượng tổng quan nghiên cứu (literature review). Điều này đặc biệt quan trọng đối với sinh viên KDQT khi phải tiếp cận nguồn tài liệu đa dạng từ nhiều quốc gia, nhiều nguồn xuất bản và bối cảnh khác nhau.

Trong giai đoạn xử lý và phân tích dữ liệu, AI đem lại giá trị vượt trội. Các công cụ như Python, R, SPSS, STATA, Smart PLS hay Excel kết hợp AI giúp sinh viên phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn. AI có khả năng phát hiện các mô hình ẩn, dự báo xu hướng và hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu. Đối với các đề tài liên quan đến thị trường quốc tế, nơi dữ liệu thường lớn và phức tạp, AI giúp nâng cao độ tin cậy của kết quả nghiên cứu và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making).

Ngoài ra, AI còn hỗ trợ sinh viên trong quá trình viết và trình bày báo cáo nghiên cứu. Các công cụ kiểm tra ngữ pháp, diễn đạt lại (paraphrase), trích dẫn tự động (citation tools) giúp bài viết trở nên rõ ràng, mạch lạc và chuẩn học thuật hơn. Đặc biệt, sinh viên có thể sử dụng AI để cải thiện kỹ năng viết bằng tiếng Anh – yếu tố rất quan trọng trong ngành KDQT. Tuy nhiên, việc sử dụng AI cần đi kèm với ý thức đạo đức học thuật, tránh phụ thuộc vào công cụ hoặc sao chép nội dung mà không hiểu bản chất vấn đề.

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, việc ứng dụng AI trong giảng dạy phương pháp nghiên cứu khoa học cũng đặt ra thách thức nhất định. Một số sinh viên có thể lạm dụng AI mà thiếu tư duy phản biện hoặc kỹ năng phân tích độc lập. Do đó, giảng viên sẽ đóng vai trò định hướng, hướng dẫn sinh viên sử dụng AI một cách có chọn lọc và hiệu quả. Đồng thời, Nhà trường đã xây dựng và ban hành các quy định rõ ràng về việc sử dụng AI trong học tập và nghiên cứu nhằm đảm bảo tính trung thực và chất lượng học thuật.

Tóm lại, AI đang mở ra những cơ hội lớn trong việc nâng cao chất lượng giảng dạy và học tập môn Phương pháp nghiên cứu khoa học tại Khoa Thương mại, Trường Đại học Văn Lang. Khi được khai thác đúng cách, AI không chỉ giúp sinh viên tiết kiệm thời gian, nâng cao hiệu quả nghiên cứu mà còn góp phần phát triển năng lực tư duy, sáng tạo và thích ứng với môi trường kinh doanh toàn cầu. Việc tích hợp AI vào chương trình đào tạo ngành KDQT là một hướng đi cần thiết và mang tính chiến lược trong giai đoạn hiện nay.

Tin & Hình: TS. Hoàng Chí Cương