Ngày 15 tháng 9 năm 2025, tại Khoa Kinh tế và Quản lý xây dựng- Trường đại học Xây dựng Hà Nội đã tổ chức thảo luận chuyên đề “Ứng dụng AT trong giảng dạy và  nghiên cứu khoa học”. Sự kiện quy tụ các chuyên gia, giảng viên và nhà nghiên cứu trong và ngoài khoa, với mục tiêu chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và định hướng ứng dụng công nghệ AI trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ hiện nay.

Hội thảo gồm 5 phiên thảo luận, trong đó các báo cáo được trình bày đều xoay quanh việc khai thác sức mạnh của AI tạo sinh để nâng cao hiệu quả công việc, đổi mới giảng dạy, và tối ưu hóa quản lý dự án xây dựng.

 

Mở đầu chương trình, TS. Nguyễn Bảo Ngọc GV Khoa Kinh tế và QLXD, đã trình bày tham luận “Hiều đúng về GenAI: Bản chất, ứng dụng và những lưu ý khi dùng trong nghiên cứu khoa học”

Báo cáo khái quát quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo, từ khái niệm ban đầu của John McCarthy (1955) đến sự hình thành các hệ thống AI hẹp (ANI) và mục tiêu xa hơn là AI tổng quát (AGI). Nội dung đặc biệt nhấn mạnh sự khác biệt giữa AI truyền thống và AI tạo sinh: nếu AI truyền thống thiên về phân loại và dự đoán, thì GenAI có khả năng sáng tạo ra nội dung mới dưới nhiều hình thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã lập trình).

Tác giả cũng phân tích hoạt động cốt lõi của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, cho thấy chúng không thực sự “hiểu” như con người mà dựa trên dự đoán xác suất để tạo ra văn bản mạch lạc. Đồng thời, TS. Ngọc lưu ý các vấn đề cần quan tâm khi ứng dụng GenAI trong học thuật, bao gồm: hiện tượng “hallucination” (ảo giác thông tin), tính minh bạch của dữ liệu huấn luyện, và rủi ro đạo đức.

Tiếp nối, TS. Nguyễn Văn Tâm GV Khoa Kinh tế và QLXD, trình bày báo cáo “Xu hướng ứng dụng Gen AI trong thực tiễn ngành xây dựng”

Báo cáo cung cấp cái nhìn tổng quan về những công cụ GenAI tiên tiến đang thay đổi cách các kỹ sư, kiến trúc sư và nhà quản lý dự án làm việc. Một số ứng dụng tiêu biểu:

• Autodesk Forma: tạo mô hình khối kiến trúc sơ bộ, phân tích vi khí hậu, ánh sáng và tiếng ồn trong đô thị.
• Revit Generative Design: sinh ra nhiều phương án bố trí mặt bằng tối ưu dựa trên ràng buộc thiết kế.
• Procore AI, Buildots: tự động hóa báo cáo tiến độ, giám sát thi công và phát hiện sai lệch.
• Smartvid.io, Viact.ai: phân tích hình ảnh/video công trường để nhận diện nguy cơ mất an toàn.
• ALICE Technologies: mô phỏng và tối ưu kế hoạch thi công qua nhiều kịch bản.

Báo cáo cũng chỉ ra các lợi ích mà GenAI mang lại cho ngành xây dựng như tăng hiệu quả thiết kế, giảm chi phí, tối ưu nguồn lực và nâng cao an toàn lao động. Tuy nhiên, rào cản lớn vẫn nằm ở vấn đề bản quyền dữ liệu, độ chính xác, và khả năng tích hợp vào hệ thống quản lý truyền thống.

Trong lĩnh vực giáo dục, ThS. Nguyễn Đức Thành, GV Khoa Kinh tế và QLXD, chia sẻ báo cáo “Ứng dụng AI trong công tác giảng dạy”

Báo cáo đi sâu vào quy trình ứng dụng ChatGPT để hỗ trợ giảng viên xây dựng tài liệu giảng dạy, bao gồm:

• Xây dựng câu lệnh (prompt) rõ ràng, xác định mục tiêu, đối tượng, dữ liệu đầu vào.
• Thực hành soạn đề cương môn học đáp ứng chuẩn đầu ra (PLO) và tiêu chuẩn kiểm định AUN-QA.
• Hỗ trợ thiết kế slide bài giảng theo phong cách khoa học, đảm bảo logic, súc tích và minh họa sinh động.

Qua các ví dụ minh họa, tác giả cho thấy AI không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn gợi ý các phương án cải tiến chương trình đào tạo, góp phần nâng cao chất lượng giảng dạy.

TS. Hoàng Nam Thắng, Giám đốc trung tâm CNTT và Cơ sở dữ liệu, trường ĐHXDHN trình bày tham luận “Ứng dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation) trong xây dựng hệ thống đào tạo thông minh”

RAG là mô hình kết hợp giữa khả năng truy hồi tài liệu (retrieval) từ cơ sở dữ liệu và khả năng sinh văn bản (generation) của LLM. Cách tiếp cận này giúp AI cung cấp câu trả lời có căn cứ, hạn chế hiện tượng “ảo giác”, đồng thời cập nhật được kiến thức mới mà không cần huấn luyện lại mô hình.

Một số ứng dụng RAG trong đào tạo:

• Cá nhân hóa nội dung học tập: mỗi sinh viên có lộ trình học tập riêng, phù hợp năng lực.
• Hệ thống hỏi – đáp thông minh: sinh viên đặt câu hỏi và nhận câu trả lời có dẫn chứng từ giáo trình, tiêu chuẩn.
• Trợ lý ảo đa ngôn ngữ: hỗ trợ tra cứu tài liệu quốc tế và dịch sang tiếng Việt.
• Tích hợp với kho dữ liệu giáo trình: tìm kiếm ngữ nghĩa trong TCVN, Eurocode, BIM để hỗ trợ học tập và nghiên cứu.

Báo cáo cũng chỉ ra thách thức về chất lượng dữ liệu, chi phí hạ tầng, và năng lực nhân sự; đồng thời gợi ý các giải pháp như kết hợp công cụ nguồn mở, triển khai hybrid cloud, và tăng cường hợp tác đại học – doanh nghiệp công nghệ.

Cuối cùng, báo cáo “Phương pháp tổ chức dữ liệu thông tin dự án- nền móng cho ứng dụng AI” của ThS. Ks. Phạm Duy Thiệu, Trung tâm tư vấn kiến trúc và đầu tư xây dựng- Viện Kiến trúc quốc gia, trình bày cách tiếp cận hệ thống trong quản lý thông tin xây dựng

Bài trình bày nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuẩn hóa, phân loại và lưu trữ dữ liệu dự án, nhằm nâng cao tính minh bạch và hiệu quả quản lý. Trong bối cảnh ứng dụng AI, dữ liệu càng trở thành yếu tố cốt lõi: chỉ khi được tổ chức khoa học, dữ liệu mới có thể phục vụ tốt cho các công cụ phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định.

 

Hội thảo đã mang đến một bức tranh toàn diện về ứng dụng của AI tạo sinh trong nhiều lĩnh vực:

• Trong nghiên cứu khoa học: GenAI mở ra công cụ mạnh mẽ để tổng hợp tri thức, song cần lưu ý đến tính xác thực và chuẩn mực học thuật.
• Trong xây dựng: GenAI hỗ trợ từ khâu thiết kế, lập kế hoạch, giám sát thi công đến đảm bảo an toàn công trường.
• Trong giảng dạy: AI giúp giảng viên tiết kiệm thời gian, nâng cao chất lượng bài giảng, đồng thời cá nhân hóa trải nghiệm học tập.
• Trong quản lý dữ liệu: việc tổ chức và chuẩn hóa thông tin là nền tảng để AI phát huy tối đa sức mạnh.

Hội thảo cũng nhấn mạnh rằng, để AI phát triển bền vững và hiệu quả, cần một chiến lược tổng thể gồm nâng cao năng lực số cho giảng viên và kỹ sư, đầu tư hạ tầng công nghệ, và xây dựng hành lang pháp lý phù hợp.

Với sự tham gia nhiệt tình của các diễn giả và đại biểu, hội thảo không chỉ đem lại tri thức mới mà còn mở ra nhiều hướng hợp tác nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn. Đây là bước tiến quan trọng góp phần đưa Khoa kinh tế và QLXD- Trường Đại học Xây dựng Hà Nội bắt kịp xu hướng việc gắn kết AI – Xây dựng – Giáo dục – Quản lý dự án trong kỷ nguyên số.