VietAlpha
Chọn Ngôn Ngữ
VietAlpha
VietAlpha là hạ tầng AI Toán học đầu tiên bám sát chương trình Việt Nam. Học tập chất lượng cao nên là quyền lợi của mọi học sinh, không chỉ là đặc quyền của những em có điều kiện.
Tại nông thôn, một môn học 1 kèm 1 luyện thi có thể tốn tới 160% thu nhập bình quân đầu người mỗi tháng.
Giáo dục Toán học Việt Nam tồn tại khoảng cách giữa chương trình trên lớp và nội dung thi cử quốc gia. Khoảng cách này thường được lấp đầy bởi các lớp học thêm đắt đỏ, vô tình tạo ra rào cản cho phần lớn học sinh.
Các công cụ AI hiện nay thường được chuyển ngữ từ hệ thống nước ngoài thay vì xây dựng dựa trên chuẩn kiến thức trong nước. VietAlpha được thiết kế từ đầu để giải quyết vấn đề này.
Số liệu thu nhập: Khảo sát mức sống dân cư của TCTK, 2024 (thu nhập bình quân đầu người/tháng). Mức học phí học thêm: bảng giá các trung tâm tại TP.HCM & Hà Nội, 2024–25; luyện thi cao cấp ≈ 450–600K VND/buổi. Nhóm hộ giàu nhất chi tới gấp 10× nhóm nghèo nhất cho học thêm ngoài trường (OECD, 2025).
VietAlpha là bộ dữ liệu suy luận và hệ sinh thái AI bám sát tiêu chuẩn của Bộ GD&ĐT, cung cấp đầy đủ các tập dữ liệu huấn luyện và đánh giá cho cộng đồng nghiên cứu.
Xây dựng dựa trên sách giáo khoa chính quy và ngân hàng đề thi quốc gia của Bộ GD&ĐT.
Phương pháp gợi mở khuyến khích học sinh tư duy logic thay vì chỉ máy móc ghi nhớ đáp án.
Cung cấp bài tập đa dạng theo mọi cấp độ khó, bao gồm các dạng đề thi tiêu chuẩn.
Nguồn tài nguyên miễn phí hỗ trợ học sinh tiếp cận phương pháp giải toán khoa học thông qua AI.
Nền tảng kết hợp luyện tập Toán học và đóng góp trang phục từ thiện.
Mô hình học tập qua truy vấn phối hợp cùng các Sở Giáo dục địa phương.
Hạ tầng công nghệ lõi để xây dựng các giải pháp AI giáo dục nội địa.
Quỹ do học sinh quản lý, hỗ trợ học bổng và các dự án khởi nghiệp trẻ.
VietAlpha là bộ dữ liệu suy luận và AI Toán học được xây dựng bám sát chuẩn của Bộ Giáo dục và Đào tạo (GD&ĐT) Việt Nam. Dự án cung cấp các tập huấn luyện, tinh chỉnh và đánh giá để cộng đồng nghiên cứu có thể phát triển các mô hình suy luận Toán học bám sát chương trình Việt Nam.
VietAlpha phục vụ các nhà nghiên cứu và lập trình viên xây dựng AI Toán học cho Việt Nam, và sau cùng là học sinh cần một nguồn luyện tập Toán bám sát chương trình với chi phí hợp lý. Bộ dữ liệu và công cụ được thiết kế xoay quanh bối cảnh lớp học và kỳ thi quốc gia.
Dữ liệu được xây dựng từ sách giáo khoa chính quy của Bộ GD&ĐT và ngân hàng đề thi quốc gia, kèm bước lọc độ chính xác và phân loại bài học theo chủ đề để việc luyện tập luôn sát với nội dung học sinh đang học.
Thư viện bài tập mở của VietAlpha được thiết kế như một nguồn tài nguyên miễn phí cho học sinh, vận hành dựa trên bộ dữ liệu và mô hình nền tảng.
VietAlpha là chương trình nghiên cứu của CS Inspiration, được thực hiện với sự hợp tác của Deerfield Academy và dẫn dắt bởi nhà sáng lập Quang (Harry) Tran. Dự án nhận hỗ trợ hạ tầng điện toán từ AWS và Microsoft Azure.
Tính đến năm 2026, VietAlpha đang mở rộng quy trình dữ liệu để chuẩn bị cho phiên bản thử nghiệm V1.0 dành cho học sinh dự kiến vào giữa năm 2026, sau đó là triển khai tại các trường đối tác.