3064(4) 4 2022 Khái quát về Big data Big data xuất hiện vào những năm 70 của thế kỷ trước, cùng với sự phát triển của mạng internet và sự hình thành trung tâm dữ liệu đầu tiên trên thế giới [1] Trong[.]
Khoa học Xã hội Nhân văn /Khoa học giáo dục DOI: 10.31276/VJST.64(4).30-35 Ứng dụng Big data xây dựng mơ hình học viện, trường đại học thơng minh Nguyễn Thị Hồng Lâm* Học viện Chính trị Quốc gia Hồ Chí Minh Ngày nhận 1/9/2021; ngày chuyển phản biện 6/9/2021; ngày nhận phản biện 23/9/2021; ngày chấp nhận đăng 27/9/2021 Tóm tắt: Big data (dữ liệu lớn) tảng Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (I4.0), có tác động to lớn, tồn diện kinh tế, xã hội, môi trường Nhiệm vụ đào tạo, nghiên cứu giảng dạy học viện, trường đại học chịu tác động mạnh mẽ Big data Đặc biệt, việc ứng dụng thành tựu công nghệ để nâng cao chất lượng đào tạo, nghiên cứu giảng dạy tạo đột phá mang lại lợi lớn lĩnh vực Bài viết tập trung phân tích khái quát thực tiễn ứng dụng Big data học viện, trường đại học, từ đề xuất số giải pháp nhằm ứng dụng công nghệ xây dựng mơ hình học viện, trường đại học thơng minh Việt Nam Từ khóa: cơng nghệ, liệu lớn, học viện, trường đại học thông minh, ứng dụng Chỉ số phân loại: 5.3 Khái quát Big data Big data xuất vào năm 70 kỷ trước, với phát triển mạng internet hình thành trung tâm liệu giới [1] Trong thời gian gần đây, Big data thực bùng nổ, công nghệ ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực với hiệu ngày cao Về thuật ngữ Big data, có nhiều cách diễn đạt khác nhau, tùy theo đối tượng nghiên cứu ứng dụng ngành, lĩnh vực cụ thể Tiếp cận từ góc độ xây dựng mơ hình học viện, trường đại học thông minh, tác giả xin nêu khái niệm sau: Big data tập hợp liệu lớn phức tạp, vượt khả xử lý công cụ phương pháp truyền thống, địi hỏi phải sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) công nghệ phụ trợ khác [2] Big data đánh giá tài sản thông tin khổng lồ, đa dạng, phức tạp, có tốc độ cao, địi hỏi phải sử dụng AI xử lý có hiệu nhằm đưa định xác, khám phá yếu tố tiềm ẩn liệu tối ưu hóa q trình xử lý liệu Vì thế, Big data trở thành yếu tố then chốt I4.0 [3] Big data có đặc trưng (5V) phản ánh tính chất chủ yếu sau [4]: liệu có khối lượng lưu trữ vượt mức đảm đương ứng dụng công cụ truyền thống. Quy mô Big data đang tăng lên ngày, tính đến năm 2012 đạt số hàng chục terabyte đến petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) cho tập hợp liệu Theo đó, ngày có tới 2,5 exabyte liệu sinh (exabyte = tỷ gigabyte), Trung tâm Hỗ trợ Phát triển Công nghiệp (IDC) Bộ Công Thương dự báo đến năm 2025 số 163 zettabyte (zettabyte = 1.000 exabyte) [5] Đa dạng chủng loại (variety): tính cấu trúc liệu trước thay với 80% dạng phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, video…) Công nghệ Big data ngày cho phép liên kết phân tích đa dạng chủng loại liệu với đăng bình luận (comments/post) nhóm người dùng Facebook với thơng tin video chia sẻ từ Youtube Twitter… Tốc độ xử lý (velocity): tốc độ xử lý Big data tiệm cận thời gian thực (real-time), ứng dụng phổ biến lĩnh vực internet bối cảnh xuất mạng không giây (5G) Dữ liệu lĩnh vực tài chính, ngân hàng, y tế, giáo dục, sức khỏe, giao thông… xử lý tức thời trước chúng lưu trữ vào sở liệu Dung lượng lưu trữ lớn (volume): Big data tập hợp * Độ xác (veracity): với xu hướng của phương tiện Email: honglamhcma@gmail.com 64(4) 4.2022 30 Khoa học Xã hội Nhân văn /Khoa học giáo dục Application of Big data in the construction of smart academy and university Thi Hong Lam Nguyen* Ho Chi Minh National Academy of Politics Received September 2021; accepted 27 September 2021 Abstract: Big data is one of the bases of the Fourth Industrial Revolution with comprehensive impacts on the economy, society, environment, etc Training, teaching, and research in academies and universities are also strongly influenced by Big data In particular, the application of Big data achievements to improve the quality of training, teaching and research is creating breakthroughs that bring great advantages in education and training The article focuses on analysing the basics of Big data, the practical application of Big data in academies and universities Accordingly, the article recommends solutions to apply Big data in building smart institutes and universities in Vietnam Keywords: application, Big data, smart academy, technology, university Classification number: 5.3 truyền thông xã hội ngày nay, gia tăng tính tương tác chia sẻ người dùng qua điện thoại thông minh làm cho việc xác định độ tin cậy tính xác thực liệu ngày khó khăn Đặc biệt, cơng đoạn phân tích loại bỏ liệu gây nhiễu, khơng xác… có vai trị đặc biệt mà có cơng nghệ Big data đáp ứng Giá trị thông tin (value): tính chất quan trọng công nghệ Big data Cơ sở ứng dụng phải hoạch định giá trị thơng tin hữu ích Big data cho vấn đề, tốn mơ hình hoạt động Đây điều kiện tiên mà người ứng dụng phải xác định trước bắt tay vào hành động [6] Thực tế cho thấy, ứng dụng Big data đem lại lợi ích chủ yếu sau: Một là, Big data lưu trữ, quản lý, phân tích liệu lớn, bao gồm hồ sơ học viên, sinh viên, các bộ đề kiểm tra gần không thể rò rỉ, bảo mật hệ thớng 64(4) 4.2022 quản lý có khả trích xuất phân cấp; cung cấp liệu hoạt động lớp giúp đưa định cho giảng viên hoặc người điều hành tổ chức cách xác Hai là, với máy ảnh có độ phân giải cao, tích hợp AI (siêu trí tuệ - SI thơng minh tổng qt - GI) [7], Big data cịn đánh giá biểu cảm khuôn mặt và sự di chuyển của học viên/sinh viên lớp, qua đó giúp giảng viên có thể đánh giá được chất lượng giảng dạy, thúc đẩy học viên/sinh viên cách xác định vấn đề đưa phương pháp giảng dạy tốt Ba là, Big data góp phần giúp học viện, trường đại học hoàn thành tốt nhiệm vụ chủ yếu như: xác định nguyên nhân thành công, thất bại, hiệu thấp hay cao hoạt động để tìm chương trình hoạt động hợp lý với đối tượng sinh viên cụ thể; phân tích tiên lượng trước rủi ro gặp phải dự báo khó khăn, hạn chế xảy cho khóa học hay chương trình đào tạo Bốn là, Big data giúp thu thập lượng thông tin lớn từ website, kênh tương tác chủ thể nhà trường Qua đó, nhà trường tận dụng cơng cụ để thu thập, phân tích liệu nhằm đánh giá xu hướng đối tượng để đề kế hoạch, chiến lược nâng cao chất lượng dạy học; sản phẩm đầu cho khóa, giúp nhà trường tìm hiểu đánh giá xác nhu cầu thị trường lao động, xã hội cho khóa đào tạo Năm là, thơng qua phân tích Big data, nhà trường xây dựng website với nội dung thu hút đối tượng quan tâm Qua đó, tìm hiểu, nghiên cứu hành vi khách hàng tìm kiếm lao động trí tuệ thị trường, với Big data liệu cập nhật nhiều, thường xuyên việc phân tích có độ xác cao Do vậy, việc tạo nhiều nội dung nhiều kênh xã hội khác lợi ích lớn nhà trường xã hội Big data giúp nhà trường dự đoán tỷ lệ học viên/sinh viên tốt nghiệp trường sớm có việc làm bị thất nghiệp tạm thời, chí phải làm việc khơng phù hợp với chuyên môn; xu hướng nghề nghiệp nhóm đối tượng độ tuổi lao động khu vực quốc gia Từ đó, nhà trường hoạch định chiến lược đầu tư hướng giúp giảm chi phí, tăng tính hiệu cho hoạt động xây dựng nhà trường thơng minh hóa sở khai thác tiềm công nghệ Big data thời đại I4.0 Tuy nhiên thực tế cho thấy, bên cạnh lợi ích đem lại 31 Khoa học Xã hội Nhân văn /Khoa học giáo dục Big data đặt khó khăn, thách thức không nhỏ, không hiểu rõ, cách để tạo vận dụng nguồn liệu lớn này, học viện, trường đại học gặp phải số hệ lụy không mong muốn như: cách sử dụng việc lấy thơng tin Big data miêu tả giới khứ tại, dự báo tương lai phụ thuộc vào lực người, chưa kể đến lo lắng quyền riêng tư họ; việc chọn mẫu thống kê gây chủ quan hóa, ảnh hướng đến kết cuối ứng dụng Big data q trình thơng minh hóa nhà trường; cơng nghệ thay đổi với tốc độ chóng mặt việc lưu trữ liệu thách thức lớn [8]… Thực tiễn ứng dụng Big data học viện, trường đại học Học viện, trường đại học thông minh sở đào tạo bậc đại học đại học, hội tụ tất yếu tố: lớp học thông minh, môi trường học tập thông minh, giáo viên thông minh, khuôn viên thông minh, cộng đồng học tập thông minh, phương pháp học tập thông minh Với tiêu chí bản: khn viên thơng minh, người thông minh, đào tạo thông minh, nghiên cứu thông minh, quản trị thông minh; ảnh hưởng thông minh [9] Học viện, trường đại học thông minh nơi cung cấp môi trường giáo dục thông minh cho người học với cơng nghệ thơng minh đóng vai trị quan trọng để xây dựng trì mơi trường giáo dục thơng minh Cơng nghệ gồm phần cứng phần mềm, đó, phần cứng phần lớn thiết bị giúp người học học hiệu dễ dàng; phần mềm đề cập đến tính linh hoạt thích ứng với cơng nghệ học tập thích ứng như: điện tốn đám mây, Big data, học tập phân tích, cơng cụ thích ứng tạo nên tính hấp dẫn, mở rộng hội phát triển cung cấp dịch vụ nhà trường Mơ hình học viện, trường đại học thông minh đời sớm (gần thời với xuất công nghệ Big data), từ năm 1990 Mỹ, năm 1997 Malaysia, năm 2007 Singapore [10] Hiện nay, có nhiều tài liệu đưa khái niệm khác mơ hình học viện, trường đại học thông minh Tuy nhiên, tổng thể học viện, trường đại học thông minh thường có đặc trưng chủ yếu như: quản trị thông minh, sư phạm thông minh, giảng dạy thông minh, học tập thông minh, giáo dục trực tuyến, thư viện thơng minh [11], phân tích dạy - học dựa Big data… 64(4) 4.2022 Trên giới, ứng dụng Big data học viện, trường đại học ban đầu thường tồn hai dạng liệu chủ yếu hành q trình học tập Thứ nhất, việc ghi chép ban đầu lưu trữ liệu mơi trường truyền thống ngày số hóa, khiến lượng lớn thơng tin dần chuẩn hóa Việc áp dụng hệ thống thông tin học sinh (SIS) áp dụng rộng rãi để lưu trữ xếp thông tin hồ sơ học sinh như: nhân học, tảng học vấn hồ sơ học tập (danh xưng khóa học, kết học tập) SIS cịn giúp quản lý phân tích liệu học viên, sinh viên học viện, trường đại học nhiều thập kỷ quy mô lớn làm tiền đề cho việc ứng dụng Big data Thứ hai, hoạt động học tập lớp học truyền thống ghi lại phần thông qua hệ thống quản lý học tập (LMS) Trong hầu hết trường hợp, LMS giảng viên sử dụng để phân phối tài liệu giảng dạy, quản lý tập học viên, sinh viên giao tiếp với người học Từ việc truy cập vào module khóa học đến sửa chữa tiểu luận, thơng tin dễ dàng lưu trữ tới hàng nghìn mục liệu cho học viên, sinh viên Ngoài SIS LMS, đổi môi trường học tập kỹ thuật số làm phong phú thêm hình thức sư phạm, đồng thời giúp thu thập “dữ liệu số” học viên, sinh viên Sự đa dạng tiệm cận ứng dụng Big data Hiện nay, kỹ thuật khai thác liệu cho Big data giáo dục đào tạo Công ty công nghệ Baker Siemens phân loại thành phương pháp điển hình như: 1) Suy luận mơ hình hóa kiến thức; 2) Thuật toán khám phá cấu trúc; 3) Khai thác mối quan hệ; 4) Hình dung chuỗi hành động; 5) Khám phá mơ hình [11] Với khối lượng, tốc độ đa dạng Big data cho thấy, thu thập thông tin hành vi sinh viên có nhiều giá trị lĩnh vực nghiên cứu giảng dạy Các liệu số hành động sinh viên mang lại thông tin cụ thể chi tiết trình học tập Bằng cách kết hợp liệu hành vi với khảo sát thang đo tâm lý, nhà nghiên cứu lập đồ chuỗi hành động với đặc điểm nhận thức kiểm tra xem dấu vết hành vi quan sát có phù hợp với giả định lý thuyết hay không, qua điều chỉnh lý thuyết cấp độ chi tiết Những thông tin phong phú giúp nhà nghiên cứu dạy - học hiểu rõ chế tác động sách cụ thể giải vấn đề liên quan đến sách nhà trường Big data lĩnh vực giáo dục đại học bao 32 Khoa học Xã hội Nhân văn /Khoa học giáo dục gồm cấp độ: vi mô (từ máy tính); trung bình (bằng văn bản) vĩ mơ (bằng thể chế) Dữ liệu lớn cấp vi mô liệu tương tác “siêu nhỏ” tính số giây hành động thu thập liệu riêng lẻ từ hàng triệu người học tiềm Hầu hết, liệu thu thập tự động trình tương tác học viên/sinh viên môi trường học tập tương ứng họ, bao gồm hệ thống dạy - học thơng minh, khóa học trực tuyến lớn trị chơi mơ Dữ liệu lớn cấp trung bình bao gồm sản phẩm viết thành văn sinh viên số hóa thu thập cách có hệ thống nhiều môi trường học tập khác nhau, từ tập khóa học đến tham gia diễn đàn thảo luận trực tuyến, hệ thống dạy - học thông minh tương tác mạng xã hội Dữ liệu mang lại hội nắm bắt thông tin sơ cấp tiến sinh viên khả nhận thức trạng thái cảm xúc họ Dữ liệu lớn cấp vĩ mô bao gồm liệu thu thập cấp thể chế Thông qua nhân học nhập học sinh viên, liệu dịch vụ trường, lịch học liệu đăng ký khóa học, liệu u cầu trường đại học liệu yêu cầu sinh viên cấp tốt nghiệp Dữ liệu thường thu thập thời gian nhiều năm không cập nhật thường xuyên, mà diễn lần học kỳ Tại Việt Nam, tính đến năm 2020 có 224 trường đại học [12], chưa có trường đạt đủ tiêu chí học viện, trường học thơng minh Tuy nhiên, chủ trương, sách Đảng, Nhà nước Bộ chuyên ngành tạo hành lang pháp lý cho q trình xây dựng mơ hình Ngày 31/8/2020, Bộ Giáo dục Đào tạo công bố 144 sở giáo dục đại học trường cao đẳng sư phạm đạt tiêu chuẩn chất lượng nước, tạo sở, tiền đề để tiếp cận tiêu chí trường đại học thơng minh sở giáo dục đại học đạt tiêu chuẩn chất lượng nước ngồi [13] Trước đó, Nghị số 52-NQ/TW ngày 27/9/2019 số chủ trương, sách chủ động tham gia I4.0, Bộ Chính trị xác định 10 ngành, lĩnh vực ưu tiên, có “giáo dục đào tạo” Nghị rõ: “Xây dựng phát triển đồng hạ tầng liệu quốc gia Hình thành hệ thống trung tâm liệu quốc gia, trung tâm liệu vùng địa phương kết nối đồng thống Hình thành hệ thống liệu tin cậy, ổn định Nhà nước doanh nghiệp Đầu tư trang bị hệ thống thiết bị thu thập, lưu trữ, xử lý, bảo vệ liệu công” [14], tiền đề để ứng dụng triển khai xây dựng nhà trường đại 64(4) 4.2022 học thông minh Quyết định số 117/QĐ-TTg ngày 25/1/2017 Thủ tướng Chính phủ (Đề án “tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin quản lý hỗ trợ hoạt động dạy - học, nghiên cứu khoa học góp phần nâng cao chất lượng giáo dục đào tạo giai đoạn 2016-2020, định hướng đến năm 2025) xác định, đến năm 2025: “Mức độ ứng dụng công nghệ thông tin quản lý hỗ trợ hoạt động dạy - học, nghiên cứu khoa học đạt trình độ tiên tiến khu vực ASEAN, đáp ứng mục tiêu, yêu cầu đổi bản, toàn diện giáo dục đào tạo Công nghệ thông tin trở thành động lực đổi quản lý, nội dung, phương pháp dạy - học, kiểm tra đánh giá giáo dục đào tạo” [15] Triển khai thực Quyết định số 950/QĐ-TTg, ngày 1/8/2018 phê duyệt Đề án phát triển đô thị thông minh bền vững Việt Nam giai đoạn 2018-2025 định hướng đến năm 2030, Bộ Giáo dục Đào tạo xác định tỉnh/thành phố phải có lộ trình triển khai giáo dục thơng minh Theo đó, Hà Nội, quận Long Biên có trường thí điểm “mơ hình trường học điện tử”; quân Cầu Giấy xây dựng “lớp học thơng minh” TP Hồ Chí Minh triển khai xây dựng Trung tâm điều hành giáo dục Sở hệ thống trường học thông minh trường chuyên [16] Một số giải pháp nhằm ứng dụng Big data xây dựng mơ hình học viện, trường đại học thơng minh Từ phân tích nêu trên, chúng tơi xin đề xuất số giải pháp nhằm đẩy mạnh ứng dụng Big data xây dựng mơ hình học viện, trường đại học thông minh Việt Nam sau: Một là, nâng cao nhận thức vai trò Big data xây dựng học viện, trường học thơng minh Nhận thức có ý nghĩa quan trọng, hiểu thực chất cơng nghệ Big data cịn phải hiểu quan hệ biện chứng với AI, internet vạn vật (IoT), điện toán đám mây (cloud computing), blockchain cơng nghệ phụ trợ khác Theo đó, cần sớm tổ chức đào tạo đào tạo lại đội ngũ cán lãnh đạo, quản lý, giảng viên, nhân viên, trước hết đội ngũ chuyên gia ứng dụng cơng nghệ, có cơng nghệ Big data Hiện nay, việc ứng dụng Big data học viện, trường đại học chủ yếu khai thác khâu: lưu trữ, quản lý, phân tích liệu từ hồ sơ học viên/sinh viên với tiêu chí lấy người học làm trung tâm Tuy nhiên, Big data có khả thay đổi tồn cách thức tổ chức hoạt động, tương tác người dạy học, quản lý, vận hành hoạt 33 Khoa học Xã hội Nhân văn /Khoa học giáo dục động quan với tổ chức sở Vì thế, cần quán triệt sâu sắc chủ trương Đảng Văn kiện Đại hội XIII là: “…ứng dụng mạnh mẽ khoa học công nghệ, thành tựu I4.0, thúc đẩy đổi sáng tạo, tạo động lực cho phát triển nhanh bền vững đất nước” [17] Theo đó, cần “…ưu tiên cơng nghệ số, kết nối 5G sau 5G, trí tuệ nhân tạo, chuỗi khối (blockchain), in 3D IoT” [17] Hai là, đào tạo đào tạo lại nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu I4.0 Nhân lực học viện, trường đại học có phạm vi tương đối rộng, cần trọng xây dựng đội ngũ chuyên gia công nghệ thông tin, đặc biệt chuyên gia khoa học liệu Big data, đội ngũ có vai trị nịng cốt việc thiết kế xây dựng mơ hình liệu lớn nhà trường Bên cạnh đó, cần tăng cường bồi dưỡng kỹ sử dụng công nghệ thông tin cho cán bộ, giảng viên để họ sớm thích ứng với việc chuyển đổi số Đa dạng hóa hình thức đào tạo, bồi dưỡng chương trình cụ thể như: ngắn hạn, dài hạn; tập trung, phi tập trung; liên kết, hợp tác với quan khác địa bàn, nhà trường Ba là, tăng cường đầu tư xây dựng hạ tầng công nghệ Trong bối cảnh chuyển đổi số ngành giáo dục đào tạo diễn mạnh mẽ, cần tăng cường đầu tư hạ tầng công nghệ thông tin đại, liên thơng, thống tồn hệ thống nhà trường cấp học viện, trường đại học với Bộ Giáo dục Đào tạo, bộ, ngành từ trung ương đến sở; bước góp phần Nhà nước xây dựng trung tâm thu thập, lưu trữ, xử lý liệu lớn quốc gia Bốn là, bước chuẩn hóa liệu Big data học viện, trường đại học hình thành từ nhóm liệu mảng: trường lớp, học viên/sinh viên, giảng viên, cán bộ, sở vật chất, tư liệu, luận án tốt nghiệp Do đó, nhà trường cần số hóa, chuẩn hóa lại liệu để thu thập, tập hợp liệu vào sở liệu chủ - liệu lớn dùng chung Big data học viện, trường đại học thường bao gồm: liệu cấp vĩ mô (dữ liệu thông tin học viên/sinh viên, chương trình giảng dạy; thơng tin cán bộ, giảng viên…) tổng hợp từ quan quản lý đào tạo, nghiên cứu phục vụ giảng dạy Dữ liệu cấp trung bình (dữ liệu khóa luận, luận văn, luận án, đề tài nghiên cứu phục vụ giảng dạy với cấp độ khác ) Dữ liệu cấp vi mô (được thu thập thông qua hoạt động học viên/sinh viên ứng dụng học trực tuyến, qua 64(4) 4.2022 việc sử dụng tài nguyên số thư viện chí qua việc truy cập học viên/sinh viên mạng LAN mạng internet) Năm là, lựa chọn mơ hình học viện, trường học thông minh phù hợp Trên sở phân tích cụ thể đặc điểm cấu tổ chức, chức năng, nhiệm vụ học viện, trường đại học nói chung, viện/khoa chun mơn khác để lựa chọn mơ hình phù hợp cho việc lưu trữ liệu giáo dục, đào tạo nhà trường, giúp dễ dàng truy xuất, phân tích thơng tin nhằm nâng cao chất lượng dạy học Đồng thời, giúp nâng cao hiệu hoạt động khoa phận chức Khi lựa chọn mô hình ứng dụng Big data cần tính tới u cầu kỹ thuật, công nghệ phù hợp với điều kiện tính đặc thù học viện, trường đại học Sáu là, tăng cường công tác quản lý sử dụng công cụ nhằm quản trị liệu ngày tốt Quản trị liệu chìa khóa quan trọng để nâng cao chất lượng dạy học Việc phân tích liệu lớn biến đổi cách thức tương tác sở đào tạo với sinh viên giảng viên Sự phát triển khoa học liệu, đột phá công nghệ Big data giúp nhà trường định quan trọng Đây đường tất yếu mà nhà trường cần hướng đến để biến liệu trở thành thơng tin hữu dụng, phục vụ cho q trình xây dựng học viện, trường đại học thơng minh hóa Vì thế, việc làm chủ hệ thống Big data sử dụng cơng cụ thu thập, phân tích, xử lý liệu coi yếu tố hỗ trợ cho định xác hiệu Kết luận Big data công nghệ đánh dấu bước tiến quan trọng việc tìm kiếm người để lượng hóa q trình nhận thức giới; ưu lĩnh vực chưa đo lường, lưu trữ, phân tích chia sẻ trước liệu hóa Big data góp phần thay đổi giới, làm thay đổi hoạt động dạy, học chúng ta, biến học viện, trường đại học truyền thống thành học viện, trường đại học thông minh… Tuy nhiên, để khai thác Big data cách hiệu quả, cần sớm quan tâm đến việc nâng cao nhận thức, lực phát triển hạ tầng liệu lớn Để làm điều này, cần có phối hợp học viện, trường đại học, Bộ, ngành Chính phủ để sớm xây dựng hạ tầng liệu quốc gia phục vụ phát triển ứng dụng Big data cho ngành giáo dục đào tạo nói chung học viện, trường đại học nói riêng 34 Khoa học Xã hội Nhân văn /Khoa học giáo dục TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] https://niithanoi.edu.vn/tat-tan-tat-ve-big-data-phan-1.html [2]chttps://insight.isb.edu.vn/top-8-cong-cu-big-data-ban-nenbiet/#Nhung_cong_cu_Big_Data_tot_nhat_hien_nay [3]chttps://vatm.vn/big-data-analyst-cong-nghe-cot-loi-cua-cachmang-cong-nghiep-40-n5106.html [4] https://tapchicongthuong.vn/bai-viet/ung-dung-du-lieu-lon-trongnen-kinh-te-so-72702.htm [5]chttps://ictvietnam.vn/petabyte-la-gi-va-chung-lon-co-nao-3666.htm [6] https://ehealth.gov.vn/Index.aspx?action=News&newsId=46156 [7] https://dangcongsan.vn/su-kien-binh-luan/tri-tue-nhan-tao-va-susang-tao-cua-con-nguoi-450805.html [8] https://marketingai.admicro.vn/big-data-la-gi/ [11]chttp://lyluanchinhtri.vn/home/index.php/dao-tao-boi-duong/ item/3571-ung-dung-du-lieu-lon-trong-cong-tac-dao-tao-va-huong-phattrien-tai-hoc-vien-chinh-tri-quoc-gia-ho-chi-minh.html [12] https://giaoduc.net.vn/giao-duc-24h/viet-nam-da-vuot-so-luongtruong-dai-hoc-theo-muc-tieu-de-ra-post193670.gd [13]chttps://svvn.tienphong.vn/viet-nam-co-bao-nhieu-truong-daihoc-dat-tieu-chuan-chat-luong-post1274409.tpo [14] Bộ Chính trị (2019), Nghị 52-NQ/TW ngày 27/9/2019 số chủ trương, sách chủ động tham gia I4.0 [15] Thủ tướng Chính phủ (2017), Quyết định số 117/QĐ-TTg ngày 25/1/2017 phê duyệt Đề án tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin quản lý hỗ trợ hoạt động dạy - học, nghiên cứu khoa học góp phần nâng cao chất lượng giáo dục đào tạo giai đoạn 2016-2020, định hướng đến năm 2025 [9]chttp://hvcsnd.edu.vn/nghien-cuu-trao-doi/dai-hoc-40/tong-quanve-giao-duc-thong-minh-va-dai-hoc-thong-minh-6631 [16]chttps://www.beemusic.vn/2020/11/giao-duc-thong-minh-gocnhin-tu-cong_28.html [10]chttps://thanhnien.vn/giao-duc/dieu-kien-nao-de-co-truong-hocthong-minh-1374121.html [17] Đảng Cộng sản Việt Nam (2021), Văn kiện Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XIII, NXB Chính trị quốc gia Sự thật 64(4) 4.2022 35 ... viện, trường đại học thông minh sở đào tạo bậc đại học đại học, hội tụ tất yếu tố: lớp học thông minh, môi trường học tập thông minh, giáo viên thông minh, khuôn viên thông minh, cộng đồng học. .. nhằm đẩy mạnh ứng dụng Big data xây dựng mơ hình học viện, trường đại học thơng minh Việt Nam sau: Một là, nâng cao nhận thức vai trò Big data xây dựng học viện, trường học thơng minh Nhận thức... mơ hình học viện, trường đại học thơng minh Tuy nhiên, tổng thể học viện, trường đại học thơng minh thường có đặc trưng chủ yếu như: quản trị thông minh, sư phạm thông minh, giảng dạy thông minh,