Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Kỳ thi TOEIC (Test of English for International Communication) do Viện Khảo thí Giáo dục Hoa Kỳ (ETS) thiết kế là chuẩn đánh giá năng lực sử dụng tiếng Anh trong môi trường giao tiếp và làm việc quốc tế. Điểm số TOEIC được áp dụng phổ biến tại các cơ sở đào tạo đại học để xét chuẩn đầu ra, cấp học bổng, tiếp nhận chương trình trao đổi và là tiêu chí tuyển dụng, đánh giá nhân sự của nhiều doanh nghiệp.

Qua quá trình khảo sát các nền tảng luyện thi trực tuyến hiện hành như Study4 và Zenlish, nhóm tác giả chỉ ra một số ưu điểm và điểm hạn chế còn tồn đọng:

Nền tảng Ưu điểm ghi nhận Nhược điểm / Điểm cần cải thiện
Study4 Cung cấp đề thi thử miễn phí; nguồn tài liệu phong phú; đa dạng chế độ luyện tập; có đáp án giải thích tiếng Việt; hỗ trợ ôn tập qua flashcard và highlight từ mới; có diễn đàn thảo luận. Thiếu tính năng tương tác nhắc nhở người dùng; không lưu trạng thái làm bài khi gặp sự cố mất kết nối mạng.
Zenlish Cung cấp đề thi thử miễn phí; có nhiều tài liệu tự học; thông tin giảng viên và khóa học rõ ràng; đa dạng chế độ luyện tập; giải thích đáp án bằng tiếng Việt. Giao diện chưa thực sự thân thiện; hệ thống không lưu kết quả bài thi thử của người dùng để thống kê.

Từ thực tiễn trên, đồ án xác định mục tiêu và hệ thống nhiệm vụ nghiên cứu gồm:

  • Mục tiêu nghiên cứu: Xây dựng hệ thống website hỗ trợ ôn tập và thi thử TOEIC trực tuyến mô phỏng sát cấu trúc bài thi chuẩn, có khả năng phản hồi chi tiết kết quả, hỗ trợ người học cải thiện điểm số và tối ưu hóa trải nghiệm tương tác thông qua công nghệ trí tuệ nhân tạo.
  • Nhiệm vụ lý thuyết (đánh số theo văn bản):
    1. Tìm hiểu mô hình Client – Server.
    2. Tìm hiểu các công nghệ: Angular, Spring Boot, Bootstrap, JPA, Hibernate, MySQL, Firebase Storage, Redis, Heroku, Microsoft Azure, và các dịch vụ của Google như Vertex AI, PaLM 2 AI, Speech-to-Text AI cùng với OpenAI.
    3. Tìm hiểu việc tích hợp các cổng thanh toán (PayPal, VNPay, Stripe) và các công cụ, API mở rộng (Kommunicate, Rev-AI, TinyMCE Editor).
  • Nhiệm vụ thực hành (đánh số theo văn bản):
    1. Sử dụng Angular, Bootstrap và Ng-Zorro để thiết kế và phát triển giao diện người dùng responsive.
    2. Sử dụng Spring Boot để xây dựng RESTful API và cấu hình logic nghiệp vụ backend; tích hợp Spring Security và Spring OAuth2 để xác thực và phân quyền.
    3. Sử dụng Redis làm bộ đệm (cache) nhằm nâng cao hiệu suất truy xuất dữ liệu và bảo toàn trạng thái đáp án khi xảy ra sự cố kết nối.
    4. Sử dụng MySQL để lưu trữ cơ sở dữ liệu quan hệ, JPA (Hibernate) làm tầng ánh xạ đối tượng - quan hệ (ORM).
    5. Sử dụng Firebase Storage lưu trữ tệp hình ảnh, âm thanh của đề thi.
    6. Sử dụng Rev-AI và Google Speech-to-Text để trích xuất văn bản từ tệp âm thanh (mp3 transcript).
    7. Tích hợp chatbot AI thông qua OpenAI và Google Vertex AI (hỗ trợ mô hình PaLM 2, Gemini, ChatGPT, LLaMA) và hệ thống chăm sóc khách hàng Kommunicate.
    8. Tích hợp các giải pháp thanh toán điện tử (PayPal, VNPay, Stripe) cho gói tài khoản thành viên.
    9. Tích hợp trình soạn thảo WYSIWYG TinyMCE cho bảng quản trị nội dung (Admin).
    10. Đóng gói, triển khai ứng dụng trên các nền tảng đám mây Heroku, Vercel và Microsoft Azure.
  • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
    • Đối tượng nghiên cứu: Người dùng website (phân tích độ tuổi, hành vi tương tác, trải nghiệm người dùng UX, nhu cầu ôn luyện) và các công nghệ phát triển phần mềm (Angular, Spring Boot, MySQL, Redis, Spring Security, dịch vụ đám mây).
    • Phạm vi nghiên cứu: Xây dựng hệ thống website "Toeicute" hỗ trợ ôn tập và thi TOEIC cấu trúc 7 phần chuẩn ETS; tích hợp mô hình Chatbot AI hỗ trợ học tập; kiến trúc hệ thống được thiết kế mở để có thể tái sử dụng cho các phương pháp thi trắc nghiệm khác.
    • Thời gian thực hiện: Từ ngày 04/03/2024 đến ngày 12/07/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án vận dụng khung kiến thức chuyên ngành kỹ thuật phần mềm, cấu trúc chuẩn của bài thi TOEIC quốc tế và các giải pháp kỹ thuật cụ thể:

  • Chuẩn cấu trúc bài thi TOEIC: Bài thi gồm 2 phần kỹ năng chính (200 câu hỏi, thời gian làm bài 120 phút, thang điểm tối đa 990 điểm):
    • Listening (100 câu): Part 1 (Mô tả tranh - 6 câu), Part 2 (Hỏi đáp - 25 câu), Part 3 (Hội thoại ngắn - 39 câu), Part 4 (Đoạn thông tin ngắn - 30 câu).
    • Reading (100 câu): Part 5 (Hoàn thành câu - 30 câu), Part 6 (Hoàn thành đoạn văn - 16 câu), Part 7 (Đọc hiểu đoạn đơn - 29 câu; Đọc hiểu đoạn kép và đoạn ba - 25 câu).
  • Phương pháp phân tích và mô hình hóa: Sử dụng ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất UML (Unified Modeling Language) để xây dựng sơ đồ Use Case, Class Diagram và Sequence Diagram cho toàn bộ các luồng nghiệp vụ.
  • Phương pháp so sánh và lựa chọn công nghệ: Tác giả tiến hành lập bảng so sánh đối chiếu giữa các nền tảng kỹ thuật trước khi triển khai:
Tiêu chí Angular ReactJS VueJS
Năm ra mắt / Đơn vị 2010 (Google) 2013 (Facebook) 2014 (Alibaba)
Ngôn ngữ TypeScript JavaScript, TypeScript JavaScript, TypeScript
Cộng đồng & Tài nguyên Lớn, hỗ trợ bởi Google Lớn, nhiều tài liệu và bản vá Đang phát triển, dễ tiếp cận
Mức độ phức tạp Yêu cầu kiến thức sâu về TypeScript Phù hợp người có kinh nghiệm JavaScript Dễ học, phù hợp người mới bắt đầu
Mô hình kiến trúc MVC (Model-View-Controller) Virtual DOM Virtual DOM
Phạm vi sử dụng Dự án quy mô lớn, doanh nghiệp Trang web hiện đại, ứng dụng native Dự án nhỏ, startup với SPA
Tiêu chí Redis MySQL
Hiệu suất Rất cao (xử lý trực tiếp trên RAM) Trung bình (đọc/ghi từ ổ đĩa)
Tính bền vững dữ liệu Không bền vững bằng ổ đĩa (cần cấu hình sao lưu) Bền vững (lưu trữ trực tiếp trên đĩa cứng)
Mô hình lưu trữ Key-Value in-memory Quan hệ (RDBMS) với bảng, khóa chính/ngoại
Ứng dụng trong đồ án Cache đáp án khi thi, chống mất dữ liệu Lưu trữ dữ liệu người dùng, đề thi, lịch sử
Tiêu chí Gemini (Bard) ChatGPT LLaMA PaLM 2
Nhà phát triển Google OpenAI Meta Google
Kiến trúc mô hình Transformer cải tiến GPT-3.5, GPT-4 Transformer cải tiến Transformer cải tiến
Ứng dụng trong hệ thống Tích hợp cho tài khoản thành viên VIP (hỗ trợ ghi nhớ ngữ cảnh câu hỏi trước) Tích hợp cho tài khoản thành viên VIP (hỗ trợ ghi nhớ ngữ cảnh câu hỏi trước) Tích hợp cho tài khoản miễn phí (trả lời độc lập từng câu hỏi) Tích hợp cho tài khoản miễn phí (trả lời độc lập từng câu hỏi)

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý thuyết

Chương này tổng hợp các kiến thức nền tảng và khảo sát công nghệ phục vụ đồ án:

  • Phân tích chi tiết cấu trúc đề thi TOEIC quốc tế theo chuẩn 7 Part; nêu rõ đặc điểm thời gian (120 phút), tổng điểm (990 điểm) và tính chất đánh giá phản ánh các tình huống thực tế trong công việc.
  • Khảo sát và phân tích ưu - nhược điểm của hai hệ thống luyện thi trực tuyến tại Việt Nam là Study4 và Zenlish.
  • Trình bày nguyên lý thiết kế ứng dụng dựa trên mô hình Client - Server kết hợp kiến trúc N-Tier Layer.
  • Trình bày đặc tính kỹ thuật của các công cụ, thư viện và framework: Angular, Bootstrap, jQuery, Spring Boot, Spring Data JPA, Hibernate, MySQL, Redis, Firebase Storage, Spring Security, Spring OAuth2; các API bên thứ ba gồm Kommunicate, TinyMCE, Rev-AI, các cổng thanh toán điện tử (PayPal, Visa, VNPay) và nền tảng điện toán đám mây Heroku, Microsoft Azure.

Chương 2: Phân tích và thiết kế hệ thống

Chương 2 mô tả chi tiết các yêu cầu phần mềm và hệ thống sơ đồ thiết kế:

  • Yêu cầu chức năng người dùng: Đăng ký/đăng nhập (qua Email, tài khoản Google, Facebook), quên mật khẩu, bình luận tại đề thi, làm bài thi thử/luyện tập theo từng phần, xem bảng điểm và chi tiết đáp án giải thích, xem lịch sử thi, quản lý trang cá nhân, nâng cấp tài khoản thành viên vĩnh viễn qua PayPal/VNPay/Visa, tương tác với Chatbot AI hỗ trợ học tập (phân cấp mô hình miễn phí/trả phí) và Chatbox hỗ trợ dịch vụ.
  • Yêu cầu chức năng quản trị viên (Admin): Quản lý người dùng (khóa/mở khóa tài khoản), quản lý bộ đề và chi tiết câu hỏi (thêm/sửa/xóa, import qua file Excel), quản lý thang điểm chuyển đổi, công cụ crawl dữ liệu đề từ Study4, trích xuất transcript từ file mp3 qua Rev-AI và Google Speech-to-Text, quản lý bài viết Blog, cấu hình các tài khoản dịch vụ API (Firebase, Rev-AI, Kommunicate, Email templates).
  • Yêu cầu phi chức năng: Lưu đáp án tức thời vào Redis phòng sự cố mất mạng; không cho phép đăng nhập đồng thời 1 tài khoản trên 2 thiết bị khi đang làm bài; hiển thị cảnh báo khi di chuyển con trỏ chuột ra ngoài màn hình thi; thiết kế responsive tương thích nhiều thiết bị.
  • Mô hình hóa hệ thống: Xây dựng sơ đồ Use Case tổng quát cho 3 tác nhân (Guest, User, Admin); xây dựng Class Diagram tổng thể; mô tả chi tiết luồng sự kiện (luồng cơ bản, luồng ngoại lệ, luồng thay thế) và Sequence Diagram cho các ca sử dụng tiêu biểu: Đăng ký, Đăng nhập, Làm bài thi (Test), Chatbox AI, Thu thập dữ liệu (Crawl Data), Trích xuất phụ đề (Get Transcript), Xem lịch sử thi, Bình luận.

Chương 3: Thiết kế giao diện

Chương 3 trình bày các mẫu giao diện người dùng và quản trị viên, đi kèm các bảng phân tích thành phần giao diện:

  • Thiết kế biểu trưng nhận diện thương hiệu (Logo Toeicute).
  • Giao diện phía người dùng (User Interface): Trang chủ, màn hình đăng ký/đăng nhập/quên mật khẩu và nhận mã OTP/Email xác nhận, danh sách đề thi, màn hình tùy chọn chế độ thi và khu vực bình luận, giao diện làm bài thi trắc nghiệm kèm bộ đếm thời gian và bảng điều hướng câu hỏi, trang chi tiết kết quả (thống kê số câu đúng/sai, điểm số quy đổi), trang tra cứu chi tiết lời giải thích đáp án, cửa sổ Chatbox AI học tập và Chatbox dịch thuật, bảng giá các gói thành viên.
  • Giao diện phía quản trị (Admin Interface): Bảng quản lý người dùng, quản lý Topic/bộ đề, quản lý bảng tính điểm TOEIC, giao diện trích xuất Transcript từ âm thanh, giao diện import dữ liệu đề thi từ Study4, bảng theo dõi lịch sử tải tệp lên Firebase, quản lý trình chiếu hình ảnh (Slider), giao diện nhập đề thi hàng loạt bằng file Excel mẫu và chỉnh sửa chi tiết từng câu hỏi, quản lý gói thành viên.

Chương 4: Cài đặt ứng dụng và kiểm thử

Chương 4 mô tả quy trình hiện thực hóa và đánh giá chất lượng hệ thống:

  • Cài đặt và cấu hình: Thiết lập kết nối cơ sở dữ liệu MySQL, cấu hình Redis chạy trên môi trường Docker container, tích hợp SDK Firebase Storage, cấu hình hệ thống gửi mail tự động qua template, cấu hình API key cho Rev-AI và Kommunicate; quy định cấu trúc định dạng chuẩn cho file Excel dùng để nhập đề.
  • Kiểm thử phần mềm: Xác định mục đích, phạm vi và môi trường kiểm thử; phân loại lỗi theo mức độ nghiêm trọng; xây dựng danh sách Test Case cho các module chức năng chính.
  • Kiểm thử hiệu năng (Performance Testing): Sử dụng công cụ Apache JMeter để kiểm thử tải hệ thống; đo lường và biểu diễn các chỉ số hiệu năng thông qua các đồ thị phân tích: thời gian phản hồi phân vị (Response Time Percentiles), tổng quan thời gian phản hồi (Response Time Overview), tương quan thời gian theo số lượng luồng người dùng (Time vs Threads), và phân bố thời gian phản hồi (Response Time Distribution).
  • Đánh giá tổng kết: Trình bày danh mục các kết quả đạt được, phân tích ưu điểm - nhược điểm của phần mềm và đề xuất hướng phát triển tiếp theo.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc hệ thống

Hệ thống được xây dựng theo mô hình Client - Server phân tầng đa lớp (N-Tier Layer Architecture):

  • Tầng giao diện (Presentation Layer): Xây dựng bằng Angular kết hợp framework CSS Bootstrap và thư viện Ng-Zorro; quản lý điều hướng không tải lại trang qua Angular Router; giao tiếp với máy chủ thông qua HttpClient; xử lý DOM và hiệu ứng bổ trợ với jQuery.
  • Tầng xử lý nghiệp vụ (Application/Business Layer): Xây dựng trên nền tảng Spring Boot (Java), cung cấp các RESTful API tiếp nhận và xử lý yêu cầu; quản lý phiên làm việc, mã hóa mật khẩu (Bcrypt), kiểm soát quyền hạn và ngăn chặn tấn công CSRF thông qua Spring Security và Spring OAuth2.
  • Tầng truy xuất dữ liệu (Data Access Layer): Sử dụng Spring Data JPA kết hợp Hibernate ORM, ánh xạ các thực thể Java sang bảng cơ sở dữ liệu quan hệ và quản lý giao dịch dữ liệu tự động.
  • Tầng lưu trữ dữ liệu (Database & Storage Layer):
    • Cơ sở dữ liệu chính: MySQL lưu trữ thông tin tài khoản, nội dung câu hỏi, đề thi, lịch sử làm bài và giao dịch.
    • Bộ đệm In-Memory: Redis (triển khai trên Docker) đóng vai trò cache đáp án tức thời của thí sinh trong suốt quá trình làm bài, hạn chế truy vấn đĩa cứng và khôi phục bài thi khi mất mạng.
    • Lưu trữ đám mây: Firebase Storage lưu trữ tệp hình ảnh (Part 1, Part 7) và tệp âm thanh nghe (Part 1, 2, 3, 4).
  • Tầng tích hợp dịch vụ bên thứ ba (Third-party Services):
    • AI Chatbot: Kết nối OpenAI API (ChatGPT) và Google Cloud / Vertex AI (PaLM 2, Gemini) cho trợ lý học tập; thư viện LLaMA hỗ trợ trả lời cơ bản; nền tảng Kommunicate hỗ trợ tương tác chăm sóc khách hàng.
    • Speech-to-Text: Tích hợp API của Rev-AI và Google Speech-to-Text nhằm tự động chuyển đổi âm thanh bài nghe thành văn bản phụ đề.
    • Trình soạn thảo & Thanh toán: TinyMCE cho phép biên tập nội dung bài viết blog; các cổng thanh toán trực tuyến PayPal Checkout, thẻ quốc tế Visa và cổng nội địa VNPay xử lý giao dịch mua gói thành viên.

Kiểm thử hệ thống

  • Kiểm thử chức năng: Thực hiện kiểm thử thủ công và tự động theo bảng danh sách Test Case chi tiết cho từng ca sử dụng (đăng ký, đăng nhập, bảo mật Captcha, nộp bài, tính điểm, crawl dữ liệu).
  • Kiểm thử hiệu năng: Tiến hành kiểm thử tải với Apache JMeter, ghi nhận và đánh giá các biểu đồ thống kê về độ trễ, thời gian phản hồi phân vị (Response Time Percentiles) và khả năng chịu tải của các API backend khi số lượng luồng (threads) tăng cao.

Kết quả và đóng góp

Kết quả đạt được

  • Xây dựng hoàn chỉnh website "Toeicute" đáp ứng đầy đủ quy trình thi thử và ôn tập TOEIC theo đúng cấu trúc 7 phần chuẩn ETS (100 câu nghe và 100 câu đọc).
  • Ứng dụng cơ chế lưu trữ đệm bằng Redis giúp bảo toàn dữ liệu đáp án của thí sinh khi gặp sự cố ngắt kết nối mạng bất ngờ và khôi phục trạng thái làm bài ngay sau khi kết nối lại.
  • Triển khai cơ chế kiểm soát gian lận khi thi trực tuyến bằng việc theo dõi và hiển thị cảnh báo mỗi khi người dùng di chuyển con trỏ chuột ra khỏi màn hình làm bài thi.
  • Hiện thực hóa tính năng trích xuất tự động transcript từ file nghe mp3 thông qua API của Rev-AI và Google Speech-to-Text, hỗ trợ quản trị viên nhập dữ liệu đề nhanh chóng.
  • Xây dựng mô hình phân cấp tính năng Chatbot AI: người dùng miễn phí được hỗ trợ bởi các mô hình PaLM 2 và LLaMA (trả lời câu hỏi đơn lẻ), trong khi người dùng sở hữu gói thành viên được hỗ trợ bởi ChatGPT và Gemini (hỗ trợ liên kết ngữ cảnh các câu hỏi trước).
  • Tích hợp thành công các cổng thanh toán trực tuyến (PayPal, VNPay, Visa) cho phép kích hoạt gói thành viên vĩnh viễn tự động.

Đóng góp của đề tài

  • Cung cấp một giải pháp phần mềm hoàn chỉnh kết hợp giữa nền tảng ôn thi trực tuyến với các công nghệ AI tạo sinh (Generative AI) và dịch vụ nhận dạng giọng nói, giúp cá nhân hóa quá trình tự học tiếng Anh.
  • Thiết kế kiến trúc hệ thống dạng module hóa cao (N-Tier Layer với Spring Boot và Angular), cho phép dễ dàng bảo trì, mở rộng và tái sử dụng cho các hình thức tổ chức thi trắc nghiệm trực tuyến khác ngoài kỳ thi TOEIC.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Hệ thống tập trung chủ yếu vào định dạng bài thi TOEIC 2 kỹ năng Nghe - Đọc, chưa mở rộng sang bài thi TOEIC 4 kỹ năng (bao gồm Nói và Viết).
  • Một số tính năng nâng cao phụ thuộc nhiều vào tính ổn định và chính sách chi phí của các API bên thứ ba (Rev-AI, Google Cloud, OpenAI, Kommunicate).
  • Vấn đề tối ưu hóa chi phí duy trì tài nguyên vận hành trong môi trường thực tế (cloud hosting) vẫn cần được đánh giá và hoàn thiện thêm.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Tiếp tục hoàn thiện các chức năng nâng cao còn dang dở dựa trên các ý kiến đóng góp của Hội đồng đánh giá và giảng viên hướng dẫn.
  • Tối ưu hóa chi phí vận hành hạ tầng đám mây và nâng cao năng lực chịu tải của hệ thống máy chủ khi phục vụ số lượng lớn người dùng cùng lúc.
  • Mở rộng hệ thống để hỗ trợ thêm nhiều dạng bài thi chứng chỉ tiếng Anh khác (như IELTS, tiếng Anh THPT) nhằm phát hành và ứng dụng chính thức vào đời sống thực tế.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên ngành Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Phần mềm: Là tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình xây dựng ứng dụng web fullstack hiện đại kết hợp giữa Angular (Frontend) và Spring Boot (Backend), ứng dụng cơ chế bảo mật Spring Security / OAuth2 và ORM Hibernate/JPA.
  • Người nghiên cứu và phát triển hệ thống thi trực tuyến (E-Learning / Online Assessment): Cung cấp giải pháp kỹ thuật cụ thể về việc sử dụng Redis làm in-memory cache để lưu trạng thái làm bài chống mất kết nối, cơ chế cảnh báo thoát màn hình thi, và quy trình nhập dữ liệu đề tự động bằng file Excel hoặc crawl dữ liệu.
  • Kỹ sư phần mềm quan tâm đến tích hợp API đa nền tảng: Tài liệu trình bày rõ cách kết nối và vận hành thực tế các dịch vụ ngoài như AI Chatbot (Gemini, ChatGPT, PaLM 2), Speech-to-Text (Rev-AI, Google Speech-to-Text), cổng thanh toán (VNPay, PayPal) và dịch vụ lưu trữ đám mây (Firebase Storage).

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống giải quyết sự cố mất kết nối mạng của thí sinh trong lúc làm bài thi TOEIC như thế nào?
Hệ thống sử dụng Redis làm bộ nhớ đệm in-memory để lưu trữ tạm thời toàn bộ các lựa chọn đáp án của người dùng theo thời gian thực. Khi thiết bị của người dùng gặp sự cố ngắt kết nối mạng hoặc trình duyệt bị tắt đột ngột, trạng thái đáp án đã chọn vẫn được lưu giữ nguyên vẹn trên Redis và tự động khôi phục lại khi người dùng kết nối lại hệ thống.

2. Chatbot AI hỗ trợ học tập trong website được phân cấp chức năng giữa các nhóm người dùng ra sao?
Hệ thống phân cấp chatbot dựa trên gói tài khoản: người dùng tài khoản miễn phí được hỗ trợ bởi mô hình LLaMA và PaLM 2 (chỉ trả lời các câu hỏi độc lập, không ghi nhớ ngữ cảnh trước); người dùng đã mua gói thành viên được nâng cấp sử dụng mô hình ChatGPT và Gemini (có khả năng duy trì ngữ cảnh hội thoại, liên kết câu hỏi đang hỏi với các nội dung đã trao đổi trước đó).

3. Quản trị viên có thể nhập dữ liệu đề thi TOEIC vào hệ thống bằng những phương thức nào?
Quản trị viên có thể nhập đề thi qua ba phương thức: (1) Nhập thủ công từng câu hỏi và chỉnh sửa chi tiết trên giao diện admin; (2) Nhập hàng loạt toàn bộ cấu trúc bài thi thông qua tệp tin định dạng Excel mẫu; (3) Sử dụng công cụ thu thập dữ liệu tự động (crawl data) từ website Study4 được tích hợp sẵn trong hệ thống quản trị.

4. Quy trình tự động trích xuất phụ đề (transcript) từ bài nghe được thực hiện thông qua những công nghệ nào?
Hệ thống sử dụng tệp âm thanh (.mp3) của các bài nghe Part 1, 2, 3, 4 tải từ Firebase Storage, sau đó gọi đến API của dịch vụ Rev-AI hoặc Google Speech-to-Text (Google Cloud) để tự động nhận dạng giọng nói và chuyển đổi thành văn bản phụ đề (transcript) lưu vào hệ thống nhằm phục vụ việc hiển thị lời giải chi tiết cho người học.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Xây dựng website hỗ trợ ôn tập và thi TOEIC" của sinh viên Phạm Văn Hào và Lê Thị Thanh Tuyết (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã hoàn thành việc xây dựng nền tảng luyện thi trực tuyến "Toeicute" bám sát cấu trúc 7 phần chuẩn quốc tế của ETS. Đề tài ứng dụng thành công kiến trúc đa tầng hiện đại kết hợp giữa Angular, Spring Boot, MySQL và Redis, đồng thời tích hợp đa dạng các dịch vụ API tiên tiến như Chatbot AI, Speech-to-Text và thanh toán điện tử trực tuyến. Toàn bộ hệ thống đã được kiểm thử chức năng và đo lường hiệu năng bằng Apache JMeter, tạo nền tảng vững chắc cho việc tiếp tục tối ưu hóa chi phí vận hành và mở rộng sang các dạng bài thi ngôn ngữ khác trong tương lai.