PHÂN TÍCH HỒI QUY TRONG KỶ NGUYÊN AI: TỪ CÔNG CỤ ĐẾN TƯ DUY NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Sáng ngày 15/8/2026, Viện phát triển nguồn lực xã hội Phương Nam (Viện Phương Nam) tổ chức Lễ khai giảng khóa học chuyên gia “Phân tích hồi quy: Ứng dụng với R và AI”. Chương trình được tổ chức liên tục 4 ngày, theo hình thức trực tiếp kết hợp trực tuyến qua nền tảng Zoom, với sự tham gia giảng dạy của GS.TS. Nguyễn Văn Tuấn và TS. Trần Sơn Thạch.

Phân tích hồi quy – nền tảng quan trọng trong nghiên cứu khoa học

Trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu, từ y khoa, khoa học sức khỏe đến kinh tế, xã hội và các ngành khoa học ứng dụng; mô hình hồi quy là một trong những phương pháp thống kê quan trọng để dự đoán và dự báo, giải thích mối quan hệ, tối ưu hóa và kiểm soát, kiểm định giả thuyết khoa học…

Tuy nhiên, việc sử dụng một mô hình thống kê không chỉ là thao tác trên phần mềm. Đằng sau mỗi kết quả phân tích là những quyết định liên quan đến câu hỏi nghiên cứu, lựa chọn mô hình, kiểm tra giả định và diễn giải kết quả. Đây cũng là trọng tâm mà khóa học hướng đến: giúp người học từng bước tiến xa hơn từ việc “chạy được mô hình” đến khả năng hiểu và sử dụng mô hình hồi quy đúng cho từng loại dữ liệu và thiết kế nghiên cứu.

Toàn cảnh Lễ khai giảng khóa học chuyên gia “Phân tích hồi quy: Ứng dụng với R và AI”
tại Viện Phương Nam sáng 15/8/2026.

Từ R đến AI: quy trình phân tích dữ liệu hiện đại

Khóa học được thiết kế gồm 4 ngày, 8 buổi và 15 bài giảng, với nội dung đi từ những kiến thức nền tảng về R, nguyên tắc ứng dụng AI, trực quan hóa dữ liệu đến 03 mô hình quan trọng gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic và mô hình hồi quy Cox. Học viên đồng thời được thực hành xây dựng, kiểm tra, diễn giải và trình bày kết quả phân tích dữ liệu.

Bà Nguyễn Thị Xuân Vy – Viện trưởng Viện Phương Nam phát biểu tại Lễ khai giảng.

Một trong những điểm nổi bật của chương trình là đưa AI vào quá trình phân tích dữ liệu theo hướng hỗ trợ có kiểm soát. AI có thể giúp người nghiên cứu xử lý dữ liệu, xây dựng và kiểm tra mã lệnh, trực quan hóa hoặc hỗ trợ giải thích kết quả; nhưng việc lựa chọn phương pháp, đánh giá tính hợp lý của mô hình và chịu trách nhiệm đối với kết luận khoa học vẫn thuộc về nhà nghiên cứu.

Học từ kinh nghiệm nghiên cứu trong môi trường quốc tế

Trực tiếp tham gia giảng dạy khóa học là GS.TS. Nguyễn Văn Tuấn, Giáo sư xuất sắc của Đại học Công nghệ Sydney, Viện sĩ Viện Hàn lâm Y học Úc, cùng TS. Trần Sơn Thạch, nhà nghiên cứu y khoa cao cấp hiện công tác tại Viện Nghiên cứu Y khoa Garvan và Đại học New South Wales (Úc). Sự kết hợp giữa nền tảng phương pháp, kinh nghiệm nghiên cứu thực tế và thực hành trên dữ liệu được kỳ vọng giúp học viên tiếp cận các mô hình hồi quy không chỉ dưới góc độ kỹ thuật, mà còn trong toàn bộ tiến trình giải quyết một vấn đề nghiên cứu.

GS.TS. Nguyễn Văn Tuấn chia sẻ định hướng học thuật với học viên trước khi bước vào chương trình học tập chuyên sâu.

Nâng cao năng lực làm chủ dữ liệu và trách nhiệm khoa học

Thông qua khóa học, người học được củng cố tư duy phân tích, nâng cao khả năng sử dụng R và khai thác AI như một công cụ hỗ trợ nghiên cứu. Xa hơn nữa, chương trình hướng đến việc hình thành năng lực đọc hiểu kết quả, đánh giá mô hình và diễn giải dữ liệu một cách thận trọng và có trách nhiệm khoa học.

GS.TS. Nguyễn Văn Tuấn, TS. Trần Sơn Thạch, Bà Nguyễn Thị Xuân Vy và quý anh/chị học viên chụp hình lưu niệm tại Lễ khai giảng.

Việc tổ chức khóa học chuyên sâu này cũng thể hiện định hướng của Viện Phương Nam trong việc phát triển các chương trình đào tạo, tập huấn gắn với phương pháp nghiên cứu, phân tích dữ liệu và ứng dụng công nghệ mới, qua đó góp phần hỗ trợ người nghiên cứu, giảng viên, học viên sau đại học… nâng cao năng lực nghiên cứu khoa học theo chuẩn quốc tế.

Ái Vy