I. Toàn cảnh luận văn VNU nghiên cứu đặc tính câu hỏi Mạng máy tính
Luận văn thạc sĩ của tác giả Trần Anh Chất, thực hiện tại Viện Đảm bảo chất lượng giáo dục - Đại học Quốc gia Hà Nội, là một công trình nghiên cứu chuyên sâu về đặc tính câu hỏi dùng để kiểm tra đánh giá môn học Mạng máy tính. Bối cảnh nghiên cứu được đặt tại Trường Đại học Kỹ thuật – Hậu cần CAND, một môi trường đào tạo đặc thù đòi hỏi chất lượng đầu ra cao. Luận văn này không chỉ giải quyết một vấn đề cụ thể trong giảng dạy mà còn là tài liệu tham khảo giá trị cho việc đổi mới phương pháp kiểm tra đánh giá (KTĐG) trong giáo dục đại học nói chung. Trọng tâm của nghiên cứu là phân tích các câu hỏi trắc nghiệm khách quan (TNKQ) dựa trên các lý thuyết đo lường hiện đại, nhằm xây dựng một ngân hàng câu hỏi chuẩn hóa. Mục tiêu cuối cùng là nâng cao tính công bằng, khách quan và hiệu quả của quá trình đánh giá kết quả học tập của học viên, góp phần cải tiến chất lượng đào tạo toàn diện. Luận văn đã đi sâu vào các cơ sở lý luận về đo lường, so sánh ưu nhược điểm giữa các hình thức thi, và áp dụng các mô hình toán học tiên tiến để phân tích dữ liệu thực tiễn.
1.1. Lý do và mục tiêu chính của luận văn thạc sĩ
Lý do cốt lõi thúc đẩy nghiên cứu này xuất phát từ yêu cầu cấp thiết về việc nâng cao chất lượng giáo dục và đổi mới công tác kiểm tra đánh giá. Thực tiễn cho thấy, công tác KTĐG tại nhiều cơ sở đào tạo còn tồn tại hạn chế như: chú trọng kiến thức ghi nhớ hơn là năng lực vận dụng, chịu sức ép của bệnh thành tích, và giáo viên còn yếu về năng lực đánh giá. Đặc biệt, đối với môn học Mạng máy tính tại Trường Đại học Kỹ thuật – Hậu cần CAND, việc áp dụng TNKQ còn hạn chế và chưa được chuẩn hóa. Từ đó, mục đích chính của luận văn được xác định là “Nghiên cứu để xây dựng ngân hàng câu hỏi trắc nghiệm khách quan môn Mạng máy tính nhằm giúp người dạy và người học đạt được mục tiêu môn học đầy đủ hơn”. Cụ thể, đề tài tập trung vào việc nghiên cứu đặc tính câu hỏi, xây dựng một ngân hàng gồm khoảng 350-400 câu TNKQ, thử nghiệm và phân tích chất lượng các câu hỏi này để đảm bảo tính khoa học và hiệu quả khi áp dụng vào thực tiễn.
1.2. Tầm quan trọng của kiểm tra đánh giá trong giáo dục đại học
Kiểm tra đánh giá được xem là một khâu then chốt trong quá trình giáo dục, không chỉ để xác định năng lực người học mà còn là công cụ cung cấp thông tin phản hồi để điều chỉnh hoạt động dạy và học. Một hệ thống KTĐG hiệu quả phải đảm bảo tính công bằng, khách quan và toàn diện. Luận văn khẳng định, KTĐG không chỉ dừng lại ở việc cho điểm hay xếp loại, mà còn có vai trò “thúc đẩy động cơ, thái độ tích cực của người học, hoàn thiện quá trình dạy học, kiểm định chất lượng, hiệu quả dạy học và trình độ nghề nghiệp của người dạy”. Việc chuyển đổi từ phương pháp đánh giá truyền thống sang các hình thức hiện đại hơn, như sử dụng TNKQ một cách có hệ thống, là xu thế tất yếu. Điều này giúp phát triển trí thông minh, sáng tạo và khả năng vận dụng kiến thức vào thực tiễn của học viên, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của xã hội.
1.3. Cấu trúc và phương pháp nghiên cứu chính được áp dụng
Để đạt được mục tiêu đề ra, luận văn được cấu trúc một cách logic và khoa học, bao gồm các chương chính: Tổng quan và cơ sở lý luận, Phân tích đặc tính và xây dựng ngân hàng câu hỏi, và Kết quả nghiên cứu. Về phương pháp, tác giả đã kết hợp đa dạng các phương pháp nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu lý luận được sử dụng để phân tích tài liệu về đường lối giáo dục, lý thuyết đo lường và đánh giá. Phương pháp nghiên cứu thực tiễn bao gồm điều tra, nghiên cứu sản phẩm (đề thi có sẵn) và thực nghiệm sư phạm. Đặc biệt, phương pháp toán học đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý số liệu thu thập được, thông qua các công cụ phân tích hiện đại như Excel, SPSS, và đặc biệt là phần mềm chuyên dụng QUEST và Conquest dựa trên lý thuyết hồi đáp câu hỏi.
II. Thách thức trong việc kiểm tra đánh giá môn Mạng máy tính hiện nay
Việc kiểm tra đánh giá kết quả học tập môn Mạng máy tính tại Trường Đại học Kỹ thuật – Hậu cần CAND đối mặt với nhiều thách thức đáng kể, phản ánh những khó khăn chung trong giáo dục đại học tại Việt Nam. Mặc dù hình thức trắc nghiệm khách quan (TNKQ) đã được đưa vào sử dụng, nhưng quá trình triển khai vẫn còn nhiều hạn chế, chưa phát huy hết tiềm năng. Các câu hỏi thi thường được biên soạn dựa trên kinh nghiệm chủ quan của giảng viên, thiếu một quy trình chuẩn hóa và chưa được phân tích, đánh giá chất lượng một cách khoa học. Điều này dẫn đến việc các đề thi có thể không đo lường chính xác và toàn diện năng lực của học viên, độ khó không được phân bố hợp lý, và khả năng phân loại học viên chưa cao. Luận văn đã chỉ ra rằng, “Đa số giáo viên chưa có nhận thức đúng đắn về công tác kiểm tra đánh giá, phần lớn vẫn quan niệm rằng kiểm tra chỉ để cho điểm và xếp hạng người học”. Thực trạng này đòi hỏi một giải pháp đột phá, dựa trên nền tảng khoa học đo lường, để xây dựng một hệ thống câu hỏi thi chất lượng và đáng tin cậy.
2.1. Thực trạng sử dụng trắc nghiệm khách quan TNKQ tại trường
Khảo sát thực trạng tại Trường Đại học Kỹ thuật – Hậu cần CAND cho thấy việc áp dụng TNKQ còn chưa đồng bộ và hệ thống. Mặc dù nhận thức về lợi ích của TNKQ đã có (Bảng 2 và 3 trong luận văn), nhưng việc xây dựng và sử dụng còn mang tính tự phát. Các bộ đề thi thường do từng giáo viên tự biên soạn, chưa có một ngân hàng câu hỏi chung được chuẩn hóa và quản lý tập trung. Điều này dẫn đến chất lượng câu hỏi không đồng đều, nội dung kiểm tra có thể bị trùng lặp hoặc bỏ sót. Hơn nữa, các câu hỏi sau khi sử dụng không được phân tích thống kê để đánh giá độ khó, độ phân biệt, và hiệu quả của các phương án nhiễu. Hệ quả là, các bài kiểm tra chưa thực sự trở thành công cụ phản hồi hiệu quả để cải tiến phương pháp giảng dạy và định hướng học tập cho học viên.
2.2. Hạn chế của việc xây dựng câu hỏi thi thiếu cơ sở khoa học
Việc xây dựng câu hỏi thi mà không dựa trên cơ sở khoa học của đo lường và đánh giá trong giáo dục mang lại nhiều hạn chế. Thứ nhất, đề thi có thể không đảm bảo độ giá trị nội dung, tức là không bao quát hết các mục tiêu và kiến thức trọng tâm của môn học Mạng máy tính. Thứ hai, đề thi thiếu độ tin cậy, kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố may rủi hoặc sự thiếu chính xác trong câu hỏi, dẫn đến điểm số không phản ánh đúng năng lực thật của học viên. Thứ ba, các câu hỏi được soạn thảo theo cảm tính thường không có khả năng phân loại tốt giữa học viên giỏi, trung bình và yếu. Luận văn nhấn mạnh rằng “các câu hỏi trắc nghiệm khách quan do giáo viên soạn không được phân tích, đánh giá nên các đề kiểm tra do giáo viên soạn cũng chưa có hiệu quả”. Việc thiếu một quy trình khoa học từ khâu thiết kế ma trận đề thi đến phân tích câu hỏi là rào cản lớn nhất.
III. Phương pháp khoa học để phân tích các đặc tính câu hỏi trắc nghiệm
Để khắc phục những hạn chế của phương pháp biên soạn câu hỏi truyền thống, luận văn đã áp dụng một cách tiếp cận khoa học, dựa trên lý thuyết đo lường và đánh giá hiện đại. Trọng tâm của phương pháp này là phân tích các đặc tính câu hỏi một cách định lượng, thay vì chỉ dựa vào cảm tính. Hai chỉ số quan trọng nhất được xem xét là độ khó (p) và độ phân biệt (D) của từng câu hỏi. Độ khó cho biết tỷ lệ thí sinh trả lời đúng, giúp xác định câu hỏi là dễ, trung bình hay khó. Độ phân biệt thể hiện khả năng của câu hỏi trong việc phân loại giữa nhóm học viên có năng lực cao và nhóm có năng lực thấp. Việc phân tích này không chỉ giúp loại bỏ những câu hỏi kém chất lượng mà còn cung cấp dữ liệu để cải tiến, chuẩn hóa các câu hỏi tốt. Thay vì chỉ sử dụng lý thuyết trắc nghiệm cổ điển, nghiên cứu đã tiến một bước xa hơn bằng việc ứng dụng lý thuyết hồi đáp câu hỏi (Item Response Theory - IRT), một phương pháp tiên tiến mang lại độ chính xác cao hơn.
3.1. Phân tích độ khó và độ phân biệt của từng câu hỏi thi
Độ khó (p) của một câu hỏi được định nghĩa là tỷ lệ phần trăm thí sinh trả lời đúng câu đó trên tổng số thí sinh làm bài. Một câu hỏi được xem là có độ khó trung bình, lý tưởng cho việc đánh giá, khi có giá trị p dao động trong khoảng 0.4 đến 0.6. Trong khi đó, độ phân biệt (D) là chỉ số đo lường sự khác biệt về tỷ lệ trả lời đúng giữa nhóm học viên giỏi (thường là 27% điểm cao nhất) và nhóm học viên kém (27% điểm thấp nhất). Một câu hỏi được coi là tốt khi có chỉ số D ≥ 0.3, cho thấy nó phân loại hiệu quả người học. Luận văn đã sử dụng các công thức toán học thống kê để tính toán chính xác hai chỉ số này cho từng câu trong bộ đề thử nghiệm, từ đó tạo ra cơ sở dữ liệu vững chắc để lựa chọn những câu hỏi chất lượng nhất cho ngân hàng câu hỏi.
3.2. Giới thiệu lý thuyết hồi đáp câu hỏi IRT và mô hình Rasch
Lý thuyết hồi đáp câu hỏi (IRT) là một bước tiến vượt bậc so với lý thuyết trắc nghiệm cổ điển. IRT không chỉ đánh giá câu hỏi dựa trên đặc tính của toàn bộ nhóm thí sinh, mà nó mô hình hóa mối quan hệ giữa năng lực tiềm ẩn của một cá nhân và xác suất người đó trả lời đúng một câu hỏi cụ thể. Trong đó, mô hình Rasch là một mô hình IRT đơn giản nhưng rất mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi. Mô hình này đặt năng lực của thí sinh và độ khó của câu hỏi trên cùng một thang đo, cho phép đưa ra những đánh giá khách quan, không phụ thuộc vào mẫu thí sinh cụ thể. Như luận văn trích dẫn, mô hình Rasch “nhằm mô hình hóa mối liên hệ giữa mức độ năng lực của một người và đáp ứng của người ấy với một câu trắc nghiệm”. Việc áp dụng mô hình này giúp việc chuẩn hóa câu hỏi trở nên chính xác và khoa học hơn rất nhiều.
3.3. Vai trò của phần mềm chuyên dụng QUEST trong việc chuẩn hóa câu hỏi
Để triển khai phân tích dựa trên mô hình Rasch, việc tính toán thủ công là bất khả thi. Do đó, luận văn đã sử dụng phần mềm chuyên dụng QUEST. Đây là một công cụ mạnh mẽ cho phép các nhà nghiên cứu giáo dục nhập dữ liệu bài làm của học viên và tự động tính toán các tham số quan trọng. QUEST có thể ước lượng độ khó của từng câu hỏi, năng lực của từng thí sinh, và các chỉ số về sự phù hợp của dữ liệu với mô hình (item fit). Kết quả phân tích từ QUEST được trình bày dưới dạng các bảng biểu và đồ thị trực quan (như Đồ thị đường cong đặc trưng trong Hình 3 của luận văn), giúp người nghiên cứu dễ dàng nhận diện các câu hỏi tốt, câu hỏi cần chỉnh sửa hoặc loại bỏ. Việc sử dụng QUEST là một minh chứng cho việc ứng dụng công nghệ thông tin vào việc đảm bảo chất lượng giáo dục, nâng cao tính khách quan và hiệu quả của công tác KTĐG.
IV. Bí quyết xây dựng ngân hàng câu hỏi Mạng máy tính được chuẩn hóa
Việc xây dựng một ngân hàng câu hỏi chất lượng cho môn Mạng máy tính không chỉ đơn thuần là sưu tầm và tập hợp các câu hỏi. Luận văn đã đề xuất một quy trình bài bản, khoa học, có thể xem như bí quyết để đảm bảo cả về số lượng và chất lượng. Quy trình này bắt đầu từ việc xác định rõ mục tiêu đánh giá và phân tích kỹ lưỡng nội dung chương trình học. Từ đó, một ma trận đề thi chi tiết được thiết lập, đóng vai trò như một bản thiết kế tổng thể, đảm bảo các câu hỏi bao phủ đầy đủ các chủ đề kiến thức và các cấp độ nhận thức khác nhau (từ biết, hiểu đến vận dụng, phân tích). Chỉ sau khi có được "bản thiết kế" này, công việc biên soạn câu hỏi mới được tiến hành. Mỗi câu hỏi được xây dựng phải tuân thủ các nguyên tắc chặt chẽ về kỹ thuật viết câu hỏi trắc nghiệm khách quan, đặc biệt là loại câu hỏi nhiều lựa chọn. Quá trình này đòi hỏi sự đầu tư lớn về thời gian và chuyên môn, nhưng là nền tảng vững chắc cho một hệ thống kiểm tra đánh giá công bằng và hiệu quả.
4.1. Thiết lập ma trận đề thi Table of Specification chi tiết
Ma trận đề thi, hay bảng trọng số hai chiều, là công cụ không thể thiếu trong quy trình xây dựng đề kiểm tra chuẩn hóa. Ma trận này có hai chiều: một chiều là các nội dung, chủ đề kiến thức chính của môn học Mạng máy tính; chiều còn lại là các mức độ nhận thức mà học viên cần đạt được (ví dụ: nhận biết, thông hiểu, vận dụng thấp, vận dụng cao). Dựa vào tầm quan trọng của từng nội dung và mục tiêu dạy học, người thiết kế sẽ phân bổ số lượng câu hỏi và tổng điểm tương ứng cho từng ô trong ma trận. Luận văn đã xây dựng các ma trận cụ thể cho cả phần trắc nghiệm (Bảng 4) và tự luận (Bảng 5). Việc này đảm bảo rằng đề thi có độ giá trị nội dung cao, kiểm tra được một cách cân đối và toàn diện kiến thức, kỹ năng của học viên, tránh tình trạng đề thi chỉ tập trung vào một vài chương hoặc chỉ kiểm tra ở mức độ ghi nhớ.
4.2. Nguyên tắc biên soạn câu hỏi trắc nghiệm nhiều lựa chọn hiệu quả
Biên soạn một câu hỏi trắc nghiệm khách quan nhiều lựa chọn tốt là một nghệ thuật đòi hỏi kỹ thuật và kinh nghiệm. Luận văn đã tổng hợp các quy tắc quan trọng. Phần dẫn (stem) của câu hỏi phải rõ ràng, mạch lạc, nêu bật được vấn đề cần hỏi. Đáp án đúng phải là duy nhất và chính xác tuyệt đối. Các phương án nhiễu (distractors) phải được thiết kế một cách hợp lý và hấp dẫn, tức là chúng phải có vẻ đúng đối với những học viên chưa nắm vững kiến thức, nhưng sai đối với những học viên hiểu bài. Cần tránh các lỗi phổ biến như: phần dẫn chứa các từ phủ định kép, các phương án nhiễu quá vô lý, hoặc đáp án đúng có cấu trúc ngữ pháp khác biệt so với các phương án còn lại. Việc tuân thủ các nguyên tắc này giúp giảm thiểu yếu tố đoán mò và tăng cường khả năng đo lường chính xác năng lực tư duy của người học.
V. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng từ luận văn cho môn Mạng máy tính
Sau quá trình thử nghiệm và phân tích dữ liệu bằng phần mềm QUEST, luận văn đã thu được những kết quả nghiên cứu quan trọng, mang lại giá trị ứng dụng thực tiễn cao cho việc giảng dạy và kiểm tra đánh giá môn Mạng máy tính. Kết quả không chỉ đơn thuần là một danh sách các câu hỏi tốt và xấu, mà còn cung cấp một bức tranh tổng thể về chất lượng của bộ đề thi thử nghiệm và năng lực của nhóm học viên tham gia. Dữ liệu cho thấy sự phù hợp của các câu hỏi với mô hình Rasch, đồng thời chỉ ra sự phân bố của độ khó câu hỏi so với phổ năng lực của thí sinh. Những phát hiện này là cơ sở vững chắc để tác giả đưa ra các kết luận khoa học và đề xuất các khuyến nghị cụ thể nhằm cải tiến công tác KTĐG tại Trường Đại học Kỹ thuật – Hậu cần CAND. Việc ứng dụng các kết quả này vào thực tế sẽ góp phần xây dựng một quy trình đánh giá minh bạch, khách quan và khoa học hơn, trực tiếp nâng cao chất lượng đào tạo.
5.1. Phân tích sự phù hợp của từng câu hỏi thi với mô hình Rasch
Một trong những kết quả cốt lõi của nghiên cứu là việc đánh giá sự phù hợp (fit) của từng câu hỏi với mô hình Rasch. Chỉ số này cho biết liệu một câu hỏi có đang đo lường cùng một năng lực tiềm ẩn (trong trường hợp này là kiến thức Mạng máy tính) giống như các câu hỏi khác trong bài thi hay không. Những câu hỏi có chỉ số phù hợp nằm ngoài ngưỡng cho phép (gọi là misfit) thường là những câu hỏi có vấn đề, ví dụ như câu hỏi đa nghĩa, sai kiến thức, hoặc đo lường một kỹ năng khác không liên quan. Bằng cách sử dụng phần mềm QUEST, luận văn đã xác định được những câu hỏi “misfit” này và đề xuất loại bỏ hoặc chỉnh sửa chúng. Việc đảm bảo tất cả các câu hỏi trong ngân hàng câu hỏi đều “fit” với mô hình là một bước quan trọng để đảm bảo độ giá trị cấu trúc của bài thi, giúp phép đo trở nên tin cậy và chính xác hơn.
5.2. Đánh giá phân bố độ khó câu hỏi và năng lực của thí sinh
Kết quả phân tích từ QUEST cho phép đặt độ khó của câu hỏi và năng lực của thí sinh lên cùng một thang đo logit. Điều này tạo ra một bản đồ trực quan, cho thấy liệu bộ đề thi đã phù hợp với trình độ của học viên hay chưa. Một đề thi tốt cần có dải độ khó trải rộng, bao gồm các câu hỏi dễ, trung bình và khó, tương ứng với phổ năng lực của nhóm thí sinh. Nếu hầu hết các câu hỏi đều quá dễ so với năng lực của thí sinh, bài thi sẽ không phân loại được học viên giỏi. Ngược lại, nếu đề quá khó, nó sẽ không phân biệt được học viên trung bình và yếu. Phân tích trong luận văn đã chỉ ra sự phân bố này, từ đó cung cấp thông tin phản hồi quý giá để điều chỉnh ngân hàng câu hỏi, đảm bảo các đề thi được tạo ra trong tương lai sẽ có độ khó phù hợp, tối ưu hóa khả năng đánh giá.
5.3. Đề xuất ứng dụng ngân hàng câu hỏi vào việc giảng dạy và kiểm tra
Dựa trên các kết quả nghiên cứu, luận văn đã đưa ra những đề xuất và khuyến nghị mang tính ứng dụng cao. Trước hết, cần chính thức đưa vào sử dụng ngân hàng câu hỏi đã được chuẩn hóa để tạo đề thi cho môn Mạng máy tính, giúp đảm bảo tính nhất quán và công bằng qua các kỳ thi. Thứ hai, ngân hàng câu hỏi này không chỉ dùng để thi cuối kỳ mà còn có thể được sử dụng cho các bài kiểm tra thường xuyên, giúp học viên tự ôn tập và đánh giá kiến thức của mình. Giáo viên cũng có thể sử dụng dữ liệu phân tích câu hỏi để nhận biết những mảng kiến thức mà học viên còn yếu, từ đó điều chỉnh phương pháp giảng dạy cho phù hợp. Việc “sử dụng một cách hệ thống câu hỏi TNKQ đa lựa chọn” được khẳng định sẽ giúp “giáo viên và học viên đánh giá các mục tiêu cơ bản mà môn học đặt ra đầy đủ hơn, toàn diện và khách quan hơn”.
VI. Kết luận và các khuyến nghị từ nghiên cứu đặc tính câu hỏi thi
Luận văn thạc sĩ về nghiên cứu đặc tính câu hỏi môn Mạng máy tính đã hoàn thành xuất sắc các nhiệm vụ đề ra, mang lại những đóng góp quan trọng cả về mặt lý luận và thực tiễn. Nghiên cứu đã hệ thống hóa thành công cơ sở lý luận về đo lường và đánh giá trong giáo dục, đồng thời áp dụng thành công các kỹ thuật phân tích hiện đại như mô hình Rasch vào bối cảnh cụ thể tại Trường Đại học Kỹ thuật – Hậu cần CAND. Kết quả chính của luận văn là việc xây dựng được một bộ khung phương pháp luận và một ngân hàng câu hỏi bước đầu được chuẩn hóa, có thể áp dụng ngay vào thực tiễn để cải thiện chất lượng kiểm tra đánh giá. Bên cạnh những thành công, tác giả cũng thẳng thắn nhìn nhận những hạn chế của đề tài và đề xuất những hướng nghiên cứu tiếp theo. Điều này cho thấy tinh thần khoa học nghiêm túc và mở ra những tiềm năng phát triển trong tương lai cho lĩnh vực này.
6.1. Tổng kết những đóng góp khoa học chính của luận văn
Đóng góp nổi bật nhất của luận văn là việc áp dụng thành công một quy trình khoa học, từ lý thuyết đến thực hành, để phân tích và chuẩn hóa câu hỏi trắc nghiệm khách quan. Nghiên cứu đã chứng minh rằng, dựa trên cơ sở khoa học của đo lường và đánh giá, có thể xây dựng được một bộ công cụ đánh giá có độ tin cậy và độ giá trị cao. Giả thuyết nghiên cứu đã được kiểm chứng: “Việc nghiên cứu đặc tính và phân tích câu hỏi trong ngân hàng câu hỏi trắc nghiệm khách quan... sẽ góp phần xây dựng được bộ câu hỏi... phục vụ hiệu quả cho công tác kiểm tra đánh giá kết quả học tập của học viên”. Luận văn không chỉ cung cấp một sản phẩm cụ thể (ngân hàng câu hỏi) mà còn là một tài liệu hướng dẫn quý báu cho các giảng viên và nhà quản lý giáo dục trong việc đổi mới phương pháp KTĐG.
6.2. Các hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu trong tương lai
Với tinh thần khoa học, tác giả đã chỉ ra một số hạn chế của đề tài. Thứ nhất, phạm vi nghiên cứu chỉ giới hạn trong môn học Mạng máy tính và trên đối tượng là học viên khóa D1 tại Trường Đại học Kỹ thuật – Hậu cần CAND. Do đó, khả năng khái quát hóa kết quả cần được xem xét cẩn trọng. Thứ hai, số lượng câu hỏi trong ngân hàng câu hỏi (khoảng 350-400 câu) tuy đáng kể nhưng vẫn cần được bổ sung và cập nhật liên tục để đa dạng hóa nội dung và phù hợp với sự thay đổi của chương trình đào tạo. Từ những hạn chế này, các hướng nghiên cứu trong tương lai được mở ra, bao gồm: mở rộng nghiên cứu sang các môn học khác, áp dụng các mô hình IRT phức tạp hơn (như mô hình 2 tham số, 3 tham số), và xây dựng một hệ thống ngân hàng câu hỏi trực tuyến tích hợp các công cụ tạo đề và phân tích tự động.
