Track AI trong nghiên cứu, 10 buổiTừ dùng AI có kiểm chứng đến tự xây Research App của riêng bạn
Hai khóa nối tiếp, làm trên chính đề tài nghiên cứu của bạn. Mỗi buổi mang về một thứ chạy được.
- 1WorkspaceGoogle Drive
- 2Tìm và đọcWeb, trình duyệt
- 3Reviewer 2Gmail
- 4AutopilotGoogle Calendar
- 5Pitch NightFinal Khóa 1
- 1Skills nền tảngClaude Code
- 2Skills nâng caoTemplate, script
- 3Kết nối MCPNguồn học thuật
- 4Research AppVibe coding
- 5Báo cáo qua appFinal Khóa 2
- 10buổi học, 2 khóa độc lập
- 4connectors tự chạy hằng tuần
- 5skills nghiên cứu tự xây
- 1Research App của riêng bạn
Tóm tắt nhanh
Khóa học AI cho nghiên cứu của MCNA là một track 10 buổi gồm hai khóa:
- Khóa 1, AI for Research (5 buổi): dùng Claude, Cowork và connectors để tìm, đọc, phản biện và vận hành nghiên cứu hằng tuần, với mọi trích dẫn được kiểm chứng.
- Khóa 2, AI Agents for Research (5 buổi): dùng Claude Code để tự xây bộ skills nghiên cứu, kết nối MCP và vibe-code một Research App cá nhân.
- Cách học: mỗi học viên làm trên đề tài thật của mình; mỗi khóa kết thúc bằng một buổi Final Project.
Vì sao người làm nghiên cứu cần một lộ trình AI bài bản?
Dùng AI cho nghiên cứu khác với dùng AI để viết email. Ba vấn đề lặp đi lặp lại là:
- Trích dẫn bịa. AI có thể tạo ra tên bài báo, tác giả hoặc số liệu trông rất thật nhưng không tồn tại. Một trích dẫn sai đủ làm mất uy tín cả bài.
- Quá nhiều công cụ rời rạc. Mỗi công cụ làm tốt một việc, nhưng ít ai chỉ cho bạn cách ghép chúng thành một quy trình.
- Việc lặp lại tốn thời gian. Tìm bài mới, đọc email từ tạp chí, theo dõi deadline: đây là những việc AI làm được hằng tuần nếu được thiết lập đúng.
Track này giải quyết đúng ba vấn đề đó: dùng AI có kiểm chứng ở Khóa 1, rồi tự động hóa và cá nhân hóa quy trình nghiên cứu ở Khóa 2.
Tổng quan hai khóa trong track
| Khóa 1: AI for Research | Khóa 2: AI Agents for Research | |
|---|---|---|
| Bạn sẽ | Dùng AI ở mức sâu để vận hành nghiên cứu | Tự xây bộ công cụ và app nghiên cứu riêng |
| Công cụ chính | Claude, Cowork, connectors (Google Drive, Gmail, Google Calendar, Canva), lịch chạy tự động | Claude Code, skills, MCP |
| Cấu trúc | 4 buổi học + 1 buổi Final Project | Buổi cài đặt + 4 buổi học + 1 buổi Final Project |
| Bạn mang về | Đề cương đã qua phản biện + Research Autopilot chạy hằng tuần | Bộ skills nghiên cứu + Research App cá nhân |
| Yêu cầu đầu vào | Không cần biết lập trình | Đã học Khóa 1 hoặc có sẵn đề cương và ma trận tài liệu |
Khóa 1: AI for Research, dựng Research Autopilot cho đề tài của bạn
Mỗi buổi bạn làm một việc nghiên cứu cùng Claude, nối thêm một connector, rồi đặt lịch để việc đó tự chạy hằng tuần. Sau bốn buổi, mọi luồng gộp về một bản tin duy nhất.
- 3 tài liệu mới trong thư mục đề tài, đã tóm tắt
- 5 bài báo mới, 2 bài liên quan trực tiếp
- 1 bản nháp email chờ bạn duyệt trước khi gửi
- Còn 9 ngày đến hạn nộp đề cương
Ví dụ minh họa
Lộ trình chi tiết Khóa 1
| Buổi | Bạn học gì | Connector | Việc tự chạy hằng tuần | Bạn mang về |
|---|---|---|---|---|
| Buổi 1 | Dựng không gian làm việc cho đề tài, thử thách Citation Hunt (tìm trích dẫn bịa), tranh biện câu hỏi nghiên cứu | Google Drive | Tóm tắt các tài liệu mới trong thư mục đề tài | Câu hỏi nghiên cứu đã qua tranh biện, kho tài liệu trên Drive |
| Buổi 2 | Tìm tài liệu đa nguồn, dựng ma trận tổng hợp, đo tỷ lệ sai của AI khi trích xuất thông tin | Web | Research Radar: quét bài báo mới theo chuỗi tìm kiếm của bạn | Ma trận ít nhất 15 nguồn đã kiểm chứng |
| Buổi 3 | Khoảng trống nghiên cứu, khung lý thuyết, phương pháp; Reviewer 2 Simulator với ba vai phản biện | Gmail | Tóm tắt email từ tạp chí và cộng sự, chỉ soạn nháp trả lời | Đề cương đã qua ba vòng phản biện |
| Buổi 4 | Phân tích dữ liệu có thể tái lập, viết học thuật, nhật ký sử dụng AI | Calendar | Bản tin nghiên cứu sáng thứ Hai, gộp mọi nguồn | Research Autopilot hoàn chỉnh |
| Buổi 5 | Pitch Night: trình bày đề tài và hệ thống trước hội đồng | Canva | Các lịch đã chạy nhiều tuần | Pitch, hồ sơ kiểm chứng và nhật ký các lần chạy |
Khóa 2: AI Agents for Research, tự xây skills, MCP và Research App
Khóa 2 nâng cấp chính hệ thống bạn có từ Khóa 1. Quy trình lặp lại được đóng gói thành skills (bộ hướng dẫn chuyên biệt để Claude làm một việc nhất quán), nối với dữ liệu qua MCP, rồi gói thành app cá nhân bằng vibe coding: bạn mô tả, AI viết code.
Lộ trình chi tiết Khóa 2
| Buổi | Chủ đề | Nội dung chính | Bạn mang về |
|---|---|---|---|
| Buổi 0 | Cài đặt (online) | Cài Claude Code, đăng nhập, mở dự án khởi đầu có sẵn cấu trúc | Môi trường sẵn sàng |
| Buổi 1 | Claude Code và skills nền tảng | Cấu trúc một skill, cách viết mô tả để skill kích hoạt đúng lúc, biến quy trình lặp lại thành skill | Skill tổng hợp tài liệu và skill viết khoảng trống nghiên cứu |
| Buổi 2 | Skills nâng cao | Template, file tham chiếu, script kiểm chứng trích dẫn và chạy phân tích; so sánh kết quả có và không có skill | Skill kiểm chứng trích dẫn, phân tích dữ liệu, viết học thuật |
| Buổi 3 | MCP và tích hợp | Kết nối skills với nguồn dữ liệu học thuật và kho tài liệu; nguyên tắc bảo mật khi dùng MCP | Bộ skills chạy cùng MCP |
| Buổi 4 | Vibe coding Research App | Viết đặc tả, dựng giao diện, gói skills và MCP vào app, lưu lịch sử và xuất báo cáo | Research App cá nhân với ít nhất 3 chức năng |
| Buổi 5 | Final Project | Báo cáo bằng chính app của bạn: chạy trực tiếp một luồng nghiên cứu, trình bày kết quả, đánh giá và giới hạn | App, bộ skills và báo cáo đánh giá |
Không cần là lập trình viên: buổi cài đặt và dự án khởi đầu giúp bạn bắt đầu nhanh, phần code do AI viết theo mô tả của bạn.
Điểm khác biệt của track AI cho nghiên cứu tại MCNA
- Kiểm chứng có số đoKhông chỉ là lời dặn “nhớ kiểm tra lại”. Bạn tự đo tỷ lệ sai của AI trên tài liệu của mình, và mọi trích dẫn trong sản phẩm cuối đều phải truy được nguồn.
- Hệ thống chạy tiếp sau khóa họcResearch Autopilot và Research App tiếp tục làm việc cho đề tài của bạn sau buổi cuối, không dừng lại ở bài tập trên lớp.
- Làm trên đề tài thậtMọi bài lab dùng đề tài, tài liệu và dữ liệu của chính bạn, nên sản phẩm cuối khóa dùng được ngay cho luận văn, luận án hoặc bài báo.
- Liêm chính học thuật là trọng tâmNhật ký sử dụng AI, quy tắc trích dẫn và phản biện giả lập giúp bạn dùng AI minh bạch, phù hợp yêu cầu của trường và tạp chí.
Ai nên học khóa học AI cho nghiên cứu này?
Bạn cần chuẩn bị
- Laptop và tài khoản Google.
- Gói Claude trả phí (đội ngũ MCNA hướng dẫn chọn gói phù hợp trước khi học).
- Một đề tài nghiên cứu đang làm hoặc dự định làm, kèm thư mục tài liệu đã công bố.
Câu hỏi thường gặp
Tôi không biết lập trình có học được không?
Được. Khóa 1 hoàn toàn không cần lập trình. Khóa 2 có dùng Claude Code, nhưng theo hướng vibe coding: bạn mô tả điều mình muốn, AI viết code. Buổi cài đặt và dự án khởi đầu giúp người chưa quen vẫn theo kịp.
Có bắt buộc học Khóa 1 trước Khóa 2 không?
Nên học theo thứ tự, vì Khóa 2 nâng cấp chính hệ thống bạn dựng ở Khóa 1. Nếu bạn đã có đề cương và ma trận tài liệu, bạn có thể vào thẳng Khóa 2 sau khi trao đổi với đội ngũ tư vấn.
Dùng AI như vậy có vi phạm liêm chính học thuật không?
Khóa học dạy dùng AI minh bạch: kiểm chứng mọi trích dẫn, ghi nhật ký sử dụng AI và tuân thủ quy định của trường, tạp chí. AI hỗ trợ tìm kiếm, tổng hợp và phản biện, còn lập luận và kết luận vẫn là của bạn.
Dữ liệu nghiên cứu của tôi có an toàn không?
Bạn được hướng dẫn cấp quyền tối thiểu cho các connectors, chỉ cho phép đọc hoặc soạn nháp, và không đưa dữ liệu chưa công bố vào các việc tự động khi chưa cân nhắc kỹ.
Học xong tôi mang về được gì?
Sau Khóa 1, bạn có đề cương đã qua phản biện giả lập và một Research Autopilot chạy hằng tuần cho đề tài. Sau Khóa 2, bạn có bộ skills nghiên cứu của riêng mình và một Research App cá nhân.
Lịch khai giảng và học phí như thế nào?
Vui lòng liên hệ MCNA qua Zalo hoặc hotline 0939.866.825 để nhận lịch khai giảng gần nhất và ưu đãi hiện hành.
Nhận tư vấn lộ trình phù hợp với đề tài của bạn
Gửi đề tài bạn đang làm, đội ngũ MCNA sẽ tư vấn nên bắt đầu từ Khóa 1 hay Khóa 2.
MCNA Technology School, mcna.vn