Đang mở hồ sơ…
AI Lab for K12Hồ sơ giải pháp giáo dục AI
AI Lab for K12Hồ sơ giải pháp giáo dục AI
Đang mở hồ sơ…
Hãy bật JavaScript để xem hồ sơ dạng sách lật. Please enable JavaScript to view the flipbook. Liên hệ / Contact: contact@intinex.ai
Intinex Education · 2026Hồ sơ giải pháp 2026
Chương trình và nền tảng giáo dục trí tuệ nhân tạo (AI) cho trường phổ thông Việt Nam, liền mạch từ lớp 1 đến lớp 12 (K12).
Dành cho Sở Giáo dục và Đào tạo, hiệu trưởng, thầy cô và phụ huynh
Vuốt, kéo góc trang hoặc bấm mũi tên để lật
Mục lục
Đi thẳng tới chương trình từng lớp
Dành cho ai
Quản trị tập trung nhiều cơ sở trên một bảng điều khiển, so sánh chất lượng liên trường, tùy chọn triển khai tại trung tâm dữ liệu của Sở.
Dạy AI ngay học kỳ tới với phòng máy sẵn có, không đầu tư thiết bị mới. Dữ liệu lưu tại Việt Nam và được bàn giao lại cho trường.
Giáo án kịch bản hóa từng tiết, không cần nền tảng AI. Trợ lý soạn giảng dựng giáo án theo khung sư phạm, thầy cô duyệt ở mọi bước.
Con học AI qua dự án thực tế, nội dung lọc theo lứa tuổi, thông tin cá nhân được bảo vệ. Hồ sơ năng lực ghi nhận tiến bộ của con theo thời gian thực.
Ba cam kết khi triển khai
Về Intinex
Intinex Group là công ty công nghệ Việt Nam, thành viên của Dacta Global (Singapore), văn phòng tại Việt Nam, Singapore và Thụy Sĩ. Trên nền tảng hơn 20 năm triển khai hệ thống quản trị cho doanh nghiệp và tổ chức, Intinex phát triển năng lực chuyên sâu về AI tác tử (Agentic AI).
Bồi dưỡng thế hệ người học làm chủ AI như một công cụ sáng tạo, có tư duy liên ngành và năng lực giải quyết vấn đề thực tiễn.
Lộ trình xoắn ốc giúp học sinh hình thành năng lực hiểu biết về AI (AI Literacy). Mỗi bài kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy.
Dạy, học, thiết kế bài giảng và đánh giá trên một nền tảng web, với trợ lý AI có giáo viên kiểm duyệt ở mọi bước.
Điện toán đám mây tại Việt Nam, tùy chọn on-premise, kèm dịch vụ DPIA (Data Protection Impact Assessment), tức đánh giá tác động xử lý dữ liệu cá nhân.
Đối tácSAPMobiFoneAlibaba CloudAnthropic
Triết lý và kiến trúc
Lấy con người làm trung tâm
Học sinh dùng AI để giải quyết vấn đề thực tiễn, thay vì học thuộc cách dùng công cụ.
Đạo đức và liêm chính AI
Học sinh thấm ranh giới đạo đức của AI qua dự án nhóm với tình huống thật, theo phương pháp PBL (Project-Based Learning, học qua dự án).
Cộng hưởng người – AI
Học sinh hiểu logic vận hành của mô hình LLM (Large Language Model, mô hình ngôn ngữ lớn) bằng cách cùng AI tạo ra sản phẩm.
Một nền tảng, hai cấp học, ba lớp năng lực
Lộ trình 12 năm học
Cùng một khái niệm cốt lõi được đào sâu dần qua các cấp học. Mỗi lớp 16 tiết chia đều 2 học kỳ, mỗi tiết kèm trọn bộ học liệu cho giáo viên.
Bấm vào từng cột để mở chương trình của lớp đó
Cảm nhận AI, khám phá cách AI hoạt động, hiểu nguyên lý, làm chủ kỹ năng cốt lõi.
Tổng hợp kiến thức nền tảng, sáng tạo nội dung bằng AI, giải mã thuật toán, dùng AI giải quyết vấn đề xã hội.
Nguyên lý kỹ thuật, phát triển ứng dụng, công nghệ tiên phong và nghiên cứu.
Một tiết học cùng trợ lý AI
Soạn giáo án 2 tiết cho lớp 7A, 38 học sinh, phòng máy 20 máy.
AIĐã dựng giáo án theo khung 5E, tổng 90 phút:
Khởi độngEngage5 phút
Trò chơi "Ai đây?": AI đoán bạn cùng lớp từ ảnh rõ dần.
Khám pháExplore15 phút
Nhóm 4 em liệt kê đặc trưng khuôn mặt, so với cách AI tách đặc trưng.
Giải thíchExplain15 phút
Vectơ đặc trưng và mạng nơ-ron qua mô phỏng tương tác.
Vận dụngElaborate40 phút
Tiết 2: tự xây bộ dữ liệu, huấn luyện bộ phân loại ảnh.
Đánh giáEvaluate15 phút
Phiếu kiểm tra 5 câu, hồ sơ năng lực cập nhật tự động.
Chờ giáo viên duyệt trước khi dạy
Lớp01
Tiểu học
Học sinh trải nghiệm AI nhận diện, trò chuyện và vẽ tranh, rồi làm quen quy tắc đơn giản và an toàn thông tin.
16 tiết2 học kỳ2 bài ứng dụng liên môn
Bài học tiêu biểuMã G1-01: lớp 1, bài số 01 trong kho học liệu
Dạy AI nhận biết mèo bằng ảnh rõ, đủ và sáng. Khi AI nhầm mèo với hổ, học sinh tìm thêm đặc trưng mới (tai, hoa văn trên trán) để phân biệt.
Kèm bài ứng dụng: Dấu chân bí mật của bạn động vật
AI vẽ âm thanh thành sóng: sóng cao là tiếng to, sóng dày là tiếng cao. Mỗi giọng nói có một "dấu vân tay" riêng, và tiếng ồn làm AI nghe kém đi.
Kèm bài ứng dụng: Bức tranh câm bị thất lạc
Nhận biết cảm xúc qua lông mày, mắt và miệng. Dạy AI phân loại các biểu cảm, rồi tự thiết kế biểu cảm mới.
Lộ trình 16 tiết · Lớp 1
Định hướng cấp Tiểu học: Cảm nhận AI, khám phá cách AI hoạt động, hiểu nguyên lý, làm chủ kỹ năng cốt lõi.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Biết AI nhận diện vật qua đặc trưng. Hiểu ảnh tốt giúp AI học đúng.
Biết AI có thể nhận ra giọng nói. Hiểu AI cảm nhận thế giới bằng nhiều giác quan.
Nhận ra 4 cảm xúc cơ bản. Hiểu cách AI "nhìn" khuôn mặt.
Phân loại được theo một tiêu chí (màu sắc hoặc kích thước). Hiểu con người đặt quy tắc, AI làm theo.
Biết AI có thể đáp lời. Hình thành khái niệm hội thoại với AI.
Cảm nhận khả năng vẽ tranh của AI. Hiểu AI là cây cọ, còn ý tưởng là của em.
Nhận biết 2–3 loại đồ chơi thông minh.
Kể được 5 ứng dụng AI quanh mình.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Hiểu quy tắc đơn giản "nếu – thì".
Biết rằng dự đoán có thể không chính xác.
Biết đếm và cộng đơn giản để thống kê.
Hiểu quan hệ tương ứng một – một giữa các từ.
Ghép được 3–5 nốt nhạc thành giai điệu.
Thiết kế được 3 luật chơi.
Biết bảo vệ thông tin cá nhân.
Trình diễn được 1 chức năng AI.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp02
Tiểu học
Học sinh thấy AI chẩn đoán, phân loại theo luật và sáng tác theo câu lệnh, rồi làm quen lập trình và cảm biến.
16 tiết2 học kỳ3 bài ứng dụng liên môn
Bài học tiêu biểuMã G2-17: lớp 2, bài số 17 trong kho học liệu
AI xem màu sắc, hình dạng, đốm bệnh trên lá và so với cơ sở dữ liệu để chẩn đoán. AI nhận diện, con người xác nhận, rồi AI thực hiện.
Kèm bài ứng dụng: Chiến dịch đặc biệt Con tàu thực vật
Dạy AI chia rác thành 4 nhóm (tái chế, rác bếp, rác nguy hại, rác khác) bằng luật "nếu… thì…". Liên hệ luật phân loại trong chia bưu kiện và hoa quả.
Kèm bài ứng dụng: Nhân viên phân loại rác AI
Viết câu lệnh cho AI kể chuyện theo "công thức truyện": ai, thế nào, ở đâu, làm gì. Câu lệnh càng chi tiết, truyện càng hay.
Kèm bài ứng dụng: Người dệt ước mơ cùng AI
Lộ trình 16 tiết · Lớp 2
Định hướng cấp Tiểu học: Cảm nhận AI, khám phá cách AI hoạt động, hiểu nguyên lý, làm chủ kỹ năng cốt lõi.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Nhận diện được 2–3 vấn đề của cây. Hiểu cách AI so khớp mẫu.
Hiểu cách phân 4 loại rác. Biết AI phân loại dựa trên bộ luật.
So sánh được ưu nhược điểm của 2 lộ trình.
Sử dụng công cụ AI đúng cách.
Dùng được 3 từ gợi ý để dẫn dắt AI tạo nội dung. Hiểu con người là đạo diễn, AI là trợ lý.
Nhận dạng được 3 động tác chuẩn.
Hiểu logic liên kết giữa các thiết bị.
Đề xuất được 1 giải pháp AI.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Nắm được 5 lệnh tuần tự.
Nhận biết 3 loại cảm biến.
Hiểu vòng lặp đơn giản cảm nhận – hành động.
Thu thập được 20 dữ liệu.
Thiết kế được 5 lệnh giọng nói.
Trải nghiệm được 3 phong cách khác nhau.
Thiết kế được 3 cảnh sinh hoạt có AI.
Hoàn thành 1 sản phẩm nhỏ.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp03
Tiểu học
Học sinh tìm hiểu hình ảnh và âm thanh được số hóa ra sao, rồi đi qua quy trình chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện và sửa lỗi mô hình.
16 tiết2 học kỳ3 bài ứng dụng liên môn
Bài học tiêu biểuMã G3-33: lớp 3, bài số 33 trong kho học liệu
Ảnh số gồm nhiều ô vuông nhỏ gọi là điểm ảnh, càng nhiều ô thì ảnh càng rõ. Ánh sáng đỏ, lục, lam pha trộn tạo ra màu sắc, cả ba hợp lại thành màu trắng.
Kèm bài ứng dụng: Kế hoạch tạo chữ bằng điểm ảnh
AI tìm đường viền, tách hình, đếm và ghép các đặc trưng, rồi chuyển chúng thành dãy số để nhận ra hình.
Kèm bài ứng dụng: Kế hoạch bảo vệ cổ vật quốc gia
Biên độ sóng quyết định âm to hay nhỏ, tần số quyết định âm cao hay thấp. AI vẽ dạng sóng, trích đặc trưng và so khớp để nhận diện âm thanh.
Kèm bài ứng dụng: Kế hoạch "thổi hồn" cho thơ cổ
Lộ trình 16 tiết · Lớp 3
Định hướng cấp Tiểu học: Cảm nhận AI, khám phá cách AI hoạt động, hiểu nguyên lý, làm chủ kỹ năng cốt lõi.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Hiểu khái niệm điểm ảnh, độ phân giải và màu RGB (Red – Green – Blue: đỏ, lục, lam).
Tìm ra 5 loại đặc trưng của hình ảnh. Hiểu số là "ngôn ngữ" của AI.
Hiểu tần số quyết định cao độ. Biết AI nhận diện âm thanh qua biên độ và tần số.
Hiểu 3 bước huấn luyện AI.
Gán nhãn được 30 dữ liệu.
Hiểu ý nghĩa của xác suất 70%.
So sánh được tốc độ của 2 thuật toán.
Thiết kế được một thí nghiệm AI đơn giản.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Làm sạch được 50 dòng dữ liệu.
Hiểu cách chia dữ liệu theo tỷ lệ 8:2 (huấn luyện và kiểm tra).
Phân tích được 10 trường hợp lỗi.
Thiết kế được 5 thành phần giao diện.
Kết hợp được 3 chức năng AI.
Sử dụng được câu lệnh điều kiện và vòng lặp.
Thiết kế được quy tắc đặt mật khẩu an toàn.
Thuyết trình được dự án trong 3 phút.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp04
Tiểu học
Học sinh làm quen các thuật toán kinh điển, cây quyết định và phân cụm, cùng các vấn đề công bằng, quyền riêng tư và tác động xã hội.
16 tiết2 học kỳ3 bài ứng dụng liên môn
Bài học tiêu biểuMã G4-49: lớp 4, bài số 49 trong kho học liệu
Khám phá thuật toán sắp xếp (nổi bọt, chọn) và tìm kiếm (tuần tự, nhị phân). Sắp xếp dữ liệu trước giúp tìm kiếm nhanh hơn.
Kèm bài ứng dụng: Thử thách chọn giống lúa siêu năng suất
Tìm câu hỏi tốt để chia dữ liệu thành hai nhóm, dùng "chỉ số thông minh" để chọn câu hỏi, rồi dựng cây gồm gốc, nhánh và lá.
Kèm bài ứng dụng: Nâng cấp cổng trường thông minh
AI tự nhóm dữ liệu giống nhau mà không cần luật, qua 4 bước: chọn đại diện, so độ giống, cập nhật tâm nhóm, chuyển nhóm. Ứng dụng trong sắp xếp album ảnh, chia khu giao đồ ăn.
Kèm bài ứng dụng: Khám phá câu lạc bộ ẩn của bạn
Lộ trình 16 tiết · Lớp 4
Định hướng cấp Tiểu học: Cảm nhận AI, khám phá cách AI hoạt động, hiểu nguyên lý, làm chủ kỹ năng cốt lõi.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Biết 3 thuật toán kinh điển và quá trình phát triển của thuật toán.
Xây dựng được cây quyết định 3 tầng.
Hiểu khoảng cách và độ tương đồng. Biết AI là trợ thủ, không phải trọng tài phán xét con người.
Hiểu cách gợi ý dựa trên nội dung.
Nhận diện được 3 loại thiên lệch.
Nắm được cách ẩn danh dữ liệu.
Giải thích được 3 quyết định của AI.
Phân tích được 5 lĩnh vực chịu tác động.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Đề xuất được 3 nhu cầu thực tế.
Hoàn thành nguyên mẫu trên giấy.
Làm được 5 loại biểu đồ.
Thiết kế được chức năng học tập cá nhân hóa.
Thiết kế được một phương án chăm sóc sức khỏe.
Nêu được 3 ứng dụng trong đời sống.
Hoàn thành một tác phẩm sáng tạo.
Báo cáo được tác phẩm xuất sắc nhất năm.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp05
Tiểu học
Học sinh đo độ chính xác của AI, xây hệ thống phân loại nhiều cấp, làm sạch dữ liệu và thành thạo kỹ thuật viết câu lệnh.
16 tiết2 học kỳ3 bài ứng dụng liên môn
Bài học tiêu biểuMã G5-65: lớp 5, bài số 65 trong kho học liệu
Đánh giá AI nhận dạng nhiều loại quả bằng tỷ lệ nhận đúng, tỷ lệ tìm đủ và điểm tổng hợp. Mỗi tình huống ưu tiên một chỉ số: thanh toán bằng khuôn mặt cần nhận đúng, an ninh sân bay cần tìm đủ.
Kèm bài ứng dụng: Nhân viên kiểm định chip AI
Phân loại theo nhiều tầng giúp tìm nhanh hơn hẳn so với dò từng mục. Thêm nhánh "còn lại" để hệ thống không bị lỗi khi gặp dữ liệu lạ, và ưu tiên điều kiện quan trọng.
Kèm bài ứng dụng: Trung tâm phân loại hàng siêu tốc
Làm sạch dữ liệu bằng 3 thao tác: bù chỗ thiếu, sửa chỗ sai, thống nhất chuẩn. So sánh kết luận rút ra từ dữ liệu bẩn và dữ liệu sạch.
Kèm bài ứng dụng: Kế hoạch "ăn hết suất" ở trường
Lộ trình 16 tiết · Lớp 5
Định hướng cấp Tiểu học: Cảm nhận AI, khám phá cách AI hoạt động, hiểu nguyên lý, làm chủ kỹ năng cốt lõi.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Nhận dạng được hơn 10 vật thể với độ chính xác 90%. Biết dùng số liệu để đánh giá AI.
Xây dựng được cây phân loại 3 cấp. Biết kết hợp nhiều đặc trưng.
Xử lý được hơn 100 dữ liệu. Hiểu dữ liệu chính xác thì kết luận mới đúng.
Điều chỉnh được 3 tham số.
Nắm được 10 kỹ thuật viết câu lệnh.
Tạo được bài viết 500 chữ.
Sử dụng được điều kiện và vòng lặp lồng nhau.
Kết hợp được 5 loại công nghệ.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Duy trì được 10 lượt hội thoại liên tục.
Thực hiện được thuật toán lọc cộng tác.
Cho 3 loại cảm biến phối hợp hoạt động.
Nâng hiệu năng thêm 20%.
Làm được biểu đồ động.
Tích hợp được 5 công cụ.
Đưa ra được giải pháp của riêng mình.
Trình bày được một dự án hoàn chỉnh.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp06
Trung học cơ sở
Học sinh hệ thống hóa toàn bộ công nghệ nhận dạng, công nghệ tạo nội dung và học máy, rồi làm dự án tổng hợp để khép lại chặng học AI nền tảng lớp 1–6. Lớp 6 vẫn học theo cặp bài chính và bài ứng dụng như lớp 1–5.
16 tiết2 học kỳ3 bài ứng dụng liên môn
Bài học tiêu biểuMã G6-81: lớp 6, bài số 81 trong kho học liệu
Hệ thống hóa và so sánh các công nghệ nhận dạng qua một vụ án giả định: phân tích manh mối, dựng sơ đồ công nghệ, thiết kế hệ thống an ninh.
Kèm bài ứng dụng: Nhà thám hiểm AI
Ôn bộ công cụ AI tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Phân biệt 3 cấp độ sáng tạo: gia công cùng loại, sáng tạo liên loại, đồng sáng tạo.
Kèm bài ứng dụng: Phòng tuyến số bảo vệ gia đình
So sánh học có giám sát (dữ liệu có nhãn) với học không giám sát (máy tự phân cụm). Làm quen chỉ số sai số và cách cải thiện: sửa nhãn sai, thêm đặc trưng.
Kèm bài ứng dụng: Người bảo vệ báo tuyết
Lộ trình 16 tiết · Lớp 6
Định hướng cấp Trung học cơ sở: Tổng hợp kiến thức nền tảng, sáng tạo nội dung bằng AI, giải mã thuật toán, dùng AI giải quyết vấn đề xã hội.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Nắm được toàn bộ công nghệ nhận dạng. Biết so sánh và chọn công nghệ phù hợp.
Nắm toàn bộ công nghệ tạo nội dung và tình huống ứng dụng. Có trách nhiệm không tin, không lan truyền tin giả.
Hiểu sâu bản chất việc máy học. Phân biệt được hai cách học.
Hiểu "dữ liệu quyết định tất cả".
Hiểu logic tiến hóa của thuật toán.
Biết 10 lĩnh vực ứng dụng AI.
Xây dựng được hệ thống kiến thức AI hoàn chỉnh.
Thể hiện được toàn bộ năng lực đã học.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Phối hợp được nhận dạng đa phương thức (hình ảnh, âm thanh, văn bản).
Sáng tác được một tác phẩm hoàn chỉnh.
Thực hiện được một dự án hoàn chỉnh.
Hình thành quan điểm đạo đức về AI.
Dạy lại được cho người khác.
Chứng minh được năng lực tổng hợp.
Lập được kế hoạch học tập và phát triển.
Nhìn lại hành trình trưởng thành.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp07
Trung học cơ sở
Học kỳ 1 cho học sinh trải nghiệm AI nhận diện hình ảnh, giọng nói và ngôn ngữ. Học kỳ 2 là xưởng sáng tạo AIGC (AI-Generated Content – nội dung do AI tạo ra).
16 tiết2 học kỳ6 chủ đề học 2 tiết liền
Bài học tiêu biểuMã G7-01: lớp 7, bài số 01 trong kho học liệu
Nhận diện bạn cùng lớp qua ảnh: tìm hiểu đặc trưng, vectơ đặc trưng và mạng nơ-ron. Tiết 2 tự xây bộ dữ liệu, huấn luyện, cân bằng dữ liệu và tối ưu.
Số hóa âm thanh, trích xuất đặc trưng và so khớp để nhận dạng giọng nói. Tiết 2 tìm hiểu dấu vân tay giọng nói, tổng hợp và nhân bản giọng nói.
Bản chất xác suất của mô hình ngôn ngữ. Viết câu lệnh theo khung RTFC (Role – Task – Format – Constraint: vai trò, nhiệm vụ, định dạng, ràng buộc), dùng ràng buộc phủ định và chuỗi suy luận.
Lộ trình 16 tiết · Lớp 7
Định hướng cấp Trung học cơ sở: Tổng hợp kiến thức nền tảng, sáng tạo nội dung bằng AI, giải mã thuật toán, dùng AI giải quyết vấn đề xã hội.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Hiểu nguyên lý nhận diện hình ảnh và học có giám sát. Tự làm được bộ phân loại ảnh.
Hiểu nhận dạng giọng nói và TTS (Text-to-Speech – chuyển văn bản thành giọng nói). Biết phòng tránh lạm dụng giọng nói giả.
Làm được chatbot đơn giản. Hiểu cách AI phân tích cảm xúc trong câu chữ.
Nhìn nhận được hai mặt của công nghệ. Làm được áp phích nêu quan điểm.
Trình bày được dự án của mình trước lớp.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Viết được truyện, thơ, bài khoa học ngắn cùng AI. Nắm nhập môn kỹ thuật viết câu lệnh.
Hiểu chuyển đổi phong cách và bố cục. Tự thiết kế được hình ảnh bằng AI.
Làm được video ngắn của lớp bằng công cụ AI.
Làm được video người dẫn ảo. Biết suy nghĩ về ranh giới giữa ảo và thật.
Tổng hợp được kỹ năng tạo nội dung bằng AI của cả học kỳ.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp08
Trung học cơ sở
Học kỳ 1 giải mã các thuật toán cốt lõi: cây quyết định, học tăng cường, mạng nơ-ron. Học kỳ 2 dùng AI làm web, xử lý ảnh và công cụ nhỏ.
16 tiết2 học kỳ6 chủ đề học 2 tiết liền
Bài học tiêu biểuMã G8-17: lớp 8, bài số 17 trong kho học liệu
Phân tích dữ liệu trò chơi, đi từ đoán theo cảm tính đến tìm quy luật và xây cây quyết định. Tiết 2 xây trợ lý ra quyết định cho cuộc sống của chính mình.
Học tăng cường qua thử – sai, phần thưởng và chiến lược. Thiết kế AI chơi oẳn tù tì và dùng cơ chế thưởng để định hình "tính cách" của AI.
Lộ trình 16 tiết · Lớp 8
Định hướng cấp Trung học cơ sở: Tổng hợp kiến thức nền tảng, sáng tạo nội dung bằng AI, giải mã thuật toán, dùng AI giải quyết vấn đề xã hội.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Hiểu cây quyết định, phân tích dữ liệu và lý thuyết trò chơi đơn giản. Làm được hướng dẫn chiến thuật.
Hiểu nhập môn học tăng cường. Biết thiết kế luật và chiến lược đối kháng.
Hiểu quy trình huấn luyện, kiểm định và điều chỉnh tham số.
Lập được bảng luật chơi công bằng.
Trình bày được thành quả học kỳ.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Nắm cơ bản về HTML (HyperText Markup Language – ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản).
Hiểu cách bộ lọc ảnh hoạt động. Làm được bộ ảnh hiệu ứng.
Tạo được công cụ nhỏ hữu ích.
Hiểu quyền riêng tư cá nhân. Làm được sổ tay an toàn.
Giới thiệu được sản phẩm và bình chọn ý tưởng hay nhất.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp09
Trung học cơ sở
Học kỳ 1 tìm hiểu hệ gợi ý, phân tích dữ liệu văn bản và mô hình ngôn ngữ lớn. Học kỳ 2 ươm tạo ý tưởng khởi nghiệp với AI.
16 tiết2 học kỳ6 chủ đề học 2 tiết liền
Bài học tiêu biểuMã G9-33: lớp 9, bài số 33 trong kho học liệu
Hệ gợi ý theo lọc cộng tác. Tiết 2 dựng đồ thị tri thức "vũ trụ sở thích" của lớp và cùng AI lập trình hệ gợi ý bằng câu lệnh.
Phân tích tần suất từ bằng TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency: tần suất của từ và độ hiếm của từ trong tài liệu) và thống kê xu hướng. Tiết 2 tìm hiểu vectơ từ và mô hình chủ đề, giúp AI hiểu nghĩa thay vì chỉ khớp từ khóa.
Lộ trình 16 tiết · Lớp 9
Định hướng cấp Trung học cơ sở: Tổng hợp kiến thức nền tảng, sáng tạo nội dung bằng AI, giải mã thuật toán, dùng AI giải quyết vấn đề xã hội.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Hiểu nguyên lý hệ gợi ý và đồ thị tri thức. Làm được công cụ lập kế hoạch học tập.
Làm được bảng xếp hạng từ khóa nổi bật của trường. Hiểu trực quan hóa dữ liệu và giới hạn hiểu biết của AI.
Tạo được nguyên mẫu hỏi đáp thông minh. Suy ngẫm câu hỏi "AI có hiểu cảm xúc không".
Nhận ra thiên lệch thuật toán. Làm được bảng đánh giá công bằng.
Trình bày được dự án trước hội đồng.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Làm được bản vẽ nguyên mẫu trợ lý.
Tạo được phòng triển lãm ảo.
Xây dựng được phương án dự án công ích. Hiểu trách nhiệm xã hội của AI.
Trình bày được đồ án tốt nghiệp.
Lập được kế hoạch tương lai cho bản thân.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp10
Trung học phổ thông
Học kỳ 1 đi sâu vào nguyên lý tạo nội dung bằng AI (AIGC – AI-Generated Content), học máy và mạng nơ-ron. Học kỳ 2 nhập môn phát triển ứng dụng AI bằng Python.
16 tiết2 học kỳ6 chủ đề học 2 tiết liền
Bài học tiêu biểuMã G10-01: lớp 10, bài số 01 trong kho học liệu
So sánh và chọn mô hình tạo nội dung, kỹ thuật câu lệnh nâng cao, điều chỉnh tham số "nhiệt độ". Tiết 2 lên kế hoạch dự án đa phương tiện theo quy trình 5 bước, làm từng phần rồi ghép lại và đánh giá rủi ro.
Học có giám sát, tập huấn luyện, tập kiểm định, tập kiểm thử, hàm mất mát, quá khớp và chưa khớp. Tiết 2 tự thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình nhận dạng cử chỉ tay và kiểm thử trực tiếp.
Lộ trình 16 tiết · Lớp 10
Định hướng cấp Trung học phổ thông: Nguyên lý kỹ thuật, phát triển ứng dụng, công nghệ tiên phong và nghiên cứu.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Thành thạo tạo văn bản, hình ảnh, video bằng AI. Hoàn thành được tác phẩm đa phương tiện.
Hiểu các chỉ số đánh giá mô hình. Làm được thí nghiệm chia tập dữ liệu và so sánh hiệu năng.
Thiết kế được cấu trúc mạng và thử nghiệm điều chỉnh tham số.
Nắm cách tiền xử lý dữ liệu. Nhận diện và phân tích được thiên lệch dữ liệu.
Hoàn thành tổng kết, trình bày và đánh giá chéo.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Viết được chương trình AI đầu tiên. Biết lập trình có AI hỗ trợ.
Dựng được hệ thống nhận dạng có giao diện.
Thiết kế được luồng hội thoại, kiểm thử và tối ưu hệ thống.
Huấn luyện được AI chơi game và tổ chức đấu thử.
Hoàn thành kế hoạch dự án và trình bày thành quả.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp11
Trung học phổ thông
Học kỳ 1 rèn quy trình kỹ thuật: xây hệ thống ứng dụng AIGC (AI-Generated Content – nội dung do AI tạo ra), làm dự án học máy, phát triển web. Học kỳ 2 làm các ứng dụng mới như AI Agent, cơ sở tri thức và AI trên thiết bị.
16 tiết2 học kỳ6 chủ đề học 2 tiết liền
Bài học tiêu biểuMã G11-17: lớp 11, bài số 17 trong kho học liệu
Thiết kế kiến trúc hệ thống, phát triển theo mô-đun, tích hợp API (Application Programming Interface, giao diện lập trình ứng dụng) (Application Programming Interface, giao diện lập trình ứng dụng) và thiết kế giao diện. Tiết 2 tự viết mã cho một "bộ máy sinh câu lệnh".
Làm trọn quy trình dự án học máy với bộ dữ liệu chim cánh cụt: thu thập, tiền xử lý, chọn và huấn luyện mô hình. Tiết 2 đánh giá, tối ưu tham số và triển khai mô hình.
Lộ trình 16 tiết · Lớp 11
Định hướng cấp Trung học phổ thông: Nguyên lý kỹ thuật, phát triển ứng dụng, công nghệ tiên phong và nghiên cứu.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Xây dựng được một ứng dụng AI hoàn chỉnh từ con số 0.
Hoàn thành một dự án học máy đầy đủ. Biết so sánh và chọn mô hình.
Làm được ứng dụng web có chức năng AI và đưa lên mạng.
Xây được cỗ máy gợi ý, làm thử nghiệm A/B (so sánh hai phiên bản) và phân tích hiệu quả.
Chuẩn bị tài liệu, trình diễn sản phẩm và trả lời câu hỏi.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Thiết kế chức năng Agent, cấu hình quy trình, kiểm thử và tối ưu.
Xử lý tài liệu, dựng cơ sở tri thức và làm hệ thống hỏi đáp.
Tối ưu mô hình, triển khai trên di động và kiểm thử hiệu năng.
Tổ chức được buổi làm việc sáng tạo, khảo sát người dùng và hoàn thiện phương án.
Trình diễn công khai và thu thập được phản hồi.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Lớp12
Trung học phổ thông
Học kỳ 1 trải nghiệm mô hình lớn, AI đa phương thức và phương pháp nghiên cứu. Học kỳ 2 dành cho dự án tốt nghiệp, khởi nghiệp và định hướng nghề nghiệp.
16 tiết2 học kỳ6 chủ đề học 2 tiết liền
Bài học tiêu biểuMã G12-33: lớp 12, bài số 33 trong kho học liệu
Phân biệt AI nhận dạng với AI tạo sinh, ý nghĩa của GPT (Generative Pre-trained Transformer – mô hình tạo sinh huấn luyện trước), hiện tượng "trồi" và 3 nền tảng dữ liệu, sức tính, thuật toán. Tiết 2 tìm hiểu tinh chỉnh, chưng cất mô hình và tối ưu câu lệnh.
Hợp nhất nhiều dạng dữ liệu, công nghệ CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training – huấn luyện đối chiếu ngôn ngữ và hình ảnh), không gian ngữ nghĩa. Tiết 2 tìm hiểu học không cần mẫu và tạo nội dung kết hợp ảnh với chữ.
Lộ trình 16 tiết · Lớp 12
Định hướng cấp Trung học phổ thông: Nguyên lý kỹ thuật, phát triển ứng dụng, công nghệ tiên phong và nghiên cứu.
Học kỳ 1Tiết 1–8
Thử nghiệm năng lực mô hình lớn, làm thí nghiệm tinh chỉnh và khám phá giới hạn của mô hình.
Phát triển được ứng dụng đa phương thức, tìm kiếm chéo giữa ảnh và chữ, sáng tạo nội dung.
Chọn lĩnh vực, xác định vấn đề và thiết kế giải pháp nghiên cứu.
Phân tích tình huống và thiết kế được phương án đạo đức.
Viết báo cáo nghiên cứu, làm poster học thuật và trao đổi.
Học kỳ 2Tiết 9–16
Lập đề án, triển khai và hoàn thiện kiểm thử.
Viết kế hoạch kinh doanh, thuyết trình và mô phỏng gọi vốn.
Hoàn thiện phương án và nộp bài dự thi.
Lập được kế hoạch và chuẩn bị nguồn học liệu.
Làm hồ sơ tác phẩm, trình diễn công khai và truyền lại kinh nghiệm.
Mỗi tiết kèm giáo án kịch bản, phiếu hoạt động và hướng dẫn giảng dạy cho giáo viên.
Nền tảng dạy và học
Giáo viên nhập chủ đề và đặc điểm lớp học, hệ thống dựng giáo án hoàn chỉnh theo khung sư phạm, chỉnh sửa được ở mọi bước.
Giáo án chuyển thành bài giảng số với mô phỏng 3D, trò chơi hóa và thao tác kéo thả.
Vai trò và gói triển khai
Cổng học tập, thực hành AI và hồ sơ sản phẩm cá nhân.
Soạn, giảng, chấm trên một nơi, phân tích lớp học tự động.
Cấp tài khoản tập trung, theo dõi tiến độ và chất lượng.
Bảng điều khiển toàn hệ thống, so sánh liên trường.
Gói Trường
Trường tư thục, song ngữ, liên cấp muốn dạy AI ngay học kỳ tới.
Gói Sở và chuỗi trường
Quản trị tập trung, chuẩn hóa chất lượng toàn hệ thống.
Dữ liệu và bảo mật
Hệ thống vận hành theo nguyên tắc chủ quyền dữ liệu, từ nơi lưu trữ, cách xử lý đến quyền mang dữ liệu đi khi kết thúc hợp đồng.
Dữ liệu học sinh đặt trên hạ tầng đám mây MobiFone trong nước.
Xử lý dữ liệu theo Luật 91/2025/QH15.
Triển khai tại trung tâm dữ liệu của Sở hoặc nhà trường.
Toàn bộ dữ liệu và tài sản số trao lại cho nhà trường.
Phân quyền chi tiết, nhật ký sử dụng đầy đủ.
Hồ sơ đánh giá tác động dữ liệu do Intinex thực hiện.
Chạy trên trình duyệt với phòng máy sẵn có.
Bộ lọc và kiểm duyệt riêng cho môi trường học đường.
Vì sao chọn Intinex
Đánh giá nhu cầu, phòng máy, chọn phạm vi chương trình.
Triển khai với khối lớp được chọn, tập huấn giáo viên.
Tổng kết cùng nhà trường, mở rộng toàn trường hoặc toàn hệ thống.
Đăng ký pilot
Đội ngũ Intinex phản hồi trong 24 giờ làm việc để trao đổi nhu cầu, demo nền tảng và thiết kế lộ trình pilot phù hợp với nhà trường.
Intinex Global — Việt Nam | Singapore | Thụy Sĩ
© 2026 Intinex Group, thành viên của Dacta Global (Singapore)Intinex Education · 2026Solution profile 2026
An artificial intelligence (AI) curriculum and platform for Vietnamese schools, seamless from grade 1 to grade 12 (K12).
For Departments of Education and Training, principals, teachers and parents
Swipe, drag a corner or press the arrows to turn
Contents
Jump to a grade
Who it is for
Manage many campuses on one dashboard, compare quality across schools and deploy on-premise in the department’s own data center.
Teach AI from next semester with existing computer labs and no new hardware. Data stays in Vietnam and is handed back to the school.
A scripted plan for every lesson, no AI background needed. The lesson assistant drafts plans on a teaching framework, and teachers approve every step.
Children learn AI through real projects, with age-appropriate content and protected personal data. A competency profile tracks each child’s progress in real time.
Three commitments
About Intinex
Intinex Group is a Vietnamese technology company and a member of Dacta Global (Singapore), with offices in Vietnam, Singapore and Switzerland. Building on more than 20 years of deploying management systems for businesses and organizations, Intinex has developed deep expertise in agentic AI.
Nurturing learners who master AI as a creative tool, think across disciplines and solve real-world problems.
A spiral pathway that builds students’ AI literacy. Every lesson comes with a scripted lesson plan, activity sheets and teaching guidance.
Teaching, learning, lesson design and assessment on one web platform, with an AI assistant that teachers review at every step.
Cloud hosting in Vietnam, an on-premise option and a DPIA (Data Protection Impact Assessment) service.
PartnersSAPMobiFoneAlibaba CloudAnthropic
Philosophy and architecture
Human-centered
Students use AI to solve real-world problems instead of memorizing how to use tools.
AI ethics and integrity
Students absorb the ethical boundaries of AI through team projects built on real situations, using PBL (Project-Based Learning).
Human–AI synergy
Students understand how an LLM (Large Language Model) works by creating products together with AI.
One platform, two school levels, three capability layers
12-year pathway
The same core concepts deepen from one school level to the next. Each grade has 16 lessons across 2 semesters, and every lesson comes with a full set of teacher materials.
Click a column to open that grade
Sensing AI, exploring how AI works, understanding its principles and mastering core skills.
Consolidating foundations, creating content with AI, decoding algorithms and using AI to solve social problems.
Engineering principles, application development, frontier technology and research.
A lesson with an AI assistant
Draft a 2-lesson plan for class 7A, 38 students, a lab with 20 computers.
AILesson plan built on the 5E framework, 90 minutes in total:
Engage5 min
"Who’s this?" game: AI guesses classmates from photos as they sharpen.
Explore15 min
Groups of 4 list facial features and compare them with how AI extracts features.
Explain15 min
Feature vectors and neural networks through an interactive simulation.
Elaborate40 min
Lesson 2: build a dataset and train an image classifier.
Evaluate15 min
5-question quiz, competency profile updated automatically.
Awaiting teacher approval before class
Grade01
Primary
Students experience AI that recognizes, talks and draws, then learn simple rules and how to keep information safe.
16 lessons2 semesters2 applied cross-curricular lessons
Featured lessonsCode G1-01: grade 1, item 01 in the lesson library
Teach AI to recognize cats with clear, complete, well-lit photos. When AI mistakes a cat for a tiger, students look for new features, such as ears and forehead markings, to tell them apart.
Paired applied lesson: Secret Footprints of Our Animal Friends
AI draws sound as waves: tall waves are loud, dense waves are high-pitched. Every voice has its own "fingerprint", and noise makes AI hear less well.
Paired applied lesson: The Lost Silent Painting
Read emotions from eyebrows, eyes and mouth. Teach AI to classify expressions, then design new ones.
16-lesson pathway · Grade 1
Primary focus: Sensing AI, exploring how AI works, understanding its principles and mastering core skills.
Semester 1Lessons 1–8
Know that AI recognizes objects by their features. Understand that good photos help AI learn correctly.
Know that AI can recognize voices. Understand that AI senses the world through many senses.
Recognize 4 basic emotions. Understand how AI "sees" faces.
Sort by one criterion (color or size). Understand that people set the rules and AI follows them.
Know that AI can respond. Form the idea of having a conversation with AI.
Experience how AI draws. Understand that AI is the brush and the idea is yours.
Recognize 2–3 kinds of smart toys.
Name 5 AI applications around you.
Semester 2Lessons 9–16
Understand simple "if – then" rules.
Know that predictions can be wrong.
Count and add simply to make statistics.
Understand one-to-one matching between words.
Combine 3–5 notes into a melody.
Design 3 game rules.
Know how to protect personal information.
Demonstrate 1 AI function.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade02
Primary
Students see AI diagnose, sort by rules and create from prompts, then get started with coding and sensors.
16 lessons2 semesters3 applied cross-curricular lessons
Featured lessonsCode G2-17: grade 2, item 17 in the lesson library
AI looks at the color, shape and spots on leaves and compares them with a database to diagnose. AI identifies, people confirm, then AI acts.
Paired applied lesson: Special Mission: The Plant Ark
Teach AI to sort waste into 4 groups (recyclable, kitchen, hazardous, other) with "if… then…" rules. Connect them to sorting rules for parcels and fruit.
Paired applied lesson: AI Waste Sorting Officer
Write prompts for AI to tell stories with a "story formula": who, how, where and doing what. The more detailed the prompt, the better the story.
Paired applied lesson: Weaving Dreams with AI
16-lesson pathway · Grade 2
Primary focus: Sensing AI, exploring how AI works, understanding its principles and mastering core skills.
Semester 1Lessons 1–8
Identify 2–3 plant problems. Understand how AI matches patterns.
Understand the 4 waste categories. Know that AI sorts with a rule set.
Compare the pros and cons of 2 routes.
Use AI tools the right way.
Use 3 prompt keywords to guide AI. Understand that people are the director and AI is the assistant.
Recognize 3 correct movements.
Understand how devices work together.
Propose 1 AI solution.
Semester 2Lessons 9–16
Master 5 sequential commands.
Recognize 3 types of sensors.
Understand a simple sense – act loop.
Collect 20 data points.
Design 5 voice commands.
Try 3 different art styles.
Design 3 everyday scenes with AI.
Complete 1 small product.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade03
Primary
Students learn how images and sounds are digitized, then go through preparing data, training a model and fixing its errors.
16 lessons2 semesters3 applied cross-curricular lessons
Featured lessonsCode G3-33: grade 3, item 33 in the lesson library
A digital image is made of many tiny squares called pixels, and more squares make a sharper image. Red, green and blue light mix to make colors, and all three together make white.
Paired applied lesson: Pixel Characters Project
AI finds edges, separates shapes, counts and combines features, then turns them into strings of numbers to recognize a picture.
Paired applied lesson: Protecting National Treasures
Amplitude decides whether a sound is loud or soft, and frequency whether it is high or low. AI draws the waveform, extracts features and matches them to recognize sounds.
Paired applied lesson: Bringing Classic Poems to Life
16-lesson pathway · Grade 3
Primary focus: Sensing AI, exploring how AI works, understanding its principles and mastering core skills.
Semester 1Lessons 1–8
Understand pixels, resolution and RGB (Red – Green – Blue) color.
Find 5 types of image features. Understand that numbers are the "language" of AI.
Understand that frequency sets pitch. Know that AI recognizes sounds by amplitude and frequency.
Understand the 3 steps of training AI.
Label 30 data items.
Understand what a 70% probability means.
Compare the speed of 2 algorithms.
Design a simple AI experiment.
Semester 2Lessons 9–16
Clean 50 rows of data.
Understand an 8:2 data split (training and testing).
Analyze 10 error cases.
Design 5 interface elements.
Combine 3 AI functions.
Use conditionals and loops.
Design rules for strong passwords.
Present a project in 3 minutes.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade04
Primary
Students meet classic algorithms, decision trees and clustering, along with fairness, privacy and social impact.
16 lessons2 semesters3 applied cross-curricular lessons
Featured lessonsCode G4-49: grade 4, item 49 in the lesson library
Explore sorting algorithms (bubble, selection) and searching (linear, binary). Sorting data first makes searching faster.
Paired applied lesson: Super-Yield Rice Selection Challenge
Find good questions that split data into two groups, use a "smart score" to choose them, then build a tree with a root, branches and leaves.
Paired applied lesson: Upgrading the Smart School Gate
AI groups similar data without rules in 4 steps: pick representatives, compare similarity, update group centers and reassign. It is used to organize photo albums and plan delivery zones.
Paired applied lesson: Discover Your Hidden Club
16-lesson pathway · Grade 4
Primary focus: Sensing AI, exploring how AI works, understanding its principles and mastering core skills.
Semester 1Lessons 1–8
Know 3 classic algorithms and how algorithms have evolved.
Build a 3-level decision tree.
Understand distance and similarity. Know that AI is a helper, not a judge of people.
Understand content-based recommendation.
Identify 3 types of bias.
Know how to anonymize data.
Explain 3 AI decisions.
Analyze 5 affected fields.
Semester 2Lessons 9–16
Propose 3 real-world needs.
Complete a paper prototype.
Create 5 types of charts.
Design a personalized learning feature.
Design a healthcare plan.
Name 3 everyday applications.
Complete a creative work.
Present the year's best work.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade05
Primary
Students measure AI accuracy, build multi-level classification systems, clean data and master prompt-writing techniques.
16 lessons2 semesters3 applied cross-curricular lessons
Featured lessonsCode G5-65: grade 5, item 65 in the lesson library
Evaluate an AI that recognizes many fruits by precision, recall and an overall score. Each situation favors one metric: face payment needs precision, airport security needs recall.
Paired applied lesson: AI Chip Inspector
Multi-level classification finds things far faster than checking item by item. An "other" branch keeps the system from failing on unfamiliar data, and key conditions come first.
Paired applied lesson: Express Parcel Sorting Center
Clean data with 3 actions: fill gaps, fix errors and standardize formats. Compare the conclusions drawn from dirty and clean data.
Paired applied lesson: Clean Plate Campaign at School
16-lesson pathway · Grade 5
Primary focus: Sensing AI, exploring how AI works, understanding its principles and mastering core skills.
Semester 1Lessons 1–8
Recognize more than 10 objects with 90% accuracy. Use metrics to evaluate AI.
Build a 3-level classification tree. Combine multiple features.
Process more than 100 data items. Understand that accurate data leads to sound conclusions.
Adjust 3 parameters.
Master 10 prompt-writing techniques.
Produce a 500-word piece.
Use nested conditionals and loops.
Combine 5 technologies.
Semester 2Lessons 9–16
Sustain a 10-turn conversation.
Implement collaborative filtering.
Make 3 types of sensors work together.
Improve performance by 20%.
Create animated charts.
Integrate 5 tools.
Come up with an original solution.
Present a complete project.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade06
Lower Secondary
Students consolidate recognition, content generation and machine learning, then complete an integrated project that closes the foundational AI stage of grades 1–6. Grade 6 keeps the paired core and applied lessons of grades 1–5.
16 lessons2 semesters3 applied cross-curricular lessons
Featured lessonsCode G6-81: grade 6, item 81 in the lesson library
Organize and compare recognition technologies through a mock case: analyze clues, map the technologies and design a security system.
Paired applied lesson: AI Explorer
Review AI tools that generate text, images, audio and video. Distinguish 3 levels of creation: same-medium editing, cross-medium creation and co-creation.
Paired applied lesson: A Digital Shield for the Family
Compare supervised learning (labeled data) with unsupervised learning (the machine clusters on its own). Meet error metrics and ways to improve: fix wrong labels and add features.
Paired applied lesson: Snow Leopard Guardians
16-lesson pathway · Grade 6
Lower Secondary focus: Consolidating foundations, creating content with AI, decoding algorithms and using AI to solve social problems.
Semester 1Lessons 1–8
Master the full range of recognition technologies. Compare them and choose the right one.
Master content-generation technologies and their uses. Take responsibility for not believing or spreading fake news.
Understand in depth how machines learn. Tell the two learning approaches apart.
Understand that "data decides everything".
Understand the logic of how algorithms evolve.
Know 10 fields where AI is applied.
Build a complete AI knowledge map.
Demonstrate all the skills learned.
Semester 2Lessons 9–16
Combine multimodal recognition (image, sound, text).
Create a complete piece of work.
Deliver a complete project.
Form an ethical view of AI.
Teach what you have learned to others.
Demonstrate integrated competence.
Draw up a learning and development plan.
Look back on the journey of growth.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade07
Lower Secondary
Semester 1 lets students experience AI that recognizes images, voices and language. Semester 2 is an AIGC (AI-Generated Content) creative studio.
16 lessons2 semesters6 double-lesson topics
Featured lessonsCode G7-01: grade 7, item 01 in the lesson library
Recognize classmates from photos while learning about features, feature vectors and neural networks. In lesson 2, students build their own dataset, train, balance the data and optimize.
Digitize sound, extract features and match them to recognize speech. Lesson 2 covers voiceprints, speech synthesis and voice cloning.
The probabilistic nature of language models. Students write prompts with the RTFC (Role – Task – Format – Constraint) framework and use negative constraints and chain-of-thought reasoning.
16-lesson pathway · Grade 7
Lower Secondary focus: Consolidating foundations, creating content with AI, decoding algorithms and using AI to solve social problems.
Semester 1Lessons 1–8
Understand image recognition and supervised learning. Build an image classifier.
Understand speech recognition and TTS (Text-to-Speech). Know how to guard against the misuse of fake voices.
Build a simple chatbot. Understand how AI reads emotion in text.
See both sides of technology. Make a poster that states a viewpoint.
Present your project to the class.
Semester 2Lessons 9–16
Write stories, poems and short science pieces with AI. Learn the basics of prompt engineering.
Understand style transfer and composition. Design images with AI.
Make a short class video with AI tools.
Make a virtual presenter video. Reflect on the line between virtual and real.
Bring together the semester's AI content-creation skills.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade08
Lower Secondary
Semester 1 decodes core algorithms: decision trees, reinforcement learning and neural networks. Semester 2 uses AI to build web pages, edit images and make small tools.
16 lessons2 semesters6 double-lesson topics
Featured lessonsCode G8-17: grade 8, item 17 in the lesson library
Analyze game data, moving from gut-feeling guesses to finding patterns and building a decision tree. In lesson 2, students build a decision assistant for their own lives.
Reinforcement learning through trial and error, rewards and strategy. Students design a rock-paper-scissors AI and use rewards to shape its "personality".
16-lesson pathway · Grade 8
Lower Secondary focus: Consolidating foundations, creating content with AI, decoding algorithms and using AI to solve social problems.
Semester 1Lessons 1–8
Understand decision trees, data analysis and simple game theory. Write a strategy guide.
Get started with reinforcement learning. Design rules and competitive strategies.
Understand training, validation and parameter tuning.
Draw up a fair set of game rules.
Present the semester's results.
Semester 2Lessons 9–16
Learn the basics of HTML (HyperText Markup Language).
Understand how image filters work. Create a set of effect images.
Create a useful small tool.
Understand personal privacy. Make a safety handbook.
Present products and vote for the best idea.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade09
Lower Secondary
Semester 1 explores recommender systems, text data analysis and large language models. Semester 2 incubates startup ideas with AI.
16 lessons2 semesters6 double-lesson topics
Featured lessonsCode G9-33: grade 9, item 33 in the lesson library
Recommendation through collaborative filtering. In lesson 2, students map the class's "interest universe" as a knowledge graph and program a recommender with AI through prompts.
Analyze word frequency with TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) and trend statistics. Lesson 2 introduces word vectors and topic models that help AI grasp meaning rather than just match keywords.
16-lesson pathway · Grade 9
Lower Secondary focus: Consolidating foundations, creating content with AI, decoding algorithms and using AI to solve social problems.
Semester 1Lessons 1–8
Understand recommender systems and knowledge graphs. Build a study-planning tool.
Rank the school's trending keywords. Understand data visualization and the limits of AI understanding.
Build a smart question-and-answer prototype. Reflect on whether AI understands emotions.
Recognize algorithmic bias. Create a fairness scorecard.
Present a project to a panel.
Semester 2Lessons 9–16
Sketch a prototype of an assistant.
Create a virtual exhibition room.
Plan a public-interest project. Understand AI's social responsibility.
Present a graduation project.
Make a plan for your own future.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade10
Upper Secondary
Semester 1 goes deep into the principles of AI content generation, machine learning and neural networks. Semester 2 introduces AI application development in Python.
16 lessons2 semesters6 double-lesson topics
Featured lessonsCode G10-01: grade 10, item 01 in the lesson library
Compare and choose generation models, use advanced prompting and tune the "temperature" parameter. Lesson 2 plans a multimedia project in 5 steps, builds it in parts, assembles it and assesses the risks.
Supervised learning, training, validation and test sets, loss functions, overfitting and underfitting. In lesson 2, students collect their own data, train a hand-gesture recognition model and test it live.
16-lesson pathway · Grade 10
Upper Secondary focus: Engineering principles, application development, frontier technology and research.
Semester 1Lessons 1–8
Master AI generation of text, images and video. Complete a multimedia piece.
Understand model evaluation metrics. Run a data-splitting experiment and compare performance.
Design a network structure and experiment with parameter tuning.
Learn data preprocessing. Identify and analyze data bias.
Complete a review, a presentation and peer assessment.
Semester 2Lessons 9–16
Write your first AI program. Learn AI-assisted programming.
Build a recognition system with a user interface.
Design a dialogue flow, then test and optimize the system.
Train an AI to play a game and run a tournament.
Complete a project plan and present the results.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade11
Upper Secondary
Semester 1 builds engineering workflows: AIGC application systems, machine learning projects and web development. Semester 2 builds new applications such as AI agents, knowledge bases and on-device AI.
16 lessons2 semesters6 double-lesson topics
Featured lessonsCode G11-17: grade 11, item 17 in the lesson library
System architecture design, modular development, API (Application Programming Interface) integration and interface design. In lesson 2, students code their own "prompt generator".
Run the whole machine learning workflow on a penguin dataset: collection, preprocessing, model selection and training. Lesson 2 covers evaluation, parameter tuning and model deployment.
16-lesson pathway · Grade 11
Upper Secondary focus: Engineering principles, application development, frontier technology and research.
Semester 1Lessons 1–8
Build a complete AI application from scratch.
Complete a full machine learning project. Compare and choose models.
Build a web app with AI features and publish it online.
Build a recommendation engine, run an A/B test (comparing two versions) and analyze the results.
Prepare materials, demo the product and answer questions.
Semester 2Lessons 9–16
Design agent features, configure workflows, then test and optimize.
Process documents, build a knowledge base and create a question-and-answer system.
Optimize models, deploy them on mobile and test performance.
Run a creative workshop, survey users and refine the solution.
Present publicly and gather feedback.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Grade12
Upper Secondary
Semester 1 explores large models, multimodal AI and research methods. Semester 2 is devoted to capstone projects, entrepreneurship and career guidance.
16 lessons2 semesters6 double-lesson topics
Featured lessonsCode G12-33: grade 12, item 33 in the lesson library
Distinguish recognition AI from generative AI, the meaning of GPT (Generative Pre-trained Transformer), "emergence" and the 3 foundations of data, compute and algorithms. Lesson 2 covers fine-tuning, model distillation and prompt optimization.
Fusing data types, CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) and semantic space. Lesson 2 covers zero-shot learning and content that combines images with text.
16-lesson pathway · Grade 12
Upper Secondary focus: Engineering principles, application development, frontier technology and research.
Semester 1Lessons 1–8
Test large-model capabilities, run fine-tuning experiments and explore model limits.
Develop multimodal applications, search across images and text, and create content.
Choose a field, define a problem and design a research solution.
Analyze cases and design an ethical response.
Write a research report, make an academic poster and discuss it.
Semester 2Lessons 9–16
Write a proposal, implement it and complete testing.
Write a business plan, pitch it and simulate fundraising.
Finalize the solution and submit the entry.
Make a plan and prepare learning resources.
Build a portfolio, present publicly and pass on experience.
Every lesson includes a scripted plan, activity sheets and teaching guidance for teachers.
Teaching and learning platform
Teachers enter the topic and class profile, and the system drafts a complete plan on the teaching framework, editable at every step.
Lesson plans become digital lessons with 3D simulations, gamification and drag-and-drop activities.
Roles and packages
A learning portal, AI practice and a personal portfolio.
Plan, teach and grade in one place, with automatic class analytics.
Central account management with progress and quality tracking.
A system-wide dashboard with cross-school comparison.
School package
Private, bilingual and multi-level schools that want to teach AI next semester.
DOET and network package
Central management and consistent quality across the whole system.
Data and security
The whole system follows data sovereignty principles, from where data is stored and how it is processed to the right to take it with you when the contract ends.
Student data sits on MobiFone’s domestic cloud infrastructure.
Data is processed under Law No. 91/2025/QH15.
Deploy in the data center of the DOET or the school.
All data and digital assets are returned to the school.
Fine-grained permissions with full usage logs.
A data impact assessment prepared by Intinex.
Runs in the browser on existing computer labs.
Filters and moderation designed for schools.
Why Intinex
Assess needs and computer labs, choose the curriculum scope.
Deploy with selected grades and train teachers.
Review with the school, then scale to the whole school or system.
Register for a pilot
The Intinex team responds within 24 working hours to discuss your needs, demo the platform and design a pilot plan for your school.
Intinex Global — Vietnam | Singapore | Switzerland
© 2026 Intinex Group, a member of Dacta Global (Singapore)