Page 23 - KY YEU TOM TAT BAO CAO THAM LUAN HOI THAO CONG BO QUOC TE VA CAC VAN E VE LIEM CHINH HOC THUAT

LIÊM CHÍNH HỌC THUẬT TRONG ĐÀO TẠO VÀ HỌC TẬP

NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN: TỪ NHẬN THỨC, KỸ NĂNG
ĐẾN CÔNG CỤ HỖ TRỢ

1
1
Trịnh Thị Xuân , Mai Thị Thuý Hà , Nguyễn Thuỳ Linh , Lê Thị Thanh Thuỳ
1
1
Email: trinhxuan@hou.edu.vn

Tóm tắt: Trong bối cảnh hiện nay khi công nghệ phát triển nhanh chóng thì vấn đề đạo văn mã
nguồn, giả mạo dữ liệu và sử dụng nội dung do trí tuệ nhân tạo sinh ra ngày càng phổ biến, trở lên
tinh vi và khó phát hiện đặc biệt trong môi trường học tập của sinh viên Khoa Công nghệ Thông tin.
Bài viết này phân tích về các hình thức đạo văn mã nguồn khác nhau từ mức độ đơn giản đến mức độ
sao chép nguyên văn mã nguồn. Đồng thời, nhóm tác giả cũng đã trình bày về phân biệt giữa sử dụng
hợp pháp, tham khảo hay hành vi đạo văn trong môi trường mã nguồn mở. Với vấn đề về liêm chính
dữ liệu thì cốt lõi là dữ liệu được sử dụng và trong bài viết cũng có đề xuất đến sai lệch dữ liệu có thể
từ mức vô ý đến mức cố ý, đồng thời có trình bày về nguyên tắc FAIR và tiêu chí ALCOA+ để đảm bảo
liêm chính dữ liệu. Nhóm tác giả đã đề xuất mô hình tích hợp “Nhận thức – Kỹ năng – Công cụ” nhằm
xây dựng văn hoá liêm chính học thuật trong môi trường đào tạo Công nghệ Thông tin. Cuối cùng,
nhóm tác giả cũng đã đề xuất khung liêm chính học thuật gồm 4 bước khác nhau để hỗ trợ giảng viên
trong việc có thể đánh giá khách quan, minh bạch và công bằng với kết quả học tập cũng như sản
phẩm nghiên cứu của sinh viên.
Từ khoá: liêm chính học thuật, đạo văn mã nguồn, giả mạo dữ liệu, nhận thức, kỹ năng, công cụ

ACADEMIC INTEGRITY IN INFORMATION TECHNOLOGY

EDUCATION AND LEARNING: FROM AWARENESS, SKILLS TO
SUPPORT TOOLS

2
Trinh Thi Xuan , Mai Thi Thuy Ha , Nguyen Thuy Linh , Le Thi Thanh Thuy
2
2
2

Abstract: In today's rapidly evolving technological landscape, source code plagiarism, data
fabrication, and the use of AI-generated content are increasingly common, sophisticated, and hard to
detect, particularly among Information Technology students. This article analyzes source code
plagiarism, from verbatim copying to subtle modifications, and clarifies the distinction between
legitimate use, referencing, and plagiarism within open-source contexts. Data integrity hinges on the
quality of the data itself. This article addresses both data integrity and potential data bias, whether
unintentional or intentional, and introduces the FAIR principles and ALCOA+ criteria to ensure data
integrity. The authors propose an "Awareness – Skills – Tools" model to cultivate academic integrity
in Information Technology education. The authors propose a four-step academic integrity framework
to help lecturers evaluate student work objectively, transparently, and fairly.
Keywords: academic integrity, source code plagiarism, data fabrication, awareness, skills, tools

1
Trường Đại học Mở Hà Nội
2 Hanoi Open University

19