Nội dung 8 buổi

VinUni AI FutureBuilders · Bản tổng quan cập nhật ngày 11/09/2026

Tham khảo từ Code.org (AI Foundations, AI and Machine Learning) và MIT (Computational Action).

Nguồn tham khảo và định hướng

Khung học tập tham khảo từ Code.org — AI Foundations và AI and Machine Learning, cùng MIT — Computational Action. Code.org cung cấp ý tưởng về hiểu AI, thử và cải thiện đầu ra, đạo đức AI; MIT cung cấp cách phát triển dự án từ nhu cầu cộng đồng, thiết kế với người dùng, thử nghiệm và xem lại tác động.

Nguồn nền tảng: Code.org — AI Foundations · Code.org — AI and Machine Learning · MIT — Computational Action.

Các phần ứng dụng AI tham khảo thêm học liệu VinUni AI-20K Thực Chiến, Microsoft và tài liệu công cụ chính thức. Từng buổi dưới đây ghi rõ bài hoặc phần được sử dụng. Lịch tám buổi và lab là thiết kế được điều chỉnh cho khóa này; không phải giáo án nguyên bản của Code.org hoặc MIT. Link dành cho đội dạy chọn học liệu, không yêu cầu học sinh học hết các khóa nguồn.

Phạm vi: Học sinh lớp 11–12 mới bắt đầu; 4 tuần, 8 buổi × 120 phút. Mỗi em xây một website/web app giới thiệu quê hương, văn hóa hoặc lịch sử, có AI chat dùng tư liệu của sản phẩm. Kiến thức liên hệ cả ứng dụng mobile và sản phẩm AI; bài thực hành dùng một dự án xuyên khóa.

Tổ chức: Buổi 1–7 gồm 55 phút giảng có tương tác, 5 phút nghỉ và 60 phút lab: 10 phút hướng dẫn, 35 phút tự làm, 10 phút kiểm chéo, 5 phút nộp. Sản phẩm cá nhân, nhóm 3 hỗ trợ; vận hành theo tab 01. Buổi 8 có lịch demo riêng. Tab này thống nhất mục tiêu, nội dung và đầu ra; giáo án và hướng dẫn thao tác nằm trong Chi tiết 8 buổi.

Tổng quan 8 buổi trong 4 tuần

Mỗi tuần 2 buổi, mỗi buổi 120 phút; một sản phẩm cá nhân phát triển xuyên khóa.

Tuần · Buổi	Chủ đề	Giảng chính	Lab / đầu ra
Tuần 1 Buổi 1	Khám phá AI và chuẩn bị chất liệu	AI, GenAI, LLM; kiểm thông tin	Người đọc và nhu cầu; Doc có đoạn đã kiểm nguồn.
Tuần 1 Buổi 2	Vibecode website đầu tiên bằng AI	Vibe Coding; giao việc, kiểm và lưu bản	Website v1, folder tư liệu; một thay đổi đã kiểm.
Tuần 2 Buổi 3	Cấu trúc ứng dụng và UI bằng AI	Frontend, Backend, Database, Server; UI	Nhận diện các phần; cải thiện một khu vực UI.
Tuần 2 Buổi 4	Đưa sản phẩm đến người dùng	Deployment, Vercel; User Testing	URL đầu tiên; quan sát người thử nhiệm vụ.
Tuần 3 Buổi 5	Tích hợp AI chat	LLM API; Prompt Engineering ứng dụng	Chat gọi LLM thật; so kết quả khi đổi một chỉ dẫn.
Tuần 3 Buổi 6	Trả lời từ dữ liệu của sản phẩm	RAG, System Prompt, Grounding	Chat truy xuất, bám nguồn; ba ca kiểm có kết quả.
Tuần 4 Buổi 7	Hoàn thiện sản phẩm AI có trách nhiệm	AI Ethics, Responsible AI; UX	Một cải tiến đã kiểm, có bằng chứng trước/sau.
Tuần 4 Buổi 8	Demo Day và nhìn lại hành trình	Trình diễn, hỏi đáp; tác động và phản tư	Demo cá nhân, URL/dự phòng và phản tư ngắn.

Đầu ra cuối khóa và cách xác nhận

Dùng bài cá nhân, kết quả kiểm và phản tư đã có trên LMS; không thêm bộ hồ sơ hay bài nộp song song. Năm tiêu chí hoàn thành:

• Có ích cho người đọc: Website có URL công khai, giúp một người đọc cụ thể tìm hoặc hiểu được điều đã nêu ở buổi 1; có một quan sát dùng thử ở buổi 4. Phân biệt ích lợi dự kiến với điều đã quan sát.

• Nội dung có căn cứ: Các thông tin cốt lõi đã công bố có nguồn hỗ trợ, mở kiểm được; phân biệt sự kiện, lời kể/cảm nhận và nội dung AI. Ảnh/tư liệu có điều kiện sử dụng phù hợp.

• AI hoạt động trên sản phẩm cá nhân: Chat gọi LLM thật và truy xuất tư liệu của sản phẩm; câu có đáp án và câu hỏi cách khác bám nguồn, câu thiếu thông tin nói rõ điều chưa có căn cứ. Có bằng chứng ba ca kiểm và phần tư liệu được truy xuất; ba ca này là kiểm tối thiểu, không chứng minh AI luôn đúng.

• Có cải tiến có trách nhiệm: Chỉ ra vấn đề và người có thể bị ảnh hưởng; sửa một điểm về căn cứ, minh bạch, tôn trọng, quyền dùng, riêng tư hoặc khả năng sử dụng, kèm kiểm trước/sau. Cảnh báo chung không thay việc sửa/gỡ nội dung sai.

• Thể hiện hiểu biết cá nhân: Tự trình diễn một tác vụ, giải thích một quyết định bằng bằng chứng, nêu giới hạn và bước tiếp theo. Video nhóm, số prompt, vẻ đẹp slide hay điểm đầu tư không thay phần giải thích của từng em.

Cách ghi nhận: Lab Coach theo dõi từng tiêu chí bằng trạng thái “đạt / cần hoàn thiện” và link bằng chứng trong hồ sơ hiện có; buổi 7 rà sản phẩm, buổi 8 bổ sung demo và phản tư. Ghi riêng phần tự làm và kiểm, phần mới hiểu qua quan sát, cùng phần đang bị chặn. Ảnh/video dự phòng chứng minh trạng thái đã chạy tại thời điểm ghi, không thay API/RAG cá nhân chưa từng hoạt động; nếu live đang lỗi phải ghi rõ.

Video học liệu cần chuẩn bị trước các buổi

Mục đích: Đưa các thao tác công cụ và điều kiện vào lab thành video ngắn, để 55 phút giảng dành cho hiểu, thảo luận và xem demo. Đây là danh mục cần sản xuất, chưa phải thư viện video đã có. Link dưới đây là tài liệu cho đội quay, không phải bài học bắt buộc học sinh đọc hết.

Cách giao: Mở học liệu trên LMS trước buổi học 3 ngày. “Cốt lõi” là thao tác cần biết; học sinh đã đạt dấu hiệu sẵn sàng có thể bỏ qua video thao tác. “Theo nhu cầu” chỉ xem khi dùng công cụ đó hoặc gặp vướng. Thời lượng dưới đây là mục tiêu quay, chưa được đo thử; thời gian làm theo được tính riêng. Tổng việc ngoài giờ, gồm xem/làm theo, hoàn thiện hồ sơ và video nhóm, hướng tới 30 phút, tối đa 45 phút mỗi chu kỳ buổi học. Coach cần chạy thử và rút gọn nếu vượt mức này.

Trước buổi 1 — Vào lớp, nhận học liệu và nộp bài

Cần quay: Một video cốt lõi 5–6 phút: đăng nhập đúng tài khoản Google Classroom, tìm học liệu và hạn nộp; mở bản sao Google Docs mẫu, đặt tên và cấp quyền xem cho đội dạy; đính kèm link, bấm nộp và xem phản hồi. Minh họa thêm nơi lấy link Zoom, thử mic/chia sẻ màn hình và cách ping coach theo quy trình lớp.

Làm theo khoảng 5 phút: Mở được LMS, Doc mẫu trống và một bài nộp thử đúng trạng thái. Không yêu cầu viết trước tư liệu quê hương; đó là lab buổi 1. Nguồn quay: Google Classroom — bắt đầu dùng · Google Classroom — nộp bài.

Trước buổi 2 — GitHub, VS Code và coding agent

Điểm công cụ cần chốt: FAQ Google Antigravity hiện ghi không hỗ trợ người dưới 18 tuổi. Vì lớp gồm học sinh 11–12, yêu cầu trước đây về dùng cả ba công cụ chưa thể giao chung cho toàn lớp. Đề xuất để giảng viên demo Antigravity, hoặc chỉ cho học sinh đủ điều kiện dùng; đang chờ quyết định điều chỉnh. Các video cài đặt bên dưới chỉ phát theo luồng công cụ đủ điều kiện đã được chốt.

Cần quay: Hai video cốt lõi, mỗi video 4–5 phút. Video GitHub: repo là nơi lưu dự án; nhận bản mẫu đúng link lớp, tạo repo cá nhân từ template, clone về máy, mở đúng thư mục trong VS Code và tìm README. Video coding agent: đăng nhập, mở đúng dự án, nhờ AI giải thích một phần nhỏ, xem đề xuất thay đổi và nhận biết cách giữ/khôi phục bản đã lưu. Chọn một luồng thao tác chính của lớp để quay.

Video cài đặt theo nhu cầu: Các clip 3–5 phút riêng cho VS Code, Codex và Antigravity; tách theo hệ điều hành khi thao tác khác. Chỉ rõ Git và phần mềm chạy mẫu mà README thực sự yêu cầu. Yêu cầu dùng cả ba công cụ trước đây đang chờ điều chỉnh theo điều kiện tuổi nêu trên; khi chốt, mỗi bài dùng một luồng chính. Phát hướng dẫn cài đặt sớm nhất có thể; tải, cài và xử lý lỗi vẫn tính vào thời gian chuẩn bị.

Dấu hiệu sẵn sàng: Có repo cá nhân và thư mục đúng; bản mẫu mở/chạy được; coding agent nhận đúng dự án và phản hồi một yêu cầu thử. Dự kiến 8–12 phút làm theo trên máy đã đủ điều kiện; máy thiếu phần mềm cần coach kiểm sớm. Không tạo website cá nhân trước buổi học. Nguồn quay: GitHub — tạo repo từ template · VS Code — clone, lưu và đồng bộ phiên bản · Codex trong IDE · Antigravity — bắt đầu.

Trước buổi 3 — Đọc bản mẫu UI; Lovable theo nhu cầu

Cần quay: Một video tham khảo 4–6 phút: từ mô tả người dùng và nội dung đến bản mẫu UI bằng Lovable; xem trước, yêu cầu sửa một khu vực, kiểm màn hình nhỏ và chuyển kết quả thành ảnh/yêu cầu sửa cho coding agent. Nếu giảng viên dùng Claude Design trong buổi 3, chuẩn bị video theo đúng công cụ đó. Không bắt học sinh tạo thêm tài khoản thiết kế.

Làm theo tối đa 3 phút: Mở lại website buổi 2 và ghi một khu vực muốn cải thiện; có thể chỉ xem demo. Lovable là lựa chọn minh họa UI: hiện không nhập trực tiếp repo GitHub có sẵn; kết nối GitHub tạo repo mới. Vì lớp dùng một mẫu xuyên khóa, không giao chuyển dự án sang Lovable. Nguồn quay: Lovable — bắt đầu và sửa bản mẫu · Lovable — kết nối GitHub.

Trước buổi 4 — Lưu phiên bản và sẵn sàng triển khai

Cần quay: Một video cốt lõi 5–6 phút: xem thay đổi trong VS Code, commit, push và kiểm bản đã lên GitHub; phân biệt repo công khai/riêng tư với website đã phát hành. Dùng bản mẫu để chỉ cách đăng nhập Vercel và kiểm quyền truy cập đúng repo, vị trí chọn dự án trên dashboard.

Làm theo khoảng 4–6 phút: Bản buổi 3 đã lưu và đồng bộ; đăng nhập Vercel, thấy repo cần dùng. Lần triển khai sản phẩm cá nhân đầu tiên vẫn làm trong lab buổi 4. Nguồn quay: VS Code — source control · Vercel — bắt đầu, gồm luồng dashboard.

Trước buổi 5 — Kiểm điều kiện tích hợp AI chat

Cần quay: Một video theo nhu cầu 3–4 phút: mở đúng URL và dự án buổi 4, tìm phần hướng dẫn chat trong README, kiểm trạng thái cấu hình mà mẫu lớp cung cấp và báo lỗi cho coach. Giải thích ngắn API key là thông tin truy cập dịch vụ, thuộc cấu hình phía máy chủ; mọi cảnh quay dùng giá trị minh họa.

Làm theo khoảng 2–3 phút: Học sinh mở URL và báo đúng trạng thái dự án. Đội lab xác nhận tài khoản/dịch vụ API của lớp, người quản lý khóa phía máy chủ, nguồn hạn mức và cách xử lý khi hết hạn mức; kiểm trên cấu hình triển khai mà học sinh sẽ dùng. Quyền dùng coding agent không thay bước xác nhận quyền API này. Không giao học sinh tự mua credit hoặc đưa key vào giao diện, repo hay video. Gọi LLM thật và học cách cải thiện prompt nằm trong buổi 5. Nguồn cho đội quay: Vercel — biến môi trường · VinUni K4 — API và chatbot.

Trước buổi 6 — Chuẩn bị folder tư liệu cho AI

Cần quay: Một video cốt lõi 4–5 phút trên đúng bộ nhập của lớp: mở và kiểm folder nội dung website đã có, tên file, tiêu đề và nguồn/link để tra lại; chỉ xuất từ Doc theo định dạng mẫu hỗ trợ khi thiếu file. Bỏ bản trùng và thông tin riêng tư; phần chưa kiểm giữ ở ghi chú nghiên cứu, ngoài folder dùng làm nguồn chatbot. Chỉ hướng dẫn ZIP nếu mẫu nhận ZIP.

Làm theo khoảng 3–5 phút: Có một folder nhỏ từ chất liệu sẵn có, đọc được nội dung và tìm lại được nguồn; không giao nghiên cứu thêm hoặc nạp RAG trước giờ học. Coach phải chốt định dạng và quay đúng mẫu đã nối với chat buổi 5. RAG, System Prompt và kiểm câu trả lời được giảng và thực hành trong buổi 6. Nguồn tham khảo nội dung: VinUni AI-20K Thực Chiến ngày 8 — RAG.

Trước buổi 7 — Ghi nhận vấn đề trên sản phẩm hiện có

Cần quay: Một video tra cứu khoảng 3 phút: mở đúng bản triển khai, ghi một vấn đề bằng ảnh/URL, ghi điều mong đợi và điều quan sát được; lưu bằng chứng để so trước/sau. Dùng ví dụ đơn giản như nguồn khó thấy hoặc nhãn nội dung AI chưa rõ.

Làm theo tối đa 3 phút: Mang một ghi chú từ việc kiểm buổi 4–6; học sinh đã có ghi chú không phải làm lại. Khung Ethics/Responsible AI và quyết định sửa được học trong buổi 7, không giao thêm bài luận. Nguồn xây ví dụ: W3C — thiết kế dễ dùng · VinUni AI-20K Thực Chiến ngày 11 — Responsible AI.

Trước buổi 8 — Chuẩn bị Demo Day

Cần quay: Một video hướng dẫn 3–4 phút: demo 3 phút và hỏi đáp 2 phút; giới thiệu người dùng/vấn đề, làm trực tiếp một tác vụ, chỉ một quyết định có bằng chứng, nêu giới hạn. Minh họa kiểm URL, chia sẻ màn hình và mở ảnh/video dự phòng nếu sản phẩm lỗi.

Làm theo khoảng 5 phút: Có URL và dự phòng, tập một lượt 3 phút với đồng hồ; có thể dùng lại video nhóm buổi 7, không giao thêm video nộp. Ví dụ trình bày dựa trên MIT Block 5 — trình bày và xem lại tác động; thời lượng demo là quy định của khóa này.

Yêu cầu sản xuất và nghiệm thu: Key Lab Coach chốt luồng công cụ, mẫu và phân công; Lab Coach quay và chạy thử; giảng viên duyệt điểm nối với bài giảng. Mỗi video có mục tiêu, điều kiện đầu vào, thao tác thật trên mẫu lớp, dấu hiệu hoàn tất, 1–2 lỗi thường gặp và cách báo coach; kèm phụ đề, chương ngắn hoặc mốc thời gian, ngày/phiên bản công cụ và link README. Dùng ảnh động để giải thích khi hữu ích; thao tác cài đặt, quyền và nộp bài phải khớp màn hình thực tế. Đo cả xem và làm theo với người mới trước khi phát hành, đặc biệt phần cài đặt trước buổi 2.

Buổi 1 Khám phá AI và chuẩn bị chất liệu

Trọng tâm: AI, Generative AI và LLM; độ tin cậy của thông tin; chủ đề và người đọc.

Mục tiêu: Phân biệt các khái niệm qua ví dụ, hiểu trực quan cách LLM sinh câu trả lời và chuẩn bị chất liệu có nguồn cho sản phẩm.

Nội dung giảng (55 phút):

• Xem một sản phẩm cuối khóa mẫu; nhận diện AI, Generative AI và LLM qua ví dụ, học sinh thử gắn nhãn và giải thích lựa chọn.

• Dùng Transformer Explainer minh họa ngắn cách sinh phần tiếp theo; học sinh dự đoán và đối chiếu, không đi sâu cấu trúc mạng.

• Kiểm một phát biểu do AI tạo bằng nguồn thật; phân biệt sự kiện, lời kể/cảm nhận và điều chưa rõ.

• Chọn chủ đề gần gũi, người đọc và điều người đó cần biết; xem cách ghi vào Doc chất liệu.

Lab và đầu ra (60 phút):

• Tạo Doc khoảng 1–2 trang với 2–3 ý chuyện. Đầu Doc ghi: “Em làm cho ai?” và “Người đó cần tìm hoặc hiểu được điều gì sau khi xem trang?”.

• Viết ít nhất một đoạn đã đối chiếu nguồn, đủ dựng trang nhỏ ở buổi 2; giữ tiêu đề và nguồn để dùng lại.

• Giữ phần chưa kiểm trong ghi chú; dùng gói nguồn dự phòng khi cần. Nhu cầu người đọc là giả định ban đầu, sẽ kiểm qua dùng thử.

Tham khảo: Transformer Explainer — minh họa LLM · Code.org Lesson 7 — kiểm thông tin do AI tạo · MIT Block 1–2 — vấn đề, người dùng và cộng đồng.

Buổi 2 Xây website đầu tiên bằng AI

Trọng tâm: Vibe Coding; giao việc, xem thử, kiểm và lưu phiên bản.

Mục tiêu: Dùng coding agent tạo bản đầu từ chất liệu buổi 1, tự yêu cầu một thay đổi và kiểm kết quả. Phân biệt AI giúp xây sản phẩm với AI trả lời bên trong sản phẩm.

Nội dung giảng (55 phút):

• Dùng người đọc và nhu cầu trong Doc buổi 1 để xác định website cần làm được gì; chọn một dấu hiệu nhìn thấy được để kiểm.

• Mở đúng dự án, folder nội dung, công cụ AI và bản xem thử; phân biệt AI giúp xây website với AI chat bên trong sản phẩm.

• Học sinh sửa một yêu cầu mơ hồ thành phần cần đổi, phần cần giữ và cách kiểm; dự đoán thay đổi trước khi xem kết quả.

• Sửa từng bước, chọn giữ/sửa và lưu phiên bản; khôi phục khi kết quả chưa đúng.

Lab và đầu ra (60 phút):

• Dán/xuất phần đã kiểm từ Doc vào folder nội dung của repo mẫu, giữ tiêu đề và nguồn/link theo định dạng lớp; dùng nội dung đó dựng website v1 và dùng lại ở buổi 6.

• Sửa một điểm tự chọn; kiểm trang mở được, nội dung và link chính giúp thực hiện điều người đọc cần ở buổi 1.

• Chỉ ra thay đổi đã làm và bản có thể khôi phục. Đường dẫn/định dạng folder do README quy định; không mặc định agent đọc được link Docs riêng tư.

Tham khảo phương pháp: Code.org Lesson 8 — Debugging and Refining Outputs · MIT Block 4 — chia việc và tổ chức thực hiện. Vòng thực hành với coding agent được đội dạy chuyển thể trên mẫu lớp.

Buổi 3 Hiểu cấu trúc ứng dụng và thiết kế UI bằng AI

Trọng tâm: Giao diện, xử lý, dữ liệu và nơi chạy; Frontend, Backend, Database, Server; UI.

Mục tiêu: Giải thích các phần của ứng dụng qua sản phẩm đã làm và cải thiện một khu vực giao diện có lý do.

Nội dung giảng (55 phút):

• Dành khoảng 20 phút nhận diện vai trò Frontend, Backend, Database và nơi ứng dụng chạy; liên hệ web, mobile và AI qua mẫu đang dùng. Học sinh so việc mở một nguồn đã biết với việc hỏi về tư liệu để giải thích khi nào nút/link là đủ, khi nào AI có thể hữu ích.

• Dành 35 phút còn lại cho UI và demo: bố cục, chữ, khoảng cách, tương phản, nút và màn hình nhỏ.

• Học sinh ghép vai trò trên mẫu, so hai bố cục và nêu một lựa chọn có lý do; giảng viên demo công cụ thiết kế AI rồi chuyển thiết kế thành yêu cầu sửa.

Lab và đầu ra (60 phút):

• Gắn nhãn những phần thực sự có trong dự án mẫu; phân biệt chức năng hiện có với phần chat sẽ nối ở buổi 5.

• Chọn và cải thiện một khu vực UI để người đọc dễ thực hiện nhu cầu đã ghi.

• Kiểm nội dung, nút và bố cục điện thoại; giữ nguyên tư liệu và nguồn khi sửa giao diện.

Công cụ thiết kế dùng trong demo giảng viên theo điều kiện tài khoản; học sinh không phải tạo thêm tài khoản bắt buộc.

Tham khảo: MDN — client và server · Android — giao diện và dữ liệu trong ứng dụng · MIT Block 3 — phác và thử thiết kế · W3C — nguyên tắc UI dễ dùng.

Buổi 4 Đưa sản phẩm đến người dùng

Trọng tâm: Deployment, Vercel và User Testing.

Mục tiêu: Phát hành website để người khác mở được; phân biệt bản làm việc với bản đã triển khai và ghi nhận việc dùng thử.

Nội dung giảng (55 phút):

• Rà điều kiện công bố nội dung và ảnh; học sinh chọn giữ/sửa/gỡ một ví dụ và giải thích.

• Hiểu đường đi từ dự án đến URL; dự đoán người đọc thấy bản nào khi mới sửa trên máy, rồi xem demo triển khai và kiểm phiên bản.

• Biến nhu cầu buổi 1 thành một nhiệm vụ tìm/đọc/mở nguồn và xác định trước dấu hiệu hoàn thành. Khi dùng thử, giao mục tiêu cho người thử và quan sát cách họ tự thực hiện.

• So điều mong đợi với hành động thực tế để chọn điều giữ/sửa, ghi lý do trong hồ sơ hiện có. Phân biệt điều đã quan sát với phỏng đoán nguyên nhân; một lần thử chưa chứng minh tác động rộng.

Lab và đầu ra (60 phút):

• Rà nội dung; xử lý phần chưa đủ điều kiện và lỗi chặn luồng chính trước công bố.

• Triển khai bản đầu, mở URL thật và cho bạn thử nhiệm vụ gắn với nhu cầu buổi 1 trong lượt kiểm chéo.

• Nộp URL cùng một quan sát và quyết định giữ/sửa; ghi cải tiến còn lại. Không ép sửa mọi góp ý rồi triển khai lần hai trong 5 phút nộp.

Tham khảo: Vercel — Deploy and verify applications · MIT Block 3 — thử thiết kế với người dùng.

Buổi 5 Tích hợp AI chat

Trọng tâm: LLM API và Prompt Engineering ứng dụng.

Mục tiêu: Có chatbot gọi LLM thật trên website, hiểu đường yêu cầu và điều chỉnh một chỉ dẫn có kiểm kết quả.

Nội dung giảng (55 phút):

• Theo dõi yêu cầu từ website qua máy chủ tới LLM và phản hồi trở về; phân biệt chat thật với câu trả lời viết sẵn.

• Giữ API key ở phía máy chủ; biết dấu hiệu lỗi quyền truy cập, hạn mức hoặc dịch vụ để báo coach.

• Xem lời gọi thật trước; học sinh chọn một chỉ dẫn về nhiệm vụ, ngữ cảnh, định dạng hoặc giới hạn rồi so cùng câu hỏi.

• Nhận biết trạng thái chờ, kết quả và lỗi; một cặp kết quả chưa đủ chứng minh prompt luôn tốt hơn.

Lab và đầu ra (60 phút):

• Kết nối chat theo mẫu đã chuẩn bị trên repo hiện có; hỏi qua API thật.

• Đổi một chỉ dẫn, so kết quả với cùng câu hỏi và ghi điều quan sát được; không buộc kết quả mới phải tốt hơn.

• Cập nhật và kiểm trên URL đã triển khai; ghi riêng trạng thái local/live để buổi 6 dùng đúng bản chat cá nhân.

Tham khảo: Microsoft Lesson 2 — lời gọi AI đầu tiên · Microsoft Lesson 3 — Prompt Engineering · VinUni K4 — API và chỉ dẫn chatbot. Chỉ lấy nguyên lý và hoạt động phù hợp, không học toàn bộ lab nguồn.

Buổi 6 Trả lời từ dữ liệu của sản phẩm

Trọng tâm: RAG, System Prompt và Grounding; Context, Knowledge Base, Citation và Fallback.

Mục tiêu: Chuẩn bị tư liệu của sản phẩm, hiểu cách tìm phần liên quan rồi trả lời và kiểm câu trả lời với nguồn.

Nội dung giảng (55 phút):

• Website không tự truyền mọi dữ liệu cho LLM; so cách đưa một đoạn vào context khi nguồn ít với cách tìm phần liên quan bằng RAG.

• Minh họa câu hỏi → tìm tư liệu → đưa vào context → trả lời; học sinh dự đoán rồi xem phần được tìm. Không đi sâu embedding, vector database hoặc dựng hạ tầng.

• Phân biệt System Prompt/chỉ dẫn ứng dụng với câu hỏi và tài liệu; điều chỉnh quy tắc bám nguồn.

• Đối chiếu câu trả lời với đoạn nguồn; chọn cách dẫn nguồn và nói rõ khi thiếu căn cứ. Link trích dẫn không tự chứng minh câu trả lời đúng.

Lab và đầu ra (60 phút):

• Dùng lại folder tư liệu đã kiểm, nạp một lần theo mẫu nối từ buổi 5; xác nhận đúng dữ liệu cá nhân đã sẵn sàng trên website. ZIP chỉ dùng nếu bộ nhập hỗ trợ.

• Kiểm ba câu: có đáp án, hỏi cách khác và thiếu thông tin; xem phần tư liệu hệ thống thực sự tìm được theo câu hỏi, mở nguồn và đối chiếu câu trả lời.

• Chỉ ra ít nhất một câu dùng đúng đoạn được truy xuất; câu thiếu thông tin phải nói rõ phần chưa có căn cứ và hướng tiếp tục. Ghi kết quả đạt/chưa đạt của từng câu.

• Giữ/sửa/cần hỗ trợ theo thời gian còn lại; chỉ nạp lại khi còn đủ thời gian kiểm. Nạp folder đơn thuần chưa phải RAG; thời gian chờ nhập/cập nhật nằm trong 35 phút tự làm.

Mẫu lớp cung cấp sẵn cách xem đoạn tư liệu được tìm; học sinh không phải xây màn hình này. RAG, System Prompt và Grounding là ba ý chính; các thuật ngữ còn lại được giải thích qua ví dụ, không yêu cầu học thuộc danh mục.

Tham khảo: Microsoft Lesson 5 — nguyên lý RAG · VinUni AI-20K Thực Chiến ngày 8 — RAG Pipeline và kiểm nguồn · VinUni AI-20K Thực Chiến ngày 4 — phần System Prompt. Chỉ lấy phần chỉ dẫn và bám nguồn, không thêm bài tool calling.

Buổi 7 Hoàn thiện sản phẩm AI có trách nhiệm

Trọng tâm: AI Ethics, Responsible AI và UX.

Mục tiêu: Nhận diện một vấn đề và người có thể bị ảnh hưởng; biến nguyên tắc có trách nhiệm thành một cải tiến sản phẩm đã kiểm.

Nội dung giảng (55 phút):

• Minh bạch ảnh/nội dung do AI tạo; nhận diện thiên lệch và tôn trọng cộng đồng.

• Xem xét riêng tư, sự đồng ý và quyền dùng tư liệu; cảnh báo không thay việc sửa/gỡ nội dung sai.

• So hai vấn đề cụ thể, nêu ai bị ảnh hưởng và vì sao một việc cần sửa trước. Vận dụng trách nhiệm đã thực hành ở buổi 1, 4 và 6 để chọn một cải tiến nhỏ, có cách kiểm kết quả.

• Xem demo chuyển vấn đề thành cách trình bày hoặc hành vi rõ hơn, dễ dùng trên điện thoại; chọn bằng chứng để kiểm hiệu quả sửa.

Lab và đầu ra (60 phút):

• Rà sản phẩm, chọn một điểm ưu tiên và sửa; ưu tiên nội dung không đủ điều kiện công bố hoặc lỗi chặn luồng chính.

• Kiểm lại điểm sửa, luồng chính và câu AI chịu ảnh hưởng; cập nhật bản cuối và dự phòng.

• Ghi vấn đề, người bị ảnh hưởng, nguyên tắc và bằng chứng trước/sau vào hồ sơ. Có thể thêm nhãn ảnh AI, sửa khái quát thiếu căn cứ, gỡ thông tin riêng hoặc làm nguồn dễ thấy; không thêm bài luận hay tính năng lớn.

Tham khảo: Code.org Lesson 14 — AI Code of Ethics · Stanford CRAFT — Algorithmic Bias · VinUni AI-20K Thực Chiến ngày 11 — Responsible AI và vai trò con người · W3C — thiết kế dễ tiếp cận. Chuyển thể tình huống, không triển khai bộ guardrails kỹ thuật của khóa nguồn.

Buổi 8 Demo Day và nhìn lại hành trình

Trọng tâm: Trình diễn, hỏi đáp, tác động và phản tư.

Mục tiêu: Giới thiệu một việc sản phẩm làm được, giải thích một quyết định bằng bằng chứng và nêu giới hạn cùng bước phát triển tiếp.

Hoạt động (120 phút):

• 0–10 phút: kiểm kỹ thuật, URL và phương án dự phòng.

• 10–70 phút: demo cá nhân 3 phút và hỏi đáp 2 phút; tối đa 10 em/phòng để có thời gian chuyển tiếp.

• 70–90 phút: phản biện và phân bổ điểm đầu tư giả định dựa trên sản phẩm, người dùng và bằng chứng.

• 90–105 phút: nhận phản hồi, phân biệt điều đã quan sát với tác động dự kiến.

• 105–120 phút: phản tư cá nhân và hoàn tất hồ sơ hiện có.

Đầu ra:

• Tự demo một tác vụ; giải thích một quyết định bằng nguồn/kết quả kiểm, nêu giới hạn và bước tiếp theo.

• Nộp URL/bản dự phòng và phản tư ngắn từ hồ sơ tích lũy; dùng năm tiêu chí hoàn thành chung.

• Dùng dự phòng khi cần và nói đúng trạng thái hiện tại; điểm đầu tư và phản hồi bạn học không thay đánh giá cá nhân.

Điều phối Demo Day: Key Lab Coach chia phòng và phân công học sinh luân phiên giữ giờ/đặt câu hỏi, tuyến ping và Coach xác nhận kết quả từng em. Khoảng 30 học sinh/Coach cần ít nhất ba phòng; bố trí 10 lượt × 6 phút, gồm 5 phút demo/hỏi đáp và 1 phút chuyển tiếp. Coach ghé các phòng theo lịch để quan sát một tác vụ và nghe một giải thích của từng em; dùng cùng hồ sơ buổi 1–7 và phản tư để xác nhận tiêu chí. Điểm thiếu bằng chứng ghi “cần hoàn thiện”, chỉ kiểm bổ sung trong thời gian đã phân bổ. Phải chạy thử lịch luân phiên; không mặc định mỗi phòng luôn có Coach.

Tham khảo: MIT Block 5 — trình bày và xem lại tác động · VinUni AI-20K Thực Chiến ngày 15 — Retrospective. Format demo và đầu tư điểm là thiết kế của khóa này.

Kết luận rà soát và điều kiện triển khai

Giữ thứ tự tám buổi: người đọc và chất liệu → website đầu tiên → cấu trúc/UI → phát hành và dùng thử → API chat → dữ liệu/RAG → hoàn thiện có trách nhiệm → demo. Bảng tổng quan và các mục giảng/lab đi cùng năm tiêu chí hoàn thành; các thao tác dự đoán, so sánh và quyết định của học sinh nằm trong 55 phút giảng, không tạo bài nộp mới.

Trước khi mở lab, đội dạy phải xác nhận:

• Cùng một repo/mẫu chạy xuyên buổi 2–6, có folder nội dung, lưu/khôi phục và đường triển khai; công cụ cài đặt, tài khoản và điều kiện tuổi khớp luồng đã chốt trước khi giao cho học sinh.

• Tài khoản, quyền truy cập và hạn mức cho coding agent, triển khai, LLM API và nhập/truy xuất tài liệu đã được xác nhận theo cấu hình lớp. Chỉ định người quản lý và xử lý lỗi; dự toán công cụ cũ chưa đủ để kết luận API/RAG đã được bảo đảm.

• Chạy thử trọn đường từ Doc → folder → website → URL → API → truy xuất bằng tư liệu mẫu có nguồn; mẫu cho xem đoạn được tìm và nguồn tương ứng. Đo cả thời gian chờ trong 35 phút tự làm, còn đủ thời gian cho học sinh kiểm và giải thích.

• Lab Coach thử quy trình hỗ trợ với tỷ lệ 1 người/10 nhóm; trước buổi 8 có danh sách phòng, người điều phối và người xác nhận bằng chứng cá nhân.

Khi chưa đạt mốc: Tiếp tục từ bản cá nhân ổn định gần nhất, ghi rõ phần đã kiểm và phần bị chặn để coach điều phối trong thời gian đã có. Không lấy demo coach làm bằng chứng cá nhân, mặc định đẩy lỗi tích hợp thành bài bắt buộc ngoài giờ, hoặc biến buổi 7 thành buổi xây lại RAG.

Đây là khung giảng dạy đã rà về tính liên kết và tiêu chí đầu ra; chưa có pilot xác nhận thời gian hoặc tỷ lệ hoàn thành. Đội dạy cần rút thao tác bằng mẫu và chạy thử trước khi cam kết đầu ra vận hành. Giáo án chi tiết cụ thể hóa lời giảng, demo và README; không thêm yêu cầu mới ngoài phạm vi tab này.