Nam sinh tự học lập trình, sáng tạo hệ thống dự báo điểm chuẩn
(Dân trí) - Thấu hiểu nỗi hoang mang của thí sinh vào mỗi mùa tuyển sinh, chàng sinh viên năm cuối đã tự nghiên cứu và phát triển hệ thống AI hỗ trợ tra cứu, dự báo điểm chuẩn đại học theo thời gian thực.
Nhen nhóm ý tưởng từ nỗi lo tuyển sinh
Năm lớp 12, giống như nhiều thí sinh khác, Nguyễn Đức Anh (22 tuổi), sinh viên năm cuối trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, ĐHQGHN, từng loay hoay giữa hàng loạt câu hỏi: nên chọn ngành nào, trường nào, điểm của mình có đủ an toàn không, nếu đặt sai nguyện vọng thì sẽ ra sao?
Mỗi lần muốn tra cứu điểm chuẩn của một ngành, một trường, cậu lại phải mở nhiều trang thông tin khác nhau, lần lượt tìm điểm từng năm, từng tổ hợp xét tuyển.
Có hôm, cậu mất nhiều giờ đồng hồ chỉ để gom dữ liệu, rồi tự lập bảng Excel, ghi lại điểm chuẩn của các trường qua từng năm để so sánh và sắp xếp nguyện vọng cho mình.
Từng trải qua những băn khoăn khi chọn ngành, chọn trường, Đức Anh từ lâu đã nhen nhóm ý tưởng xây dựng một công cụ để những học sinh giống mình trước đây có thêm nguồn tham khảo trong mùa tuyển sinh.
Đức Anh (22 tuổi), sinh viên Khoa Quản trị Thông tin, Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, ĐHQGHN, lựa chọn theo đuổi dự án xây dựng hệ thống AI dự báo điểm chuẩn đại học theo thời gian thực (Ảnh: NVCC).
Năm 2025, Đức Anh thực hiện nghiên cứu về năng lực số của học sinh trên phạm vi nhiều tỉnh thành. Dù đề tài mang tính lý thuyết cao và khảo sát với quy mô lớn, cậu sớm nhận ra rằng hiệu quả đối với học sinh chưa thực sự như kỳ vọng.
Trải nghiệm này khiến cậu muốn thử sức với một sản phẩm có tính ứng dụng cao hơn. Đó cũng là lúc Đức Anh quyết định quay trở lại với ý tưởng đã từng ấp ủ.
Ở giai đoạn đầu, dự án được định hướng là một công cụ để tổng hợp và tra cứu điểm chuẩn của các năm trước.
Vốn tư duy liên ngành của sinh viên xã hội tạo ra bước ngoặt trong quá trình nghiên cứu của Đức Anh (Ảnh: NVCC).
Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, vốn tư duy liên ngành của sinh viên xã hội giúp cậu dần nhận ra điều đó là chưa đủ.
Theo Đức Anh, điểm chuẩn không phải con số đứng yên mà luôn biến động không ngừng theo tâm lý đám đông, xu hướng nghề nghiệp và dòng thông tin trên truyền thông.
"Nếu chỉ dừng lại ở một công cụ lọc dữ liệu khô khan, hệ thống sẽ không mang lại nhiều giá trị cho thí sinh trong thời điểm các em cần những thông tin mang tính dự báo", Đức Anh nói.
Từ đó, cậu quyết định tích hợp mô hình học máy và AI vào hệ thống để theo dõi, phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
“Cho học sinh xem điểm chuẩn các năm trước chỉ là thông tin “chết”. Điều các em cần là biết khả năng điểm chuẩn sẽ biến động như thế nào ở thời điểm hiện tại”, Đức Anh chia sẻ.
Những đêm thức trắng để sửa lỗi
Dù đã xác định được hướng phát triển, quá trình hiện thực hóa ý tưởng từ trang giấy thành một hệ thống có thể vận hành trên thực tế vẫn đặt ra nhiều thách thức đối với Đức Anh.
Khó khăn lớn nhất đối với một sinh viên không chuyên về công nghệ như cậu là việc làm chủ các kiến thức kỹ thuật chuyên sâu.
“Mình thực sự sốc trước một “biển kiến thức” hoàn toàn mới lạ. Hầu hết mình phải tự học mọi công đoạn từ lập trình chuyên sâu, xây dựng cơ sở dữ liệu, phát triển backend, lựa chọn nền tảng phù hợp cho đến triển khai hệ thống lên máy chủ để đáp ứng lượng truy cập lớn” Đức Anh kể lại.
Khó khăn lớn nhất đối với một nam sinh không chuyên về công nghệ như Đức Anh là làm chủ các kiến thức kỹ thuật chuyên sâu (Ảnh: NVCC).
Có những đêm, nam sinh ngồi trước màn hình máy tính đến 4-5 giờ sáng chỉ để sửa một lỗi nhỏ. Có lỗi khiến trang web không hiển thị đúng dữ liệu, có lỗi làm tốc độ tải chậm, có lúc hệ thống chạy được phần này lại phát sinh vấn đề ở phần khác.
Thời điểm phát triển dự án, Đức Anh coi AI như một người cộng sự hỗ trợ nghiên cứu, cậu liên tục đặt câu hỏi và tham khảo các gợi ý để tìm thêm hướng giải quyết cho những bài toán kỹ thuật.
Tuy nhiên, theo nam sinh, AI vẫn có những hạn chế nhất định và khoảng trống kiến thức của cậu vẫn rất lớn. May mắn thay, cậu nhận được sự hỗ trợ, góp ý từ các giảng viên trong và ngoài trường cùng sự giúp đỡ của bạn bè trong quá trình thử nghiệm và hoàn thiện hệ thống.
Quá trình thử nghiệm và hoàn thiện hệ thống, nam sinh may mắn nhận được sự đồng hành, hỗ trợ tận tình từ giảng viên trong và ngoài trường, cũng như sự giúp đỡ, động viên của bạn bè (Ảnh: NVCC).
Thời điểm hệ thống hoàn thành, áp lực không biến mất mà càng gia tăng khi hệ thống bắt đầu có những người dùng đầu tiên. Số lượng người dùng tăng mang lại niềm vui cho cậu nhưng cũng khiến cậu thấy rõ trách nhiệm của mình.
Mỗi khi có phản hồi về lỗi trải nghiệm từ người dùng, Đức Anh lại bước vào những đêm thức trắng để tìm tòi thêm kiến thức, kiểm tra và tối ưu hóa hệ thống.
Nam sinh tỉ mỉ chỉnh sửa từng chi tiết nhỏ nhất để đảm bảo tính thân thiện của giao diện, phù hợp cho học sinh sử dụng.
Cậu muốn một học sinh ở thành phố hay vùng nông thôn, dù không quen sử dụng nhiều công cụ công nghệ, vẫn có thể mở trang web, nhập thông tin và hiểu ngay kết quả mình cần.
Niềm vui khi giúp thí sinh bớt hoang mang
Sau thời gian thử nghiệm và hoàn thiện, hệ thống của Đức Anh đã thu hút khoảng 16.000 người dùng với hơn 30.000 lượt truy cập. Với một dự án do một sinh viên tự phát triển, đây là kết quả khiến Đức Anh bất ngờ.
Nam sinh cho biết điều khiến cậu vui nhất không chỉ là những con số truy cập, mà là cảm giác sản phẩm của mình thật sự có ích với các em học sinh đang bước vào mùa tuyển sinh.
Đối với hệ thống, nam sinh chủ động loại bỏ các yếu tố gây phân tâm và thiết kế hệ thống theo cấu trúc rõ ràng thành hai chức năng chính với những vai trò khác biệt: tra cứu và dự báo.
Sự khác biệt giữa hai chức năng này nằm ở bản chất của việc xử lý dữ liệu. Chức năng tra cứu có nhiệm vụ hiển thị những dữ liệu tĩnh đã tồn tại từ trước, bao gồm điểm chuẩn của các trường, các ngành và tổ hợp xét tuyển qua các năm.
Trong khi đó, chức năng dự báo hoạt động phức tạp hơn, dành riêng cho năm tuyển sinh hiện tại khi thí sinh đã biết điểm thi nhưng các trường chưa công bố điểm chuẩn chính thức.
Với tư duy lấy con người làm trung tâm, trải nghiệm người dùng và tính hữu ích của hệ thống luôn được Đức Anh đặt lên hàng đầu (Ảnh chụp màn hình).
Người dùng có thể sử dụng tính năng dự báo để kiểm tra liệu điểm của bản thân có đỗ được ngành học đã lựa chọn hay không.
Để vận hành mô hình dự báo, Đức Anh tự mình thiết kế một công thức tích hợp ba nhóm yếu tố chính.
Hai yếu tố đầu tiên mang tính ổn định cao là dữ liệu điểm chuẩn các năm trước và phổ điểm thi năm nay. Yếu tố thứ ba, cũng là nét đặc trưng thể hiện góc nhìn xã hội của sinh viên Nhân văn, chính là dữ liệu về dư luận xã hội.
"Do việc khai thác dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội đòi hỏi nguồn lực lớn để lọc tin giả và tiền xử lý phức tạp, hệ thống hiện tại chủ yếu tập trung quét dữ liệu từ các trang báo chí chính thống", Đức Anh thừa nhận hạn chế của dự án.
Trong hệ thống AI, dữ liệu đầu vào là yếu tố quyết định. Nếu dữ liệu đầu vào không đủ tốt thì kết quả sẽ không chính xác.
Dẫu vậy, Đức Anh nhấn mạnh hệ thống không đưa ra một con số tuyệt đối và cũng không thay thế quyết định của thí sinh. Kết quả dự báo chỉ là một kênh tham khảo, giúp học sinh có thêm thông tin trước khi cân nhắc nguyện vọng.
Những thành công bước đầu là động lực để Đức Anh phát triển hệ thống AI trong tương lai và tiếp tục tạo ra những sản phẩm công nghệ phục vụ cộng đồng (Ảnh: NVCC).
Trong tương lai, khi có thêm nguồn lực, chàng sinh viên Nhân văn dự kiến sẽ mở rộng hệ thống để hỗ trợ thêm các phương thức tuyển sinh khác như thi đánh giá năng lực, đồng thời bổ sung thêm luồng thông tin từ mạng xã hội vào mô hình, phát triển phiên bản ứng dụng di động để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
Hệ thống AI dự báo điểm chuẩn gồm hai chức năng chính: tra cứu và dự báo.
Với chức năng tra cứu, người dùng có thể tìm kiếm điểm chuẩn của các trường đại học, ngành học và tổ hợp xét tuyển qua nhiều năm trên cùng một giao diện.
Với chức năng dự báo, thí sinh nhập điểm thi hiện có, sau đó hệ thống sẽ phân tích dữ liệu để đánh giá mức độ phù hợp giữa điểm số và ngành học quan tâm.
Hệ thống hiện được cập nhật định kỳ 12 giờ một lần và sẽ tăng tần suất cập nhật khi đến gần thời điểm khóa nguyện vọng.
Kết quả dự báo chỉ mang tính chất tham khảo, không thay thế điểm chuẩn chính thức do các trường công bố.
Trải nghiệm tại: https://diemthi.techtreesolution.com/