Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế hội nhập quốc tế, tiếng Anh đóng vai trò là công cụ giao tiếp và phương tiện mở rộng cơ hội học vấn cũng như sự nghiệp cho người Việt Nam. Tuy nhiên, việc tiếp thu ngôn ngữ đòi hỏi sự cân bằng về mặt thời gian, tránh gây quá tải cho người học khi phải song hành với nhiều kỹ năng và công việc khác trong thời đại mới. Tác giả chỉ ra rằng việc xây dựng và duy trì thói quen học từ vựng một cách bền vững có ý nghĩa thực tiễn quan trọng hơn việc dành quá nhiều thời gian một cách thiếu khoa học.

Khảo sát thực tiễn cho thấy nhiều ứng dụng học tiếng Anh hiện nay đang có xu hướng phức tạp hóa về mặt nội dung, giao diện và quy trình vận hành. Việc tích hợp quá nhiều chức năng cùng lượng thông tin dàn trải nhưng thiếu cơ chế tối ưu hóa cho lộ trình học tập cá nhân dẫn đến tình trạng làm mất thời gian, gây nhầm lẫn và giảm sút hiệu quả ghi nhớ của người dùng. Từ bối cảnh đó, đề tài đặt ra bài toán xây dựng ứng dụng web học từ vựng mang tên VocaHype, hướng tới mục tiêu đơn giản hóa giao diện và tập trung vào yếu tố cốt lõi là học từ vựng theo mức độ phổ biến trong đời sống hàng ngày kết hợp kỹ thuật lặp lại ngắt quãng.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

  1. Tìm hiểu cơ sở lý thuyết và các công nghệ phát triển ứng dụng bao gồm: ReactJS, Java Spring Boot, PostgreSQL, Firebase, Heroku, Netlify.
  2. Khảo sát các ứng dụng học từ vựng tương tự trên thị trường (WordUp, Anki) để xác định ưu điểm, nhược điểm và yêu cầu bài toán.
  3. Áp dụng phương pháp ghi nhớ lặp lại ngắt quãng (Spaced Repetition) làm thuật toán cốt lõi để xây dựng tính năng học và ôn tập từ vựng hiệu quả.
  4. Áp dụng quy trình phát triển phần mềm linh hoạt SCRUM, tuân thủ các nguyên tắc thiết kế hướng đối tượng SOLID, lập trình hàm (Functional Programming) cho Frontend và chuẩn đặc tả JSON:API cho RESTful Web Services.
  5. Thiết kế kiến trúc, cơ sở dữ liệu và giao diện người dùng theo ba phân quyền (Guest, User, Admin).
  6. Triển khai và kiểm thử toàn diện các giao diện, chức năng của hệ thống website trên môi trường đám mây (Netlify và Heroku).

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình phân tích, thiết kế, hiện thực hóa và kiểm thử hệ thống website học từ vựng tiếng Anh trực tuyến dựa trên kỹ thuật Spaced Repetition và các dịch vụ bổ trợ API.
  • Phạm vi không gian: Đồ án tốt nghiệp thực hiện tại Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi thời gian: Toàn bộ quá trình thực hiện kéo dài trong 15 tuần, từ ngày 05/09/2023 đến ngày 13/07/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng lý thuyết và công nghệ hoàn chỉnh cho một hệ thống ứng dụng web đa tầng hiện đại:

  • Khung lý thuyết và nguyên lý kỹ thuật:

    • Phương pháp Spaced Repetition (Lặp lại ngắt quãng): Nguyên lý sắp xếp chu kỳ ôn tập ngắt quãng dựa trên mức độ ghi nhớ của người học nhằm củng cố thông tin vào trí nhớ dài hạn.
    • Quy trình phát triển SCRUM: Quản lý tiến độ và phân chia công việc linh hoạt theo từng chu kỳ.
    • Nguyên tắc thiết kế SOLID: Đảm bảo tính mở rộng, tính module hóa và dễ bảo trì cho mã nguồn Back-end.
    • Functional Programming: Áp dụng trong việc xây dựng các UI component và luồng xử lý dữ liệu ở tầng Front-end.
    • Chuẩn JSON:API & REST API: Chuẩn hóa cấu trúc truyền nhận dữ liệu giữa máy khách và máy chủ.

  • Ngăn xếp công nghệ (Technical Stack):

    • Giao diện người dùng (Front-end): ReactJS kết hợp cùng thư viện UI Shadcn, Tailwind CSS và hook quản lý trạng thái/cache dữ liệu useSWR.
    • Dịch vụ xử lý trung gian (Back-end): Java Spring Boot kết hợp Spring Data JPA, Hibernate ORM và công cụ quản lý phiên bản cơ sở dữ liệu Liquibase.
    • Cơ sở dữ liệu (Database): PostgreSQL với tính toàn vẹn dữ liệu và hỗ trợ giao dịch ACID.
    • Hạ tầng và dịch vụ đám mây: Firebase (hỗ trợ xác thực người dùng, lưu trữ tệp, cơ sở dữ liệu thời gian thực), Netlify (triển khai Front-end và quản lý DNS/HTTPS tự động), Heroku (triển khai máy chủ ứng dụng Back-end).
    • Tích hợp dịch vụ mở rộng (External APIs): WordsAPI (cung cấp dữ liệu định nghĩa, từ đồng nghĩa, từ trái nghĩa, phát âm, ví dụ) và OpenAI API (tích hợp mô hình GPT-4 nhằm tự động hóa xử lý ngôn ngữ, tạo ngữ cảnh học tập).

  • Phương pháp nghiên cứu thực tế:

    • Phương pháp lý thuyết thực tiễn: Thu thập tài liệu chuyên sâu về công nghệ, khảo sát hiện trạng tính năng và giao diện của các ứng dụng học từ vựng WordUp và Anki.
    • Phương pháp tham khảo chuyên gia: Tiếp nhận hướng dẫn, đánh giá định kỳ từ giảng viên hướng dẫn (TS. Lê Vĩnh Thịnh) và các chuyên gia chuyên ngành.
    • Phương pháp phát triển mô hình phần mềm: Thực hiện quy trình kỹ nghệ phần mềm tuần tự từ khảo sát hiện trạng, phân tích yêu cầu, mô hình hóa usecase/activity/sequence, thiết kế CSDL, lập trình và kiểm thử.

Bảng tổng hợp phân tích các hệ thống tương tự trong nghiên cứu:

Ứng dụng khảo sát Ưu điểm ghi nhận Nhược điểm ghi nhận
WordUp Tích hợp trợ lý AI Lexi; nội dung từ vựng phong phú qua hình ảnh, video, trích đoạn phim truyền hình; hỗ trợ chủ đề và thành ngữ; đa nền tảng (Android, iOS, Windows). Thiếu phiên bản Web; vai trò của trợ lý AI Lexi còn hạn chế (chủ yếu đóng vai trò nhập vai trò chuyện đơn giản).
Anki Thuật toán Spaced Repetition tối ưu lịch trình ôn tập tự động; hỗ trợ nhiều loại thẻ linh hoạt; cộng đồng chia sẻ tài nguyên lớn; hỗ trợ đa nền tảng. Không chuyên biệt cho học tiếng Anh; thiếu tính năng cá nhân hóa tự động; người dùng phải tự nhập và tạo thẻ thủ công.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống VocaHype được kiến trúc hóa theo mô hình ứng dụng web Client - Server phân tách hoàn toàn, giao tiếp qua RESTful APIs định dạng JSON.

Kiến trúc cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu PostgreSQL của hệ thống bao gồm 7 bảng thực thể chính với các mối quan hệ logic:

  1. users: Lưu trữ thông tin tài khoản, thông tin cá nhân, vai trò và trạng thái xác thực.
  2. topics: Lưu trữ danh mục các chủ đề từ vựng trong hệ thống.
  3. words: Lưu trữ thông tin từ vựng tiếng Anh gốc.
  4. meanings: Lưu trữ các ngữ nghĩa, loại từ, định nghĩa và ví dụ đi kèm với từng từ vựng.
  5. word_topic: Bảng liên kết trung gian thể hiện mối quan hệ nhiều-nhiều giữa từ vựng và chủ đề.
  6. user_word_comprehension: Theo dõi mức độ hiểu biết, trạng thái ghi nhớ, cấp độ (level) và thời gian ôn tập tiếp theo của người dùng đối với từng từ vựng theo thuật toán Spaced Repetition.
  7. user_learning_goal_tracking: Theo dõi tiến trình học tập, lịch sử học tập hàng ngày và thời gian học tập mục tiêu của người dùng.

Phân tích yêu cầu chức năng và mô hình hóa

Hệ thống phân định rõ ràng các tác nhân (Actors) và luồng nghiệp vụ tương ứng:

  • Tác nhân Khách (Guest): Thực hiện các tác vụ đăng ký tài khoản mới, đăng nhập hệ thống (bằng tài khoản thông thường hoặc tích hợp bên thứ ba Google/Facebook), xác nhận email và đặt lại mật khẩu khi bị quên.
  • Tác nhân Người dùng (User):
    • Kiểm tra đầu vào (Knowledge Check): Hệ thống cung cấp bài kiểm tra gồm 50 từ ngẫu nhiên. Người dùng tương tác qua các nút Known already, I don't know hoặc Restart để hệ thống tự động ước tính và lưu trữ tổng số lượng từ vựng người dùng đã nắm vững.
    • Thiết lập thời gian học hàng ngày: Hỗ trợ 6 cấp độ cấu hình thời lượng: Basic (300 giây), Casual (600 giây), Regular (900 giây), Serious (1200 giây), Challenge (1500 giây) và Extreme (1800 giây).
    • Quy trình học từ vựng (Spaced Repetition): Hệ thống lọc các từ cần ôn tập đến hạn, từ mới và từ chưa đến hạn. Tại mỗi từ, người dùng chọn 1 trong 5 phản hồi:
      1. Mastered: Đánh dấu thành thạo, loại bỏ từ khỏi danh sách ôn tập.
      2. Ignore: Bỏ qua từ vựng, không đưa vào danh sách cần học.
      3. Easy: Tăng 2 cấp độ ghi nhớ trong chu kỳ Spaced Repetition.
      4. Normal: Tăng 1 cấp độ ghi nhớ trong chu kỳ Spaced Repetition.
      5. Hard: Đặt lại trạng thái từ vựng về cấp độ 2 (Level 2).
    • Chọn chủ đề từ vựng: Cung cấp 17 danh mục lựa chọn (Comedy, Weddings, Travel, Environment, Groups Voices, Science & Tech, Entertainment, Politics, Sports, Home & Living, Style & Beauty, Wellness, Business & Finances, Parenting, Food & Drink, World News, None).
    • Tính năng tương tác nâng cao: Tạo câu chuyện (story) tự động chứa các từ đã học, tạo bài kiểm tra trắc nghiệm (quiz) ôn tập, gửi email định kỳ nhắc nhở từ vựng cần học, tra cứu từ vựng chi tiết, theo dõi thống kê số giờ học và tỷ lệ hoàn thành theo tuần, tùy chỉnh giao diện (Light, Dark, System), cập nhật hồ sơ và chức năng đặt lại toàn bộ tiến độ học tập.
  • Tác nhân Quản trị viên (Admin): Quản lý toàn diện hệ thống chủ đề, bao gồm tạo mới chủ đề, cập nhật chủ đề, thêm từ vựng mới vào chủ đề, sửa đổi và xóa từ vựng khỏi chủ đề.

Kiểm thử hệ thống

Hệ thống áp dụng phương pháp kiểm thử chức năng (Functional Testing) dựa trên tập kịch bản kiểm thử (Test Cases) chi tiết cho từng ca sử dụng. Phạm vi kiểm thử bao quát toàn bộ các luồng sự kiện chính (Basic Flows) và luồng sự kiện thay thế (Alternative Flows) của các nhóm chức năng Guest, User và Admin, bảo đảm tính ổn định khi chạy trên môi trường thực tế Netlify và Heroku.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Chương 1 trình bày tính cấp thiết của việc xây dựng công cụ hỗ trợ học từ vựng tiếng Anh tinh gọn trong bối cảnh toàn cầu hóa. Tác giả phân tích những bất cập của các ứng dụng học tập hiện nay khi tích hợp quá nhiều tính năng phức tạp gây cản trở người học. Trên cơ sở đó, đồ án đề xuất giải pháp website VocaHype tập trung vào việc ghi nhớ từ vựng theo tần suất xuất hiện và kỹ thuật Spaced Repetition. Chương này cũng nêu rõ mục tiêu dự án, phương pháp phát triển Agile/SCRUM, các nguyên lý SOLID, kỹ thuật lập trình Functional Programming, chuẩn JSON:API và tổng quan các công nghệ chính (ReactJS, Java Spring Boot, PostgreSQL, Firebase).

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 phân tích chuyên sâu về mặt kỹ thuật đối với từng công nghệ, thư viện và framework được lựa chọn. Tác giả phân tích chi tiết định nghĩa, ưu điểm, nhược điểm và lý do sử dụng của từng thành phần:

  • Tầng giao diện: ReactJS (quản lý component, Virtual DOM), Shadcn UI, Tailwind CSS (utility-first CSS), useSWR (quản lý HTTP cache và đồng bộ dữ liệu tự động).
  • Tầng máy chủ và dữ liệu: Java Spring Boot (cấu hình mặc định thông minh), PostgreSQL (đảm bảo tính toàn vẹn ACID), Spring Data JPA, Hibernate ORM (ánh xạ đối tượng - quan hệ), Liquibase (quản lý phiên bản CSDL tự động qua changelog).
  • Tầng hạ tầng và dịch vụ bên thứ ba: Firebase (Authentication, Realtime DB, Hosting), Netlify (triển khai Front-end, CI/CD, tự động hóa SSL/DNS), WordsAPI (cung cấp dữ liệu từ vựng chi tiết) và OpenAI API (tích hợp mô hình GPT-4 để tạo nội dung học tập tự nhiên).

Chương 3: Phân tích và mô hình hóa yêu cầu

Chương 3 bắt đầu bằng việc khảo sát so sánh chuyên sâu hai ứng dụng tiêu biểu là WordUp và Anki nhằm rút ra các yêu cầu nghiệp vụ cho hệ thống. Tác giả xây dựng sơ đồ tổng quan Usecase Diagram và lập bảng đặc tả chi tiết kèm theo Lược đồ tuần tự (Sequence Diagram) và Lược đồ hoạt động (Activity Diagram) cho toàn bộ 23 chức năng trong hệ thống (Đăng ký, Đăng nhập, Đặt lại mật khẩu, Xóa tài khoản, Quản lý hồ sơ, Đổi giao diện, Kiểm tra đầu vào, Đặt thời gian học, Học từ vựng, Đặt chủ đề, Đăng xuất, Tìm kiếm từ, Danh sách từ cần học hàng ngày, Danh sách từ theo chủ đề, Thống kê tiến trình, Xác nhận email, Cập nhật thông tin, Đặt lại tiến độ, Tạo quiz, Tạo story, Gửi email nhắc học, Quản lý/Thêm/Sửa/Xóa từ trong chủ đề).

Chương 4: Thiết kế website

Chương 4 mô tả chi tiết kiến trúc dữ liệu và giao diện thực tế của ứng dụng. Phần thiết kế cơ sở dữ liệu cung cấp sơ đồ quan hệ thực thể (ERD) và bảng định nghĩa thuộc tính chi tiết cho 7 bảng (users, topics, words, meanings, word_topic, user_word_comprehension, user_learning_goal_tracking). Phần thiết kế giao diện trực quan hóa toàn bộ các màn hình thực thi: màn hình dành cho Khách (Đăng nhập, Đăng ký), màn hình dành cho Người dùng (Knowledge Check, Học từ vựng, Khám phá chủ đề, Tìm kiếm từ, Kết quả tìm kiếm, Chi tiết từ, Hồ sơ người dùng, Trang tạo Story từ vựng, Trang làm bài Quiz trắc nghiệm) và màn hình dành cho Quản trị viên (Trang quản lý topic, Trang tạo/cập nhật topic).

Chương 5: Kiểm thử hệ thống

Chương 5 trình bày toàn bộ kế hoạch, phương pháp tiếp cận, môi trường thực thi và phạm vi kiểm thử của hệ thống website VocaHype. Chương này tổng hợp bảng danh mục tất cả các Test Case được phân loại theo từng Use Case cụ thể (từ xác thực, tương tác học tập, kiểm tra đầu vào, đặt mục tiêu, sinh quiz/story đến quản trị dữ liệu), cung cấp minh chứng cho thấy các chức năng phần mềm đã được kiểm tra và vận hành chính xác theo yêu cầu đặc tả.

Kết luận và hướng phát triển

Chương tổng kết đánh giá toàn bộ kết quả đạt được của đề tài, đối chiếu mức độ hoàn thành chức năng của VocaHype so với các ứng dụng đã khảo sát trên thị trường, đồng thời đề ra hai hướng phát triển kỹ thuật trọng tâm trong tương lai là phát triển ứng dụng di động (Mobile App) và xây dựng chế độ học tập theo nhóm (Group learning).

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính đạt được

  • Xây dựng hoàn chỉnh website học từ vựng tiếng Anh trực tuyến VocaHype với kiến trúc phân tầng rõ ràng, giao diện hiện đại và trực quan.
  • Hiện thực hóa thành công thuật toán học tập lặp lại ngắt quãng (Spaced Repetition) với 5 tùy chọn đánh giá mức độ ghi nhớ (Mastered, Ignore, Easy, Normal, Hard).
  • Tích hợp tính năng đánh giá trình độ ban đầu (Knowledge Check) gồm 50 từ vựng và 6 mức cấu hình thời gian học tập hàng ngày (từ 300 giây đến 1800 giây).
  • Phân loại và cung cấp hệ thống học tập theo 17 danh mục chủ đề đa dạng.
  • Tích hợp thành công các API dịch vụ ngoài: WordsAPI phục vụ tra cứu thông tin chi tiết và OpenAI API (GPT-4) hỗ trợ tự động tạo câu chuyện ngữ cảnh và câu hỏi kiểm tra trắc nghiệm theo từ vựng đã học.
  • Triển khai thành công hệ thống lên môi trường đám mây (Netlify cho Front-end và Heroku cho Back-end), kiểm thử hoàn thiện toàn bộ các kịch bản sử dụng.

Đóng góp của đề tài

  • Khắc phục các nhược điểm của các phần mềm khảo sát: vừa đảm bảo khả năng học tập theo phương pháp Spaced Repetition tự động hóa (khắc phục nhược điểm tạo thẻ thủ công của Anki), vừa cung cấp nền tảng web linh hoạt, giao diện tinh gọn, không gây quá tải thông tin (khắc phục sự cồng kềnh và thiếu bản web của WordUp).
  • Đưa ra một mô hình kiến trúc tham khảo chuẩn mực trong việc kết hợp ReactJS, Java Spring Boot, Liquibase và PostgreSQL với các nguyên tắc SOLID, Functional Programming và RESTful JSON:API trong lĩnh vực công nghệ giáo dục (E-Learning).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

  • Theo nhận xét của Giảng viên hướng dẫn (TS. Lê Vĩnh Thịnh), hệ thống cần được trang bị thêm kiến thức chuyên sâu về Trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao hiệu quả tương tác và hiện thực hóa các lớp học ảo thông minh.
  • Do giới hạn thời gian thực hiện (15 tuần) và nguồn lực nghiên cứu, sản phẩm hiện chỉ dừng lại ở phiên bản nền tảng Web, chưa hỗ trợ trực tiếp ứng dụng gốc trên các thiết bị di động.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp

  • Phát triển ứng dụng di động: Xây dựng ứng dụng di động đa nền tảng (iOS, Android) để người học có thể truy cập thuận tiện và nhận thông báo nhắc nhở tức thời.
  • Thêm chế độ học theo nhóm (Group Learning): Mở rộng các tính năng cộng tác, tạo phòng học nhóm, chia sẻ tiến độ và thi đua học tập giữa các người dùng.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật cho:

  • Sinh viên ngành Công nghệ Thông tin, Công nghệ Phần mềm: Tham khảo quy trình xây dựng một đồ án tốt nghiệp chuẩn mực từ khâu khảo sát, mô hình hóa phân tích (Usecase, Sequence, Activity Diagram), thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ đến việc áp dụng các tiêu chuẩn thiết kế như SOLID, Functional Programming và kiến trúc REST API.
  • Lập trình viên Fullstack: Tham khảo kiến trúc kết hợp giữa ReactJS, useSWR, Tailwind CSS ở Front-end và Java Spring Boot, Spring Data JPA, Hibernate, Liquibase ở Back-end.
  • Nhà phát triển ứng dụng giáo dục (EdTech): Tham khảo mô hình phân rã thực thể cơ sở dữ liệu cho từ vựng (words, meanings, topics, user_word_comprehension), giải thuật triển khai Spaced Repetition theo cấp độ và phương thức tích hợp WordsAPI cùng OpenAI API để sinh nội dung học tập tự động.

Câu hỏi thường gặp

1. Ứng dụng VocaHype áp dụng thuật toán học từ vựng nào và cơ chế đánh giá độ khó hoạt động ra sao?

VocaHype áp dụng phương pháp Lặp lại ngắt quãng (Spaced Repetition). Trong quá trình học, người dùng được cung cấp 5 tùy chọn phản hồi:

  • Mastered: Đánh dấu đã thành thạo từ vựng, hệ thống sẽ bỏ qua và không đưa vào các phiên học tiếp theo.
  • Ignore: Bỏ qua từ vựng, không đưa vào danh sách cần học.
  • Easy: Tăng cấp độ ghi nhớ của từ thêm 2 level trong chu kỳ lặp lại.
  • Normal: Tăng cấp độ ghi nhớ của từ thêm 1 level trong chu kỳ lặp lại.
  • Hard: Đặt lại cấp độ ghi nhớ của từ về level 2 để tăng tần suất ôn tập.

2. Tính năng kiểm tra đầu vào (Knowledge Check) và thiết lập mục tiêu hàng ngày được thiết kế như thế nào?

Bài kiểm tra đầu vào cung cấp 50 từ vựng để người dùng chọn Known already (đã biết) hoặc I don't know (chưa biết), từ đó hệ thống ước tính tổng số từ vựng người dùng đã nắm vững và lưu vào cơ sở dữ liệu. Về mục tiêu thời gian học hàng ngày, ứng dụng cung cấp 6 mức lựa chọn gồm: Basic (300 giây), Casual (600 giây), Regular (900 giây), Serious (1200 giây), Challenge (1500 giây) và Extreme (1800 giây).

3. Hệ thống hỗ trợ những danh mục chủ đề từ vựng nào?

Hệ thống hỗ trợ 17 danh mục chủ đề để người học lựa chọn ưu tiên: Comedy, Weddings, Travel, Environment, Groups Voices, Science & Tech, Entertainment, Politics, Sports, Home & Living, Style & Beauty, Wellness, Business & Finances, Parenting, Food & Drink, World News và None (học tổng hợp không phân loại).

4. Cơ sở dữ liệu của hệ thống VocaHype gồm những bảng thực thể chính nào?

Cơ sở dữ liệu PostgreSQL của hệ thống gồm 7 bảng:

  • users: Quản lý tài khoản và thông tin người dùng.
  • topics: Quản lý các chủ đề từ vựng.
  • words: Quản lý các từ vựng gốc.
  • meanings: Quản lý ngữ nghĩa, loại từ, định nghĩa và ví dụ của từng từ.
  • word_topic: Bảng liên kết quan hệ nhiều-nhiều giữa từ vựng và chủ đề.
  • user_word_comprehension: Theo dõi mức độ ghi nhớ, cấp độ và chu kỳ ôn tập của từng người dùng với từng từ.
  • user_learning_goal_tracking: Theo dõi mục tiêu thời gian và tiến trình học tập hàng ngày/tuần.

5. Dịch vụ AI và API của bên thứ ba đóng vai trò gì trong ứng dụng VocaHype?

Hệ thống tích hợp WordsAPI nhằm cung cấp thông tin chi tiết về từ vựng (định nghĩa, phát âm, từ đồng nghĩa, từ trái nghĩa, ví dụ minh họa). Đồng thời, hệ thống tích hợp OpenAI API (mô hình GPT-4) để tự động hóa việc tạo câu chuyện ngữ cảnh (Story) chứa các từ người dùng đã học và sinh bộ câu hỏi trắc nghiệm (Quiz) phục vụ kiểm tra kiến thức.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Hoàng Công Thành Nhân và Đoàn Võ Nhựt Hào đã hoàn thành đầy đủ các mục tiêu đề ra trong việc xây dựng website học tiếng Anh trực tuyến VocaHype dựa trên nền tảng ReactJS và Java Spring Boot. Bằng việc tích hợp phương pháp Spaced Repetition cùng các dịch vụ API hiện đại như WordsAPI và OpenAI, hệ thống cung cấp giải pháp học từ vựng tinh gọn, cá nhân hóa và tiện lợi cho người dùng. Đề tài được Hội đồng chuyên môn đánh giá loại Khá Giỏi và mở ra định hướng phát triển thực tiễn trên nền tảng di động và mô hình học tập cộng tác trong tương lai.