Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh đại dịch Covid-19 thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của giáo dục trực tuyến, thị trường EdTech tại Việt Nam đã chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc. Theo ước tính, NativeX, một công ty EdTech hàng đầu tại Việt Nam, hiện quản lý hơn 2.000 lớp học trực tuyến mỗi tuần với đa dạng hình thức lớp và giáo viên. Tuy nhiên, việc xếp thời khóa biểu giảng dạy vẫn đang được thực hiện thủ công qua Google Sheets, gây ra nhiều khó khăn như tốn thời gian, dễ sai sót và hạn chế khả năng mở rộng. Bài toán xếp thời khóa biểu tại NativeX là một bài toán NP-Hard, đòi hỏi giải pháp tối ưu đa mục tiêu để cân bằng giữa nhu cầu học viên, yêu cầu giáo viên và chi phí vận hành.

Mục tiêu nghiên cứu là cải tiến quy trình xếp thời khóa biểu giảng dạy tại NativeX bằng cách phát triển hệ thống quản lý tự động, ứng dụng thuật toán NSGA-III và các cải tiến nhằm nâng cao hiệu quả, giảm thiểu thời gian và chi phí vận hành. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào quy trình xếp thời khóa biểu cho các lớp học trực tuyến tại NativeX trong khoảng thời gian gần đây và đề xuất giải pháp cho tương lai. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao chất lượng quản lý lịch giảng dạy, góp phần thúc đẩy phát triển giáo dục trực tuyến tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính: bài toán xếp thời khóa biểu trong giáo dục và tối ưu hóa đa mục tiêu. Bài toán xếp thời khóa biểu được xác định là một bài toán NP-Hard với nhiều ràng buộc phức tạp về thời gian, giáo viên, lớp học và chi phí. Các ràng buộc này bao gồm: lớp cố định khung giờ, hạn chế số giờ dạy liên tiếp của giáo viên, phân bố đều các lớp cùng chủ đề, và đảm bảo tỉ lệ giờ dạy phù hợp với cam kết của giáo viên.

Tối ưu hóa đa mục tiêu được áp dụng để giải quyết bài toán này, trong đó các hàm mục tiêu bao gồm: tối thiểu hóa xung đột lịch trình, tối đa hóa sự hài lòng của giáo viên và học viên, đồng thời giảm thiểu chi phí tổ chức. Thuật toán NSGA-III (Nondominated Sorting Genetic Algorithm III) được lựa chọn do khả năng xử lý hiệu quả các bài toán đa mục tiêu với nhiều hàm mục tiêu, duy trì đa dạng giải pháp và phân bố đều trên mặt biên Pareto. NSGA-III sử dụng điểm tham chiếu để hướng dẫn quá trình tìm kiếm, chuẩn hóa hàm mục tiêu và cải thiện khả năng hội tụ so với các thuật toán trước đó như NSGA-II.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Bài toán NP-Hard: Bài toán có độ phức tạp tính toán cao, không thể giải trong thời gian đa thức.
  • Tối ưu đa mục tiêu: Tìm kiếm các giải pháp cân bằng giữa nhiều mục tiêu đối nghịch nhau.
  • Mặt biên Pareto: Tập các giải pháp tối ưu không bị thống trị lẫn nhau.
  • Thuật toán di truyền (GA): Phương pháp tiến hóa dựa trên quần thể, lai ghép và đột biến để tìm kiếm giải pháp tối ưu.
  • NSGA-III: Phiên bản cải tiến của thuật toán di truyền đa mục tiêu, sử dụng điểm tham chiếu để duy trì đa dạng và hiệu quả tìm kiếm.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp giữa phân tích lý thuyết và thực nghiệm thực tế tại NativeX. Nguồn dữ liệu chính bao gồm: dữ liệu lịch sử lớp học, đăng ký lịch dạy của giáo viên, khảo sát và phỏng vấn nhân viên các bộ phận liên quan như Teacher Experience Department (TED), Student Experience Department (SED) và bộ phận Data.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Khảo sát và phân tích yêu cầu nghiệp vụ, ràng buộc đặc thù trong quy trình xếp thời khóa biểu.
  • Nghiên cứu và đánh giá các thuật toán tối ưu đa mục tiêu, lựa chọn NSGA-III làm thuật toán chính.
  • Thiết kế và triển khai hệ thống quản lý thời khóa biểu tự động, tích hợp thuật toán NSGA-III với các cải tiến về tham số đột biến, điều kiện dừng và xử lý song song để tăng hiệu suất.
  • Thực nghiệm đánh giá hiệu quả hệ thống qua các chỉ số thời gian xử lý, độ chính xác và mức độ hài lòng của người dùng.

Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm hơn 2.000 lớp học mỗi tuần và khoảng 100 giáo viên đăng ký dạy, được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu toàn bộ (census) nhằm đảm bảo tính đại diện và đầy đủ dữ liệu. Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 1 đến tháng 6 năm 2024, bao gồm các giai đoạn khảo sát, thiết kế, triển khai và đánh giá.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả tiết kiệm thời gian và chi phí: Hệ thống quản lý thời khóa biểu tự động ứng dụng thuật toán NSGA-III và các cải tiến đã giúp NativeX tiết kiệm đến 40% thời gian so với quy trình thủ công. Chi phí vận hành giảm còn một nửa so với chi phí thuê nhân viên thực hiện cùng công việc.

  2. Tăng độ chính xác và giảm sai sót: Việc tự động hóa quy trình giúp giảm thiểu sai sót do nhập liệu thủ công, đồng thời đảm bảo các ràng buộc về lịch dạy, cam kết giờ giảng và phân bố lớp học được tuân thủ nghiêm ngặt. Tỉ lệ vi phạm ràng buộc giảm từ khoảng 15% xuống dưới 3%.

  3. Cải thiện sự hài lòng của giáo viên và học viên: Hệ thống tối ưu hóa phân bổ lịch dạy phù hợp với nguyện vọng và lịch đăng ký của giáo viên, đồng thời giảm thiểu xung đột lịch học của học viên. Kết quả khảo sát cho thấy mức độ hài lòng của giáo viên tăng 25%, học viên tăng 18% so với trước khi áp dụng hệ thống.

  4. Tăng khả năng mở rộng và linh hoạt: Hệ thống có thể xử lý đồng thời nhiều yêu cầu xếp thời khóa biểu với quy mô hơn 2.000 lớp mỗi tuần, thời gian xử lý không vượt quá 1 giờ, đáp ứng yêu cầu vận hành thực tế của NativeX.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả trên là do việc áp dụng thuật toán NSGA-III với các cải tiến về tham số đột biến, điều kiện dừng tự động và xử lý song song giúp tăng tốc độ hội tụ và tránh mắc kẹt tại điểm tối ưu cục bộ. So với các nghiên cứu trước đây sử dụng thuật toán di truyền hoặc tối ưu đàn kiến, giải pháp này cho thấy ưu thế vượt trội về khả năng xử lý đa mục tiêu và quy mô lớn.

Kết quả cũng phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về ứng dụng NSGA-III trong bài toán xếp thời khóa biểu, đồng thời đóng góp mới khi áp dụng thành công trong môi trường EdTech tại Việt Nam với đặc thù lớp học trực tuyến và yêu cầu linh hoạt cao. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh thời gian xử lý, tỉ lệ sai sót và mức độ hài lòng trước và sau khi triển khai hệ thống, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả cải tiến.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai mở rộng hệ thống tự động xếp thời khóa biểu: Đề nghị NativeX áp dụng hệ thống quản lý thời khóa biểu tự động cho toàn bộ các khóa học, với mục tiêu giảm 50% thời gian xử lý trong vòng 6 tháng tới. Bộ phận kỹ thuật và quản lý cần phối hợp để đảm bảo tích hợp dữ liệu liên tục và ổn định.

  2. Đào tạo và nâng cao năng lực nhân viên: Tổ chức các khóa đào tạo về sử dụng hệ thống và hiểu biết về thuật toán tối ưu cho nhân viên TED, SED nhằm tăng hiệu quả vận hành và khai thác tối đa tính năng hệ thống trong 3 tháng đầu triển khai.

  3. Cải tiến thuật toán và mở rộng tính năng: Tiếp tục nghiên cứu và phát triển các cải tiến thuật toán NSGA-III, đặc biệt là tối ưu tham số đột biến và điều kiện dừng, đồng thời tích hợp thêm các yếu tố như học máy để dự đoán nhu cầu lớp học trong 12 tháng tới.

  4. Tăng cường bảo mật và quản lý dữ liệu: Đề xuất xây dựng chính sách bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt, áp dụng các giải pháp mã hóa và phân quyền truy cập nhằm bảo vệ thông tin giáo viên và học viên, đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các công ty EdTech và nền tảng giáo dục trực tuyến: Có thể áp dụng mô hình và giải pháp tự động xếp thời khóa biểu để nâng cao hiệu quả quản lý lịch giảng dạy, giảm chi phí vận hành và tăng sự hài lòng của giáo viên, học viên.

  2. Nhà quản lý giáo dục và các cơ sở đào tạo: Tham khảo các phương pháp tối ưu đa mục tiêu và thuật toán NSGA-III để cải tiến quy trình xếp lịch học, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển giáo dục trực tuyến.

  3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Hệ thống thông tin quản lý, Công nghệ thông tin: Tài liệu cung cấp cơ sở lý thuyết, phương pháp nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn của thuật toán NSGA-III trong bài toán tối ưu phức tạp, hỗ trợ phát triển nghiên cứu sâu hơn.

  4. Bộ phận kỹ thuật và phát triển phần mềm: Có thể khai thác kiến thức về thiết kế hệ thống, xử lý song song và tối ưu thuật toán để xây dựng các giải pháp công nghệ quản lý thời khóa biểu hiệu quả, linh hoạt và mở rộng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao chọn thuật toán NSGA-III thay vì các thuật toán khác?
    NSGA-III được lựa chọn vì khả năng xử lý hiệu quả bài toán tối ưu đa mục tiêu với nhiều hàm mục tiêu, duy trì đa dạng giải pháp và phân bố đều trên mặt biên Pareto, phù hợp với đặc thù phức tạp của bài toán xếp thời khóa biểu tại NativeX.

  2. Hệ thống có thể xử lý bao nhiêu lớp học cùng lúc?
    Hệ thống đã được thử nghiệm với hơn 2.000 lớp học mỗi tuần, thời gian xử lý không vượt quá 1 giờ, đáp ứng tốt nhu cầu vận hành thực tế của NativeX.

  3. Làm thế nào để đảm bảo tính chính xác của thời khóa biểu tự động?
    Hệ thống áp dụng các ràng buộc nghiêm ngặt về lịch dạy, cam kết giờ giảng và phân bố lớp học, đồng thời có cơ chế cảnh báo xung đột và cho phép chỉnh sửa thủ công khi cần thiết, giúp giảm thiểu sai sót.

  4. Có thể áp dụng giải pháp này cho các công ty EdTech khác không?
    Giải pháp có tính mở rộng và có thể điều chỉnh phù hợp với đặc thù từng công ty EdTech khác nhau, đặc biệt những đơn vị có quy mô lớn và yêu cầu tối ưu đa mục tiêu trong quản lý lịch giảng dạy.

  5. Hệ thống có hỗ trợ cập nhật và thay đổi lịch học linh hoạt không?
    Có, hệ thống cho phép cập nhật, chỉnh sửa dữ liệu và tái xếp thời khóa biểu nhanh chóng, đáp ứng nhu cầu thay đổi lịch học linh hoạt của giáo viên và học viên.

Kết luận

  • Luận văn đã phát triển thành công hệ thống quản lý thời khóa biểu tự động cho NativeX, ứng dụng thuật toán NSGA-III với các cải tiến về tham số và xử lý song song.
  • Hệ thống giúp tiết kiệm 40% thời gian và giảm một nửa chi phí vận hành so với phương pháp thủ công.
  • Nâng cao độ chính xác, giảm sai sót và tăng sự hài lòng của giáo viên, học viên trong quá trình xếp lịch.
  • Đề xuất các giải pháp triển khai mở rộng, đào tạo nhân viên và cải tiến thuật toán trong tương lai.
  • Khuyến khích các tổ chức giáo dục và EdTech tham khảo và áp dụng để nâng cao hiệu quả quản lý thời khóa biểu.

Tiếp theo, cần triển khai áp dụng hệ thống trên diện rộng tại NativeX, đồng thời tiếp tục nghiên cứu cải tiến thuật toán và mở rộng tính năng để đáp ứng nhu cầu phát triển giáo dục trực tuyến ngày càng đa dạng. Độc giả và các đơn vị quan tâm được khuyến khích liên hệ để trao đổi, hợp tác phát triển giải pháp tối ưu cho quản lý thời khóa biểu trong giáo dục hiện đại.