Sáng thứ Sáu, ngày 3 tháng 7 năm 2026, tại Phòng Hội thảo Quốc tế A1001 — Tầng 10 Nhà A, Trường Đại học Ngoại thương Hà Nội, CEO iruKa Edu — ông Vũ Ngọc Đào — đã tham dự Toạ đàm Khoa học "Khoa học Dữ liệu cho Đổi mới Sáng tạo trong Kinh tế và Kinh doanh: Xu hướng, Công nghệ và Ứng dụng thực tiễn" do Khoa Công nghệ và Khoa học Dữ liệu tổ chức, với sự hiện diện của các nhà khoa học hàng đầu đến từ ba châu lục.
Một toạ đàm học thuật cấp cao — nơi nghiên cứu và ứng dụng giao thoa
Trong bối cảnh Khoa học Dữ liệu (Data Science) và Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang trở thành động lực cốt lõi của đổi mới sáng tạo trong kinh tế và kinh doanh, Toạ đàm được thiết kế như một diễn đàn đa chiều — nơi các báo cáo học thuật đến từ nhiều đại học nghiên cứu hàng đầu được đặt cạnh những chia sẻ từ giới doanh nghiệp thực tiễn.
Cấu trúc bốn báo cáo học thuật của Toạ đàm phản ánh ba trục nghiên cứu quan trọng nhất trong Khoa học Dữ liệu hiện nay: (i) tạo giá trị kinh tế từ dữ liệu, (ii) đào tạo nhân lực Data Science theo mô hình thực chiến, và (iii) các mô hình sinh mới trong AI cùng ứng dụng phân tích chuyển dịch kinh tế bằng hình học dữ liệu.
Bốn báo cáo học thuật đại diện ba trục nghiên cứu
- Prof. Van-Hau Trieu — Deakin Business School (Úc)
“Generating value from data: Unlocking Data Potential through Monetisation and Technology” — báo cáo mở đầu của Prof. Van-Hau Trieu, Discipline Group Chair của bộ môn Information Systems & Business Analytics tại Deakin Business School (Úc), đặt ra vấn đề trung tâm: làm thế nào để doanh nghiệp chuyển hoá dữ liệu thô thành giá trị kinh tế đo lường được thông qua monetisation và các nền tảng công nghệ hiện đại.
- TS. Lê Duy Dũng — VinUni
“Đào tạo nhân lực Data Science và AI theo mô hình thực chiến: Từ giảng đường đến doanh nghiệp” — TS. Lê Duy Dũng, Giám đốc Chương trình Khoa học Dữ liệu và Giám đốc Chương trình AI thực chiến của VinUni, chia sẻ cách kiến tạo cầu nối giữa lý thuyết học thuật và yêu cầu thực tế của doanh nghiệp — một chủ đề đặc biệt phù hợp với các dự án EdTech ứng dụng AI như iruKa Edu.
- Do Hoang Khoi Nguyen & Prof. Thai Tra My — University of Florida (Mỹ)
“Hephaestus: Mixture Generative Modeling with Energy Guidance for Large-scale QoS Degradation” — nghiên cứu của NCS. Đỗ Hoàng Khôi Nguyễn và Prof. Thai Tra My tại University of Florida đóng góp một mô hình sinh (generative model) mới sử dụng dẫn hướng năng lượng (energy guidance) để xử lý suy giảm chất lượng dịch vụ ở quy mô lớn — một trong những vấn đề then chốt của hệ thống AI hiện đại.
- TS. Phùng Duy Quang — Đại học Ngoại thương (Cố vấn Cấp cao iruKa Edu)
Báo cáo “Quan sát chuyển dịch hệ biến kinh tế thông qua biểu diễn hình học dữ liệu và khoảng cách đa tạp: Trường hợp dữ liệu kinh tế Việt Nam” của TS. Phùng Duy Quang — Trưởng Bộ môn Toán, Khoa Công nghệ và Khoa học Dữ liệu, Trường Đại học Ngoại thương — sử dụng phương pháp hình học vi phân (differential geometry) và khoảng cách trên đa tạp (manifold distance) để phân tích quá trình chuyển dịch cấu trúc của hệ biến kinh tế Việt Nam. Đây là một hướng nghiên cứu tinh vi, kết nối chặt chẽ giữa Toán học ứng dụng và phân tích dữ liệu kinh tế thực nghiệm.
Điều đặc biệt: TS. Phùng Duy Quang không chỉ là diễn giả của Toạ đàm mà còn chính là Cố vấn Cấp cao về Khoa học Dữ liệu & Trí tuệ Nhân tạo cho iruKa Edu. Sự hiện diện của ông tại Toạ đàm phản ánh mối liên kết sâu sắc giữa iruKa và giới nghiên cứu học thuật đầu ngành.— iruKa Edu — Định hướng học thuật là nền tảng của sản phẩm
iruKa Edu tại Toạ đàm — điểm gặp gỡ nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn
Sự hiện diện của CEO Vũ Ngọc Đào tại Toạ đàm không đơn thuần là một cuộc tham dự sự kiện. Đó là một tuyên ngôn định vị rõ ràng: iruKa Edu không phải một startup dừng lại ở việc áp dụng công nghệ AI có sẵn, mà là một dự án EdTech chủ động đối thoại và kết nối với giới nghiên cứu học thuật — để định hướng sản phẩm luôn được đặt trên nền tảng khoa học nghiêm túc.
Trong các phần thảo luận và trao đổi bên lề, CEO iruKa Edu đã chia sẻ định hướng của nền tảng: ứng dụng AI cá nhân hoá lộ trình học cho trẻ mầm non 3–6 tuổi tại Việt Nam, sử dụng dữ liệu hành vi học tập thật của từng bé để tạo ra bản đồ năng lực đa trục (multi-axis learner metrics), từ đó sinh ra gợi ý bài học và mini-game phù hợp với năng lực, sở thích và tính cách của mỗi trẻ.
Cách tiếp cận này của iruKa trùng khớp với những hướng nghiên cứu đang được trình bày tại Toạ đàm: từ Data Monetisation (Deakin), mô hình đào tạo Data Science thực chiến (VinUni), đến việc dùng hình học dữ liệu để mô tả chuyển dịch phức tạp (ĐH Ngoại thương). Một sản phẩm EdTech đứng vững lâu dài không chỉ cần công nghệ tốt — mà cần một khung tư duy khoa học chặt chẽ.
Kết nối học thuật — nền tảng dài hạn của iruKa Edu
Trong hành trình kiến tạo một nền tảng giáo dục sớm ứng dụng AI cá nhân hoá, iruKa Edu xác định ba trụ cột nền tảng: (1) công nghệ AI tiên tiến, (2) chuẩn sư phạm mầm non Việt Nam, và (3) đối thoại thường xuyên với giới nghiên cứu học thuật — để mỗi quyết định thiết kế sản phẩm đều được kiểm chứng bằng bằng chứng khoa học, không phải cảm tính.
Đối tác học thuật hiện tại: TS. Phùng Duy Quang (Data Science & AI, ĐH Ngoại thương) — Cố vấn Cấp cao iruKa Edu.
Đối tác sư phạm: Ths. Nguyễn Phương Anh (Giáo dục học, giáo viên tiểu học kỳ cựu Hà Nội) — Quản lý Chất lượng Nội dung Giáo dục iruKa Edu.
Hệ sinh thái hạ tầng AI: Google Gemini API, Amazon Bedrock, Microsoft Azure, Oracle Cloud — đều đã cam kết đồng hành với iruKa.
Nhìn về phía trước
Toạ đàm ngày 3/7/2026 khép lại nhưng những kết nối mở ra vẫn tiếp tục. iruKa Edu sẽ tiếp tục hiện diện tại các diễn đàn học thuật trong nước và quốc tế — vừa để lắng nghe những tiến bộ mới nhất của Data Science và AI, vừa để chia sẻ trải nghiệm ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực giáo dục sớm.
Với iruKa, mỗi lần bước vào một hội thảo học thuật là một lần kiểm tra lại định hướng, làm sắc bén thêm phương pháp, và tự nhắc mình rằng: để phục vụ một cách trọn vẹn cho hàng triệu đứa trẻ Việt Nam, chúng tôi phải liên tục học hỏi từ những người giỏi nhất. 🐬💙