Đưa AI, mô phỏng và dữ liệu vào từng hoạt động đào tạo.

Năm học 2026–2027, Chỉ thị 31/CT-TTg và Quyết định 2623/QĐ-BGDĐT đặt yêu cầu cụ thể: chuyển đổi số toàn diện, ứng dụng AI có kiểm soát, đổi mới kiểm tra đánh giá theo hướng thực chất, tăng thực hành. Nghị quyết 248/2025/QH15 đặt mốc 2030 để các cơ sở giáo dục đại học hoàn thành hạ tầng số, nền tảng số đồng bộ, kết nối liên thông.

LMS thông thường lưu bài giảng và bài kiểm tra. Bitsness Academy nối thêm ba phần thường nằm ngoài LMS: gia sư AI trả lời theo học liệu của khóa, mô phỏng 3D có chấm điểm thực hành, và báo cáo – cảnh báo tính trực tiếp từ dữ liệu học tập.

Có. Toàn bộ ảnh và video trên trang được chụp, quay từ hệ thống đang vận hành tại lms.bitsness.vn và các không gian demo. Trong buổi demo, đội Bitsness thao tác trực tiếp trên hệ thống thay vì trình chiếu slide.

Không bắt buộc. Có thể dùng song song cho phần cần AI, mô phỏng, đánh giá thực hành; nhập học liệu sẵn có từ Moodle, SCORM, H5P. Việc kết nối, đồng bộ dữ liệu sẽ được khảo sát theo phiên bản và quy định dữ liệu của trường.

Nền tảng tổ chức theo chương trình đào tạo, lớp hành chính, lớp học phần như cách nhà trường đang vận hành. Thí điểm nên bắt đầu từ một học phần đã có giáo trình để so sánh được với cách dạy hiện tại.

Gia sư AI trả lời trong phạm vi tài liệu đã lập chỉ mục của khóa, có trích dẫn; khi không có căn cứ thì nói rõ. Nhà trường chọn nhà cung cấp, model, đặt hạn mức token mỗi tháng và giới hạn lượt hỏi mỗi người mỗi ngày. Nội dung do AI soạn phải được người có quyền duyệt trước khi đưa vào khóa học.

Mô phỏng không thay thế hoàn toàn giờ xưởng hay phòng thí nghiệm. Giá trị của nó là để người học luyện quy trình, nhận biết cấu tạo, sai và làm lại nhiều lần trước khi chạm thiết bị thật — giảm rủi ro và tận dụng tốt hơn giờ thực hành có hạn. Hiệu quả cụ thể nên được đo trong đợt thí điểm.

Đề xuất 5 nhóm: mức độ tham gia, tiến độ và hoàn thành, kết quả đánh giá, trải nghiệm giảng viên, ổn định hệ thống và chi phí AI. Bộ chỉ số cụ thể được thống nhất với nhà trường trước khi bắt đầu. Bitsness chưa công bố số liệu hiệu quả triển khai vì cần đo trong điều kiện thực tế của từng trường.

Bắt đầu từ một học phần hoặc mô-đun, 1–3 lớp, trong khoảng 30–60 ngày, với chỉ số đánh giá thống nhất từ đầu. Sau đợt thí điểm nhà trường quyết định dừng, điều chỉnh hay mở rộng. Phạm vi và điều kiện cụ thể được trao đổi trong buổi làm việc đầu tiên.

Mỗi trường là một không gian dữ liệu tách biệt; quyền truy cập theo vai trò và phạm vi đơn vị; có xác thực hai lớp, nhật ký kiểm toán. Phương án lưu trữ, xử lý dữ liệu cá nhân được thống nhất theo quy định hiện hành và yêu cầu của nhà trường trước khi triển khai.