Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, theo đúng cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để tạo ra các câu hỏi tự luận có chiều sâu, tập trung vào việc khuyến khích người học tư duy phản biện và phân tích. Cấu trúc của prompt rất rõ ràng và linh hoạt, sử dụng các biến để dễ dàng tùy chỉnh cho các tình huống khác nhau.
[CHỦ_ĐỀ_CỤ_THỂ]: Đây là biến quan trọng nhất, xác định phạm vi kiến thức mà các câu hỏi sẽ xoay quanh. Nó cần được thay thế bằng một chủ đề cụ thể, ví dụ: “Lý thuyết tiến hóa”, “Chủ nghĩa tư bản nhà nước ở Việt Nam”, “Cơ chế hoạt động của động cơ đốt trong”.[SỐ_LƯỢNG]: Biến này cho phép người dùng chỉ định số lượng câu hỏi tự luận mong muốn. Ví dụ: “3”, “5”, “10”.[KHÍA_CẠNH_CẦN_TẬP_TRUNG]: Biến này đóng vai trò định hướng, yêu cầu câu hỏi tập trung vào một khía cạnh nhất định của chủ đề. Điều này giúp câu hỏi trở nên chuyên sâu và không lan man. Ví dụ: “ưu nhược điểm”, “tác động lịch sử”, “ý nghĩa thực tiễn”, “sự khác biệt cốt lõi”.[LƯU_Ý_KHÁC]: Đây là một biến mở, cho phép người dùng bổ sung thêm các yêu cầu chi tiết hoặc hạn chế cho quá trình tạo câu hỏi. Nó có thể bao gồm các yêu cầu về độ khó, định dạng câu trả lời, hoặc các yếu tố cần tránh. Ví dụ: “Câu hỏi nên đòi hỏi người học trình bày quan điểm cá nhân”, “Tránh các câu hỏi chỉ yêu cầu liệt kê”, “Phân bổ độ khó đồng đều”.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để xử lý và tạo văn bản. Các mô hình này được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, cho phép chúng hiểu ngữ cảnh, mối quan hệ giữa các khái niệm và khả năng tạo ra văn bản mạch lạc, logic. Khi bạn cung cấp các giá trị cho các biến trong mẫu, LLM sẽ:
- Hiểu ngữ cảnh: LLM sẽ phân tích `[CHỦ_ĐỀ_CỤ_THỂ]` để xác định lĩnh vực kiến thức liên quan.
- Lọc và tập trung: Dựa vào `[KHÍA_CẠNH_CẦN_TẬP_TRUNG]`, mô hình sẽ tập trung khai thác các thông tin và khía cạnh liên quan đến khía cạnh đó trong chủ đề.
- Sinh câu hỏi: LLM sẽ sử dụng các kỹ thuật sinh văn bản để tạo ra các câu hỏi yêu cầu phân tích, so sánh, đánh giá. Các động từ như “phân tích”, “so sánh”, “đánh giá”, “trình bày quan điểm”, “lý giải” thường được tích hợp một cách tự nhiên.
- Đáp ứng yêu cầu số lượng và lưu ý: Mô hình sẽ cố gắng tạo ra đúng `[SỐ_LƯỢNG]` câu hỏi và tuân thủ các `[LƯU_Ý_KHÁC]` đã đề ra. Khả năng tuân thủ các lưu ý này phụ thuộc vào độ phức tạp của lưu ý và khả năng của mô hình.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa về cách sử dụng mẫu prompt này để tạo ra các câu hỏi:
Ví dụ 1:
Prompt mẫu với các biến: Dựa trên nội dung học liệu về '[Lý thuyết Xã hội học của Durkheim]', hãy tạo ra [3] câu hỏi tự luận yêu cầu phân tích, so sánh hoặc đánh giá. Các câu hỏi này nên khuyến khích người học đào sâu vào khía cạnh '[vai trò của thể chế xã hội và hành vi cá nhân]'. Lưu ý: [Câu hỏi nên có tính phân tích sâu sắc, yêu cầu liên hệ thực tế].
Kết quả có thể trông như sau:
- Phân tích quan điểm của Durkheim về vai trò của kỷ luật xã hội trong việc định hình hành vi cá nhân. Lấy một ví dụ thực tế để minh họa cho luận điểm của bạn.
- So sánh sự khác biệt giữa “Đoàn kết cơ học” và “Đoàn kết hữu cơ” theo Durkheim, và đánh giá mức độ phù hợp của từng loại hình đoàn kết đối với các xã hội hiện đại.
- Đánh giá tác động của các thể chế xã hội (như giáo dục, tôn giáo, luật pháp) đối với việc duy trì trật tự xã hội theo quan điểm của Durkheim.
Ví dụ 2:
Prompt mẫu với các biến: Dựa trên nội dung học liệu về '[Các nguyên tắc của Hồi quy Tuyến tính]', hãy tạo ra [2] câu hỏi tự luận yêu cầu phân tích, so sánh hoặc đánh giá. Các câu hỏi này nên khuyến khích người học đào sâu vào khía cạnh '[việc lựa chọn và diễn giải các hệ số hồi quy]'. Lưu ý: [Tránh các câu hỏi chỉ yêu cầu tính toán thuần túy, tập trung vào ý nghĩa thống kê].
Kết quả có thể trông như sau:
- Phân tích ý nghĩa của hệ số chặn (intercept) và hệ số góc (slope) trong một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản. Làm thế nào để diễn giải chúng một cách chính xác khi có các biến giả (dummy variables)?
- So sánh các tiêu chí để lựa chọn mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp (ví dụ: R-squared, Adjusted R-squared, p-values). Đánh giá những hạn chế khi chỉ dựa vào R-squared để quyết định mô hình tốt nhất.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ hiệu quả để tạo ra các câu hỏi học thuật có định hướng. Việc sử dụng các biến rõ ràng giúp người dùng dễ dàng tùy chỉnh phạm vi, số lượng và trọng tâm của câu hỏi. Khả năng chỉ định `[KHÍA_CẠNH_CẦN_TẬP_TRUNG]` và `[LƯU_Ý_KHÁC]` cho phép tạo ra các câu hỏi không chỉ yêu cầu kiến thức mà còn thúc đẩy kỹ năng tư duy bậc cao như phân tích, so sánh, và đánh giá, rất hữu ích trong môi trường giáo dục và nghiên cứu.
