Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt mà bạn cung cấp, được định dạng bằng HTML và trình bày bằng tiếng Việt.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt này là một mẫu có cấu trúc tốt, được thiết kế để thu thập thông tin chi tiết về việc tích hợp chức năng tạo phản hồi tự động vào một công cụ chấm điểm bài viết. Nó sử dụng các biến đặt trong ngoặc vuông để chỉ ra các phần cần được người dùng điền vào, cho phép tùy chỉnh và linh hoạt.
[LOẠI_BÀI_TẬP_VIẾT]: Biến này xác định loại bài tập viết cụ thể mà công cụ chấm điểm đang phục vụ. Ví dụ: “bài luận học thuật”, “báo cáo nghiên cứu”, “bài tập sáng tạo”, v.v. Việc xác định rõ ràng loại bài tập sẽ giúp định hướng cho việc tạo phản hồi tự động sao cho phù hợp với ngữ cảnh.[SPECIFIC_CRITERIA]: Biến này yêu cầu người dùng liệt kê các tiêu chí chấm điểm cụ thể mà phản hồi tự động cần tập trung vào. Đây là cốt lõi để phản hồi trở nên hữu ích và chính xác. Ví dụ: “cấu trúc bài viết”, “trích dẫn nguồn”, “ngữ pháp và chính tả”, “lập luận và bằng chứng”, v.v.[RESOURCE_TYPE]: Biến này chỉ định loại nguồn tài liệu tham khảo mà phản hồi nên cung cấp. Điều này giúp người học có thể tìm hiểu sâu hơn và cải thiện kỹ năng. Ví dụ: “link bài viết hướng dẫn ngữ pháp”, “video minh họa về cấu trúc luận”, “ví dụ về cách trích dẫn chuẩn”, v.v.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách yêu cầu người dùng cung cấp các thông tin đầu vào quan trọng để xây dựng một hệ thống phản hồi tự động thông minh. Máy học hoặc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ sử dụng những thông tin này để:
- Hiểu rõ ngữ cảnh của bài tập viết (thông qua
[LOẠI_BÀI_TẬP_VIẾT]). - Xác định các khía cạnh cần đánh giá và đưa ra phản hồi (thông qua
[SPECIFIC_CRITERIA]). - Cung cấp các tài nguyên hỗ trợ phù hợp để người học có thể tự cải thiện (thông qua
[RESOURCE_TYPE]). - Điều chỉnh cách thức và mức độ phản hồi dựa trên các yêu cầu về tính xây dựng, chi tiết, giọng điệu, tính nhất quán và cá nhân hóa.
Về bản chất, prompt này là một “yêu cầu kỹ thuật” để thiết kế hoặc cấu hình một tính năng phần mềm. Nó đặt ra những ràng buộc và mong muốn cụ thể mà giải pháp kỹ thuật (trong trường hợp này là hệ thống phản hồi tự động) cần đáp ứng.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa về cách prompt này có thể được điền và một kết quả dự kiến mà một mô hình có thể tạo ra:
Ví dụ 1: Bài luận học thuật
Điền prompt:
Làm thế nào để tích hợp chức năng tạo phản hồi tự động vào công cụ chấm điểm cho [LOẠI_BÀI_TẬP_VIẾT: bài luận học thuật]? Phản hồi cần: 1) Chỉ ra cụ thể các lỗi hoặc điểm cần cải thiện theo từng tiêu chí chấm điểm [SPECIFIC_CRITERIA: cấu trúc luận, rõ ràng luận điểm, sử dụng dẫn chứng, ngữ pháp và chính tả]. 2) Cung cấp gợi ý mang tính xây dựng và nguồn tài liệu tham khảo [RESOURCE_TYPE: link các bài viết về cách triển khai luận điểm, video hướng dẫn về trích dẫn APA, công cụ kiểm tra ngữ pháp]. 3) Có khả năng tùy chỉnh mức độ chi tiết và giọng điệu của phản hồi. 4) Đảm bảo tính nhất quán và cá nhân hóa dựa trên lỗi sai của từng sinh viên.
Kết quả dự kiến (từ mô hình):
Để tích hợp chức năng tạo phản hồi tự động cho bài luận học thuật, chúng ta có thể xây dựng một hệ thống AI phân tích văn bản dựa trên các tiêu chí: cấu trúc luận, rõ ràng luận điểm, sử dụng dẫn chứng, ngữ pháp và chính tả.
- Về cấu trúc: Nếu luận điểm chính chưa rõ ràng ở phần mở bài, hệ thống có thể gợi ý: "Phần mở bài cần trình bày rõ ràng hơn luận điểm chính (thesis statement). Hãy xem bài viết này để học cách xây dựng luận điểm hiệu quả: [link bài viết về cách triển khai luận điểm]."
- Về dẫn chứng: Nếu sinh viên sử dụng dẫn chứng chưa phù hợp hoặc chưa trích dẫn đúng cách, hệ thống có thể chỉ ra: "Số liệu hoặc lý lẽ bạn đưa ra chưa đủ sức thuyết phục để chứng minh cho luận điểm. Hãy đảm bảo bạn đã cung cấp đủ bằng chứng và trích dẫn nguồn chính xác theo chuẩn APA. Tham khảo video tại: ."
- Về ngữ pháp: Các lỗi ngữ pháp và chính tả sẽ được đánh dấu trực tiếp, kèm theo gợi ý sửa lỗi hoặc giới thiệu công cụ: "Lỗi chính tả tại từ '[từ sai]'. Bạn có thể sử dụng công cụ kiểm tra ngữ pháp như Grammarly để phát hiện và sửa lỗi nhanh chóng: [link công cụ kiểm tra ngữ pháp]."
Mức độ chi tiết của phản hồi có thể được điều chỉnh từ tổng quan đến chi tiết từng câu, và giọng điệu có thể là "khách quan, dựa trên tiêu chí" hoặc "thân thiện, động viên". Hệ thống sẽ ghi nhớ các lỗi thường gặp của từng sinh viên để đưa ra phản hồi cá nhân hóa và nhất quán trong các bài nộp sau.
Ví dụ 2: Bài tập sáng tạo
Điền prompt:
Làm thế nào để tích hợp chức năng tạo phản hồi tự động vào công cụ chấm điểm cho [LOẠI_BÀI_TẬP_VIẾT: truyện ngắn]? Phản hồi cần: 1) Chỉ ra cụ thể các lỗi hoặc điểm cần cải thiện theo từng tiêu chí chấm điểm [SPECIFIC_CRITERIA: phát triển nhân vật, cốt truyện hấp dẫn, miêu tả sinh động, sử dụng từ ngữ sáng tạo]. 2) Cung cấp gợi ý mang tính xây dựng và nguồn tài liệu tham khảo [RESOURCE_TYPE: tài liệu về kỹ thuật viết truyện, ví dụ về các nhân vật kinh điển, bài viết về cách tạo bầu không khí cho truyện]. 3) Có khả năng tùy chỉnh mức độ chi tiết và giọng điệu của phản hồi. 4) Đảm bảo tính nhất quán và cá nhân hóa dựa trên lỗi sai của từng sinh viên.
Kết quả dự kiến (từ mô hình):
Đối với truyện ngắn, phản hồi tự động sẽ tập trung vào các khía cạnh: phát triển nhân vật, cốt truyện, miêu tả và ngôn ngữ.
- Phát triển nhân vật: "Nhân vật [tên nhân vật] dường như còn khá một chiều. Hãy thử thêm vào những suy nghĩ nội tâm, những mâu thuẫn hoặc quá khứ để nhân vật trở nên phức tạp và đáng nhớ hơn. Xem cách các tác giả xây dựng nhân vật kinh điển tại: [ví dụ về các nhân vật kinh điển]."
- Cốt truyện: "Cú twist ở cuối truyện hơi đột ngột và chưa được cài cắm hợp lý ngay từ đầu. Bạn có thể thử thêm các dấu hiệu gợi mở sớm hơn để tạo sự bất ngờ nhưng vẫn hợp lý."
- Miêu tả và ngôn ngữ: "Phạm vi miêu tả các giác quan còn hạn chế, dẫn đến việc độc giả khó hình dung không khí câu chuyện. Hãy thử kết hợp thêm các yếu tố về âm thanh, mùi vị để tăng tính chân thực: [bài viết về cách tạo bầu không khí cho truyện]."
Người dùng có thể chọn phản hồi chi tiết, phân tích từng đoạn văn, hoặc phản hồi tổng quan hơn. Giọng điệu có thể được điều chỉnh từ "kinh nghiệm của người đi trước" đến "người đồng hành sáng tạo". Hệ thống sẽ nhận diện xu hướng lặp lại của các điểm yếu mà sinh viên gặp phải để cung cấp sự hỗ trợ phù hợp.
👉
Tóm lại
Prompt này là một mẫu tuyệt vời để yêu cầu các mô hình AI hoặc hệ thống tự động tạo ra các giải pháp tùy chỉnh cho việc chấm điểm và phản hồi bài viết. Bằng cách sử dụng các biến định vị rõ ràng,
