Prompt: Xây dựng module đánh giá thông minh – Trí tuệ nhân tạo trong giảng dạy – AI Giáo dục

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, tuân theo cấu trúc yêu cầu:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Mẫu prompt này có cấu trúc rõ ràng, được thiết kế để yêu cầu một mô tả chi tiết về một module cụ thể trong hệ thống dạy kèm cá nhân hóa. Cấu trúc bao gồm:

• Mục tiêu chính: “Thiết kế chi tiết module đánh giá kiến thức và khả năng tiếp thu của người học cho hệ thống dạy kèm cá nhân hóa.” Điều này xác định rõ vai trò và ngữ cảnh của module được yêu cầu.
• Các yêu cầu chức năng:
  • “Module này cần có khả năng tạo ra các câu hỏi đánh giá […] dựa trên mức độ hiểu biết hiện tại của người học…”
• Các biến số (Variables/Placeholders): Mẫu sử dụng các thẻ định vị trong ngoặc vuông `[]` để chỉ ra những thông tin cần được cung cấp hoặc điều chỉnh khi sử dụng prompt này. Các biến số này là:
  • [LOẠI_CÂU_HỎI]: Đại diện cho các loại câu hỏi đánh giá cụ thể có thể được tạo ra (ví dụ: trắc nghiệm, điền khuyết, tự luận ngắn).
  • [PHƯƠNG_PHÁP_ĐÁNH_GIÁ]: Đại diện cho các phương pháp hoặc tiêu chí để xác định mức độ hiểu biết hiện tại của người học (ví dụ: theo dõi kết quả bài tập trước, dựa trên câu trả lời cho các câu hỏi trước đó, đánh giá tự thân).
  • [MÔ_HÌNH_KIẾN_THỨC]: Đại diện cho cấu trúc hoặc loại mô hình được sử dụng để biểu diễn kiến thức của người học (ví dụ: mô hình cây kiến thức, mô hình Bayes trực quan, mô hình dựa trên mạng nơ-ron).
• Yêu cầu về hoạt động nội bộ: “Hãy mô tả cách hệ thống sẽ sử dụng các phản hồi từ người học để cập nhật mô hình hiểu biết về họ…” Yêu cầu này tập trung vào khía cạnh tự điều chỉnh và học máy của module.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này được thiết kế để khai thác khả năng tạo văn bản có cấu trúc và chuyên sâu của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Cách hoạt động như sau:

• Khung yêu cầu: Prompt cung cấp một “khung” cho LLM, chỉ rõ chủ đề chính (module đánh giá).
• Định hướng chi tiết: Các yêu cầu chức năng và yêu cầu về hoạt động nội bộ định hướng LLM về những khía cạnh cần được mô tả, đảm bảo câu trả lời toàn diện.
• Cá nhân hóa thông qua biến số: Các biến số như [LOẠI_CÂU_HỎI], [PHƯƠNG_PHÁP_ĐÁNH_GIÁ], và [MÔ_HÌNH_KIẾN_THỨC] cho phép người dùng “cá nhân hóa” yêu cầu. Khi người dùng điền các giá trị cụ thể vào các biến này trước khi gửi prompt đến LLM, họ có thể nhận được các mô tả module phù hợp với thiết kế hệ thống cụ thể của mình.
• Kích hoạt kiến thức mô hình: LLM sẽ truy xuất và kết hợp kiến thức của mình về các khái niệm như “hệ thống dạy kèm cá nhân hóa”, “đánh giá kiến thức”, “mô hình hiểu biết người học”, “câu hỏi đánh giá”, và các ví dụ về “mô hình kiến thức” để tạo ra phản hồi chi tiết theo yêu cầu.

3. Ví dụ Minh họa

Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được điền và sử dụng:

Ví dụ 1: Tập trung vào câu hỏi trắc nghiệm và theo dõi tiến độ học tập

Prompt sau khi điền:


Thiết kế chi tiết module đánh giá kiến thức và khả năng tiếp thu của người học cho hệ thống dạy kèm cá nhân hóa. Module này cần có khả năng tạo ra các câu hỏi đánh giá trắc nghiệm nhiều lựa chọn dựa trên mức độ hiểu biết hiện tại của người học, được xác định bởi kết quả bài tập trước đó và tỷ lệ trả lời đúng. Hãy mô tả cách hệ thống sẽ sử dụng các phản hồi từ người học để cập nhật mô hình hiểu biết về họ, ví dụ sử dụng mô hình cây kiến thức phân cấp.


Ví dụ 2: Tập trung vào câu hỏi tự luận ngắn và hệ thống dựa trên mạng nơ-ron

Prompt sau khi điền:


Thiết kế chi tiết module đánh giá kiến thức và khả năng tiếp thu của người học cho hệ thống dạy kèm cá nhân hóa. Module này cần có khả năng tạo ra các câu hỏi đánh giá tự luận ngắn và câu hỏi đúng/sai dựa trên mức độ hiểu biết hiện tại của người học, được xác định bởi phân tích các câu trả lời trước đó. Hãy mô tả cách hệ thống sẽ sử dụng các phản hồi từ người học để cập nhật mô hình hiểu biết về họ, ví dụ sử dụng mô hình ngữ cảnh dựa trên mạng LSTM.


👉

Tóm lại

Mẫu prompt này là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để yêu cầu thông tin chi tiết về một module cốt lõi trong hệ thống dạy kèm cá nhân hóa. Bằng cách sử dụng các biến số rõ ràng, nó cho phép người dùng định hướng LLM tạo ra các mô tả kỹ thuật cụ thể, phù hợp với các phương pháp đánh giá và mô hình kiến thức mà họ lựa chọn, từ đó hỗ trợ quá trình thiết kế và phát triển hệ thống hiệu quả.