(Bài đọc 2: Tổng quan tài liệu – Khái niệm và cách AI có thể hỗ trợ)

👋 Let’s continue!

In the last lesson, we talked about what research is (nghiên cứu là gì) and how AI (trí tuệ nhân tạo) can support—not replace—you in the research process.

Now, we’re going to look at one of the most important steps (bước quan trọng nhất) in any research project: the literature review (tổng quan tài liệu).

📖 What is a literature review? (Tổng quan tài liệu là gì?)

A literature review is a summary (tóm tắt), analysis (phân tích), and synthesis (tổng hợp) of research that already exists (đã có sẵn) on your topic.

You’re not doing new experiments (thí nghiệm mới). You’re looking at what others have done before you (người khác đã làm trước bạn).

It helps you answer questions like:

• What do we already know (chúng ta đã biết gì)?

• What don’t we know yet (chưa biết gì)?

• Who are the key researchers (nhà nghiên cứu chính) in this area?

• Are there any gaps (khoảng trống) in the research?

💬 Why do we need it? (Tại sao cần tổng quan tài liệu?)

Here are a few good reasons:

1. ✅ It shows you understand your topic (thể hiện bạn hiểu chủ đề).

2. ✅ It helps you not repeat old studies (tránh lặp lại nghiên cứu cũ).

3. ✅ It helps you design a better research question (giúp xây dựng câu hỏi nghiên cứu tốt hơn).

4. ✅ It shows where your research fits in the big picture (xác định vị trí nghiên cứu của bạn).

So, before you start collecting data (thu thập dữ liệu), you need to read, think, and write about what’s already out there.

🧱 What do you include? (Bao gồm những gì?)

Here are common things to include in a literature review:

You don’t need to include every detail (không cần viết tất cả chi tiết), but focus on what matters most (tập trung vào điểm chính).

🧠 What skills do you need? (Bạn cần kỹ năng gì?)

To do a literature review well, you need:

• Reading skills (kỹ năng đọc hiểu) – to understand research articles

• Critical thinking (tư duy phản biện) – to compare and analyze studies

• Summarizing & paraphrasing (tóm tắt & diễn đạt lại) – to rewrite ideas in your own words

• Referencing (trích dẫn) – to give credit to the original authors

🤖 How can AI help? (AI có thể giúp như thế nào?)

Here’s where generative AI can be a helpful assistant (trợ lý hỗ trợ)—especially when you're just getting started.

✅ AI can help you:

• Summarize an article in simple English (tóm tắt bài viết bằng tiếng Anh đơn giản)
  E.g., “Summarize this abstract in 3 sentences.”

• Suggest keywords or topics (gợi ý từ khóa hoặc chủ đề)
  E.g., “What are common themes in studies about learner motivation?”

• Compare studies (so sánh các nghiên cứu)
  E.g., “Compare these two abstracts in terms of research focus and methods.”

• Rephrase your writing (diễn đạt lại câu)
  E.g., “Make this summary sound more academic.”

❌ AI should not:

• Invent (bịa ra) fake studies

• Misquote or change original findings (sai lệch kết quả gốc)

• Replace your reading and understanding (thay thế việc bạn phải đọc và hiểu)

✍️ A small example (Một ví dụ nhỏ)

Let’s say you are researching:
"The effect of mobile apps on vocabulary learning." (Ảnh hưởng của ứng dụng di động đối với việc học từ vựng)

You find three articles. Here’s how you can organize your review:

You could then ask ChatGPT:

"Compare these studies. What are the main similarities and differences?"

ChatGPT can give you a quick overview (tổng quan nhanh)—but you need to check the accuracy (bạn cần kiểm tra độ chính xác) and do your own analysis.

🎯 Tips for Doing a Literature Review (Mẹo làm tổng quan tài liệu):

• ✅ Start early (bắt đầu sớm)

• ✅ Use reliable sources (sử dụng nguồn đáng tin cậy): Scopus, Google Scholar, JSTOR

• ✅ Keep notes (ghi chép)

• ✅ Don’t copy-paste—always paraphrase (luôn diễn đạt lại)

• ✅ Use reference tools (dùng phần mềm quản lý tài liệu): Zotero, Mendeley

📝 Reflection Questions (Câu hỏi phản ánh):

1. What do you think is the most difficult part of doing a literature review? Why?
   (Bạn thấy phần nào của tổng quan tài liệu là khó nhất? Tại sao?)

2. Have you ever read a research article before? How did it feel?
   (Bạn đã từng đọc bài nghiên cứu chưa? Cảm giác thế nào?)

3. Which part of the review process would you like to try using AI for?
   (Bạn muốn thử dùng AI ở bước nào trong quy trình tổng quan?)