Chương 1: Giới thiệu bài toán Chương 2: Cơ sở lý thuyết về LLM Chương 3: Lựa chọn mô hình ngông ngữ lớn, kỹ thuật Prompt và áp dụng tạo ngân hàng câu hỏi môn Tài chính doanh nghiệp I Chương 4: Xây dựng ứng dụng thử nghiệm và thảo luận Kết luận: Đóng góp, hạn chế và định hướng nghiên cứu tiếp theo 11 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU BÀI TOÁN ▪ 1.Trí tuệ nhân tạo và Mô hình ngôn ngữ lớn Trong xu hướng phát triển của công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) là 1 thuật ngữ hiện đang được quan tâm với tốc độ phát triển nhanh chóng và mang đến nhiều tiềm năng ứng dụng. Một trong những tiến bộ nổi bật nhất trong lĩnh vực này là sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chẳng hạn như ChatGPT, BingChat và Bard (được phát triển lần lượt bởi OpenAI, Microsoft và Google). Có thể nói, mô hình ngôn ngữ lớn đang phát triển mạnh mẽ trong khoảng 2 năm trở lại đây và tạo ra sự ảnh hưởng mạnh mẽ trong lĩnh vực AI tạo sinh (Generative AI - GenAI) (Tuan et al. Các mô hình ngôn ngữ lớn là một tập hợp con của AI sử dụng các kỹ thuật học sâu để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.
Chúng được thiết kế để hiểu ngữ cảnh, sắc thái và sự phức tạp trong giao tiếp của con người, cho phép chúng thực hiện một loạt các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ. Những nhiệm vụ này bao gồm dịch thuật, tóm tắt, tạo văn bản, trả lời câu hỏi, v. Kiến trúc cơ bản của các mô hình này, đặc biệt là mô hình Transformer, cho phép chúng xử lý khối lượng lớn dữ liệu văn bản và tạo ra các phản hồi phù hợp và mạch lạc về mặt ngữ cảnh. Tác động của LLM còn mở rộng ra ngoài việc tạo văn bản đơn giản.
Họ đã cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau bằng cách cung cấp các công cụ giúp nâng cao năng suất và hiệu quả. Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, LLM hỗ trợ các chatbot có thể xử lý đồng thời một số lượng lớn câu hỏi, cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác cho khách hàng. Trong ngành chăm sóc sức khỏe, họ hỗ trợ chẩn đoán bệnh bằng cách phân tích tài liệu y khoa và dữ liệu bệnh nhân. Hơn nữa, LLM có những ứng dụng quan trọng trong các lĩnh vực sáng tạo, chẳng hạn như tạo nội dung, nơi chúng giúp người viết tạo ra ý tưởng và soạn thảo bài viết, từ đó giảm thời gian và công sức cần thiết để tạo ra nội dung chất lượng cao (Hadi et al.
Giáo dục là một trong những lĩnh vực được hưởng lợi rất nhiều từ những tiến bộ trong LLM. Bằng cách tích hợp các mô hình này vào hệ thống giáo dục, các trường học và đại học có thể cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa cho học sinh. LLM có thể hỗ trợ tạo kế hoạch học tập tùy chỉnh, tạo câu hỏi thực hành và đưa ra phản hồi tức thì về bài tập. Mức độ cá nhân hóa này giúp đáp ứng nhu cầu riêng biệt của mỗi học sinh, thúc đẩy quá trình học tập hiệu quả và hấp dẫn hơn.
Hơn nữa, LLM có thể tự động hóa các nhiệm vụ hành chính, cho phép các nhà giáo dục tập trung hơn vào việc giảng dạy và cố vấn cho sinh viên, từ đó nâng cao trải nghiệm giáo dục tổng thể (Bai̇ Doo-Anu & Owusu Ansah, 2023). Những ứng dụng của AI và LLM trong giáo dục Việc tích hợp AI và LLM trong giáo dục mang đến cơ hội duy nhất để nâng cao trải nghiệm học tập và hợp lý hóa quy trình giảng dạy. Học viện Ngân hàng, giống như nhiều cơ sở giáo dục, có thể đối mặt với những thách thức trong việc đánh giá sinh viên một cách hiệu quả do tính chất tốn nhiều thời gian của việc tạo và chấm điểm. Bằng cách tận dụng khả năng của LLM để tự động hóa việc tạo ngân hàng câu hỏi kiểm tra, nghiên cứu này nhằm mục đích giảm khối lượng công việc cho giảng viên trong khi duy trì hoặc cải thiện chất lượng đánh giá.
Hơn nữa, việc phát triển các mô hình LLM phù hợp với bối cảnh Việt Nam có thể cung cấp những hiểu biết và công cụ có giá trị cho các tổ chức giáo dục khác trong khu vực (Igbokwe, 2023). Tiềm năng sử dụng LLM trong giáo dục là cực kỳ cao. Những mô hình này có thể cách mạng hóa không chỉ việc tạo câu hỏi kiểm tra mà còn toàn bộ quá trình giáo dục, bao gồm việc phát triển tài liệu giảng dạy toàn diện, thiết kế giáo án tương tác và cung cấp dịch vụ dạy kèm cá nhân hóa cho học sinh. Việc tích hợp LLM có thể nâng cao khả năng tiếp cận và tính toàn diện của giáo dục.
Ví dụ, LLM có thể phân tích sự tiến bộ của sinh viên và đưa ra các đề xuất phù hợp để cải thiện, từ đó tạo điều kiện cho phương pháp học tập mang tính cá nhân hóa hơn. Điều này có thể đặc biệt có lợi trong các lớp học quy mô lớn, nơi mà một người hướng dẫn duy nhất gặp khó khăn trong việc giải quyết các nhu cầu riêng biệt của mỗi học sinh. Bằng cách tự động hóa các công việc thường ngày và cung cấp hỗ trợ có mục tiêu, LLM cho phép các nhà giáo dục tập trung vào các khía cạnh quan trọng hơn của việc giảng dạy, chẳng hạn như bồi dưỡng tư duy phản biện và khuyến khích học tập hợp tác (Gan et al. Bất chấp tiềm năng to lớn của LLM, nhóm nghiên cứu của chúng tôi tin rằng việc thừa nhận khả năng tạo ra các câu hỏi kiểm tra chất lượng cao của chúng là bước quan trọng đầu tiên để đạt được sự chấp nhận và chú ý rộng rãi hơn.
Việc tạo tự động các ngân hàng câu hỏi kiểm tra có thể đóng vai trò là minh chứng hữu hình và ngay lập tức về lợi ích thiết thực của LLM. Ứng dụng cụ thể này không chỉ giải quyết được điểm khó khăn đáng kể của các nhà giáo dục - giúp tiết kiệm thời gian và công sức - mà còn thể hiện tính chính xác và độ tin cậy của LLM trong việc tạo ra nội dung giáo dục đáp ứng các tiêu chuẩn học thuật. Làm nổi bật khả năng này có thể giúp xây dựng niềm tin và sự quan tâm đến các ứng dụng rộng hơn của LLM trong lĩnh vực giáo dục (Nitze, n. Việc tích hợp LLM có thể nâng cao đáng kể khả năng tiếp cận và tính toàn diện của giáo dục.
Những mô hình này có thể được sử dụng để phát triển tài nguyên giáo dục bằng nhiều ngôn ngữ, từ đó hỗ trợ những người không phải là người bản xứ và thúc đẩy một môi trường học tập hòa nhập hơn. Tại Việt Nam, nơi có nền tảng ngôn ngữ đa dạng, LLM có thể giúp thu hẹp khoảng cách ngôn ngữ và đảm bảo tất cả học sinh đều có cơ 13 hội tiếp cận nền giáo dục có chất lượng như nhau. Ngoài ra, LLM có thể hỗ trợ tạo ra các nền tảng học tập thích ứng phục vụ cho những học sinh có phong cách và khả năng học tập khác nhau, đảm bảo rằng giáo dục được điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu đa dạng của học sinh (Dao, 2023). Tương tự như các nơi khác trên thế giới, LLM nắm giữ tiềm năng lớn trong lĩnh vực giáo dục ở Việt Nam.
Do đó bài nghiên cứu này thực hiện tiến hành kỹ lưỡng nghiên cứu, đánh giá để hiểu một cách toàn diện về năng lực cũng như hạn chế, và từ đó đưa ra một hướng đi ứng dụng cụ thể của công nghệ này trong bối cảnh cụ thể của giáo dục Việt Nam. Trong quá trình nghiên cứu, nhóm nhận định trong các hoạt động giảng dạy LLMs đã hỗ trợ khá nhiều (Dao et al., 2023), tuy nhiên công tác kiểm tra đánh giá người học, vốn chiếm không ít thời gian và công sức của giảng viên thì chưa có nhiều công trình đề cập đến và nghiên cứu sâu. Tiềm năng sử dụng LLM trong ngành giáo dục Việt Nam là đặc biệt cao, và nhóm nghiên cứu của chúng tôi trước tiên muốn nêu bật những lợi ích trước mắt của việc sử dụng LLM để tạo câu hỏi kiểm tra. Bằng cách giải quyết nhu cầu cụ thể này tại Học viện Ngân hàng, chúng tôi hy vọng chứng minh được giá trị thực tế của LLM, mở đường cho sự chấp nhận và ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực giáo dục khác.
Những hiểu biết sâu sắc thu được từ nghiên cứu này sẽ không chỉ mang lại lợi ích cho Học viện Ngân hàng mà còn đóng vai trò là nguồn tài nguyên quý giá cho các tổ chức giáo dục khác trong khu vực, mở đường cho một bối cảnh giáo dục toàn diện và đổi mới hơn. Định hướng xây dựng bài toán Tạo câu hỏi là một nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) phổ biến. Mục tiêu là tạo ra các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên hữu ích và trôi chảy. Nhiều cách tiếp cận cũng cố gắng tạo ra các câu trả lời tương ứng hoặc sử dụng câu trả lời để tạo ra câu hỏi.
Do thành công gần đây của họ trong NLP, nghiên cứu gần đây đã chủ yếu bởi việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên Transformer. Một trường hợp sử dụng rõ ràng của là các ứng dụng giáo dục. Ví dụ: một hệ thống QG mạnh mẽ có thể giảm thời gian giáo viên dành để tạo nội dung giáo dục như bài tập về nhà, câu hỏi, bài kiểm tra, hoạt động học tập trong lớp, v. Ngoài ra, nó có thể phục vụ như một công cụ thực hành cho sinh viên.
Phạm vi sử dụng tiềm năng của việc tạo câu hỏi giáo dục rất mở rộng, đặc biệt khi xem xét sự thành công gần đây của LLM. Các nhà giáo dục nhận ra giá trị của việc hình dung lại các tài liệu hỗ trợ để nâng cao công cụ hỗ trợ sinh viên. Sự xuất hiện của công nghệ hỗ trợ dựa trên LLM hứa hẹn các phương pháp sư phạm đổi mới thu hút người học và tạo điều kiện cho các phương 14 pháp sư phạm mang tính cá nhân hóa và trải nghiệm vượt ra ngoài môi trường lớp học truyền thống. Nhóm nghiên cứu đề xuất triển khai LLM như một mục đích nâng cao năng lực siêu nhận thức trong lĩnh vực giáo dục.
Tích hợp LLM vào các công cụ hỗ trợ giáo dục, chẳng hạn như sách bài tập kỹ thuật số, các nhà giáo dục được trao quyền để xây dựng trải nghiệm học tập riêng biệt nhằm nuôi dưỡng khả năng phản ánh siêu nhận thức và thúc đẩy tư duy phản biện.