Trợ lý học tập AI nghề Hàn
Một người Thầy AI đồng hành cùng sinh viên Tổ bộ môn Hàn – Khoa Cơ khí, Trường Cao đẳng Cơ điện Hà Nội (HCEM). Đã triển khai – Đã vận hành – Có thể kiểm chứng ngay.
ĐÀO TẠO
LIÊN TỤC
SYSTEM PROMPT
A–B–C–D–E
"Một người Thầy AI – luôn có mặt bên cạnh sinh viên nghề Hàn –
cả ngày lẫn đêm"
Bám sát
Đủ 15 mô-đun trong chương trình nghề Hàn của HCEM
Công nghệ
Nền tảng Dify.ai mã nguồn mở, tự cài đặt tại Việt Nam
Trả lời nhanh
Dưới 10 giây cho mỗi câu hỏi, có dẫn nguồn rõ ràng
Đúng luật
Tuân thủ Nghị định 13/2023/NĐ-CP về dữ liệu cá nhân
Ba thực trạng tại Tổ bộ môn Hàn
Những vấn đề mà tập thể giảng viên gặp hằng ngày trong công tác đào tạo.
Lượng kiến thức quá lớn
15 mô-đun từ chế tạo phôi, hàn khí, hàn hồ quang tay, MIG/MAG, TIG, đến hàn Robot, hàn ống công nghệ cao. Hàng trăm thuật ngữ: SMAW, FCAW, SAW, các tư thế 1G–4G… vượt khả năng ghi nhớ tức thời.
Khoảng cách giáo viên – sinh viên ngoài giờ
Buổi tối, cuối tuần, lúc chuẩn bị bài – là lúc sinh viên hay vướng mắc nhất. Nhưng giảng viên không thể trực 24/7. Một câu hỏi nhỏ phải đợi sang hôm sau.
Rủi ro an toàn lao động
Nghề Hàn đặc thù tia hồ quang, khí độc, nhiệt cao. Càng nhắc lại quy tắc an toàn đúng thời điểm trước khi vào xưởng, càng giảm tai nạn – việc Thầy Cô không kham hết.
Vì sao đề tài này có giá trị?
| Lĩnh vực nghiên cứu | Trên thế giới | Tại Việt Nam | Tại HCEM |
|---|---|---|---|
| AI trong giáo dục đại học | ✅ | ✅ | ❌ |
| AI trong giáo dục nghề nghiệp | ⚠️ | ❌ | ❌ |
| AI cho nghề Hàn cụ thể | ❌ | ❌ Chưa có | ❌ |
| Hệ thống tự chủ dữ liệu (self-hosted) | ⚠️ | ❌ | ❌ |
Đây là một trong những công trình đầu tiên tại Việt Nam ứng dụng AI tạo sinh có hệ thống vào nghề Hàn.
Mục tiêu nghiên cứu
Xây dựng và đánh giá hệ thống Trợ lý học tập AI cho sinh viên nghề Hàn HCEM, sử dụng nền tảng Dify.ai.
về AI trong giáo dục và kiến trúc RAG.
phân cụm A–E hợp lý theo chuyên môn.
có URL công khai, dữ liệu lưu tại Việt Nam.
4 cấp và đề xuất hướng nhân rộng.
Phạm vi nghiên cứu
15 mô-đun chính thức của chương trình nghề Hàn HCEM.
Sinh viên Cao đẳng nghề Hàn – Khoa Cơ khí.
Năm học 2025 – 2026.
Tổ bộ môn Hàn – Khoa Cơ khí – HCEM.
Ba lý thuyết giáo dục làm nền tảng
Lý thuyết AI trong giáo dục
Phân loại AI giáo dục thành 3 vai trò: hỗ trợ người học, hỗ trợ giáo viên, hỗ trợ quản lý. Trợ lý của chúng tôi thuộc nhóm learner-facing.
Vùng phát triển gần (ZPD)
Học sinh học tốt nhất khi có "người trợ giúp giỏi hơn" làm cầu nối. Trợ lý AI đóng vai scaffolding, không thay thế Thầy Cô.
Lý thuyết tải nhận thức
Trí nhớ làm việc có giới hạn → Trợ lý chỉ trả lời gọn 3–8 câu, từ ngữ đơn giản, có thể hỏi thêm khi cần.
Bốn nguyên tắc đạo đức: lấy người học làm trung tâm, minh bạch, công bằng, bảo vệ dữ liệu cá nhân. Đề tài tuân thủ đầy đủ.
Công nghệ RAG – Retrieval-Augmented Generation
Biến AI từ "nhớ mang máng" thành "có giáo trình mở ra tra cứu trước khi trả lời"
Vấn đề của LLM thuần
- close Hallucination – AI hay "bịa" thông tin
- close Kiến thức đóng băng tại thời điểm huấn luyện
- close Không biết giáo trình HCEM – không bám sát quy chế
RAG khắc phục cả 3 vấn đề:
- check_circle Tra cứu trước khi trả lời – chính xác
- check_circle Cập nhật theo giáo trình – không lỗi thời
- check_circle Có dẫn nguồn – Thầy Cô đối chiếu được
(giáo trình 15 mô-đun)
DỰA TRÊN tri thức tìm được
Kỹ thuật viết Prompt – 7 phần
Dựa trên các mẫu chuẩn của White và cộng sự (2023) – mỗi phần một mục đích sư phạm rõ ràng.
Persona Pattern – Định hình giọng điệu sư phạm Việt Nam.
Output Customization – Phù hợp người học Việt Nam.
Knowledge Boundary – Tránh lan man ngoài chuyên môn.
Length Customization – Giảm tải cho người học.
Template Pattern – Thống nhất chất lượng trả lời.
Greeting Pattern – Trải nghiệm nhất quán.
Refusal Pattern – Bảo đảm an toàn nội dung, từ chối câu hỏi ngoài phạm vi một cách lịch sự.
Vì sao chọn Dify.ai?
Nhóm đã thử AnythingLLM trước, sau khi đánh giá kỹ mới chuyển sang Dify – quyết định dựa trên dữ liệu, không chạy theo công nghệ.
| Tiêu chí đánh giá | AnythingLLM | Dify.ai ⭐ |
|---|---|---|
| Khả năng tra cứu tài liệu (RAG) | ✅ | ✅ |
| Vẽ luồng xử lý trực quan | ❌ | ✅ |
| Tích hợp công cụ ngoài (Agent) | ⚠️ Hạn chế | ✅ |
| Quy trình xử lý dữ liệu chuyên nghiệp | ❌ | ✅ |
| Tự động ghi nguồn (Citation) | ⚠️ | ✅ |
| Multi-model (Gemini / GPT / Claude) | ✅ | ✅ |
| Tự chủ về dữ liệu (Self-hosted) | ✅ | ✅ |
| Cộng đồng GitHub | ~25k ⭐ | ~60k ⭐ |
Không phải tự quản lý DB, API, server inference.
Vẽ luồng xử lý bằng node, không phải code.
Xử lý dữ liệu phi cấu trúc qua quy trình hình ảnh hóa.
Mỗi câu trả lời tự động dẫn nguồn từ giáo trình.
Ba lớp kiến trúc tách biệt
Landing page Material Design 3 · Chat Widget của Dify · Responsive mobile/tablet/desktop
https://dify.itngon.com
Application "Trợ lý nghề Hàn" · Knowledge Base 5 cụm · Workflow Chatflow · Prompt 7 phần
Gemini 2.0 Flash (chính – 1500 req/ngày miễn phí) · GPT-4o-mini (backup)
Phân chia theo 5 cụm chuyên môn
MĐ 1–2
Chương trình ĐT, Thời khóa biểu
MĐ 3–5
Chế tạo phôi, Hàn khí, Hàn hồ quang tay
MĐ 6, 7, 14
MIG/MAG, TIG, KL màu
MĐ 8, 13
NDT, Tính toán kết cấu
MĐ 9–12, 15
Robot, Hàn ống, SAW, FCAW, Laser
500 token mỗi đoạn, chồng 50 token để không mất ý.
Tìm cả theo nghĩa lẫn từ khóa: "CT3", "1G–4G".
Mỗi câu trả lời tự động ghi rõ nguồn giáo trình.
Luồng xử lý một câu hỏi
+ Prompt 7 phần
Nhánh Refusal tuân thủ Refusal Pattern của White et al. – AI không bị lan man, không trả lời ngoài chuyên môn, bảo vệ chất lượng học thuật.
Thiết kế chuẩn Material Design 3
Bộ quy tắc thiết kế giao diện đang được áp dụng trên Google Maps, Gmail, YouTube.
- palette Hệ màu HCEM: Xanh #0B57D0 + Cam #FF7A18
- text_fields Typography scale: 13 cấp từ Display đến Label
- layers Elevation: 5 cấp shadow theo spec Google
- rounded_corner Shape scale: 4dp / 8dp / 12dp / 16dp / 28dp
- local_fire_department Hiệu ứng tia lửa hàn ở Hero – nét đặc trưng nghề Hàn
- smartphone Responsive: tối ưu cho điện thoại của sinh viên
HCEM
Hỏi Thầy bất kỳ điều gì về 15 mô-đun
Hệ thống ĐÃ VẬN HÀNH
Đây không phải ý tưởng – đây là sản phẩm đang chạy. Mời Hội đồng nhấp vào icon chat ở góc phải dưới màn hình để trải nghiệm ngay!
Trợ lý đã được nhúng vào trang này. Hãy nhấp vào biểu tượng chat ở góc phải dưới màn hình để đặt câu hỏi trực tiếp.
Bộ câu hỏi có hệ thống
50+ câu hỏi đã được test, có video minh chứng cho các câu quan trọng.
Điểm mạnh đã được kiểm chứng qua video
Trả lời đúng nội dung 15 mô-đun, dẫn lại đúng giáo trình.
Xuyên suốt cuộc trò chuyện, không xưng "tôi" hay "bạn".
Kể cả khi câu hỏi có thuật ngữ tiếng Anh.
Tuân thủ Cognitive Load Theory của Sweller.
Câu hỏi ngoài phạm vi → bảo vệ chất lượng học thuật.
Mỗi câu trả lời rõ ràng có thể đối chiếu giáo trình.
Hạn chế đã ghi nhận và phương án xử lý
Nguyên nhân: Free tier Gemini có giới hạn.
Giải pháp: Sẵn sàng nâng cấp gói trả phí.
Nguyên nhân: RAG hiện chỉ xử lý văn bản.
Giải pháp: Nghiên cứu Multimodal RAG.
Nguyên nhân: Mới triển khai.
Giải pháp: Mở rộng 3 lớp HK tới.
Đảm bảo đúng quy định về dữ liệu cá nhân
| Yêu cầu của pháp luật | Cách đề tài tuân thủ |
|---|---|
| Không thu thập trái phép thông tin cá nhân | ✅ Truy cập ẩn danh qua session UUID |
| Minh bạch về việc dùng AI | ✅ Banner thông báo rõ trên landing page |
| Quyền xóa dữ liệu của chủ thể | ✅ Sinh viên xóa được lịch sử chat |
| Lưu trữ dữ liệu trong nước | ✅ Self-hosted tại Việt Nam |
| Bảo mật truyền tải | ✅ HTTPS Let's Encrypt |
Giáo dục là một trong những lĩnh vực ưu tiên ứng dụng AI. Đề tài này là một đóng góp cụ thể, đo lường được, đã triển khai vào chủ trương lớn của Chính phủ.
Mô hình Kirkpatrick – 4 cấp đánh giá
📊 Phiếu Likert 5 mức – tuần 4 pilot
📊 Bài kiểm tra trước–sau, có nhóm đối chứng
📊 Log truy vấn + phỏng vấn sau 8 tuần
📊 Đối chiếu kết quả HK 2025–2026
Ba nhóm hưởng lợi
"Thầy ảo" sẵn sàng ngoài giờ, ôn bài tiện lợi, tự tin hơn trước khi vào xưởng, học yếu dám hỏi.
Giảm tải câu hỏi lặp lại, tập trung vào hướng dẫn thực hành – là phần quan trọng nhất của nghề Hàn.
HCEM tiên phong áp dụng AI trong TVET. Điểm cộng tuyển sinh. Đáp ứng KPI chuyển đổi số.
🚀 Lộ trình nhân rộng 3 giai đoạn
Pilot 3 lớp Hàn, hoàn thiện Kirkpatrick cấp 1–2.
Nhân rộng cho 4 nghề còn lại của Khoa Cơ khí.
6 Khoa, kết nối LMS, tích hợp Multimodal.
Bốn lý do Hội đồng nên thông qua
24 tài liệu tham khảo, 3 lý thuyết kinh điển, 7 prompt patterns
Hệ thống đã chạy, URL công khai, video kiểm thử, log đầy đủ
Đề tài đầu tiên ở VN ứng dụng Dify.ai vào giáo dục nghề Hàn
Chi phí thấp, kiến trúc mở, lộ trình rõ ràng 3 giai đoạn
Trợ lý đang ở kia, sẵn sàng trả lời bất kỳ câu hỏi nào của các Thầy Cô ngay lúc này.
Xin trân trọng cảm ơn Hội đồng đã lắng nghe."
✋ Xin mời Hội đồng đặt câu hỏi