[Dự án AI] Mạng xã hội và giấc ngủ của học sinh — khảo sát chính lớp mình

Mục tiêu

Vận dụng pandas, matplotlib và numpy để phân tích dữ liệu do chính học sinh thu thập (khảo sát bạn cùng lớp), tính hệ số tương quan Pearson, và rèn tư duy phản biện về ranh giới giữa "tương quan" và "nhân quả" — một trong những kỹ năng đọc hiểu dữ liệu quan trọng nhất trong thời đại thông tin.

Thời lượng gợi ý: 2 tiết học (90 phút)

• Tiết 1 (cell 1-6): đạo đức khảo sát, hướng dẫn thu thập dữ liệu thật, lý thuyết hệ số tương quan Pearson, thực hành trên dữ liệu mẫu
• Tiết 2 (cell 7-12): so sánh nhóm, tư duy phản biện (tương quan ≠ nhân quả, biến gây nhiễu), áp dụng lên dữ liệu thật của lớp qua Tải CSV, thảo luận & vận dụng

Em sẽ làm được gì

• Thiết kế 1 khảo sát ngắn, thu thập dữ liệu thật từ bạn cùng lớp một cách có đạo đức (ẩn danh, tự nguyện)
• Tải dữ liệu khảo sát lên bằng file CSV và để hệ thống tự phân tích sơ bộ
• Trực quan hoá mối quan hệ giữa 2 đại lượng bằng biểu đồ phân tán (scatter plot)
• Tính và diễn giải đúng hệ số tương quan Pearson
• Phân biệt được "tương quan" và "nhân quả" — nêu được ít nhất 1 biến gây nhiễu khả dĩ
• Nhận ra giới hạn của một khảo sát mẫu nhỏ, tự thực hiện

Về việc thu thập dữ liệu thật

Đây là dự án duy nhất trong bộ 3 dự án đầu tiên dùng dữ liệu do học sinh tự thu thập thay vì số liệu minh hoạ có sẵn — nên cell đầu tiên nhấn mạnh về đạo đức khảo sát (ẩn danh, tự nguyện, không phán xét). Thầy/cô nên dành 5-10 phút đầu Tiết 1 để cả lớp cùng thống nhất cách khảo sát trước khi học sinh bắt tay vào code. Notebook vẫn chạy được đầy đủ ngay cả khi chưa có dữ liệu thật, nhờ bộ dữ liệu mẫu minh hoạ ở Cell 3 — học sinh thực hành trước trên dữ liệu mẫu, sau đó thay bằng dữ liệu thật của lớp ở Tiết 2 qua nút "Tải CSV".