Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT, đã trở thành một công cụ hỗ trợ đắc lực trong nghiên cứu khoa học. Một trong những điểm then chốt quyết định hiệu quả sử dụng AI là khả năng xây dựng các "prompt" – câu lệnh hoặc truy vấn đầu vào giúp định hướng và khai thác AI một cách tối ưu. Bài viết này trình bày tổng quan về ứng dụng của prompt AI trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học về công nghệ thông tin. Đồng thời, bài viết phân tích những lợi ích, thách thức và hướng phát triển trong tương lai của kỹ thuật này.
1. Tổng Quan về Prompt AI
1.1. Khái niệm Prompt AI
Prompt AI là thuật ngữ dùng để chỉ quá trình tương tác với các mô hình trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs), thông qua các câu lệnh (prompt) được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên. Prompt đóng vai trò như "câu hỏi", "mệnh lệnh" hoặc "gợi ý" giúp người dùng định hướng đầu ra mà AI sẽ tạo ra. Ví dụ: thay vì lập trình theo cách truyền thống, người dùng có thể "hỏi" AI bằng một câu như: "Viết đoạn mã Python tính trung bình cộng của một danh sách số." và AI sẽ phản hồi với đoạn mã hoàn chỉnh.
1.2. Tầm quan trọng của Prompt
Với sự phát triển của các mô hình AI như GPT-4, Claude, Gemini hay LLaMA, cách thức mà con người giao tiếp với AI đã thay đổi hoàn toàn. Thay vì phải hiểu cấu trúc bên trong của hệ thống, người dùng chỉ cần biết cách viết một prompt hiệu quả. Do đó, "prompt engineering" - kỹ thuật xây dựng prompt - đã trở thành một kỹ năng quan trọng. Một prompt tốt có thể giúp:
- Khai thác tri thức chuyên sâu từ mô hình AI.
- Tăng tính chính xác và độ phù hợp của câu trả lời.
- Tối ưu hóa hiệu suất làm việc, đặc biệt trong nghiên cứu, sáng tạo nội dung, lập trình, giáo dục, và y học.
1.3. Các loại Prompt phổ biến
- Prompt thông tin: yêu cầu AI cung cấp kiến thức
- Prompt tạo sinh: tạo ra nội dung mới (ví dụ: "Viết một bài thơ về mùa xuân").
- Prompt tương tác: yêu cầu AI đặt câu hỏi, đóng vai hoặc phản biện (ví dụ: "Hãy đóng vai giáo sư và phỏng vấn tôi về chủ đề học máy").
- Prompt phân tích: yêu cầu AI phân tích, diễn giải hoặc đánh giá (ví dụ: "Phân tích ưu và nhược điểm của năng lượng tái tạo").
1.4. Kỹ thuật viết Prompt
Dưới dây là 5 công thức cần thiết nên biết để sử dụng câu lệnh Prompt tối ưu hiệu quả công việc
1.4.1. Công thức T-A-G
Công thức viết Prompt T-A-G (Task-Action-Goal) là một phương pháp hữu ích để tạo ra các prompt hiệu quả khi sử dụng ChatGPT hoặc các công cụ AI tương tự. Đây là cách cụ thể để áp dụng công thức này:
- Task (Nhiệm vụ): Định nghĩa rõ ràng nhiệm vụ muốn AI thực hiện, mô tả cụ thể về yêu cầu, chẳng hạn như “tạo một bài thơ”, “tóm tắt một bài báo”, hoặc “giải một bài toán”.
- Action (Hành động): Mô tả hành động cụ thể muốn AI thực hiện để đạt được nhiệm vụ bao gồm các chi tiết như cách thức, phương pháp, định dạng, hoặc các yếu tố cụ thể khác muốn AI tích hợp vào câu trả lời.
- Goal (Mục tiêu): Nêu rõ mục tiêu cuối cùng của việc thực hiện nhiệm vụ có thể là việc người dùng muốn thông tin để giải quyết một vấn đề, để học hỏi, hoặc để giải trí.
Khi cung cấp một prompt theo công thức T-A-G, giúp AI hiểu rõ hơn về yêu cầu của mình và từ đó có thể cung cấp kết quả chính xác và phù hợp. Đây là một cách tiếp cận có tổ chức và chiến lược để tối ưu hóa việc sử dụng công nghệ AI trong việc tìm kiếm thông tin và giải quyết vấn đề. Ví dụ áp dụng công thức T-A-G:
+ Task: Tôi cần một bài thơ về mùa xuân.
+ Action: Bài thơ nên ngắn gọn, giàu hình ảnh và sử dụng phép ẩn dụ.
+ Goal: Bài thơ sẽ được sử dụng trong một bài thuyết trình về sự đổi mới và sức sống của mùa xuân.
Công thức T-A-G
1.4.2. Công thức R-T-F
Công thức viết Prompt R-T-F (Role-Task-Format) có thể áp dụng để tối ưu hóa việc sử dụng công nghệ AI trong việc tìm kiếm thông tin và giải quyết vấn đề một cách có tổ chức và hiệu quả
- Role (Vai trò): Xác định vai trò mà người dùng muốn AI đảm nhận, có thể vai trò của một người viết, một nhà phân tích, một giáo viên, hoặc bất kỳ vai trò nào khác mà người dùng muốn AI thực hiện.
- Task (Nhiệm vụ): Mô tả nhiệm vụ cụ thể mà người dùng muốn AI hoàn thành. Cần nêu rõ yêu cầu, chẳng hạn như “phân tích một đoạn văn”, “tạo một bản trình bày”, hoặc “đưa ra lời khuyên”.
- Format (Định dạng): Chỉ định định dạng cụ thể mà người dùng muốn cho câu trả lời, có thể liên quan đến độ dài, kiểu cách, cấu trúc, hoặc bất kỳ yếu tố định dạng nào khác áp dụng cho câu trả lời. Ví dụ áp dụng công thức R-T-F:
+ Role: Tôi muốn bạn đóng vai trò là một nhà phân tích.
+ Task: Hãy phân tích tác động của mạng xã hội đối với thanh niên.
+ Format: Tôi muốn một bài viết dài khoảng 500 từ, sử dụng ngôn ngữ chính thống và bao gồm ít nhất 3 điểm chính.
Công thức R-T-F
1.4.3. Công thức B-A-B
Công thức viết Prompt B-A-B (Before-After-Bridge) là một kỹ thuật mạnh mẽ để tạo ra các prompt có sức thuyết phục cao, đặc biệt khi muốn làm nổi bật sự chuyển biến tích cực mà một sản phẩm, dịch vụ, hoặc ý tưởng mang lại. Dưới đây là cách dụng công thức này một cách cụ thể và chi tiết:
- Before (Trước): Mô tả tình trạng hoặc vấn đề hiện tại mà bạn hoặc người khác đang đối mặt. Nêu rõ những khó khăn, thách thức, hoặc nhu cầu chưa được đáp ứng.
- After (Sau): Mô tả tình trạng mong muốn sau khi giải quyết vấn đề hoặc áp dụng giải pháp. Do đó, bạn cần nêu rõ sự cải thiện, lợi ích, hoặc kết quả tích cực mà bạn kỳ vọng.
- Bridge (Cầu nối): Giới thiệu giải pháp hoặc hành động cụ thể mà sẽ dẫn đến sự chuyển biến từ “Trước” sang “Sau”. Đây là phần liên kết vấn đề với giải pháp, mô tả cách thức hoặc quy trình để đạt được kết quả mong muốn.
Khi sử dụng công thức B-A-B, không chỉ mô tả được vấn đề và giải pháp một cách rõ ràng, mà còn tạo ra một câu chuyện có sức thuyết phục, giúp người đọc hoặc người nghe cảm nhận được sự chuyển biến tích cực và hiểu rõ giá trị của giải pháp đề xuất. Đây là một công thức tuyệt vời để tăng cường sức mạnh của lời nói và viết trong nhiều tình huống khác nhau. Ví dụ áp dụng công thức B-A-B:
+ Before: Tôi thường mất nhiều thời gian để tổ chức thông tin và viết báo cáo công việc.
+ After: Giờ đây, tôi có thể hoàn thành báo cáo nhanh chóng và hiệu quả, với thông tin được sắp xếp một cách logic và dễ hiểu.
+ Bridge: Tôi đã bắt đầu sử dụng một ứng dụng quản lý công việc mới, giúp tôi tự động hóa việc sắp xếp thông tin và cung cấp các mẫu báo cáo tùy chỉnh.
Công thức B-A-B
1.4.4. Công thức R-I-S-E
Công thức viết Prompt R-I-S-E (Role-Input-Steps-Expectation) là một phương pháp hệ thống để tạo ra các prompt hiệu quả, giúp truyền đạt yêu cầu của mình một cách rõ ràng và chi tiết khi sử dụng ChatGPT hoặc các công cụ AI khác. Dưới đây là cách có thể áp dụng công thức này:
- Role (Vai trò): Xác định vai trò mà người dùng muốn AI đảm nhận trong việc thực hiện yêu cầu của mình. Vai trò này có thể là một người viết, một nhà nghiên cứu, một người hướng dẫn, hoặc bất kỳ vai trò chuyên môn nào khác phù hợp với nhiệm vụ.
- Input (Đầu vào): Cung cấp thông tin cần thiết mà AI cần để thực hiện nhiệm vụ, có thể là dữ liệu, thông tin cơ bản, hoặc các yếu tố cụ thể mà bạn muốn AI sử dụng trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.
- Steps (Bước thực hiện): Mô tả các bước cụ thể mà AI cần thực hiện để đạt được kết quả mong muốn. Điều này giúp AI hiểu được quy trình làm việc và các hành động cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ.
- Expectation (Kỳ vọng): Nêu rõ kết quả cuối cùng mà bạn mong đợi từ AI sau khi hoàn thành nhiệm vụ. Đây là phần bạn mô tả kỳ vọng về đầu ra, chất lượng công việc, hoặc mục tiêu cần đạt được. Ví dụ áp dụng công thức R-I-S-E:
+ Role: Tôi muốn bạn đóng vai trò là một biên tập viên.
+ Input: Tôi cung cấp một bản thảo bài viết về công nghệ blockchain.
+ Steps: Hãy đọc và chỉnh sửa bài viết để tăng cường tính chính xác, cải thiện cấu trúc và làm cho nó hấp dẫn hơn.
+ Expectation: Tôi mong đợi một bản thảo đã được chỉnh sửa mà không chỉ rõ ràng, mạch lạc, mà còn thu hút người đọc và phản ánh đúng chuyên môn về đề tài.
Khi sử dụng công thức R-I-S-E, giúp AI hiểu rõ hơn về yêu cầu của bạn và từ đó có thể cung cấp kết quả chính xác và phù hợp hơn với mong đợi của bạn.
Công thức R-I-S-E
1.4.5. Công thức C-A-R-E
Công thức viết Prompt C-A-R-E (Context-Action-Result-Example) có thể áp dụng như sau:
- Context (Bối cảnh): Mô tả bối cảnh hoặc tình huống mà bạn đang đối mặt. Cung cấp thông tin nền tảng, sẽ giúp AI hiểu được ngữ cảnh mà trong đó nhiệm vụ sẽ được thực hiện.
- Action (Hành động): Chỉ định hành động cụ thể muốn AI thực hiện. Mô tả yêu cầu chi tiết, từ việc tạo nội dung đến việc phân tích hoặc đưa ra lời khuyên.
- Result (Kết quả): Nêu rõ kết mong đợi từ hành động của AI. Nói rõ mô tả mục tiêu cuối cùng hoặc lợi ích muốn đạt được từ việc thực hiện nhiệm vụ.
- Example (Ví dụ): Cung cấp một ví dụ cụ thể hoặc mô tả một tình huống mà trong đó công thức đã được áp dụng thành công. Điều này giúp làm rõ cách thức công thức hoạt động và mức độ hiệu quả của nó.
Ví dụ áp dụng công thức C-A-R-E:
+ Context: Tôi đang chuẩn bị cho một cuộc họp quan trọng với khách hàng và cần tạo một bản trình bày về sản phẩm mới.
+ Action: Tôi muốn bạn tạo một bản trình bày PowerPoint hấp dẫn, chứa thông tin chi tiết về tính năng và lợi ích của sản phẩm.
+ Result: Bản trình bày sẽ giúp tôi thuyết phục khách hàng về giá trị của sản phẩm và thúc đẩy họ đưa ra quyết định mua hàng.
+ Example: Trong một tình huống tương tự, một bản trình bày tốt đã giúp một đồng nghiệp của tôi ký được hợp đồng lớn, nhờ vào việc truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và thuyết phục.
Công thức C-A-R-E
1.5. Ứng dụng của Prompt AI trong thực tiễn
Prompt AI đang được ứng dụng rộng rãi trong:
- Giảng dạy và học tập: Hỗ trợ học sinh, sinh viên tra cứu kiến thức, làm bài tập, luyện thi.
- Nghiên cứu khoa học: Tổng hợp tài liệu, đề xuất giả thuyết, hỗ trợ viết báo cáo.
- Lập trình: Viết mã, phát hiện lỗi, tối ưu hoá thuật toán.
- Sáng tạo nội dung: Viết sách, kịch bản, blog, quảng cáo...
- Doanh nghiệp: Tạo chatbot thông minh, tự động hóa tài liệu, phân tích thị trường.
1.6. Một số cảnh báo khi sử dụng Prompt trong nghiên cứu khoa học và thực tiễn
a. Không xem AI là nguồn tham khảo chính thống
- Cảnh báo: AI (như ChatGPT) không truy cập cơ sở dữ liệu học thuật thời gian thực và có thể tạo ra tài liệu, trích dẫn hoặc nghiên cứu "giả" (hallucinated).
- Khuyến nghị: Không trích dẫn trực tiếp từ AI. Luôn kiểm tra nguồn thông tin và trích dẫn từ các cơ sở dữ liệu khoa học đáng tin cậy như Scopus, Web of Science, Google Scholar.
b. Cẩn trọng với đạo văn và tính nguyên bản
- Cảnh báo: Nội dung AI sinh ra có thể trùng lặp, không rõ nguồn gốc, gây vi phạm đạo đức học thuật.
- Khuyến nghị: Luôn biên tập lại và diễn đạt theo cách riêng, kiểm tra đạo văn bằng phần mềm chuyên dụng (Turnitin, iThenticate...).
c. Tránh sử dụng để tạo dữ liệu hoặc giả lập kết quả
- Cảnh báo: Việc dùng AI để "dựng" dữ liệu, số liệu giả hoặc tạo bảng biểu không có cơ sở thực nghiệm là vi phạm đạo đức nghiên cứu nghiêm trọng.
- Khuyến nghị: Chỉ dùng AI để hỗ trợ phân tích hoặc mô phỏng, không thay thế quá trình nghiên cứu thực tế.
d. Đánh giá lại tính logic và chính xác
- Cảnh báo: AI có thể tạo lập luận nghe hợp lý nhưng sai lệch về mặt logic hoặc khoa học.
- Khuyến nghị: Người nghiên cứu cần có kiến thức nền vững để kiểm định thông tin, không nên "phó mặc" hoàn toàn cho AI.
e. Không để AI viết toàn bộ bài nghiên cứu
- Cảnh báo: Bài nghiên cứu viết hoàn toàn bằng AI thường thiếu chiều sâu học thuật, phương pháp rõ ràng và suy luận khoa học đúng chuẩn.
- Khuyến nghị: AI nên đóng vai trò là trợ lý hỗ trợ (gợi ý bố cục, sửa ngữ pháp, tóm tắt tài liệu), không nên thay thế nhà nghiên cứu.
f. Tuân thủ quy định của cơ sở đào tạo / tạp chí
- Cảnh báo: Nhiều trường đại học và tạp chí khoa học cấm hoặc hạn chế sử dụng AI trong quá trình viết và nộp bài.
- Khuyến nghị: Luôn đọc kỹ quy định đạo đức học thuật, chính sách AI của đơn vị liên quan trước khi sử dụng.
2. Ứng dụng Prompt AI trong nghiên cứu khoa học về công nghệ thông tin
2.1. Hỗ trợ tìm kiếm tài liệu và tổng quan nghiên cứu
Tổng quan tài liệu (literature review) là bước nền tảng trong bất kỳ nghiên cứu khoa học nào. Tuy nhiên, quá trình này thường mất rất nhiều thời gian, công sức và đòi hỏi khả năng phân tích, tổng hợp cao. Trong bối cảnh khối lượng tài liệu khoa học ngày càng lớn, việc sử dụng công cụ AI, đặc biệt là thông qua các prompt đang trở thành giải pháp tối ưu để hỗ trợ giảng viên tìm kiếm tài liệu và viết tổng quan lĩnh vực nghiên cứu.
- Tìm kiếm và lọc thông tin nhanh chóng
Thay vì tìm kiếm thủ công trên Google Scholar, Scopus hay PubMed, người nghiên cứu có thể sử dụng các prompt để yêu cầu AI tổng hợp thông tin theo yêu cầu cụ thể. Ví dụ muốn tìm 5 nghiên cứu từ năm 2020 đến 2024 về xây dựng phần mềm quản lý thiết bị công nghệ thông tin. Có thể vận dụng công thức T-A-G(Task-Action-Goal) để tìm kiếm cụ thể như sau
+ Task: Tìm 5 nghiên cứu về xây dựng phần mềm quản lý thiết bị CNTT.
+ Action: Các nghiên cứu ở định dạng .pdf từ năm 2020-2024.
+ Goal: Các nghiên cứu này sẽ được vận dụng xây dựng phần mềm quản lý thiết bị CNTT trong trường đại học.
Kết quả: AI tìm ra 5 nghiên cứu trong đó có tên của công trình nghiên cứu, tác giả, mô tả tóm tắt bài nghiên cứu và liên kết truy cập đến bài báo, sau đây là 1 kết quả
Ví dụ về kết quả tìm kiếm 5 công trình nghiên cứu sử dụng T-A-G
- Viết tổng quan tài liệu sơ bộ
AI có thể hỗ trợ viết bản nháp tổng quan nghiên cứu dựa trên yêu cầu nội dung, phạm vi và lĩnh vực cụ thể. Ví dụ :“Viết đoạn tổng quan nghiên cứu 300 từ về xây dựng phần mềm quản lý thiết bị CNTT”. Sử dụng công thức R-T-F (Role-Task-Format) như sau:
+ Role: Tôi muốn bạn đóng vai trò là một nhà nghiên cứu khoa học.
+ Task: Hãy viết tổng quan nghiên cứu về xây dựng phần mềm quản lý thiết bị CNTT.
+ Format: Tôi muốn một bài viết dài khoảng 300 từ, sử dụng ngôn ngữ tiếng việt và dựa vào ít nhất 3 công trình nghiên cứu liên quan.
Kết quả: AI đưa ra bản tóm lược cô đọng về tổng quan nghiên cứu dựa trên 3 công trình nghiên cứu mà AI đã tìm được ở trên như sau:
Tổng quan nghiên cứu về xây dựng phần mềm quản lý thiết bị CNTT
Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ tại các cơ sở giáo dục, nhu cầu quản lý hiệu quả thiết bị công nghệ thông tin (CNTT) ngày càng trở nên cấp thiết. Việc xây dựng phần mềm quản lý thiết bị CNTT không chỉ giúp tối ưu hóa công tác kiểm kê, bảo trì mà còn góp phần tăng cường tính minh bạch, chính xác và hiệu quả trong quản trị tài sản.
Theo đề tài nghiên cứu của Phạm Văn Hạnh và cộng sự (2023) tại Trường Đại học Luật Hà Nội, phần mềm quản lý tài sản (bao gồm thiết bị CNTT) được xây dựng với các chức năng như: đăng ký thiết bị, theo dõi lịch sử sử dụng, bảo trì và báo cáo số liệu tổng hợp. Công trình này cho thấy việc ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý tài sản giúp giảm thiểu sai sót và tiết kiệm đáng kể thời gian cho cán bộ phụ trách.
Một nghiên cứu khác của nhóm tác giả tại Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM (2020) đề xuất mô hình số hóa quản lý thiết bị CNTT dựa trên nền tảng dữ liệu tập trung và tích hợp công nghệ IoT. Hệ thống này không chỉ cho phép giám sát trạng thái thiết bị theo thời gian thực mà còn cảnh báo kịp thời các sự cố, hỗ trợ công tác bảo trì chủ động.
Bên cạnh đó, đề tài của Nguyễn Xuân Hương (2008) về hệ thống thông tin quản lý thiết bị tại Đại học Thái Nguyên tuy có thời điểm thực hiện sớm hơn, nhưng vẫn đặt nền móng quan trọng trong việc phân tích nhu cầu quản lý thiết bị trong môi trường giáo dục, với các chức năng cơ bản như quản lý phiếu xuất nhập, kiểm kê định kỳ và tìm kiếm thiết bị theo mã số.
Tổng hợp từ các công trình nêu trên, có thể thấy rằng xu hướng phát triển phần mềm quản lý thiết bị CNTT trong các trường đại học đang dần chuyển từ hệ thống quản lý thủ công sang mô hình tự động hóa và tích hợp dữ liệu. Điều này không chỉ cải thiện hiệu suất vận hành mà còn tạo nền tảng vững chắc cho việc ứng dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong tương lai. |
- Gợi ý khung lý thuyết và các tài liệu nền tảng
Dựa trên đề tài nghiên cứu, prompt có thể yêu cầu AI đề xuất các lý thuyết phù hợp, tác giả tiêu biểu, hoặc các công trình kinh điển có liên quan.Ví dụ prompt: “Những lý thuyết nào thường được sử dụng trong nghiên cứu về xây dựng phần mềm quản lý thiết bị công nghệ thông tin?”. Sử dụng công thức R-T-F (Role – Task – Format) như sau
+ Role: Tôi muốn bạn đóng vai trò là một nhà nghiên cứu khoa học.
+ Task: Hãy phân tích khung lý thuyết về xây dựng phần mềm quản lý thiết bị chạy trên nền tảng website.
+ Format: Tôi muốn một bài viết gồm phân tích các cơ sở lý luận và cơ sở thực tiễn về xây dựng phần mềm quản lý thiết bị chạy trên nền tảng website.
Kết quả AI đưa ra khung phân tích như sau
PHÂN TÍCH KHUNG LÝ THUYẾT VỀ XÂY DỰNG PHẦN MỀM QUẢN LÝ THIẾT BỊ CHẠY TRÊN NỀN TẢNG WEBSITE
I. Cơ sở lý luận
1. Khái niệm về phần mềm quản lý thiết bị
Phần mềm quản lý thiết bị là một hệ thống công nghệ thông tin được thiết kế nhằm giúp tổ chức theo dõi, giám sát, vận hành và bảo trì các thiết bị một cách hiệu quả. Chức năng cốt lõi bao gồm: quản lý thông tin thiết bị, lịch sử sử dụng, bảo trì, hiệu suất vận hành, và cảnh báo khi có sự cố hoặc thiết bị cần thay thế.
2. Mô hình hệ thống thông tin quản lý (Management Information System - MIS)
Phần mềm quản lý thiết bị là một nhánh ứng dụng cụ thể của hệ thống thông tin quản lý. Hệ thống này bao gồm:
- Tầng dữ liệu (Data layer): chứa thông tin thiết bị, lịch sử bảo trì, tình trạng sử dụng.
- Tầng xử lý (Logic layer): xử lý các yêu cầu quản lý, lập báo cáo, phân tích dữ liệu.
- Tầng hiển thị (Presentation layer): giao diện người dùng, thường xây dựng theo hướng thân thiện, dễ dùng.
3. Công nghệ phát triển phần mềm nền web
-
Front-end: HTML, CSS, JavaScript, React, Angular,...
-
Back-end: PHP, Python (Django, Flask), Node.js, Java (Spring Boot),...
-
Cơ sở dữ liệu: MySQL, PostgreSQL, MongoDB,...
-
Web server: Apache, Nginx.
-
Bảo mật: SSL/TLS, xác thực người dùng, phân quyền truy cập, chống tấn công XSS/SQL Injection,...
4. Kiến trúc phần mềm
Một phần mềm quản lý thiết bị thường ứng dụng mô hình MVC (Model – View – Controller) nhằm phân tách rõ ràng giữa logic xử lý, giao diện và dữ liệu. Điều này giúp dễ bảo trì, nâng cấp và mở rộng hệ thống.
5. Nguyên tắc xây dựng hệ thống thông tin
- Chính xác và cập nhật: Dữ liệu thiết bị cần được ghi nhận kịp thời, đầy đủ.
- Khả năng mở rộng: Cho phép thêm mới loại thiết bị, phòng ban, người dùng.
- Tính tương tác cao: Người dùng dễ dàng tra cứu, lọc, và xử lý thông tin.
- Khả năng tích hợp: Tích hợp với hệ thống khác như ERP, IoT,...
|
2.2. Phân tích dữ liệu và diễn giải kết quả
Prompt AI có thể hỗ trợ thiết kế cách thu thập dữ liệu phù hợp, từ khảo sát, quan sát, đến thực nghiệm, cũng như gợi ý phương pháp phân tích định lượng hoặc định tính. Trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, có thể vận dụng Promt AI cho các nội dung nghiên cứu về tổng hợp, đánh giá thực trạng vấn đề nghiên cứu hoặc tổng hợp đánh giá thử nghiệm công trình nghiên cứu.
Ví dụ prompt:“Tôi muốn Phân tích, đánh giá thực trạng sử dụng và quản lý thiết bị công nghệ thông tin tại trường Đại học Công nghiệp Dệt May Hà Nội”. Khi đó có thể sử dụng công thức R-I-S-E (Role -Input – Step – Expectation) như sau
+ Role: Tôi muốn bạn đóng vai trò là một nhà nghiên cứu khoa học.
+ Input: Tôi cung cấp một bảng khảo sát giảng viên về chất lượng phần mềm quản lý thiết bị cntt tại trường Đại học Công Nghiệp Dệt May Hà Nội
+ Steps: Hãy đọc và phân tích kết quả khảo sát trên.
+ Expectation: Tôi mong đợi một bản thảo chỉ rõ điểm mạnh, điểm yếu của phần mềm này
Tuyệt vời! Để mình thực hiện vai trò biên tập viên một cách hiệu quả, bạn vui lòng gửi bảng khảo sát giảng viên về chất lượng phần mềm quản lý thiết bị CNTT. Ngay khi có dữ liệu, mình sẽ:
-
Đọc và phân tích kết quả khảo sát chi tiết.
-
Xác định điểm mạnh – điểm yếu của phần mềm từ phản hồi thực tế.
-
Soạn bản thảo báo cáo đã chỉnh sửa, mang văn phong học thuật và rõ ràng, có thể dùng trong báo cáo nghiên cứu hoặc gửi hội đồng/ban quản lý.
|
Kết quả AI đưa ra thông báo như sau
Tuyệt vời! Để mình thực hiện vai trò biên tập viên một cách hiệu quả, bạn vui lòng gửi bảng khảo sát giảng viên về chất lượng phần mềm quản lý thiết bị CNTT. Ngay khi có dữ liệu, mình sẽ:
-
Đọc và phân tích kết quả khảo sát chi tiết.
-
Xác định điểm mạnh – điểm yếu của phần mềm từ phản hồi thực tế.
-
Soạn bản thảo báo cáo đã chỉnh sửa, mang văn phong học thuật và rõ ràng, có thể dùng trong báo cáo nghiên cứu hoặc gửi hội đồng/ban quản lý.
Sau khi người dùng gửi bảng khảo sát, AI đưa ra bản thảo đánh giá về chất lượng phần mềm
2.3.Thiết kế cơ sở dữ liệu cho các nghiên cứu về xây dựng phần mềm
Sử dụng công thức R-I-S-E (Role -Input – Step – Expectation) đêt yêu cầu AI hỗ trợ thiết kế cơ sở dữ liệu của hệ thống quản lý thiết bị công nghệ thông tin như sau
+ Role: Tôi muốn bạn đóng vai trò là một nhà thiết kế cơ sở dữ liệu.
+ Input: Tôi cung cấp một sơ đồ chức năng của hệ thống quản lý thiết bị công nghệ thông tin. + Steps: Hãy thiết kế cơ sở dữ liệu cho hệ thống đó .
+ Expectation: Tôi mong đợi có một hệ cơ sở dữ liệu đầy đủ các thuộc tính.
+ Expectation: Tôi mong đợi một bản thảo chỉ rõ điểm mạnh, điểm yếu của phần mềm này
Kết quả AI sẽ đưa ra kết quả như sau
Đồng thời đưa ra cấu trúc các bảng dữ liệu có đầy đủ tên trường, kiểu dữ liệu.Từ đó AI vẽ ra sơ đồ liên kết thực thể giữa các bảng của hệ thống quản lý thiết bị Công nghệ thông tin. Người dùng có thể yêu cầu AI sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu Postgree để tạo các bảng cho hệ thống. Người dùng có thể tham khảo vận dụng cho nghiên cứu của mình một cách có hiệu quả
3. Kết luận
Ứng dụng Prompt AI trong nghiên cứu khoa học về công nghệ thông tin đã mở ra một hướng đi mới trong việc khai thác tri thức từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Với khả năng tạo lập văn bản theo ngữ cảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và truy xuất thông tin hiệu quả, Prompt AI không chỉ hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong việc tổng hợp tài liệu, viết báo cáo, phân tích dữ liệu mà còn đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ tư duy, phát hiện mối quan hệ tiềm ẩn giữa các khái niệm chuyên sâu.
Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả tối ưu, việc sử dụng Prompt AI cần đi kèm với hiểu biết sâu sắc về cấu trúc prompt, kiểm định đầu ra và các giới hạn đạo đức liên quan đến độ tin cậy của thông tin. Việc tích hợp Prompt AI vào quy trình nghiên cứu khoa học cần được xem xét như một chiến lược hỗ trợ, chứ không thay thế hoàn toàn tư duy phản biện và quy trình đánh giá nghiêm ngặt của giới khoa học.
Tài liệu tham khảo
-
OpenAI. (2023). ChatGPT and Scientific Writing. OpenAI Technical Blog.
-
Alkaissi, H., & McFarlane, S. I. (2023). Artificial Hallucinations in ChatGPT: Implications for Scientific Writing. Cureus, 15(2).
-
https://wsmart.vn/tin-tuc/cong-thuc-viet-prompt-khai-pha-tiem-nang-cua-ai
PHÂN TÍCH KHUNG LÝ THUYẾT VỀ XÂY DỰNG PHẦN MỀM QUẢN LÝ THIẾT BỊ CHẠY TRÊN NỀN TẢNG WEBSITE
I. Cơ sở lý luận
1. Khái niệm về phần mềm quản lý thiết bị
Phần mềm quản lý thiết bị là một hệ thống công nghệ thông tin được thiết kế nhằm giúp tổ chức theo dõi, giám sát, vận hành và bảo trì các thiết bị một cách hiệu quả. Chức năng cốt lõi bao gồm: quản lý thông tin thiết bị, lịch sử sử dụng, bảo trì, hiệu suất vận hành, và cảnh báo khi có sự cố hoặc thiết bị cần thay thế.
2. Mô hình hệ thống thông tin quản lý (Management Information System - MIS)
Phần mềm quản lý thiết bị là một nhánh ứng dụng cụ thể của hệ thống thông tin quản lý. Hệ thống này bao gồm:
- Tầng dữ liệu (Data layer): chứa thông tin thiết bị, lịch sử bảo trì, tình trạng sử dụng.
- Tầng xử lý (Logic layer): xử lý các yêu cầu quản lý, lập báo cáo, phân tích dữ liệu.
- Tầng hiển thị (Presentation layer): giao diện người dùng, thường xây dựng theo hướng thân thiện, dễ dùng.
3. Công nghệ phát triển phần mềm nền web
-
Front-end: HTML, CSS, JavaScript, React, Angular,...
-
Back-end: PHP, Python (Django, Flask), Node.js, Java (Spring Boot),...
-
Cơ sở dữ liệu: MySQL, PostgreSQL, MongoDB,...
-
Web server: Apache, Nginx.
-
Bảo mật: SSL/TLS, xác thực người dùng, phân quyền truy cập, chống tấn công XSS/SQL Injection,...
4. Kiến trúc phần mềm
Một phần mềm quản lý thiết bị thường ứng dụng mô hình MVC (Model – View – Controller) nhằm phân tách rõ ràng giữa logic xử lý, giao diện và dữ liệu. Điều này giúp dễ bảo trì, nâng cấp và mở rộng hệ thống.
5. Nguyên tắc xây dựng hệ thống thông tin
- Chính xác và cập nhật: Dữ liệu thiết bị cần được ghi nhận kịp thời, đầy đủ.
- Khả năng mở rộng: Cho phép thêm mới loại thiết bị, phòng ban, người dùng.
- Tính tương tác cao: Người dùng dễ dàng tra cứu, lọc, và xử lý thông tin.
- Khả năng tích hợp: Tích hợp với hệ thống khác như ERP, IoT,...
|