Báo cáo Dự án Thành phần

Nội dung học tập: Bài tập này rèn luyện kỹ năng tổ chức không gian lưu trữ khoa học trên máy tính. Tôi đã thực hành các thao tác cơ bản: tạo, đổi tên, sao chép, di chuyển, xóa tạm thời vào Thùng rác (Recycle Bin) và xóa vĩnh viễn (Shift + Delete) các tệp và thư mục.

Bài học rút ra:

• Đặt tên tệp khoa học: Sử dụng định dạng PascalCase hoặc snake_case thống nhất, không dấu, không khoảng trắng, bắt đầu bằng tiền tố chức năng (ví dụ: Report_CS_Lesson1_MinhDuc.docx).
• Phân cấp thư mục: Giới hạn cấu trúc thư mục không quá 3-4 cấp để dễ truy cập và tìm kiếm tệp tin hiệu quả.
• Phân biệt xóa tệp: Hiểu rõ cơ chế xóa tạm thời (để khôi phục khi cần) và xóa vĩnh viễn (Shift+Delete) giải phóng dung lượng nhưng không thể khôi phục trực tiếp.

📂 UET_ComputerScience_DucNDM/
├── 📂 Nam_1_Ky_2/
│   ├── 📂 NhapMonCongNgheSo/
│   │   ├── 📂 TaiLieu/
│   │   │   ├── 📄 GhiChuQuanTrong.txt
│   │   │   └── 📄 HuongDanMonHoc.pdf
│   │   └── 📂 Projects/
│   │       └── 📄 Digital_Portfolio_MinhDuc.pdf
│   └── 📂 LapTrinhHuongDoiTuong/
│       ├── 📂 Lab_Src/
│       └── 📄 DeBai_BTL.pdf
└── 📂 Vi_Du_Thao_Hanh_Thung_Rac/
    └── 📄 GhiChuGoc.txt (Đã Restore từ Recycle Bin)

Nội dung học tập: Tìm kiếm tài liệu nghiên cứu trên các cơ sở dữ liệu học thuật uy tín như Google Scholar, IEEE Xplore và đánh giá độ tin cậy của các nguồn tài liệu dựa trên các chỉ số khoa học.

Chủ đề tìm kiếm: "Kiến trúc phản ứng (Reactive Architecture) và Ứng dụng Svelte 5 Runes trong phát triển giao diện Web hiệu năng cao."

Cú pháp nâng cao áp dụng: "Svelte 5" AND "runes" filetype:pdf intitle:"reactive programming" site:ieee.org

Đánh giá độ tin cậy: Các nguồn được đánh giá dựa trên: Danh tiếng tác giả, Uy tín của nhà xuất bản (IEEE, ACM, Springer), Phương pháp luận khoa học, Số lượng trích dẫn (Citations) và Tính cập nhật thời gian.

Nội dung học tập: Thực hành viết Prompt có cấu trúc áp dụng các kỹ thuật Prompt Engineering như Role Prompting, Few-Shot examples, và thiết lập ràng buộc (Constraints) để nâng cao chất lượng phản hồi từ AI cho các tác vụ học tập.

Bài học rút ra: AI sẽ phản hồi cực kỳ chuẩn xác nếu ta cung cấp đầy đủ: Vai trò (Role) + Ngữ cảnh (Context) + Nhiệm vụ cụ thể (Task) + Định dạng đầu ra (Format) + Ràng buộc (Constraints).

Nội dung học tập: Thiết lập và sử dụng các công cụ làm việc nhóm trực tuyến để phối hợp thực hiện dự án. Tôi đã tham gia phân chia công việc, soạn thảo tài liệu đồng bộ và trao đổi thông tin.

Hệ thống công cụ nhóm đã sử dụng:

• Quản lý dự án: Sử dụng Trello để lập bảng công việc (Kanban), gán thẻ thành viên, đặt hạn chót (deadlines) và cập nhật tiến độ công việc hàng ngày.
• Soạn thảo cộng tác: Sử dụng Google Docs để soạn thảo báo cáo kỹ thuật. Theo dõi lịch sử chỉnh sửa (version history) để phối hợp tránh xung đột văn bản.
• Lưu trữ tài nguyên: Sử dụng Google Drive phân cấp thư mục để lưu trữ các tài liệu tham khảo, mã nguồn trung gian và hình ảnh thiết kế.
• Giao tiếp: Sử dụng Discord để họp trực tuyến hàng tuần và kênh chat thảo luận nhanh.

Bài học kinh nghiệm: Việc sử dụng công cụ giúp số hóa toàn bộ luồng làm việc nhóm. Mọi thành viên đều nắm bắt được tiến độ của nhau thông qua Trello, hạn chế chồng chéo công việc và cải thiện giao tiếp từ xa một cách rõ rệt.

Nội dung học tập: Sử dụng tích hợp các công cụ AI tạo sinh (Generative AI) để hỗ trợ quá trình sáng tạo nội dung số (văn bản kỹ thuật, thiết kế logo, infographic) phục vụ dự án công nghệ.

Các công cụ đã tích hợp:

• Tạo văn bản: Sử dụng Gemini / ChatGPT để lên ý tưởng dàn ý (outline), viết bản thảo mô tả tính năng kỹ thuật cho dự án hosting panel "Norn".
• Tạo hình ảnh: Sử dụng Midjourney / DALL-E 3 tạo ra các concept hình ảnh logo phong cách vector tối giản (minimalist logo) và hình nền banner cho website.
• Hỗ trợ thiết kế: Sử dụng Canva AI để sắp xếp bố cục các thành phần đồ họa dựa trên các assets do AI tạo ảnh cung cấp.

Quy trình tích hợp và đóng góp cá nhân (Tỷ lệ 40/60): Tôi chỉ sử dụng AI như một trợ lý tạo bản thảo thô ban đầu (chiếm khoảng 40% khối lượng công việc thô). Đóng góp quan trọng nhất (60% còn lại) đến từ việc chỉnh sửa chuyên môn, viết mã nguồn Svelte thực tế, tối ưu hóa kích thước ảnh, và biên tập nội dung để đảm bảo thông tin chuẩn xác và mang phong cách cá nhân, tránh phụ thuộc hoàn toàn vào AI.

Nội dung học tập: Tìm hiểu các quy định, chính sách liêm chính học thuật của trường Đại học Công nghệ (VNU-UET) về việc ứng dụng AI và xây dựng bộ quy tắc ứng xử đạo đức cá nhân khi sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Phân tích Đạo đức Học thuật: Ranh giới giữa việc sử dụng AI hợp lý làm công cụ hỗ trợ học tập (như tra cứu tài liệu, giải thích cú pháp lập trình) và hành vi gian lận học thuật (như nộp trực tiếp bài luận do AI viết, copy code AI tạo ra mà không hiểu bản chất) là rất rõ ràng. Sinh viên cần chủ động tư duy và ghi nhận sự đóng góp của AI một cách minh bạch.