NĂNG LỰC: CHỦ ĐỘNG
GỢI Ý VÀ TRÌNH MÔ TẢ: Cứ liều đi thử.
Khởi xướng các quy trình tạo ra giá trị. Hãy chấp nhận thách thức. Hãy hành động và làm việc độc lập để đạt được các mục tiêu, bám sát các ý định và triển khai các nhiệm vụ được lên kế hoạch.

NĂNG LỰC: LẬP KẾ HOẠCH & QUẢN LÝ
GỢI Ý VÀ TRÌNH MÔ TẢ: Đặt ưu tiên, tổ chức và bám theo.
Thiết lập các mục tiêu ngắn, trung và dài hạn. Xác định các ưu tiên và các kế hoạch hành động. Tùy chỉnh các thay đổi không lường trước được.

NĂNG LỰC: VƯỢT QUA SỰ KHÔNG CHẮC CHẮN, MÙ MỜ VÀ RỦI RO
GỢI Ý VÀ TRÌNH MÔ TẢ: Ra các quyết định làm việc với sự không chắc chắn, mù mờ và rủi ro.
Ra các quyết định khi kết quả của quyết định đó còn chưa chắc chắn, khi thông tin sẵn sàng chỉ có một phần hoặc mù mờ, hoặc khi có rủi ro các kết quả không như mong đợi. Trong quá trình tạo ra giá trị, đưa vào các cách thức có cấu trúc để kiểm thử các ý tưởng và các nguyên mẫu từ các giai đoạn sớm, để giảm thiểu các rủi ro thất bại. Xử lý các tình huống phát triển nhanh kịp thời và linh hoạt.

NĂNG LỰC: LÀM VIỆC VỚI NHỮNG NGƯỜI KHÁC
GỢI Ý VÀ TRÌNH MÔ TẢ: Làm việc nhóm, làm việc cùng nhau, và kết nối mạng.
Làm việc cùng nhau và hợp tác với những người khác để phát triển các ý tưởng và biến chúng thành hành động. Kết nối mạng. Giải quyết các xung đột và đối mặt tích cực với sự cạnh tranh tranh khi cần thiết.

NĂNG LỰC: HỌC TẬP QUA KINH NGHIỆM
GỢI Ý VÀ TRÌNH MÔ TẢ: Học bằng cách làm.
Sử dụng bất kỳ sáng kiến nào để tạo ra giá trị như một cơ hội học tập. Học với những người khác, bao gồm bạn bề và các cố vấn. Suy ngẫm và học tập từ cả sự thành công và thất bại (của bản thân bạn và của những người khác).

Thừa nhận:
Dịch và trích dẫn từ: McCallum E., Weicht R., McMullan L., Price A., EntreComp trong Hành động: Lấy cảm hứng để làm cho nó xảy ra (M. Baci-galupo & W. O’Keeffe Eds.), EUR 29105 EN, Văn phòng Xuất bản của Liên minh châu Âu, Luxembourg, 2018. ISBN 978-92-79-79360-8, doi:10.2760/574864, JRC109128
Tham chiếu: EntreComp: Khung Năng lực Khởi nghiệp
Xem thêm: Chuyển đổi số/Năng lực số
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
Loạt bài về AI và AI Nguồn Mở: Công cụ AI; Dự án AI Nguồn Mở; LLM Nguồn Mở; Kỹ thuật lời nhắc;
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Khung năng lực AI cho giáo viên
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
Mark Zuckerberg: DeepSeek cho thấy vì sao nước Mỹ phải là ‘tiêu chuẩn nguồn mở toàn cầu’ của AI; không có lý do gì để suy nghĩ lại về việc chi tiêu
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
‘Đặc tả Khung Tính mở Mô hình (MOF)’ của LF AI & Data - Tài sản chung của AI Tạo sinh - bản dịch sang tiếng Việt
‘LỘ TRÌNH CỦA TỔNG THƯ KÝ LIÊN HIỆP QUỐC VỀ HỢP TÁC KỸ THUẬT SỐ THÚC ĐẨY HÀNG HÓA CÔNG CỘNG KỸ THUẬT SỐ’ - bản dịch sang tiếng Việt
AI trong TVET - Một vài gợi ý triển khai trong thực tế
Dữ liệu để phân loại AI
Tài sản chung kỹ thuật số và Hàng hóa Công cộng Kỹ thuật số - Tìm thấy nền tảng chung cho các nhà hoạch định chính sách
Khung năng lực AI cho học sinh
Nếu DeepSeek muốn trở thành một người phá vỡ thực sự, nó phải tiến xa hơn nữa về tính minh bạch của dữ liệu
Mark Zuckerberg nói Meta có kế hoạch chi hơn 60 tỷ USD khi Thung lũng silicon hoảng loạn về sự cạnh tranh của AI Trung Quốc
Tọa đàm ‘Vai trò của Tài nguyên Giáo dục Mở trong chuyển đổi số giáo dục đại học’ tại Viện Chuyển đổi số và Học liệu - Đại học Huế, ngày 12/09/2025
‘Xây dựng cách tiếp cận minh bạch dữ liệu AI lấy người dùng làm trung tâm’ - bản dịch sang tiếng Việt