I. Tổng Quan Ứng Dụng AI Sắp Xếp Lịch Học Tại PTIT 55 Ký Tự
Bài toán sắp xếp lịch học là một thách thức lớn đối với các tổ chức giáo dục, đặc biệt là các trường đại học như Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT). Thời khóa biểu không chỉ là lịch giảng dạy, mà còn liên quan đến lịch thực hành, lịch thi của sinh viên và các sự kiện khác. Mục tiêu là tạo ra một kế hoạch học tập hợp lý, tránh xung đột và đảm bảo cân bằng thời gian cho cả giảng viên và sinh viên. Việc giải quyết bài toán này phức tạp vì có nhiều yếu tố ràng buộc từ nhà quản trị, giảng viên và sinh viên, thường xuyên xung đột lẫn nhau. Các giải pháp sắp xếp thời khóa biểu tự động hoặc bán tự động trở nên thiết yếu, giúp giảm thiểu công sức của cán bộ trong việc xây dựng thời khóa biểu cho mỗi học kỳ. Nghiên cứu và phát triển giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) là hướng đi tiềm năng, đặc biệt khi Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đang phát triển hệ thống quản lý đào tạo số.
1.1. Hệ Đào Tạo Tín Chỉ và Bài Toán Lập Lịch Phức Tạp
Ngày nay, các trường Đại học thường tổ chức đào tạo theo hệ đào tạo tín chỉ, thay thế cho hệ đào tạo niên chế. Trong khi hệ đào tạo niên chế quản lý sinh viên tập trung theo lớp hành chính và dựa trên các lớp hành chính để xây dựng lịch học, hệ đào tạo tín chỉ lại coi sinh viên là đơn vị quản lý cơ sở và lập lịch học kết hợp giữa nhu cầu và chương trình đào tạo của sinh viên. Do đó việc sắp xếp lịch học đối với hệ thống đào tạo tín chỉ có nhiều ràng buộc hơn. Bên cạnh đó, lịch học có thể thay đổi liên tục nhưng vẫn phải đảm bảo các điều kiện ràng buộc về cơ sở vật chất, quỹ thời gian của người dạy và người học. Những điều trên khiến cho việc xếp lịch học là một bài toán phức tạp và tốn nhiều thời gian. Vì vậy, việc phát triển một công cụ xây dựng lịch học theo hệ đào tạo tín là điều cần thiết đối với công việc quản lý đào tạo của các trường Đại học.
1.2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài tại PTIT
Đề tài "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ sắp xếp lịch học tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông" được xây dựng với mục đích nghiên cứu và phát triển giải pháp xây dựng thời khoá biểu tự động/bán tự động có hiệu quả cao cho hệ thống quản lý đào tạo số của Học viện. Đề án nghiên cứu có mục tiêu tìm ra giải pháp sắp xếp thời khoá biểu ứng dụng trí tuệ nhân tạo, từ đó phát triển ứng dụng sắp xếp thời khoá biểu tự động/bán tự động. Đề án nghiên cứu giải pháp sắp xếp thời khoá biểu dựa trên giải thuật di chuyền. Bên cạnh đó, đề án nghiên cứu biến thể của giải thuật di chuyền có khả năng tối ưu cho bài toán sắp xếp thời khoá biểu. Mô hình thời khoá biểu được xây dựng dựa trên thời khoá biểu giảng dạy theo học chế tín chỉ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông.
II. Thách Thức Sắp Xếp Lịch Học Thủ Công Tại PTIT 58 Ký Tự
Theo quy chế đào tạo tín chỉ tại các trường đại học, sinh viên có quyền tự do lựa chọn môn học và thời gian học phù hợp với nhu cầu cá nhân. Trước mỗi học kỳ, phòng đào tạo lập kế hoạch giảng dạy dựa trên chương trình đào tạo, số lượng sinh viên đủ điều kiện học, dự tính số lượng sinh viên học lại và ý kiến phản hồi từ các khoa và sinh viên. Kế hoạch này bao gồm thông tin chi tiết về từng môn học, số lớp dự kiến mở và tiến độ học tập. Các khoa sẽ đóng góp ý kiến và thu thập ý kiến từ sinh viên để điều chỉnh kế hoạch. Sau đó, các khoa phân công giảng viên phụ trách giảng dạy, có thể kèm theo các yêu cầu riêng. Dựa trên danh sách phân công và phản hồi, phòng Đào tạo sẽ phân lớp, lập và công bố thời khóa biểu. Với số lượng lớp tín chỉ lớn, việc lập thời khóa biểu thủ công dễ dẫn đến trùng lịch học, gây khó khăn cho sinh viên.
2.1. Bài Toán Phân Bổ Lịch Học và Các Ràng Buộc
Mỗi trường có một danh sách lớp học, danh sách phòng học, danh sách các tiết học trong một ngày, danh sách các thứ học trong một tuần. Mỗi lớp học ứng với một môn học, được phân công cho giảng viên giảng dạy thuộc khoa, bộ môn quản lý môn học đó. Mỗi lớp học có danh sách các buổi học căn cứ theo số tín chỉ của môn học và số tiết cần giảng dạy. Cần tìm một phương án sắp xếp các buổi học của các lớp vào các phòng học tại các tiết học của một ngày trong tuần. Việc sắp xếp lịch học cần thỏa mãn các điều kiện bắt buộc (ràng buộc cứng) và tối ưu hóa tối đa các điều kiện không bắt buộc (ràng buộc mềm).
2.2. Giải Pháp Xếp Lịch Học Bán Tự Động Cho PTIT
Việc tạo thời khóa biểu cho một lượng lớn các lớp tín chỉ có thể dẫn đến việc sinh viên gặp khó khăn khi đăng ký các môn học do trùng lịch học. Vì vậy, việc phát triển một công cụ xây dựng lịch học theo hệ đào tạo tín là điều cần thiết đối với công việc quản lý đào tạo của các trường Đại học. Nghiên cứu và phát triển giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) là hướng đi tiềm năng, đặc biệt khi Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đang phát triển hệ thống quản lý đào tạo số. Việc áp dụng giải pháp bán tự động sẽ giúp giảm thiểu thời gian và sai sót trong quá trình xếp lịch học.
III. Giải Thuật Di Truyền Giải Pháp AI Tối Ưu 52 Ký Tự
Có nhiều phương pháp được sử dụng để giải quyết bài toán sắp xếp thời khóa biểu, dựa trên khảo sát của Tan, J. và các cộng sự [2]. Trong số đó, giải thuật di truyền là một kỹ thuật tìm kiếm metaheuristic được mô phỏng theo quá trình chọn lọc tự nhiên. Ưu điểm của giải thuật di truyền bao gồm khả năng tìm kiếm trên không gian tìm kiếm lớn, khả năng xử lý song song, khả năng tối ưu hoá toàn cục [2]. Bên cạnh đó, giải thuật này cũng có một số nhược điểm như độ phức tạp lớn trong việc tính toán, khả năng xảy ra hội tụ sớm, khó tìm kiếm chính xác tối ưu toàn cục [2]. Các biến thể của giải thuật di truyền đã được nghiên cứu để khắc phục các nhược điểm trên [3]. Một biến thể của giải thuật với các tiêu chí phù hợp sẽ được lựa chọn để áp dụng giải quyết bài toán sắp xếp thời khoá biểu.
3.1. Các Phương Pháp Tiếp Cận Bài Toán Lập Lịch
Một số phương pháp được sử dụng để giải quyết bài toán xếp thời khóa biểu gồm Giải thuật tham lam (Greedy Algorithm), Giải thuật leo đồi (Hill Climbing Algorithm), Giải thuật luyện kim (Simulated Annealing - SA), Giải thuật tối ưu đàn kiến (Ant Colony Optimization - ACO) và Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA). Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào đặc điểm của bài toán.
3.2. Ưu Điểm Của Giải Thuật Di Truyền So Với Các Phương Pháp Khác
Giải thuật Di truyền dễ dàng hơn trong việc mô hình hóa và cài đặt so với giải thuật Tối ưu đàn kiến và dễ kết hợp với các giải thuật khác trong việc tìm kiếm tối ưu hơn. Do đó giải thuật Di truyền được chọn để nghiên cứu áp dụng giải quyết bài toán xếp thời khóa biểu.
IV. Nghiên Cứu và Đánh Giá Giải Thuật Di Truyền 50 Ký Tự
Chương này sẽ trình bày các khái niệm của giải thuật di truyền và cách xây dựng mô hình giải thuật để giải quyết bài toán xếp thời khóa biểu. Giải thuật di truyền được lấy cảm hứng từ lý thuyết tiến hóa của Darwin [3] [4], trong đó sự sống sót của sinh vật có khả năng thích nghi cao hơn và gen của chúng được mô phỏng lại. Giải thuật di truyền là một thuật toán dựa trên quần thể (population-based). Mỗi giải pháp tương ứng với một nhiễm sắc thể (chromosome) và mỗi tham số đại diện cho một gen. Giải thuật di truyền đánh giá mức độ thích hợp của từng cá thể trong quần thể bằng cách sử dụng hàm thích nghi (mục tiêu).
4.1. Các Khái Niệm Cơ Bản Của Giải Thuật Di Truyền
Các khái niệm quan trọng trong giải thuật di truyền bao gồm quần thể, nhiễm sắc thể, gen, hàm thích nghi, chọn lọc, lai ghép và đột biến. Mỗi khái niệm đóng vai trò quan trọng trong quá trình tìm kiếm giải pháp tối ưu.Toán tử chọn lọc (ví dụ: bánh xe roulette). Toán tử này có nhiều khả năng chọn giải pháp tốt nhất hơn vì xác suất tỷ lệ thuận với mức độ phù hợp. Điều làm tăng khả năng tránh tối ưu cục bộ là xác suất chọn được các giải pháp kém. Điều này có nghĩa là nếu các giải pháp tốt bị mắc kẹt trong một giải pháp cục bộ, chúng có thể được rút ra bằng các giải pháp khác [5].
4.2. Lai Chéo và Đột Biến Trong Giải Thuật Di Truyền
Sự lai chéo (crossover) giữa các nhiễm sắc thể giúp trao đổi thông tin giữa các giải pháp với nhau mà giải pháp còn lại không có [5]. Giải thuật di truyền cũng được hưởng lợi từ toán tử đột biến (mutation). Toán tử này thay đổi ngẫu nhiên các gen trong nhiễm sắc thể, giúp duy trì sự đa dạng của các cá thể trong quần thể và làm mở rộng không gian tìm kiếm của giải thuật di truyền.
V. Xây Dựng Ứng Dụng Xếp Thời Khóa Biểu AI 53 Ký Tự
Chương này sẽ tập trung vào quá trình xây dựng ứng dụng xếp thời khóa biểu bán tự động dựa trên giải thuật di truyền. Quá trình này bao gồm phân tích thiết kế, xác định các use-case, xây dựng kiến trúc tổng quan và triển khai các chức năng chính của ứng dụng. Ứng dụng sẽ giúp Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông tự động hóa quá trình sắp xếp lịch học, giảm thiểu công sức và thời gian cho cán bộ quản lý.
5.1. Phân Tích Thiết Kế và Kiến Trúc Tổng Quan
Quá trình phân tích thiết kế bao gồm xác định danh mục use-case, xây dựng kiến trúc tổng quan của hệ thống. Các use-case sẽ mô tả các tương tác giữa người dùng và hệ thống, trong khi kiến trúc tổng quan sẽ định nghĩa các thành phần chính của hệ thống và cách chúng tương tác với nhau. Các chức năng chính sẽ bao gồm rà soát nhu cầu học phần, phân công giảng dạy, thiết lập danh mục phòng học, thiết lập danh mục môn học và xếp thời khóa biểu bán tự động.
5.2. Triển Khai Chức Năng Xếp Thời Khóa Biểu Bán Tự Động
Chức năng xếp thời khóa biểu bán tự động sẽ cho phép người dùng cấu hình các tham số của giải thuật di truyền, sau đó chạy thuật toán để tạo ra một thời khóa biểu ban đầu. Người dùng cũng có thể chỉnh sửa thủ công thời khóa biểu để đáp ứng các yêu cầu đặc biệt. Quá trình này sẽ được hỗ trợ bởi giao diện trực quan và dễ sử dụng.
VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Ứng Dụng AI 50 Ký Tự
Đề tài đã nghiên cứu và phát triển thành công ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ sắp xếp lịch học tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT). Ứng dụng dựa trên giải thuật di truyền và có khả năng tự động hóa quá trình lập lịch biểu, giúp giảm thiểu thời gian và công sức cho cán bộ quản lý. Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong việc xây dựng mô hình sắp xếp thời khóa biểu tự động/bán tự động trong hệ thống quản lý đào tạo số đang được phát triển tại Học viện.
6.1. Đánh Giá Hiệu Quả và Các Hạn Chế Của Ứng Dụng
Cần thực hiện đánh giá hiệu quả của ứng dụng bằng cách so sánh thời khóa biểu được tạo ra bởi ứng dụng với thời khóa biểu được tạo ra thủ công. Đánh giá này sẽ tập trung vào các tiêu chí như thời gian tạo thời khóa biểu, số lượng xung đột và mức độ hài lòng của sinh viên và giảng viên. Các hạn chế của ứng dụng cũng cần được xác định để có kế hoạch cải tiến trong tương lai.
6.2. Hướng Phát Triển Ứng Dụng và Ứng Dụng AI trong Giáo Dục
Trong tương lai, ứng dụng có thể được phát triển thêm các tính năng mới, chẳng hạn như tích hợp với các hệ thống khác tại PTIT, hỗ trợ lập lịch biểu cho các hoạt động ngoại khóa và cung cấp các gợi ý cá nhân hóa cho sinh viên. Ngoài ra, cần tiếp tục nghiên cứu và ứng dụng AI trong các lĩnh vực khác của giáo dục, chẳng hạn như personalized learning và đánh giá học sinh.
