Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, theo định dạng yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này có cấu trúc rõ ràng, tập trung vào việc phân tích và đưa ra đề xuất về tốc độ trình bày của một bài giảng. Nó sử dụng các biến placeholder để cho phép người dùng tùy chỉnh và cung cấp ngữ cảnh cụ thể cho mô hình. Cấu trúc bao gồm các phần sau:
- Mục tiêu chính: “Phân tích tốc độ trình bày của bài giảng [TÊN_BÀI_GIẢNG].” Đây là lệnh cốt lõi mà mô hình cần thực hiện.
- Tiêu chí đánh giá: “Xác định liệu tốc độ có quá nhanh, quá chậm hay vừa phải đối với phần lớn học sinh lớp [TÊN_LỚP].” Phần này định hình rõ ràng các kết quả đầu ra mong muốn về đánh giá tốc độ.
- Cơ sở dữ liệu: “dựa trên dữ liệu [DỮ_LIỆU_ĐÁNH_GIÁ_TỐC_ĐỘ] (ví dụ: thời gian hoàn thành các hoạt động, số lượng câu hỏi về việc không theo kịp).” Đây là thông tin quan trọng nhất mà người dùng cần cung cấp để mô hình có thể đưa ra phân tích chính xác. Việc cung cấp ví dụ cụ thể giúp người dùng hiểu rõ loại dữ liệu cần thiết.
- Hành động bổ sung: “Đề xuất điều chỉnh tốc độ hoặc các điểm dừng phù hợp.” Yêu cầu này mở rộng phạm vi của prompt, không chỉ dừng lại ở việc phân tích mà còn yêu cầu đưa ra giải pháp khắc phục.
Các biến placeholder (được gạch chân và viết hoa) là:
[TÊN_BÀI_GIẢNG]: Tên cụ thể của bài giảng cần phân tích.[TÊN_LỚP]: Lớp học mà đối tượng học sinh đang theo học, giúp xác định đối tượng mục tiêu và độ tuổi của người học.[DỮ_LIỆU_ĐÁNH_GIÁ_TỐC_ĐỘ]: Đây là biến quan trọng nhất, nơi người dùng cung cấp các dữ liệu thực tế hoặc dạng tóm tắt về hiệu suất của học sinh liên quan đến tốc độ trình bày.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách hướng dẫn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện một nhiệm vụ phân tích và đề xuất cụ thể. Khi người dùng điền các biến placeholder, prompt sẽ trở thành một yêu cầu chi tiết hơn, cho phép LLM:
- Hiểu ngữ cảnh: LLM sẽ nhận biết được bài giảng nào đang được nói đến, đối tượng học sinh là ai (lớp nào), và đặc biệt là dữ liệu nào sẽ được sử dụng để đánh giá.
- Phân tích dữ liệu: Dựa trên
[DỮ_LIỆU_ĐÁNH_GIÁ_TỐC_ĐỘ], LLM sẽ so sánh các chỉ số (ví dụ: thời gian hoàn thành vượt quá hoặc dưới mức trung bình, số lượng câu hỏi “em không theo kịp”) với kỳ vọng thông thường cho lớp[TÊN_LỚP]. - Đưa ra đánh giá: LLM sẽ đưa ra kết luận liệu tốc độ hiện tại có phù hợp hay nghiêng về quá nhanh/chậm.
- Đề xuất giải pháp: Dựa trên đánh giá, LLM sẽ gợi ý cách điều chỉnh tốc độ (ví dụ: giảm tốc độ trung bình, tăng thời gian cho các phần khó) hoặc các điểm dừng chiến lược (ví dụ: dừng lại sau mỗi 10 phút để học sinh ghi bài hoặc đặt câu hỏi).
Về mặt kỹ thuật, LLM sẽ xử lý prompt như một lệnh yêu cầu thực hiện phân tích dựa trên dữ liệu đầu vào. Nó sẽ kích hoạt các khả năng suy luận, so sánh và tổng hợp thông tin của mô hình để tạo ra phản hồi có ý nghĩa.
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1: Tốc độ có vẻ quá nhanh
Prompt sau khi điền biến:
Phân tích tốc độ trình bày của bài giảng Lịch sử Thế giới Cận đại. Xác định liệu tốc độ có quá nhanh, quá chậm hay vừa phải đối với phần lớn học sinh lớp 11 dựa trên dữ liệu thời gian hoàn thành các bài tập thực hành (đa số học sinh hoàn thành sau thời gian quy định 30 phút, trung bình mất 45 phút) và số lượng câu hỏi về việc không theo kịp (trung bình 15 câu hỏi mỗi buổi). Đề xuất điều chỉnh tốc độ.
Phản hồi mẫu từ LLM:
Dựa trên dữ liệu cung cấp, tốc độ trình bày của bài giảng “Lịch sử Thế giới Cận đại” có vẻ quá nhanh đối với phần lớn học sinh lớp 11. Việc đa số học sinh mất 45 phút thay vì 30 phút để hoàn thành bài tập thực hành và số lượng câu hỏi về việc không theo kịp lên tới 15 câu mỗi buổi là những chỉ số rõ ràng cho thấy học sinh đang gặp khó khăn trong việc tiếp thu nội dung theo tốc độ hiện tại.
Đề xuất điều chỉnh tốc độ:
* Giảm tốc độ trình bày trung bình khoảng 20-25%.
* Phân bổ thêm thời gian cho các phần có nội dung phức tạp hoặc yêu cầu ghi nhớ nhiều.
* Cân nhắc chia nhỏ bài giảng thành các phần ngắn hơn, có các câu hỏi kiểm tra nhanh hoặc hoạt động củng cố kiến thức sau mỗi phần.
Ví dụ 2: Tốc độ có vẻ vừa phải
Prompt sau khi điền biến:
Phân tích tốc độ trình bày của bài giảng Giải tích Tổ hợp. Xác định liệu tốc độ có quá nhanh, quá chậm hay vừa phải đối với phần lớn học sinh lớp 12 dựa trên dữ liệu thời gian hoàn thành bài tập về nhà (phần lớn hoàn thành đúng hạn) và số lượng câu hỏi về việc không theo kịp (rất ít, trung bình 2 câu mỗi tuần). Đề xuất các điểm dừng phù hợp.
Phản hồi mẫu từ LLM:
Dựa trên dữ liệu được cung cấp, tốc độ trình bày của bài giảng “Giải tích Tổ hợp” có vẻ như đang ở mức vừa phải đối với phần lớn học sinh lớp 12. Việc đa số học sinh hoàn thành bài tập về nhà đúng hạn và số lượng câu hỏi về việc không theo kịp rất ít cho thấy khả năng tiếp thu và xử lý thông tin của các em đang phù hợp với tốc độ hiện tại.
Đề xuất các điểm dừng phù hợp:
* Duy trì tốc độ hiện tại, nhưng có thể thêm các điểm dừng ngắn sau mỗi chủ đề quan trọng (ví dụ: sau khi giới thiệu hoán vị, sau khi giới thiệu chỉnh hợp).
* Trong các điểm dừng này, giáo viên có thể đặt 1-2 câu hỏi tương tác nhanh để kiểm tra mức độ hiểu bài của học sinh hoặc khuyến khích học sinh đặt câu hỏi nếu có bất kỳ điểm nào chưa rõ.
* Cuối mỗi buổi học, nên có một tóm tắt ngắn gọn các ý chính đã học.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn phân tích tốc độ trình bày bài giảng. Nó thể hiện rõ ràng mục tiêu, tiêu chí đánh giá và yêu cầu về dữ liệu đầu vào, đồng thời mở rộng yêu cầu sang việc đề xuất giải pháp. Các biến placeholder làm cho nó trở nên linh hoạt, cho phép người dùng áp dụng cho các tình huống cụ thể khác nhau mà không cần thay đổi cấu trúc cốt lõi của prompt. Đây là một ví dụ tốt về prompt kỹ thuật, tập trung vào việc cung cấp ngữ cảnh và dữ liệu cần thiết để LLM có thể thực hiện nhiệm vụ một cách chính xác và hữu ích.
