Giới thiệu hệ thống

Limio

Nền tảng dạy & học AI cá nhân hoá

Teach in FlowLearn in Flow

3module độc lập

1nhật ký sự kiện chung

0lời gọi trực tiếp

(≈ 60 giây) Chào mừng và nêu mục tiêu buổi giới thiệu: trong khoảng 25 phút, trình bày Limio là gì, vì sao thiết kế như vậy, dựa trên cơ sở khoa học nào và đang ở giai đoạn nào.

Nhấn một câu: Limio gom công cụ của cả buổi lên lớp về một nơi, và biến dữ liệu học tập thành phản hồi cá nhân hoá cho từng người học.

Ba con số ở dưới là ba nguyên tắc kiến trúc: 3 module độc lập, 1 nhật ký sự kiện chung, 0 lời gọi trực tiếp giữa các module. Quay lại ở phần kiến trúc.

Một nơi để dạy, một dòng dữ liệu để hiểu từng người học. Địa chỉ: limio.vn, Đại học Bách khoa Hà Nội.

Chuyển tiếp: “Tiếp theo, ta cùng xem vấn đề thường gặp.”

Vấn đề của một buổi lên lớp

Từng người học đang hiểu gì, cần gì tiếp?

Dữ liệu phân mảnh

Khó theo dõi từng người

Phản hồi chậm, thủ công

(≈ 90 giây) Một buổi lên lớp hôm nay thường chạy trên nhiều công cụ tách rời, nên câu hỏi ở tiêu đề rất khó trả lời. Bắt đầu bằng một buổi lên lớp quen thuộc: giảng viên dùng hệ thống LMS để giao học liệu, một công cụ quiz để khuấy động lớp, một nền tảng họp trực tuyến, một nhóm nhắn tin để trao đổi, một công cụ AI để hỏi đáp và một bảng tính để tổng hợp điểm. Mỗi công cụ đều hữu ích, nhưng dữ liệu nằm rời nhau.

Nhấn vào câu hỏi ở tiêu đề: từng người học đang hiểu gì, chưa hiểu gì, cần hỗ trợ gì tiếp theo. Khi dữ liệu phân mảnh, câu hỏi này gần như không trả lời được kịp thời. Sau vài giây, các công cụ trôi về giữa và hợp thành một dòng dữ liệu học tập duy nhất — đó là ý tưởng nền tảng của Limio.

Ba hệ quả nêu bên phải: (1) dữ liệu phân mảnh — điểm, tương tác và trao đổi nằm ở nhiều nơi, khó ghép lại thành một bức tranh; (2) khó theo dõi sát từng người học — lớp đông, dữ liệu rời rạc nên khó nhận ra sớm ai đang gặp khó khăn; (3) phản hồi kịp thời, phù hợp từng người rất tốn thời gian — nhận xét riêng thường phải làm thủ công.

Tiếp theo: Limio giải bài toán này cho những ai?

Limio dành cho ai

Một nền tảng cho thầy cô, người học, nhà trường

Giảng viên

Teach in Flow

Soạn khoá & lớp
Limio-Live
Thi & vấn đáp AI
Chấm & chữa bài

Người học

Learn in Flow

Phản hồi từng chủ đề
Lộ trình cá nhân
e-Portfolio
Điểm thưởng, giải đấu

Nhà trường

Quản trị & triển khai

Quản lý theo kỳ học
Dữ liệu thống nhất
Triển khai độc lập
Phù hợp Việt Nam

Một dòng dữ liệu học tập

(≈ 100 giây) Trả lời câu hỏi "Limio dành cho ai" bằng ba nhóm người dùng, hiện đồng thời để thấy cùng một nền tảng phục vụ cả ba.

Giảng viên: dạy học và quản lý lớp, Limio-Live để tương tác ngay trên lớp, thi và kiểm tra đánh giá kể cả vấn đáp có AI, giao–thu–chấm–chữa bài với AI hỗ trợ nhưng giảng viên luôn là người quyết định kết quả. Người học: phản hồi theo từng chủ đề, lộ trình ba mức Cần ôn, Nên luyện, Vững, hồ sơ năng lực e-Portfolio, và hệ điểm thưởng, huy hiệu, giải đấu. Nhà trường: quản lý theo tổ chức và kỳ học, dữ liệu thống nhất, triển khai độc lập trên hạ tầng của đơn vị, phù hợp bối cảnh Việt Nam.

Chi tiết từng mục: Soạn khoá và lớp — soạn khoá học, chia lớp, đặt hạn nộp riêng cho từng lớp. Limio-Live — quiz, thăm dò ý kiến, bảng cộng tác ngay trên lớp. Thi và vấn đáp AI — đợt, ca, phòng thi và giám sát thời gian thực. Chấm và chữa bài — AI hỗ trợ, giảng viên quyết định kết quả. Phản hồi từng chủ đề — mỗi bài học là một chủ đề kiến thức. Lộ trình cá nhân — ba mức Cần ôn, Nên luyện thêm, Vững, kèm gợi ý nội dung nên học tiếp. e-Portfolio — bài đã chấm theo khoá, người học tự quyết định công khai hay không. Điểm thưởng — XP, huy hiệu, chuỗi ngày, nhiệm vụ, bảng xếp hạng. Quản lý theo kỳ học — lịch học, kỳ học và cấu hình theo từng đơn vị. Dữ liệu thống nhất — phản hồi AI, kết quả thi, bài nộp, điểm thưởng và hồ sơ cá nhân luôn khớp nhau. Triển khai độc lập — trên hạ tầng của đơn vị, dữ liệu riêng. Phù hợp Việt Nam — lớp thiếu thiết bị, thi đợt–ca–phòng, giao diện tiếng Việt.

Điểm cần nhấn: ba cột cùng chạy trên một dòng dữ liệu học tập — thanh phía dưới. Chuyển tiếp: ta xem từng nhóm cụ thể hơn, bắt đầu từ phía giảng viên.

Giảng viên · Teach in Flow

Từ soạn bài đến chấm bài, trong một nơi

Tổng quan

Mọi việc gom về một chỗ

Cần xử lý gấp, xếp theo ba mức
Lịch tuần kèm hạn nộp bài

Dạy học

Soạn và vận hành khoá học

Soạn học liệu có AI hỗ trợ
Chia lớp, mời qua đường liên kết

Limio-Live

Dạy trực tiếp ngay trên lớp

Vote, Word Cloud, Padlet, Whiteboard
Người học quét mã QR để tham gia

Thi và đánh giá

Ba bước từ câu hỏi đến phòng thi

Soạn câu hỏi một lần, dùng lại
Vào thi bằng mã hoặc tài khoản

Thời gian thực

Vấn đáp AI, giám sát trực tiếp

Theo dõi tiến độ từng thí sinh
Cảnh báo rời tab chỉ để xem xét

Chấm và chữa bài

Chấm bài có AI hỗ trợ

AI gợi ý điểm và nhận xét
Giảng viên quyết định kết quả

(≈ 100 giây; sáu tab tự xoay vòng, mỗi tab khoảng 16 giây. Rê chuột vào khung demo thì vòng xoay tạm dừng; bấm vào khung để tạm dừng hoặc tiếp tục chính đoạn demo; bấm một tab để dừng xoay hẳn ở đó.)

Mỗi tab là một đoạn demo ngắn dựng từ giao diện thật của giảng viên: ảnh phóng vào từng vùng, con trỏ di chuyển và bấm, kèm chú thích. Ý cần nhấn là mọi thứ nằm trong một nơi: bảng điều khiển gom việc cần xử lý theo mức độ; khoá học, lớp và hạn nộp; Limio-Live cho hoạt động ngay trên lớp; thi và kiểm tra đánh giá từ ngân hàng câu hỏi đến phòng thi. Hai tab cuối nên dừng lại: ở vấn đáp AI, giảng viên giám sát thời gian thực, cảnh báo rời tab chỉ là căn cứ để xem xét; ở chấm bài, AI chỉ gợi ý, giảng viên quyết định kết quả cuối.

Chi tiết từng tab (nói miệng, không in lên màn hình). Bảng điều khiển: bốn chỉ số đầu trang gồm khoá đang dạy, học viên, việc cần xử lý và học viên im ắng quá 14 ngày; mục Cần xử lý gấp chia ba mức Gấp, Trung bình, Có thể chờ; lịch tuần theo kỳ học của tổ chức. Khoá học: soạn khoá học và học liệu có AI hỗ trợ; chia lớp, mời học viên qua đường liên kết, hạn nộp bài và hạn quiz đặt riêng từng lớp; mỗi thẻ cho thấy trạng thái Đã publish hoặc Nháp và nhãn AI feedback. Limio-Live: Vote, Word Cloud, Padlet, Draw-it, Whiteboard; khi chiếu Word Cloud, người học quét mã QR để tham gia; kết quả buổi học ghi vào hồ sơ người học và điểm thưởng. Kiểm tra đánh giá: ngân hàng câu hỏi dùng lại cho nhiều đề thi; thí sinh vào bằng mã hoặc tài khoản đã ghi danh; có câu ghép nối, sắp xếp thứ tự; hai chế độ giao diện Cơ bản và Nâng cao cho đánh giá quá trình, giữa kỳ, cuối kỳ. Vấn đáp AI: tiết kiệm thời gian so với vấn đáp truyền thống; theo dõi từng thí sinh đang thi, số câu đã hỏi, tiến độ; cảnh báo rời tab hoặc thoát toàn màn hình chỉ là căn cứ để giảng viên xem xét, không tự động kết luận vi phạm. Chấm bài: nút Gợi ý điểm bằng AI đọc đề bài, rubric và bài nộp rồi điền tạm điểm và nhận xét; giảng viên xem lại, chỉnh sửa rồi mới bấm Chấm điểm, AI không tự lưu gì cả.

Muốn dùng video quay thật: đặt file mp4 vào thư mục video/ với đúng tên dashboard, courses, live, exam, oral, grading; khung demo sẽ tự chuyển sang phát video. Tiếp theo: các màn hình này cùng đọc và ghi trên một dòng dữ liệu học tập.

Kiến trúc

Ba module độc lập, nối bằng một nhật ký chung

(≈ 100 giây)

Đây là điểm cốt lõi về kiến trúc. Hệ thống gồm ba module nghiệp vụ độc lập: lớp học (LMS Core), phản hồi AI (Feedback Engine) và điểm thưởng (Gamification). Chúng không gọi trực tiếp nhau; mọi giao tiếp đi qua hai cầu nối: nhật ký học tập chung (trong mã nguồn là bảng LearningEvent) và các bảng dùng chung (Skill, LearnerSkillState, XpTransaction…). Nhật ký này chỉ thêm, không sửa; mỗi loại sự kiện được kiểm tra schema; có thể phát lại để dựng lại trạng thái.

Hoạt cảnh tự lặp bốn bước bằng ngôn ngữ đời thường. (1) Học viên làm bài: LMS ghi sự kiện quiz.question.answered vào nhật ký. (2) Hệ thống cập nhật mức nắm vững: Feedback Engine đọc sự kiện đó, cập nhật bảng LearnerSkillState và ghi skill.state.updated. (3) Phản hồi đúng chỗ còn yếu: Feedback Engine sinh và ghi feedback.delivered. (4) Cộng điểm thưởng: Gamification đọc cùng dòng sự kiện, đối chiếu mức nắm vững để điều chỉnh XP, rồi ghi xp.awarded. Rê chuột vào một module để làm sáng module, làn ghi/đọc và bảng dùng chung của nó.

Thông điệp: ba module không biết nhau nhưng luôn nhìn cùng một dòng dữ liệu, nên mọi trạng thái học tập đều dựng lại được từ nhật ký; phản hồi, điểm thi, bài nộp và điểm thưởng luôn khớp nhau. Tiếp theo: mô hình người học vận hành trên dòng dữ liệu này.

Mô hình người học · BKT

Mỗi chủ đề, một xác suất nắm vững

ĐúngSai Chưa trả lời · P(L0) = 0,100

Giảng viên

thấy con số

0,100

0,600,85

Người học

chỉ thấy nhãn

Cần ôn

Gợi ý: xem lại bài giảng.

Tự thử: 0 / 12

Sau mỗi câuP(L′) = p + (1−p)·P(T)

p: xác suất sau khi biết đúng / sai

P(L0)0,10

biết từ đầu

P(T)0,10

học được

P(S)0,10

biết mà sai

P(G)0,20

đoán đúng

(≈ 100 giây) Đây là bộ mô phỏng chạy đúng công thức và tham số trong mã nguồn. Mỗi bài học là một chủ đề; sau mỗi câu trả lời, hệ thống cập nhật xác suất người học đã nắm chủ đề đó theo Bayesian Knowledge Tracing (Corbett & Anderson, 1994).

Chuỗi mẫu đúng, đúng, sai, đúng, đúng đưa P(L) từ 0,10 lên 0,400, 0,775, giảm còn 0,371 sau câu sai, rồi 0,754 và 0,939. Nhấn hai điểm: giảng viên thấy con số; người học chỉ thấy một nhãn và một gợi ý, vì con số dễ bị đọc như điểm thi. Có thể bấm nút để thử tiếp.

Công thức đầy đủ (không in lên màn hình). Trả lời đúng: P(L|đúng) = P(L)(1−P(S)) / [P(L)(1−P(S)) + (1−P(L))P(G)]. Trả lời sai: P(L|sai) = P(L)P(S) / [P(L)P(S) + (1−P(L))(1−P(G))]. Sau đó P(L′) = p + (1−p)·P(T), với p là P(L|đúng) hoặc P(L|sai). Ngưỡng nhãn: dưới 0,60 là Cần ôn; từ 0,60 đến dưới 0,85 là Nên luyện thêm; từ 0,85 trở lên là Vững.

Bốn tham số: P(L0) = 0,10 là xác suất biết từ đầu; P(T) = 0,10 xác suất học được sau mỗi lần; P(S) = 0,10 xác suất biết mà trả lời sai; P(G) = 0,20 xác suất đoán đúng. Đây chỉ là giá trị khởi đầu thận trọng, chưa hiệu chỉnh bằng dữ liệu thực.

Chuyển tiếp: vậy cách thiết kế này dựa trên những công trình khoa học nào?

Cơ sở khoa học

Mỗi tính năng dựa trên một cơ sở khoa học

Hattie & Timperley, 2007

Phản hồi kèm bước tiếp theo

Bloom, 1984

Lộ trình theo mức nắm vững

Corbett & Anderson, 1994

BKT: nắm vững từng chủ đề

Black & Wiliam, 1998

Đánh giá ngay trong khi học

Deci & Ryan, 2000

Tự chủ và năng lực

Cơ sở thiết kế · danh mục tài liệu đầy đủ trong ghi chú

(≈ 80 giây) Mỗi tính năng cốt lõi của Limio được thiết kế dựa trên, hoặc lấy cảm hứng từ, một công trình khoa học đã được công bố. Đi theo từng hàng: Hattie và Timperley về các tầng phản hồi, nên mỗi lượt phản hồi được mã hoá theo tầng và lời khen cá nhân tách khỏi kênh phản hồi học tập; Bloom về bài toán 2 sigma và dạy kèm 1-1, dẫn tới lộ trình gợi ý nội dung theo mức nắm vững, chủ đề đã Vững có thể lướt qua; Corbett và Anderson về knowledge tracing, là gốc của mô hình BKT, giảng viên thấy số còn người học chỉ thấy nhãn; Black và Wiliam về đánh giá hình thành, tương ứng quiz, hoạt động Live và chấm chữa ngay trong học; Deci và Ryan về tự quyết, nên lộ trình chỉ gợi ý và điểm thưởng không thay thế động lực nội tại.

Nhấn mạnh: đây là cơ sở thiết kế, không phải khẳng định Limio đã tái lập các hiệu ứng ấy; Limio mới ra mắt và chưa có kết quả hiệu quả được công bố. Chuyển tiếp: tiếp theo là cách hệ thống được tổ chức để các tính năng này dùng chung một dòng dữ liệu.

Danh mục tài liệu tham khảo

1. Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81–112.

2. Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16.

3. Corbett, A. T., & Anderson, J. R. (1994). Knowledge tracing: Modeling the acquisition of procedural knowledge. User Modeling and User-Adapted Interaction, 4(4), 253–278.

4. Black, P., & Wiliam, D. (1998). Assessment and classroom learning. Assessment in Education, 5(1), 7–74.

5. Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The “what” and “why” of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268.

Thiết kế phục vụ nghiên cứu

Phản hồi được thiết kế để đo và so sánh

Nhật ký sự kiện bất biến

Chỉ thêm vào cuối; dựng lại được.

Mã hoá tầng phản hồi

Theo Hattie & Timperley, ngay lúc sinh.

Đo mức tiếp nhận

Có mở nội dung ôn tập hay không.

Điều kiện theo từng lớp

Hai lớp cùng khoá: cá nhân hoá so với tối giản.

Hiện trạng: đang thử nghiệm; chưa công bố kết quả hiệu quả.

(≈ 100 giây)

Slide này nói về cách hệ thống được thiết kế để có thể nghiên cứu, không phải về kết quả. Bốn đặc điểm: thứ nhất, nhật ký sự kiện bất biến: mọi hành vi học được ghi theo thứ tự, chỉ thêm vào cuối, nên trạng thái dựng lại được để kiểm tra lại phân tích. Thứ hai, mỗi lượt phản hồi được mã hoá ngay lúc sinh theo các tầng của Hattie và Timperley, gồm nhiệm vụ, quá trình, tự điều chỉnh; lời khen cá nhân cố ý tách khỏi kênh này và nằm ở kênh điểm thưởng; mức nắm vững được chụp trước khi chấm để tránh lệch.

Thứ ba, đo mức tiếp nhận: người học có mở nội dung ôn tập được gợi ý hay không, việc ghi chạy song song và không làm chậm thao tác điều hướng. Thứ tư, có thể đặt hai lớp cùng khoá ở hai điều kiện phản hồi khác nhau, một lớp cá nhân hoá và một lớp tối giản để đối chứng, giúp giảng viên so sánh. Xin nhấn mạnh phần trạng thái ở cuối: sản phẩm mới ra mắt và đang thử nghiệm, chưa có kết quả hiệu quả được công bố; tham số BKT còn là giá trị khởi đầu, chưa hiệu chỉnh bằng dữ liệu thực. Chuyển tiếp: sang phần vận hành.

Động lực học tập

Điểm thưởng bám sát việc học

Ba chốt chặn chống lạm dụng

Trần theo ngày

Theo năng lực

Ngưỡng 10 giây

Minh hoạ

Chuẩn bị…

– XP

Thời gian 0 s Thành thạo

Có thể rút khỏi bảng xếp hạng

(≈ 100 giây) Đây là lớp động lực. Màn hình bên trái tự chạy như một đoạn video ngắn: phóng vào chuỗi ngày học, XP và cấp độ, lộ trình gợi ý rồi bảng xếp hạng; bấm vào khung để tạm dừng. Người học thấy ngay bốn điều đó. Điểm thưởng dễ bị lạm dụng nên hệ thống có ba chốt chặn: trần theo ngày cho từng loại hành động, điều chỉnh XP theo mức thành thạo, và loại các lượt làm dưới 10 giây.

Ba chốt chặn nói chi tiết: mỗi loại hành động có trần mỗi ngày, vượt trần thì ghi 0 XP kèm vết kiểm toán; quiz dễ với người đã giỏi thì XP thấp hơn; lượt làm dưới 10 giây không được cộng điểm. Mô phỏng tự chạy ba kịch bản, dùng ví dụ minh hoạ: quiz độ khó 1, làm lần đầu, đạt toàn bộ điểm, XP cơ sở 50; hệ số lấy từ quy tắc trong mã nguồn. Sáu giây thì 0 XP và có bản ghi kiểm toán. Bốn mươi tám giây với người mới, hệ số 1,0, được 50 XP. Cùng quiz với người đã Vững, mastery trên 0,85, hệ số 0,5, được 25 XP. Nhấn mạnh: người học có thể rút khỏi bảng xếp hạng, và lời khen cá nhân nằm ở kênh điểm thưởng, không đi qua kênh phản hồi học tập. Ô thử tay bên dưới cho phép kéo thời gian và chọn mức thành thạo để thấy XP đổi theo. Tiếp theo, chúng ta chuyển sang phần kế tiếp của bài trình bày.

Người học · Learn in Flow

Nhãn và lộ trình, không phải con số

Lộ trình chỉ gợi ý

e-Portfolio: tự quyết công khai

(≈ 90 giây)

Chi tiết cắt khỏi màn hình: mỗi chủ đề kèm gợi ý nội dung nên học tiếp; chủ đề đã Vững có thể gợi ý lướt qua. Lộ trình chỉ gợi ý, người học vẫn chủ động: có thể học bất kỳ bài nào, kể cả ngoài gợi ý. e-Portfolio gồm bài đã chấm theo từng khoá; người học tự quyết định công khai hay không. Trên dải màu, nhãn giữa là “Nên luyện thêm” (từ 0,60 đến dưới 0,85); nhãn đầy đủ hiện ở thẻ bên dưới con trỏ.

Màn hình bên trái tự chạy như video ngắn, luân phiên hai màn hình của người học: không gian học tập (tiếp tục học, khoá đã đăng ký, lịch tuần, chủ đề vững và huy hiệu) rồi trang khoá học (lộ trình, XP, bảng xếp hạng). Bấm vào khung để dừng.

Phía người học, ta cố ý không đưa con số. Mô hình ước lượng mức nắm vững cho từng chủ đề; mỗi bài học tự thành một chủ đề. Giảng viên thấy xác suất, còn người học chỉ thấy ba nhãn: Cần ôn dưới 0,60; Nên luyện thêm từ 0,60 đến dưới 0,85; Vững từ 0,85 trở lên. Lý do là con số dễ bị đọc như điểm thi. Lộ trình chỉ gợi ý, người học vẫn học bất kỳ bài nào. Bài đã chấm theo khoá được gom vào e-Portfolio, người học tự quyết định có công khai hay không.

Nếu được hỏi: các tham số mô hình hiện là giá trị khởi đầu thận trọng, chưa hiệu chỉnh bằng dữ liệu thực. Chuyển tiếp: từ trải nghiệm của người học, ta xem điều gì giữ động lực học.

Vận hành và hạ tầng

Triển khai độc lập, dữ liệu ở lại đơn vị

Docker và triển khai tự động

Sao lưu, tự kiểm chứng

Quyền riêng tư mặc định

Thi 5.000 thí sinh đồng thời mục tiêu thiết kế

(≈ 90 giây)

Về vận hành: Limio chạy hoàn toàn bằng Docker và có hai bản triển khai độc lập, limio.vn và limio.hust.edu.vn. Mỗi bản có cơ sở dữ liệu, tệp tải lên và cấu hình riêng; hai bản không đồng bộ dữ liệu, nên dữ liệu của đơn vị nằm lại ở đơn vị. Cấu hình theo tổ chức đi qua biến môi trường, không gắn cứng theo tên miền.

Phía trên là đường ống tự động: mỗi lần đẩy mã lên nhánh chính, hệ thống tự build, áp migration, triển khai và kiểm tra sức khoẻ. Sao lưu cơ sở dữ liệu hằng ngày và hằng tuần, mỗi bản được tự kiểm chứng. Về quyền riêng tư, endpoint hồ sơ học tập yêu cầu xác thực và phân quyền. Docker gồm web, cơ sở dữ liệu, bộ nhớ đệm và tác vụ định kỳ. Sao lưu mỗi bản được kiểm chứng ngay sau khi tạo. Người học có thể rút khỏi bảng xếp hạng. Kịch bản thi 5.000 thí sinh đồng thời dựa trên nhiều bản sao web và chấm điểm chạy nền; xin lưu ý đó là mục tiêu thiết kế, không phải kết quả đã công bố. Giao diện thích ứng máy tính, máy tính bảng và điện thoại. Chuyển tiếp: phần cuối là nơi hệ thống đang được thử nghiệm và liên hệ.

Hiện trạng và hướng đi

Thử nghiệm và hướng nghiên cứu tiếp theo

Đang thử nghiệm tại 5 đơn vị

Một số học phần

Khoa KH&CN Giáo dụcĐHBK Hà Nội

Khoa Ngoại ngữĐHBK Hà Nội

Khoa CNTTĐH KTQD

Khoa DượcCĐ Y tế HN

Khoa Ngoại ngữCĐ CNC HN

Hướng nghiên cứu

Đề xuất, chưa cam kết

1

Thử nghiệm đối chứng theo lớp

2

Hiệu chỉnh tham số BKT

3

Đánh giá tác động của phản hồi

4

Mở rộng và công bố kết quả

Hiện trạng: sản phẩm mới ra mắt, chưa có kết quả hiệu quả được công bố.

(≈ 90 giây) Limio là sản phẩm mới ra mắt và đang được thử nghiệm ở một số học phần tại năm đơn vị: Khoa Khoa học và Công nghệ Giáo dục cùng Khoa Ngoại ngữ của Đại học Bách khoa Hà Nội, Khoa CNTT của Đại học Kinh tế Quốc dân, Khoa Dược của Cao đẳng Y tế Hà Nội và Khoa Ngoại ngữ của Cao đẳng Công nghệ cao Hà Nội. Xin nói rõ: hiện chưa có kết quả hiệu quả nào được công bố.

Bốn hướng nghiên cứu bên phải là đề xuất, không phải cam kết, và đều có nền tảng sẵn trong hệ thống: điều kiện phản hồi theo lớp cho thiết kế đối chứng; tham số BKT còn là giá trị khởi đầu cần hiệu chỉnh; mỗi phản hồi đã được mã hoá tầng và đo mức tiếp nhận; sau đó mới đến mở rộng và công bố. Chi tiết bốn hướng: (1) thu thập dữ liệu thử nghiệm có đối chứng theo lớp, vì hệ thống đã hỗ trợ đặt điều kiện phản hồi riêng cho từng lớp, cá nhân hoá hoặc tối giản, trên cùng một khoá; (2) hiệu chỉnh tham số BKT theo dữ liệu thực, vì hiện là giá trị khởi đầu thận trọng; (3) đánh giá tác động của phản hồi, gồm tầng phản hồi và mức tiếp nhận, lên kết quả học tập; (4) mở rộng số đơn vị, học phần và công bố kết quả, phụ thuộc vào các bước trước. Rất mong nhận được góp ý và đề nghị hợp tác từ quý vị.

Kịch bản demo · ≈ 6 phút

1
Bảng điều khiển giảng viên
≈ 30 giây
2
Limio-Live
≈ 90 giây
3
Ngân hàng → Đề thi → Ca thi
≈ 90 giây
4
Chấm bài với gợi ý AI
≈ 60 giây
5
Tài khoản người học
≈ 90 giây

Demo trên hệ thống đang chạy

Trình diễn trực tiếp

Năm bước trên hệ thống đang chạy.

Mở limio.vn

Quét mã để tự trải nghiệm

(≈ 6 phút, tính cả chuyển cảnh)

Chuyển từ slide sang hệ thống thật tại limio.vn và đi theo trục năm bước: bảng điều khiển giảng viên (30 giây); Limio-Live với Word Cloud, cả phòng quét mã QR (90 giây); ngân hàng câu hỏi, đề thi, ca thi và giám sát vấn đáp AI (90 giây); chấm bài với gợi ý AI, nhấn rằng giảng viên quyết định (60 giây); cuối cùng đổi sang tài khoản người học để xem lộ trình, XP, e-Portfolio (90 giây). Ghi chú từng bước: bảng điều khiển xếp việc cần xử lý theo mức độ; Limio-Live mở Word Cloud để khán giả quét mã QR trả lời; sau đó giám sát vấn đáp AI; AI chỉ gợi ý, giảng viên quyết định; phía người học cho thấy lộ trình, XP và e-Portfolio. Khán giả cũng có thể quét mã QR để vào limio.vn và tự trải nghiệm.

Chuẩn bị trước demo:

Đăng nhập sẵn hai tài khoản, giảng viên và người học, trên hai tab trình duyệt riêng.
Bật sẵn bài Limio-Live có hoạt động Word Cloud.
Kiểm tra mạng và âm thanh của phòng họp.
Có ảnh chụp hoặc video dự phòng nếu mạng hỏng.
Mở sẵn tab ghi chú bằng phím N.

Kết luận

Một dòng dữ liệu học tập, phản hồi đúng chỗ người học cần

1Gom cả buổi lên lớp về một nơi
2Cá nhân hoá không đòi thêm công sức
3Thiết kế để đo được, nghiên cứu được

limio.vn TS. Nguyễn Thị Huyền Khoa Khoa học & Công nghệ Giáo dục
ĐH Bách khoa Hà Nội huyen.nguyenthi2@hust.edu.vn

Xin cảm ơn. Rất mong nhận được góp ý.

(≈ 90 giây + hỏi đáp) Tóm tắt ba thông điệp (nội dung đổi theo đối tượng đang chọn). Bản chung: (1) gom cả buổi lên lớp về một nơi: dạy, tương tác trực tiếp, thi, vấn đáp AI, thu bài, chấm và chữa; (2) cá nhân hoá không đòi thêm công sức vì mỗi bài học tự thành một chủ đề, mức nắm vững được ước lượng bằng BKT; (3) thiết kế để đo được: nhật ký sự kiện bất biến, phản hồi được mã hoá, hỗ trợ lớp đối chứng.

Nói thẳng về trạng thái hiện tại: sản phẩm mới ra mắt, đang thử nghiệm ở một số học phần, chưa có kết quả hiệu quả để công bố; đó là việc cần làm cùng các nhà khoa học trong phòng.

Mời quét mã QR để vào nền tảng. Liên hệ: TS. Nguyễn Thị Huyền, Khoa Khoa học & Công nghệ Giáo dục, ĐH Bách khoa Hà Nội, phòng M329 nhà C7. Mở phím Q để xem các câu hỏi dự kiến nếu cần.

Dành cho nhà trường

Một nền tảng, một dòng dữ liệu

Gọn

Một nền tảng thay nhiều công cụ

Nhìn thấy

Ai im lặng, việc nào gấp

Chủ động dữ liệu

Dữ liệu thuộc về đơn vị

Hợp Việt Nam

Thi đợt–ca–phòng, tiếng Việt

Thử nghiệm tại

ĐH Bách khoa HN

ĐH Kinh tế Quốc dân

CĐ Y tế HN

CĐ Công nghệ cao HN

(≈ 90 giây) Chi tiết cắt khỏi màn hình: “nhìn thấy” nghĩa là biết ai đang hiểu gì, ai im lặng quá mười bốn ngày, việc nào cần xử lý gấp; “chủ động dữ liệu” nghĩa là triển khai độc lập, dữ liệu thuộc về đơn vị, cấu hình theo tổ chức và kỳ học; “phù hợp Việt Nam” là lớp thiếu thiết bị, thi theo đợt–ca–phòng, giao diện tiếng Việt. Đơn vị thử nghiệm đầy đủ: Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Kinh tế Quốc dân, Cao đẳng Y tế Hà Nội, Cao đẳng Công nghệ cao Hà Nội, ở một số học phần. Với nhà trường, Limio mang lại bốn điều. Bên trái là bảng điều khiển giảng viên chạy như video ngắn: việc cần xử lý gấp, học viên im ắng quá mười bốn ngày, lịch tuần; bấm vào khung để dừng.

Thứ nhất, gọn: một nền tảng thay cho nhiều công cụ rời rạc mà giảng viên đang phải ghép lại. Thứ hai, nhìn thấy: giảng viên và nhà trường biết ai đang hiểu gì, ai đã im lặng quá mười bốn ngày, việc nào cần xử lý gấp. Thứ ba, chủ động dữ liệu: triển khai độc lập, dữ liệu thuộc về đơn vị, cấu hình theo tổ chức và kỳ học. Thứ tư, phù hợp Việt Nam: lớp thiếu thiết bị, thi theo đợt–ca–phòng, giao diện tiếng Việt.

Limio đang được thử nghiệm ở một số học phần tại bốn trường như trên màn hình. Tiếp theo, ta xem cụ thể một buổi lên lớp diễn ra thế nào.

Dành cho giảng viên · Teach in Flow

Mọi công cụ của buổi lên lớp, ở một nơi

Chặng 1

Trước buổi học

Soạn khoá học, có AI hỗ trợ
Chia lớp, đặt hạn riêng

Chặng 2

Trong buổi học Limio-Live

Bài giảng xen hoạt động
Kết quả vào hồ sơ người học

Chặng 3

Sau buổi học

Chấm bài, AI hỗ trợ
Thi và vấn đáp AI

Một nơi thay cho nhiều phần mềm

LMS Kahoot MS Teams Zalo ChatGPT Bảng tính Limio

(≈ 100 giây) Đi theo một buổi lên lớp từ đầu đến cuối; hạt sáng trên trục thời gian tự chạy qua ba chặng.

Trước buổi học: soạn khoá học và học liệu có AI hỗ trợ, chia lớp, mời học viên bằng đường liên kết, đặt hạn nộp bài và hạn quiz riêng cho từng lớp. Trong buổi học: Limio-Live cho phép bài giảng xen slide nội dung với hoạt động như quiz, thăm dò, Word Cloud, bảng cộng tác; trình chiếu đồng bộ trên máy học viên và kết quả đi thẳng vào hồ sơ người học. Sau buổi học: giao, thu, chấm, chữa bài với AI hỗ trợ nhưng giảng viên quyết định; thi và vấn đáp AI; theo dõi học viên im lặng để nhắc kịp thời.

Chi tiết đã lược trên màn hình: soạn khoá học và học liệu có AI hỗ trợ; chia lớp, mời học viên bằng đường liên kết, đặt hạn nộp bài và hạn quiz riêng từng lớp; bài giảng xen slide nội dung và hoạt động (quiz, thăm dò, Word Cloud, bảng cộng tác), trình chiếu đồng bộ; giao, thu, chấm, chữa bài, giảng viên quyết định; theo dõi học viên im lặng để nhắc kịp thời. Nhấn vào dải dưới: thầy cô không phải chuyển qua lại giữa nhiều phần mềm. Tiếp theo, ta nhìn từ phía người học.

Dành cho người học · Learn in Flow

Vững chỗ nào, học gì tiếp?

Điểm XP Huy hiệu Chuỗi ngày Giải đấu

Bạn nắm quyền Tự quyết công khai hồ sơ Rút khỏi bảng xếp hạng Lộ trình chỉ là gợi ý

Quét để học thửlimio.vn

(≈ 90 giây) Với người học, câu hỏi là: mình đang vững chỗ nào và nên học gì tiếp. Khung bên phải tự chạy như video ngắn trên trang khoá học: tiến độ và chuỗi ngày, lộ trình gợi ý, bảng xếp hạng; bấm vào khung để dừng.

Hành trình đi qua năm trạm: học bài, làm quiz, nhận phản hồi đúng chỗ còn yếu, rồi lộ trình ba mức Cần ôn, Nên luyện, Vững, và cuối cùng là e-Portfolio tích luỹ qua thời gian. Bên cạnh có động lực học: điểm kinh nghiệm XP, huy hiệu, chuỗi ngày học và giải đấu. Điều quan trọng là người học nắm quyền: tự quyết định có công khai hồ sơ hay không, có thể rút khỏi bảng xếp hạng, và lộ trình chỉ là gợi ý. Giao diện dùng được trên điện thoại, nên học ở đâu cũng tiếp tục được. Mã QR ở góc phải cho khán giả quét để vào limio.vn và tự trải nghiệm ngay.

Tiếp theo, ta xem điều này đứng trên nền tảng nào.

Vì sao Limio khác biệt

Một nền tảng thay nhiều công cụ rời rạc

01All-in-one cho lớp học

Dạy, thi, chấm và chữa trên một nền tảng

02Cá nhân hoá tự động

Mỗi bài học thành một chủ đề kiến thức

03Một dòng dữ liệu

Mọi kết quả học tập luôn khớp nhau

04Hạ tầng mở rộng được

Ba module độc lập, triển khai tự động

Teach in Flow
Learn in Flow

(≈ 100 giây) Bốn lợi thế (chi tiết dưới đây chỉ nói, không in lên màn hình) của Limio, xếp từ nền móng lên. Dưới cùng là hạ tầng: ba module độc lập, Docker và triển khai tự động, hai bản triển khai riêng, tối ưu cho kịch bản thi 5.000 thí sinh đồng thời; xin nhấn mạnh đó là mục tiêu thiết kế. Phản hồi được mã hoá ngay lúc sinh để sau này đánh giá được tác động.

Chi tiết từng lớp để nói miệng: lớp 1 gồm LMS, Limio-Live, thi và vấn đáp AI, giao–chấm–chữa; lớp 2 dùng BKT với nhãn Cần ôn, Nên luyện, Vững; lớp 3 gồm phản hồi, điểm thi, bài nộp, điểm thưởng, e-Portfolio; lớp 4 là mục tiêu thiết kế thi 5.000 thí sinh đồng thời (chưa nói là đã đo đủ), Docker, hai bản chạy riêng, phản hồi được mã hoá.

Lớp tiếp theo là một dòng dữ liệu học tập: phản hồi, điểm thi, bài nộp, điểm thưởng, e-Portfolio luôn khớp nhau và dựng lại được từ nhật ký sự kiện, nền tảng cho AI về sau. Trên đó là cá nhân hoá không tốn thêm công của giảng viên, vì mỗi bài học tự thành một chủ đề. Trên cùng là trải nghiệm all-in-one thay nhiều công cụ rời rạc. Tiếp theo, ta xem hiện trạng và cơ hội hợp tác.

Hiện trạng và cơ hội hợp tác

Đã vận hành — mời cùng đi tiếp

Đã có

Đang chạy

Bản chạy thật tại limio.vn
Thử nghiệm tại 5 khoa, 4 trường
Tính năng cho giảng viên và người học
Kiến trúc module hoá, mở rộng được

Hướng đi

Mở rộng đơn vị và học phần

Hiệu chỉnh mô hình bằng dữ liệu

Đo tác động của phản hồi

Trợ giảng AI và giải đấu

Trao đổi hợp tác

TS. Nguyễn Thị Huyền ĐH Bách khoa Hà Nội

huyen.nguyenthi2@hust.edu.vn limio.vn

(≈ 90 giây) Chi tiết thử nghiệm để nói miệng: ĐH Bách khoa Hà Nội (Khoa Khoa học & Công nghệ Giáo dục; Khoa Ngoại ngữ), ĐH Kinh tế Quốc dân (Khoa CNTT), CĐ Y tế Hà Nội (Khoa Dược), CĐ Công nghệ cao Hà Nội (Khoa Ngoại ngữ); hai bản chạy limio.vn và limio.hust.edu.vn. Liên hệ đầy đủ: TS. Nguyễn Thị Huyền, Khoa Khoa học & Công nghệ Giáo dục, ĐH Bách khoa Hà Nội.

Slide này nói thẳng về hiện trạng. Bên trái là những gì đã có: hệ thống đang chạy thật tại limio.vn và limio.hust.edu.vn; đang thử nghiệm ở một số học phần tại năm khoa, đơn vị của bốn trường; các nhóm tính năng cho giảng viên và người học đã hoạt động; kiến trúc được module hoá nên mở rộng từng phần.

Bên phải là hướng đi, không gắn ngày giờ cam kết: mở rộng số đơn vị và học phần, hiệu chỉnh mô hình người học bằng dữ liệu thực, đo tác động của phản hồi lên kết quả học tập, mở rộng trợ giảng AI và giải đấu. Đây chính là những chỗ chúng tôi mong được cùng đối tác đi tiếp. Thông tin liên hệ nằm ở thanh phía dưới, xin mời trao đổi. Cảm ơn quý vị đã lắng nghe.

Limio-Live

Thử ngay: bấm chọn, gõ một từ

Mô phỏng

Thăm dò ý kiến 0 phiếu

Một buổi lên lớp của bạn dùng bao nhiêu công cụ?

Word Cloud 0 lượt · 0 từ

Một từ mô tả buổi lên lớp lý tưởng?

(≈ 90 giây; phần tương tác, người trình bày mời khán giả cùng thử.)

Đây là bản mô phỏng ngay trên slide để mọi người hình dung trải nghiệm Limio-Live. Bên trái là thăm dò ý kiến: hãy mời một người chọn đáp án rồi bấm "Mô phỏng 30 phiếu" để thấy kết quả dồn về theo thời gian thực. Bên phải là Word Cloud: mời khán giả đọc to một từ mô tả buổi lên lớp lý tưởng, gõ vào ô, và để ý từ nào được nhắc nhiều thì hiện to hơn.

Nhấn mạnh (không in lên màn hình): Limio-Live thật cho khán giả quét mã QR, trả lời bằng điện thoại, kết quả hiện thời gian thực và ghi vào hồ sơ người học; phiếu và từ khoá trên slide này chỉ là mô phỏng, không gửi đi đâu. Hướng dẫn thao tác: bấm một lựa chọn để thêm phiếu; từ lặp lại sẽ hiện to hơn.

Nhấn mạnh: ở bản thật, khán giả quét mã QR và trả lời bằng điện thoại, kết quả hiện ngay trên màn hình chiếu và được ghi vào hồ sơ người học. Dữ liệu ở đây chỉ là minh hoạ. Tiếp theo, chúng ta xem phần còn lại của hệ thống.