Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp.
—
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này thuộc dạng một yêu cầu phân tích dữ liệu có cấu trúc, bao gồm các thành phần chính sau:
- Mục tiêu chính: Yêu cầu phân tích mức độ tương tác của học sinh.
- Đối tượng phân tích: “mức độ tương tác của học sinh trong bài giảng”.
- Tham số cụ thể:
[TÊN_BÀI_GIẢNG]: Biến chỉ định tên cụ thể của bài giảng cần phân tích.[NGÀY_HỌC]: Biến chỉ định ngày diễn ra buổi học liên quan.
- Yêu cầu về kết quả phân tích:
- Xác định các hoạt động, câu hỏi hoặc phần nào của bài giảng nhận được nhiều phản hồi nhất.
- Xác định các phần nào ít nhận được sự tham gia nhất.
- Hành động đề xuất: Đề xuất các chiến lược để tăng cường sự tương tác trong các phần kém hấp dẫn.
- Cơ sở đề xuất: Dựa trên dữ liệu thu thập được từ
[NGUỒN_DỮ_LIỆU_TƯƠNG_TÁC]. - Biến nguồn dữ liệu:
[NGUỒN_DỮ_LIỆU_TƯƠNG_TÁC]: Biến chỉ định nguồn dữ liệu sẽ được sử dụng để phân tích tương tác (ví dụ: khảo sát, lịch sử tương tác trên nền tảng học tập trực tuyến, ghi chú của giáo viên, v.v.).
Cấu trúc này khá rõ ràng và có tính định hướng cao, giúp mô hình AI hiểu được phạm vi và mục tiêu của yêu cầu.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về ý nghĩa kỹ thuật, mẫu prompt này yêu cầu một mô hình ngôn ngữ hoặc một hệ thống phân tích dữ liệu thực hiện các bước sau:
- Nhận diện và Lọc Dữ liệu: Mô hình cần nhận diện và tập trung vào dữ liệu liên quan đến bài giảng có tên
[TÊN_BÀI_GIẢNG]được giảng dạy vào ngày[NGÀY_HỌC]. - Định lượng Tương tác: Dựa trên
[NGUỒN_DỮ_LIỆU_TƯƠNG_TÁC], mô hình sẽ cần định lượng mức độ tương tác. Điều này có thể bao gồm việc đếm số lượt trả lời câu hỏi, số lần giơ tay ảo, thời gian xem video, số lần truy cập vào các tài liệu bổ sung, hoặc sự tham gia vào các hoạt động nhóm. - Phân loại và So sánh: Mô hình sẽ phân tích các hoạt động/phần khác nhau của bài giảng và so sánh mức độ tương tác của chúng để tìm ra các điểm cao và điểm thấp.
- Phân tích Nguyên nhân Tiềm ẩn (ngụ ý): Mặc dù không trực tiếp yêu cầu, việc đề xuất chiến lược ngụ ý rằng mô hình cần có khả năng suy luận hoặc tìm kiếm các yếu tố có thể giải thích tại sao một số phần lại kém hấp dẫn hơn (ví dụ: quá khó, quá dễ, không liên quan, thiếu cơ hội tham gia).
- Đề xuất Giải pháp: Dựa trên phân tích, mô hình đưa ra các khuyến nghị cụ thể, mang tính hành động để cải thiện sự tham gia của học sinh trong các phần đó.
Cách hoạt động của prompt này khai thác khả năng của mô hình trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hiểu ngữ cảnh, phân tích dữ liệu (khi được cung cấp hoặc được huấn luyện để tạo ra các mẫu phân tích tương tự) và đưa ra các đề xuất sáng tạo.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa về cách prompt này có thể được áp dụng với các giá trị cụ thể cho các biến:
Ví dụ 1: Phân tích bài giảng Lịch sử Việt Nam
Giả sử chúng ta có dữ liệu tương tác từ nền tảng học tập trực tuyến (như số lượt truy cập tài liệu, câu trả lời trắc nghiệm nhanh).
Prompt đã được điền:
Phân tích dữ liệu về mức độ tương tác của học sinh trong bài giảng "Các cuộc khởi nghĩa giành độc lập thời kỳ đầu" trong buổi học ngày 20/10/2023. Xác định các hoạt động, câu hỏi hoặc phần nào của bài giảng nhận được nhiều phản hồi nhất và những phần nào ít nhận được sự tham gia nhất. Đề xuất các chiến lược để tăng cường sự tương tác trong các phần kém hấp dẫn dựa trên dữ liệu thu thập được từ hệ thống báo cáo học tập trực tuyến.
Kết quả dự kiến từ mô hình (mô tả):
Mô hình có thể trả lời như sau:
“Dựa trên dữ liệu tương tác từ hệ thống báo cáo học tập trực tuyến cho bài giảng ‘Các cuộc khởi nghĩa giành độc lập thời kỳ đầu’ ngày 20/10/2023, nhận thấy các phần sau đây có mức độ tương tác cao:
– Phần thảo luận về nguyên nhân thất bại của các cuộc khởi nghĩa: Ghi nhận số lượng lớn câu hỏi được đặt ra và tỷ lệ tham gia trả lời cao trong phần bình luận.
– Câu hỏi trắc nghiệm nhanh về tên các thủ lĩnh: Tỷ lệ hoàn thành và độ chính xác cao cho thấy học sinh nắm bắt tốt.
Ngược lại, các phần sau đây có mức độ tham gia thấp:
– Phần trình bày chi tiết về bối cảnh lịch sử trước khởi nghĩa Trưng Vương: Số lượt truy cập tài liệu bổ sung thấp và ít tương tác.
– Phần yêu cầu học sinh tự liên hệ với các phong trào đấu tranh hiện đại: Số lượng phản hồi cá nhân rất hạn chế.
Đề xuất chiến lược:
– Đối với phần bối cảnh lịch sử: Có thể bổ sung video mô phỏng ngắn, infographic trực quan hoặc sử dụng câu hỏi gợi mở để liên kết với các sự kiện đã học trước đó.
– Đối với phần liên hệ thực tế: Chia nhóm nhỏ để thảo luận, cung cấp các ví dụ cụ thể hơn về các phong trào hiện đại, hoặc tổ chức một cuộc tranh luận có cấu trúc trên diễn đàn.”
Ví dụ 2: Phân tích bài giảng Vật lý về Điện học
Giả sử dữ liệu tương tác đến từ các bài tập thực hành trên phần mềm mô phỏng và các câu hỏi thăm dò ý kiến bằng công cụ như Mentimeter.
Prompt đã được điền:
Phân tích dữ liệu về mức độ tương tác của học sinh trong bài giảng "Định luật Ohm và các mạch điện cơ bản" trong buổi học ngày 25/10/2023. Xác định các hoạt động, câu hỏi hoặc phần nào của bài giảng nhận được nhiều phản hồi nhất và những phần nào ít nhận được sự tham gia nhất. Đề xuất các chiến lược để tăng cường sự tương tác trong các phần kém hấp dẫn dựa trên dữ liệu thu thập được từ kết quả bài tập thực hành trên phần mềm mô phỏng và dữ liệu từ Mentimeter.
Kết quả dự kiến từ mô hình (mô tả):
“Phân tích dữ liệu từ bài tập thực hành và Mentimeter cho bài giảng ‘Định luật Ohm và các mạch điện cơ bản’ ngày 25/10/2023 cho thấy:
– Phần thiết lập mạch điện với các giá trị R, V cho trước: Ghi nhận tỷ lệ hoàn thành cao và thời gian thực hiện trung bình nhanh, cho thấy học sinh hứng thú với việc thao tác.
– Câu hỏi Mentimeter về ứng dụng thực tế của định luật Ohm: Nhận được nhiều ý kiến sáng tạo và đa dạng.
Tuy nhiên, các phần sau đây cho thấy sự tương tác hạn chế:
– Phần chứng minh định luật Ohm
