Tổng quan
| Mục | Chi tiết |
| Thời lượng khóa học | 8 tuần (11 tháng 8 – 5 tháng 10, 2024) |
| Hình thức học | Kết hợp trực tuyến và trực tiếp qua các bài giảng và hội thảo |
| Trình độ | Sơ cấp |
| Ngày khai giảng | 11 tháng 8, 2024 |
| Khối lượng học tập | 4–6 giờ/tuần |
| Ngôn ngữ | Tiếng Anh |
| Chứng nhận | Có (yêu cầu tham gia ít nhất 75% và nộp bài phản hồi cuối khóa) |
| Đối tượng tham gia | 15–20 sinh viên đại học, nhà nghiên cứu trẻ, và chuyên gia mới vào nghề |
Mô tả
Đây là khóa học nền tảng giới thiệu các nguyên lý cốt lõi trong việc mô hình hóa các hệ thống phức tạp — bao gồm các lĩnh vực môi trường, xã hội và kỹ thuật. Bạn sẽ khám phá cách các mô hình trừu tượng giúp ta hiểu, giải thích và dự đoán hành vi của hệ thống. Thông qua các bài tập mô hình hóa khái niệm, công cụ thực hành và thảo luận nhóm, học viên sẽ:
- Xây dựng và đánh giá mô hình từ các tình huống thực tế.
- Khám phá sự khác biệt giữa mô hình xác định (deterministic) và ngẫu nhiên (stochastic).
- Làm việc với các phương pháp mô hình hóa dựa trên tác nhân, phương trình và hệ động học.
- Hiểu triết lý và logic đằng sau sự đơn giản hóa và trừu tượng hóa trong mô hình hóa.
Mục tiêu
Khái niệm & Khung Mô hình hóa:
- Định nghĩa mô hình là gì và lý do chúng quan trọng.
- Phân biệt các loại mô hình: mô tả, dự đoán, và đề xuất giải pháp.
Quy trình xây dựng mô hình:
- Xác định các thực thể, tương tác và quy tắc.
- Chuyển đổi hệ thống khái niệm thành cấu trúc tính toán.
Tiếp cận đa mô hình:
- Làm quen với các mô hình dựa trên tác nhân (ABM), phương trình (EBM) và hệ động học.
- Hiểu khi nào và tại sao nên sử dụng mỗi loại mô hình.
Đánh giá và Truyền đạt mô hình:
- Sử dụng giao thức ODD để mô tả và phản biện mô hình.
- Trình bày logic mô hình một cách rõ ràng cho các nhóm đa ngành.
Chủ đề chính
- Tuần 1: Mô hình là gì? (Khái niệm & Phân loại)
- Tuần 2: Biểu diễn hệ thống và mô hình tinh thần
- Tuần 3: So sánh EBM và ABM
- Tuần 4: Giới thiệu về Hệ động học
- Tuần 5: Mô hình phân biệt Schelling (Lý thuyết & Thực hành)
- Tuần 6: Làm quen với nền tảng GAMA thông qua mô hình phân biệt
- Tuần 7: Môi trường dị thể – Mô hình ChouChevLoup
- Tuần 8: Mô hình bệnh dịch & hệ sinh thái + Phản hồi theo giao thức ODD
Công cụ & Công nghệ
- Môi trường mô hình hóa: GAMA Platform, Vensim (tùy chọn), Python cơ bản để minh họa cấu trúc.
- Ngôn ngữ mô hình hóa: GAML cơ bản dùng trong các tuần cuối.
- Trực quan hóa: Giao diện 2D/3D của GAMA; sơ đồ qua draw.io hoặc Miro.
Đối tượng tham gia
- Sinh viên: Những người lần đầu khám phá phương pháp tính toán.
- Nhà nghiên cứu: Những người ở giai đoạn đầu muốn tích hợp mô hình hóa vào công việc nghiên cứu.
- Chuyên gia: Người làm việc trong các lĩnh vực liên ngành có tư duy hệ thống.
- Yêu cầu đầu vào: Không yêu cầu kinh nghiệm; khuyến khích tư duy logic và sự tò mò học hỏi.
Giảng viên
- Nguyễn Ngọc Doanh: Giảng viên chính, chuyên gia về thiết kế mô hình và mô hình hóa dựa trên phương trình.
- Huỳnh Quang Nghị (ĐH Cần Thơ): Hướng dẫn GAMA Platform và trực quan hóa.
- Đinh Thị Hải Vân (HVNN Việt Nam): Phụ trách dự án thực hành và các vấn đề thực tế.
Phương pháp giảng dạy
- Bài giảng: Trình bày lý thuyết nền tảng và minh họa trực tiếp.
- Hội thảo: Vẽ sơ đồ mô hình trên giấy, cây logic, và bài tập mô phỏng cho người mới bắt đầu.
- Phê bình nhóm: Đánh giá và phản hồi mô hình của bạn học.
- Dự án nhóm nhỏ: Cùng nhau xây dựng và trình bày một mô hình dựa trên hiện tượng thực tế.
Đánh giá & Chứng nhận
Thành phần đánh giá:
- Tham gia và hoạt động phản hồi: 40%
- Dự án cuối khóa + tài liệu ODD: 60%
Chứng nhận: Cấp dưới dạng kỹ thuật số; bao gồm tóm tắt kết quả học tập và xác nhận từ giảng viên.
Liên hệ
- Email: ummisco.sea@gmail.cm
- Điều phối viên khóa học: Đỗ Bùi Khánh Linh (linh.dbk@vinuni.edu.vn)
