Đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống dịch tự động Hán Nôm sang chữ Quốc ngữ giai đoạn 2” (của PGS.TS Đinh Điền, Giám đốc Trung tâm Ngôn ngữ học Tính toán – Trường ĐH Khoa học tự nhiên, ĐH Quốc gia TP.HCM và các cộng sự) vừa được Hội đồng tư vấn nghiệm thu của Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM đánh giá hoàn thành xuất sắc. Công trình giúp mở rộng khả năng tiếp cận kho tri thức Hán Nôm không chỉ cho giới nghiên cứu mà cả cộng đồng.
Trao đổi với Báo điện tử Tuổi Trẻ, PGS.TS Đinh Điền cho biết chữ Nôm được người Việt sáng tạo từ khoảng thế kỷ X dựa trên chữ Hán và được sử dụng suốt hơn một thiên niên kỷ.
Kho tàng văn học, lịch sử, địa lý, y học dân tộc và nhiều lĩnh vực khác đều được ghi chép bằng hệ thống văn tự này.
Tuy nhiên, hiện nay rất ít người còn có thể đọc hiểu Hán Nôm, trong khi các hệ thống AI phổ biến trên thế giới như ChatGPT, Gemini hay DeepSeek chỉ xử lý được chữ Hán hiện đại, chưa thể hiểu được chữ Nôm.
Theo thống kê của Hội Bảo tồn di sản Hán Nôm, hơn 90% tư liệu Hán Nôm hiện nay chưa được dịch sang chữ Quốc ngữ.
Hàng triệu trang sắc phong, châu bản, gia phả, địa bạ, văn bia, thư tịch cổ, hoành phi, câu đối hay các bài thuốc dân gian vẫn chủ yếu tồn tại dưới dạng ảnh hoặc bản số hóa, trong khi số người có khả năng đọc hiểu Hán Nôm ngày càng ít.
“Vì vậy, nếu không sớm ứng dụng công nghệ để nhận dạng và chuyển đổi các văn bản cổ, nhiều tư liệu quý sẽ bị mai một bởi thời gian.
Mục tiêu của chúng tôi là xây dựng một hệ thống có thể giúp mọi người tiếp cận, tra cứu và hiểu được nội dung các văn bản Hán Nôm một cách thuận tiện, miễn phí.
Ở giai đoạn 1, nhóm nghiên cứu chỉ xử lý được văn bản dạng chữ, giai đoạn 2 đã có thể nhận dạng các văn bản dưới dạng ảnh – vốn chiếm gần như toàn bộ nguồn tư liệu Hán Nôm hiện nay.
Điểm đột phá của giai đoạn 2 là giải quyết bài toán nhận dạng ký tự quang học (OCR) cho tài liệu Hán Nôm” – PGS.TS Đinh Điền thông tin.
Trên nền tảng dữ liệu và các mô hình AI được xây dựng, nhóm nghiên cứu do PGS.TS Đinh Điền dẫn dắt đã phát triển hệ sinh thái Kim Hán Nôm, hoạt động trên nền tảng web, Android và iOS.
Hệ thống không chỉ nhận dạng, chuyển tự và hỗ trợ dịch văn bản Hán Nôm mà còn cung cấp các giao diện kết nối (API), cho phép các cơ quan, doanh nghiệp, cá nhân tích hợp những tính năng này vào các ứng dụng khác.
Đối với các hình ảnh ngoại cảnh như hoành phi, câu đối tại đền chùa hay di tích, hệ thống còn có khả năng hiển thị trực tiếp phần chữ Quốc ngữ trên nền ảnh gốc, giúp người dùng dễ dàng đối chiếu nội dung.
Theo PGS.TS. Đinh Điền, độ chính xác của hệ thống phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào.
Với văn bản dạng chữ thuộc các lĩnh vực phổ biến như văn học, lịch sử hay địa lý, độ chính xác của phần chuyển tự đạt trên 99%.
Những trường hợp văn bia quá mờ, chữ viết tay hoặc các kiểu chữ đặc biệt vẫn cần đến kinh nghiệm và tri thức của các chuyên gia Hán Nôm để hiệu đính.
“Không chỉ phục vụ giới nghiên cứu, hệ thống còn hướng đến cộng đồng. Người dân có thể sử dụng điện thoại để chụp ảnh hoành phi, câu đối, sắc phong, gia phả, khế ước hay các văn bản cổ do gia đình lưu giữ, sau đó để hệ thống tự động nhận dạng và chuyển sang chữ Quốc ngữ. Nhờ đó, những tư liệu vốn khó tiếp cận có thể được hiểu và khai thác dễ dàng hơn” – PGS.TS Đinh Điền chia sẻ.
Ngoài ra, nhóm nghiên cứu còn xây dựng kho dữ liệu Hán Nôm lớn nhất từ trước đến nay tại Việt Nam với 200.000 ảnh trang văn bản Hán Nôm, 200.000 ảnh được gán nhãn phục vụ huấn luyện OCR, 750.000 cặp câu song ngữ Hán Nôm – Quốc ngữ và hơn 1 triệu câu đơn ngữ Hán Nôm, tương đương khoảng 16 triệu ký tự.
“Hầu hết dữ liệu ban đầu đều ở dạng thô nên nhóm phải xây dựng quy trình chuẩn hóa, gán nhãn và kiểm tra chéo bằng cả AI lẫn chuyên gia để đảm bảo chất lượng dữ liệu huấn luyện” – nhóm nghiên cứu cho biết.
Tại buổi nghiệm thu đề tài, các chuyên gia kỳ vọng hệ thống sẽ trở thành công cụ hỗ trợ hiệu quả cho các trường đại học, thư viện, bảo tàng, trung tâm lưu trữ và các đơn vị bảo tồn di sản trong việc nhận dạng, phân loại, tra cứu và tóm tắt tư liệu Hán Nôm.
Xa hơn, công nghệ này còn có thể mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới trong các lĩnh vực như lịch sử, địa lý, y học cổ truyền, chủ quyền biển đảo,…
Ít ai biết ý tưởng về công trình này đã được PGS.TS Đinh Điền ấp ủ từ hơn hai thập niên trước. Khi tham gia biên soạn và phát triển các bộ từ điển Anh – Việt, Việt – Anh trên Kim Từ Điển – một trong những từ điển điện tử tiên phong của Việt Nam, ông đã nghĩ đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để “đọc” và dịch tư liệu Hán Nôm sang chữ Quốc ngữ.
“Kho tàng Hán Nôm lưu giữ lịch sử, văn hóa và tri thức của dân tộc qua hàng nghìn năm, nhưng phần lớn vẫn nằm ngoài khả năng tiếp cận của số đông”, PGS.TS Đinh Điền chia sẻ.
Chính trăn trở đó đã trở thành động lực để ông và các cộng sự theo đuổi đề tài trong suốt nhiều năm.
Tuy nhiên, do hạn chế về dữ liệu, sự phát triển của công nghệ AI ở từng giai đoạn, ý tưởng chỉ có thể từng bước hiện thực hóa và đến nay mới hoàn thành sau hơn 20 năm.
“Việc nhận dạng và chuyển tự mới chỉ là bước khởi đầu. Sau khi hoàn thành giai đoạn 2, nhóm nghiên cứu đang triển khai giai đoạn 3 với mục tiêu khó nhất: dịch nghĩa văn bản Hán. Để làm được điều này, AI không chỉ phải hiểu ngôn ngữ mà còn cần tích hợp tri thức về lịch sử, văn hóa, tôn giáo cùng nhiều lĩnh vực chuyên ngành khác.
Song song đó, nhóm sẽ tiếp tục mở rộng kho dữ liệu theo từng lĩnh vực như lịch sử, tôn giáo, y học cổ truyền, văn bia và sắc phong để xây dựng các mô hình AI chuyên sâu” – PGS.TS Đinh Điền cho biết.
Bạn đọc có thể trải nghiệm hệ thống dịch tự động Hán Nôm sang chữ Quốc ngữ tại: https://tools.clc.hcmus.edu.vn/.
Sáng 1.7, Sở GD-ĐT thành phố Đà Nẵng công bố kết quả kỳ thi tốt nghiệp THPT năm 2026 và thống kê phổ điểm các môn thi.
Theo thống kê của Sở GD-ĐT thành phố Đà Nẵng, môn toán ghi nhận nhiều điểm tuyệt đối nhất với 131 bài thi đạt 10 điểm, chiếm 0,4% tổng số bài thi. Có 5.948 thí sinh đạt từ 8 điểm trở lên (17%) và 21.713 thí sinh đạt từ 5 điểm trở lên (62,1%).
Môn lịch sử có 54 bài thi đạt điểm 10, đứng thứ hai về số lượng điểm tuyệt đối. Tiếp đến là hóa học với 14 điểm 10, vật lý có 6 điểm 10, tiếng Anh có 5 điểm 10, tin học có 3 điểm 10, tiếng Pháp có 2 điểm 10; các môn công nghệ công nghiệp, giáo dục kinh tế và pháp luật, tiếng Nhật đạt 1 điểm 10.
Đối với môn ngữ văn, không có bài thi đạt điểm 10. Điểm cao nhất là 9,5 với 2 thí sinh đến từ Trường THPT chuyên Nguyễn Bỉnh Khiêm và Trường THPT Nguyễn Văn Cừ.
Ở các môn còn lại, sinh học có điểm cao nhất 9,75 với 22 thí sinh; địa lý có 6 thí sinh đạt 9,75; công nghệ nông nghiệp có 1 thí sinh đạt 10 điểm; công nghệ công nghiệp có 1 thí sinh đạt 10 điểm; tiếng Đức có điểm cao nhất là 8,25.
Theo phổ điểm, môn toán có tỷ lệ thí sinh đạt từ 8 điểm trở lên là 17%; hóa học đạt 20%; sinh học đạt 20,1%; lịch sử đạt 15,3%; vật lý đạt 11,5%; tiếng Anh đạt 5,8%.
Về thủ khoa các tổ hợp xét tuyển đại học, em Trần Hà Yên, học sinh Trường THPT Cao Bá Quát là thủ khoa tổng điểm 4 môn thi tốt nghiệp với 38 điểm, gồm: toán 10, ngữ văn 8,25, vật lý 10 và hóa học 9,75. Đồng thời, em cũng là thủ khoa tổ hợp A00 với 29,75 điểm và đồng thủ khoa tổ hợp C01 với 28,25 điểm.
Ở tổ hợp A01, hai thí sinh cùng đạt 28,75 điểm là Nguyễn Bảo Ninh (Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn) và Nguyễn Tiến Minh (Trường THPT Phan Châu Trinh).
Thủ khoa tổ hợp B00 là Biện Minh Đức (Trường THPT Hòa Vang) với 29,25 điểm. Tổ hợp D01 có hai thủ khoa cùng đạt 28,5 điểm là Phạm Nguyễn Tường Quân (Trường THPT Phan Châu Trinh) và Nguyễn Bảo Ninh (Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn).
Đáng chú ý, Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn, Trường THPT chuyên Lê Thánh Tông, Trường THPT Cao Bá Quát, Trường THPT Hòa Vang và Trường THPT Phan Châu Trinh tiếp tục là những đơn vị có nhiều học sinh đạt điểm tuyệt đối và giữ vị trí thủ khoa ở nhiều môn thi, tổ hợp xét tuyển.
Đây là chỉ số phản ánh sâu sắc hành vi học tập và chất lượng giáo dục, cần được công khai như một thông lệ chính thức.
Thực tế cho thấy điểm số cao chưa chắc đồng nghĩa với chất lượng cao. Nhiều địa phương đạt điểm trung bình ấn tượng, nhưng phần lớn học sinh (HS) lại tập trung vào những môn dễ đạt điểm, trong khi các môn có độ phân hóa cao như ngoại ngữ hay khoa học tự nhiên (KHTN) có tỷ lệ dự thi thấp. Khi đó, điểm số không còn phản ánh đầy đủ năng lực HS mà bị chi phối bởi chiến lược lựa chọn môn thi.
Vì thiếu dữ liệu về tỷ lệ chọn môn nên việc so sánh giữa các địa phương dễ rơi vào tình trạng khập khiễng. Năm 2025 là một ví dụ điển hình: Nghệ An đạt điểm trung bình 6,52, xếp thứ 1; Hà Tĩnh 6,48, xếp thứ 2; Thanh Hóa 6,31, xếp thứ 7; trong khi TP.HCM đạt 6,29, xếp thứ 8. Nếu chỉ nhìn vào thứ hạng, có thể cho rằng các địa phương đứng trên có chất lượng giáo dục cao hơn TP.HCM. Tuy nhiên, TP.HCM lại có tỷ lệ HS chọn tiếng Anh và các môn KHTN cao hơn đáng kể, đồng nghĩa với việc HS phải đối mặt với đề thi có độ khó và tính phân hóa cao hơn. Vì vậy, điểm số chỉ có ý nghĩa khi được đặt trong tương quan với tỷ lệ chọn môn; nếu tách rời, mọi kết luận đều thiếu cơ sở khoa học.
Một vấn đề đáng lo ngại hơn là việc lựa chọn môn thi đang tác động ngược trở lại mục tiêu giáo dục. Chương trình GDPT mới hướng tới phát triển toàn diện phẩm chất và năng lực, nhưng trong thực tế, tâm lý "chọn an toàn để đỗ" lại chi phối mạnh mẽ quyết định của HS. Hệ quả là HS có xu hướng né tránh môn khó, ưu tiên môn dễ; nhà trường và địa phương cũng vô hình trung chạy theo thành tích; từ đó làm lệch hướng mục tiêu giáo dục ngay từ khâu lựa chọn môn học.
Khi việc học bị dẫn dắt bởi thi cử, mục tiêu phát triển toàn diện khó được thực hiện trọn vẹn. Điều này thể hiện rõ qua số liệu tại Hội thảo khoa học về giáo dục STEM ngày 21.3, Bộ GD-ĐT cho biết có khoảng 60 - 65% HS lựa chọn tổ hợp khoa học xã hội (KHXH) để học ở cấp THPT. Sự mất cân đối này kéo dài sẽ dẫn đến thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao trong các lĩnh vực KH-CN và kỹ thuật, đi ngược yêu cầu phát triển của kỷ nguyên vươn mình.
Trong bối cảnh như trên, việc công khai tỷ lệ các môn tự chọn không nhằm phê phán hay tạo áp lực cho địa phương, trường học mà để nhìn thẳng vào thực tế. Dữ liệu này giúp nhận diện rõ hành vi học tập của HS, phát hiện xu hướng trong lựa chọn và từ đó đánh giá đúng bản chất chất lượng giáo dục. Đây chính là "tấm gương" phản chiếu trung thực hơn so với các bảng điểm đơn thuần.
Khi dữ liệu được minh bạch, xã hội sẽ hiểu đúng hơn về kết quả thi; nhà quản lý có thêm căn cứ để điều chỉnh chính sách; còn các địa phương buộc phải nhìn lại chiến lược giáo dục của mình. Quan trọng hơn, minh bạch dữ liệu tạo ra một áp lực tích cực, thúc đẩy cải tiến từ bên trong thay vì chạy theo thành tích bề nổi.
Ở tầm vĩ mô, tỷ lệ chọn môn còn là công cụ dự báo quan trọng. Nếu HS ít chọn ngoại ngữ, cần xem lại cách dạy, học và thi môn này. Nếu các môn KHTN ít được lựa chọn, đó là dấu hiệu cảnh báo thiếu hụt nguồn nhân lực STEM trong tương lai. Ngược lại, khi HS tập trung quá nhiều vào một nhóm môn, nguy cơ mất cân đối nhân lực sẽ gia tăng. Khi đó, dữ liệu không chỉ là thống kê, mà trở thành cơ sở để hoạch định và điều chỉnh chiến lược phát triển quốc gia.
Trong xu hướng chuyển từ "dạy cái gì" sang "phát triển năng lực gì", minh bạch dữ liệu là yêu cầu tất yếu. Công khai tỷ lệ chọn môn không làm xấu đi hình ảnh giáo dục, mà ngược lại góp phần củng cố niềm tin xã hội và tạo động lực cải cách. Đây cần được xem là bước đi không thể né tránh.
Đã đến lúc việc công bố tỷ lệ HS chọn các môn tự chọn ở các địa phương trở thành thông lệ hằng năm, đi kèm với công bố điểm thi và được phân tích sâu theo từng địa phương, từng trường học. Chỉ khi đó, chúng ta mới có thể trả lời một cách trung thực câu hỏi: Giáo dục đang phát triển thực chất hay chỉ đẹp trên bảng điểm?
Bộ Giáo dục và Đào tạo cho biết đến chiều 13-7 đã có gần 800.000 thí sinh đăng ký xét tuyển đại học với hơn 6,3 triệu nguyện vọng. Thí sinh chỉ còn được đăng ký và điều chỉnh nguyện vọng đến 17h ngày 14-7. Trong đó, 420.138 thí sinh lựa chọn các ngành thuộc lĩnh vực STEM.
Tổng số nguyện vọng đã được thí sinh đăng ký đạt 6.333.326, bình quân gần 8 nguyện vọng/thí sinh. Riêng các ngành STEM ghi nhận 2.093.942 nguyện vọng cho thấy nhóm ngành khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học tiếp tục thu hút đông đảo thí sinh.
Theo kế hoạch tuyển sinh năm 2026, hệ thống đăng ký xét tuyển trực tuyến sẽ đóng vào 17h ngày 14-7. Đây cũng là thời điểm kết thúc việc đăng ký mới và điều chỉnh nguyện vọng.
Bộ Giáo dục và Đào tạo khuyến cáo thí sinh rà soát kỹ thông tin, sắp xếp thứ tự nguyện vọng phù hợp trước khi hệ thống khóa. Sau khi kết thúc thời gian đăng ký nguyện vọng, quá trình tổng hợp dữ liệu, rà soát nguyện vọng diễn ra từ ngày 15-7 đến hết 3-8, trước khi các cơ sở giáo dục đại học thực hiện quy trình lọc ảo và xét tuyển chính thức.
Bộ Giáo dục và Đào tạo lưu ý những lỗi thí sinh thường gặp để tránh sai sót có thể ảnh hưởng đến cơ hội trúng tuyển.
Không chỉ lựa chọn ngành học, khâu đăng ký trên hệ thống cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro. PGS.TS Nguyễn Anh Dũng, Phó vụ trưởng Vụ Giáo dục đại học (Bộ Giáo dục và Đào tạo), cho hay năm nào cũng có thí sinh nhập sai mã trường, mã ngành (mã xét tuyển) hoặc chọn nhầm chương trình đào tạo. Chỉ một ký tự sai có thể khiến nguyện vọng được ghi nhận sang ngành khác hoặc không hợp lệ.
"Trong hai năm gần đây, thí sinh thường mắc ba lỗi khi đăng ký xét tuyển. Thứ nhất, đăng ký nguyện vọng nhưng không hoàn tất quy trình, như chưa xác nhận hoặc chưa nhập mã OTP nên hệ thống không ghi nhận.
Thứ hai, điều chỉnh nguyện vọng nhưng không xác nhận lần cuối khiến hệ thống chỉ lưu các nguyện vọng đã xác nhận trước đó.
Thứ ba, chọn nhầm mã trường hoặc cơ sở đào tạo do tên trường tương tự nhau. Nhiều thí sinh chỉ phát hiện sai sót khi có kết quả xét tuyển thì đã quá muộn để điều chỉnh", ông Dũng cho biết.
Ngoài ra tất cả thí sinh, kể cả những thí sinh đã được tuyển thẳng, đều phải đăng ký nguyện vọng trên hệ thống tuyển sinh chung trong thời gian quy định. Nếu không thực hiện bước này, kết quả trúng tuyển sẽ không được công nhận.
Sau khi hoàn tất đăng ký nguyện vọng, thí sinh cần kiểm tra lại toàn bộ thông tin trước khi xác nhận. Việc đăng ký xong nhưng không rà soát lại mã trường, mã ngành, tổ hợp xét tuyển hoặc thông tin cá nhân có thể dẫn đến những sai sót đáng tiếc.
Từ ngày 15-7 đến 17h ngày 21-7, thí sinh nộp lệ phí xét tuyển trực tuyến theo cụm tỉnh, thành.
