PHÁT TRIỂN TRỢ LÝ ẢO THÔNG MINH BẰNG MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN HỖ TRỢ GIẢNG DẠY - Thơ, Quản Thành; Long, Nguyễn Song Thiên; Oanh, Trần Ngọc; Tuấn , Bùi Công; Phương, Nguyễn Việt; Bảo, Hồ Nguyễn Ngọc; Thắng , Bùi Hoài (Tạp Chí Khoa học Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng, 2024)
Bài báo này trình bày về việc phát triển một Trợ lý Ảo Thông minh cho lĩnh vực giáo dục. Trợ lý ảo này được phát triển dựa trên các kỹ thuật AI tiên tiến nhất hiện nay bao gồm các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs), Đồ thị Tri thức (Knowledge Graph) và các kỹ thuật RAG (Retrieval Augmented Generation). Trước tiên, chúng tôi thảo luận việc xây dựng KG từ dữ liệu học vụ thực tế từ nhiều nguồn của Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TPHCM (HCMUT). Đặc biệt, chúng tôi nhấn mạnh vào việc sử dụng các kỹ thuật học máy để phát hiện các ý định mở (open intent) từ các trao đổi học vụ của sinh viên và nhân viên của Nhà trường để phát triển một KG có tính thực tế. Tiếp theo, KG này được kết hợp với một LLM thông qua kỹ thuật RAG để hiện thực một trợ lý ảo có khả năng giao tiếp và hướng dẫn sinh viên các vấn đề học thuật. Trợ lý ảo này hứa hẹn sẽ biến đổi các hoạt động giao tiếp giáo dục truyền thống. Bằng cách cung cấp các gợi ý từ các nguồn tài nguyên giáo dục của HCMUT và tham gia vào cuộc trò chuyện một cách tự nhiên, hệ thống này giúp Nhà trường truyền đạt những kiến thức học vụ một cách tương tác và hiệu quả hơn. Hơn nữa, nó thúc đẩy sự tham gia và tự chủ của học sinh bằng cách cung cấp hỗ trợ và phản hồi được tùy chỉnh trong quá trình học. Chúng tôi cũng đã đánh giá hiệu quả của hệ thống bằng các phương pháp học máy thông qua các cơ chế phản hồi của người dùng và các chỉ số hiệu suất của học máy. Nghiên cứu này đóng góp vào việc tiến xa hơn trong các công nghệ giáo dục được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo, mở ra con đường cho những trải nghiệm học tập linh hoạt và cá nhân hóa hơn trong thời đại số.