Nhà giáo Nguyễn Văn Hòa từng nghĩ giáo dục là đào tạo học sinh giỏi, tài năng nhưng nhận ra sai lầm khi mở trường tư, học trò ban đầu toàn "kém, quậy phá".

Tại hội thảo về trường học hạnh phúc do Bộ Giáo dục và Đào tạo tổ chức hôm 20, 21/10 tại Hà Nội, hơn 500 nhà giáo đã thảo luận, chia sẻ những giải pháp để giảm áp lực trong nhà trường, tìm cách giáo dục tích cực cho học sinh. Theo thầy giáo Nguyễn Văn Hòa, người sáng lập Hệ thống giáo dục Nguyễn Bỉnh Khiêm - Cầu Giấy, Hà Nội, để giảm áp lực cho nhà trường trước hết cần hiểu đúng mục tiêu của giáo dục.

"30 năm trước, khi mở trường tư, tôi đã viết trong tờ rơi tuyển sinh rằng ngôi trường này sẽ đào tạo học sinh giỏi, giúp chúng trở thành những đứa trẻ tài năng. Sau này, tôi nhận ra mình đã sai lầm", thầy Nguyễn Văn Hòa, 78 tuổi, nhớ lại.

Thầy Hòa kể khi đó (năm 1993), thầy rất tâm đắc với nội dung được viết trên tờ rơi, nghĩ rằng nghe "kêu" thế thì sẽ nhiều phụ huynh gửi con vào trường. Tuy nhiên, trong năm đầu, trường Nguyễn Bỉnh Khiêm tuyển được khoảng 100 học sinh, "toàn học kém, quậy phá, hay đánh nhau". Ông luôn phải giải quyết các cuộc ẩu đả của học sinh hay khiếu nại của phụ huynh. Nhiều gia đình còn kéo đến trường mắng chửi, đe dọa ban giám hiệu vì cho rằng thầy cô quá khắt khe. Trong khi đó, nhiều học sinh chia sẻ vào trường vì trượt cấp ba công lập, mong thầy cô đừng nhìn các em với con mắt phân loại bằng điểm số.

"Tôi hiểu rằng tư tưởng đào tạo nhân tài, học sinh giỏi thực sự tiêu tan", thầy Hòa nói, thấy rằng phải tìm cách thay đổi, tìm hướng đi mới cho trường để "thoát khỏi cảnh đau đầu, áp lực này". Mục tiêu của trường là phải là dạy học trò "nên người, làm người".

CHÚC MỪNG NHÓM SINH VIÊN ĐẠT GIẢI 3 TẠI CUỘC THI DSAA 2023 CHALLENGE THUỘC HỘI NGHỊ QUỐC TẾ DSAA 2023

Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin chúc mừng nhóm sinh viên và GVHD đã có bài báo được đăng tại Hội nghị Quốc tế DSAA 2023

Bài báo: "A Text-based Approach For Link Prediction on Wikipedia Articles"

Link bài báo: https://arxiv.org/abs/2309.00317

Sinh viên thực hiện:

•  Trần Hoàng Anh – 20521079 – KHDL2020 – Tác giả chính

•  Nguyễn Minh Tâm – 20520748 – KHDL2020 – Đồng tác giả

Giáo viên hướng dẫn:

• ThS. Lưu Thanh Sơn

Tóm tắt bài báo:

Wikipedia là bộ bách khoa toàn thư lớn nhất nơi các bài viết được liên kết với nhau bằng các siêu liên kết. Bằng cách dự đoán các liên kết trong tương lai giữa các bài viết, chúng ta có thể nâng cao khả năng điều hướng và khám phá của mạng, đồng thời cung cấp cho người dùng các bài viết có liên quan và nhiều thông tin hơn thông qua các liên kết. Cuộc thi DSAA 2023 tập trung vào nhiệm vụ dự đoán liên kết được áp dụng cho các bài viết trên Wikipedia. Trong thử thách này, chúng em được cung cấp một sơ đồ con bị phân tán của mạng Wikipedia và mục tiêu của chúng tôi là dự đoán xem liệu có tồn tại một liên kết giữa hai trang Wikipedia u và v hay không. Đặc biệt, chúng em được cung cấp một tệp sự thật cơ bản chứa các cặp nút tương ứng đối với các mẫu positive hoặc negative. Nếu một cạnh (edge) tồn tại giữa hai nút thì nhãn tương ứng được đặt thành 1, nếu không thì nhãn là 0. Tuy nhiên, nếu một cặp nút không được báo cáo trong tệp, điều này không có nghĩa là không có cạnh nào giữa chúng. Một số cặp nút bị thiếu này sẽ xuất hiện trong tệp thử nghiệm và chúng ta sẽ phải dự đoán liệu có liên kết giữa chúng hay không.

Trong bài viết này, chúng em sẽ trình bày cách tiếp cận và giải pháp của nhóm cho bài toán này. Cách tiếp cận của nhóm dựa trên văn bản, và chúng tôi đã sử dụng tính năng gán nhãn Part-Of-Speech (POS) để trích xuất các đặc điểm từ văn bản. Trước khi chạy các mô hình dự đoán, trước tiên nhóm đã phân tích và trực quan hóa dữ liệu để hiểu thêm về tập dữ liệu. Tiếp theo, nhúng (embedding) các nút bằng cách sử dụng POS Tagging và đồng thời cũng tiến hành thống kê t-test để chọn thẻ. Cuối cùng, chạy các mô hình phân loại trên tập dữ liệu được nhúng. Hầu hết các mô hình chúng tôi sử dụng đều là mô hình Machine Learning cổ điển, đảm bảo tính hiệu quả cho phương pháp tiếp cận của chúng tôi. Phương pháp của chúng tôi đã lưu trữ 0,99999 trong cả tập thử nghiệm public và private, đồng thời xếp hạng 3 chung cuộc trong cuộc thi.

--------------------------------------

Hội nghị quốc tế IEEE lần thứ 10 về Khoa học dữ liệu và phân tích nâng cao (DSAA) nêu bật sức mạnh tổng hợp liên ngành mạnh mẽ giữa thống kê, máy tính và thông tin/khoa học trí tuệ cũng như tương tác giữa các miền giữa giới học thuật và doanh nghiệp về khoa học và phân tích dữ liệu. DSAA thiết lập tiêu chuẩn cao cho ban tổ chức, các bài phát biểu quan trọng, bài nộp cho hội nghị chính và các phiên họp đặc biệt cũng như tỷ lệ chấp nhận giấy cạnh tranh. DSAA đã được công nhận rộng rãi là cuộc họp thường niên chuyên dụng hàng đầu về khoa học và phân tích dữ liệu, chẳng hạn như Google Metrics và China Computer Foundation. DSAA 2023 cung cấp một diễn đàn hàng đầu quy tụ các nhà nghiên cứu, các nhà thực hành trong ngành và chính phủ, cũng như các nhà phát triển và người sử dụng giải pháp dữ liệu lớn để trao đổi những phát triển lý thuyết mới nhất trong Khoa học dữ liệu và phương pháp thực hành tốt nhất cho nhiều ứng dụng. DSAA 2023 mời gửi các bài báo mô tả nghiên cứu đổi mới về tất cả các khía cạnh của khoa học dữ liệu và phân tích nâng cao cũng như các bài báo hướng đến ứng dụng có những đóng góp quan trọng, nguyên bản và có thể tái tạo để cải thiện việc thực hành khoa học và phân tích dữ liệu trong các tình huống thực tế.

Một lần nữa Khoa KH&KTTT nhiệt liệt chúc mừng nhóm sinh viên và GVHD ThS. Lưu Thanh Sơn.

Nhật Bản thêm môn Tin học, trong khi Hàn Quốc nghiên cứu tích hợp môn trong kỳ thi tuyển sinh đại học trong vài năm tới.

Tại Nhật, kỳ thi tuyển sinh đại học gồm môn tiếng Nhật, Khoa học tự nhiên (Vật lý, Hóa học, Sinh học), Khoa học xã hội (Lịch sử, Kinh tế, Công dân) và Toán học. Từ tháng 1/2025, đất nước mặt trời mọc sẽ đưa thêm môn Thông tin I (Information 1) vào kỳ thi. Môn này bao gồm các kiến thức cơ bản về lập trình, mạng thông tin, truyền thông và cơ sở dữ liệu.

Động thái này nhằm hướng học sinh hiểu biết công nghệ cao hơn, giúp đáp ứng nhu cầu cao về kỹ năng máy tính.

Bộ Giáo dục và Đào tạo Nhật Bản cho biết Thông tin I đã trở thành môn học bắt buộc ở bậc trung học kể từ năm 2022. Tính đến tháng 5 năm ngoái, khoảng 83% giáo viên khoa học thông tin tại các trường trung học công lập trên toàn quốc có chứng chỉ giảng dạy môn học này.

Ở Hàn Quốc, Bộ Giáo dục đề xuất tích hợp một số môn tự chọn trong kỳ thi tuyển sinh đại học (CSAT), hay còn gọi là Suneung kể từ năm 2028, để giảm áp lực cho thí sinh. Thí sinh sẽ thi môn tiếng Hàn, Toán, Khoa học xã hội, tự nhiên, Giáo dục nghề nghiệp, ít hơn 3 môn so với hiện nay. Điểm tính trên thang 1 đến 9.

Việc tích hợp nhằm tránh tình trạng các môn thi khác nhau có độ khó dễ khác nhau, tăng tính công bằng.

Cụ thể, hiện nay, ở bài thi Toán, thí sinh phải trải qua hai phần thi là câu hỏi chung và tự chọn. Theo thống kê, gần một nửa thí sinh tham dự kỳ thi sắp tới lựa chọn môn Giải tích do đây được xem là môn thi dễ ăn điểm hơn so với Xác suất thống kê hay Hình học.

"Rào cản giữa các môn học sẽ được xóa bỏ và học sinh sẽ được đánh giá một cách toàn diện nhằm khuyến khích tư duy phản biện về những khía cạnh tổng quát của Khoa học Tự nhiên và Xã hội", ông Lee Ju Ho, Bộ trưởng Bộ Giáo dục Hàn Quốc, cho hay.

Tương tự, các môn tự chọn như Nói và Viết, Ngôn ngữ và Phương tiện truyền thông sẽ được tích hợp trong bài thi tiếng Hàn.

Bộ cũng đề xuất tạo ra một môn Toán nâng cao gồm Giải tích 2 và Hình học cho kỳ thi để phát hiện và bồi dưỡng tài năng cho các ngành công nghiệp tiên tiến.

Bộ trưởng Lee Ju Ho cho biết việc cải cách thi đại học nhằm đào tạo nguồn nhân lực cho tương lai, trong một xã hội thay đổi nhanh chóng, giúp học sinh định hướng con đường sự nghiệp và phát triển thế mạnh của mình.