Ngày 29/10/2026, tại Phòng họp C, Nhà A1, Trường Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh, Bộ môn Khoa học Dữ liệu và Phân tích Kinh tế, Khoa Kinh tế số tổ chức sinh hoạt học thuật tháng 10/2026 với sự tham gia của các giảng viên trong Bộ môn. Buổi sinh hoạt do TS. Ngô Thị Mỹ - Phó trưởng Bộ môn chủ trì, cùng với sự tham dự của các giảng viên trong Bộ môn.

Tại buổi sinh hoạt, các giảng viên đã trình bày và trao đổi hai chuyên đề tập trung vào ứng dụng mô hình ngôn ngữ trong phân tích phản hồi khách hàng và chuẩn hóa phương pháp luận phân tích dữ liệu. Nội dung các chuyên đề gắn với ứng dụng công nghệ mới, đổi mới hoạt động giảng dạy và khả năng vận dụng kiến thức vào thực tiễn.

Chuyên đề 1: Nội dung bài giảng trải nghiệm có sự tham gia thiết kế của doanh nghiệp trong học phần Học sâu – Ứng dụng mô hình ngôn ngữ trong phân tích phản hồi và cảm xúc khách hàng, do ThS. Hoàng Thanh Hải trình bày.

Chuyên đề tập trung vào ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong phân tích phản hồi khách hàng, phục vụ quản trị và ra quyết định. Nội dung giới thiệu các nguồn dữ liệu phản hồi từ sàn thương mại điện tử, mạng xã hội, website và các kênh chăm sóc khách hàng; phân biệt phân tích cảm xúc tổng thể với phân tích cảm xúc theo từng khía cạnh của sản phẩm, dịch vụ. Báo cáo viên đồng thời giới thiệu quy trình thực hành trên dữ liệu mô phỏng, sử dụng mô hình Qwen/Qwen3-1.7B, từ chuẩn bị dữ liệu, thiết kế câu lệnh (prompt) đến phân loại cảm xúc và trực quan hóa kết quả bằng biểu đồ, dashboard.

Chuyên đề có sự tham gia thiết kế của ông Nguyễn Huy Hoàng - chuyên viên phân tích dữ liệu tại Tungsten Automation - thể hiện định hướng kết nối nội dung giảng dạy với tình huống thực tiễn doanh nghiệp. TS. Ngô Thị Mỹ đánh giá tích cực tính thiết thực của chuyên đề, đồng thời đề xuất tăng cường thực hành dashboard liên môn và sử dụng dữ liệu thực tế.

Chuyên đề 2: Chuẩn hóa phương pháp luận phân tích dữ liệu – Hành trình 6 giai đoạn từ Hỏi đến Hành động, do ThS. Hoàng Văn Hải trình bày. 

Chuyên đề giới thiệu quy trình phân tích dữ liệu gồm sáu giai đoạn: Hỏi – xác định vấn đề cần giải quyết; Chuẩn bị – xác định, thu thập và quản lý dữ liệu; Xử lý – làm sạch và chuyển đổi dữ liệu; Phân tích – tạo ra thông tin và hiểu biết từ dữ liệu; Chia sẻ – truyền đạt kết quả; Hành động – vận dụng kết quả phân tích vào thực tiễn. Sáu giai đoạn có mối liên kết chặt chẽ, hướng tới chuyển hóa vấn đề kinh doanh thành các quyết định có cơ sở dữ liệu.

Tại phần trao đổi, các giảng viên góp ý cần làm rõ mục tiêu, nội dung và cấu trúc chuyên đề; trình chiếu, giải thích cụ thể từng giai đoạn trước khi sử dụng tư liệu hội thoại do AI tạo ra để minh họa. Đồng thời, đề xuất phát triển video minh họa kết hợp hình ảnh và âm thanh nhằm nâng cao khả năng tiếp cận nội dung của người học. Các ý kiến được ghi nhận để báo cáo viên tiếp tục hoàn thiện phương pháp trình bày.

Buổi sinh hoạt học thuật là dịp để giảng viên trao đổi chuyên môn, cập nhật ứng dụng mô hình ngôn ngữ và trí tuệ nhân tạo trong phân tích dữ liệu, đồng thời chia sẻ kinh nghiệm đổi mới tổ chức bài giảng theo hướng tăng cường thực hành và gắn với thực tiễn doanh nghiệp. Hoạt động góp phần nâng cao chất lượng giảng dạy, thúc đẩy ứng dụng công nghệ và phát triển chuyên môn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích kinh tế.

Nguồn: Khoa Kinh tế số