A.I. Dành Cho Designer/Developer

• Trang bị các thuật ngữ, khái niệm cơ bản về A.I./ML, cách thức vận hành và phân loại các công cụ A.I. hiện nay.

• Nhận diện rõ khả năng và giới hạn của A.I. (những việc A.I. làm được và không thể làm được) dành riêng cho UX Designer.

• Thực hành giới thiệu bản thân trên FigJam, thiết lập mục tiêu cá nhân sau khi hoàn thành khóa học.

• Khám phá các công cụ A.I. phục vụ từng nhu cầu công việc khác nhau.

• Đánh giá hiện trạng mối quan hệ giữa bản thân và A.I. để lập kế hoạch thay đổi trong 7 buổi tiếp theo.

Công cụ sử dụng: FigJam, ChatGPT, Gemini, Claude (hoặc bất kỳ công cụ A.I. phù hợp).

• Ôn tập các Design Frameworks và phân biệt hai chiến lược: Building with A.I. và Building for A.I.

• Chọn đề tài dự án làm xuyên suốt khóa học (cá nhân hoặc nhóm 2 người) và lập kế hoạch nghiên cứu người dùng bằng phương pháp thủ công (không dùng A.I.).

• Thiết lập một "A.I. Coach" để hỗ trợ viết prompt hiệu quả hơn, khởi tạo kế hoạch nghiên cứu tự động và so sánh với bản tự thực hiện.

• Xây dựng kịch bản phỏng vấn UX (Interview Script) sơ bộ và phỏng vấn tối thiểu 5 người dùng thực tế.

Công cụ sử dụng: FigJam, Excel/Google Sheets, Document, A.I. Chatbots.

• Ôn tập phương pháp phân loại dữ kiện thông tin

• Kỹ thuật làm Desk Research và cách lập kế hoạch, phân tích dữ liệu phỏng vấn thu thập được bằng A.I.

• Hiểu về hiện tượng "Hallucination" (ảo giác A.I.) trong phân tích dữ liệu và nắm rõ phương án giảm thiểu rủi ro khi tìm insight.

• Thực hành trên dataset mẫu: Dùng A.I. tóm tắt (Summarize), gom nhóm (Cluster) dữ liệu, sau đó chọn lọc và tinh chỉnh insight.

• Showcase và trình bày các insight đắt giá mà nhóm tìm được trong quá trình tổng hợp thông tin.

Công cụ sử dụng: FigJam, các công cụ A.I. phân tích dữ liệu.

• Tinh chỉnh (refine) insight bằng tư duy UX và đối chiếu kết quả insight do A.I. phân tích với nhận định của bản thân.

• Khám phá các công cụ nghiên cứu người dùng phổ biến có tích hợp sẵn A.I. hỗ trợ lấy insight.

• Ứng dụng NotebookLM hoặc các công cụ hỗ trợ để prompt ra một video/audio giải thích đơn giản trình bày về insight cần xử lý cho Stakeholders.

• Hoàn thiện bản Báo cáo hoàn chỉnh về nghiên cứu đề tài.

Công cụ sử dụng: NotebookLM, ChatGPT, Dscout, Lyssna và các ứng dụng hỗ trợ.

• Các chiến lược xây dựng câu lệnh A.I. hiệu quả trong thiết kế.

• Tạo prototype với A.I. và rèn luyện tư duy điều hướng để chỉ đạo A.I. đưa ra các kết quả thực sự có ích.

• Thực hành quan sát chi tiết để lập mẫu prompt vẽ ra hình ảnh gần giống nhất với hình mẫu cho trước.

• Thực hành dùng A.I. brainstorm ý tưởng, tạo 15–20 Concept Cards khác nhau.

• Thực hành xây dựng Storyboard diễn họa hành trình sử dụng sản phẩm giải quyết vấn đề của người dùng.

Công cụ sử dụng: FigJam, các công cụ A.I. generate hình ảnh.

• Định hình lại khái niệm Fidelity: Ôn tập Wireframe/Wireflow và hiểu rõ khi nào nên dùng Low-fi, Hi-fi cho mục đích thử nghiệm.

• Kỹ thuật Roleplay with A.I.: Gán ngữ cảnh và phân vai để A.I. đóng vai trò hỗ trợ đánh giá, gợi ý các rủi ro thiết kế.

• Rèn luyện kỹ năng đánh giá và quản lý rủi ro khi A.I. đưa ra phản hồi quá xa mục tiêu dự án.

• Viết báo cáo Testing Summary và đưa ra quyết định cho các bước tiếp theo.

Công cụ sử dụng: FigJam, A.I. Chatbots.

• Tổng quan về Design System (DS) cơ bản

• Cách A.I. hỗ trợ xây dựng DS và quy trình bàn giao (deliverable) hiệu quả, ít sai sót.

• DS Audit bằng Stark để đảm bảo về A11Y (Accessibility).

• Thực hành rà soát lỗi liên quan đến Variable Tokens và kiểm tra A11Y tối thiểu AA cho các nội dung.

Công cụ sử dụng: Figma

• Thuyết trình bài tập cuối khóa, nhận đánh giá chi tiết.

• Tổng hợp toàn bộ bài tập và sản phẩm qua 8 buổi thành một Case Study hoàn chỉnh cho Portfolio.

• Xây dựng bản quy tắc cá nhân Mini Manifesto for Responsible A.I. Use và nhìn nhận lại sự thay đổi trong mối quan hệ với A.I. từ Buổi 1 đến Buổi cuối.

Công cụ sử dụng: Presentation slide, FigJam, Figma.