Tóm tắt Đề án Thạc sĩ: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ sắp xếp lịch học tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Bài toán xếp thời khóa biểu trong các cơ sở giáo dục đại học, đặc biệt với hệ đào tạo tín chỉ, là một thách thức phức tạp do sự ràng buộc đa dạng và thường xuyên xung đột về tài nguyên, giảng viên và sinh viên. Việc lập lịch thủ công không chỉ tốn nhiều thời gian mà còn dễ phát sinh xung đột, ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý và chất lượng đào tạo. Nhận thấy tầm quan trọng của việc tối ưu hóa quy trình này, nghiên cứu này khám phá tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Đề án tập trung vào việc ứng dụng giải thuật di truyền để xây dựng một giải pháp sắp xếp lịch học tự động hoặc bán tự động hiệu quả tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý đào tạo số.

Cán bộ quản lý đào tạo, các nhà phát triển hệ thống thông tin tại các trường đại học, và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, tối ưu hóa, đặc biệt là ứng dụng trong giáo dục.

Bài toán sắp xếp lịch học trong các cơ sở giáo dục đại học, đặc biệt trong hệ thống đào tạo tín chỉ, là một thách thức lớn do sự phức tạp và đa dạng của các ràng buộc về tài nguyên, thời gian của giảng viên và sinh viên. Giải pháp thủ công không còn hiệu quả, thúc đẩy nhu cầu cấp thiết về các công cụ tự động hóa. Đề án này tập trung vào việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo để giải quyết vấn đề này. Nghiên cứu đã tiến hành khảo sát và đánh giá nhiều phương pháp tiếp cận tối ưu, bao gồm giải thuật tham lam, leo đồi, luyện kim, tối ưu đàn kiến, và giải thuật di truyền. Dựa trên phân tích chuyên sâu về ưu và nhược điểm, giải thuật di truyền được lựa chọn là phương pháp tối ưu nhất cho bài toán sắp xếp lịch học phức tạp nhờ khả năng tìm kiếm không gian rộng lớn, tối ưu hóa toàn cục và tính linh hoạt trong mô hình hóa. Luận án xây dựng một mô hình sắp xếp lịch học dựa trên giải thuật di truyền, phù hợp với hệ thống đào tạo tín chỉ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, bao gồm các bước khởi tạo quần thể, chọn lọc, lai ghép và đột biến. Kết quả nghiên cứu sẽ được áp dụng trực tiếp vào việc phát triển một hệ thống sắp xếp lịch học tự động hoặc bán tự động trong hệ thống quản lý đào tạo số của Học viện. Ứng dụng này hứa hẹn sẽ tối ưu hóa quy trình quản lý, giảm thiểu công sức cho cán bộ và cải thiện đáng kể hiệu quả phân bổ tài nguyên, mang lại lợi ích thiết thực cho toàn bộ cộng đồng học thuật.