Bố cục ưu tiên tài liệu
Michael Nam
Một packet thiên nghiên cứu cho các lane nhiều mục đích và upside cao của repo.
Quốc gia
France + Singapore
Chỉ dùng cho các route research-facing hoặc upside cao.
Trường
PSL / École Polytechnique / NUS
Mạnh nhất khi trường hoặc học bổng có intellectual fit thật cụ thể.
Chi phí
Cần funding lớn
Không được coi là path affordability mặc định.
Độ chắc khi nộp
Có chọn lọc
Chỉ dùng khi upside là thật và câu chuyện đủ riêng cho trường.
Hướng nghiên cứu
Hướng research sạch nhất theo repo là applied AI cho giáo dục, cộng đồng ít nguồn lực và các hệ thống đáng tin vẫn hoạt động được ngoài điều kiện lý tưởng.
AI for EducationLow-Resource NLPTrustworthy SystemsHuman-Centered ML
Khung soạn statement
Hãy bắt đầu từ một vấn đề tiếp cận thật, không phải từ sự hào hứng trừu tượng với AI. Sau đó nối nó với các câu hỏi kỹ thuật như data scarcity, fairness, interpretability, robustness hoặc deployment trong môi trường thiếu điều kiện.
Loại công việc AI tôi quan tâm nhất là loại vẫn phải hoạt động được khi người dùng, dữ liệu và thể chế chưa hề ở vị thế đặc quyền.
Checklist bằng chứng
- Một vấn đề mà học sinh thật sự quan tâm
- Một technical artifact chứng minh khả năng xây dựng
- Một dấu hiệu của kỷ luật toán hoặc phân tích
- Một lý do rất cụ thể cho lab hoặc trường mục tiêu
Tài liệu đính kèm
| CV | 1 trang, đưa project outcomes và competition signals lên trước |
| Problem memo | Một ghi chú ngắn nối AI với education access hoặc public-value use |
| Portfolio appendix | Link tới code, demo hoặc technical write-up |
| Recommendation prep | Talking points nhấn vào độ nghiêm túc, kỷ luật và sứ mệnh |