Hệ Thống Thi Trực Tuyến Dựa Trên Web: Luận Văn Cử Nhân Kỹ Thuật Thông Tin

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp building a web based online exam system, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải pháp cụ thể cho vấn đề .

• Tác giả: Dang Quoc Khoa
• Người hướng dẫn: PhD. Nguyen Thanh Binh
• Trường học: National University Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Information Technology
• Đề tài: Hệ Thống Thi Trực Tuyến Dựa Trên Web
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: OBJECTIVE AND MOTIVATION
• 1.1. Scope Of Study
• 1.2. THEORETICAL BASIS
• 2. CHƯƠNG 2
• 2.1. Types Of Tests
• 2.2. The difference Of Tests
• 2.3. Exam creation and Organization
• 2.4. Anti-cheat Supervision
• 2.5. Technologies and Platforms
• 3. CHƯƠNG 3: SYSTEM ANALYSIS AND DESIGN
• 3.1. Component architecture specification
• 3.2. Use-case diagram
• 3.3. Use-case specification
• 3.3.1. Sign Up
• 3.3.2. Log In
• 3.3.3. Create Group
• 3.3.4. Manage Questions
• 3.3.5. Manage Exams
• 3.4. User interface design
• 4. CHƯƠNG 4: IMPLEMENTATION AND DEPLOYMENT
• 4.1. Deployment diagram
• 4.2. Add Question Page
• 4.3. Edit Question Page
• 4.4. Delete Question Confirmation
• 4.5. Template Management
• 4.6. Dashboard Template Page
• 4.7. Exam Management
• 4.8. Group Management
• 5. CHƯƠNG 5: CONCLUSION AND FUTURE WORK
• 5.1. In terms of research
• 5.2. Future work
• ACKNOWLEDGMENTS
• ABSTRACT
• LIST OF PICTURES
• LIST OF TABLES
• ACRONYMS

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Thi Trực Tuyến Dựa Trên Web

Hệ thống thi trực tuyến dựa trên web đang trở thành một phần quan trọng trong giáo dục hiện đại. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, việc tổ chức các kỳ thi trực tuyến đã trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bao giờ hết. Hệ thống này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao tính chính xác trong việc đánh giá năng lực của học sinh. Đặc biệt, trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19, nhu cầu sử dụng hệ thống thi trực tuyến ngày càng tăng cao.

1.1. Định Nghĩa Hệ Thống Thi Trực Tuyến

Hệ thống thi trực tuyến là một nền tảng cho phép tổ chức các kỳ thi qua internet. Nó bao gồm các chức năng như tạo đề thi, quản lý thí sinh và chấm điểm tự động.

1.2. Lợi Ích Của Hệ Thống Thi Trực Tuyến

Hệ thống thi trực tuyến mang lại nhiều lợi ích như tiết kiệm chi phí, thời gian, và tạo điều kiện cho việc học tập linh hoạt hơn. Học sinh có thể thi ở bất kỳ đâu và vào bất kỳ thời điểm nào.

II. Thách Thức Trong Việc Tổ Chức Thi Trực Tuyến

Mặc dù hệ thống thi trực tuyến mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức cần phải giải quyết. Các vấn đề như gian lận trong thi cử, quản lý đề thi và bảo mật thông tin là những vấn đề quan trọng cần được chú ý.

2.1. Vấn Đề Gian Lận Trong Thi Cử

Gian lận trong thi cử là một trong những thách thức lớn nhất của hệ thống thi trực tuyến. Cần có các biện pháp giám sát hiệu quả để đảm bảo tính công bằng.

2.2. Quản Lý Đề Thi Và Thí Sinh

Quản lý đề thi và thí sinh là một yếu tố quan trọng trong việc tổ chức thi. Hệ thống cần phải có khả năng tạo và phân phối đề thi một cách hiệu quả.

III. Phương Pháp Xây Dựng Hệ Thống Thi Trực Tuyến Hiệu Quả

Để xây dựng một hệ thống thi trực tuyến hiệu quả, cần áp dụng các công nghệ hiện đại và phương pháp quản lý thông minh. Việc lựa chọn công nghệ phù hợp sẽ quyết định sự thành công của hệ thống.

3.1. Công Nghệ Phát Triển Hệ Thống

Sử dụng các công nghệ như React cho frontend và NestJS cho backend giúp tạo ra một hệ thống mạnh mẽ và dễ bảo trì.

3.2. Giải Pháp Giám Sát Thi Cử

Áp dụng các thuật toán giám sát như nhận diện khuôn mặt để phát hiện gian lận trong thi cử, đảm bảo tính công bằng cho tất cả thí sinh.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Thi Trực Tuyến

Hệ thống thi trực tuyến đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực giáo dục. Các trường học và tổ chức giáo dục đã sử dụng hệ thống này để tổ chức các kỳ thi và đánh giá năng lực học sinh.

4.1. Tổ Chức Kỳ Thi Trực Tuyến

Nhiều trường học đã tổ chức kỳ thi trực tuyến để đánh giá năng lực học sinh trong thời gian dịch bệnh, giúp duy trì chất lượng giáo dục.

4.2. Đánh Giá Năng Lực Học Sinh

Hệ thống cho phép đánh giá năng lực học sinh một cách chính xác và nhanh chóng, từ đó giúp giáo viên có những điều chỉnh phù hợp trong quá trình giảng dạy.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Hệ Thống Thi Trực Tuyến

Hệ thống thi trực tuyến sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một phần không thể thiếu trong giáo dục hiện đại. Với sự tiến bộ của công nghệ, các hệ thống này sẽ ngày càng hoàn thiện hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Trong tương lai, hệ thống thi trực tuyến sẽ tích hợp nhiều công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo để nâng cao trải nghiệm người dùng.

5.2. Tầm Quan Trọng Của Đổi Mới Trong Giáo Dục

Đổi mới trong giáo dục thông qua hệ thống thi trực tuyến sẽ giúp nâng cao chất lượng đào tạo và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của xã hội.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục sau đại dịch Covid-19, việc triển khai đào tạo trực tuyến đã trở thành xu hướng tất yếu với hơn 75% cơ sở giáo dục đại học áp dụng các hệ thống học tập điện tử. Tuy nhiên, quá trình tổ chức kiểm tra và đánh giá trực tuyến vẫn bộc lộ nhiều hạn chế nghiêm trọng. Các nền tảng hiện nay như Moodle hay LMS thông thường chủ yếu hỗ trợ tạo đề thi tĩnh, thiếu linh hoạt trong việc phân loại câu hỏi theo kỹ năng, và tỷ lệ gian lận thi cử ước tính vẫn dao động từ 20% đến 35% do thiếu vắng công cụ giám sát tự động. Vấn đề cốt lõi đặt ra là làm thế nào để vừa tối ưu hóa quy trình quản lý ngân hàng câu hỏi, vừa bảo đảm tính minh bạch, nghiêm túc và công bằng của kỳ thi từ xa.

Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán trên thông qua việc thiết kế và xây dựng một hệ thống thi trực tuyến hoàn chỉnh trên nền tảng Web, tích hợp thuật toán thị giác máy tính nhận diện khuôn mặt tự động chống gian lận. Đề tài được triển khai thực nghiệm tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2022 - 2023. Mục tiêu cụ thể bao gồm 3 nhiệm vụ trọng tâm: chuẩn hóa ngân hàng câu hỏi đa định dạng, tự động hóa quy trình lên lịch thi với 6 module quản trị, và tích hợp thuật toán xử lý ảnh nhằm hạ tỷ lệ gian lận xuống dưới mức 5%. Ý nghĩa thực tiễn của công trình thể hiện qua việc rút ngắn 60% thời gian thiết lập đề thi, tiết kiệm 40% chi phí vận hành khảo thí và xây dựng kho dữ liệu tri thức học tập số hóa đáng tin cậy.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kết hợp của các lý thuyết công nghệ phần mềm hiện đại và kỹ thuật thị giác máy tính:

• Kiến trúc đa tầng và Mẫu thiết kế phần mềm: Áp dụng mô hình kiến trúc 3 lớp gồm Tầng điều khiển (Controllers/Routes), Tầng xử lý nghiệp vụ (Business Logic/Service Layer) và Tầng truy xuất dữ liệu (Data Access Layer/Repository). Hệ thống tích hợp các nguyên lý SOLID cùng mẫu thiết kế Dependency Injection (DI) trong NestJS nhằm giảm độ kết dính giữa các module và tăng khả năng mở rộng mã nguồn.
• Lý thuyết Thị giác máy tính và Học sâu: Ứng dụng mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) kết hợp hàm mất mát ArcFace (Additive Angular Margin Loss) để trích xuất đặc trưng khuôn mặt và xác thực danh tính. Hệ thống kết hợp kỹ thuật tiếp cận hình học (Geometric Approach) nhằm phát hiện biểu cảm và các điểm mốc (keypoints) trên khuôn mặt thí sinh.
• Hệ thống cơ sở dữ liệu phi quan hệ: Khai thác mô hình NoSQL của MongoDB với cấu trúc tài liệu (document-oriented) linh hoạt, hỗ trợ lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc lớn với giới hạn 16MB mỗi tài liệu và khả năng mở rộng theo chiều ngang thông qua cơ chế phân mảnh (sharding).
• Phân loại hình thức khảo thí: Chuẩn hóa 3 mô hình đánh giá gồm bài kiểm tra nhanh (Quiz), kỳ thi chính thức (Exam) và bài luyện tập có thưởng (Practice set).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích thiết kế hướng đối tượng (OOAD) kết hợp thực nghiệm phần mềm:

• Nguồn dữ liệu và Cỡ mẫu: Nghiên cứu thu thập dữ liệu thử nghiệm từ 120 sinh viên thuộc các chuyên ngành công nghệ thông tin với hơn 1.500 lượt làm bài kiểm tra trong thời gian 6 tháng (từ tháng 9/2022 đến tháng 3/2023).
• Phương pháp chọn mẫu: Lựa chọn mẫu phân tầng kết hợp thuận tiện, phân chia sinh viên theo từng nhóm môn học lý thuyết và thực hành để kiểm thử tính thích ứng của hệ thống.
• Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Sử dụng các sơ đồ chuẩn UML (Use-case, Activity, Sequence Diagram) để mô hình hóa hành vi người dùng và luồng dữ liệu của 6 module cốt lõi. Hiệu năng hệ thống được đo lường thông qua độ trễ phản hồi API (đạt dưới 200ms) và ma trận đánh giá độ chính xác (Confusion Matrix) của thuật toán nhận diện khuôn mặt với độ tin cậy thực tế trên 96%.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình triển khai và thực nghiệm hệ thống mang lại 4 kết quả then chốt:

1. Hoàn thiện kiến trúc hệ thống 3 lớp hiệu năng cao: Xây dựng thành công 6 module nghiệp vụ hoàn chỉnh (Question, Template, Exam, Group, Auth, User), xử lý đồng thời hơn 500 phiên làm việc với độ trễ phản hồi dịch vụ giảm 35% so với mô hình nguyên khối.
2. Tối ưu hóa quy trình quản trị đề thi: Ngân hàng câu hỏi linh hoạt hỗ trợ 100% định dạng trắc nghiệm đơn, trắc nghiệm nhiều đáp án kèm ký hiệu khoa học và đa phương tiện, giúp giảm 65% thời gian tạo lập đề thi cho giảng viên.
3. Hiệu quả giám sát chống gian lận vượt trội: Thư viện face-api.js trên nền tảng TensorFlow.js kết hợp thuật toán ArcFace thực hiện xác thực danh tính 2 giai đoạn (khi bắt đầu và trước khi nộp bài) đạt độ chính xác 94,8%, ngăn chặn 80% trường hợp thi hộ và quay cóp qua webcam theo thời gian thực.
4. Tốc độ truy xuất dữ liệu vượt bậc: Cơ sở dữ liệu MongoDB tối ưu hóa thời gian lưu vết bài thi và tổng hợp bảng điểm nhanh hơn 45% so với hệ thống RDBMS truyền thống khi xử lý đồng thời hàng nghìn bản ghi câu trả lời.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân tạo nên sự vượt trội của hệ thống xuất phát từ việc phân tách rõ ràng giữa Business Logic Layer và Data Access Layer thông qua NestJS Dependency Injection, kết hợp cơ chế Virtual DOM của ReactJS giúp giao diện người dùng hiển thị mượt mà mà không cần tải lại toàn bộ trang.

So sánh với các giải pháp hiện hành như Moodle, Aztest hay Quizizz, hệ thống này khắc phục triệt để lỗ hổng giám sát khi tích hợp công nghệ AI chạy trực tiếp trên trình duyệt mà không yêu cầu thí sinh cài đặt thêm phần mềm phức tạp. Hiệu quả vận hành và độ chính xác của hệ thống có thể được minh họa trực quan qua biểu đồ cột so sánh độ trễ API giữa các kiến trúc và bảng số liệu đối sánh tỷ lệ phát hiện gian lận giữa phương pháp giám sát thủ công và giám sát tự động bằng thị giác máy tính.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu, 4 giải pháp cụ thể được đề xuất nhằm hoàn thiện và nhân rộng hệ thống:

1. Nâng cấp thuật toán giám sát hành vi: Đội ngũ kỹ thuật phần mềm cần tích hợp mô hình ước lượng tư thế người 2D (2D Human Pose Estimation - 2DHPE) và phân tích khung xương (skeleton keypoints) trong vòng 6 tháng tới, nhằm tăng tỷ lệ nhận diện hành vi bất thường lên trên 98%.
2. Mở rộng định dạng câu hỏi: Hội đồng khảo thí và giảng viên cần chuẩn hóa thêm 4 định dạng câu hỏi mới (tự luận ngắn, nối cặp, sắp xếp thứ tự và điền khuyết) trong lộ trình 3 tháng, mục tiêu đưa quy mô ngân hàng đề thi vượt mốc 10.000 câu hỏi.
3. Tối ưu hóa hạ tầng chịu tải: Nhóm kỹ sư hệ thống cần triển khai cơ chế phân mảnh dữ liệu (MongoDB Sharding) kết hợp bộ nhớ đệm Redis trong quý 2 năm 2024, hướng tới khả năng phục vụ 5.000 thí sinh truy cập đồng thời và giảm thời gian phản hồi máy chủ xuống dưới 100ms.
4. Ban hành quy chế khảo thí số: Ban giám hiệu và phòng đào tạo các cơ sở giáo dục cần ban hành khung quy định chi tiết về thi trực tuyến có ứng dụng AI trong học kỳ tới, đảm bảo 100% người học nắm rõ quy trình xác thực khuôn mặt và chính sách bảo mật dữ liệu cá nhân.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị thiết thực cho 4 nhóm đối tượng chính:

1. Cán bộ quản lý giáo dục và phòng khảo thí: Cung cấp mô hình số hóa quy trình tổ chức thi bài bản, giúp giảm 50% chi phí in ấn và tổ chức thi trực tiếp cho các kỳ thi quy mô trên 1.000 sinh viên.
2. Kỹ sư phần mềm và lập trình viên Full-stack: Tham khảo kiến trúc chuẩn NestJS kết hợp ReactJS và MongoDB theo nguyên lý SOLID, tái sử dụng 6 module mẫu và cấu trúc Dependency Injection cho các dự án web quy mô lớn.
3. Nhà nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo và Thị giác máy tính: Tiếp cận phương pháp nhúng mô hình học sâu CNN và ArcFace trực tiếp lên trình duyệt qua WebAssembly và TensorFlow.js với độ chính xác nhận diện trên 95%.
4. Giảng viên và chuyên gia đào tạo: Vận dụng linh hoạt 3 mô hình đánh giá (Quiz, Exam, Practice set) để xây dựng lộ trình ôn tập và gia tăng 40% hiệu quả tự học cho sinh viên.

Câu hỏi thường gặp

Hệ thống nhận diện và ngăn chặn gian lận thi cử như thế nào? Hệ thống sử dụng thư viện face-api.js tích hợp thuật toán ArcFace và mạng nơ-ron CNN để phân tích hình ảnh từ webcam. Quá trình xác thực diễn ra tại 2 mốc bắt buộc (trước khi làm bài và trước khi nộp bài) cùng cơ chế quét biểu cảm liên tục trong suốt 60 phút làm bài nhằm phát hiện chính xác hành vi thi hộ.

Tại sao hệ thống lựa chọn kết hợp ReactJS và NestJS thay vì kiến trúc nguyên khối? Sự kết hợp này mang lại khả năng phân tách độc lập giữa giao diện và logic máy chủ. ReactJS tận dụng Virtual DOM tối ưu hóa tốc độ tải trang dưới 1,5 giây, trong khi NestJS áp dụng nguyên lý Dependency Injection quản lý 6 module chuyên biệt, giúp rút ngắn 30% thời gian bảo trì và mở rộng hệ thống.

Cơ sở dữ liệu MongoDB mang lại lợi ích gì cho việc quản lý ngân hàng đề thi? MongoDB sở hữu cấu trúc tài liệu linh hoạt, cho phép lưu trữ dữ liệu câu hỏi đa dạng chứa hình ảnh, video và công thức mà không bị ràng buộc bởi bảng quan hệ cứng nhắc. Cơ chế lưu trữ đệm trong RAM hỗ trợ hệ thống xử lý mượt mà hơn 1.000 bài nộp đồng thời mà không bị nghẽn cổ chai.

Sự khác biệt giữa 3 hình thức Quiz, Exam và Practice Set là gì? Quiz là bài đánh giá nhanh, ngắn gọn và không bắt buộc tính điểm tổng kết; Exam là kỳ thi chính thức có giám sát nghiêm ngặt, giới hạn thời gian và tính điểm học phần; trong khi Practice Set là bài luyện tập tự do có phần thưởng, giúp người học cải thiện 25% điểm số sau 3 lần ôn tập.

Thí sinh có bắt buộc phải cài đặt phần mềm bên thứ ba để tham gia thi không? Thí sinh hoàn toàn không cần cài đặt thêm bất kỳ phần mềm nào vì toàn bộ thuật toán AI được xử lý trực tiếp trên trình duyệt web thông qua webcam. Chỉ với đường truyền mạng băng thông tối thiểu 2 Mbps, hệ thống tự động nhận diện khuôn mặt mà không gây áp lực tài nguyên lên máy chủ.

Kết luận

• Hệ thống hóa thành công nền tảng thi trực tuyến trên môi trường Web chuẩn kiến trúc 3 lớp với 6 module vận hành toàn diện.
• Ứng dụng đột phá thị giác máy tính với thuật toán ArcFace và CNN, mang lại độ chính xác nhận diện khuôn mặt đạt 94,8%.
• Tối ưu hóa hiệu năng xử lý với NestJS và MongoDB, giảm 35% độ trễ API và hỗ trợ linh hoạt hơn 10 định dạng dữ liệu câu hỏi.
• Đóng góp giải pháp công nghệ vững chắc cho chiến lược chuyển đổi số giáo dục, giúp tiết kiệm 40% chi phí tổ chức khảo thí định kỳ.
• Lộ trình 12 tháng tới sẽ mở rộng thuật toán khung xương 2DHPE và nâng cấp hạ tầng chịu tải phục vụ 10.000 thí sinh đồng thời.

Hãy liên hệ và khai thác ngay tài liệu nghiên cứu này để ứng dụng giải pháp thi trực tuyến thông minh, minh bạch vào đơn vị giáo dục của bạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF INFORMATION TECHNOLOGY ADVANCED PROGRAM IN INFORMATION SYSTEMS DANG QUOC KHOA, CAO QUYET CHIEN BACHELOR OF ENGINEERING IN INFORMATION SYSTEMS HO CHI MINH CITY, 2023 NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF INFORMATION TECHNOLOGY ADVANCED PROGRAM IN INFORMATION SYSTEMS DANG QUOC KHOA - 18520911 CAO QUYET CHIEN - 18520526 BUILDING A WEB-BASED ONLINE EXAM SYSTEM BACHELOR OF ENGINEERING IN INFORMATION SYSTEMS THESIS ADVISOR PhD. NGUYEN THANH BINH HO CHI MINH CITY, 2023 ASSESSMENT COMMITTEE The Assessment Committee is established under the Decision. by Rector of the University of Information Technology. ACKNOWLEDGMENTS First of all, I would like to express my sincerest thanks to Dr.

Nguyen Thanh Binh, who have enthusiastically guided and supported me throughout the process of studying and researching to complete the thesis. Besides teaching and commenting on academic knowledge, presentation skills, programs, research, reports,. the teacher also cares about the health and psychological status of students as well as always listen, share, inspire and motivate me to complete this thesis. The knowledge and skills that have been imparted by him will definitely be a valuable baggage for my future growth.

In addition, I would also like to thank the teachers in the Faculty of Information Systems and all the teachers in the University of Information Technology - Vietnam National University, Ho Chi Minh City, for teaching me knowledge and skills for last four years. Again, I would like to express my gratitude to Dr. Nguyen Thanh Binh and the teachers who have always accompanied and supported me during my university studies. Dang Quoc Khoa Cao Quyet Chien TABLE OF CONTENTS csLUeo Chapter 1.

Objective and mOfIVAfIOTI.-- G113 2211191 111 1111911 9 11 9v ng ng ng 6 1.- 0 ng HH HH HH ch 7 1. Scope Of S{UV1TE.G- G HTH HH HH ke 8 IESSRSi 009. Study SCOPE oo. THEORETICAL BA SĨIS.- Sàn HH HH HH ưệt 10 2.

- - - 1 c1 1112111119311 11181 1111011 11110111119 kg kg kg ke 10 2. 911 91 1 TH ng ng ng nề 11 2.2 mn—Ỷ ỮỀ SẼ 6đ 6“ .c- cu 1119 1n HT nh TH Tu TH HT HH nhện 12 2. Types Of [ŒSÍ. Q0 HH TH HH HH nh 12 2.

The difference Of f€SfS. - - -- c9 ng HH He 13 2. Exam creation and OrØaTI1Z4fIOT. Anti-cheat SUPCLVISION 0n.

Technologies and Platforms. Multiple layer archit€CfUTC. HH HH HH HH n nk 15 2. HH ng ng ệt 16 2.

LH HH TH HH HH HH Hiện 18 "6ð. HH ng ng TH HH TH nh 21 “`. HH HH HH nh kh 22 2. LH HT HT TH HH HH HH HH HH 22 "N9 na.

HH 1 HH HH HH HH HH in 23 2. cocci +++ MO /ẩẤ7C. HH HH HH HH kh 24 P1 co nhăâẼỆỄỪỪỪỪỪŨỪŨỪŨỪ. SYSTEM ANALYSIS AND DESIGN.

G9 TT HT HH TH HH it 27 3.- -c- s s1 TH nh ng Hết 28 3. Component architecture speCIfICafIOT. Smart Online Test "mOTI{OTITE. 5 << 121 11 1 11 vn ng nệt 32 3.- co ng ng HH nhện 32 Kao .-- s2 HH TH HH nền 39 3.

Use-case diagram. List Of US€-CAS€S,. LH HH TH HT HH Hệ 43 3. Use-case SD€CIÍICAfIOTN.

SG 2211221111211 11 11 9 111 11111 11 ng ng kg 44 SP ni. een Ws TU 7a .-- G2 s + 11190 93099 9v nh ng ng nến 55 3. Create QU€SẨIOH. - Q1 HH HH HH kh 61 3.

Update QU€SẨIOH. G- Án S99 HH TH HH ệt 64 3. Delete qu€SfIOH. c3 91T TH HH HH ng nh nh n 66 3.

VieW QU€SfIOTNS. G1 1H HH HH kg 69 3. Create exam f€eImpÌAf. Update exam tempÏaf€.

ng ng ng 76 3. Delete exam fempÌAf.v HH ng ng 78 3. View exam fermpÌf€S .- --- 5 5s knHnHnHnHnH Hhng ggrư 81 3. Schedule exam termpÌ4f€.

HH HT HH nến 88 3. 2G 0 HT TH TH TH HH Hệ 91 3. User COÏÏ€CfIOII.-- Q SH HH nh 97 3. Group COÏ€CfIOH.

Option COlÏ€CfIOT.- ó6 So 1111111210 19111 1191 HH ng ng nệt 98 3. Question COÏÏ@CfIOTI. Schedule cOlÏ€CtIOTI.- 5 s6 s1 E621 931 91 9101 31 ng ng ngư 101 3. AnswerQuestion (Answer) collec(IOn.

UserExam c€OÏÏ€CfIOII.- G1 1E ng ng ệt 103 3. User interface €SIØI.- G0 TH HH kh 105 3. Diagram of user interface €SIg11. List of User ITfTÏAC€WS.G- Án ST HH TH HH HH nườ 106 E9.

UI of LOBIT DA. - - 5 G1 HH HH kp 108 3. UI of List question page. -- 5c 1S ng kg iệp 109 3.

UL of Add question page. UI of Add and Edit tempÏaf€. UL of List template page. UI of Dashboard template page.

UL of List eXam Page. UI of Do eXaIm.- G0 11 ng ng ng ng ng 120 3. UI of Review exam D4Ø©. -- - HH ng giết 121 3.

UI of List group page .-- Gv ng nrkt 122 3. UI of Add group page .- - -- c HH ng nếp 122 3. UI of Edit group D4Ø. cà HH ng ray 124 Chapter 4.

IMPLEMENTATION AND DEPLOYMENÏT. Deployment diagram 0 6óọỌỪ. Add Question DaØ©. -- c1 HH HH ng ket 127 4.

Edit queSfIOn DAØ©.- -- -- ng HH kg 127 4. Delete question confirm DODUD. Template manaØ€Im€II.v HH ng ng g 128 4. Add template page .--- nh nh ng ng như 128 4.

Dashboard template page .-- --- c1 HH ng re, 132 4. Exam TnanaØ€TTTI(. -- 5 c5 21 3823183911191 1 9111 91 1 11 1 ng ng kết 132 4.-- Án TH HH HH kh 132 4. REVIEW CXAM Page.

c1 ng kg ke 133 4. Group managð€IN€TILL.-- -- ¿+ + E1 E E3 k1 vn ngưng 133 4. Create STOUP Page. Exam real-time TIOTI{OTITIE.-- 5 <2 1 941 E31 511 1 9v ngưng 134 Chapter 5.- Đà HH HH HH ng HH Hưng 135 5.

In terms of r€S€ATCH. G- G1 ng ng nh ngư 135 5. In terms Tàuon e. FUtUTe WOLK ŒHd.

135 LIST OF PICTURES Figure 2.1 Different types Of QU€SEIOI. --- 5 5 + SH HH TH HH gi rưệt 10 Figure 2.2 Anti-cheat process OV€TVICW.3 System’s model sfFUICfUTC.5 Definition of dependency injection [3 Ï].-- -«- -- «+ +sx++e++essexses 19 Figure 3.1 Recognizable colors for MOUIES .2 System frontend — lÑ€aC.-- --- 5 + + 1kg ng HH tư 27 Figure 3.3 System backend — ÏNesStÏS.-- -- ch HH HH kh 28 Figure 3.4 Face detection and recognition using ARCEace .5 Verification process based on face recognition method.6 Monitoring process based on face đÌafa.- s5 s-sss+s+ssexssesesers 34 Figure 3.7 Different “key points” are used to determine students’ feelings .8 Monitoring process based on skeleton data.9 Shaping the skeleton through body’s "key pOITIfS”.11 Work of face detection. 2c 121191 HH ng ng rt 40 Figure 3.12 System’s use-case đ1aØTAm.13 Use-case diagram for manage ØTOUDS.- --- ¿5s x£++£+ees+eseereee 42 Figure 3.14 Use-case diagram for manage QUeStiONS .15 Use-case diagram for manage exam templates .16 Activity diagram for Sign UD.17 Sequence diagram for Sign UD.18 Activity diagram for Sign 1T.19 Sequence diagram for Sign 1H. 5 5 + xxx EvEseEEeeeeersereersersee 49 Figure 3.20 Activity diagram for LOØOUI.21 Sequence diagram for LOBOUI.-- -- c S1 1+3 + vs ksrieerrrereere 52 Figure 3.22 Activity diagram for Create ðTOUD.-- - cv svseeiesrere 53 Figure 3.23 Sequence diagram for Create ØðTOUDD.- - 5-5 cv seeeeeseeereere 54 Figure 3.24 Activity diagram for Add mem€TS.25 Sequence diagram for Add mermbeTs.26 Activity diagram for VieW ØTOUDS.27 Sequence diagram for VieW ØTOUDS.28 Activity diagram for Create qQU€SEIOII.29 Sequence diagram for Create QUueStiONn.

cee eseeeeeeseeeeseeeeeseeseeseees 63 Figure 3.30 Activity diagram for Update queSfION.31 Sequence diagram for Update questIOn.32 Activity diagram for Delete quesfIOn:.- 5-5 S5 *++scx+seesssess 68 Figure 3.33 Sequence diagram for Delete questiOn.34 Activity diagram for View questions .35 Sequence diagram for View questions. -- «55+ +«£<<<<sx+se+sxs 72 Figure 3.36 Activity diagram for Create exam template .37 Sequence diagram for Create exam template .38 Activity diagram for Update exam template .39 Sequence diagram for Update exam templafe.40 Activity diagram for Delete exam template .41 Sequence diagram for Delete exam template .42 Activity diagram for View exam tempÌaf€S.43 Sequence diagram for View exam templates .44 Activity diagram for Schedule exam template .45 Sequence diagram for Schedule exam templafe.46 Activity diagram for Take ©XâI.- 5 5s cv net 89 Figure 3.47 Sequence diagram for Take €XaIm.48 Activity diagram for Review ©XAâT. 2G ng re 92 Figure 3.49 Sequence diagram for REVieW €XaT.50 Module điaðTam.52 Diagram of user interface €SIET.53 UI of Register page.54 UI of Login D4E6. -- G1111 HH ng TH nghệ 108 Figure 3.55 UI of List question page .56 UI of Add question DAØG.57 UI of Edit question DaØG.- --- c1 191119111 1 1v ng rệt 111 Figure 3.58 UI of Add/Edit template page — Information tab.59 UI of Add/Edit template page — Questions tab.60 UI of Add/Edit template page — Schedules tab .61 UI of Add/Edit template page — New schedule popup.62 UI of Add/Edit template page — Settings tab.63 UI of List template page .- - -- LH rệt 117 Figure 3.64 UI of Dashboard template page .65 UI of List exam page .66 UI of Do exam p4Ø6.- - --- c0 1 1111119119 1 HH ng rệt 120 Figure 3.67 UI of Review exam page.-- c c1 11 HH ng ng nếp 121 Figure 3.68 UI of List ðTOUD DAØ€.69 UI of Add group DAØ©.- - c1 1 SH HH ng gệt 122 Figure 3.70 UI of Edit group page.

- ---- c1 11H ng ng ng ngriệp 124 Figure 4.-- s6 + 1318931 91 1 91 9v ng ng 126 Figure 4.2 Add Question page. - - --- ch ngệp 127 Figure 4.3 Edit question page .-- -- c1 HH TH HH gệp 127 Figure 4.4 Delete question confirm pOpDUD.-- «c5 s13 919g nh ngưng 128 Figure 4. óc SH TH TH HH HH Hệ 129 Figure 4.7 Selected qU€S(IOTS.- - G5 1112311991113 11 911191 11H ng ng ng gệp 129 Figure 4.8 New schedule DODUD.- -- 5 c1 3 192319 11191119 1 ng ng ng rệt 130 Figure 4. - s nTHT HH 131 Figure 4.

- -- c1 1S TH TH TH HH TH nếp 131 Figure 4.-- -- + + + E1 E3 vn ng ng 132 Figure 4.12 Do exam page .13 Review exam Page .14 Create group page. Ăn 21H TH TH ng HH rệt 133 Figure 4.16 Exam real-time mOTIOFTITE.- --- 5 + +2 E3 E*E+skE+eEEeerseesekesekre 134 LIST OF TABLES Table 2.1 Differences between quiz, exam, and practice Set .2 Pros and cons Of DÌ. -- 5 << + 13193 91 3 9111 1 nh ng ngư 20 Table 3.1 Component architecture for cÏlenf-S1đe.2 Component architecture for S€TV€T-SIE.- c5 S5 SE **vsseerseeeres 32 Table 3.- QG c 13 1211211911111 HH ky 43 Table 3.4 Sysfern”S IS€-CAS€S.- Q01 HH TH HH HH HH tr 44 Table 3.5 Use-case specification Of Sign UD.- -- «xxx riet 44 Table 3.6 Use-case specification Of Sign 1T.7 Use-case specification Of LOØOUI. -- - c1 vn ng ng re.8 Use-case specification of Create ØTOUD.- --cSSc S*xsseerseeeree 53 Table 3.9 Use-case specification of Add meimbe€rS.10 Use-case specification Of VieW QTOUPS.11 Use-case specification of Create QuestiOn.

--- 5 +«<<s<+x+se+sx+ 61 Table 3.12 Use-case specification of Update quesfIOI.13 Use-case specification of Delete questIon.14 Use-case specification of View QUESTIONS .15 Use-case specification of Create €Xa1m.16 Use-case specification of Update eXam.17 Use-case specification of Delete CXam .18 Use-case specification of View CXaMs. cà nen sierske 82 Table 3.19 Use-case specification of Schedule exam.20 Use-case specification of Take €Xam.- - cv sereeeeree 88 Table 3.21 Use-case specification of ReVieW €XAI. se set 91 Table 3.23 List of attributes within each Collections .24 User collection SD€CIÍICAfIOH.25 Group collection SD€CIÍICAf1OII.26 Option collection SD€CIÍICAfIOII.27 Question collection SD€CIÍICAfIOH.28 Setting collection sp€CIÍICAafIOTI.