Mới · Miễn phí Trường của bạn đã sẵn sàng cho Thông tư 54? Làm bài tự đánh giá trong năm phút

Giáo dục gặp gỡ những khả năng mới

Học tốt hơn.
Hệ thống thông minh hơn.
Con người là trọng tâm.

Giúp AI thực sự hữu ích cho trường của bạn. Chúng tôi thiết kế trải nghiệm học tập, đào tạo đội ngũ và xây dựng các hệ thống thiết thực — để công nghệ trở nên dễ hiểu và lợi ích có thể đo lường được.

Tìm dịch vụ phù hợp Tìm hiểu cách tiếp cận

Thiết kế quanh đội ngũ của bạn. Xây dựng quanh mục tiêu của bạn.

WorldWise Learning

Cách tiếp cận thận trọng với AI trong giáo dục

Việc học là ưu tiên hàng đầu
Con người luôn nắm quyền kiểm soát
Tiến bộ được đo lường

Trải nghiệm WorldWise Learning

Xem WorldWise vận hành.

Nếu bạn có ba phút, hãy bắt đầu từ đây.

Xem cách luyện tập có cấu trúc, AI có trách nhiệm, sự giám sát của giảng viên, minh chứng và khả năng theo dõi của nhà trường kết nối trong cùng một môi trường học tập.

Vào phần Trải nghiệm

2:50 Tổng quan tương tác Nên bật âm thanh

Chúng tôi có thể giúp bạn làm gì

Nhiều khả năng phức tạp.
Dịch vụ rõ ràng, thiết thực.

Mỗi dịch vụ có thể thực hiện độc lập, hoặc kết nối vào một kế hoạch lớn hơn.

Hệ thống luyện tiếng Anh Đào tạo giảng viên Kỹ thuật hệ thống AI Chiến lược AI

Dịch vụ / 01 · Hệ thống luyện tập tiếng Anh

Luyện tiếng Anh nhiều hơn.
Sinh viên tự tin hơn.

Phòng luyện tập có hỗ trợ của AI cho sinh viên một nơi để nói, nghe và thử lại, bám sát những gì giảng viên đang giảng dạy.

Phòng luyện tập tiếng AnhNói & ngheNhập vaiTheo khung CEFR / IELTS

Phòng luyện tập bao gồm những gì

Các tình huống luyện nói và nhập vai theo từng chuyên ngành, phù hợp với trình độ của sinh viên, có phản hồi hình thành theo rubric của trường và lượt làm thứ hai với mức hỗ trợ ít hơn.

Bạn nhận được thiết kế thí điểm, thư viện tình huống, quy trình học tập của sinh viên, tài nguyên cho giảng viên và kế hoạch đánh giá.

Dịch vụ / 02 · Đào tạo giảng viên

Giúp đội ngũ của bạn
tự tin với AI.

Các buổi tập huấn và huấn luyện biến sự lúng túng thành kỹ năng hằng ngày, dựa trên chính công việc và học liệu của giảng viên trường bạn.

Phát triển đội ngũ giảng viênBuổi tập huấn thực hànhMẫu tái sử dụng đượcLộ trình sáu cấp độ

Lộ trình sáu cấp độ bao gồm những nội dung gì

Nền tảng AI có trách nhiệm, kỹ thuật viết câu lệnh (prompt) và quy trình xây dựng nội dung, kiểm tra, đánh giá gắn với rubric, ứng dụng theo chuyên ngành, tự động hóa và hệ thống tác tử AI, sau đó là đào tạo giảng viên nguồn. Thực hiện dưới dạng các buổi tập huấn ngắn 60–90 phút dựa trên công việc thực tế của giảng viên.

Bạn nhận được lộ trình riêng cho từng vai trò, các mẫu dùng được ngay và một sản phẩm minh chứng cho mỗi cấp độ.

Dịch vụ / 03 · Kỹ thuật hệ thống AI

Bớt việc lặp lại.
Thêm chỗ cho điều quan trọng.

Kết nối các công cụ và đơn giản hóa công việc hằng ngày bằng kỹ thuật hệ thống AI, tích hợp dữ liệu và tự động hóa được xây dựng đúng mục đích.

Kỹ thuật hệ thống AILLM & hệ thống tác tử AITích hợp dữ liệuTrung lập về nhà cung cấp

Những gì chúng tôi thiết kế và xây dựng

Ứng dụng được xây dựng quanh một quy trình làm việc. Trợ lý tri thức dựa trên truy xuất nguồn, trả lời từ chương trình đào tạo, quy định và rubric đã được phê duyệt, có hiển thị rõ nguồn trích dẫn. Tích hợp dữ liệu giữa các hệ thống vốn không kết nối với nhau. Hệ thống tác tử AI (agent) có con người rà soát ở mọi bước có hệ quả quan trọng.

Tự động hóa những việc lặp lại, theo quy tắc và có thể rà soát. Để con người chịu trách nhiệm về những đánh giá học thuật có hệ quả quan trọng.

Bạn nhận được một quy trình làm việc được ghi chép đầy đủ, một nguyên mẫu hoạt động được, tiêu chí kiểm thử và kế hoạch bàn giao.

Dịch vụ / 04 · Chiến lược AI

Một kế hoạch rõ ràng cho AI.
Một hướng đi có trách nhiệm.

Xác định AI nên được dùng ở đâu, đặt ra những giới hạn mà cán bộ, giảng viên thực sự áp dụng được, và biết AI có hiệu quả hay không trước khi triển khai rộng hơn.

Chiến lược của nhà trườngSử dụng có trách nhiệmĐo lường tác độngQuản trị

Những gì chúng tôi giúp bạn xác định

Các tình huống sử dụng được xếp hạng theo nhu cầu học tập và tính khả thi. Quy tắc được phép, hạn chế và bị cấm được xác định cho từng nhiệm vụ. Tối thiểu hóa dữ liệu, thời hạn lưu trữ, phân quyền truy cập theo vai trò và nhật ký kiểm tra, với một người phụ trách cụ thể cho mỗi quy trình làm việc có hệ quả quan trọng và một lộ trình kết thúc bằng quyết định mở rộng, điều chỉnh hoặc dừng.

Bạn nhận được lộ trình theo thứ tự ưu tiên, danh mục kiểm tra về quản trị, sơ đồ phân công trách nhiệm và khung đánh giá.

Nổi bật · Thông tư 54/2026

Trường của bạn đã sẵn sàng cho Thông tư 54?

Chương trình đào tạo trình độ đại học nay cần có chuẩn đầu ra về năng lực số, AI và ngoại ngữ, và mọi chương trình đang đào tạo phải được rà soát trước ngày 30/6/2029. Hãy bắt đầu với bài tự đánh giá miễn phí trong năm phút, rồi mang Bộ công cụ Sẵn sàng Thông tư 54 vào cuộc họp khoa tiếp theo.

Làm bài tự đánh giá Xem Bộ công cụ

Những gì chúng ta cùng xây dựng thuộc về bạn. Mỗi hợp tác đều kết thúc bằng các sản phẩm mà trường giữ lại và có thể tự vận hành mà không cần chúng tôi: tình huống sử dụng và quy trình làm việc được ghi chép đầy đủ, thư viện tình huống và mẫu, rubric đo lường kèm minh chứng mốc ban đầu, tài liệu đào tạo, danh mục kiểm tra về quản trị và khuyến nghị kiến trúc.

Chưa chắc dịch vụ nào phù hợp? Hãy cho chúng tôi biết thách thức của bạn.

Một biểu mẫu ngắn, khoảng ba phút. WorldWise Learning trực tiếp đọc từng yêu cầu tư vấn và thường phản hồi trong vòng hai ngày làm việc với một bước tiếp theo thiết thực. Xem bảy câu hỏi. Biểu mẫu được soạn bằng tiếng Anh.

Bắt đầu gửi yêu cầu tư vấn

Các tầng năng lực

Sư phạm là nền móng.
Hệ thống của nhà trường ở bên trên.

Phần lớn dự án AI bắt đầu từ các tầng trên và thất bại ở các tầng dưới. Công việc này bắt đầu từ nền móng, với một vấn đề được thiết kế cùng giảng viên, và chỉ xây lên cao hơn khi có minh chứng ủng hộ.

Quy mô toàn trườngquản trị · phân tích dữ liệu · mô hình vận hành · đưa vào sử dụng
Ứng dụng & tự động hóabảng điều khiển · quy trình làm việc · API · nguyên mẫu nhanh
Hệ thống AILLM · tác tử AI · truy xuất · đánh giá · cơ chế kiểm soát an toàn
Phát triển đội ngũ giảng viênđào tạo · làm mẫu · huấn luyện · thực hiện
Chương trình & đánh giáchuẩn đầu ra · rubric · thẩm định kết quả chấm · lộ trình tiến bộ
Sư phạmhọc ngôn ngữ · học tập khám phá · phản hồi · dạy học phân hóa

Tầng 01–05: nền tảng đã thể hiện qua thực tế Tầng 06: đề xuất cùng trường đại học

Hệ thống thực tế

Một hệ thống vận hành thực tế,
được xây dựng và vận hành công khai.

Một hệ thống do Nathaniel Jay Adams tự thiết kế, xây dựng và vận hành cho chính công việc giảng dạy của mình. Đây không phải một triển khai tại trường đại học và không được giới thiệu như vậy — mà là một ví dụ thực tế về kiến trúc dữ liệu, kỷ luật tích hợp và tiêu chuẩn vận hành nêu trên.

Vấn đề

Giảng dạy cho nhiều chương trình tạo ra cùng một khối lượng công việc mỗi tuần: hồ sơ nằm rải rác trong nhiều tài liệu, tiến bộ được theo dõi thủ công, và không có nơi nào để rà soát toàn bộ minh chứng của một học kỳ.
Kiến trúc hệ thống

Một ứng dụng kết xuất phía máy chủ, chạy trên dịch vụ lưu trữ đám mây được quản lý với cơ sở dữ liệu quan hệ, được triển khai liên tục từ hệ thống quản lý mã nguồn và chỉ truy cập được sau khi xác thực. Trung lập về nhà cung cấp ngay từ thiết kế: tài sản là mô hình dữ liệu, không phải nhà cung cấp.

Ứng dụng
Next.js 16 · React · TypeScript

Dữ liệu
PostgreSQL qua Prisma · ranh giới dữ liệu được kiểm tra bằng Zod

Thư viện phụ thuộc khi chạy
12, có chủ ý

Truy cập
Có xác thực; không có giao diện công khai
Những gì đã được xây dựng
Một mô hình miền dữ liệu gồm mười bảng, bao quát toàn bộ hoạt động giảng dạy thay vì một tính năng riêng lẻ, với một trung tâm điều hành để lập kế hoạch hằng tuần ở lớp trên cùng.
- Học viên · Giáo viên · Buổi học · Học liệu
- Đánh giá · Thanh toán
- Tài liệu nguồn · Hàng đợi rà soát
- Tình trạng tích hợp · Lịch sử các lần chạy theo lịch
Tích hợp dữ liệu và mức độ sẵn sàng cho AI

Hai tác vụ theo lịch chạy hằng ngày: sự kiện trên lịch được đối chiếu thành buổi học, và hồ sơ giảng dạy được sao chép sang Notion. Một quy trình xử lý tệp nguồn cục bộ riêng theo dõi tệp bằng mã băm nội dung, nhờ đó các thay đổi, bản trùng lặp và tệp bị mất đều được phát hiện thay vì phỏng đoán.

Hệ thống không gọi đến mô hình ngôn ngữ, và đó là chủ ý. Việc theo dõi tài liệu nguồn và hàng đợi để con người rà soát chính là nền tảng đối chiếu nguồn và giám sát mà một trợ lý dựa trên truy xuất nguồn cần có. Kỷ luật dữ liệu đi trước; mô hình chỉ được bổ sung sau, nếu minh chứng cho thấy điều đó là xứng đáng.
Vận hành thực tế

Hệ thống tự chạy theo lịch mà không cần người trông coi, như một hạ tầng đang hoạt động thực tế chứ không phải bản trình diễn. Bộ lập lịch chỉ bảo đảm độ chính xác theo giờ và không chạy lại lần gọi bị lỗi, nên thiết kế chấp nhận cả hai điều này: hai tác vụ có khung giờ bắt đầu cách nhau một giờ (không phụ thuộc vào việc tác vụ kia hoàn tất), mọi lần chạy đều được ghi lại bền vững, và lần chạy bị bỏ lỡ được hiển thị rõ thay vì được mặc định là đã chạy. Các yêu cầu theo lịch đều được xác thực và bị từ chối theo nguyên tắc an toàn nếu thiếu khóa bí mật. Các sự cố do thông tin xác thực hết hạn, quyền truy cập trên máy chủ và thay đổi API của bên thứ ba đã được chẩn đoán và khắc phục trong môi trường vận hành thực tế — phần việc không bao giờ xuất hiện trong một nguyên mẫu.
Minh chứng
Các sơ đồ được tạo từ chính lược đồ dữ liệu và cấu hình lập lịch của hệ thống.
Không sơ đồ nào chứa dữ liệu của người học, nhân sự hay tổ chức.
Kiến trúc trong thực tế
01 / Kiến trúc
Hai tầng,
một hệ thống.
Giảng dạy là điều diễn ra.
Vận hành lưu giữ minh chứng.

Lõi giảng dạy
StudentNgười học
InstructorGiáo viên
LessonTrải nghiệm học tập
AssessmentTiến bộ
MaterialHọc liệu
PaymentHọc phí của học viên

Tầng vận hành
SourceDocument Tệp nguồnReviewItem Hàng đợi rà soátIntegrationHealth Tình trạng kết nốiCronRun Lịch sử chạy

Xem minh chứng kiến trúc
Sáu mô hình giảng dạy, bốn mô hình vận hành. Mỗi Lesson thuộc về một Student và một Instructor; Material là tùy chọn. Assessment thuộc về Student và có thể tham chiếu đến Lesson. Payment thuộc về Student, không thuộc về Lesson.
ReviewItem có thể tham chiếu đến SourceDocument. IntegrationHealth và CronRun là các bảng độc lập. Hai tầng là cách nhóm theo khái niệm, không phải một quan hệ trong cơ sở dữ liệu.
02 / Tự động hóa
Hai tác vụ hằng ngày.
Một trình tự có chủ ý.
Đưa lịch vào trước.
Rồi sao chép hồ sơ giảng dạy ra ngoài.
11:00 UTCLịch → Buổi học
1. Lịch
2. Đối chiếu
3. Buổi học
Cách nhau 1 giờ
12:00 UTCHồ sơ giảng dạy → Notion
1. Cơ sở dữ liệu
2. Đồng bộ
3. Notion
Mỗi lần gọi tác vụ được ủy quyền
tạo một bản ghi CronRun.

Xem minh chứng lập lịch
0 11 * * * → /api/cron/daily-sync
0 12 * * * → /api/cron/notion-sync
Khung giờ bắt đầu cách nhau một giờ; thứ tự hoàn tất không bị cố định. Tác vụ lúc giữa trưa sao chép dữ liệu học viên, giáo viên, buổi học, thanh toán và đánh giá sang Notion.
Việc băm và rà soát tệp nguồn là một quy trình xử lý cục bộ riêng, không thuộc tác vụ đám mây lúc giữa trưa. Các yêu cầu phải có khóa bí mật cron; yêu cầu không được ủy quyền bị từ chối trước khi tạo lần chạy.
03 / Khả năng giám sát
Không lỗi nào
bị bỏ qua trong im lặng.
Thấy được tác vụ nào đã chạy, điều gì hiệu quả,
và điều gì cần lưu ý.
1. ChạyBắt đầu thực hiện
2. Đã ghi nhậnĐã lưu lịch sử
3. Cập nhật tình trạngTrạng thái kết nối
4. Lỗi được hiển thịViệc cần xử lý được hiển thị
Lịch sử chạyTác vụ · thời gian · kết quả · lỗiCronRun
Tình trạng kết nốiTình trạng · lần đồng bộ gần nhất · lỗi gần nhất

Kết nối truy cập được không chứng minh rằng tác vụ định kỳ đã chạy thành công. Cả hai tín hiệu đều quan trọng.

Xem minh chứng giám sát
CronRun
job · startedAt · finishedAt · ok · error · trigger
IntegrationHealth
healthy · lastSyncAt · lastError
Trạng thái được suy ra, không phải trường dữ liệu sức khỏe được lưu sẵn: ok, failed, missed, blocked, none. “Missed” nghĩa là lần chạy thành công gần nhất đã quá cũ; đây không phải một số đếm được đo lường. Tình trạng kết nối do phần tích hợp Notion lưu riêng, tách biệt với việc hoàn tất lần chạy.
Đây là minh họa cho thiết kế ghi nhận, không phải công cụ giám sát trực tiếp hay sự bảo đảm trước mọi sự cố hạ tầng. Không hiển thị bản ghi mẫu hay số liệu bịa đặt nào.
Kiến trúc được trích xuất từ mã nguồn. Không có bản ghi thực.Hiểu hệ thống. Kiểm tra minh chứng.
Khả năng chuyển giao

Mô hình này chuyển sang công việc cấp tổ chức mà không thay đổi: một mô hình dữ liệu được xác định rõ, một quy trình đối chiếu chạy theo lịch, trợ giúp có căn cứ nguồn dưới sự rà soát của con người, và khả năng giám sát vẫn đứng vững trước sự cố thực tế. Điều thay đổi đối với một trường đại học là quản trị, quy mô và vị trí của khâu rà soát — chứ không phải kiến trúc.

Lãnh đạo

Nathaniel Jay Adams

Nhà sáng lập & Kiến trúc sư hệ thống AI, WorldWise LearningĐồng sáng lập, Jurassic English™

Một nhà học thuật liên ngành, chuyên gia công nghệ, kiến trúc sư hệ thống AI và nhà chiến lược giáo dục, hoạt động trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, LLM, hệ thống tác tử AI, công nghệ giáo dục, kiến trúc chương trình đào tạo và hạ tầng học tập số.

Công việc của ông kết hợp thực hành học thuật, thiết kế phần mềm và hệ thống AI, kỹ thuật học liệu và đổi mới chiến lược, nhằm thiết kế các hệ thống giáo dục ứng dụng AI kết nối sư phạm, dữ liệu, tự động hóa thông minh và việc ra quyết định của con người thành những môi trường học tập thiết thực.

Kỹ thuật hệ thống AI
Kiến trúc chương trình và học liệu
Nghiên cứu & phát triển
Hợp tác với trường đại học & doanh nghiệp

Hai thương hiệu, một hoạt động chuyên môn

WorldWise LearningCông việc với các tổ chức: tư vấn, hệ thống AI, công nghệ giáo dục, hợp tác và giải pháp cho tổ chức.

Jurassic English™Học viện dành cho học viên, nơi diễn ra hoạt động giảng dạy làm nền tảng cho công việc này.

Hành trình 01

Sự nghiệp công nghệ thông tin

Ba thập kỷ trong lĩnh vực công nghệ, từ hệ thống doanh nghiệp và chuyển đổi số đến AI ứng dụng, tại Hoa Kỳ, Hà Lan, Trung Quốc và Việt Nam.

IBMOracleSymantecKinh nghiệm doanh nghiệp trước đây bao gồm các vị trí làm việc với IBM, Oracle và Symantec. Các tên này chỉ được nêu với tư cách là nơi từng làm việc. Không hàm ý bất kỳ sự bảo trợ hay quan hệ đối tác hiện tại nào.

Từ điện toán doanh nghiệp đến hệ thống tác tử AI

Điện toán doanh nghiệp1995–2000 · Hoa Kỳ
Lập trình, hỗ trợ kỹ thuật và lãnh đạo nhóm mạng, bao gồm công việc theo hợp đồng cho IBM Global Services, sau đó là phân tích hệ thống và hỗ trợ tiền bán hàng.
Mạng & hệ thống phân tán2001–2008 · Hà Lan
Lãnh đạo bộ phận hỗ trợ CNTT, cung cấp dịch vụ và quản trị mạng cho các tổ chức đa quốc gia tại Nieuwegein, Amsterdam và Rotterdam.
Hệ thống ứng dụng2008–2011 · Hoa Kỳ · Trung Quốc
Trưởng nhóm phân tích hệ thống và kỹ sư kỹ thuật cấp cao, bao gồm tại Symantec, làm việc giữa Salt Lake City và Thượng Hải.
Kiến trúc đám mây2011–2017 · Trung Quốc
Đảm nhiệm các vị trí về sản phẩm doanh nghiệp với IBM và Oracle tại Thâm Quyến, sau đó là nghiên cứu sau đại học về giải pháp điện toán đám mây trong giáo dục tiếng Anh.
Chuyển đổi số
Thực tiễn quản lý và cung cấp dịch vụ, với chứng chỉ ITIL Foundation và PRINCE2 Foundation: kỷ luật đứng sau việc thay đổi cách tổ chức làm việc, chứ không chỉ những gì tổ chức vận hành.
Trí tuệ nhân tạo (AI)
Nghiên cứu về tiếp thu ngôn ngữ có hỗ trợ của AI trong chương trình iPGCE của Đại học Warwick, kết nối phương pháp giảng dạy ngôn ngữ với các công cụ AI.
Hệ thống tác tử AI
Thiết kế quy trình làm việc dùng LLM và tác tử AI có con người rà soát, và đưa chúng vào sử dụng: Jurassic AI Speaking chấm điểm phần nói theo dạng IELTS, lấy chính lời nói của người học làm minh chứng.
WorldWise Learning
Tư duy hệ thống doanh nghiệp áp dụng vào dạy và học: AI thiết thực, được đo lường so với mốc ban đầu, và con người là người ra quyết định.

Năng lực

Hệ thống doanh nghiệp
Mạng & hệ thống phân tán
Phát triển phần mềm & ứng dụng
Kiến trúc đám mây
Tích hợp hệ thống
Chiến lược công nghệ
Chuyển đổi số
Tự động hóa
AI ứng dụng
Hệ thống LLM
Hệ thống tác tử AI
Hệ thống truy xuất & tri thức
Kiến trúc AI có con người tham gia (human-in-the-loop)

Hành trình 02

Sự nghiệp giáo dục

Giáo dục quốc tế, lãnh đạo học thuật, kiến trúc chương trình đào tạo và hệ thống học tập ứng dụng AI.

Dòng thời gian sự nghiệp

2018–2022 · Trường quốc tế và trung tâm ngoại ngữ, Trung QuốcGiáo viên ESL
- Học liệu theo khung CEFR và các chương trình luyện thi IELTS
- Chương trình luyện nói theo đường hướng giao tiếp và các hoạt động học tập số
- Người học tiểu học, trung học và người lớn
2022–2023 · Walton Foreign Language School, Trung QuốcTrưởng nhóm giáo viên ESL & Điều phối viên chương trình
- Điều phối chương trình ESL cho hơn 300 học sinh
- Điểm thi nói tăng 20% nhờ phương pháp CLT và TBLT
- Dự án số theo khung CEFR, 500 học sinh: khả năng ghi nhớ từ vựng tốt hơn 40%
2023–2024 · Walton Foreign Language School, International High School, Trung QuốcGiám đốc nước ngoài — Chương trình ESL
- Dẫn dắt đội ngũ 12 giáo viên phục vụ hơn 400 học sinh; tỷ lệ giữ chân giáo viên 90%
- Thiết kế lại chương trình và đánh giá: kết quả Cambridge tăng 25%
- Tỷ lệ đạt 100% môn Kinh tế học Cambridge
2025–2026 · Wuhan Haidian Foreign Language Shiyan School, Trung QuốcGiáo viên cấp cao môn Tiếng Anh & Công nghệ
- AP Computer Science A (Java), kiến thức nền tảng khoa học máy tính và AI ứng dụng
- IELTS nâng cao cho hơn 60 học sinh: tăng 1,0–1,5 band
- Công cụ số theo khung CEFR trong toàn bộ chương trình ESL
2026–nay · Hoạt động độc lập · Hà Nội, Việt NamChuyên gia tư vấn giáo dục AI & tiếng Anh / Giảng viên đào tạo chuyên nghiệp
- Học tiếng Anh có hỗ trợ của AI và phát triển kỹ năng nói IELTS
- Đào tạo người đi làm sử dụng AI tạo sinh trong ngành nghề của mình
- Hệ thống luyện tập ứng dụng AI giúp mở rộng việc học ra ngoài giờ lên lớp
Hiện tại · Hà Nội · TP. Hồ Chí Minh, Việt NamĐồng sáng lập, Jurassic English™
- Xây dựng lộ trình tiếng Anh học thuật và tư duy lập luận dựa trên văn học của Jurassic English™
- Ra mắt Jurassic AI Speaking, công cụ luyện nói theo dạng IELTS do AI chấm điểm
- Tiếng Anh thương mại và kỹ thuật cho các đội ngũ công nghệ tại TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội

Được xây dựng tại Jurassic English™

Đồng sáng lập · jurassicenglish.com · Các dịch vụ đang hoạt động trên jurassicenglish.com, được thiết kế và xây dựng trong cùng một hoạt động chuyên môn.

Nền tảng học thuật

Thạc sĩ Quản lý Công nghệ thông tin (M.S.)Đại học Western GovernorsCấp năm 2017 · nghiên cứu sau đại học về giải pháp điện toán đám mây trong giáo dục ESL
Chứng chỉ PGCE quốc tế (iPGCE)Đại học WarwickSắp hoàn thành · dự kiến năm 2026 · nghiên cứu: tiếp thu ngôn ngữ có hỗ trợ của AI và giảng dạy theo khung CEFR
Chứng chỉ TEFL nâng caoInternational TESOL Academy120 giờ
Chứng chỉ chuyên mônITIL Foundation · PRINCE2 Foundation · Google Certified Educator (Cấp độ 1 & 2) · Microsoft Innovative Educator

Chuyên môn giáo dục

Sư phạm+Công nghệ+Minh chứng+Con người ra quyết định

Tiếng Anh học thuật & IELTS
Luyện thi IELTS nâng cao và tiếng Anh học thuật trong các chương trình tham chiếu Cambridge và CEFR.
Kiến trúc chương trình đào tạo
Xây dựng và điều chỉnh chương trình ESL và chương trình môn học để mục tiêu, bài học và đánh giá thống nhất với nhau.
Phát triển giáo viên
Tập huấn, huấn luyện và đào tạo quy trình làm việc với AI; dẫn dắt một tổ chuyên môn gồm 12 giáo viên với tỷ lệ giữ chân giáo viên 90%.
Đánh giá & minh chứng
Theo dõi tiến bộ của học sinh bằng nhiều công cụ đánh giá khác nhau, và đánh giá phương pháp mới so với mốc ban đầu.
Giáo dục Khoa học máy tính & AI
AP Computer Science A (Java), kiến thức nền tảng khoa học máy tính và AI ứng dụng, dựa trên hàng chục năm thực tiễn kỹ thuật.
Hệ thống học tập cấp tổ chức
Thiết kế các hệ thống xoay quanh hoạt động giảng dạy: nền tảng, dữ liệu, quy trình làm việc và quản trị.

Hai sự nghiệp. Một triết lý hệ thống.

Công nghệ doanh nghiệp
Kiến trúc hệ thống AI

WorldWise LearningHệ thống giáo dục tích hợp

Giáo dục quốc tế
Chương trình đào tạo & thực hành học thuật

WorldWise Learning kết hợp kiến trúc công nghệ doanh nghiệp với thực tiễn học thuật quốc tế để thiết kế các hệ thống giáo dục, trong đó sư phạm, dữ liệu, tự động hóa thông minh và phán đoán chuyên môn của con người vận hành như một môi trường kết nối thống nhất.

Cách làm việc

Bắt đầu có trọng tâm.
Xây dựng điều hữu ích.

Một đợt thí điểm kéo dài 8–12 tuần: một nhóm sinh viên, một học kỳ, do giảng viên dẫn dắt, với mốc ban đầu được ghi nhận bằng văn bản. Không triển khai toàn trường trước khi có minh chứng.

01 / Tìm hiểu · tuần 1–2
Tìm ra nhu cầu thực sự.
Lắng nghe đội ngũ, dự giờ và thống nhất thế nào là một kết quả hữu ích.
Bạn nhận được: bản tóm tắt yêu cầu, mốc ban đầu và tiêu chí thành công.
02 / Thiết kế · tuần 2–4
Cụ thể hóa kế hoạch.
Phác thảo trải nghiệm, xây dựng ngân hàng tình huống, thống nhất trách nhiệm và các biện pháp bảo vệ.
Bạn nhận được: kế hoạch thí điểm và một môi trường đã sẵn sàng hoạt động.
03 / Đưa vào thực tế · tuần 4–9
Xây dựng. Đào tạo. Hoàn thiện.
Giới thiệu giải pháp với một nhóm nhỏ và hỗ trợ đội ngũ qua các chu kỳ rà soát hằng tuần.
Bạn nhận được: một đợt thí điểm đang vận hành và minh chứng luyện tập.
04 / Đánh giá · tuần 9–12
Để minh chứng dẫn đường.
Đánh giá việc học, khối lượng công việc của đội ngũ và chất lượng hệ thống so với mốc ban đầu.
Bạn nhận được: kết quả đánh giá và bản khuyến nghị mở rộng / điều chỉnh / dừng.

Năm cách tổ chức công việc, và có thể thực hiện nối tiếp nhau

Cố vấn và thiết kế thí điểm — chương trình thí điểm, mốc ban đầu và khung đo lường.
Đào tạo và thực hiện — chương trình thí điểm song hành cùng chu trình huấn luyện giảng viên.
Xây dựng hệ thống nguyên mẫu — giao diện, bảng điều khiển và các quy trình làm việc hỗ trợ.
Tư vấn hệ thống dài hạn — kiến trúc, quản trị và lộ trình theo thời gian.
Đào tạo giảng viên nguồn — năng lực nội bộ, để nhà trường tự làm chủ.

Khung minh chứng

Bốn thước đo,
việc học của sinh viên đứng đầu.

Khi khả thi: các nhóm sinh viên tương đồng để so sánh, bài làm chung, thẩm định kết quả chấm ẩn danh, mốc ban đầu được ghi nhận bằng văn bản. Mức độ hài lòng là hữu ích, nhưng không phải thước đo việc học.

Thước đo chính

Việc học của sinh viên

Bài làm tương đương trước / sau
Vận dụng vào tình huống chưa quen thuộc

Sinh viên có tiến bộ rõ rệt, chứng minh được không?

Hành vi của sinh viên

Tần suất luyện tập và mức độ hoàn thành
Luyện tập độc lập

Lượng luyện tập có thực sự tăng không?

Tác động đến giảng viên

Khối lượng công việc và tính bền vững
Tự tin với quy trình làm việc có AI

Cách làm này có bền vững đối với giảng viên không?

Chất lượng hệ thống

Độ chính xác của kết quả đầu ra và tỷ lệ lỗi
Sự cố về an toàn và liêm chính học thuật

Hệ thống có đủ tin cậy để sử dụng không?

Liêm chính học thuật

Một khung thực tiễn: được phép, hạn chế
và bị cấm.

Quy tắc được xác định cho từng nhiệm vụ, không gói gọn trong một tuyên bố chung chung. Đây là mẫu khởi đầu; hội đồng khoa học và đào tạo của trường quyết định phiên bản cuối cùng.

Được phép

Động não, tìm ý tưởng
Luyện tập ngôn ngữ
Bài kiểm tra ngắn mang tính hình thành
Soạn thảo nhận xét khi quy định của học phần cho phép

Hạn chế · phải công bố

Biên tập, chỉnh sửa
Dịch thuật
Tổng hợp nghiên cứu
Hỗ trợ viết mã

Bị cấm khi bài làm yêu cầu tự thực hiện, không có trợ giúp

Nộp sản phẩm do AI tạo ra như bài làm của chính mình
Bịa đặt nguồn tài liệu
Lách các điều kiện của kỳ thi

Rõ ràng hơn một chút

Câu hỏi hay.
Câu trả lời thẳng thắn.

Trường có cần hiểu biết về AI từ trước không?

Không. Chúng tôi bắt đầu từ mục tiêu của trường và giải thích các phương án bằng ngôn ngữ đời thường. Các lựa chọn kỹ thuật đi theo nhu cầu, mức độ sẵn sàng của đội ngũ và hệ thống hiện có.

Có thể bắt đầu chỉ với một dịch vụ không?

Có. Trường có thể bắt đầu với một chương trình đào tạo, một quy trình làm việc hoặc một đợt thí điểm luyện tập có trọng tâm. Các dịch vụ chỉ được kết hợp khi có lợi ích rõ ràng.

Làm sao biết công việc có mang lại hiệu quả hay không?

Chúng tôi thống nhất mốc ban đầu và tiêu chí thành công trước khi thí điểm: kết quả học tập của sinh viên, mức độ hoàn thành luyện tập, khối lượng công việc của giảng viên và độ chính xác của kết quả do hệ thống tạo ra.

Chi phí cho một hợp tác là bao nhiêu?

Chi phí phụ thuộc vào phạm vi, nhân sự và yêu cầu kỹ thuật. Một buổi trao đổi khám phá nhu cầu sẽ xác định công việc, để sản phẩm bàn giao, thời gian và chi phí được thống nhất trước khi bắt đầu. Giá các dịch vụ Sẵn sàng Thông tư 54 được công bố công khai: Bộ công cụ có giá 2.500.000 ₫ mỗi cơ sở và dịch vụ Đánh giá mức độ sẵn sàng từ 60.000.000 ₫ (xem Sẵn sàng cho Thông tư 54).

Thông tin của sinh viên được xử lý như thế nào?

Yêu cầu về dữ liệu được thống nhất với nhà trường: chỉ thu thập những gì cần thiết, giới hạn quyền truy cập, đặt thời hạn lưu trữ và để các quyết định có hệ quả quan trọng luôn được con người rà soát.

Muốn có bức tranh toàn cảnh? Trải nghiệm WorldWise Learning trong chưa đầy ba phút. Trải nghiệm WorldWise

Cùng tìm điểm khởi đầu của bạn

Bạn muốn biến điều gì
thành hiện thực?

Hãy cho chúng tôi biết bạn muốn đạt được điều gì, thách thức hiện tại nằm ở đâu và bạn có thể cần loại hỗ trợ nào. WorldWise Learning sẽ xem xét yêu cầu tư vấn của bạn và phản hồi trong vòng hai ngày làm việc.

Vấn đề lớn nhất bạn đang muốn giải quyết là gì?
Hiện nay những ai đang tham gia, và tham gia như thế nào?
Hiện nay trường đo lường sự tiến bộ như thế nào?
Nhóm nào sẽ phù hợp nhất cho đợt thí điểm đầu tiên?
Kết quả nào sẽ giúp một học kỳ được xem là thành công?

Bắt đầu yêu cầu tư vấn 3 phút

Bảy câu hỏi ngắn · thường phản hồi trong vòng hai ngày làm việc · những gì chúng tôi hỏi · Biểu mẫu được soạn bằng tiếng Anh.

Muốn liên hệ qua email

info@jurassicenglish.com

Học tốt hơn. Hệ thống thông minh hơn. Con người là trọng tâm.

Xem WorldWise vận hành.

Nhiều khả năng phức tạp. Dịch vụ rõ ràng, thiết thực.

Luyện tiếng Anh nhiều hơn. Sinh viên tự tin hơn.

Giúp đội ngũ của bạn tự tin với AI.

Bớt việc lặp lại. Thêm chỗ cho điều quan trọng.

Một kế hoạch rõ ràng cho AI. Một hướng đi có trách nhiệm.

Trường của bạn đã sẵn sàng cho Thông tư 54?

Chưa chắc dịch vụ nào phù hợp? Hãy cho chúng tôi biết thách thức của bạn.

Sư phạm là nền móng. Hệ thống của nhà trường ở bên trên.

Một hệ thống vận hành thực tế, được xây dựng và vận hành công khai.

Vấn đề

Kiến trúc hệ thống

Những gì đã được xây dựng

Tích hợp dữ liệu và mức độ sẵn sàng cho AI

Vận hành thực tế

Minh chứng

Khả năng chuyển giao