Sinh viên Trường Đại học Hà Nội ‘trổ tài’ nghiên cứu khoa học

Phát biểu khai mạc, PGS.TS Nguyễn Văn Trào – Hiệu trưởng Trường Đại học Hà Nội nhấn mạnh, đây là lần đầu tiên trường tổ chức một hội thảo “nội bộ” dành cho đối tượng là nghiên cứu sinh và học viên sau đại học.

Với sứ mệnh kiến tạo và truyền bá trí thức, Trường Đại học Hà Nội tự hào khi được đồng hành cùng các nhà nghiên cứu trẻ - những người đang từng bước khẳng định mình trên hành trình khoa học bằng sự nghiêm túc, sáng tạo và đam mê.

Hội thảo không chỉ là nơi trình bày kết quả nghiên cứu, mà còn thực sự là diễn đàn cởi mở để chia sẻ, phản biện, kết nối cộng đồng học thuật trong và ngoài Nhà trường. Từ đó, mỗi học viên, nghiên cứu sinh và các nhà nghiên cứu trẻ sẽ có thêm động lực để tiếp tục học hỏi, khám phá và dấn thân vì một hành trình khoa học dài lâu và có giá trị cho cộng đồng.

Theo Ban tổ chức, hội thảo thu hút hơn 100 đại biểu. Trong số 34 bài viết đăng Kỷ yếu, có 8 bài viết được lựa chọn báo cáo tại Hội thảo. Các bài viết trải rộng trên nhiều lĩnh vực: từ phương pháp giảng dạy ngôn ngữ, phân tích diễn ngôn, dịch thuật, cho đến các vấn đề liên quan đến ngôn ngữ và công nghệ, giao thoa văn hóa, hay thực trạng giảng dạy ngôn ngữ trong bối cảnh toàn cầu hóa.

Tham luận của nghiên cứu sinh Phạm Văn Hiếu “Nhân tố cảm xúc trong học ngoại ngữ từ góc nhìn tâm lý học tích cực” thảo luận về vai trò của tâm lý học tích cực trong việc nâng cao động lực, sự tham gia của người học vào quá trình học tập và thành tích học tập. Đồng thời nhấn mạnh sự cần thiết của việc tích hợp tâm lý học tích cực vào giáo dục ngoại ngữ để tối ưu hóa trải nghiệm học tập và phát triển toàn diện người học.

Với chủ đề “Nghiên cứu về sử dụng tiếng lóng trong ngôn ngữ Trung Quốc trên nền tảng xã hội Tik Tok”, tham luận của nhóm học viên Đinh Thị Cúc Phượng, Trần Thị Lan Hương phân tích cách thức tiếng lóng xuất hiện và phát triển trong ngôn ngữ Trung Quốc trên nền tảng Tik Tok, tập trung vào cơ chế lan truyền và ảnh hưởng của nó đối với văn hóa trực tuyến.

Đề cập đến “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo DeepSeek vào việc chấm bài thi môn Viết tiếng Trung cho học sinh” Tham luận của học viên Hà Ngọc Tuân đề xuất ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo DeepSeek để tự động hóa quy trình chấm điểm bài viết tiếng Trung Quốc cho học sinh.

Phương pháp nghiên cứu bao gồm thu thập dữ liệu bài viết từ các kỳ thi, huấn luyện mô hình DeepSeek dựa trên các tiêu chí chấm điểm như nội dung, từ vựng, ngữ pháp, bố cục và độ dài, sáng tạo và đánh giá độ chính xác của mô hình so với chấm điểm thủ công.