Luận văn về Hệ thống Gợi ý Tự động trong Hệ thống Hỗ trợ Trực tuyến tại Đại học Quốc gia TP.HCM

Hệ thống gợi ý tự động trong hệ thống hỗ trợ trực tuyến của trường đại học giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quá trình học tập.

• Tác giả: Nguyen Dinh Khuong Duy
• Người hướng dẫn: Assoc. Bui Hoai Thang
• Trường học: University of Technology, Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Computer Science
• Đề tài: Hệ thống gợi ý tự động trong hệ thống hỗ trợ trực tuyến đại học
• Loại tài liệu: Capstone Project
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Tóm tắt

I. Khái niệm về Hệ thống Gợi ý Tự động trong Giáo dục Đại học

Hệ thống gợi ý tự động (auto-suggesting system) là một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực hệ thống hỗ trợ trực tuyến đại học, giúp tối ưu hóa quá trình tương tác giữa người dùng và máy tính. Hệ thống này sử dụng các thuật toán thông minh để phân tích nhu cầu thông tin của sinh viên và cán bộ, từ đó cung cấp các đề xuất phù hợp một cách tự động. Trong bối cảnh giáo dục hiện đại, khi lượng thông tin ngày càng tăng exponentially, hệ thống gợi ý tự động đóng vai trò quan trọng trong việc giúp người dùng nhanh chóng tìm kiếm và tiếp cận các tài liệu, khóa học, và hỗ trợ học tập phù hợp nhất với nhu cầu của họ. Công nghệ này không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn tăng cường hiệu quả quản lý thông tin học tập tại các cơ sở đại học.

1.1. Định nghĩa và Mục đích của Hệ thống Gợi ý

Hệ thống gợi ý tự động là công nghệ dùng truy xuất thông tin (information retrieval) để cung cấp các gợi ý cá nhân hóa. Mục đích chính là giải quyết nhu cầu thông tin của người dùng bằng cách trích xuất các tài nguyên liên quan từ một tập hợp lớn dữ liệu. Trong hệ thống hỗ trợ trực tuyến đại học, nó giúp sinh viên tìm kiếm tài liệu, câu trả lời cho câu hỏi, và các khóa học liên quan một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.

1.2. Tầm quan trọng trong Môi trường Học tập Kỹ thuật Số

Trong thời đại kỹ thuật số, hệ thống gợi ý tự động giúp giảm công sức tìm kiếm thông tin và tăng chất lượng tương tác giữa người dùng với nền tảng học tập. Nó đặc biệt quan trọng đối với sinh viên đại học khi cần truy cập nhanh các tài liệu học tập, hướng dẫn, và hỗ trợ từ giảng viên. Công nghệ này cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng tính chuyên nghiệp của hệ thống hỗ trợ trực tuyến.

II. Các Công nghệ Cốt lõi của Hệ thống Gợi ý Tự động

Để xây dựng một hệ thống gợi ý tự động hiệu quả, cần áp dụng các mô hình truy xuất thông tin tiên tiến. Mô hình không gian vectơ (vector space model) và mô hình truy xuất Boolean (Boolean retrieval model) là hai nền tảng quan trọng trong việc xử lý và tìm kiếm thông tin. Ngoài ra, hệ thống còn sử dụng ontology - một công cụ mô tả kiến thức chuyên ngành giúp cấu trúc hóa thông tin học tập. Các công nghệ mã hóa dữ liệu như Bit map encode, Elias delta encode, và Variable byte encode được áp dụng để tối ưu hóa lưu trữ và truy xuất dữ liệu. Kết hợp giữa công nghệ web (HTML, CSS, JavaScript) và cơ sở dữ liệu (PHP, MySQL) tạo nên một hệ thống hỗ trợ trực tuyến hoàn chỉnh và ổn định.

2.1. Mô hình Truy xuất Thông tin và Ontology

Mô hình vector space và Boolean retrieval là hai phương pháp chính trong truy xuất thông tin. Ontology định nghĩa các khái niệm, quan hệ, và thuộc tính của miền học tập, giúp hệ thống gợi ý hiểu được ngữ cảnh và nội dung bài học. Việc thiết kế ontology để mô tả các khóa học, tài liệu, và câu hỏi thường gặp là bước quan trọng trong phát triển hệ thống.

2.2. Công cụ Phát triển và Cơ sở Dữ liệu

XAMPP, PHP, và phpMyAdmin là những công cụ phổ biến để xây dựng hệ thống hỗ trợ trực tuyến với cơ sở dữ liệu mạnh mẽ. HTML, CSS, JavaScript tạo giao diện người dùng thân thiện, cho phép sinh viên dễ dàng tương tác với hệ thống. Các thuật toán mã hóa (Bit map, Elias delta, Variable byte) tối ưu hóa hiệu suất truy xuất trong các cơ sở dữ liệu lớn.

III. Lợi ích của Hệ thống Gợi ý Tự động cho Sinh viên và Giáo viên

Hệ thống gợi ý tự động trong hệ thống hỗ trợ trực tuyến đại học mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Đối với sinh viên, hệ thống giúp họ nhanh chóng tìm kiếm tài liệu liên quan, các câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp, và được hướng dẫn đến các khóa học phù hợp. Điều này tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình học tập. Đối với giảng viên và nhân viên hỗ trợ, hệ thống tự động hóa công tác cung cấp thông tin, giảm tải công việc thủ công. Hơn nữa, hệ thống gợi ý có thể học hỏi từ hành vi người dùng để cải thiện chất lượng gợi ý theo thời gian. Kết quả là một môi trường học tập hiệu quả hơn, nơi mọi người đều có thể truy cập thông tin họ cần một cách dễ dàng.

3.1. Cải thiện Trải nghiệm Sinh viên

Hệ thống gợi ý tự động cung cấp các gợi ý cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm và hành vi của sinh viên. Nó giúp sinh viên tiếp cận nhanh chóng các tài liệu chính yếu, bài tập, và câu trả lời cho các câu hỏi học tập. Điều này tạo ra một trải nghiệm người dùng mượt mà, tăng tính hài lòng và hiệu quả học tập của sinh viên.

3.2. Tăng Hiệu quả Công tác Hỗ trợ

Cho giảng viên và nhân viên hỗ trợ, hệ thống gợi ý tự động giảm nhu cầu trả lời thủ công các câu hỏi lặp đi lặp lại. Hệ thống có thể tự động hóa việc cung cấp thông tin cơ bản, cho phép nhân viên tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn. Kết quả là cải thiện tổng thể chất lượng dịch vụ hỗ trợ trực tuyến.

IV. Hướng phát triển Tương lai của Hệ thống Gợi ý trong Đại học

Tương lai của hệ thống gợi ý tự động trong giáo dục đại học sẽ được hình thành bởi các công nghệ mới nổi như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning), và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Những công nghệ này sẽ cho phép hệ thống hiểu rõ hơn ý định của người dùng, cung cấp gợi ý chính xác hơn, và cá nhân hóa trải nghiệm học tập theo nhu cầu riêng của từng sinh viên. Bên cạnh đó, sự tích hợp của big data analytics sẽ giúp hệ thống phân tích xu hướng học tập, dự đoán các vấn đề có thể gặp phải, và đưa ra các giải pháp phòng chống. Các hệ thống hỗ trợ trực tuyến đại học tiên tiến sẽ không chỉ là công cụ tìm kiếm thông tin mà còn trở thành các trợ lý ảo thông minh giúp sinh viên trong suốt hành trình học tập của họ.

4.1. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo và Học máy

AI và machine learning sẽ cho phép hệ thống gợi ý tự động học hỏi từ dữ liệu người dùng và tự cải thiện theo thời gian. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp hệ thống hiểu các truy vấn phức tạp của sinh viên dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên. Những tiến bộ này sẽ tạo ra những gợi ý ngày càng chính xác và liên quan hơn.

4.2. Big Data Analytics và Cá nhân hóa Học tập

Big data analytics cho phép phân tích hành vi học tập của hàng ngàn sinh viên để phát hiện mô hình và xu hướng. Cá nhân hóa trở thành chìa khóa - mỗi sinh viên sẽ nhận được hệ thống hỗ trợ được tùy chỉnh theo nhu cầu, mức độ, và phong cách học tập riêng của họ. Điều này sẽ nâng cao đáng kể hiệu quả giáo dục.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY, HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING Report Capstone Project Auto suggesting system in university online support system Major: Computer Science COUNCIL: COMPUTER SCIENCE - 8 ADVISOR: Assoc. BUI HOAI THANG REVIEWER: Dr. TRUONG TUAN ANH —o0o— STUDENT 1: NGUYEN DINH KHUONG DUY 1952207 STUDENT 2: NGUYEN KHUONG 1952310 STUDENT 3: HOANG HA GIANG 1952659 STUDENT 4: DINH HUY THIEN 1952462 HO CHI MINH CITY, May 2023 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 1/163 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 2/163 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 3/163 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Declaration of Authenticity We declare that this research is our own work, conducted under the supervision and guidance of Assoc. Bui Hoai Thang.

The result of our research is legitimate and has not been published in any forms prior to this. All materials used within this researched are collected myself by various sources and are appropriately listed in the references section. In addition, within this research, we also used the results of several other authors and organizations. They have all been aptly referenced.

In any case of plagiarism, we stand by our actions and will be responsible for it. University of Technology - Vietnam National University HCMC therefore are not responsible for any copyright infringements conducted within our research. Ho Chi Minh City, May 2023 Authors Nguyen Dinh Khuong Duy Dinh Huy Thien Nguyen Khuong Hoang Ha Giang Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 4/163 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Acknowledgement We would like to express our sincere thanks to my supervisor, Dr. Bui Hoai Thang, for his patience, guidance, and support this project.

We have benefited greatly from your wealth of knowledge and meticulous editing. Our families deserve endless gratitude for their everlasting love, sacrifice, and support keeping us motivated and confident. Our research would not have been possible without them. So, from the bottom of our heart, we send them our deepest thanks.

Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 5/163 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Abstract In the modern and digitized world that we live in today, as computer get increasingly more essential to our daily life, so does the importance of improving the quality of the interaction between human and computer. The more we use and depend on computer, the better we need their ability to understand our need and input to be. One of the way that we can enhance that interaction to through information retrieval, a field in computer science that aim to resolve a particular information need by providing relevant resources through extracting information from a collection of available resources that relate to that information need [25]. In other words, information retrieval is useful when we want to search for the release date of the latest Marvel movie, for example, from a collection of resources (articles, videos, forum posts, etc.) that are related to the topic of Marvel.

In the last decades, the amount of information stored and shared on the internet has increased exponentially and became an unprecedented source of information that anyone with an internet connection could have access to. However, none of that would matter "if the information could not be found, annotated and analyzed so that each user can quickly find information that is both relevant and comprehensive for their needs" [26]. An ineffective information retrieval system would not only require more effort from the user to get the information they need, but it could potentially lead them to entirely unrelated answers or sometimes even completely wrong ones, which would significantly hinder one’s ability to gain access to available useful information, especially those whose high stake work depend depend on the information they search such as journalists, lawyers, and doctors. Therefore, an effective information retrieval system would do wonders in resolving those problems and improving the quality of life of society as a whole.

Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 6/163 Contents 1 Introduction 14 1.2 Goal and overview .3 Doctrine Library Set .2 Components in an ontology .4 Steps to design an ontology .5 Ontology constructing tool .2 Web Development Tools .1 HTML, CSS and Javascript .2 XAMPP, PHP and phpMyAdmin .1 Boolean retrieval model .2 Vector space model .1 Bit map encode .2 Elias delta encode .3 Variable byte encode. 40 7 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 3.18 Support vector machine .1 Analysis of related existing system .2 Non-functional requirement .1 Use-cases descriptions: .2 Use-cases diagram .2 Detailed chat sequence diagram .2 Entity Relationship Diagram: .3 Questions and topics .1 User Interface of Searching .2 Search flow of the system .3 Admin page and chat function .4 Admin page - room search .5 User Interface - Mobile Device Responsive .2 Search engine overall .2 Get documents API .3 Create index API. 140 Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 8/163 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 7 Evaluation 141 7.2 System functional testing and evaluation .2 Building evaluation queries .3 Overall search engine evaluation .1 Create better index system .2 Integrating AI to improve the user’s experience .3 Convert Tickets and Conversations Data to searchable knowledge base Article .4 Search results filtering: .5 Improving Ontology Performance:. 157 A Workload for each member 160 A.1 Đinh Huy Thiện - 1952462 .2 Nguyễn Khương - 1952310 .3 Hoàng Hà Giang - 1952659 .4 Nguyễn Đình Khương Duy - 1952207.

163 Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 9/163 List of Figures 2.1 OWL - Web Ontology Language .2 OWL - Web Ontology Language .3 OWL - Web Ontology Language .1 OWL - Web Ontology Language .3 html, css, javascript .4 PHP, XAMPP and phpMyAdmin .11 Components of a web crawler .12 Components of IR Model .13 Illustration of vector space model .14 Dictionary of terms with pointers pointing to corresponding postings list .15 Map reduce example .16 Precision-Recall graph .1 Use-case Diagram .2 Sequence Diagram - User side .3 Detailed Chat Sequence Diagram - User side .4 Sequence Diagram - Admin side .5 Entity Relational Diagram - Whole system .6 System Deployment Diagram .1 Original interface of the open-source UVdesk system .2 Modified interface of the open-source UVdesk system .3 Modified interface of the open-source UVdesk system after login .4 Articles returned from the API to the Search view of the system with query "cảnh cáo học vụ" .5 Modified article view with added search and article list options .6 Contact box appear to enable chat with support in search view .7 Contact box appear to enable chat with support in article view .8 Pop-up appear for user to input their problem.9 Automatic replies based on user’s problem.10 Chat Function added into UVDesk’s Admin Panel.11 Dash Board for room management .12 Room Dashboard with sorted room and "new" label .13 Accepted room page with "room has been accepted" label .14 The accepted room doesn’t appear on the room list .15 Acceptted room still appear in the room list on another agent’s account .16 Chat page on agent’s side .17 Chat message sent from agent .18 Chat message from agent as viewed by the user. 83 10 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 6.19 Pop-up to send images .20 Window to choose image for sending .21 Image sent is displayed on the chat .22 Image viewed when clicked on .23 Function to search for a form .24 Simple search function to look for form .25 Form is sent as a link .26 The link leads directly to the form page for download .27 Pop-up to confirm that the problem has been solved and leave .28 The room which has been solved is sorted to the bottom .29 List of popular document compiled from the info given by agents upon leaving chats .30 Search room page .31 Search room page with incomplete query .32 Search room page complete query .33 DevTools’s Mobile Site View function - Index search site.34 Search Results - Iphone 12 Pro .35 Search results contact box - Iphone 12 Pro .36 Display Article - Iphone 12 Pro .37 Stacked Elements - Iphone 12 Pro .38 Content with Contact box - Iphone 12 Pro .39 Chat Request Form - Iphone 12 Pro .40 Chat Room - Iphone 12 Pro .41 Send Image Form - Iphone 12 Pro .42 Image sent - Iphone 12 Pro .43 Image Viewer - Iphone 12 Pro .44 Description of the BKSI search engine .45 Class học_phần .46 Class con_người .47 Class học_vụ .49 Class đào_tạo .50 Defined Object properties .51 Defined Data properties .53 Classes and class hierarchy .54 Individuals of classes .55 Ontology tree visualisation .56 Học_phần class visualisation .57 First ontology query .58 Second ontology query .59 Third ontology query .60 Fourth ontology query .61 Fifth ontology query .62 Example Drinks Ontology tree .63 Compute Semantic Distance .64 Compute Semantic Coincidence .65 Compute Level Difference .67 Example of a stopwords list .68 An illustration of a corpus .69 Result of a corpus .73 Result of query expansion .74 Result of choosing potential document. 130 Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 11/163 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 6.75 Result of creating tf_idf_vectors .77 Similarity score between documents and query .78 Result of ranking module .80 Get documents API .81 Create index API .82 Insert index API .83 Get links API .1 Precision-Recall graph for query 1, query 5, query 6, query 9, query 10, query 11, query 12, query 13, query 18 and query 20.2 Precision-Recall graph for query 2 .3 Precision-Recall graph for query 3 .4 Precision-Recall graph for query 4 .5 Precision-Recall graph for query 7 .6 Precision-Recall graph for query 8 .7 Precision-Recall graph for query 14 .8 Precision-Recall graph for query 15 .9 Precision-Recall graph for query 16 .10 Precision-Recall graph for query 17 .11 Precision-Recall graph for query 19. 153 Capstone Project | Academic year 2022 – 2023 Page 12/163 List of Tables 3.1 Variants of tf-idf .6 User Instance relation.7 Support Role relation.1 News data information .3 Policy data information .4 Facets of the slots definitions .1 User Side Test Results .2 Admin Side Test Results .3 List of queries .4 MAP of the search engine .5 Precision recall scores of the previous system .1 Problem’s statement In universities nowadays, the online support system is a very popular form of communication between the uni- versity and its student.

It is a convenient and easy-to-use system that can help students to obtain answers regarding academic questions or others university policy-related questions. The most common structure of a online support system is in the form of a ticket system. The student issue a ticket that contain their question and send them as a request to the system, it then forward the ticket to a university staff so they can resolve the ticket and answer the stu- dent’s question. However, the online support department in universities are usually severely understaffed compared to the amount of questions that they need to cover.

Moreover, since each question are handled independently, a student can not see the content of a similar, previously answered question, and that can lead to numerous duplicate questions, which makes the system inefficient for students to use and extremely time consuming for the staff since they have to resolve multiple identical questions.