01 / CASE STUDY
Bối cảnh & bài toán
Tình huống giả định đặt ra nhu cầu đọc phản hồi dạng văn bản và tìm những chủ đề thường gặp. Chưa có tập dữ liệu thực tế nào được sử dụng trong ví dụ.
Câu hỏi nghiên cứu: một phương án phân nhóm có giúp người đọc hiểu nội dung tốt hơn so với cách đọc và gắn nhãn thủ công?
02 / CASE STUDY
Vai trò & phạm vi
Vai trò minh họa là đề xuất câu hỏi phân tích và tiêu chí đánh giá. Đây không phải mô tả một dự án Data/AI đã thực hiện.
Phạm vi dự kiến là so sánh cách gắn nhãn thủ công với phương án hỗ trợ từ AI. Không bao gồm huấn luyện mô hình hay triển khai hệ thống.
03 / CASE STUDY
Cách tiếp cận & quyết định
Ưu tiên xác định điều cần kiểm chứng trước khi chọn công cụ hoặc mô hình.
- Xác định nguồn dữ liệu được phép dùng và cách loại bỏ thông tin nhạy cảm.
- Đề xuất quy tắc gắn nhãn thủ công làm cơ sở so sánh.
- Dự kiến đánh giá nhóm phản hồi và phân tích trường hợp AI phân loại chưa phù hợp.
04 / CASE STUDY
Triển khai & tài liệu
Đang chuẩn bị nội dung đã kiểm chứng
Chưa có dataset, notebook, repository hoặc mô hình đã triển khai. Các hình khối trên card chỉ minh họa giao diện, không biểu diễn dữ liệu hay kết quả.
05 / CASE STUDY
Kết quả & minh chứng
Đang chuẩn bị nội dung đã kiểm chứng
Chưa thực hiện đánh giá. Không có benchmark, độ chính xác hoặc kết luận về chất lượng mô hình để công bố.
06 / CASE STUDY
Trạng thái & bước tiếp theo
Tình huống đang ở mức đề xuất minh họa. Bước tiếp theo dự kiến là xác nhận dữ liệu, tiêu chí đánh giá và giới hạn sử dụng.
Case study thật cần bằng chứng có thể kiểm tra và phê duyệt nội dung trước khi xuất bản.