Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh giáo dục đại học toàn cầu và Việt Nam đang chuyển dịch mạnh mẽ sang mô hình giáo dục dựa trên chuẩn đầu ra (Outcome-Based Education - OBE), việc đo lường chính xác mức độ đạt được chuẩn đầu ra chương trình đào tạo (Program Learning Outcomes - PLO) và chuẩn đầu ra học phần (Course Learning Outcomes - CLO) là điều kiện tiên quyết để đảm bảo chất lượng và đạt kiểm định quốc tế (AUN-QA, ABET) cũng như tiêu chuẩn của Bộ Giáo dục và Đào tạo (Thông tư số 17/2021/TT-BGDĐT, Thông tư số 12/2021/TT-BGDĐT).

Học phần Đồ án tốt nghiệp kỹ sư ngành Công nghệ Kỹ thuật Giao thông (mã học phần: 5506166, viết tắt: XC) và Kỹ thuật Cơ sở Hạ tầng (mã học phần: 5506183, viết tắt: XH) tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng là học phần tích hợp kiến thức chuyên sâu 12 tín chỉ. Học phần này được thiết kế với hệ thống 14 CLO phức hợp, bao trùm đầy đủ 3 miền nhận thức (Cognitive), kỹ năng vận động (Psychomotor) và thái độ (Affective) theo thang đo Bloom. Mỗi sinh viên bảo vệ đồ án phải trải qua quy trình đánh giá nghiêm ngặt từ 7 chủ thể chấm điểm độc lập: 1 Giảng viên hướng dẫn (GVHD), 1 Giảng viên phản biện (GVPB) và 5 thành viên Hội đồng chấm bảo vệ.

Số lượng tham số điểm đánh giá = 14 CLO × 7 phiếu đánh giá = 98 cột điểm thành phần / sinh viên

Thực trạng xử lý thủ công bằng bảng tính Excel rời rạc hoặc phiếu giấy truyền thống bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Thời gian tổng hợp dữ liệu trung bình mất từ 45–60 phút/sinh viên.
  • Nguy cơ sai sót trong quá trình nhập liệu và tính trọng số phức hợp lên đến 12–15%.
  • Thiếu công cụ trực quan hóa mức độ đạt chuẩn để phục vụ cải tiến chất lượng liên tục (Continuous Quality Improvement - CQI) theo chu trình PDCA (Plan - Do - Check - Act).

Đề tài khoa học công nghệ mã số T2022-06-33 do TS. Trần Anh Quang chủ nhiệm đã phát triển thành công giải pháp: "Phần mềm đo mức độ đạt được chuẩn đầu ra học phần đồ án tốt nghiệp kỹ sư ngành Công nghệ Kỹ thuật Giao thông và Kỹ thuật Cơ sở Hạ tầng".

Mục tiêu dự án

  1. Chuẩn hóa đề cương chi tiết và ma trận tương quan giữa 14 CLO của đồ án tốt nghiệp với 11 PLO và các chỉ số đo lường (Performance Indicators - PI) của 2 chương trình đào tạo kỹ sư XC và XH.
  2. Xây dựng hệ thống 14 tiêu chí đánh giá dạng phân tích (Analytic Rubrics) với 5 mức độ năng lực (F, D, C, B, A) có trọng số khoa học.
  3. Thiết kế và phát triển phần mềm ứng dụng nền tảng Web trên kiến trúc Client-Server (Vue.js, Spring Boot, Relational Database) giúp tự động hóa quy trình chấm điểm, tổng hợp 98 tham số điểm và trích xuất báo cáo đo lường.
  4. Triển khai thử nghiệm thực tế đánh giá mức độ đạt CĐR cho sinh viên khóa 18XC1, 19XC1 và thiết lập báo cáo phân tích cải tiến chất lượng đào tạo.

Phạm vi và giới hạn

  • Phạm vi nghiệp vụ: Áp dụng cho quy trình bảo vệ đồ án tốt nghiệp kỹ sư tại Bộ môn Cầu đường, Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng.
  • Giới hạn kỹ thuật: Hệ thống tập trung vào module quản lý hội đồng, nhập điểm rubric theo vai trò, tổng hợp ma trận điểm CLO/PLO và xuất phiếu điểm PDF đạt chuẩn ISO 9001:2015.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tiêu chí so sánh Phương pháp Excel / Giấy truyền thống Hệ thống LMS tổng quát (Moodle, Canvas) Phần mềm chuyên biệt đề tài T2022-06-33
Độ khớp Rubric đa vai trò Thủ công, dễ sai lệch công thức Cấu hình phức tạp, không hỗ trợ tốt 7 vai trò chấm đồng thời Tích hợp sẵn 3 mẫu phiếu (GVHD: 12 CLO, GVPB: 10 CLO, HĐ: 10 CLO)
Tính toán ma trận trọng số Nhập tay 98 tham số điểm/sinh viên Hỗ trợ tính điểm tổng, khó bóc tách chi tiết từng PI/PLO Tự động hóa 100% tính toán ma trận trọng số CLO và quy đổi PLO
Xuất biểu mẫu ISO 9001:2015 Điền tay từng biên bản giấy Cần phát triển thêm plugin tùy biến Xuất trực tiếp file PDF phiếu chấm cá nhân và bảng tổng hợp chuẩn hóa
Thời gian tổng hợp dữ liệu 45–60 phút/sinh viên 10–15 phút/sinh viên < 1 giây/sinh viên (tính toán tức thời)
Rủi ro sai lệch dữ liệu 12% - 15% (sai số nhập liệu) < 3% 0% sai số tính toán số học

Ma trận ưu tiên yêu cầu người dùng (MoSCoW)

  • Must-have (Bắt buộc): Khai báo danh mục Lớp học, Giảng viên, Sinh viên, Đề tài; Phân quyền vai trò chấm (0: GVHD, 1: GVPB, 2–8: Thành viên Hội đồng); Giao diện chấm điểm trực quan theo 14 CLO; Tự động tổng hợp điểm học phần và xuất phiếu PDF.
  • Should-have (Nên có): Thống kê tỷ lệ sinh viên đạt/không đạt theo từng CLO/PLO; Lưu vết dữ liệu và cơ chế sao lưu (Backup/Restore) theo học kỳ.
  • Could-have (Có thể có): Giao diện Responsive tối ưu hóa trên máy tính bảng và thiết bị di động cho thành viên Hội đồng nhập điểm trực tiếp tại phiên bảo vệ.
  • Won't-have (Chưa thực hiện): Tích hợp cổng thanh toán thù lao chấm hội đồng hoặc đồng bộ tự động thời gian thực với hệ thống ERP quản lý đào tạo chung của Đại học Đà Nẵng.

Thiết kế hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc phân tầng (Multi-tier Web Architecture) đảm bảo tính mở, bảo mật và khả năng mở rộng linh hoạt:

[ Frontend: Vue.js SPA ] <---> [ RESTful API Gateway / Spring Security ]
                                                |
                                  [ Backend: Spring Boot Service Layer ]
                                                |
                                  [ Data Access: Spring Data JPA / Hibernate ]
                                                |
                                  [ Database: PostgreSQL / MySQL Database ]

Technology Stack & Specifications

  • Client-Side (Frontend): Vue.js framework (Single Page Application architecture), thư viện Axios kết nối REST API, HTML5/CSS3 Responsive UI.
  • Server-Side (Backend): Java 17 LTS, Spring Boot 3.x framework (Spring Web, Spring Security, Spring Data JPA), nhúng sẵn Tomcat Server tối ưu hóa tài nguyên.
  • Database Management System: PostgreSQL / MySQL với cơ chế quản lý giao dịch (ACID compliant) đảm bảo toàn vẹn dữ liệu điểm số.
  • Tài liệu hóa & Báo cáo: iText / JasperReports engine chuyển đổi dữ liệu chấm điểm sang định dạng chuẩn PDF.

Thiết kế cơ sở dữ liệu (Database Schema)

Cơ sở dữ liệu được chuẩn hóa ở dạng chuẩn 3NF với các thực thể quan hệ chính:

-- 1. Bảng lưu trữ thông tin sinh viên
CREATE TABLE student (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    student_code VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    classroom_id BIGINT NOT NULL,
    CONSTRAINT fk_student_classroom FOREIGN KEY (classroom_id) REFERENCES classroom(id)
);

-- 2. Bảng phân công vai trò giảng viên theo đề tài tốt nghiệp
CREATE TABLE thesis_lecturer (
    thesis_id BIGINT NOT NULL,
    lecturer_id BIGINT NOT NULL,
    role INTEGER NOT NULL, -- 0: GVHD, 1: GVPB, 2..8: Thành viên Hội đồng 1..7
    PRIMARY KEY (thesis_id, lecturer_id, role),
    CONSTRAINT fk_tl_thesis FOREIGN KEY (thesis_id) REFERENCES thesis(id),
    CONSTRAINT fk_tl_lecturer FOREIGN KEY (lecturer_id) REFERENCES lecturer(id)
);

-- 3. Bảng lưu trữ chi tiết 14 tham số điểm CLO của từng giảng viên chấm cho từng sinh viên
CREATE TABLE thesis_lecturer_student (
    thesis_id BIGINT NOT NULL,
    student_id BIGINT NOT NULL,
    lecturer_id BIGINT NOT NULL,
    clo1 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo2 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo3 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo4 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo5 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo6 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo7 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo8 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo9 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo10 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo11 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo12 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo13 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    clo14 DOUBLE PRECISION DEFAULT 0.0,
    PRIMARY KEY (thesis_id, student_id, lecturer_id),
    CONSTRAINT fk_tls_thesis FOREIGN KEY (thesis_id) REFERENCES thesis(id),
    CONSTRAINT fk_tls_student FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES student(id),
    CONSTRAINT fk_tls_lecturer FOREIGN KEY (lecturer_id) REFERENCES lecturer(id)
);

Thiết kế RESTful API Endpoints

POST   /api/v1/auth/login                  -> Xác thực người dùng và phân quyền (Admin / Giảng viên)
GET    /api/v1/theses                      -> Lấy danh sách đề tài và phân công chấm
GET    /api/v1/scores/{thesisId}/{svId}    -> Truy xuất bảng điểm 14 CLO của sinh viên theo đề tài
POST   /api/v1/scores/submit               -> Lưu/Cập nhật dữ liệu chấm điểm từ giảng viên
GET    /api/v1/reports/pdf/export          -> Tạo và tải file PDF phiếu chấm chuẩn ISO
GET    /api/v1/analytics/clo-stats         -> Trích xuất thống kê tỷ lệ đạt chuẩn đầu ra CLO/PLO

Phương pháp nghiên cứu và triển khai (Methodology)

Dự án áp dụng mô hình Agile/Scrum kết hợp phương pháp nghiên cứu hành động (Action Research) trong giáo dục trong vòng 9 tháng:

  • Giai đoạn 1 (Tháng 1 - Tháng 2): Nghiên cứu tài liệu pháp lý, chuẩn hóa ma trận 14 CLO – 11 PLO, xây dựng bộ Rubric phân tích 5 mức năng lực.
  • Giai đoạn 2 (Tháng 3 - Tháng 5): Thiết kế kiến trúc phần mềm, mô hình hóa dữ liệu E-R, lập trình Backend API (Spring Boot) và Frontend (Vue.js).
  • Giai đoạn 3 (Tháng 6 - Tháng 7): Thử nghiệm nội bộ, kiểm thử hộp trắng/hộp đen, triển khai đánh giá thực tế khóa 18XC1 và 19XC1 tại học kỳ 222.
  • Giai đoạn 4 (Tháng 8 - Tháng 9): Khảo sát UAT (User Acceptance Testing), tối ưu hóa giao diện, đóng gói tài liệu hướng dẫn và chuyển giao công nghệ.

Implementation và kết quả

Quá trình phát triển và thuật toán cốt lõi

Trọng tâm của giải pháp là thuật toán tổng hợp điểm CLO từ 3 nguồn đánh giá độc lập theo tỷ lệ phân bổ học phần:

  • Điểm đánh giá quá trình từ GVHD ($W_{GVHD} = 40%$) bao gồm 12 CLO: Đánh giá tác phong, tiến độ, tính chủ động và chuyên cần.
  • Điểm đánh giá thẩm định từ GVPB ($W_{GVPB} = 20%$) bao gồm 10 CLO: Thẩm định chất lượng thuyết minh, bản vẽ kỹ thuật và giải pháp tính toán.
  • Điểm đánh giá tổng kết từ Hội đồng bảo vệ ($W_{HĐ} = 40%$) bao gồm 10 CLO: Đánh giá kỹ năng thuyết trình, khả năng phản biện logic và làm chủ kiến thức.

Thuật toán tính điểm trung bình chuẩn đầu ra $CLO_k$ cho sinh viên $i$:

$$\overline{Score}(CLO_k) = \frac{\sum_{j=1}^{M} S_{j, k} \cdot W_{role(j)}}{\sum_{j=1}^{M} W_{role(j)} \cdot \mathbb{I}(j \text{ chấm } CLO_k)}$$

Trong đó:

  • $S_{j, k}$ là điểm số của Giảng viên $j$ đánh giá cho chuẩn đầu ra $CLO_k$.
  • $W_{role(j)}$ là trọng số của vai trò chấm tương ứng.
  • $\mathbb{I}$ là hàm chỉ thị ($\mathbb{I}=1$ nếu vai trò của giảng viên $j$ có đánh giá $CLO_k$, ngược lại $\mathbb{I}=0$).

Điểm tổng kết học phần đồ án tốt nghiệp của sinh viên:

$$FinalScore = \sum_{k=1}^{14} \left( \overline{Score}(CLO_k) \times Trọng_số(CLO_k) \right)$$

Trọng số chi tiết 14 CLO: CLO1 (9%), CLO2 (9%), CLO3 (3%), CLO4 (3%), CLO5 (9%), CLO6 (9%), CLO7 (9%), CLO8 (9%), CLO9 (2%), CLO10 (3%), CLO11 (9%), CLO12 (18%), CLO13 (5%), CLO14 (3%). Tổng = 100%.

// Service xử lý tổng hợp điểm CLO và tính điểm học phần
@Service
@Transactional
public class AssessmentServiceImpl implements AssessmentService {

    private static final Map<Integer, Double> CLO_WEIGHTS = Map.ofEntries(
        Map.entry(1, 0.09),  Map.entry(2, 0.09),  Map.entry(3, 0.03),
        Map.entry(4, 0.03),  Map.entry(5, 0.09),  Map.entry(6, 0.09),
        Map.entry(7, 0.09),  Map.entry(8, 0.09),  Map.entry(9, 0.02),
        Map.entry(10, 0.03), Map.entry(11, 0.09), Map.entry(12, 0.18),
        Map.entry(13, 0.05), Map.entry(14, 0.03)
    );

    @Autowired
    private ThesisLecturerStudentRepository scoreRepo;

    public StudentAttainmentDTO calculateStudentScore(Long thesisId, Long studentId) {
        List<ThesisLecturerStudent> evaluations = scoreRepo.findByThesisIdAndStudentId(thesisId, studentId);
        Map<Integer, Double> cloAggregates = new HashMap<>();
        double totalFinalScore = 0.0;

        for (int cloIndex = 1; cloIndex <= 14; cloIndex++) {
            double weightedSum = 0.0;
            double weightDivider = 0.0;

            for (ThesisLecturerStudent eval : evaluations) {
                Double rawScore = eval.getCloScoreByIndex(cloIndex);
                if (rawScore != null && rawScore > 0) {
                    double roleWeight = eval.getLecturerRole().getWeightPercentage();
                    weightedSum += rawScore * roleWeight;
                    weightDivider += roleWeight;
                }
            }

            double avgCloScore = (weightDivider > 0) ? (weightedSum / weightDivider) : 0.0;
            cloAggregates.put(cloIndex, avgCloScore);
            totalFinalScore += avgCloScore * CLO_WEIGHTS.get(cloIndex);
        }

        return new StudentAttainmentDTO(studentId, cloAggregates, totalFinalScore);
    }
}

Kiểm thử và đánh giá hiệu năng (Testing & Validation)

  • Kiểm thử tích hợp & Chức năng: Thực hiện 48 kịch bản kiểm thử (Test Cases) bao gồm các trường hợp biên (nhập điểm 0, điểm tối đa, thành viên hội đồng vắng mặt có lý do). Tỷ lệ vượt qua đạt 100%.
  • Hiệu năng hệ thống (Benchmark):
    • Tốc độ phản hồi API tính toán điểm: < 85ms trong điều kiện 50 phiên chấm đồng thời.
    • Thời gian trích xuất file PDF phiếu điểm chuẩn hóa: < 1.1s / phiếu.
    • Độ chính xác toán học: Trùng khớp 100.00% khi đối soát với dữ liệu kiểm chứng độc lập.
  • Khảo sát chấp nhận người dùng (UAT): Thực hiện khảo sát 100% giảng viên và thư ký tham gia hội đồng bảo vệ tại học kỳ 222:
    • 94.7% thành viên hội đồng đánh giá giao diện chấm trực quan, dễ sử dụng trên tablet/laptop.
    • 100% thư ký hội đồng xác nhận phần mềm giúp loại bỏ hoàn toàn tình trạng sai sót số học và giảm áp lực tổng hợp biên bản cuối buổi bảo vệ.

Đổi mới và đóng góp khoa học

  1. Phần mềm đo lường chuẩn đầu ra chuyên biệt đầu tiên tại Đại học Đà Nẵng: Khắc phục khoảng trống giữa lý thuyết đo lường giáo dục đại học OBE và công cụ thực thi số hóa tại các hội đồng đánh giá đồ án tốt nghiệp kỹ sư ngành kỹ thuật công trình.
  2. Chuẩn hóa hệ thống Rubric phân tích đa chiều: Chuyển đổi thành công phương thức chấm điểm định tính truyền thống sang thang đo định lượng hành vi với 14 tiêu chí rõ ràng, liên kết trực tiếp với chuẩn kiểm định quốc tế.
  3. Tối ưu hóa năng suất lao động học thuật:
    • Cắt giảm 85% thời gian xử lý dữ liệu của Thư ký hội đồng và Ban chủ nhiệm khoa (từ 60 phút xuống dưới 5 phút cho toàn bộ thủ tục đóng gói điểm số của một hội đồng).
    • Triệt tiêu 100% lỗi sai số làm tròn và tính nhầm trọng số thành phần.
    • Cung cấp dữ liệu thống kê trực quan tức thì phục vụ báo cáo tự đánh giá SAR (Self-Assessment Report) của CTĐT.

Ứng dụng thực tế và quy trình triển khai

Triển khai thực tế

Phần mềm đã được đưa vào ứng dụng chính thức đo lường chuẩn đầu ra đồ án tốt nghiệp cho toàn bộ sinh viên khóa 18XC1 và 19XC1 ngành Công nghệ Kỹ thuật Giao thông trong học kỳ 222 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng, đồng thời làm mô hình mẫu chuyển giao cho ngành Kỹ thuật Cơ sở Hạ tầng và các ngành khác thuộc Khoa Kỹ thuật Xây dựng.

                    QUY TRÌNH VẬN HÀNH PHẦN MỀM TẠI HỘI ĐỒNG
[Admin/Thư ký] -> Khởi tạo kỳ bảo vệ -> Khai báo Lớp, SV, Đề tài -> Phân công 7 Giảng viên/Đề tài
                                                                           |
[Giảng viên]   <- Đăng nhập hệ thống <- Mở giao diện chấm điểm trực quan theo vai trò được gán
      |
      +---------> Chấm điểm 14 CLO theo Rubric trực tiếp trên Web/Tablet
                                                                           |
[Hệ thống]     -> Tự động tổng hợp 98 cột điểm -> Kiểm tra tính hợp lệ -> Khóa sổ điểm
                                                                           |
[Báo cáo]      <- Xuất PDF phiếu chấm từng GV & Bảng thống kê mức độ đạt CLO/PLO toàn khóa

Hướng dẫn vận hành và bảo trì hệ thống

Hệ thống được thiết kế với kịch bản bảo trì và quản trị cơ sở dữ liệu định kỳ bằng Command Line Interface (CLI):

# 1. Sao lưu (Backup) toàn bộ cơ sở dữ liệu sau mỗi đợt bảo vệ tốt nghiệp
mysqldump --skip-lock-tables --routines --add-drop-table --disable-keys \
  --extended-insert -u root -p[SECURE_PASSWORD] --host=127.0.0.1 --port=3306 \
  university_management > backup_semester_222_$(date +%Y%m%d).sql

# 2. Khởi tạo cơ sở dữ liệu sạch cho học kỳ mới (Seeding Data)
mysql -u root -p[SECURE_PASSWORD] --host=127.0.0.1 --port=3306 \
  university_management < dump-university_management-blank-20231209.sql

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế hiện tại

  • Kiến trúc hiện tại triển khai ở dạng đơn phiên bản (Single-tenant) theo từng đợt bảo vệ; việc làm mới cơ sở dữ liệu giữa các học kỳ còn dựa vào script SQL bán thủ công.
  • Chưa tích hợp chữ ký số điện tử (Digital Signature) trực tiếp trên file PDF để số hóa 100% quy trình lưu trữ hồ sơ không giấy tờ.

Hướng phát triển

  1. Nâng cấp hệ thống lên kiến trúc đa người thuê (Multi-tenancy SaaS) cho phép toàn bộ các khoa trong trường cùng khởi tạo và quản lý các hội đồng bảo vệ song song.
  2. Tích hợp chuẩn LTI (Learning Tools Interoperability) để kết nối đồng bộ dữ liệu sinh viên hai chiều với các hệ thống quản lý học tập Canvas/Moodle và hệ thống Quản lý Đào tạo tích hợp của Nhà trường.
  3. Ứng dụng thuật toán phân tích học tập (Learning Analytics) nhằm tự động phát hiện các lỗ hổng kiến thức định kỳ của sinh viên qua các khóa, từ đó đưa ra khuyến nghị điều chỉnh đề cương học phần.

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                             ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                               |
+------------------------------------+------------------------------------------+
| Sinh viên:                         | Giảng viên & Hội đồng:                   |
| - Nhận phản hồi minh bạch, đa chiều| - Tiết kiệm 85% thời gian chấm điểm      |
| - Hiểu rõ mức độ đáp ứng năng lực  | - Chấm điểm chuẩn hóa theo Rubric 5 mức  |
|   nghề nghiệp theo 14 CLO chuẩn    | - Tránh hoàn toàn sai lệch tính toán     |
+------------------------------------+------------------------------------------+
| Nhà quản lý & Đảm bảo chất lượng:  | Doanh nghiệp & Xã hội:                   |
| - Có báo cáo định lượng kiểm định  | - Tiếp cận nguồn nhân lực kỹ sư được     |
| - Cơ sở dữ liệu chuẩn cho PDCA     |   đo lường năng lực thực chất, minh bạch |
+------------------------------------+------------------------------------------+
  • Sinh viên: Được đánh giá công bằng, minh bạch; nhận diện chính xác các kỹ năng đạt được (tính toán thiết kế, ứng dụng phần mềm chuyên ngành, làm việc nhóm, thuyết trình và phản biện).
  • Giảng viên & Hội đồng chấm: Trải nghiệm quy trình đánh giá hiện đại, nhanh chóng, loại bỏ hoàn toàn các thao tác tính toán số học thủ công phức tạp.
  • Cán bộ Quản lý Giáo dục & Phòng ĐBCL: Sở hữu ngay bức tranh toàn cảnh về chất lượng đào tạo qua dữ liệu định lượng thời gian thực, phục vụ trực tiếp công tác kiểm định chất lượng chương trình đào tạo.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu phần cứng và môi trường để triển khai hệ thống là gì?

Hệ thống yêu cầu máy chủ (hoặc Cloud VPS) cấu hình tối thiểu: CPU 2 Cores, RAM 4GB, 20GB SSD lưu trữ, hệ điều hành Linux (Ubuntu Server 20.04/22.04 LTS), cài đặt sẵn Java Runtime Environment (JRE 17+), hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL 14+ hoặc MySQL 8.0+, và Web Server Nginx làm Reverse Proxy. Giảng viên chỉ cần trình duyệt web hiện đại (Chrome, Edge, Safari, Firefox) trên máy tính hoặc máy tính bảng kết nối Internet/Intranet.

2. Hệ thống xử lý trường hợp thành viên Hội đồng vắng mặt như thế nào?

Cơ sở dữ liệu hỗ trợ cơ chế gán vai trò linh hoạt từ 1 đến 7 thành viên hội đồng. Khi một thành viên vắng mặt (không khởi tạo dữ liệu chấm), thuật toán tổng hợp sẽ tự động điều chỉnh mẫu số trọng số theo đúng danh sách giảng viên thực tế có cho điểm, đảm bảo điểm trung bình của sinh viên luôn chính xác tuyệt đối mà không bị chia đều sai lệch.

3. Phần mềm có thể tùy biến số lượng CLO cho các ngành học khác không?

Có. Mặc dù phiên bản T2022-06-33 được tối ưu sẵn cho ma trận 14 CLO của đồ án tốt nghiệp kỹ sư ngành Công nghệ Kỹ thuật Giao thông và Kỹ thuật Cơ sở Hạ tầng, cấu trúc cơ sở dữ liệu và tầng Service hoàn toàn có thể mở rộng để định nghĩa động số lượng CLO, PI và ma trận trọng số tương ứng cho bất kỳ ngành kỹ thuật nào khác trong nhà trường.

4. Dữ liệu điểm số được bảo mật như thế nào trong quá trình bảo vệ?

Hệ thống sử dụng cơ chế phân quyền RBAC (Role-Based Access Control). Mỗi giảng viên chỉ có quyền xem và nhập điểm cho các đề tài mà mình được phân công chính thức. Thư ký và Quản trị viên hệ thống có quyền khóa sổ điểm ngay sau khi phiên bảo vệ kết thúc để ngăn chặn mọi hành vi can thiệp hoặc sửa đổi điểm trái phép.

5. Chi phí triển khai và hiệu quả đầu tư (ROI) của phần mềm ra sao?

Phần mềm là sản phẩm nghiên cứu khoa học nội bộ, sử dụng hoàn toàn nền tảng mã nguồn mở (Vue.js, Spring Boot, PostgreSQL), do đó chi phí bản quyền phần mềm là 0 đồng. Hiệu quả đầu tư mang lại ngay trong năm đầu tiên thông qua việc cắt giảm 100% chi phí in ấn biểu mẫu giấy tờ chấm điểm phức tạp và tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc hành chính của đội ngũ giảng viên và chuyên viên quản lý đào tạo.

Kết luận

Đề tài khoa học công nghệ cấp trường mã số T2022-06-33 đã giải quyết triệt để bài toán đo lường chuẩn đầu ra cho học phần đồ án tốt nghiệp kỹ sư ngành Công nghệ Kỹ thuật Giao thông và Kỹ thuật Cơ sở Hạ tầng. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa cơ sở lý luận sư phạm hiện đại (OBE, Bloom Taxonomy, Analytic Rubrics) và kiến trúc công nghệ thông tin vững chắc (Vue.js, Spring Boot, cơ sở dữ liệu quan hệ), dự án đã mang lại một công cụ số hóa toàn diện, chính xác và có tính ứng dụng thực tiễn cao.

Sản phẩm không chỉ nâng cao tính chuyên nghiệp, minh bạch trong công tác đánh giá đồ án tốt nghiệp mà còn tạo tiền đề vững chắc phục vụ công tác cải tiến chương trình đào tạo liên tục và kiểm định chất lượng giáo dục đại học. Các khoa chuyên môn và cơ sở đào tạo có nhu cầu tham khảo hoặc chuyển giao giải pháp có thể liên hệ trực tiếp Bộ môn Cầu đường, Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng để phối hợp triển khai mở rộng.