KHOA HỌC - GÓC NHÌN CHUYÊN GIA

UEH triển khai hệ giải pháp nâng cao chất lượng nghiên cứu Web of Science, InCites và Pivot-RP

Nhằm đẩy mạnh hoạt động nghiên cứu khoa học, tối ưu hóa quản lý hiệu suất nghiên cứu và tăng cường tiếp cận các cơ hội tài trợ quốc tế, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) chính thức đưa vào sử dụng Hệ giải pháp hỗ trợ nghiên cứu từ Clarivate, bao gồm: Web of Science (WoS), InCites Benchmarking & Analytics, và Pivot-RP kể từ tháng 11/2025.

CUỘC SỐNG UEH

UEH và hành trình bền vững toàn cầu: Giữ vững Top 650 trong bảng xếp hạng QS Sustainability 2026

Trong bối cảnh số lượng cơ sở giáo dục tham gia Bảng xếp hạng QS World University Rankings: Sustainability 2026 tăng mạnh lên 2.001 trường (tăng gần 250 trường so với năm trước), Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) tiếp tục khẳng định vị thế khi giữ vững Top 650 thế giới, cụ thể xếp hạng 658 toàn cầu, Top 184 châu Á và Top 4 trong số 10 đại học Việt Nam được xếp hạng. Thành tích này phản ánh nội lực học thuật ổn định và chiến lược phát triển bền vững nhất quán của UEH, ngay cả khi quy mô xếp hạng mở rộng và tiêu chuẩn đánh giá ngày càng khắt khe.

CUỘC SỐNG UEH

UEH được vinh danh Sáng kiến giáo dục thông minh tại Diễn đàn Công nghệ & Chuyển đổi số Giáo dục - EDTECH Vietnam 2025, khẳng định vị thế Đại học tiên phong chuyển đổi số 

Ngày 15/11/2025, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) vinh dự được vinh danh tại hai hạng mục quan trọng ở Lễ tuyên dương Sáng kiến giáo dục thông minh (SEI Awards 2025), thuộc Diễn đàn Công nghệ và Chuyển đổi số Giáo dục - EDTECH Vietnam 2025, do Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam chủ trì, phối hợp Bộ Giáo dục và Đào tạo, Bộ Khoa học và Công nghệ và các đơn vị chuyên môn tổ chức.

KHOA HỌC - GÓC NHÌN CHUYÊN GIA

[Research Contribution] Hướng tiếp cận mới cho IoT: Kết hợp học liên kết và chắt lọc tri thức trên dữ liệu đa phương thức

Trong thời đại Internet vạn vật (IoT) bùng nổ, hàng tỷ thiết bị thông minh đang tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Tuy nhiên, việc huấn luyện mô hình học sâu hiệu quả trên những thiết bị có cấu hình yếu và không đồng nhất vẫn là bài toán nan giải. Nghiên cứu của nhóm tác giả thuộc UEH Mekong – Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh và Trường Đại học Sài Gòn đã đề xuất hướng tiếp cận mới đó là kết hợp học liên kết với chắt lọc tri thức, sử dụng hệ số tương quan Pearson để nâng cao hiệu quả huấn luyện và độ ổn định của mô hình toàn cầu.