NotebookLM cho sinh viên: hướng dẫn dùng từ A đến Z

Đến mùa thi, trong máy bạn thường có một mớ hỗn độn: slide bài giảng, giáo trình PDF mấy trăm trang, ảnh chụp bảng, vài video YouTube giảng lại bài. Đọc hết thì không đủ thời gian, bỏ qua thì sợ trúng tủ ngược. NotebookLM cho sinh viên là một cách giải quyết khá gọn: bạn nạp đúng những tài liệu của môn học vào, rồi hỏi gì nó trả lời nấy, kèm trích dẫn chỉ thẳng về trang nào trong tài liệu. Bài này mình hướng dẫn bạn cách dùng từ bước đăng nhập, cách nạp tài liệu, các tính năng đáng giá nhất khi ôn thi, và cả những giới hạn bạn nên biết trước.

📑 Mục lục

1. NotebookLM là gì?
2. Hoạt động như thế nào?
3. Vì sao sinh viên nên dùng?
4. Hướng dẫn sử dụng theo 5 bước
5. Những tính năng đáng dùng nhất khi học
6. Mẹo dùng hiệu quả hơn
7. Một vài lưu ý thật lòng
8. Câu hỏi thường gặp
9. Lời kết
10. Nguồn tham khảo

1. NotebookLM là gì?

NotebookLM là trợ lý nghiên cứu chạy bằng AI của Google, giúp bạn sắp xếp và khai thác chính những tài liệu mình tải lên. Từ năm 2026, Google đổi tên hiển thị của sản phẩm thành Gemini Notebook và chuyển trang chính sang notebook.google.com, nhưng cái tên NotebookLM vẫn được dùng rộng rãi.

Theo trang trợ giúp chính thức của Google, công cụ này cho phép bạn tải lên PDF, trang web, video YouTube, file âm thanh, Google Docs hay Google Slides, rồi trò chuyện với chúng và nhận câu trả lời có trích dẫn nội tuyến. Công cụ hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ, trong đó có tiếng Việt, và chỉ cần một tài khoản Google là dùng được.

2. Hoạt động như thế nào?

Hãy hình dung mỗi "notebook" là một chiếc cặp tài liệu của một môn học. Bạn bỏ vào đó giáo trình, slide, đề cương, bài báo. AI chỉ được phép đọc những thứ trong chiếc cặp ấy để trả lời bạn.

Đây là khác biệt lớn so với các chatbot thông thường. Nếu câu trả lời không nằm trong tài liệu, Google cho biết công cụ sẽ nói thẳng là không có thông tin, thay vì tự bịa ra. Mỗi câu trả lời cũng kèm số trích dẫn, bấm vào là nhảy thẳng tới đoạn gốc để bạn tự kiểm chứng.

3. Vì sao sinh viên nên dùng?

Tiết kiệm thời gian đọc. Thay vì lật 300 trang giáo trình tìm một định nghĩa, bạn hỏi thẳng và nhận câu trả lời kèm vị trí trang.

Giảm rủi ro AI nói sai. Vì câu trả lời bám vào tài liệu của trường và có trích dẫn, bạn dễ phát hiện chỗ nào đáng ngờ. Điều này quan trọng khi bạn viết tiểu luận hoặc đồ án và phải chịu trách nhiệm về nguồn.

Biến tài liệu khô khan thành dạng dễ học. Một bộ slide có thể trở thành sơ đồ tư duy, bộ thẻ ghi nhớ, bài trắc nghiệm hoặc một đoạn podcast để nghe trên đường đi học.

4. Hướng dẫn sử dụng theo 5 bước

1. Đăng nhập: mở notebook.google.com và đăng nhập bằng tài khoản Google cá nhân hoặc tài khoản trường cấp. Nếu dùng tài khoản trường mà không vào được, quản trị viên của trường cần bật quyền truy cập.
2. Tạo notebook mới: mỗi môn học một notebook riêng. Đặt tên rõ ràng, ví dụ "Cấu trúc dữ liệu – HK1".
3. Thêm nguồn: bấm Add sources rồi tải file lên, dán link web, chọn file từ Google Drive hoặc dán thẳng đoạn văn bản. Google cho biết công cụ nhận PDF, Word (.docx), .txt, Markdown, CSV, PowerPoint (.pptx), ePub, ảnh, file âm thanh, Google Docs, Google Slides (tối đa 100 slide), Google Sheets, link web và link YouTube công khai.
4. Đặt câu hỏi: gõ câu hỏi vào khung chat ở giữa. Hỏi càng cụ thể càng tốt. Khi notebook có nhiều nguồn, nên nhắc tên tài liệu trong câu hỏi để AI khoanh vùng đúng chỗ.
5. Tạo tài liệu ôn tập: mở khung Studio bên phải và chọn thứ bạn cần: bản tóm tắt dạng âm thanh, video tóm tắt, sơ đồ tư duy, thẻ ghi nhớ, bài trắc nghiệm, infographic hay slide.

5. Những tính năng đáng dùng nhất khi học

• Trích dẫn nội tuyến: mỗi ý trong câu trả lời đều có đường dẫn về đoạn gốc. Dùng để kiểm tra trước khi đưa vào tiểu luận.
• Sơ đồ tư duy (Mind Map): dựng nhanh cấu trúc một chương để nhìn ra mạch kiến thức trước khi học chi tiết.
• Thẻ ghi nhớ và trắc nghiệm: theo tài liệu của Google, bạn có thể chọn độ khó dễ – trung bình – khó, đánh dấu thẻ đã thuộc hoặc chưa thuộc, và công cụ nhớ tiến độ để lần sau học tiếp. Bộ thẻ còn tải về được dưới dạng file CSV.
• Audio Overview: biến tài liệu thành một đoạn trò chuyện kiểu podcast, hợp để nghe lại khi di chuyển.
• Tìm nguồn ngay trong ứng dụng: gõ một câu hỏi nghiên cứu vào ô tìm kiếm ở khung nguồn, công cụ sẽ gợi ý tài liệu từ web hoặc từ Google Drive của bạn để thêm vào notebook. Riêng chế độ Deep Research chỉ mở cho người dùng trên 18 tuổi.

Xem thêm: Giáo trình mới dành cho sinh viên CNTT và bộ tài liệu Ebook IT chia sẻ qua Google Drive để có sẵn nguồn nạp vào notebook.

6. Mẹo dùng hiệu quả hơn

• Mỗi môn một notebook: gom tất cả vào một chỗ sẽ khiến câu trả lời bị loãng và dễ lẫn kiến thức giữa các môn.
• Tắt bớt nguồn khi hỏi: trong khung Sources, chỉ chọn vài tài liệu liên quan tới câu hỏi để AI tập trung đúng phạm vi.
• Nhập tài liệu từ Google Drive: nguồn lấy từ Drive được đồng bộ tự động vài phút một lần, nên khi thầy cô sửa file, notebook của bạn cũng cập nhật theo. File tải lên từ máy thì phải xóa và tải lại thủ công.
• Hỏi theo định dạng: yêu cầu rõ "trả lời dạng bảng", "liệt kê 5 ý", "giải thích như cho người mới" sẽ cho kết quả dễ dùng hơn nhiều so với câu hỏi chung chung.
• Biến ghi chú thành nguồn: sau khi tạo một bản tóm tắt ưng ý, bạn có thể chuyển nó thành nguồn mới để hỏi sâu thêm ở vòng sau.

Đọc thêm nhiều bài hướng dẫn khác trong chuyên mục Bài viết hay của blog.

7. Một vài lưu ý thật lòng

Có giới hạn dung lượng. Google quy định mỗi nguồn tối đa 500.000 từ hoặc 200 MB với file tải lên, và tài khoản miễn phí được tối đa 50 nguồn trong một notebook (số liệu tra ngày 14/10/2026). Với một môn học bình thường thì con số này rất thoải mái.

Có giới hạn lượt dùng. Từ năm 2026 Google áp dụng hạn mức tính theo mức tiêu tốn tài nguyên: câu hỏi càng dài, tính năng càng nặng thì càng tốn. Hạn mức làm mới sau mỗi 5 giờ cho tới khi chạm trần theo tuần. Bản miễn phí dùng mức tiêu chuẩn, các gói trả phí được mức cao hơn.

Video YouTube không phải lúc nào cũng nạp được. Chỉ video công khai và có phụ đề mới dùng làm nguồn, và công cụ chỉ lấy phần lời thoại dạng văn bản chứ không xem hình.

AI vẫn có thể sai. Google nói rõ công cụ có thể mắc lỗi. Bám vào nguồn không có nghĩa là hiểu đúng nguồn, nên bạn vẫn phải bấm vào trích dẫn để đối chiếu, nhất là với công thức và định nghĩa.

Cẩn thận với tài liệu nhạy cảm và bản quyền. Google khuyên không tải lên tài liệu bạn không có quyền sử dụng. Dữ liệu của bạn không được dùng để huấn luyện mô hình trừ khi bạn chủ động gửi phản hồi, nhưng với đồ án chứa thông tin cá nhân hay dữ liệu doanh nghiệp, bạn vẫn nên hỏi lại giảng viên hoặc nơi thực tập trước khi tải lên.

[GHI CHÚ: Thanh bổ sung trải nghiệm thực tế, ví dụ đã dùng NotebookLM cho môn nào, nạp bao nhiêu tài liệu, tính năng nào thấy hữu ích nhất.]

8. Câu hỏi thường gặp

NotebookLM có miễn phí không?
Có. Bạn chỉ cần một tài khoản Google là dùng được bản miễn phí với mức sử dụng tiêu chuẩn. Các gói AI Plus, AI Pro, AI Ultra nâng hạn mức lên gấp 2, 4 lần trở lên.

NotebookLM có hiểu tiếng Việt không?
Có. Công cụ hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ, và tiếng Việt nằm trong danh sách ngôn ngữ được hỗ trợ khi nhập file âm thanh. Bạn có thể đổi ngôn ngữ hiển thị trong phần cài đặt tài khoản Google.

NotebookLM khác gì Gemini hay ChatGPT?
Gemini và ChatGPT trả lời dựa trên kiến thức chung rất rộng. NotebookLM chỉ trả lời dựa trên tài liệu bạn nạp vào và luôn kèm trích dẫn, nên phù hợp hơn khi học một môn cụ thể hay làm nghiên cứu.

Dùng NotebookLM viết tiểu luận có bị coi là gian lận không?
Tùy quy định của từng trường và từng giảng viên. An toàn nhất là dùng nó để đọc hiểu, tóm tắt và tra nguồn, còn phần lập luận và câu chữ thì bạn tự viết, đồng thời hỏi rõ quy định về việc sử dụng AI trong môn học.

Tài liệu tải lên có bị dùng để huấn luyện AI không?
Theo Google, dữ liệu của bạn không được dùng để huấn luyện mô hình trừ khi bạn gửi phản hồi; khi đó Google có thể xem lại toàn bộ ngữ cảnh của lần tương tác ấy.

9. Lời kết

NotebookLM cho sinh viên không phải công cụ học thay bạn, mà là cách rút ngắn quãng đường từ "một đống tài liệu" đến "hiểu được bài". Bạn vẫn phải chọn tài liệu tốt, vẫn phải kiểm tra trích dẫn, vẫn phải tự viết bài. Nhưng việc tóm tắt, hệ thống hóa và ôn tập sẽ nhanh hơn đáng kể. Hãy thử bắt đầu với đúng một môn, nạp giáo trình và slide của môn đó, rồi tự đánh giá xem nó giúp được bạn tới đâu.

Đọc thêm: Sổ tay sinh viên IT.

Nguồn tham khảo

1. Google. Learn about Gemini Notebook. https://support.google.com/gemininotebook/answer/16164461 (truy cập 14/10/2026).
2. Google. Add or discover new sources for your notebook. https://support.google.com/gemininotebook/answer/16215270 (truy cập 14/10/2026).
3. Google. Manage your Gemini Notebook usage limits. https://support.google.com/gemininotebook/answer/17670842 (truy cập 14/10/2026).
4. Google. Generate Flashcards or Quizzes in Gemini Notebook. https://support.google.com/gemininotebook/answer/16958963 (truy cập 14/10/2026).

Read More

Định hướng nghề nghiệp CNTT: Kỹ năng sống còn & cách chọn lĩnh vực hẹp đón đầu tương lai

Chào các bạn sinh viên! Gắn bó với bục giảng đại học và trực tiếp tham gia cố vấn cho nhiều doanh nghiệp công nghệ, tôi thường nhận được một câu hỏi đầy trăn trở: "Thầy ơi, học IT bây giờ có dễ xin việc không? Em nên học ngôn ngữ lập trình nào?". Thực tế, ngành Công nghệ thông tin (CNTT) chưa bao giờ hết "hot", nhưng luật chơi đã thay đổi. Các công ty không còn khát "thợ gõ code" bằng mọi giá, mà họ đang săn lùng những kỹ sư có tư duy giải quyết vấn đề và sở hữu chuyên môn sâu. Bài viết này sẽ là tấm bản đồ định hướng nghề nghiệp giúp các bạn trang bị những kỹ năng thiết yếu và chọn cho mình một "ngách" đi an toàn, bức phá trong kỷ nguyên công nghệ mới.

Mục Lục Bài Viết

• 1. Thực trạng ngành CNTT: Nhu cầu thực tế và "Ảo tưởng"
• 2. 4 Kỹ năng "sống còn" sinh viên CNTT bắt buộc phải có
• 3. Định hướng chọn lĩnh vực hẹp (Ngách) đáp ứng nhu cầu xã hội
• 4. Lời khuyên vàng từ giảng viên
• 5. Danh mục tài liệu tham khảo

1. Thực trạng ngành CNTT: Nhu cầu thực tế và "Ảo tưởng"

Nhiều bạn sinh viên mang tâm lý "học IT ra trường lương nghìn đô, việc làm trải thảm đỏ". Tuy nhiên, thị trường lao động hiện nay đang có sự phân hóa rõ rệt. Những làn sóng sa thải (layoff) từ các tập đoàn công nghệ lớn toàn cầu không chứng minh rằng ngành IT thoái trào, mà nó phản ánh sự tinh lọc nhân sự.

Thị trường thừa những lập trình viên trình độ cơ bản (Junior/Fresher) chỉ biết viết mã theo khuôn mẫu, nhưng lại cực kỳ thiếu hụt nhân sự chất lượng cao có khả năng thiết kế hệ thống, ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI), bảo mật dữ liệu, hay tối ưu hóa hạ tầng đám mây. Do đó, định hướng nghề nghiệp CNTT hiện nay không phải là "học bao nhiêu ngôn ngữ", mà là "bạn có thể giải quyết được bài toán nào cho doanh nghiệp".

2. 4 Kỹ năng "sống còn" sinh viên CNTT bắt buộc phải có

Trước khi quyết định theo đuổi một chuyên ngành hẹp, bạn phải xây dựng một móng nhà thật vững chắc. Dưới đây là 4 kỹ năng không thể thiếu:

• Nền tảng Khoa học máy tính (Computer Science Core): Đừng mải mê chạy theo các Framework (như ReactJS, Angular, Spring Boot) khi chưa hiểu sâu về Cấu trúc dữ liệu, Giải thuật, Mạng máy tính và Cơ sở dữ liệu. Framework sẽ lỗi thời sau 3-5 năm, nhưng thuật toán và tư duy logic thì tồn tại mãi mãi.
• Kỹ năng tự học và Đọc tài liệu (Self-learning & Research): Công nghệ cập nhật từng ngày. Nếu chỉ trông chờ vào giáo trình trên lớp, bạn sẽ bị tụt hậu ngay khi nhận bằng tốt nghiệp. Khả năng tự đọc tài liệu kỹ thuật (Documentations), tra cứu StackOverflow hay Github là kỹ năng sinh tồn.
• Tiếng Anh chuyên ngành: Gần như 100% các thư viện, tài liệu công nghệ mới nhất đều bằng tiếng Anh. Thành thạo tiếng Anh không chỉ giúp bạn học hỏi nhanh hơn mà còn mở ra cơ hội làm việc Remote cho các công ty nước ngoài với mức thu nhập vượt trội.
• Kỹ năng làm việc nhóm và Quản lý mã nguồn (Git): Ở môi trường doanh nghiệp, bạn không bao giờ code một mình. Biết sử dụng Git/Github để làm việc chung, biết viết tài liệu (Comments/Readme) dễ hiểu, và tuân thủ quy trình Agile/Scrum là điểm cộng cực lớn trong mắt nhà tuyển dụng.

3. Định hướng chọn lĩnh vực hẹp (Ngách) đáp ứng nhu cầu xã hội

Tầm nhìn trong 5-10 năm tới, thay vì trở thành một Fullstack Developer "mảng nào cũng biết nhưng không sâu", tôi khuyên các bạn nên chọn một lĩnh vực hẹp (niche) để trở thành chuyên gia. Dưới đây là 3 hướng đi được dự báo sẽ dẫn dắt thị trường:

a. Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học dữ liệu (Data Science)

Sự ra đời của ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã chứng minh AI không còn là khoa học viễn tưởng. Nhu cầu tuyển dụng Kỹ sư AI (AI Engineer) và Data Scientist đang tăng vọt. Sinh viên theo đuổi mảng này cần trang bị kiến thức vững về Toán thống kê, Đại số tuyến tính, ngôn ngữ Python, R và các thư viện học máy (Machine Learning) như TensorFlow, PyTorch. Lĩnh vực này đòi hỏi chất xám cao nhưng mức lương luôn nằm trong top đầu.

b. Điện toán đám mây (Cloud Computing) và DevOps

Hầu hết các doanh nghiệp truyền thống và Startup đều đang chuyển đổi hạ tầng lên "mây" (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure). Kỹ sư DevOps – những người đứng giữa việc phát triển phần mềm (Dev) và vận hành hệ thống (Ops) – đóng vai trò tự động hóa quy trình, đảm bảo hệ thống chạy ổn định và chịu tải tốt. Đây là "ngách" cực kỳ khan hiếm nhân lực giỏi tại Việt Nam hiện nay.

c. An toàn không gian mạng (Cybersecurity)

Khi dữ liệu trở thành "tài sản" quý giá nhất, thì các cuộc tấn công mạng cũng ngày càng tinh vi. Các ngân hàng, tổ chức tài chính và tập đoàn lớn sẵn sàng chi rất đậm để tuyển dụng các chuyên gia Bảo mật (Security Analyst, Pentester). Nếu bạn là người có tư duy tò mò, thích "bẻ khóa" và tìm lỗ hổng hệ thống, đây là một con đường phát triển rất bền vững.

4. Lời khuyên vàng từ giảng viên

Đừng đợi đến năm cuối mới làm hồ sơ thực tập. Hãy bắt tay vào làm các Dự án thực tế (Pet Projects) ngay từ năm 2 hoặc năm 3. Thay vì ghi vào CV là "Em đã học qua môn Web", hãy để đường link một trang web hoàn chỉnh do chính tay bạn xây dựng lên Github. Sản phẩm thực tế chính là minh chứng rõ ràng nhất cho năng lực của bạn.

Ngành CNTT là một cuộc thi marathon đường dài. Sự kiên trì, đam mê và thái độ sẵn sàng học hỏi những điều mới mẻ sẽ là chìa khóa đưa bạn chạm tới những đỉnh cao trong nghề nghiệp.

5. Danh mục tài liệu tham khảo và kiểm chứng thực tế

• Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) - Báo cáo Tương lai Việc làm 2023-2027: Khẳng định Chuyên gia AI & Machine Learning, Chuyên gia An toàn thông tin là những công việc có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất toàn cầu.
• TopDev - Báo cáo Thị trường IT Việt Nam 2023-2024: Ghi nhận tình trạng thiếu hụt trầm trọng kỹ sư Cloud/DevOps có kinh nghiệm, đồng thời nhấn mạnh kỹ năng Tiếng Anh là rào cản lớn khiến nhiều lập trình viên mất cơ hội thăng tiến.
• Github Octoverse Report: Báo cáo hằng năm về thói quen lập trình, chứng minh sự lên ngôi của các ngôn ngữ phục vụ Khoa học dữ liệu và vai trò cốt lõi của làm việc nhóm nguồn mở (Open Source).

Read More

Lạm dụng công cụ AI: sinh viên đang đánh mất điều gì?

Có một cảnh khá quen ở giảng đường: đề bài vừa hiện lên màn hình, cả lớp đã mở ChatGPT. Mười phút sau, bài nộp xong, chữ nghĩa trôi chảy, nhưng hỏi lại "vì sao em chọn cách này" thì không ai trả lời được. Việc lạm dụng công cụ AI đang trở thành thói quen mặc định của nhiều sinh viên, và cái giá phải trả không nằm ở điểm số trước mắt mà ở khả năng phản biện và tư duy độc lập về sau. Bài viết này nhìn lại những gì nghiên cứu đã đo được, rồi đưa ra vài cách dùng AI mà vẫn giữ được đầu óc của chính mình.

📑 Mục lục

1. AI đã thành thói quen học tập như thế nào?
2. Thế nào là lạm dụng công cụ AI?
3. Những hệ luỵ đã được nghiên cứu ghi nhận
4. Rủi ro riêng với sinh viên CNTT
5. Bảy lời khuyên để dùng AI mà không mất tư duy
6. Một vài lưu ý thật lòng
7. Câu hỏi thường gặp
8. Lời kết
9. Nguồn tham khảo

1. AI đã thành thói quen học tập như thế nào?

Khảo sát sinh viên đại học của Higher Education Policy Institute (HEPI) và Kortext năm 2026, thực hiện trên 1.054 sinh viên toàn thời gian tại Anh, cho thấy 95% sinh viên dùng AI theo ít nhất một hình thức và 94% dùng AI tạo sinh để hỗ trợ bài tập được chấm điểm. Đáng chú ý hơn là tỉ lệ dán thẳng văn bản do AI viết vào bài nộp: 3% năm 2024, 8% năm 2025 và 12% năm 2026 (HEPI, 2026).

Con số ở Việt Nam có thể khác, nhưng xu hướng thì khó mà khác: AI đi từ "công cụ lạ" thành mặc định chỉ trong ba năm. Vấn đề không phải là dùng hay không dùng, mà là dùng theo kiểu nào.

2. Thế nào là lạm dụng công cụ AI?

Dùng AI để giải thích một khái niệm khó, gợi ý dàn ý, kiểm tra lỗi chính tả hay dò ngữ pháp là chuyện bình thường. Lạm dụng là khi AI làm thay phần việc mà lẽ ra chính bạn phải làm để học được điều gì đó.

• Giao khoán toàn bộ: đưa đề bài vào, lấy đáp án ra, nộp mà không đọc kỹ.
• Không kiểm chứng: tin mọi con số, trích dẫn, tên tài liệu AI đưa ra mà không mở nguồn gốc.
• Bỏ qua giai đoạn vật lộn: gặp bài khó là hỏi AI ngay trong ba mươi giây đầu, trước khi kịp nghĩ.
• Dùng AI để tránh viết: trong khi viết chính là lúc ta phát hiện mình chưa hiểu điều gì.

Ranh giới nằm ở câu hỏi đơn giản: sau buổi học đó, bạn giỏi hơn hay chỉ là bài nộp đẹp hơn?

3. Những hệ luỵ đã được nghiên cứu ghi nhận

3.1. "Nợ nhận thức" tích luỹ dần

Nhóm nghiên cứu do Nataliya Kos'myna (MIT Media Lab) dẫn đầu cho 54 người viết luận trong nhiều phiên, chia thành ba nhóm: dùng ChatGPT, dùng công cụ tìm kiếm, và chỉ dùng đầu mình, đồng thời đo điện não đồ. Nhóm dùng mô hình ngôn ngữ có mức kết nối thần kinh thấp nhất, cảm giác sở hữu bài viết yếu nhất, và nhiều người không trích lại nổi câu trong chính bài vừa viết xong. Các tác giả gọi hiện tượng này là "nợ nhận thức" (cognitive debt): tiện lợi trước mắt, trả giá về sau (Kos'myna và cộng sự, 2025).

Một chi tiết trong nghiên cứu đáng để ý: nhóm viết bằng đầu mình trước rồi mới dùng AI ở phiên sau lại cho thấy mức hoạt động não cao hơn. Thứ tự sử dụng quan trọng không kém việc có dùng hay không.

3.2. Càng tin AI, càng ít phản biện

Nghiên cứu của Hao-Ping Lee và cộng sự (Carnegie Mellon University và Microsoft Research, công bố tại hội nghị CHI 2025) khảo sát 319 người làm việc tri thức với 936 tình huống dùng AI thực tế. Kết quả: càng tin tưởng vào AI thì nỗ lực tư duy phản biện càng giảm, trong khi càng tự tin vào năng lực bản thân thì càng phản biện nhiều hơn. Nhiều người thừa nhận họ không kiểm tra kết quả vì thiếu kiến thức chuyên môn để biết chỗ nào sai (Lee và cộng sự, 2025).

Đây là cái bẫy khó chịu nhất với sinh viên: bạn chỉ phát hiện được AI nói sai ở lĩnh vực bạn đã biết. Mà đi học thì phần lớn là lĩnh vực bạn chưa biết.

3.3. Thói quen "giảm tải nhận thức" ở người trẻ

Michael Gerlich (SBS Swiss Business School) khảo sát 666 người tại Anh và ghi nhận mối tương quan nghịch giữa tần suất dùng công cụ AI và điểm tư duy phản biện, với cơ chế trung gian là "giảm tải nhận thức" — thói quen đẩy việc suy nghĩ sang công cụ bên ngoài. Nhóm 17–25 tuổi phụ thuộc AI nhiều nhất và có điểm phản biện thấp nhất (Gerlich, 2025).

Cần nói rõ: đây là nghiên cứu tương quan, không chứng minh được quan hệ nhân quả. Nhưng tương quan đủ mạnh để bạn tự hỏi mình đang ở phía nào.

4. Rủi ro riêng với sinh viên CNTT

Dân IT hay nghĩ mình an toàn vì "code chạy là đúng". Thực tế ngược lại. Tổ chức METR đã làm một thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng với 16 lập trình viên giàu kinh nghiệm trên 246 nhiệm vụ thật trong chính kho mã nguồn mở của họ. Khi được phép dùng công cụ AI, họ hoàn thành công việc chậm hơn 19%, dù trước đó tự dự đoán sẽ nhanh hơn khoảng 24% (METR, 2025). Mẫu nhỏ và bối cảnh hẹp, nhưng thông điệp rõ: cảm giác "nhanh hơn" không đáng tin.

Với sinh viên, rủi ro còn nặng hơn một bậc. Code do AI sinh ra chạy được không có nghĩa là đúng về độ phức tạp, an toàn hay khả năng bảo trì. Nếu bạn chưa từng tự tay cài đặt một cấu trúc dữ liệu, bạn sẽ không nhận ra đoạn mã AI đưa ra đang là O(n²) ở chỗ lẽ ra phải là O(n log n). Nền tảng thuật toán vẫn là thứ phải tự mình xây; bạn có thể bắt đầu lại từ loạt bài như Thuật toán Đệ quy và một số bài toán Đệ quy cơ bản.

Một rủi ro nữa ít ai nói: phỏng vấn tuyển dụng. Vòng kỹ thuật thường yêu cầu giải thích lựa chọn thiết kế, không chỉ đưa ra lời giải. Bốn năm quen để AI nghĩ hộ sẽ lộ ra trong bốn mươi phút.

5. Bảy lời khuyên để dùng AI mà không mất tư duy

1. Nghĩ trước, hỏi sau: dành ít nhất 15–20 phút tự làm trước khi mở AI. Theo nghiên cứu của MIT, trình tự "tự làm trước, dùng AI sau" cho kết quả tốt hơn hẳn chiều ngược lại.
2. Dùng AI như gia sư, không phải thợ làm bài: thay vì "viết giúp tôi đoạn code này", hãy hỏi "gợi ý cho tôi ba hướng tiếp cận và điểm yếu của từng hướng".
3. Luôn kiểm chứng nguồn: mọi con số, trích dẫn, tên tài liệu đều phải mở ra xem. AI có thể tạo ra tài liệu tham khảo không tồn tại.
4. Bắt AI phản biện chính nó: hỏi "lập luận này sai ở đâu", "trường hợp nào thì cách làm này hỏng". Giữ cho mình ở vai người đánh giá.
5. Giữ vùng không AI: chọn vài môn trụ cột hoặc vài buổi mỗi tuần hoàn toàn không dùng AI, như cách giữ cơ bắp không teo.
6. Tự kiểm tra lại: sau khi hoàn thành bài, gấp màn hình lại và giải thích thành tiếng. Không nói trôi được tức là chưa hiểu.
7. Tôn trọng quy định của trường: mỗi môn có yêu cầu khác nhau về mức độ dùng AI. Hỏi giảng viên trước, đừng đoán.

Xem thêm: [ML 1] Tổng quan về Machine Learning — hiểu cơ chế hoạt động của mô hình cũng là một cách để bớt tin tưởng mù quáng vào kết quả của nó.

6. Một vài lưu ý thật lòng

Bài này không khuyên bạn tẩy chay AI. Tẩy chay cũng là một kiểu thiệt thòi, vì kỹ năng làm việc cùng AI đang trở thành yêu cầu tuyển dụng thật. Điều cần tránh là trạng thái trung gian tệ nhất: dùng nhiều nhưng không hiểu, nhanh nhưng không kiểm soát.

Cũng cần công bằng với các nghiên cứu được dẫn ở trên. Nghiên cứu của MIT có cỡ mẫu nhỏ và tại thời điểm công bố là bản tiền ấn phẩm; nghiên cứu của Gerlich là tương quan; khảo sát HEPI thực hiện tại Anh. Chúng là tín hiệu cảnh báo đáng tin, không phải phán quyết cuối cùng. Hãy đọc chúng với đúng tinh thần phản biện mà chúng đang nói tới.

7. Câu hỏi thường gặp

Dùng AI để học có bị coi là gian lận không?
Tuỳ quy định từng môn và từng trường. Dùng để hiểu bài, gợi ý hướng làm thường được chấp nhận; nộp nguyên văn sản phẩm do AI tạo thường không. Cách an toàn nhất là hỏi giảng viên và ghi rõ phần nào có hỗ trợ của AI.

Mình đã lỡ phụ thuộc AI vài học kỳ, còn cứu được không?
Được. Nghiên cứu của MIT cho thấy những người có nền tảng tư duy tốt khi bước vào tương tác với AI vẫn duy trì được mức hoạt động não cao. Hãy bắt đầu bằng việc tự làm trước, dùng AI sau, và chọn vài môn làm "vùng không AI".

AI có thể viết code tốt hơn sinh viên năm nhất, vậy học thuật toán để làm gì?
Để đánh giá được code đó. Người không phân biệt được lời giải đúng với lời giải trông có vẻ đúng sẽ không kiểm soát nổi công cụ, dù công cụ mạnh đến đâu.

Có cách nào biết mình đang lạm dụng không?
Thử một bài kiểm tra nhỏ: tắt mạng và làm lại bài tập tuần trước trong 30 phút. Nếu bạn không nhớ nổi mình đã làm gì, câu trả lời đã rõ.

8. Lời kết

Lạm dụng công cụ AI không gây hậu quả ngay trong một đêm, và đó chính là chỗ nguy hiểm: nó rút dần khả năng phản biện và tư duy độc lập theo kiểu không ai kịp nhận ra. Các nghiên cứu từ MIT, Carnegie Mellon, Microsoft Research và METR đều chỉ về cùng một hướng — phần suy nghĩ mà bạn giao cho máy là phần bạn không còn luyện nữa. Hãy giữ AI ở vai trợ lý: để nó gợi ý, còn quyết định và lập luận thì bạn giữ lại cho mình.

Đọc thêm: Giáo trình mới dành cho sinh viên CNTT.

Nguồn tham khảo

1. Kos'myna, N. và cộng sự. Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. MIT Media Lab, arXiv:2506.08872. https://arxiv.org/abs/2506.08872 (truy cập 07/10/2026).
2. Lee, H.-P. và cộng sự. The Impact of Generative AI on Critical Thinking. CHI '25, Yokohama. https://advait.org/files/lee_2025_ai_critical_thinking_survey.pdf (truy cập 07/10/2026).
3. Gerlich, M. AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies, 15(1), 6, 2025. https://doi.org/10.3390/soc15010006 (truy cập 07/10/2026).
4. HEPI & Kortext. Student Generative AI Survey 2026 (HEPI Report 199). https://www.hepi.ac.uk/reports/student-generative-ai-survey-2026/ (truy cập 07/10/2026).
5. METR. Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity. https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/ (truy cập 07/10/2026).

Read More

Giáo trình mới dành cho sinh viên CNTT

 Trong thời đại AI phát triển vượt bậc, việc sử dụng giáo trình để tự học ngày càng ít được quan tâm. Nhà vua Jordan Abdullah II bin Al-Hussein, trong bài phát buổi tại hội đồng liên hiệp quốc từng nói "sự tập trung, trú tâm là điều xa xỉ trong thời đại này...". Thực tế, việc sử dụng giáo trình chính thống mang lại nhiều lợi ích cho sinh viên. Một số lợi ích không thể phủ nhận mà các bạn sinh viên nên tận dụng, đặc biệt là sinh viên CNTT:

Thứ nhất, giáo trình là tài liệu được kiểm duyệt qua nhiều vòng của các nhà khoa học có uy tín, do đó, kiến thức được viết ra đảm bảo độ chính xác cao. Giáo trình được sử dụng như một nguồn trích dẫn uy tín khi trình bày bài tập lớn, tiểu luận. Thứ hai, khi làm việc với giáo trình, sinh viên sẽ tập trung vào các chủ đề cụ thể, không bị phân tán bởi các "thông tin nhiễu" từ mạng xã hội, từ quảng cáo mang đến. Thứ ba, khi mua giáo trình chúng ta đã đang góp phần phát triển nên học thuật chính thống, thúc đẩy sự sáng tạo của các nhà khoa học thông qua việc viết giáo trình. 
Dưới đây là một số cuốn giáo trình được xuất bản gần đây giúp sinh viên ngành CNTT có bộ tài liệu chuẩn để học tập và nghiên cứu. 
1. Giáo trình Cấu trúc dữ liệu và giải thuật (NXB: ĐH Sư Phạm Hà Nội)

 * Giới thiệu 

Cuốn sách được biên soạn làm giáo trình giảng dạy một môn học cơ sở trong chương trình đào tạo Cử nhân Sư phạm Tin học và Công nghệ thông tin. Cuốn sách được cấu trúc thành 9 chương với nội dung bao phủ hầu hết các kiến thức về cấu trúc dữ liệu và giải thuật. Mỗi chương bao gồm các phần: Lí thuyết, ví dụ minh họa và bài tập thực hành. Hệ thống ví dụ và bài tập trong giáo trình được phân tích đầy đủ và chi tiết để người đọc dễ dàng tiếp cận và thực hiện. Cuốn sách cũng là tài liệu tham khảo cho những bạn đọc muốn tìm hiểu về các vấn đề cơ bản trong lĩnh vực “Cấu trúc dữ liệu và giải thuật”

 * Ảnh bìa

 * Link mua: https://nxbdhsp.edu.vn/san-pham/giao-trinh-cau-truc-du-lieu-va-giai-thuat.1044

2. Giáo trình Lập trình trực quan với C# (NXB: ĐH Sư Phạm Hà Nội)

 * Giới thiệu 

Giáo trình Lập trình trực quan C# được biên soạn nhắm mục tiêu cung cấp một nền tảng kiến thức vững chắc và thực tiễn cho người học trong quá trình làm quen với phần mềm ngôn ngữ lập trình C#. Nội dung giáo trình bao gồm các khái niệm cơ bản về .NET, C#, lập trình đối tượng đến phát triển đồ hoạ với Windows Form, kết nối dữ liệu bằng ADO.NET và Entity Framework, xây dựng dịch vụ RESTful và cuối cùng là lập trình hiệu quả với các nguyên lí và công cụ hỗ trợ AI

 * Ảnh bìa

 * Link mua: https://nxbdhsp.edu.vn/san-pham/giao-trinh-lap-trinh-truc-quan-c.3890

3. Giáo trình Lâp trình Python (NXB: ĐH Sư Phạm Hà Nội)

 * Giới thiệu 

Nội dung cơ bản về sách: Giáo trình Lập trình Python được viết dành cho sinh viên Sư phạm Tin học, ngành Công nghệ thông tin và một số ngành khoa học tự nhiên. Đồng thời, đây cũng là tài liệu tham khảo hữu ích cho các giáo viên Tin học. Nội dung của giáo trình bao phủ hầu hết các kiến thức về lập trình với mức độ từ dễ đến khó và tăng dần qua các chương. Hệ thống bài tập và ví dụ trong giáo trình được phân tích đầy đủ và chi tiết để người học có thể tiếp cận dễ dàng và thực hiện.

 * Ảnh bìa

 * Link mua: https://nxbdhsp.edu.vn/san-pham/giao-trinh-lap-trinh-python.1045 

Qua những cuốn giáo trình này, hi vọng bạn có được nguồn tài liệu học tập hữu ích. 

Thanh Tran,

Read More

[Thuật toán đồ thị / code C++] Thuật toán Dijkstra tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị G

Thuật toán Dijkstra tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị G

Mô tả bài toán: cho đồ thị vô hướng G=(V,E) hãy xác định đường đi ngắn nhất từ đỉnh D tới đỉnh C của đồ thị G.

Ý tưởng thuật toán: sử dụng thuật toán Dijkstra.
+ Mô tả dữ liệu đầu vào và đầu ra của bài toán:
+ Dữ liệu vào: đồ thị đã liên thông và cho trong tập tin InputDijkstra.txt.
 - Dòng đầu ghi số n là số đỉnh của một đồ thị (0<n<100)
 - Dòng thứ hai lưu đỉnh D và đỉnh C.
 - Dòng i+2 (1 < i < n ) chứa n số A[i,1],A[i,2]…A[i,n] mỗi số cách nhau bởi một khoảng trắng.
Dữ liệu ra: xuất ra màn hình đường đi ngắn nhất từ đỉnh D đến C và giá trị đường đi ngắn nhẩt tìm được.

Ví dụ:

[Cài đặt bài toán - code C++]

#include <stdio.h>
#include <conio.h>
#include <iostream.h>
#include <values.h>
#define max 100

void Doc_File(int A[max][max], int &n, int &D, int &C) {
   FILE*f = fopen("InputDijkstra.txt","rb");
   fscanf(f,"%d%d%d",&n,&D,&C);
   cout<<"Ma Tran Lien Ket Tuong Ung.\n";
   cout<<D<<" "<<C<<endl;
   for(int i =0;i<n;i++) {
          for(int j =0;j<n;j++) {
              fscanf(f,"%d",&A[i][j]);
              cout<<A[i][j]<<" ";
   }
   cout<<endl;
  }
fclose(f);
D--; C--;
}

// thuat toan Dijkstra

void Dijkstra(int A[max][max], int n, int D, int C) {
  char DanhDau[max];
  int Nhan[max], Truoc[max], XP, min;
  for(int i=0; i<n; i++){
        Nhan[i] = MAXINT;
        DanhDau[i] = 0;
        Truoc[i] = D;
  }
  Nhan[D] = 0;
  DanhDau[D] = 1;
  XP = D;
  while(XP != C){
       for(int j=0; j<n; j++)
          if(A[XP][j]>0 && Nhan[j]>A[XP][j]+Nhan[XP] && DanhDau[j]==0) {
              Nhan[j] = A[XP][j]+Nhan[XP];
              Truoc[j] = XP;
          }
          min = MAXINT;
        for(j = 0; j<n; j++)
               if(min>Nhan[j]&& DanhDau[j]==0){
                      min = Nhan[j];
                      XP = j;
              }
        DanhDau[XP] = 1;
   }
    cout<<"Duong Di Ngan Nhat La:"<<Nhan[C]<<endl;
    cout<<C+1<<" <- "<<Truoc[C]+1;
    i = Truoc[C];
    while(i!=D){
          i = Truoc[i];
          cout<<" <- "<<i+1;
      }
}

void main() {
    int A[max][max],n,Dau,Cuoi;
    Doc_File(A,n,Dau,Cuoi);
    Dijkstra(A,n,Dau,Cuoi);
     getch();
}

* Có thể bạn quan tâm:

- Kiếm tiền online tại nhà

- Những cuốn sách mà các bạn không thể bỏ qua khi còn trẻ

- Khoá học tin học văn phòng tốt nhất

- Tài liệu CNTT miễn phí 

- Khoá học đồ hoạ online dành cho bạn

- Treo máy kiếm tiền với Honeygain

Chúc các bạn thành công!

 

Read More

[Java] Ví dụ về lớp trừu tượng và phương thức trừu tượng (abstract) - Tính tổng S [Lập trình hướng đối tượng - OOP]

Xây dựng Project theo mô hình kế thừa sau:

Trong đó: 
S1= 1+3+5+...+(2*n+1).
S2=1!+2!+3!+...+m!
S3=1!/x^1+2!/x^2+3!/x^3+...n!/x^n
(với x, n, m nhập vào từ bàn phím; thỏa mãn 1 <= x <= 3, 1 <= n <= 10, 1<= m <= 7.)

[NetBean]
1. Xây dựng Project như sau:

2. Code:
//-------------------------------------------
// class TinhS
//-------------------------------------------

package vd_abstract_140114;
public abstract class TinhS {
    float x;
    int n,m;
    String tenPT;
    // constructor
    public TinhS(){
        this.x=0; this.n=0; this.m=0;this.tenPT="";
    }
    // Tinh giai thua
    long GiaiThua(int n){
        long gt=1;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            gt*=i;
        return gt;
    }
    // Phuong thuc truu tuong (abstract)
    abstract float TinhS();
      
    // In ket qua
    void InKQ(){
        System.out.print("\n + "+tenPT+"= "+TinhS()+"\n");        
    }
    
}

//-------------------------------------------
// class S1
//-------------------------------------------

package vd_abstract_140114;
public class S1 extends TinhS{
    // constructor
    public S1(int n){
        this.n=n;
        this.tenPT="S1";
    }
    // Tinh S1
    float TinhS(){
        long s=0;
        for(int i=1;i<=2*n+1;i=i+2)
            s+=i;
        return s;
    }    
}

//-------------------------------------------
// class S2
//-------------------------------------------

package vd_abstract_140114;
public class S2 extends TinhS{
    // constructor
    public S2(int m){
        this.m=m;
        this.tenPT="S2";
    }
    // Tinh S1
    float TinhS(){
        long s=0;
        for(int i=1;i<=m;i++)
            s+=GiaiThua(i);
        return s;
    }    
}

//-------------------------------------------
// class S3
//-------------------------------------------

package vd_abstract_140114;

public class S3 extends TinhS{

    // constructor

    public S3(float x, int n){

        this.n=n;

        this.x=x;

        this.tenPT="S3";

    }

    // Tinh S1

    float TinhS(){

        float s=0,m=x;

        for(int i=1;i<=n;i++)

        {

            s+=(float)GiaiThua(i)/m;

            m*=x;

        }

        return s;

    }    

}

//-------------------------------------------
// class VD_abstract_140114

/*
 * http://www.laptrinhmaytinh.net
 */

package vd_abstract_140114;

import java.util.Scanner;

public class VD_abstract_140114 {
    public static void main(String[] args) {
       // Nhap x,n,m
        float x;
        int n,m;
        System.out.print("\n NHAP DU LIEU DAU VAO: ");
        Scanner inp=new Scanner(System.in);
        try{
           // nhap x
            do{
                System.out.print("\n + x= ");
                x=inp.nextFloat();
                if(x<1||x>3)
                   System.out.print("\n >> Nhap lai x! ");                            
            }while(x<1||x>3);
            // nhap n
           do{
                System.out.print("\n + n= ");
                n=inp.nextInt();
                if(n<1||n>10)
                   System.out.print("\n >> Nhap lai n! ");                            
            }while(n<1||n>10);
           // nhap m
           do{
                System.out.print("\n + m= ");
                m=inp.nextInt();
                if(m<1||m>7)
                   System.out.print("\n >> Nhap lai m! ");                            
            }while(m<1||m>7);
           System.out.print("\n KET QUA: ");
            // khai bao doi tuong
            S1 t=new S1(n);
            t.InKQ();
            S2 t1=new S2(m);
            t1.InKQ();
            S3 t2=new S3(x,n);
            t2.InKQ();
           
        }catch(Exception e){
        System.out.print("\n * Da co loi xay ra! Ma loi: "+e.toString());
    }           
  }
}

Một số tài liệu và khoá học bổ ích dành cho bạn: 

# Tài liệu: Lập trình hướng đối tượng JAVA core dành cho người mới bắt đầu học lập trình [Click để xem]

# Khoá học online: Lập trình Java trong 4 tuần [Click để xem]

Read More

[Java] Ví dụ về lớp trừu tượng và phương thức trừu tượng (abstract) - Tính điểm [Lập trình hướng đối tượng - OOP]

Xây dựng Project theo mô hình kế thừa sau:

Trong đó: Điểm tổng kết = trung bình cộng theo số tín chỉ của từng môn học.

[NetBean]
1. Xây dựng Project như sau:

2. Code:
//-------------------------------------------
// class SV
//-------------------------------------------

package vd_adstract_130114;
abstract class SV {
    String hoTen, diaChi,he;
    int namSinh;
    // phuong thuc khoi tao
    public SV(String hoTen, String diaChi,String he,int namSinh){
        this.hoTen=hoTen;
        this.diaChi=diaChi;
        this.he=he;
        this.namSinh=namSinh;
    }
    // Tinh diem
    abstract float TinhDiem();
    // diem chu
    char DiemChu(){
        float diem=TinhDiem();
        char dchu;
        if(diem<4)
            dchu='F';
        else if(diem<5.5)
            dchu='D';
        else if(diem<7)
            dchu='C';
        else if(diem<8.5)
            dchu='B';
        else dchu='A';
        
        return dchu;
    }
    // in ket qua
    void InKQ(){
        System.out.print("\n\n IN KET QUA SINH VIEN "+he);
        System.out.print("\n + Ho ten: "+hoTen);
        System.out.print("\n + Dia chi: "+diaChi);
        System.out.print("\n + Nam sinh: "+namSinh);
        System.out.print("\n + Diem tong ket: "+TinhDiem());
        System.out.println("\n + Diem chu: "+DiemChu());        
    }

}

//-------------------------------------------
// class SVCD
//-------------------------------------------

package vd_adstract_130114;
class SVCD extends SV{
    float dTA,dToan,dLT,dCSDL;
    // khoi tao
    public SVCD(String hoTen, String diaChi,String he,int namSinh,float dTA, float dToan,float dLT,float dCSDL){
        super(hoTen,diaChi,he,namSinh);
        this.dCSDL=dCSDL;
        this.dLT=dLT;
        this.dTA=dTA;
        this.dToan=dToan;
    }
    // Tinh diem
    float TinhDiem(){
        return (dTA*2+dToan*2+dLT*3+dCSDL*2)/10;
    }

}

//-------------------------------------------
// class SVDH
//-------------------------------------------

package vd_adstract_130114;

public class SVDH extends SV {
    float dTA,dToan,dLT,dCSDL,dTTNT;
    // khoi tao
    public SVDH(String hoTen, String diaChi,String he,int namSinh,float dTA, float dToan,float dLT,float dCSDL,float dTTNT){
        super(hoTen,diaChi,he,namSinh);
        this.dCSDL=dCSDL;
        this.dLT=dLT;
        this.dTA=dTA;
        this.dToan=dToan;
    }
    // Tinh diem
    float TinhDiem(){
        return (dTA*2+dToan*2+dLT*3+dCSDL*2+dTTNT*2)/12;
    }

}

//-------------------------------------------
// class Main

/*
 * http://www.laptrinhmaytinh.net
 */

package vd_adstract_130114;

public class VD_adstract_130114 {

    public static void main(String[] args) {
        // khai bao doi tuong SVCD
        SVCD t=new SVCD("Nguyen Van A","DH Thanh Do","CAO DANG",1994,6,7,8,9);
        t.InKQ();
        // khai bao doi tuong SVDH
        SVDH t1=new SVDH("Nguyen Van B","DH Thanh Do","DAI HOC",1994,8,7,7,8,9);
        t1.InKQ();
        
    }    

}

Một số tài liệu và khoá học bổ ích dành cho bạn: 

# Tài liệu: Lập trình hướng đối tượng JAVA core dành cho người mới bắt đầu học lập trình [Click để xem]

# Khoá học online: Lập trình Java trong 4 tuần [Click để xem]

* Có thể bản quan tâm: [MMO] Hướng Dẫn *Kiếm Tiền Tự Động* Với Các Ứng Dụng Treo Máy *CỰC KỲ ĐƠN GIẢN VÀ HIỆU QUẢ*

Read More

[Lập trình hướng đối tượng với Java] Ví dụ lớp trừu tượng (abstract class) [290916]

[Lập trình hướng đối tượng với Java] Ví dụ lớp trừu tượng (abstract class) [290916]
Xây dựng các class:
- Class NV (abstract)
 + Thuộc tính: Họ tên, địa chỉ, năm sinh, hệ số lương
 + Phương thức: Khởi tạo, nhập, tính lương (abstract), in thông tin
- Class LapTrinhVien kế thừa NV, bổ sung thêm
 + Thuộc tính: Số năm công tác
 + Phương thức: Tính lương
Trong đó: lương = hệ số lương * LCB + thưởng
(thưởng = 1,5 LCB nếu số năm công tác >10; ngược lại, thưởng = 1,0 LCB)

* Yêu cầu:
Nhập và in ra thông tin 01 nhân viên là lập trình viên
(họ tên, địa chỉ, năm sinh, lương)

------
Xây dựng Project như hình vẽ:

Code Java:

+ class NV

package vidu_loptruutuong_290916;
import java.util.Scanner;
public abstract class NV {
    // thuoc tinh
    final float LCB=1050000;
    String hoTen, diaChi;
    int namSinh;
    float heSoLuong;
 
    // Phuong thuc khoi tao
    public NV(String hoTen, String diaChi, int namSinh, float heSoLuong){
        this.hoTen=hoTen;
        this.diaChi=diaChi;
        this.namSinh=namSinh;
        this.heSoLuong=heSoLuong;
    }
 
    // Phuong thuc nhap thong tin
    public void NhapTT(){
        Scanner inp=new Scanner(System.in);
        System.out.println("\n * Nhap thong tin nhan vien: ");
        System.out.print("\n + Ho ten: ");
        hoTen=inp.nextLine();
        System.out.print("\n + Dia chi: ");
        diaChi=inp.nextLine();
        System.out.print("\n + Nam sinh: ");
        namSinh=inp.nextInt();
        System.out.print("\n + He so luong: ");
        heSoLuong=inp.nextFloat();
    }
 
    // Phuong thuc tinh luong (abstract)
    public abstract float TinhLuong();
 
    // In thong tin
    public void InTT(){
        System.out.print("\n * In thong tin nhan vien: ");
        System.out.print("\n + Ho ten: "+hoTen);
        System.out.print("\n + Dia chi: "+diaChi);
        System.out.print("\n + Nam sinh: "+namSinh);
        System.out.print("\n + He so luong: "+heSoLuong);
        System.out.print("\n + Luong thang: "+TinhLuong());
     
    }
}

+ class LapTrinhVien

package vidu_loptruutuong_290916;
import java.util.Scanner;
public class LapTrinhVien extends NV{
    // thuoc tinh
    int soNamCT;
 
    // phuong thuc khoi tao
    public LapTrinhVien(String hoTen, String diaChi, int namSinh, float heSoLuong,int soNamCT){
        super(hoTen, diaChi, namSinh, heSoLuong);
        this.soNamCT=soNamCT;
    }
 
    // phuong thuc nhap thong tin
    public void NhapTT(){
        super.NhapTT();
        Scanner inp=new Scanner(System.in);
        System.out.print("\n + So nam cont tac: ");
        soNamCT=inp.nextInt();
    }
 
    // phuong thuc tinh luong
    public float TinhLuong(){
        float thuong;
        if(soNamCT>10)
            thuong=(float)1.5*LCB;
        else thuong=LCB;
        return (heSoLuong*LCB+thuong);
    }
}

+ class ViDu_LopTruuTuong_290916

package vidu_loptruutuong_290916;

public class ViDu_LopTruuTuong_290916 {
    public static void main(String[] args) {
        // Khai bao doi tuong Lap trinh vien
        LapTrinhVien bill =new LapTrinhVien("","",1,1,1);
        bill.NhapTT();
        bill.InTT();
    }
 
}

Một số tài liệu và khoá học bổ ích dành cho bạn: 

# Tài liệu: Lập trình hướng đối tượng JAVA core dành cho người mới bắt đầu học lập trình [Click để xem]

# Khoá học online: Lập trình Java trong 4 tuần [Click để xem] 

----------

* Có thể bản quan tâm: [MMO] Hướng Dẫn *Kiếm Tiền Tự Động* Với Các Ứng Dụng Treo Máy *CỰC KỲ ĐƠN GIẢN VÀ HIỆU QUẢ*

Read More

[Lập trình Hướng đối tượng với Java] Khai báo lớp (class) và đối tượng (object) [Ví dụ 210916]

[Lập trình Hướng đối tượng với Java] Khai báo lớp (class) và đối tượng (object) [Ví dụ 210916]

Sử dụng ngôn ngữ lập trình Java xây dựng Project BaiThi2 với các class sau:
- Class HinhHoc:
+ Thuộc tính: Tên hình
+ Phương thức: Khởi tạo, nhập thông tin (tên hình và số cạnh)
- Class HinhTron (hình tròn), kế thừa lớp HinhHoc, bổ sung thêm các thuộc tính và phương thức:
+ Thuộc tính: r (bán kính)
+ Phương thức: Nhập thông tin (kế thừa từ lớp HinhHoc; bố sung thêm nhập r), tính chu vi, tính diện tích, in kết quả.

* Lưu ý: 

Tạo project: KhaiBaoClass_Object.

Code:

package baithi2;

import java.util.Scanner;

// class HinhHoc

class HinhHoc{

    // thuoc tinh

    String tenHinh;

    // khoi tao

    public HinhHoc(String tenHinh){

        this.tenHinh=tenHinh;

    }

    // nhap thong tin

    void NhapTT(){

        Scanner inp=new Scanner(System.in);

        System.out.print("\n Nhap ten hinh: ");

        tenHinh=inp.nextLine();

    }

}

// class HinhTamGiac

class HinhTron extends HinhHoc{

    // thuoc tinh

    float r;

    // khoi tao

    public HinhTron(String tenHinh,float r){

        super(tenHinh);

        this.r=r;       

    }

    // Nhap thong tin

    void NhapTT(){

        super.NhapTT();

        Scanner inp=new Scanner(System.in);

        System.out.print("\n Nhap ban kinh: ");

        do{       

        System.out.print("\n + r: ");

        r=inp.nextFloat();

        if (r<=0)

            System.out.print("\n => Nhap lai ban kinh duong tron! ");

        }while(r<=0);

    }

    // Tinh chu vi

    float ChuVi(){

        return (float)(2*Math.PI*r);

    }

    // tinh dien tich

    float DienTich(){

        return (float)Math.PI*r*r;

    }

----------

Cùng bạn tự học CNTT - tailieucntt.org

    // In ket qua

    void InKQ(){

        System.out.print("\n In ket qua: ");

        System.out.print("\n + Ten hinh: "+tenHinh);

        System.out.print("\n + Chu vi: "+ChuVi());

        System.out.print("\n + Dien tich : "+DienTich());               

    }

}

// class chính

public class BaiThi2 {  

    public static void main(String[] args) {

        // khai bao doi tuong

        HinhTron tr=new HinhTron("",1);

        tr.NhapTT();

        tr.InKQ();

    }

   

}

Một số tài liệu và khoá học bổ ích dành cho bạn: 

# Tài liệu: Lập trình hướng đối tượng JAVA core dành cho người mới bắt đầu học lập trình [Click để xem]

# Khoá học online: Lập trình Java trong 4 tuần [Click để xem]

* Có thể bản quan tâm: [MMO] Hướng Dẫn *Kiếm Tiền Tự Động* Với Các Ứng Dụng Treo Máy *CỰC KỲ ĐƠN GIẢN VÀ HIỆU QUẢ*

Read More