INFO123: học thế nào khi biết dùng AI trở thành một kỹ năng được chấm điểm?

Ở gần như mọi môn khác trong tấm bằng kinh doanh, AI tạo sinh là thứ sinh viên được dặn phải hết sức thận trọng. Ở môn này, nó xuất hiện ngay trong chuẩn đầu ra như một thứ bạn được kỳ vọng phải thành thạo, đứng cạnh bảng tính và phần mềm cơ sở dữ liệu. Rồi hai chuẩn đầu ra sau đó, bạn lại được yêu cầu đánh giá các vấn đề đạo đức, quyền riêng tư và quản trị mà chính những công nghệ ấy tạo ra. Giữ được cả hai thứ đó cùng lúc mới là kỹ năng môn học thật sự dạy, và nó không phải là kỹ năng sinh viên nghĩ mình sẽ bị chấm. Dưới đây là cách chuyên gia MAAS phân tích một môn có cấu trúc như vậy.

Tác giả: Ban biên tập MAAS · Hiệu đính bởi mentor chuyên môn của MAAS
Cập nhật: 19/08/2026
Chuyên mục: writing-tips

Trước tiên, hãy xác nhận bạn đang học INFO123 của trường nào

Trả lời trực tiếp: Bài viết này mô tả môn INFO123 Business Information Systems and Technology của University of Canterbury, 15 điểm, do Department of Accounting and Information Systems giảng dạy. Học kỳ 1 năm 2026 chạy từ ngày 16 tháng 2 tới ngày 21 tháng 6, và môn bị hạn chế học chồng với ACIS123, AFIS123 và AFIS124.

Bằng chứng: Trang môn học liệt kê hai mạch bài giảng cộng một buổi ghé phòng máy, và cả hai mạch giảng đều có lựa chọn học trực tuyến. Buổi phòng máy được ghi là ghé tự do chứ không phải tutorial bắt buộc, mà chi tiết này quan trọng, bởi hai trong số các bài đánh giá là bài làm trên công cụ, và phòng máy chính là nơi có người hỗ trợ chúng.

Ví dụ: Một bạn đọc chữ ghé tự do thành không cần đi nên tự làm bài Excel và bài cơ sở dữ liệu ở nhà, rồi tốn nhiều thời gian hơn hẳn các bạn mang bài làm dở tới phòng máy. Bạn ấy không mất gì về mặt học thuật, nhưng cái giá về thời gian là có thật và lẽ ra tránh được.

Môn này thật ra nói về cái gì?

Trả lời trực tiếp: Hệ thống thông tin nhìn qua bốn thành phần: con người, quy trình, công nghệ và dữ liệu. Môn học đi từ chỗ hệ thống thông tin là gì, qua những hệ thống cụ thể làm nền cho các quy trình kinh doanh, rồi tới những câu hỏi khó hơn về việc chọn, quản trị và sống chung với chúng.

Bằng chứng: Phần mô tả nêu tên từ hệ thống doanh nghiệp cho tới trí tuệ nhân tạo, và đưa hẳn các vấn đề an ninh cùng đạo đức vào đứng cạnh phần kỹ thuật. Chuẩn đầu ra thứ hai gọi tên từng hệ thống, gồm hệ thống cộng tác, ERP, CRM, phân tích kinh doanh và AI. Chuẩn đầu ra thứ tư yêu cầu bạn đánh giá các vấn đề trọng yếu trong quản lý hệ thống thông tin, gồm quy trình phát triển hệ thống, an ninh thông tin, quyền riêng tư, đạo đức và quản trị.

Ví dụ: Khi được yêu cầu bàn về một dự án triển khai CRM, một bạn mô tả rất kỹ các chức năng của phần mềm rồi dừng lại. Câu trả lời mạnh hơn chỉ ra rằng phần lớn thất bại của CRM không phải thất bại của phần mềm, rồi lần theo chuyện một hệ thống buộc nhân viên bán hàng ghi nhật ký hoạt động sẽ giành giật thời gian với chính cơ chế thưởng mà họ đang được trả lương theo. Cùng một hệ thống, nhưng được soi qua con người và quy trình thay vì chỉ soi qua công nghệ.

Vì sao bảng trọng số dễ làm người ta đọc sai

Trả lời trực tiếp: Hai bài làm trên công cụ cộng lại chỉ được 15%, trong khi bài kiểm tra giữa kỳ và bài thi cuối kỳ cộng lại chiếm 60%. Môn dạy bằng hoạt động thực hành nhưng chấm chủ yếu bằng bài viết đóng, nên số giờ bạn bỏ ra trong phần mềm không tỷ lệ với số điểm dành cho nó.

Bằng chứng: Danh sách chuẩn đầu ra làm chuyện này trở nên hợp lý chứ không phải bất công. Chỉ có chuẩn đầu ra thứ sáu và thứ bảy nói về thao tác công cụ. Từ chuẩn thứ nhất tới thứ năm đều là giải thích, phân tích, nhận diện, đánh giá và thẩm định, toàn những động từ thuộc về bài viết. Thứ được đem ra thi ở môn này là phần lập luận, còn công cụ là cách bạn xây trực giác cho phần lập luận ấy.

Ví dụ: Một bạn làm được bảng pivot gọn gàng nhưng thấy câu hỏi kiểm tra về việc phân tích dữ liệu thay đổi một quyết định kinh doanh vào lúc nào lại khó hơn nhiều, bởi bạn ấy đã luyện thao tác mà chưa bao giờ nói thành lời mục đích của thao tác đó. Cách sửa rất nhỏ: sau mỗi buổi phòng máy, viết hai câu về việc kỹ thuật vừa học cho phép người quản lý quyết định được chuyện gì.

Phần sinh viên ít chuẩn bị nhất

Trả lời trực tiếp: Chuẩn đầu ra thứ bảy yêu cầu bạn thành thạo các công cụ năng suất trong công việc, và nó liệt kê thẳng "phần mềm thuyết trình, bảng tính, công cụ phân tích dữ liệu, ứng dụng cơ sở dữ liệu, và trợ lý AI tạo sinh". Ở môn này, dùng AI tạo sinh là một năng lực được liệt kê chứ không phải một rủi ro cần kiểm soát.

Bằng chứng: Chuẩn đầu ra thứ tư nằm trong cùng danh sách ấy và yêu cầu bạn đánh giá các vấn đề trọng yếu gồm an ninh thông tin, quyền riêng tư, đạo đức và quản trị. Nghĩa là môn học đang đòi bạn vừa thạo vừa hoài nghi cùng lúc. Dwivedi và cộng sự (2023), viết ngay trong dòng tài liệu về hệ thống thông tin, đặt ra đúng cái thế phải đứng cả hai chân này: AI tạo sinh mang lại năng lực đáng kể trong khi làm nảy sinh những vấn đề đạo đức và pháp lý mà chính những người làm nghề ấy phải lập luận về chúng.

Ví dụ: Trong một dự án về nền tảng phân tích khách hàng, một bạn dùng trợ lý AI để soạn phần giải thích cách nền tảng đó tạo ra các gợi ý. Phần giải thích trôi chảy và sai một chút, mà bạn ấy không bắt được vì đã dùng công cụ đúng vào chỗ hiểu biết của mình mỏng nhất. Đó chính là kiểu hỏng đáng được gọi tên bằng chính từ vựng của môn học.

Giữ cả hai cùng lúc bằng cách nào. Bearman và Ajjawi (2023) lập luận rằng làm việc với trí tuệ nhân tạo nghĩa là học cách hành xử cho hợp lý quanh những hệ thống mà bạn không nhìn được vào bên trong, và việc đó đòi bạn biết hệ thống ấy thường giỏi chỗ nào và dở chỗ nào, thay vì tin hẳn hoặc chối hẳn. Áp vào đây: dùng trợ lý ở chỗ bạn kiểm tra được kết quả, và không dùng ở chỗ bạn không kiểm được.

Một lưu ý chẳng tốn gì để giữ. Việc môn này coi dùng AI là một năng lực được dạy không có nghĩa mọi môn khác trong chương trình của bạn cũng vậy. Quy định về bài đánh giá được đặt riêng cho từng môn, nên hãy đọc phần quy định của chính môn đó thay vì suy rộng từ môn này.

Chuẩn đầu ra dễ bị bỏ qua nhất

Trả lời trực tiếp: Chuẩn đầu ra thứ ba yêu cầu bạn nhận diện cách đổi mới số cùng các mô hình kinh doanh gắn với công nghệ mới nổi, hệ sinh thái và nền tảng làm biến đổi và tạo ra giá trị trong tổ chức lẫn ngoài xã hội. Đây là chuẩn duy nhất nhìn ra ngoài phạm vi một doanh nghiệp, và cũng là chuẩn hay bị để tới đêm trước ngày kiểm tra nhất.

Bằng chứng: Những chuẩn còn lại đều ôn được từ một bản mô tả hệ thống. Riêng chuẩn này thì không, bởi một mô hình kinh doanh nền tảng không phải là hệ thống bạn vẽ ra được. Nó là một cách sắp đặt trong đó giá trị đến từ việc nối các bên lại với nhau chứ không đến từ việc sản xuất ra thứ gì, nên phần phân tích phải trả lời được ai tham gia trước và vì sao người ta ở lại.

Ví dụ: Khi được hỏi vì sao một sàn giao dịch thắng đối thủ có phần mềm tốt hơn, một bạn chỉ vào các tính năng. Câu trả lời mạnh hơn nhận ra rằng sàn đó đã giải được bài toán kéo những người bán đầu tiên vào lúc chưa có người mua nào, mà đây là câu hỏi về mô hình kinh doanh chứ không phải về công nghệ, và có so tính năng bao nhiêu cũng không chạm tới được.

Hãy chuẩn bị sẵn hai ba ví dụ thật về doanh nghiệp nền tảng hoặc hệ sinh thái, mỗi ví dụ một câu về chỗ giá trị của nó thật sự sinh ra. Chừng đó thường đủ để biến một câu trả lời mơ hồ thành một câu trả lời cụ thể.

Dự án và video thuyết trình

Trả lời trực tiếp: Với 25%, đây là cấu phần đơn lẻ lớn nhất không thi, và chuẩn đầu ra thứ tám định nghĩa nó rất rõ: tạo và trình bày một bài thuyết trình chuyên nghiệp, được điều chỉnh cho người nghe thuộc giới hệ thống thông tin và giới kinh doanh, bằng công cụ thuyết trình số.

Bằng chứng: Cụm được điều chỉnh cho người nghe mới là chỗ quyết định điểm số. Người nghe làm kinh doanh không muốn biết kiến trúc hệ thống. Họ muốn biết cái gì thay đổi, tốn bao nhiêu, và chuyện gì có thể hỏng. Chuẩn đầu ra này nói về độ khớp giữa thông điệp với người nghe, không nói về độ sâu của phần nội dung kỹ thuật.

Ví dụ: Hai video cùng nói về một dự án ERP. Bài yếu hơn dành phần lớn thời lượng đi qua từng phân hệ và từng điểm tích hợp. Bài mạnh hơn mở đầu bằng quy trình đang trục trặc, cho thấy hệ thống sẽ thay đổi điều gì ở quy trình ấy, rồi gọi tên hai rủi ro quyết định việc triển khai thành hay bại. Bài thứ hai chứa ít thông tin hơn mà truyền đạt được nhiều hơn.

Vì đây là video chứ không phải buổi nói trực tiếp, cám dỗ thường thấy là viết kịch bản thật dày rồi đọc. Quay video cho phép bạn cắt gọt, nên hãy dùng lợi thế ấy để bớt đi chứ đừng để thêm vào.

Sáu việc đáng làm ở môn này

1. Đọc dòng hạn chế học chồng trước khi đăng ký. ACIS123, AFIS123 và AFIS124 đều bị chặn với môn này.
2. Mang bài làm trên công cụ tới buổi ghé phòng máy, dù mỗi bài chỉ 7,5%. Hỗ trợ ở đó miễn phí và phần thời gian tiết kiệm được thì lớn.
3. Sau mỗi buổi phòng máy, viết hai câu về việc kỹ thuật vừa học cho phép người quản lý quyết định được chuyện gì. Đó mới là phiên bản được đem ra chấm của kỹ năng ấy.
4. Dùng trợ lý AI ở chỗ bạn kiểm tra được kết quả và tránh nó ở chỗ bạn không kiểm được. Ở đây cả sự thành thạo lẫn sự hoài nghi đều bị chấm.
5. Với video, hãy quyết định người nghe là ai trước khi quyết định đưa gì vào, rồi cắt hết những gì không phục vụ họ.
6. Ôn năm chuẩn đầu ra đầu như một lập luận nối liền chứ không như năm chủ đề rời. Sáu mươi phần trăm số điểm nằm ở phần lập luận bằng chữ trải trên cả năm chuẩn đó.

Câu hỏi thường gặp

INFO123 có thi cuối kỳ không?
Có. Bảng đánh giá học kỳ 1 năm 2026 gồm bài Excel 7,5%, bài cơ sở dữ liệu 7,5%, dự án và video thuyết trình 25%, kiểm tra giữa kỳ 30% và thi cuối kỳ 30%.

Tôi được dùng AI tạo sinh ở môn này thật không?
Chuẩn đầu ra liệt kê trợ lý AI tạo sinh trong nhóm công cụ năng suất mà bạn nên thành thạo. Dù vậy, quy định áp cho từng bài đánh giá cụ thể nằm trong hướng dẫn của chính bài đó, nên hãy đọc nó thay vì mặc định là được phép trong mọi trường hợp.

Tôi có cần nền kỹ thuật không?
Không. Đây là môn bậc 100 giới thiệu hệ thống thông tin cho sinh viên kinh doanh, và phần công cụ được dạy chứ không được mặc định là bạn đã biết. Các buổi ghé phòng máy sinh ra để hỗ trợ đúng phần đó.

ACIS123, AFIS123 và AFIS124 là gì?
Đó là các môn bị ghi trong mục hạn chế, nghĩa là trường coi chúng phủ cùng khối kiến thức và bạn không được tính chúng cùng với INFO123.

Ôn thi cho phần kiến thức thực hành thì ôn thế nào?
Bằng cách viết ra lời giải thích cho chính phần thực hành đó. Các chuẩn đầu ra được đem ra thi đều xoay quanh giải thích, phân tích và đánh giá, nên kiểu ôn chỉ làm lại bài phòng máy là đang chuẩn bị cho phần nhỏ hơn của bảng điểm.

MAAS đứng ở đâu trong việc này

Chuyên gia MAAS làm việc cùng sinh viên ở những môn như thế này, chứ không làm thay. Ở một môn đòi bạn vừa dùng được một công nghệ vừa phản biện được nó trong cùng một học kỳ, việc hữu ích mà người đồng hành làm được là vặn vào nửa sau: hỏi bạn làm sao biết một kết quả là đúng, cho tới khi việc kiểm lại thành thói quen chứ không còn là chuyện nghĩ ra sau cùng. Bài làm vẫn là của bạn. Nếu điều đó hữu ích, dịch vụ hỗ trợ học thuật và dịch vụ gia sư của MAAS là hai chỗ để bắt đầu.

References

Bearman, M., & Ajjawi, R. (2023). Learning to work with the black box: Pedagogy for a world with artificial intelligence. British Journal of Educational Technology, 54(5), 1160–1173. https://doi.org/10.1111/bjet.13337

Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., Baabdullah, A. M., Koohang, A., Raghavan, V., Ahuja, M., & Albanna, H. (2023). Opinion paper: "So what if ChatGPT wrote it?" Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642

Tools & resources

University of Canterbury. (2026). INFO123 Business Information Systems and Technology. https://courseinfo.canterbury.ac.nz/GetCourseDetails.aspx?course=INFO123