Prompt: Tạo Kịch bản Tương tác cho Module [TÊN_MODULE] – AI trong Giảng dạy – AI Giáo dục

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, theo đúng yêu cầu:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Prompt template này được thiết kế để yêu cầu tạo ra một kịch bản chi tiết cho một module bài giảng cụ thể. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và dễ sử dụng, chủ yếu dựa vào việc điền thông tin vào các trường được đặt trong dấu ngoặc vuông.

• [TÊN_MODULE]: Đây là một biến đầu vào quan trọng, xác định tên cụ thể của module bài giảng mà kịch bản sẽ được xây dựng. Việc điền thông tin chính xác vào đây sẽ giúp AI hiểu rõ phạm vi kiến thức cần tập trung.
• [CHỦ_ĐỀ LỚN]: Đây là một biến đầu vào khác, định hình chủ đề bao quát của toàn bộ bài giảng. Biến này giúp AI đặt module vào một ngữ cảnh lớn hơn, đảm bảo tính nhất quán và liên kết với các module khác (nếu có).
• Phần còn lại của prompt là các yêu cầu cụ thể về nội dung và cấu trúc của kịch bản. Các yêu cầu này được liệt kê rõ ràng dưới dạng gạch đầu dòng, giúp định hướng cho AI về những yếu tố cần có trong kịch bản cuối cùng.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một “khung” chi tiết để tạo ra nội dung. Khi người dùng điền các giá trị cho [TÊN_MODULE] và [CHỦ_ĐỀ LỚN], prompt sẽ trở thành một yêu cầu cụ thể, ví dụ:

“Xây dựng kịch bản chi tiết cho module ‘Giới thiệu về Học máy’ của bài giảng về ‘Trí tuệ Nhân tạo’. Kịch bản này nên bao gồm:…

LLM sẽ sử dụng thông tin được cung cấp để tạo ra một kịch bản tuân thủ các yêu cầu:

• Lời dẫn của giảng viên (hoặc AI): AI sẽ tạo ra những câu mở đầu hấp dẫn, giới thiệu mục tiêu của module.
• Nội dung kiến thức cần truyền đạt: Danh sách các khái niệm, định nghĩa, lý thuyết, ví dụ minh họa liên quan đến tên module và chủ đề lớn.
• Các điểm dừng tương tác: AI sẽ đề xuất các hoạt động giúp học viên áp dụng và kiểm tra kiến thức, như:
  • Câu hỏi trắc nghiệm: Các câu hỏi có sẵn đáp án để kiểm tra nhanh.
  • Câu hỏi mở: Các câu hỏi khuyến khích suy nghĩ sâu hơn và thảo luận.
  • Yêu cầu học viên thực hành: Các bài tập nhỏ, ví dụ code, hoặc các tình huống mô phỏng.
• Các phương án phản hồi mẫu: AI sẽ dự đoán các câu trả lời có thể có của học viên và xây dựng các phản hồi phù hợp, bao gồm cả việc xác nhận câu trả lời đúng và hướng dẫn khi trả lời sai.
• Tích hợp yếu tố game hóa: Nếu phù hợp với chủ đề, AI sẽ đề xuất các yếu tố như điểm thưởng, bảng xếp hạng, thử thách, hoặc các yếu tố gây tò mò khác để tăng cường sự tham gia.

3. Ví dụ Minh họa

Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng và kết quả đầu ra tiêu biểu:

Ví dụ 1: Module Cơ bản về Lập trình Python

Prompt gốc được điền:


Xây dựng kịch bản chi tiết cho module 'Các kiểu dữ liệu cơ bản trong Python' của bài giảng về 'Nhập môn Lập trình Python'. Kịch bản này nên bao gồm:
- Lời dẫn của giảng viên (hoặc AI).
- Nội dung kiến thức cần truyền đạt.
- Các điểm dừng tương tác: câu hỏi trắc nghiệm, câu hỏi mở, yêu cầu học viên thực hành.
- Các phương án phản hồi mẫu cho câu trả lời của học viên (cả đúng và sai).
- Tích hợp yếu tố game hóa (nếu có thể) để tăng tính hấp dẫn.


Kết quả đầu ra mẫu (một phần):

Kịch bản Module: Các kiểu dữ liệu cơ bản trong Python

1. Lời dẫn của giảng viên:
"Chào mừng các bạn đến với module đầu tiên của bài giảng 'Nhập môn Lập trình Python'! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá những "viên gạch" cơ bản để xây dựng nên mọi chương trình: các kiểu dữ liệu. Hiểu rõ về chúng là chìa khóa để bạn có thể bắt đầu viết code một cách hiệu quả."

2. Nội dung kiến thức cần truyền đạt:
*   Khái niệm kiểu dữ liệu: Dữ liệu là gì? Tại sao cần phân loại dữ liệu?
*   Các kiểu dữ liệu chính:
    *   Số nguyên (Integers - int): Ví dụ, phạm vi.
    *   Số thực (Floating-point numbers - float): Ví dụ, độ chính xác.
    *   Chuỗi ký tự (Strings - str): Cách khai báo, các thao tác cơ bản (nối, lặp).
    *   Boolean (bool): Giá trị True/False, vai trò trong điều kiện.
*   Cú pháp kiểm tra kiểu dữ liệu: Hàm type().

3. Điểm dừng tương tác:
*   Câu hỏi trắc nghiệm: "Kiểu dữ liệu nào được sử dụng để lưu trữ số nguyên?"
    A. float
    B. str
    C. int
    D. bool
*   Yêu cầu học viên thực hành: "Hãy viết một đoạn code Python để khai báo một biến tên là tuoi với giá trị là 25, sau đó khai báo một biến tên là ten với giá trị là 'Alice' và in ra màn hình kiểu dữ liệu của cả hai biến."
*   Câu hỏi mở: "Khi nào thì bạn nên sử dụng kiểu dữ liệu chuỗi (str) thay vì kiểu số?"

4. Phương án phản hồi mẫu:
*   Cho câu trắc nghiệm:
    *   Đúng (C): "Chính xác! Số nguyên trong Python được biểu diễn bằng kiểu int."
    *   Sai (A, B, D): "Đáp án chưa đúng. Hãy xem lại định nghĩa về số nguyên. Kiểu int được dùng để lưu trữ các số trọn vẹn, không có phần thập phân."
*   Cho yêu cầu thực hành:
    *   Đúng: Nhận xét cách code của học viên, ví dụ: "Rất tốt! Bạn đã khai báo đúng các biến. Kết quả in ra kiểu dữ liệu bao gồm int và str."
    *   Sai: Đưa ra gợi ý sửa lỗi cụ thể.

5. Yếu tố game hóa:
*   "Hoàn thành thử thách thực hành sớm nhất để ghi điểm 'Developer Junior' cho module này!"

Ví dụ 2: Module về An toàn Thông tin Cơ bản

Prompt gốc được điền:


Xây dựng kịch bản chi tiết cho module 'Nhận diện Lừa đảo Trực tuyến (Phishing)' của bài giảng về 'An toàn Thông tin Cá nhân'. Kịch bản này nên bao gồm:
- Lời dẫn của giảng viên (hoặc AI).
- Nội dung kiến thức cần truyền đạt.
- Các điểm dừng tương tác: câu hỏi trắc nghiệm, câu hỏi mở, yêu cầu học viên thực hành.
- Các phương án phản hồi mẫu cho câu trả lời của học viên (cả đúng và sai).
- Tích hợp yếu tố game hóa (nếu có thể) để tăng tính hấp dẫn.


Kết quả đầu ra mẫu (một phần):

Kịch bản Module: Nhận diện Lừa đảo Trực tuyến (Phishing)

1. Lời dẫn của giảng viên:

"Xin chào các học viên thân mến, trong bối cảnh an ninh mạng ngày càng phức tạp, việc trang bị kiến thức để nhận diện các mối đe dọa là vô cùng quan trọng. Module hôm nay có tên 'Nhận diện Lừa đảo Trực tuyến (Phishing)', sẽ giúp bạn trở thành một người dùng thông thái và an toàn hơn trên không gian mạng."
2. Nội dung kiến thức cần truyền đạt:

*   Phishing là gì? Định nghĩa, mục tiêu của kẻ tấn công.

*   Các dạng Phishing phổ