Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh chuyển đổi số và ứng dụng công nghệ thông tin ngày càng sâu rộng trong giáo dục, việc xây dựng các hệ thống hỗ trợ học tập thông minh trở thành nhu cầu cấp thiết. Tại trường Cao đẳng Bến Tre, hiện nay việc áp dụng hệ thống cơ sở tri thức hỗ trợ tra cứu kiến thức môn học Thiết kế Website chưa được triển khai, trong khi đó, đại dịch Covid-19 đã thúc đẩy việc sử dụng các hệ thống học trực tuyến như VNPT LMS. Tuy nhiên, các hệ thống này chỉ hỗ trợ xem bài giảng và làm bài tập mà chưa đáp ứng được nhu cầu tra cứu kiến thức chi tiết, chính xác theo từng nội dung cụ thể.

Môn Thiết kế Website với các kiến thức về HTML, CSS và Javascript là một trong những môn học quan trọng, có kho dữ liệu đa dạng, phù hợp để xây dựng hệ thống hỗ trợ tra cứu kiến thức. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng một ứng dụng hỗ trợ tra cứu kiến thức môn Thiết kế Website cho sinh viên trường Cao đẳng Bến Tre, giúp người học tiếp cận nhanh chóng, chính xác các nội dung kiến thức theo nhu cầu. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc tổ chức hệ thống lưu trữ kiến thức, xây dựng các phương pháp tra cứu và truy vấn dựa trên cơ sở tri thức, áp dụng trong môi trường học tập của trường trong năm 2023.

Việc phát triển ứng dụng này không chỉ nâng cao hiệu quả học tập của sinh viên mà còn góp phần hiện đại hóa công tác giảng dạy, hỗ trợ giảng viên trong việc quản lý và truyền đạt kiến thức. Theo khảo sát, hơn 100 câu truy vấn thực tế của sinh viên đã được thu thập để làm cơ sở xây dựng hệ thống, đảm bảo tính thực tiễn và phù hợp với nhu cầu người dùng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình biểu diễn tri thức trong trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng hệ thống tra cứu thông minh. Các phương pháp biểu diễn tri thức chính bao gồm:

  • Biểu diễn bằng logic: Sử dụng các quy tắc logic để mô tả và suy luận tri thức, giúp hệ thống đưa ra kết luận dựa trên các điều kiện xác định.
  • Mạng ngữ nghĩa (Semantic Network): Biểu diễn tri thức dưới dạng đồ thị với các nút là đối tượng và các cung thể hiện mối quan hệ, giúp mô hình hóa các khái niệm và liên kết giữa chúng.
  • Biểu diễn bằng khung (Frame): Cấu trúc dữ liệu gồm các thuộc tính và giá trị mô tả thực thể, hỗ trợ nhóm các dữ liệu liên quan.
  • Biểu diễn quy tắc suy diễn (Production Rules): Các quy tắc dạng "if-then" để kích hoạt hành động dựa trên điều kiện, phục vụ cho việc xử lý truy vấn.

Đặc biệt, mô hình ECOKB-Adapt được lựa chọn làm nền tảng biểu diễn tri thức cho hệ thống. Mô hình này bao gồm các thành phần như tập khái niệm (C), quan hệ (R), bài tập (BT), lời giải (LG), từ khóa (Kws) và các luật suy diễn, phương pháp giải quyết vấn đề. ECOKB-Adapt hỗ trợ xử lý truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, phân tích câu truy vấn thành các thành phần cấu trúc, từ đó trả về kết quả chính xác và liên quan.

Ngoài ra, các khái niệm về tìm kiếm thông tin (Information Retrieval - IR) và các loại câu truy vấn (từ khóa, ngữ cảnh, Boolean, ngôn ngữ tự nhiên) cũng được áp dụng để thiết kế hệ thống tra cứu hiệu quả. Quá trình xử lý tiền truy vấn như loại bỏ từ dừng (stopword), chuẩn hóa cụm từ cũng được thực hiện để nâng cao độ chính xác.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ giáo trình môn Thiết kế Website tại trường Cao đẳng Bến Tre, các sách tham khảo trong và ngoài nước, cùng các trang web học tập phổ biến như w3schools. Hơn 100 câu truy vấn thực tế của sinh viên được khảo sát để xây dựng cơ sở dữ liệu câu hỏi và câu trả lời.

Phương pháp nghiên cứu bao gồm:

  • Thu thập và phân loại tri thức: Kiến thức được chia thành ba phần chính là HTML, CSS và Javascript, với các lớp khái niệm, đối tượng, bài tập và lời giải được tổ chức trong cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL.
  • Thiết kế mô hình tri thức: Áp dụng mô hình ECOKB-Adapt để biểu diễn tri thức, xây dựng các bảng lưu trữ lớp khái niệm, quan hệ, bài tập, lời giải và từ khóa.
  • Phát triển thuật giải xử lý truy vấn: Thuật toán phân tích câu truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành cấu trúc KSQL, xử lý truy vấn theo mô hình ECOKB-Adapt, trả về kết quả chính xác và các nội dung liên quan.
  • Triển khai ứng dụng: Xây dựng giao diện người dùng cho phép tra cứu theo cây thư mục, từ khóa gợi ý, câu hỏi gợi ý và truy vấn câu hỏi.
  • Đánh giá hệ thống: Thực hiện khảo sát đánh giá từ người dùng về tính năng tra cứu, độ chính xác, độ bao phủ và mức độ hài lòng.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong năm 2022-2023, với cỡ mẫu khảo sát hơn 100 câu truy vấn và đánh giá từ khoảng 30 sinh viên tham gia thử nghiệm.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả tra cứu theo cây thư mục nội dung: Hệ thống cho phép người dùng truy cập nhanh đến các phần kiến thức HTML, CSS, Javascript theo cấu trúc phân cấp. Khoảng 85% người dùng đánh giá hình thức này giúp họ dễ dàng tìm hiểu kiến thức cơ bản và nâng cao.

  2. Tra cứu qua từ khóa gợi ý: Khi người dùng nhập từ khóa, hệ thống tự động gợi ý các cụm từ liên quan, giúp tăng khả năng tìm kiếm chính xác. Kết quả khảo sát cho thấy độ chính xác của tra cứu từ khóa đạt khoảng 78%, cao hơn so với các trang web học tập hiện có chỉ khoảng 60%.

  3. Tra cứu qua câu hỏi gợi ý: Hệ thống cung cấp danh sách câu hỏi phổ biến dựa trên dữ liệu thu thập, giúp người học nhanh chóng chọn câu hỏi phù hợp. Độ bao phủ câu hỏi đạt khoảng 90%, đáp ứng phần lớn nhu cầu tra cứu của sinh viên.

  4. Xử lý truy vấn câu hỏi phức tạp: Thuật toán phân tích câu truy vấn theo mô hình ECOKB-Adapt giúp trả về kết quả chính xác, phân biệt được nội dung thuộc HTML, CSS hay Javascript. Ví dụ, truy vấn “Cấu trúc trang HTML” trả về đúng phần kiến thức cấu trúc HTML với ví dụ minh họa, không bị lẫn với CSS hay Javascript. Tỷ lệ thành công trong xử lý truy vấn phức tạp đạt khoảng 75%.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng mô hình biểu diễn tri thức ECOKB-Adapt kết hợp với các phương pháp xử lý truy vấn ngôn ngữ tự nhiên giúp nâng cao hiệu quả tra cứu kiến thức môn Thiết kế Website. So với các hệ thống học trực tuyến hiện tại như VNPT LMS hay các trang web học tập phổ biến, ứng dụng này cung cấp khả năng truy vấn chi tiết, chính xác hơn, đồng thời hỗ trợ tiếng Việt, phù hợp với sinh viên trường Cao đẳng Bến Tre.

Việc tổ chức kiến thức theo cấu trúc phân cấp và sử dụng các bảng lưu trữ bài tập, lời giải giúp người học không chỉ tiếp cận lý thuyết mà còn thực hành hiệu quả. Các biểu đồ đánh giá độ chính xác và độ bao phủ có thể minh họa rõ ràng sự cải thiện so với các phương pháp tra cứu truyền thống.

Tuy nhiên, hệ thống còn một số hạn chế như chưa hỗ trợ truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên hoàn toàn linh hoạt, cần cải thiện thuật toán xử lý câu truy vấn phức tạp hơn. Ngoài ra, việc cập nhật và mở rộng cơ sở tri thức cũng cần được duy trì để đáp ứng nhu cầu học tập đa dạng.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Phát triển thuật toán xử lý truy vấn ngôn ngữ tự nhiên nâng cao: Tăng cường khả năng nhận diện và phân tích câu hỏi phức tạp, hỗ trợ đa dạng cách diễn đạt của người dùng nhằm nâng cao tỷ lệ trả về kết quả chính xác. Thời gian thực hiện dự kiến 6 tháng, do nhóm phát triển phần mềm thực hiện.

  2. Mở rộng cơ sở tri thức và cập nhật thường xuyên: Bổ sung thêm các bài tập, lời giải và kiến thức mới theo chương trình đào tạo, đồng thời tích hợp thêm các nguồn tài liệu tham khảo để nâng cao tính toàn diện. Thời gian thực hiện liên tục, do bộ phận chuyên môn và giảng viên phụ trách.

  3. Tích hợp hệ thống với nền tảng LMS hiện có: Kết nối ứng dụng tra cứu với hệ thống VNPT LMS để sinh viên có thể truy cập thuận tiện trong quá trình học trực tuyến, tăng tính liên kết và tiện ích. Thời gian thực hiện 3 tháng, phối hợp giữa phòng công nghệ thông tin và nhà cung cấp LMS.

  4. Tổ chức đào tạo và hướng dẫn sử dụng cho sinh viên và giảng viên: Tổ chức các buổi tập huấn, hướng dẫn sử dụng hệ thống để nâng cao nhận thức và kỹ năng khai thác hiệu quả ứng dụng. Thời gian thực hiện 1 tháng trước mỗi kỳ học, do phòng đào tạo và giảng viên chủ nhiệm thực hiện.

  5. Khảo sát và thu thập phản hồi người dùng định kỳ: Thiết lập cơ chế thu thập ý kiến phản hồi từ sinh viên và giảng viên để cải tiến hệ thống liên tục, đảm bảo đáp ứng nhu cầu thực tế. Thực hiện hàng kỳ học, do bộ phận phát triển và quản lý dự án đảm nhiệm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Sinh viên ngành Công nghệ Thông tin và Thiết kế Website: Giúp sinh viên hiểu rõ hơn về cách tổ chức kiến thức, phương pháp tra cứu và truy vấn thông tin hiệu quả, hỗ trợ học tập môn Thiết kế Website.

  2. Giảng viên và cán bộ quản lý giáo dục: Cung cấp cơ sở khoa học và công nghệ để áp dụng xây dựng các hệ thống hỗ trợ học tập thông minh, nâng cao chất lượng giảng dạy và quản lý đào tạo.

  3. Nhà phát triển phần mềm giáo dục: Tham khảo mô hình biểu diễn tri thức, thuật toán xử lý truy vấn và thiết kế hệ thống để phát triển các ứng dụng tương tự trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo.

  4. Các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và tìm kiếm thông tin: Nghiên cứu ứng dụng mô hình ECOKB-Adapt trong biểu diễn tri thức và xử lý truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, từ đó phát triển các giải pháp mới cho hệ thống tìm kiếm thông tin dựa trên ngữ nghĩa.

Câu hỏi thường gặp

  1. Ứng dụng hỗ trợ tra cứu kiến thức môn Thiết kế Website có gì khác biệt so với các trang web học tập hiện có?
    Ứng dụng được xây dựng dựa trên mô hình biểu diễn tri thức ECOKB-Adapt, hỗ trợ tra cứu theo ngữ nghĩa, phân biệt rõ ràng các phần kiến thức HTML, CSS, Javascript và trả về kết quả chính xác theo câu truy vấn người dùng, đồng thời hỗ trợ tiếng Việt, phù hợp với sinh viên trường Cao đẳng Bến Tre.

  2. Làm thế nào để người dùng có thể tra cứu kiến thức trong ứng dụng?
    Người dùng có thể tra cứu qua cây thư mục nội dung, từ khóa gợi ý, câu hỏi gợi ý hoặc nhập câu truy vấn theo ngôn ngữ qui ước. Hệ thống sẽ xử lý và trả về kết quả phù hợp, kèm theo các nội dung liên quan để người học tham khảo.

  3. Phương pháp biểu diễn tri thức nào được áp dụng trong hệ thống?
    Mô hình ECOKB-Adapt được sử dụng để biểu diễn tri thức, bao gồm các tập khái niệm, quan hệ, bài tập, lời giải và từ khóa, giúp hệ thống xử lý truy vấn ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả và trả về kết quả chính xác.

  4. Hệ thống có hỗ trợ cập nhật kiến thức mới không?
    Có, hệ thống được thiết kế trên cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL, cho phép cập nhật, bổ sung kiến thức, bài tập và câu hỏi mới dễ dàng, đảm bảo tính cập nhật và phù hợp với chương trình đào tạo.

  5. Ứng dụng có thể tích hợp với các hệ thống học trực tuyến hiện có không?
    Ứng dụng có thể được tích hợp với các nền tảng LMS như VNPT LMS để tạo thành hệ sinh thái học tập trực tuyến đồng bộ, giúp sinh viên truy cập thuận tiện và giảng viên quản lý hiệu quả hơn.

Kết luận

  • Đã xây dựng thành công ứng dụng hỗ trợ tra cứu kiến thức môn Thiết kế Website cho sinh viên trường Cao đẳng Bến Tre, đáp ứng nhu cầu học tập chi tiết và chính xác.
  • Áp dụng mô hình biểu diễn tri thức ECOKB-Adapt kết hợp thuật toán xử lý truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, nâng cao hiệu quả tra cứu so với các phương pháp truyền thống.
  • Hệ thống hỗ trợ đa dạng hình thức tra cứu: cây thư mục, từ khóa gợi ý, câu hỏi gợi ý và truy vấn câu hỏi phức tạp.
  • Kết quả khảo sát cho thấy độ chính xác tra cứu đạt khoảng 78%, độ bao phủ câu hỏi đạt 90%, mức độ hài lòng người dùng cao.
  • Đề xuất các giải pháp phát triển tiếp theo bao gồm nâng cao thuật toán truy vấn, mở rộng cơ sở tri thức, tích hợp với LMS và tổ chức đào tạo sử dụng.

Next steps: Triển khai mở rộng ứng dụng, hoàn thiện thuật toán xử lý truy vấn, tích hợp hệ thống với nền tảng học trực tuyến và thu thập phản hồi người dùng để cải tiến liên tục.

Call to action: Các đơn vị đào tạo, giảng viên và nhà phát triển phần mềm giáo dục nên nghiên cứu và áp dụng mô hình này để nâng cao chất lượng đào tạo và hỗ trợ học tập hiệu quả hơn.