MỘT KHUNG TIẾP CẬN AI TÍCH HỢP CHO TỐI ƯU HÓA PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ VÀ TỰ ĐỘNG HÓA ĐÁNH GIÁ ĐÓNG GÓP TRONG HỌC TẬP THEO DỰ ÁN
Từ khóa:
Quản lý dự án học tập, Phân công nhiệm vụ thông minh, Học tăng cường, Mô hình ngôn ngữ lớn, Đánh giá đóng góp, Tối ưu hóa đa mục tiêuTóm tắt
Tóm tắt nội dung—Trong đào tạo đại học, việc phân chia nhiệm vụ cảm tính thường dẫn đến mất cân bằng khối lượng công việc và thiếu khách quan trong đánh giá đóng góp. Bài báo này đề xuất hệ thống quản lý dự án học tập tích hợp Trí tuệ nhân tạo nhằm tối ưu hóa quy trình phối hợp nhóm. Cơ chế phân công nhiệm vụ được xây dựng dựa trên bài toán tối ưu đa mục tiêu, kết hợp giữa Học tăng cường (Reinforcement Learning) để tích lũy kinh nghiệm thực hiện và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để đánh giá sự phù hợp kỹ năng. Đối với khâu đánh giá đóng góp, hệ thống áp dụng phương pháp phân tích đa chỉ số với hàm phạt bất đối xứng để xác định trọng số thực tế. Các dữ liệu này sau đó được xử lý qua Generative AI để tự động sinh báo cáo định tính, giúp giảng viên nắm bắt chính xác năng lực sinh viên. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống giúp tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao tính minh bạch trong môi trường học tập theo dự án.
