Hướng dẫn sử dụng
Giới thiệu
Trợ lý hỗ trợ Hội đồng đánh giá bản thuyết minh sản phẩm dự thi Hội thi Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giảng dạy và quản lý
Kết quả do AI đề xuất chỉ có giá trị tham khảo. Quyết định cuối cùng thuộc Ban Giám khảo/Hội đồng đánh giá MITC.
Quy trình sử dụng
Chọn vai trò
Chọn vai trò thành viên Hội đồng đánh giá để AI điều chỉnh góc nhìn nhận xét phù hợp.
Tải file hoặc dán văn bản
Upload bản thuyết minh (.docx, .pdf, .txt) hoặc dán trực tiếp nội dung. Tối đa 20MB.
AI phân tích
Hệ thống tự nhận diện thông tin sản phẩm, đối chiếu 10 tiêu chí (100 điểm), gợi ý điểm số, nhận xét, câu hỏi phản biện.
Xem kết quả
Dashboard hiển thị đầy đủ: metadata, tổng điểm, chi tiết tiêu chí, biểu đồ, điểm mạnh/yếu, ma trận bằng chứng, khuyến nghị.
Lưu & Xuất
Lưu vào lịch sử, tải File Word, JSON, copy Markdown. So sánh nhiều sản phẩm với nhau.
Sử dụng tính năng Lịch sử
Tab "Lịch sử" cho phép bạn xem lại tất cả các sản phẩm đã đánh giá trước đó. Mỗi lần nhấn nút "Lưu" trong trang kết quả, bản đánh giá sẽ được ghi vào lịch sử.
Truy cập Lịch sử
Nhấn tab "Lịch sử" trên thanh menu chính. Danh sách tất cả sản phẩm đã đánh giá sẽ hiển thị theo thứ tự thời gian (mới nhất lên trên).
Tìm kiếm nhanh
Sử dụng ô tìm kiếm để lọc nhanh theo tên sản phẩm hoặc đơn vị dự thi.
Xem lại kết quả
Nhấn biểu tượng 👁 (Xem) để mở lại toàn bộ kết quả đánh giá chi tiết của sản phẩm đó, bao gồm điểm số, biểu đồ, nhận xét và câu hỏi phản biện.
Tải JSON
Nhấn biểu tượng ⬇ (Tải) để xuất dữ liệu đánh giá dưới dạng file JSON — có thể dùng để lưu trữ hoặc xử lý thêm.
Xóa bản ghi
Nhấn biểu tượng 🗑 (Xóa) để xóa một bản ghi không còn cần thiết. Lưu ý: hành động này không thể hoàn tác.
💡 Lưu ý: Dữ liệu lịch sử được lưu trên trình duyệt (localStorage) của thiết bị bạn đang sử dụng. Nếu xóa dữ liệu trình duyệt hoặc đổi thiết bị, lịch sử sẽ bị mất. Hãy xuất file Word hoặc JSON để lưu trữ lâu dài.
Sử dụng tính năng So sánh
Tab "So sánh" giúp bạn đặt 2 sản phẩm cạnh nhau để đối chiếu điểm số, phân tích sự khác biệt theo từng nhóm tiêu chí và tiêu chí chi tiết — hỗ trợ Hội đồng ra quyết định chính xác hơn.
Đảm bảo có ít nhất 2 bản đánh giá
Bạn cần đã đánh giá và lưu ít nhất 2 sản phẩm vào Lịch sử trước khi sử dụng tính năng So sánh.
Truy cập So sánh
Nhấn tab "So sánh" trên thanh menu chính.
Chọn Sản phẩm A và Sản phẩm B
Sử dụng 2 dropdown để chọn 2 sản phẩm muốn so sánh từ danh sách lịch sử đánh giá.
Xem biểu đồ Radar so sánh
Biểu đồ Radar hiển thị phần trăm đạt được của 10 tiêu chí — giúp nhận diện nhanh sản phẩm nào mạnh hơn ở tiêu chí nào.
Xem biểu đồ cột nhóm tiêu chí
Biểu đồ cột so sánh điểm số theo 4 nhóm tiêu chí lớn (Thực tiễn, Công nghệ, Hồ sơ, Tuân thủ).
Bảng chi tiết từng tiêu chí
Bảng phía dưới hiển thị điểm số cụ thể từng tiêu chí của cả 2 sản phẩm, kèm chênh lệch — hỗ trợ so sánh định lượng.
💡 Mẹo: Sử dụng So sánh khi cần xếp hạng hoặc phân loại giải thưởng giữa các sản phẩm có điểm số gần nhau. Biểu đồ Radar đặc biệt hữu ích để nhận diện thế mạnh riêng của từng sản phẩm.
Bộ tiêu chí 100 điểm
Nhóm 1: Tính thực tiễn và hiệu quả ứng dụng (40 điểm)
1. Mức độ cấp thiết và giải quyết vấn đề — 10 điểm
Sản phẩm bám sát thực trạng; giải quyết đúng nỗi đau trong công tác giảng dạy, quản lý chuyên môn, tuyển sinh hoặc hoạt động chuyên môn tại MITC.
0–3: Không nêu rõ vấn đề hoặc vấn đề mơ hồ. 4–6: Có vấn đề nhưng chưa chứng minh rõ tính cấp thiết. 7–8: Vấn đề rõ, phù hợp thực tiễn đơn vị. 9–10: Vấn đề rất cấp thiết, bám sát pain-point cụ thể tại MITC.
2. Hiệu quả thực tế có minh chứng — 15 điểm
Sản phẩm giúp tối ưu thời gian, giảm tải thủ công, nâng cao chất lượng; có số liệu, phản hồi, video, hình ảnh, link minh chứng.
0–3: Không nêu hiệu quả. 4–7: Chỉ nêu hiệu quả dự kiến, chưa có minh chứng. 8–11: Có mô tả hiệu quả nhưng minh chứng còn hạn chế. 12–15: Có số liệu, phản hồi, video/link minh chứng rõ ràng.
3. Tiềm năng nhân rộng và phát triển — 15 điểm
Có thể chuyển giao, áp dụng cho nhiều khoa/bộ môn/phòng/trung tâm; có khả năng triển khai toàn trường.
0–3: Chỉ dùng cục bộ, khó nhân rộng. 4–7: Có thể mở rộng nhưng chưa rõ điều kiện. 8–11: Có định hướng nhân rộng tương đối rõ. 12–15: Tiềm năng nhân rộng cao, có điều kiện triển khai rõ.
Nhóm 2: Chất lượng công nghệ và trải nghiệm (30 điểm)
4. Kỹ năng làm chủ và tích hợp GenAI — 15 điểm
Không chỉ hỏi đáp cơ bản; có sử dụng dữ liệu riêng, System Prompt, RAG, API, workflow; có thiết kế quy trình AI phục vụ thực tế.
0–3: Dùng AI đơn giản, chưa có thiết kế rõ. 4–7: Có dùng GenAI nhưng chủ yếu thủ công. 8–11: Có prompt/system prompt/quy trình tương đối tốt. 12–15: Có tích hợp sâu, dữ liệu riêng, workflow, API hoặc kiến trúc kỹ thuật rõ.
5. Giao diện và trải nghiệm người dùng — 10 điểm
Đường dẫn/tài khoản hoạt động; giao diện dễ dùng; phù hợp với sinh viên, giảng viên, viên chức; có hướng dẫn thao tác.
0–2: Không có link hoặc không truy cập được. 3–5: Có giao diện nhưng khó dùng. 6–8: Dễ sử dụng, thao tác rõ. 9–10: UX tốt, thân thiện, có hướng dẫn rõ ràng.
6. Độ chính xác của chuyên môn — 5 điểm
Nội dung AI tạo ra đúng chuyên môn, sư phạm, khoa học, nghiệp vụ; có kiểm duyệt bởi nhóm tác giả.
0–1: Không đề cập kiểm duyệt chuyên môn. 2–3: Có đề cập nhưng chưa chứng minh rõ. 4–5: Có quy trình kiểm duyệt/chứng minh độ chính xác rõ.
Nhóm 3: Chất lượng hồ sơ báo cáo (15 điểm)
7. Tính đầy đủ, logic của báo cáo — 10 điểm
Có đủ mô tả tính năng, phạm vi ứng dụng, hiệu quả, minh chứng, link sử dụng nếu có; bố cục chuyên nghiệp, trình bày mạch lạc.
0–2: Thiếu nhiều mục quan trọng. 3–5: Có nội dung nhưng rời rạc. 6–8: Tương đối đầy đủ, logic. 9–10: Đầy đủ, chuyên nghiệp, dễ chấm.
8. Tính khả thi của kế hoạch triển khai — 5 điểm
Lộ trình triển khai hợp lý; có khả năng thực thi trong học kỳ tới; có điều kiện triển khai rõ.
0–1: Không có kế hoạch. 2–3: Có kế hoạch nhưng chung chung. 4–5: Kế hoạch rõ, khả thi, có mốc/điều kiện triển khai.
Nhóm 4: Tuân thủ, bảo mật và đạo đức (15 điểm)
9. Bảo vệ dữ liệu, quy chế, nguyên tắc sư phạm — 10 điểm
Không làm lộ dữ liệu nội bộ; không làm lộ thông tin cá nhân; tuân thủ bản quyền; có nguyên tắc sư phạm rõ.
0–2: Không đề cập bảo mật/quy chế. 3–5: Có đề cập nhưng chưa cụ thể. 6–8: Có biện pháp tương đối rõ. 9–10: Có nguyên tắc, biện pháp, cảnh báo và cơ chế bảo vệ dữ liệu rõ.
10. Kiểm soát rủi ro AI/hallucination — 5 điểm
Có guardrails; có quy tắc ràng buộc AI; ngăn AI bịa đặt, trả lời sai lệch; có cách xử lý khi AI không chắc chắn.
0–1: Không đề cập. 2–3: Có đề cập nhưng chưa rõ guardrails. 4–5: Có quy tắc ràng buộc, phạm vi trả lời, cảnh báo và xử lý khi không chắc chắn.
Thành viên Hội đồng đánh giá
Bà Nguyễn Thị Kim Ngọc – Quyền Hiệu trưởng – Trưởng ban
Quyền Hiệu trưởng
Ông Lê Kim Anh – Phó Hiệu trưởng – Phó Trưởng ban
Phó Hiệu trưởng
Ông Nguyễn Trung Hoà – Giám đốc Trung tâm Đào tạo và Hợp tác Quốc tế – Thành viên
Giám đốc Trung tâm Đào tạo và Hợp tác Quốc tế
Ông Huỳnh Mạnh Nhân – Giám đốc Trung tâm Tuyển sinh và Quan hệ doanh nghiệp, Th.S Công nghệ thông tin – Thành viên
Giám đốc Trung tâm Tuyển sinh và Quan hệ doanh nghiệp, Th.S Công nghệ thông tin
Ông Võ Anh Khuê – Phó Trưởng phòng Quản lý chất lượng và Nghiên cứu khoa học – Thư ký
Phó Trưởng phòng Quản lý chất lượng và Nghiên cứu khoa học
Lưu ý quan trọng
- • Hệ thống KHÔNG kiểm tra đạo văn và KHÔNG tạo AI detector
- • AI tự nhận diện thông tin — không yêu cầu nhập thủ công
- • Kết quả chỉ mang tính tham khảo, quyết định cuối cùng thuộc Hội đồng
- • Không tải lên dữ liệu mật hoặc tài liệu nội bộ chưa được phép sử dụng
- • Hỗ trợ .docx, .pdf, .txt — file tối đa 20MB
- • Dữ liệu lịch sử lưu trên trình duyệt (localStorage), xóa khi xóa dữ liệu trình duyệt
