Tin tức

Đề cương khóa luận tốt nghiệp đại học: Cách xây dựng và ví dụ minh họa

20
Th1

Đề cương khóa luận tốt nghiệp đại học là bước đầu tiên quyết định thành công của luận văn 50-100 trang. Tài liệu 15-25 trang này không chỉ trình bày kế hoạch nghiên cứu mà còn giúp hội đồng đánh giá tính khả thi, định hướng phương pháp và dự kiến kết quả. Năm 2026, các trường như VNU, HUB, FTU yêu cầu chuẩn 8 phần cốt lõi từ giới thiệu đến phụ lục, kèm timeline Gantt chart và tài liệu APA 7th.

Bài viết này, Viết Thuê 247 cung cấp định nghĩa chi tiết, 8 bước xây dựng từ A-Z, ví dụ minh họa đầy đủ ngành công nghệ, 100 đề tài hot 2026 đa ngành và 10 lý do chọn Viết Thuê 247.

Nội dung bài viết

1. Đề cương khóa luản tốt nghiệp đại học là gì?

Đề cương khóa luản tốt nghiệp đại học là gì?
Đề cương khóa luản tốt nghiệp đại học là gì?

Đề cương khóa luận tốt nghiệp đại học là tài liệu 15-25 trang trình bày kế hoạch nghiên cứu toàn diện, bao gồm đề tài, mục tiêu, phương pháp và timeline thực hiện. Mục đích chính là giúp hội đồng đánh giá tính khả thi của đề tài và định hướng sinh viên viết luận văn 50-100 trang đạt chuẩn. Đề cương cũng đóng vai trò như “bản thiết kế” giúp giảng viên hướng dẫn điều chỉnh sớm nếu có vấn đề về lý thuyết hay dữ liệu.

Thành phần chuẩn gồm 8 phần: Giới thiệu (tính cấp thiết), Mục tiêu tổng quát và cụ thể, Đối tượng/phạm vi, Tổng quan tài liệu, Phương pháp nghiên cứu, Cấu trúc chương dự kiến, Timeline và dự kiến kết quả, Tài liệu tham khảo và phụ lục. Mỗi phần phải logic, khớp nhau và đáp ứng 45-point checklist của Google E-E-A-T.

Quy định các trường Việt Nam 2026 đa dạng nhưng đồng nhất ở 3 điểm: độ dài 15-25 trang, định dạng Times New Roman 13-14, lề trái 4cm, và bắt buộc có timeline Gantt chart. VNU yêu cầu thêm abstract tiếng Anh 250 từ, HUB cần consent form nếu khảo sát người, FTU nhấn mạnh tính ứng dụng thực tiễn cho doanh nghiệp Việt Nam.

Tiêu chí Đề cương Luận văn đầy đủ
Độ dài 15-25 trang 50-100 trang
Mục đích Đánh giá khả thi, approve hội đồng Trình bày kết quả nghiên cứu hoàn chỉnh
Thời gian 1-2 tháng 6-12 tháng
Nội dung Kế hoạch (dự kiến phương pháp, kết quả) Dữ liệu thực tế, phân tích, kết luận

2. Các bước xây dựng đề cương khóa luận tốt nghiệp đại học chi tiết từ A-Z

Quy trình xây dựng đề cương khóa luận gồm 8 bước logic, từ chọn đề tài đến hoàn thiện phụ lục, đảm bảo tính khoa học và khả thi theo chuẩn VNU/HUB 2026.

Bước 1: Xác định đề tài và đặt vấn đề (Giới thiệu)

Chọn đề tài dựa trên 3 tiêu chí: tính thực tiễn (giải quyết vấn đề cụ thể tại Việt Nam), sở thích cá nhân (duy trì động lực 6 tháng), và khả thi dữ liệu (nguồn sẵn có từ doanh nghiệp, cơ quan hay dataset công khai). Tránh đề tài quá rộng như “AI trong giáo dục” mà hãy thu hẹp thành “AI chatbot hỗ trợ học tiếng Anh cho sinh viên năm 1 tại ĐH Đà Lạt”.

Viết “tính cấp thiết” bằng công thức: Số liệu 2026 (thực trạng) + Research gap (thiếu gì). Ví dụ: “AI trong SMEs Việt Nam tăng 25% năm 2025 (Bộ KH&CN) nhưng thiếu khung pháp lý bảo mật dữ liệu khách hàng, gây rủi ro tuân thủ.” Đây là cách chứng minh đề tài có giá trị khoa học và thực tiễn.

Checklist tự đánh giá đề tài:

  • Đề tài có giải quyết vấn đề thực tế Việt Nam không?
  • Tôi có thể thu thập dữ liệu trong 3-4 tháng không?
  • Đề tài có research gap rõ ràng (chưa ai làm hoặc góc nhìn mới)?
  • Giảng viên hướng dẫn có chuyên môn về lĩnh vực này không?
  • Kết quả có thể đo lường được (%, chỉ số KPI)?

Bước 2: Định nghĩa mục tiêu tổng quát và cụ thể

Mục tiêu tổng quát là 1 câu tóm gọn toàn bộ nghiên cứu, bao gồm làm rõ lý luận và đề xuất giải pháp. Ví dụ: “Phân tích tác động của AI chatbot đến hiệu quả học tiếng Anh và đề xuất mô hình triển khai cho trường đại học Việt Nam.”

Mục tiêu cụ thể gồm 3-5 mục, viết theo công thức SMART: Specific (cụ thể hóa kỹ năng nghe/nói), Measurable (đo lường bằng điểm thi cải thiện 15%), Achievable (khảo sát 200 sinh viên khả thi), Relevant (phù hợp ngành Anh văn), Time-bound (hoàn thành trong 6 tháng).

Bảng mẫu mục tiêu SMART

Mục tiêu Đo lường Thời hạn
Khảo sát nhận thức SV về AI chatbot 200 phiếu trả lời, tỷ lệ hồi đáp >80% Tháng 2-3/2026
Thử nghiệm chatbot trên 50 SV Điểm pre-test vs. post-test tăng ≥15% Tháng 4-5/2026
Đề xuất quy trình triển khai 3 khuyến nghị cho phòng đào tạo Tháng 6/2026

Lỗi thường gặp: Mục tiêu chung chung (“nâng cao kỹ năng”), không đo lường được (thiếu con số %), hoặc quá tham vọng (500 SV trong 2 tháng).

Bước 3: Xác định đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Đối tượng là 1 hiện tượng cụ thể, không phải ngành. Ví dụ: “Hiệu quả của flipped classroom” (đúng) thay vì “ngành Anh văn” (sai). Phạm vi bao gồm: không gian (3 tỉnh miền Trung hoặc 1 trường cụ thể), thời gian (dữ liệu 2024-2026), và nội dung (3 khía cạnh như nghe-nói-viết).

Bảng phạm vi nghiên cứu

Yếu tố Ví dụ cụ thể Lỗi sai thường gặp
Không gian 50 SMEs tại Bình Dương có >100 nhân viên “Toàn quốc” (quá rộng, không khả thi)
Thời gian Dữ liệu tài chính 2024-2025 (2 năm) “10 năm qua” (cũ, khó tìm)
Nội dung 3 biến: Doanh thu, lợi nhuận, ROI “Mọi khía cạnh” (mơ hồ)

Minh họa bản đồ 50 SMEs Bình Dương giúp hội đồng hình dung rõ phạm vi địa lý, tăng tính thuyết phục.

Bước 4: Tổng quan tài liệu và cơ sở lý luận

Công thức chuẩn: 10 nguồn tiếng Việt (.edu.vn, luận văn trước) + 5 nguồn quốc tế (JSTOR, Google Scholar) từ 2020-2026. Mục đích là tìm research gap: “Quốc tế đã nghiên cứu A, B, C nhưng tại Việt Nam thiếu nghiên cứu về C trong ngữ cảnh SMEs.”

Ma trận so sánh nghiên cứu liên quan

Tác giả Lý thuyết chính Hạn chế Research gap
Nguyễn Văn A (2023) TAM cho chatbot giáo dục Chỉ SV TP.HCM Thiếu miền Trung
Smith et al. (2024) Flipped classroom + A Ngữ cảnh Mỹ Chưa áp dụng VN
Trần Thị B (2025) Kỹ năng nghe SV VN Không dùng công nghệ Thiếu yếu tố AI

3 cách trình bày lit review: Nhóm theo thời gian (2020-2023, 2024-2026), theo chủ đề (lý thuyết A, B, C), hoặc theo tác giả (trường phái X vs. Y). Mẫu trích dẫn DOI: “Smith, J. (2024). AI in education. Journal of EdTech, 12(3), 45-67. https://doi.org/10.1234/jedtech.2024.003″

Bước 5: Thiết kế phương pháp nghiên cứu

Bảng 1: Thu thập dữ liệu

Phương pháp Mẫu Công cụ Thời gian
Khảo sát định lượng 200 SV năm 1-2 (random) Google Forms, Likert 1-5 Tháng 2-3/2026
Phỏng vấn định tính 10 giảng viên Anh văn Semi-structured, ghi âm Tháng 3/2026

Bảng 2: Phân tích dữ liệu

Phương pháp Công cụ Tiêu chí chất lượng
Hồi quy tuyến tính SPSS 26.0 Cronbach Alpha >0.8, R² >0.6
Phân tích chủ đề NVivo 14 Inter-coder reliability >0.85

Lý do chọn: SPSS phổ biến tại VN, dễ học; NVivo mạnh cho phỏng vấn. Hạn chế: Mẫu 200 chỉ đại diện 1 trường, không tổng quát toàn quốc. Cách khắc phục: So sánh với nghiên cứu quốc tế tương tự để tăng độ tin cậy.

Bước 6: Lập cấu trúc chương luận văn dự kiến

Sơ đồ 3 chương

  • Chương 1: Cơ sở lý luận (20 trang): Tổng quan AI chatbot, lý thuyết TAM, nghiên cứu liên quan
  • Chương 2: Thực trạng (30 trang): Khảo sát 200 SV, phỏng vấn 10 GV, biểu đồ SWOT, phân tích ANOVA
  • Chương 3: Giải pháp (20 trang): Đề xuất 5 bước triển khai chatbot, KPI đo lường (điểm thi tăng 15%, satisfaction score >4/5)

Tỷ lệ khuyến nghị: 30% lý thuyết, 40% thực trạng (phần nặng nhất, có dữ liệu), 30% giải pháp. Cấu trúc này phù hợp đề tài ứng dụng; đề tài lý thuyết thuần có thể 40%-30%-30%.

Bước 7: Xây dựng timeline và dự kiến kết quả

Bảng Gantt chart 4 giai đoạn (Tháng 1-9/2026)

Giai đoạn Mốc milestone Thời gian Buffer
1. Lit review & đề cương Báo cáo gap, approve hội đồng Th1-2 +1 tuần
2. Thu thập dữ liệu Dataset 200 SV, 10 interviews Th3-4 +2 tuần
3. Phân tích & viết Bản thảo Chương 1-3 Th5-7 +3 tuần
4. Hoàn thiện & bảo vệ Slide 10 phút, nộp hội đồng Th8-9 +1 tuần

Rủi ro: SV không hợp tác khảo sát, SPSS lỗi. Buffer time 15% (11 tuần thực + 1.6 tuần dự phòng ≈ 13 tuần) để xử lý bất ngờ.

Bước 8: Hoàn thiện tài liệu tham khảo và phụ lục

Checklist tài liệu tham khảo:

  • 20+ nguồn: 10 VN (.edu.vn, luanvanviet.com) + 10 quốc tế (JSTOR, ERIC)
  • Chuẩn APA 7th: Tác giả. (Năm). Tiêu đề. Tạp chí, số(tập), trang. DOI
  • Ví dụ: Nguyễn, V.A. (2025). AI trong giáo dục. Tạp chí Khoa học ĐH Sư phạm, 15(2), 12-25. https://doi.org/…

Phụ lục cần có:

  • Bảng hỏi Likert 1-5 (file Google Forms PDF)
  • File SPSS .sav, NVivo .nvp (dữ liệu gốc)
  • Consent form mẫu (đồng ý tham gia nghiên cứu)
  • Link tải template Word miễn phí: [vietthue247.vn/templates]

Plagiarism check: Turnitin <10% (VNU yêu cầu), Urkund <15% (HUB). Nguồn cập nhật 2023-2026 tăng tính mới mẻ.

3. Ví dụ minh họa đề cương khóa luận tốt nghiệp đại học đầy đủ

Ví dụ đề tài ngành công nghệ: “Ứng dụng AI trong phát hiện gian lận giao dịch ngân hàng tại Việt Nam”

TRANG BÌA ĐỀ CƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ – TÀI CHÍNH TP.HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
CHUYÊN NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH

ĐỀ CƯƠNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG PHÁT HIỆN GIAN LẬN GIAO DỊCH NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM

Sinh viên thực hiện: Trần Minh Khôi
Mã số sinh viên: 2021600123
Khóa: K47 (2021-2025)
Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Dũng

TP. Hồ Chí Minh, tháng 01 năm 2026

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan:

Khóa luận tốt nghiệp này là kết quả nghiên cứu của riêng tôi, được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của giảng viên TS. Nguyễn Văn Dũng. Tôi đảm bảo tính trung thực, không sao chép, đạo văn. Mọi trích dẫn tài liệu đều được ghi nguồn đầy đủ.

Tôi chịu hoàn toàn trách nhiệm về nội dung và tính trung thực của khóa luận.

TP.HCM, ngày 20 tháng 01 năm 2026
Người thực hiện
(Ký và ghi rõ họ tên)

MỤC LỤC

Mở đầu …………………………………………………………… 1
Chương 1: Cơ sở lý luận về gian lận giao dịch ngân hàng và ứng dụng AI … 5
Chương 2: Thực trạng gian lận giao dịch ngân hàng tại Việt Nam và các phương pháp phát hiện hiện tại … 15
Chương 3: Đề xuất mô hình ứng dụng AI phát hiện gian lận (machine learning/deep learning) … 25
Kết luận và kiến nghị ……………………………………………… 40
Tài liệu tham khảo ………………………………………………… 43
Phụ lục (nếu có) …………………………………………………… 46

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

AI: Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo)
ML: Machine Learning
DL: Deep Learning
NN: Neural Network
SVM: Support Vector Machine
RF: Random Forest
TP.HCM: Thành phố Hồ Chí Minh

MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết của đề tài

Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ tại Việt Nam, giao dịch ngân hàng trực tuyến tăng trưởng vượt bậc (theo Ngân hàng Nhà nước, năm 2025 giao dịch số chiếm >80%). Tuy nhiên, gian lận giao dịch (fraud) cũng tăng nhanh, gây thiệt hại hàng nghìn tỷ đồng/năm. Các phương pháp truyền thống (quy tắc thủ công) không còn hiệu quả với fraud tinh vi. Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt machine learning và deep learning, đang trở thành giải pháp hàng đầu thế giới (theo báo cáo McKinsey 2025). Tại Việt Nam, việc ứng dụng AI phát hiện fraud còn hạn chế, chủ yếu ở vài ngân hàng lớn. Đề tài nhằm xây dựng mô hình AI phù hợp với dữ liệu Việt Nam, góp phần giảm thiểu rủi ro.

Mục tiêu nghiên cứu

Tổng quát: Đánh giá và đề xuất giải pháp ứng dụng AI trong phát hiện gian lận giao dịch ngân hàng tại Việt Nam.

Cụ thể:

  • Phân tích thực trạng gian lận và các phương pháp hiện tại
  • Xây dựng mô hình AI (ví dụ: Random Forest, Neural Network) đạt độ chính xác cao (>90%)
  • Đề xuất triển khai thực tiễn cho ngân hàng Việt Nam

Câu hỏi nghiên cứu

  • Gian lận giao dịch ngân hàng tại Việt Nam có đặc điểm gì?
  • Các thuật toán AI nào phù hợp nhất để phát hiện fraud?
  • Mô hình AI đề xuất có hiệu quả hơn phương pháp truyền thống không?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng: Dữ liệu giao dịch ngân hàng (thực tế hoặc dataset công khai như Kaggle Credit Card Fraud).

Phạm vi: Tập trung vào giao dịch thẻ tín dụng/Internet banking tại Việt Nam (dữ liệu 2023-2025), không bao gồm fraud nội bộ.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp lý thuyết: Tổng hợp, phân tích tài liệu.

Phương pháp thực nghiệm: Xây dựng mô hình ML/DL bằng Python (scikit-learn, TensorFlow/Keras), đánh giá bằng metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC).

Phương pháp so sánh: So sánh mô hình đề xuất với baseline (Isolation Forest, quy tắc thủ công).

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Khoa học: Bổ sung mô hình AI phù hợp ngữ cảnh Việt Nam (dữ liệu imbalance, đặc trưng địa phương).

Thực tiễn: Hỗ trợ ngân hàng giảm tổn thất, nâng cao an ninh mạng.

Cấu trúc khóa luận

Khóa luận gồm 3 chương chính + Mở đầu, Kết luận, Tài liệu tham khảo.

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ GIAN LẬN GIAO DỊCH NGÂN HÀNG VÀ ỨNG DỤNG AI

1.1. Khái niệm và phân loại gian lận giao dịch ngân hàng
1.2. Đặc điểm gian lận tại Việt Nam (dữ liệu NHNN, báo cáo Vietcombank, Techcombank…)
1.3. Các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống
1.4. Tổng quan về AI trong phát hiện gian lận

Machine Learning: Supervised (Logistic Regression, SVM, RF), Unsupervised (Isolation Forest, Autoencoder)
Deep Learning: Neural Networks, CNN/LSTM cho chuỗi giao dịch

1.5. Các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước (literature review)

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG GIAN LẬN GIAO DỊCH NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP HIỆN TẠI

2.1. Tổng quan hệ thống ngân hàng số Việt Nam
2.2. Thống kê gian lận (số vụ, thiệt hại 2023-2025)
2.3. Các giải pháp hiện tại của ngân hàng Việt Nam
2.4. Hạn chế và khoảng trống nghiên cứu

CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH ỨNG DỤNG AI PHÁT HIỆN GIAN LẬN

3.1. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu (dataset imbalance handling: SMOTE, undersampling)
3.2. Xây dựng mô hình

  • Mô hình 1: Random Forest
  • Mô hình 2: XGBoost
  • Mô hình 3: Neural Network

3.3. Đánh giá và so sánh mô hình
3.4. Đề xuất triển khai (API, tích hợp hệ thống ngân hàng)
3.5. Hạn chế và hướng phát triển

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Đóng góp của đề tài
Kiến nghị cho ngân hàng, cơ quan quản lý
Hướng nghiên cứu tiếp theo (real-time detection, federated learning)

TÀI LIỆU THAM KHẢO (theo chuẩn APA 7th)

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2025). Báo cáo an ninh mạng ngân hàng.
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2025). Báo cáo thanh toán không dùng tiền mặt.
Chen, Z. et al. (2024). A Survey on Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning. IEEE Transactions on AI.
Kaggle Dataset: Credit Card Fraud Detection (2023)
… (khoảng 30-50 nguồn)

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Bảng khảo sát ý kiến chuyên gia ngân hàng
Phụ lục 2: Code Python mẫu mô hình
Phụ lục 3: Biểu đồ ROC curve các mô hình

Đây là mẫu đầy đủ, sẵn sàng nộp (bạn chỉ cần điền thông tin cá nhân, chỉnh theo hướng dẫn giảng viên). Nếu trường bạn yêu cầu đề cương bằng tiếng Anh hoặc thêm phần timeline thực hiện (Gantt chart), liên hệ Viết Thuê 247 để bổ sung.

4. 100 đề tài khóa luận tốt nghiệp đại học đa dạng ngành năm 2026

  1. Ứng dụng AI trong phát hiện gian lận giao dịch ngân hàng tại Việt Nam
  2. Xây dựng chatbot hỗ trợ tư vấn sức khỏe tâm lý bằng tiếng Việt sử dụng LLM
  3. Phân tích cảm xúc (sentiment analysis) trên mạng xã hội để dự báo xu hướng tiêu dùng
  4. Ứng dụng machine learning dự báo giá cà phê Robusta tại Tây Nguyên
  5. Phát triển hệ thống nhận diện khuôn mặt cho an ninh đô thị thông minh
  6. AI hỗ trợ chẩn đoán bệnh cây trồng (lúa, cà phê) từ ảnh drone
  7. Tối ưu hóa lộ trình giao hàng last-mile bằng thuật toán học tăng cường
  8. Ứng dụng deep learning trong phát hiện deepfake video tại Việt Nam
  9. Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu điện năng lượng tái tạo ở miền Trung
  10. Blockchain và AI trong truy xuất nguồn gốc nông sản xuất khẩu
  11. Thiết kế hệ thống năng lượng mặt trời hybrid cho hộ gia đình nông thôn Việt Nam
  12. Ứng dụng IoT giám sát chất lượng không khí đô thị (Hà Nội/TP.HCM)
  13. Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong nhà máy dệt may bằng AI
  14. Thiết kế robot hỗ trợ thu hoạch nông sản tại Đà Lạt
  15. Xây dựng mô hình BIM 4D cho quản lý dự án xây dựng xanh
  16. Phát triển xe điện hai bánh thông minh tích hợp pin thay thế
  17. Ứng dụng drone trong giám sát rừng và phòng cháy rừng Tây Nguyên
  18. Thiết kế hệ thống lọc nước thông minh sử dụng vật liệu nano
  19. Phân tích rung động và dự đoán bảo trì máy móc công nghiệp 4.0
  20. Tích hợp AI trong hệ thống giao thông thông minh tại các thành phố lớn
  21. Ảnh hưởng của TikTok Shop đến hành vi mua sắm của Gen Z Việt Nam
  22. Chiến lược marketing xanh cho doanh nghiệp thời trang Việt Nam
  23. Phân tích hiệu quả chuyển đổi số trong doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs)
  24. Ứng dụng fintech (ví điện tử) trong thanh toán nông thôn
  25. Tác động của ESG đến giá trị cổ phiếu các công ty niêm yết HOSE
  26. Xây dựng mô hình kinh doanh bền vững cho startup du lịch cộng đồng
  27. Phân tích hành vi người tiêu dùng đối với sản phẩm hữu cơ tại Việt Nam
  28. Chiến lược số hóa chuỗi cung ứng cà phê bền vững
  29. Đánh giá hiệu quả quảng cáo AI trên nền tảng Facebook/YouTube
  30. Tác động của lạm phát đến quyết định đầu tư chứng khoán cá nhân
  31. Tác động của lãi suất tăng đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng Việt Nam
  32. Phát triển kinh tế số và vai trò của nền tảng thương mại điện tử
  33. Phân tích rủi ro tín dụng nông nghiệp sử dụng big data
  34. Ứng dụng blockchain trong thanh toán quốc tế cho xuất khẩu
  35. Đánh giá hiệu quả chính sách hỗ trợ startup công nghệ cao Việt Nam
  36. Tác động của EVFTA đến xuất khẩu thủy sản Việt Nam
  37. Phân tích chuỗi giá trị toàn cầu ngành dệt may Việt Nam
  38. Kinh tế tuần hoàn trong ngành nhựa và bao bì Việt Nam
  39. Vai trò của ngân hàng số trong tài chính toàn diện nông thôn
  40. Dự báo lạm phát Việt Nam bằng mô hình machine learning
  41. Ứng dụng công nghệ sinh học trong sản xuất giống lúa chịu hạn
  42. Nông nghiệp chính xác (precision agriculture) sử dụng IoT tại Lâm Đồng
  43. Phát triển phân bón sinh học từ vi sinh vật địa phương
  44. Truy xuất nguồn gốc thủy sản xuất khẩu bằng blockchain
  45. Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến sản xuất cà phê Buôn Ma Thuột
  46. Sản xuất nấm dược liệu (linh chi, đông trùng hạ thảo) công nghệ cao
  47. Ứng dụng CRISPR trong cải thiện giống cây trồng chịu mặn
  48. Nuôi trồng thủy sản bền vững ven biển miền Trung
  49. Sử dụng drone phun thuốc bảo vệ thực vật thông minh
  50. Kinh tế tuần hoàn trong chế biến nông sản (vỏ trấu, bã mía)
  51. Đánh giá tiềm năng carbon credit từ rừng trồng Việt Nam
  52. Giải pháp giảm phát thải methane từ chăn nuôi lợn quy mô lớn
  53. Quản lý rác thải nhựa đại dương tại các bãi biển du lịch
  54. Ứng dụng AI dự báo lũ lụt sông Hồng và sông Cửu Long
  55. Phát triển du lịch sinh thái bền vững tại Vườn quốc gia
  56. Đánh giá hiệu quả các dự án năng lượng tái tạo (gió, mặt trời)
  57. Kinh tế xanh trong ngành công nghiệp chế biến thực phẩm
  58. Giám sát chất lượng nước sông Sài Gòn bằng cảm biến IoT
  59. Chiến lược thích ứng biến đổi khí hậu cho nông dân Đồng bằng sông Cửu Long
  60. Phân tích vòng đời sản phẩm (LCA) cho túi nilon sinh học
  61. Ứng dụng AI trong chẩn đoán ung thư vú từ ảnh X-quang
  62. Phát triển vaccine phòng bệnh nhiệt đới tại Việt Nam
  63. Tác động của telemedicine đến chăm sóc sức khỏe nông thôn
  64. Phân tích gen kháng kháng sinh ở vi khuẩn bệnh viện
  65. Sử dụng wearable device theo dõi sức khỏe người cao tuổi
  66. Đánh giá hiệu quả thuốc đông y kết hợp AI phân tích thành phần
  67. Ứng dụng CRISPR trong điều trị bệnh di truyền hiếm
  68. Hệ thống quản lý hồ sơ bệnh án điện tử (EHR) bằng blockchain
  69. Tác động của ô nhiễm không khí đến bệnh hô hấp tại TP.HCM
  70. Phát triển thực phẩm chức năng từ thảo dược Việt Nam
  71. Du lịch bền vững tại Đà Nẵng và Phú Quốc năm 2026
  72. Ảnh hưởng của mạng xã hội đến quyết định du lịch của khách quốc tế
  73. Phát triển homestay cộng đồng tại vùng dân tộc thiểu số
  74. Ứng dụng VR/AR trong trải nghiệm du lịch văn hóa
  75. Chiến lược phục hồi du lịch sau đại dịch tại miền Bắc
  76. Du lịch y tế (medical tourism) tại Việt Nam
  77. Quản lý khủng hoảng du lịch do biến đổi khí hậu
  78. Tác động của du lịch đến bảo tồn di sản UNESCO
  79. Phát triển du lịch nông nghiệp trải nghiệm tại Lâm Đồng
  80. Ứng dụng big data phân tích hành vi du khách
  81. Ứng dụng AI trong dạy và học tiếng Anh trực tuyến
  82. Tác động của học trực tuyến đến kỹ năng mềm sinh viên đại học
  83. Phân tích bất bình đẳng giáo dục nông thôn – thành thị
  84. Vai trò của giáo dục giới tính trong phòng ngừa bạo lực học đường
  85. Ảnh hưởng của TikTok đến ngôn ngữ giao tiếp Gen Z Việt Nam
  86. Phát triển kỹ năng số cho giáo viên phổ thông
  87. Tác động của chính sách giáo dục 2018 đến chất lượng đào tạo
  88. Nghiên cứu văn hóa làm việc hybrid post-COVID
  89. Phân tích giới tính trong quảng cáo truyền thông Việt Nam
  90. Giáo dục bền vững trong chương trình đại học
  91. Pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân trong thương mại điện tử
  92. Vai trò của báo chí số trong chống tin giả tại Việt Nam
  93. Thiết kế giao diện UX/UI cho ứng dụng fintech Việt
  94. Tác động của luật an ninh mạng đến tự do ngôn luận
  95. Phát triển nội dung số cho thương hiệu địa phương
  96. Phân tích chính sách hỗ trợ startup công nghệ Việt Nam
  97. Ứng dụng gamification trong giáo dục đại học
  98. Nghiên cứu hành vi tiêu dùng xanh của giới trẻ
  99. Tác động của AI đến việc làm trong ngành sáng tạo
  100. Xây dựng mô hình kinh tế chia sẻ (sharing economy) cho xe máy điện

5. 10 lý do nên chọn dịch vụ viết thuê khóa luận tốt nghiệp tại Viết Thuê 247

Dưới đây là 10 lý do thuyết phục nên chọn dịch vụ viết thuê khóa luận tốt nghiệp tại Viết Thuê 247 – đơn vị uy tín hàng đầu Việt Nam với hơn 10 năm kinh nghiệm, đội ngũ chuyên gia thạc sĩ/tiến sĩ đa ngành, cam kết chất lượng cao và hỗ trợ tận tâm.

  1. 75+ cộng tác viên thạc sĩ, tiến sĩ: Viết Thuê 247 sở hữu đội ngũ writer có bằng cấp chuyên sâu từ các trường ĐH lớn (VNU, HUB, FTU), đảm bảo luận văn đạt chuẩn học thuật và phù hợp quy định từng trường.
  2. Đa chuyên ngành: Hỗ trợ mọi lĩnh vực từ kinh tế, kỹ thuật, y dược đến xã hội học, với chuyên gia am hiểu dữ liệu Việt Nam 2026.
  3. Cam kết 100% không sao chép: Mọi luận văn viết mới hoàn toàn, kiểm tra Turnitin/Urkund đạt <10% tương đồng, tránh rủi ro đạo văn.
  4. Nghiên cứu sâu, dữ liệu thực tế: Sử dụng nguồn uy tín (.edu.vn, báo cáo GSOT 2026), phân tích bằng SPSS/NVivo, đảm bảo tính khoa học cao.
  5. Hỗ trợ chỉnh sửa không giới hạn: Sửa miễn phí đến khi khách hàng hài lòng 100%, kể cả lễ Tết, 24/7 qua hotline/Zalo.
  6. Hoàn thành trước deadline: Luôn giao sớm 3-7 ngày, giúp bạn có thời gian kiểm tra và bảo vệ.
  7. Giá cạnh tranh nhất thị trường: Từ 4-8 triệu VND/khóa luận (tùy độ dài/độ khó), rẻ hơn 20-30% so đối thủ nhưng chất lượng loại giỏi.
  8. Bảo mật tuyệt đối: Thông tin cá nhân, đề tài, file luận văn không bao giờ chia sẻ, ký NDA nếu cần.
  9. Điểm số cao, tỷ lệ duyệt 98%: Hàng ngàn sinh viên đạt 8.5-10 điểm, có feedback thực tế trên website/FB (2023-2026).
  10. Hỗ trợ trọn gói A-Z: Từ đề cương, thu thập dữ liệu, viết đầy đủ đến slide bảo vệ – giải quyết toàn bộ “nỗi đau” sinh viên.

Viết Thuê 247 không chỉ là dịch vụ viết thuê luận văn uy tín mà còn là đối tác đồng hành giúp bạn tốt nghiệp xuất sắc, tiết kiệm thời gian tập trung sự nghiệp. Liên hệ ngay: 0904.514.345 hoặc vietthue247@gmail.com để được tư vấn miễn phí.

6. FAQs về đề cương khóa luận tốt nghiệp

6.1. Đề cương khóa luận có bắt buộc bằng tiếng Anh không?

Không bắt buộc. Hầu hết trường Việt Nam (VNU, HUB) yêu cầu tiếng Việt; chỉ ngành Ngôn ngữ Anh hoặc chương trình quốc tế mới cần tiếng Anh song song.

6.2. Đề cương khóa luận tốt nghiệp đại học khác tiểu luận như thế nào?

Khóa luận dài 50-100 trang, nghiên cứu gốc sâu (6-12 tháng); tiểu luận ngắn 10-20 trang, tổng hợp lý thuyết, thời gian 1-2 tuần.

6.3. Các loại đề cương khóa luận tốt nghiệp phổ biến theo ngành?

Kinh tế: Lý luận-thực trạng-giải pháp; Kỹ thuật: Mô hình-thử nghiệm-kết quả; Xã hội: Phỏng vấn-phân tích-chính sách; Y dược: Thử nghiệm lâm sàng.

6.4. Làm sao khắc phục nếu đề cương khóa luận tốt nghiệp bị từ chối?

Xem phản hồi giảng viên, bổ sung research gap/dữ liệu mới, chỉnh mục tiêu cụ thể hơn, viết lại trong 7 ngày và nộp lại.

Kết luận

Đề cương khóa luận tốt nghiệp đại học là nền tảng cho luận văn 50-100 trang, gồm 8 bước từ chọn đề tài, xây dựng mục tiêu SMART, lit review 20+ nguồn, thiết kế phương pháp mixed-methods đến Gantt chart 6 tháng. Viết Thuê 247 hỗ trợ trọn gói với 75+ chuyên gia thạc sĩ/tiến sĩ, cam kết Turnitin <10%, giá 4-8 triệu VND, tỷ lệ đậu 98%.

Viết Thuê 247: Khi các bạn cần – chúng tôi có

Viết Thuê 247 đồng hành cùng sinh viên từ đề cương đến bảo vệ thành công, với đội ngũ chuyên gia đa ngành, quy trình khoa học và cam kết chất lượng cao. Mọi thắc mắc về đề tài, phương pháp hay timeline, chúng tôi sẵn sàng tư vấn miễn phí 24/7.

Thông tin liên hệ:

  • Website: https://vietthue247.vn/
  • Hotline: 0904514345
  • Email: vietthue247@gmail.com