Xây dựng ứng dụng kiểm tra đánh giá kiến thức môn học Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật

Môn học Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật đóng vai trò nền tảng trong chương trình đào tạo Công nghệ thông tin, nhưng việc giảng dạy và học tập môn này gặp nhiều thách thức do sinh viên khó khăn trong việc hiểu và áp dụng các khái niệm. Việc đánh giá kiến thức cũng đòi hỏi sự chính xác và khách quan. Bài báo này đề xuất thiết kế và triển khai một hệ thống hỗ trợ kiểm tra, đánh giá kiến thức nhằm nâng cao hiệu quả học tập và giảng dạy, giúp sinh viên củng cố kiến thức và hỗ trợ giảng viên theo dõi tiến độ học tập, cung cấp phản hồi kịp thời, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo ngành Công nghệ thông tin.

Bài viết này hướng đến các giảng viên, sinh viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, đặc biệt là những người quan tâm đến giáo dục điện tử, hệ thống hỗ trợ học tập thông minh và phương pháp đánh giá kiến thức trong các môn học chuyên ngành tại các trường đại học như Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng.

Bài viết này tập trung vào việc giải quyết những thách thức trong giảng dạy và học tập môn Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật, một môn học nền tảng trong ngành Công nghệ thông tin. Sinh viên thường gặp khó khăn trong việc nắm bắt và áp dụng các khái niệm, thuật toán phức tạp, đồng thời việc đánh giá kiến thức cũng đòi hỏi tính chính xác và khách quan cao. Để khắc phục vấn đề này, nghiên cứu đề xuất một hệ thống hỗ trợ kiểm tra và đánh giá kiến thức dựa trên nguyên lý của Hệ thống hỗ trợ học tập thông minh (Intelligent Tutoring Systems - ITS).

Hệ thống được thiết kế không chỉ giúp sinh viên củng cố kiến thức mà còn hỗ trợ giảng viên theo dõi tiến độ học tập và cung cấp phản hồi kịp thời, từ đó nâng cao chất lượng đào tạo. Khác với các hệ thống quản lý học tập (LMS) truyền thống hay các ứng dụng thương mại phổ thông, hệ thống này tập trung vào việc xây dựng một mô hình biểu diễn tri thức chuyên biệt cho môn Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật. Mô hình này bao gồm các thành phần như tập hợp tiêu đề môn học, ngân hàng câu hỏi trắc nghiệm được cấu trúc hóa, mối quan hệ giữa các tiêu đề và câu hỏi, cùng với các chuẩn đầu ra học tập (CLO). Mỗi câu hỏi được gán các thuộc tính chi tiết như độ khó, độ phân biệt và mức độ nhận thức theo thang Bloom (Nhớ, Hiểu, Áp dụng, Phân tích).

Ngoài ra, hệ thống còn tích hợp mô hình người dùng để theo dõi quá trình học tập của sinh viên thông qua các bài kiểm tra đã thực hiện, cung cấp khả năng đánh giá kiến thức theo từng bài kiểm tra và theo dõi tiến trình học tập tổng thể. Quy trình xây dựng ngân hàng câu hỏi được trình bày chi tiết, bao gồm các bước từ xây dựng ma trận kiến thức, chế tác câu hỏi, kiểm thử, phân tích thống kê đến hiệu chỉnh để đảm bảo chất lượng và tính phù hợp. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra một công cụ hiệu quả, linh hoạt và khách quan để hỗ trợ toàn diện cho việc dạy và học môn Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật.