[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_khoa%20h%E1%BB%8Dc%20nh%E1%BA%ADn%20th%E1%BB%A9c{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_khoa học nhận thức":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":18,"enrichTopicLink":26,"status":27,"createTime":28,"updateTime":29,"publishTime":30,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":31,"relateTopics":32},"khoa học nhận thức","Khoa học nhận thức là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Khoa học nhận thức là lĩnh vực liên ngành nghiên cứu cách con người và hệ thống thông minh tiếp nhận, xử lý, lưu trữ và sử dụng thông tin trong nhiều bối cảnh khác nhau. Lĩnh vực này kết hợp tâm lý học, khoa học thần kinh, ngôn ngữ học, khoa học máy tính và triết học để xây dựng các mô hình khoa học về nhận thức.\n","\u003Cdiv>\u003Ch2>Giới thiệu chung về khoa học nhận thức\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKhoa học nhận thức là một lĩnh vực khoa học liên ngành nghiên cứu cách con người và các hệ thống thông minh tiếp nhận, xử lý, lưu trữ và sử dụng thông tin. Trọng tâm của lĩnh vực này là các quá trình tinh thần như tri giác, chú ý, trí nhớ, ngôn ngữ, tư duy, học tập và ra quyết định. Thay vì chỉ mô tả hành vi quan sát được, khoa học nhận thức cố gắng xây dựng các mô hình giải thích cơ chế bên trong của trí óc.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột đặc điểm quan trọng của khoa học nhận thức là cách tiếp cận dựa trên khái niệm xử lý thông tin. Theo cách nhìn này, nhận thức được xem như một chuỗi các thao tác trên thông tin đầu vào từ môi trường, được biến đổi thông qua các cấu trúc và quy trình nội tại để tạo ra hành vi hoặc phản ứng. Cách tiếp cận này chịu ảnh hưởng mạnh từ khoa học máy tính và lý thuyết hệ thống.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKhoa học nhận thức không chỉ nghiên cứu con người trưởng thành khỏe mạnh mà còn mở rộng sang trẻ em, người cao tuổi, bệnh nhân tổn thương não, động vật và cả các hệ thống nhân tạo. Nhờ đó, lĩnh vực này đóng vai trò cầu nối giữa khoa học tự nhiên, khoa học xã hội và công nghệ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Nghiên cứu cơ chế nhận thức cơ bản\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Xây dựng mô hình lý thuyết về trí óc\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ứng dụng vào công nghệ và đời sống\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Lịch sử hình thành và phát triển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKhoa học nhận thức chính thức hình thành vào giữa thế kỷ 20, trong bối cảnh nhiều ngành khoa học cùng lúc đối mặt với giới hạn của các mô hình truyền thống. Trong tâm lý học, chủ nghĩa hành vi gặp khó khăn khi giải thích các hiện tượng phức tạp như ngôn ngữ hay suy luận. Điều này thúc đẩy sự chuyển hướng sang nghiên cứu các quá trình tinh thần bên trong.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCuộc cách mạng nhận thức (cognitive revolution) vào thập niên 1950–1960 đánh dấu bước ngoặt quan trọng. Các công trình của George A. Miller, Noam Chomsky và Ulric Neisser đã góp phần định hình nền tảng lý thuyết cho khoa học nhận thức. Đồng thời, sự ra đời của máy tính điện tử tạo ra một phép ẩn dụ mạnh mẽ: trí óc con người như một hệ thống xử lý thông tin.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTừ cuối thế kỷ 20 đến nay, khoa học nhận thức tiếp tục phát triển nhờ các tiến bộ trong khoa học thần kinh và công nghệ đo lường não bộ. Các kỹ thuật như chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI) hay điện não đồ (EEG) cho phép liên kết hoạt động nhận thức với cơ sở sinh học cụ thể.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Giai đoạn\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Đặc điểm chính\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Trước 1950\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Ưu thế của hành vi học và nghiên cứu triết học về tâm trí\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>1950–1970\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Cách mạng nhận thức, hình thành lĩnh vực liên ngành\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Sau 1970\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Mở rộng với khoa học thần kinh và mô hình tính toán\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Các ngành cấu thành khoa học nhận thức\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKhoa học nhận thức được xây dựng trên sự hợp tác chặt chẽ giữa nhiều ngành khoa học khác nhau, mỗi ngành đóng góp một góc nhìn riêng về nhận thức. Sự kết hợp này cho phép giải quyết các vấn đề phức tạp mà một ngành đơn lẻ khó có thể đảm nhiệm.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTâm lý học nhận thức tập trung nghiên cứu các quá trình tinh thần thông qua thí nghiệm hành vi và mô hình lý thuyết. Khoa học thần kinh cung cấp bằng chứng về cơ sở sinh học của nhận thức, liên kết các chức năng tinh thần với cấu trúc và hoạt động của não bộ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgôn ngữ học nghiên cứu cấu trúc và cơ chế xử lý ngôn ngữ, trong khi khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo phát triển các mô hình tính toán nhằm mô phỏng hoặc tái tạo khả năng nhận thức. Triết học đóng vai trò phân tích khái niệm, làm rõ các vấn đề nền tảng như bản chất của ý thức hay mối quan hệ giữa tâm trí và cơ thể.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Tâm lý học nhận thức\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khoa học thần kinh nhận thức\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ngôn ngữ học\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Triết học về tâm trí\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nhân học nhận thức\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Đối tượng và phạm vi nghiên cứu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐối tượng nghiên cứu của khoa học nhận thức là các quá trình nhận thức diễn ra ở nhiều cấp độ khác nhau, từ hoạt động của nơ-ron thần kinh đến hành vi có thể quan sát được. Các quá trình này bao gồm tri giác cảm giác, chú ý, học tập, trí nhớ, suy luận, ngôn ngữ và ra quyết định.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nPhạm vi nghiên cứu không giới hạn ở con người. Nhiều nghiên cứu tập trung vào động vật nhằm hiểu nguồn gốc tiến hóa của nhận thức, trong khi các nghiên cứu khác sử dụng hệ thống nhân tạo để kiểm tra giả thuyết về cách nhận thức có thể được triển khai trong các cấu trúc phi sinh học.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKhoa học nhận thức cũng quan tâm đến sự khác biệt cá nhân và bối cảnh, bao gồm ảnh hưởng của văn hóa, môi trường và phát triển cá nhân đối với nhận thức. Điều này giúp lĩnh vực này có khả năng ứng dụng cao trong giáo dục, y học và công nghệ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Col>\n  \u003Cli>Nhận thức ở người bình thường\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nhận thức trong điều kiện bệnh lý hoặc tổn thương não\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nhận thức ở động vật\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nhận thức trong hệ thống nhân tạo\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Ch2>Các mô hình và lý thuyết nhận thức tiêu biểu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMột trong những đóng góp cốt lõi của khoa học nhận thức là việc xây dựng các mô hình và lý thuyết nhằm giải thích cách thức nhận thức vận hành. Các mô hình này không chỉ mang tính mô tả mà còn được sử dụng để dự đoán hành vi và kiểm tra giả thuyết khoa học. Mỗi mô hình phản ánh một cách tiếp cận khác nhau đối với trí óc.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMô hình xử lý thông tin cổ điển xem nhận thức như một chuỗi các bước tuần tự, trong đó thông tin đi từ đầu vào cảm giác, qua các giai đoạn xử lý trung gian, rồi tạo ra đầu ra hành vi. Cách tiếp cận này đặc biệt có ảnh hưởng trong nghiên cứu trí nhớ, chú ý và giải quyết vấn đề.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nBên cạnh đó, các mô hình kết nối thần kinh (connectionist models) nhấn mạnh vai trò của mạng lưới các đơn vị xử lý đơn giản, tương tự như nơ-ron, hoạt động song song. Các mô hình này có khả năng mô phỏng học tập và thích nghi, đồng thời liên hệ chặt chẽ với khoa học thần kinh và học sâu hiện đại.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Mô hình xử lý thông tin tuần tự\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Mô hình kết nối thần kinh\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nhận thức hiện thân (embodied cognition)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nhận thức phân tán và nhận thức mở rộng\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nMột biểu diễn khái quát thường được sử dụng trong nhiều mô hình là:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\nStimulus \\rightarrow Cognitive\\ Processes \\rightarrow Response\n\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Ch2>Phương pháp nghiên cứu trong khoa học nhận thức\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKhoa học nhận thức sử dụng một tập hợp đa dạng các phương pháp nghiên cứu nhằm tiếp cận nhận thức từ nhiều góc độ khác nhau. Các phương pháp hành vi đo lường phản ứng của con người thông qua thời gian phản ứng, độ chính xác hoặc lựa chọn quyết định trong các nhiệm vụ được kiểm soát chặt chẽ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác phương pháp thần kinh học cho phép quan sát trực tiếp hoặc gián tiếp hoạt động của não bộ trong khi thực hiện nhiệm vụ nhận thức. Ví dụ, fMRI được sử dụng để xác định các vùng não liên quan đến chức năng cụ thể, trong khi EEG cung cấp thông tin về động học thời gian của quá trình nhận thức.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgoài ra, mô hình hóa tính toán và mô phỏng máy tính đóng vai trò trung tâm trong việc kiểm tra tính nhất quán của các lý thuyết nhận thức. Những mô hình này thường được triển khai bằng các thuật toán và được so sánh với dữ liệu thực nghiệm.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Nhóm phương pháp\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Mục tiêu chính\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Thí nghiệm hành vi\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Đo lường hiệu suất và hành vi nhận thức\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Đo lường não bộ\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Liên hệ nhận thức với hoạt động thần kinh\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Mô hình hóa tính toán\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Kiểm tra và dự đoán cơ chế nhận thức\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng thực tiễn của khoa học nhận thức\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nCác phát hiện của khoa học nhận thức có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều lĩnh vực trong đời sống và công nghệ. Trong giáo dục, các nguyên lý về trí nhớ, chú ý và động lực học tập được sử dụng để thiết kế chương trình giảng dạy và phương pháp đánh giá hiệu quả hơn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong y học và tâm thần học, khoa học nhận thức góp phần vào việc chẩn đoán và điều trị các rối loạn như Alzheimer, trầm cảm hoặc rối loạn chú ý. Các liệu pháp nhận thức – hành vi (CBT) dựa trên hiểu biết khoa học về cách con người xử lý và diễn giải thông tin.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nLĩnh vực thiết kế giao diện người–máy và trải nghiệm người dùng (UX) cũng dựa nhiều vào khoa học nhận thức để giảm tải nhận thức, hạn chế lỗi và tăng khả năng sử dụng. Các nguyên tắc này được áp dụng rộng rãi trong phần mềm, website và thiết bị thông minh.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Giáo dục và học tập\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Y học và tâm lý lâm sàng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thiết kế UX\u002FUI\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khoa học dữ liệu và phân tích hành vi\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Mối liên hệ với trí tuệ nhân tạo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKhoa học nhận thức và trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển song song và có mối quan hệ tương hỗ. Nhiều ý tưởng nền tảng của AI, đặc biệt trong giai đoạn đầu, được lấy cảm hứng từ các mô hình nhận thức của con người, chẳng hạn như suy luận biểu tượng và giải quyết vấn đề.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgược lại, các hệ thống AI hiện đại cung cấp một nền tảng thử nghiệm mới cho các lý thuyết nhận thức. Việc so sánh khả năng của con người và máy móc giúp làm rõ những điểm mạnh, hạn chế và đặc thù của nhận thức sinh học.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác thảo luận triết học và khoa học về AI thường được đặt trong bối cảnh khoa học nhận thức, đặc biệt liên quan đến các câu hỏi về ý thức máy, khả năng hiểu và tính chủ đích. Một số phân tích tổng quan có thể tham khảo tại \n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fplato.stanford.edu\u002Fentries\u002Fartificial-intelligence\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stanford Encyclopedia of Philosophy\u003C\u002Fa>.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thách thức và hướng nghiên cứu tương lai\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMặc dù đạt được nhiều tiến bộ, khoa học nhận thức vẫn đối mặt với các thách thức lớn. Một trong số đó là việc tích hợp dữ liệu và lý thuyết từ các cấp độ khác nhau, từ sinh học thần kinh đến hành vi và xã hội, thành một khung lý thuyết thống nhất.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVấn đề ý thức tiếp tục là một trong những câu hỏi khó nhất. Việc giải thích trải nghiệm chủ quan bằng các mô hình khoa học vẫn còn nhiều tranh luận và chưa có sự đồng thuận rộng rãi trong cộng đồng nghiên cứu.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong tương lai, khoa học nhận thức được kỳ vọng sẽ gắn kết chặt chẽ hơn với dữ liệu lớn, học máy và các công nghệ đo lường mới. Điều này mở ra khả năng xây dựng các mô hình nhận thức có độ chính xác cao và khả năng ứng dụng rộng hơn.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\n    Thagard, P. (2018). \u003Ci>Cognitive Science\u003C\u002Fi>. \n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fplato.stanford.edu\u002Fentries\u002Fcognitive-science\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stanford Encyclopedia of Philosophy\u003C\u002Fa>.\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    Gazzaniga, M. S., Ivry, R. B., & Mangun, G. R. (2019). \u003Ci>Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind\u003C\u002Fi>. \n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fglobal.oup.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Oxford University Press\u003C\u002Fa>.\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    Anderson, J. R. (2015). \u003Ci>Cognitive Psychology and Its Implications\u003C\u002Fi>. \n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.macmillanlearning.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Macmillan Learning\u003C\u002Fa>.\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    Norman, D. A. (2013). \u003Ci>The Design of Everyday Things\u003C\u002Fi>. \n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.basicbooks.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Basic Books\u003C\u002Fa>.\n  \u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-12-01T11:30:18.967+00:00","2025-12-13T16:53:34.889+00:00","2025-12-13T16:53:34.887+00:00",145,[33,36,39,42,45,48,58,64,69,80],{"id":34,"title":35,"term":34,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"kiến thức.","Kiến thức là gì? Các nghiên cứu khoa học về Kiến thức",{"id":37,"title":38,"term":37,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"trách nhiệm đạo đức","Trách nhiệm đạo đức là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":40,"title":41,"term":40,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"trừu tượng","Trừu tượng là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":43,"title":44,"term":43,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"văn học thiếu nhi","Văn học thiếu nhi là gì? Các nghiên cứu liên quan ",{"id":46,"title":47,"term":46,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"cái tôi","Cái tôi là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":49,"title":50,"term":49,"englishTitle":51,"definition":52,"discipline":53,"disciplineCode":54,"disciplineLabel":55,"disciplineColor":56,"disciplineIcon":57},"tâm lý học nhận thức","Tâm lý học nhận thức: Khung lý thuyết và mô hình xử lý","Cognitive Psychology","Tâm lý học nhận thức là phân ngành tâm lý học chuyên nghiên cứu các quá trình tâm thần nội tại liên quan đến tiếp nhận, xử lý, lưu trữ và sử dụng thông tin như tri giác, chú ý, trí nhớ, ngôn ngữ và tư duy.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":59,"title":60,"term":61,"englishTitle":62,"definition":63,"discipline":53,"disciplineCode":54,"disciplineLabel":55,"disciplineColor":56,"disciplineIcon":57},"hình dung","Hình dung là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Hình dung","Mental imagery \u002F Visualization","Hình dung (biểu tượng tâm thần \u002F hình ảnh tâm trí) là quá trình tâm lý nhận thức tái tạo hoặc xây dựng các biểu tượng tri giác trong tâm trí khi thiếu vắng sự hiện diện trực tiếp của các kích thích giác quan bên ngoài tương ứng.",{"id":65,"title":66,"term":65,"englishTitle":67,"definition":68,"discipline":53,"disciplineCode":54,"disciplineLabel":55,"disciplineColor":56,"disciplineIcon":57},"giải quyết vấn đề","Giải quyết vấn đề là gì? Tổng quan học thuật","Problem solving","Giải quyết vấn đề (Problem solving) là quá trình nhận thức bậc cao của tư duy nhằm xác định các rào cản, phân tích dữ liệu thực tế và thiết lập chuỗi hành động tối ưu để chuyển dịch từ trạng thái hiện tại sang trạng thái mục tiêu.",{"id":70,"title":71,"term":72,"englishTitle":73,"definition":74,"discipline":75,"disciplineCode":76,"disciplineLabel":77,"disciplineColor":78,"disciplineIcon":79},"siêu hình học","Siêu hình học là gì? Bản chất, các trường phái và vấn đề cốt lõi","Siêu hình học","Metaphysics","Siêu hình học là phân nhánh nền tảng của triết học chuyên nghiên cứu về bản chất tối hậu của thực tại, tồn tại, không gian, thời gian, tính nhân quả và mối quan hệ giữa tâm trí và vật chất.","HUMANITIES","humanities","Nhân văn và nghệ thuật","#9333EA","book-open",{"id":81,"title":82,"term":83,"englishTitle":84,"definition":85,"discipline":86,"disciplineCode":87,"disciplineLabel":88,"disciplineColor":89,"disciplineIcon":90},"kết nối thực dụng","Kết nối thực dụng là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Kết nối thực dụng","Pragmatic connectivity \u002F Opportunistic connectivity in networking","Kết nối thực dụng là cơ chế thiết lập liên kết truyền thông linh hoạt và cơ hội dựa trên điều kiện tài nguyên sẵn có tức thời trong các mạng không dây ad hoc hoặc mạng chịu trễ (DTN), nhằm tối ưu hóa việc phân phối gói tin giữa các nút mạng mà không cần duy trì tuyến đường cố định liên tục xuyên suốt.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu"]