CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG ĐÀO TẠO MỘT SỐ NGÀNH NGHỆ THUẬT TẠI VIỆT NAM: CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC
Bibliographic record
Abstract
Bài viết phân tích cơ hội và thách thức của chuyển đổi số trong đào tạo một số ngành nghệ thuật tại Việt Nam trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 và sự phát triển nhanh chóng của công nghệ kỹ thuật số. Thông qua tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước, kết hợp với phân tích thực tiễn tại Việt Nam, bài viết chỉ ra rằng việc ứng dụng các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), thực tế ảo (VR), thực tế tăng cường (AR) và nền tảng học tập trực tuyến đang góp phần đổi mới phương pháp giảng dạy, cá nhân hóa học tập và mở rộng cơ hội sáng tạo cho sinh viên. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi số cũng gặp nhiều rào cản, bao gồm hạn chế về hạ tầng kỹ thuật, năng lực số của đội ngũ giảng viên – sinh viên và các vấn đề pháp lý về sở hữu trí tuệ. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất một số định hướng nhằm nâng cao hiệu quả chuyển đổi số trong đào tạo một số ngành nghệ thuật tại Việt Nam.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.067 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".