Ứng Dụng Tự Động Hóa Quy Trình Bằng Robot và Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Phân Tích Cảm Xúc Sinh Viên Tại Cơ Sở Giáo Dục Đại Học

• Tác giả: Nguyễn Thị Minh Quyên
• Người hướng dẫn: Th.S. Chu Văn Huy
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin & Kinh tế số
• Đề tài: Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo và RPA Trong Phân Tích Cảm Xúc Sinh Viên
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RPA VÀ PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM
• 1.1. Khái niệm RPA
• 1.2. Các công cụ triển khai RPA
• 1.3. SS&C Blue Prism
• 1.4. Ưu điểm và nhược điểm của công nghệ RPA
• 1.4.1. Nhược điểm
• 1.5. Triển vọng phát triển
• 1.6. Tình hình nghiên cứu trên thế giới
• 1.7. Phân tích cảm xúc người học
• 1.7.1. Tự động hoá thu thập, phân tích cảm xúc người học dựa trên RPA
• 1.8. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.8.1. Phân tích cảm xúc người học
• 1.8.2. Tự động hoá thu thập, phân tích cảm xúc người học dựa trên RPA
• 2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU VÀ SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC MÁY ĐỂ PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM
• 2.1. Bài toán thu thập dữ liệu
• 2.2. Mục tiêu bài toán
• 2.3. Mô tả quy trình
• 2.4. Thu thập dữ liệu
• 2.5. Cài đặt Bot
• 2.5.1. Lựa chọn, thiết lập môi trường, tiến hành cài đặt Bot
• 2.6. Đánh giá quy trình. So sánh hiệu quả giữa triển khai RPA và thao tác thủ công
• 2.7. So sánh hiệu quả giữa triển khai RPA và Facebook Graph API
• 2.8. Bài toán phân tích cảm xúc của người học
• 2.8.1. Phát biểu bài toán
• 2.8.2. Đánh giá hiệu quả của mô hình
• KẾT LUẬN VÀ ĐÁNH GIÁ
• appendix.1. Một số thành công đạt được
• appendix.2. Một số hạn chế
• appendix.3. Định hướng nghiên cứu trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo và RPA

Trong bối cảnh giáo dục hiện đại, việc hiểu rõ cảm xúc của sinh viên trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Trí tuệ nhân tạo (AI) và RPA (Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt) đã mở ra những cơ hội mới trong việc thu thập và phân tích cảm xúc của sinh viên. Bài viết này sẽ khám phá cách mà hai công nghệ này có thể được áp dụng để cải thiện trải nghiệm học tập và quản lý trong các cơ sở giáo dục.

1.1. Khái niệm về Trí Tuệ Nhân Tạo và RPA

Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực nghiên cứu nhằm phát triển các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà thường cần đến trí thông minh của con người. RPA, ngược lại, là công nghệ cho phép tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại mà không cần sự can thiệp của con người.

1.2. Tầm quan trọng của Phân Tích Cảm Xúc Sinh Viên

Phân tích cảm xúc sinh viên giúp các nhà quản lý giáo dục hiểu rõ hơn về tâm trạng và nhu cầu của sinh viên. Điều này không chỉ giúp cải thiện chất lượng giảng dạy mà còn tạo ra một môi trường học tập tích cực hơn.

II. Vấn đề và Thách thức trong Phân Tích Cảm Xúc Sinh Viên

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc phân tích cảm xúc sinh viên vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các phương pháp truyền thống thường không đủ nhanh nhạy để đáp ứng nhu cầu thực tế. Việc áp dụng AI và RPA có thể giúp giải quyết những vấn đề này.

2.1. Khó khăn trong Việc Thu Thập Dữ Liệu

Việc thu thập dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội thường gặp khó khăn do khối lượng thông tin lớn và tính chất không đồng nhất của dữ liệu. RPA có thể tự động hóa quy trình này, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

2.2. Tính Chủ Quan trong Phân Tích

Phân tích cảm xúc thủ công có thể dẫn đến những đánh giá không chính xác do tính chủ quan. Sử dụng AI giúp giảm thiểu rủi ro này bằng cách cung cấp các phân tích khách quan và chính xác hơn.

III. Phương Pháp Ứng Dụng RPA và AI trong Phân Tích Cảm Xúc

Để tối ưu hóa quy trình phân tích cảm xúc, việc áp dụng RPA và AI là rất cần thiết. Các công nghệ này không chỉ giúp tự động hóa quy trình mà còn nâng cao độ chính xác trong phân tích dữ liệu.

3.1. Quy Trình Tự Động Hóa với RPA

RPA có thể được sử dụng để tự động hóa việc thu thập dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội, giúp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết cho việc phân tích cảm xúc.

3.2. Sử Dụng AI để Phân Tích Cảm Xúc

AI có khả năng phân tích ngữ nghĩa và cảm xúc từ các bình luận của sinh viên, từ đó cung cấp những thông tin chi tiết về tâm trạng và cảm xúc của họ.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng RPA và AI trong phân tích cảm xúc sinh viên mang lại nhiều lợi ích. Các trường học có thể sử dụng thông tin này để cải thiện trải nghiệm học tập và quản lý.

4.1. Kết Quả Từ Việc Ứng Dụng RPA

Việc triển khai RPA đã giúp giảm thiểu thời gian thu thập dữ liệu và nâng cao hiệu quả trong việc phân tích cảm xúc của sinh viên.

4.2. Phân Tích Kết Quả Nghiên Cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng AI trong phân tích cảm xúc giúp cung cấp những thông tin chính xác và kịp thời hơn, từ đó hỗ trợ các quyết định quản lý hiệu quả hơn.

V. Kết Luận và Tương Lai của Ứng Dụng RPA và AI

Tương lai của việc ứng dụng RPA và AI trong phân tích cảm xúc sinh viên là rất hứa hẹn. Các công nghệ này không chỉ giúp cải thiện quy trình thu thập và phân tích dữ liệu mà còn tạo ra một môi trường học tập tốt hơn cho sinh viên.

5.1. Triển Vọng Phát Triển Công Nghệ

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, RPA và AI sẽ ngày càng trở nên phổ biến trong giáo dục, giúp nâng cao chất lượng giảng dạy và học tập.

5.2. Khuyến Nghị cho Các Cơ Sở Giáo Dục

Các cơ sở giáo dục nên xem xét việc tích hợp RPA và AI vào quy trình quản lý và giảng dạy để tối ưu hóa trải nghiệm học tập cho sinh viên.