Bài trụ cột · Bắt đầu từ đây
Làm sao biết thông tin khoa học trên mạng có đáng tin?
Cách kiểm tra thông tin khoa học trên mạng có đáng tin không: đọc ngang, 3 câu hỏi của người kiểm chứng tin và dấu hiệu kết luận bị nói quá.
Đọc bàiĐi tới
Hệ sinh thái Dy Khoa
Mỗi ngày, ta lướt qua hàng chục “phát hiện mới”, “bác sĩ khuyên”, “nghiên cứu cho thấy”. Chuyên đề này gom các bài viết của Dy Khoa Blog về cách đọc, kiểm chứng và chia sẻ thông tin khoa học, sức khỏe trên mạng, và là phần đọc thêm của Lá Chắn Thông Tin, chương trình phi lợi nhuận thuộc Dy Khoa Gives giúp học sinh THPT nhận diện tin giả.
Bài trụ cột · Bắt đầu từ đây
Cách kiểm tra thông tin khoa học trên mạng có đáng tin không: đọc ngang, 3 câu hỏi của người kiểm chứng tin và dấu hiệu kết luận bị nói quá.
Đọc bài01
Một nghiên cứu được chia sẻ, hai kết quả trái ngược, một chữ “chưa chắc chắn”: cách đọc từng loại thông tin khoa học trên mạng.
Lý thuyết & Mô hình
Cách kiểm tra một nghiên cứu được chia sẻ trên mạng: tìm bài gốc, xem đã bình duyệt chưa, làm trên ai, loại nghiên cứu gì và giới hạn ra sao.
Đọc bàiLý thuyết & Mô hình
Vì sao một nghiên cứu mới hiếm khi đủ để kết luận? Vai trò của tổng quan hệ thống, phân tích gộp, GRADE và bài học từ hydroxychloroquine.
Lý thuyết & Mô hình
Vì sao hai nghiên cứu cho kết quả trái ngược? Khác biệt về người tham gia, liều lượng, cách đo, thiết kế và may rủi thống kê, cùng cách đọc tin.
Lý thuyết & Mô hình
Vì sao nhà khoa học hay nói “chưa chắc chắn”? Bất định khoa học là gì, nói ra có làm mất niềm tin không, và cách phân biệt với sự né tránh.
Lý thuyết & Mô hình
P-hacking là việc thao túng dữ liệu hoặc thử nghiệm nhiều phép tính để đưa p-value về dưới 0,05. Tìm hiểu nguyên nhân và khuyến nghị từ ASA và PLOS Biology.
Case study · Nobel 2026
Nobel 2026 cho thấy bốn lỗi hay gặp khi đọc tin: nhầm công cụ nghiên cứu thành cách chữa bệnh, nhầm năm khám phá, quên tập thể và tên gọi giải Kinh tế.
Đọc bài02
Cảm xúc, thiên kiến, thuật toán và lối suy luận theo điều mình muốn tin: những cơ chế khiến tin sai đi nhanh hơn sự thật.
Lý thuyết & Mô hình
Vì sao nhiều người vẫn tin rằng vắc-xin gây tự kỷ dù bằng chứng khoa học … Thông tin sai lệch khoa học: Cơ chế lan truyền và cách ứng phó
Đọc bàiSức khỏe
Có lẽ bạn từng thấy một bài đăng khuyên uống thứ này để “thải độc gan”, … Vì sao tin giả sức khỏe lan nhanh trên mạng xã hội?
Góc nhìn · Nhật ký
Cuối năm 2025, trên Facebook lan truyền một thông tin: “Từ năm 2026, bảo hiểm y … Vì sao tin giả sức khỏe luôn lan nhanh hơn sự thật ở Đông Nam Á?
Góc nhìn · Nhật ký
Vài tuần gần đây, liên tiếp nhiều “giang hồ mạng” tại Việt Nam bị xử lý … Vì sao mạng xã hội luôn trả tiền hậu hĩnh cho sự phẫn nộ?
Lý thuyết & Mô hình
Tại sao việc cung cấp thêm bằng chứng khoa học đôi khi không thuyết phục được người phản đối mà còn khiến họ tin chắc hơn vào quan điểm sai lệch ban đầu? Tâm lý học nhận thức gọi hiện…
03
Đính chính làm được gì, “tiêm phòng tâm lý” ra sao, và vì sao minh bạch sự bất định lại giúp giữ niềm tin vào khoa học.
Lý thuyết & Mô hình
Vì sao đính chính tin sai không phải lúc nào cũng hiệu quả? Hiệu ứng ảnh hưởng kéo dài, hiệu ứng phản tác dụng và cách đính chính hiệu quả hơn.
Đọc bàiLý thuyết & Mô hình
Cũng giống như vắc-xin sinh học bảo vệ cơ thể trước virus, Thuyết tiêm phòng tâm lý (Psychological Inoculation) giúp xây dựng kháng thể nhận thức trong tâm trí công chúng, vô hiệu hóa…
Lý thuyết & Mô hình
Trong kỷ nguyên bão hòa thông tin và sự hoài nghi gia tăng, khoa học không thể đòi hỏi niềm tin mù quáng từ công chúng. Thay vào đó, giới nghiên cứu phải chứng minh ‘sự đáng tin…
Lý thuyết & Mô hình
Niềm tin công chúng dành cho khoa học và giới khoa học không phải là một … Niềm tin công chúng đối với khoa học: Dữ liệu quốc tế cập nhật
Lý thuyết & Mô hình
Khoa học được xây dựng trên nền tảng của sự kiểm chứng khách quan. Tuy nhiên, cuộc khủng hoảng tái lập (Replication Crisis) đang đặt ra câu hỏi hóc búa về tính chân thực của nhiều công…
04
Bài học từ infodemic Covid-19, tin giả vắc-xin, lời khuyên sức khỏe từ chatbot và các thiết bị đo sức khỏe.
Sức khỏe
Infodemic (đại dịch thông tin) làm xói mòn niềm tin y tế công cộng và đe dọa sinh mạng con người. Khám phá khung quản trị Infodemic Management của WHO và chiến lược tiêm phòng thông tin…
Đọc bàiCase study
Bối cảnh sự việc Giữa tháng 2 năm 2020, khi dịch Covid-19 mới bắt đầu lan … Infodemic Covid-19 năm 2020: bài học từ Khung quản lý Infodemic của WHO
Case study
Bối cảnh sự việc Cuối năm 2020, thế giới chuẩn bị triển khai vắc-xin Covid-19. Song … Tin giả vắc-xin Covid-19 làm giảm ý định tiêm chủng: bài học từ một nghiên cứu
AI & Sức khỏe
Khi có triệu chứng, nhiều người muốn tìm câu trả lời ngay. Chatbot AI đáp lại … Vì sao chúng ta dễ tin lời khuyên sức khỏe từ chatbot?
Sức khỏe
Ngày càng nhiều người đeo đồng hồ thông minh để theo dõi nhịp tim, nồng độ … Đồng hồ thông minh đo sức khỏe: tin được đến đâu?
05
Chương trình giáo dục phi lợi nhuận thuộc Dy Khoa Gives, dạy học sinh THPT khối 10 đến 12 nhận diện tin giả khoa học và sức khỏe trong một buổi 2 tiết tại trường.
D
Dừng lại trước khi chia sẻ. Tự hỏi: ai đăng, vì sao đăng lúc này?
T
Tra nguồn gốc: tác giả, thời điểm, có được cơ quan y tế hoặc báo chí chính thống xác nhận không.
C
Chỉ chia sẻ khi đã xác minh. Nếu không chắc, hỏi người có chuyên môn hoặc không chia sẻ.
Dy Khoa Gives
Mỗi ngày, học sinh THPT lướt qua hàng chục, thậm chí hàng trăm nội dung về … Lá Chắn Thông Tin: Dạy học sinh THPT kỹ năng nhận diện tin giả sức khỏe trên mạng xã hội
Dành cho thầy cô
Mỗi bài có câu hỏi in đậm làm tiêu đề, phần trả lời ngắn ở đầu và danh sách tài liệu tham khảo mở. Thầy cô có thể chọn một bài làm tình huống thảo luận, kết hợp hai công cụ bên dưới để học sinh tự thực hành “Dừng, Tra, Chia”.
✦
Hai công cụ nhỏ dựa trên bộ “Dừng, Tra, Chia” của Lá Chắn Thông Tin và các bài trong chuyên đề. Mọi thao tác diễn ra trên trình duyệt của bạn, không lưu và không gửi dữ liệu đi đâu.
Mở bài đăng khoa học hoặc sức khỏe bạn đang phân vân, rồi đánh dấu những điều đúng với nó.
Đây là công cụ tự rà soát để tập thói quen dừng lại và tra nguồn, không phải thước đo khoa học về độ tin cậy. Một bài không có dấu hiệu đáng ngờ vẫn có thể sai, và ngược lại. Với thông tin ảnh hưởng đến sức khỏe, hãy hỏi nhân viên y tế.
Năm nhận định thường gặp về thông tin khoa học trên mạng. Chọn Đúng hoặc Sai để xem giải thích và bài đọc thêm.
?
Đây là trang tập hợp các bài viết của Dy Khoa Blog về cách đọc, kiểm chứng và chia sẻ thông tin khoa học, sức khỏe trên mạng. Các bài vẫn thuộc chuyên mục gốc và được sắp xếp lại theo chủ đề. Chuyên đề sẽ được bổ sung khi có bài mới.
Lá Chắn Thông Tin là chương trình phi lợi nhuận thuộc Dy Khoa Gives, dạy học sinh THPT nhận diện tin giả bằng bộ công cụ “Dừng, Tra, Chia”. Chuyên đề này là phần đọc thêm cho học sinh, thầy cô và phụ huynh sau buổi học, và cho bất kỳ ai muốn tự rèn kỹ năng kiểm chứng.
Nhà trường có thể đăng ký trên trang chương trình hoặc gửi email về [email protected].
Không. Các công cụ chạy hoàn toàn trên trình duyệt của bạn, không lưu và không gửi dữ liệu về máy chủ.
Bạn có thể gửi email về [email protected]. Mọi góp ý giúp chuyên đề chính xác và hữu ích hơn.
Bộ công cụ “Dừng, Tra, Chia” thuộc chương trình Lá Chắn Thông Tin (Dy Khoa Gives). Góp ý xin gửi về [email protected].
Bấm biểu tượng chiếc thẻ bookmark trên các bài viết để lưu lại và đọc offline bất cứ khi nào bạn muốn.
Liên hệ Dy Khoa
Để lại vài dòng, tôi sẽ phản hồi trong vòng 48 giờ. Phóng viên cần ý kiến chuyên gia gấp, vui lòng ghi rõ hạn chót trong nội dung.