Nam sinh trường Nhân văn tự code hệ thống AI dự báo điểm chuẩn đại học real-time xịn xò

81305d133523037e3584.webp


Từng đau đầu vì "lụi tim" tra điểm chuẩn, giờ bạn Nguyễn Đức Anh (sinh năm 2004) - sinh viên khoa Quản trị thông tin, Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, ĐHQG Hà Nội đã tự tay phát triển một hệ thống AI dự báo điểm chuẩn theo thời gian thực cực đỉnh

Khởi đầu từ việc tự mình "ngộp" giữa biển thông tin tuyển sinh rối rắm, Đức Anh chỉ nghĩ đơn giản là làm tool nhỏ lọc data điểm chuẩn các năm cho tiện. Nhưng plot twist ập đến khi bạn được thầy Trần Đăng Ninh - giảng viên Học viện Kỹ thuật và Công nghệ An ninh chỉ dẫn. Nhờ sự định hướng chuẩn chỉnh của thầy, dự án đã "lột xác" từ tool bình thường thành một đề tài nghiên cứu khoa học ngầu lòi, kết hợp giữa xử lý dữ liệu lớn và giải quyết bài toán xã hội thực tế.

Qua quá trình nghiên cứu cày cuốc, Đức Anh nhận ra điểm chuẩn đại học không phải chỉ là mấy con số khô khan trên giấy, mà nó còn phản ánh trực tiếp quy luật cung - cầu của thị trường lao động và xu hướng tâm lý xã hội nữa đó!

d370d51d8f16d1af3436.jpg


"Nếu chỉ cho các bạn học sinh xem điểm của năm ngoái, thì đó là thông tin 'chết' rồi. Cơ duyên thực sự đến khi mình bắt đầu thu thập, phân tích hàng ngàn bài báo giáo dục và bất ngờ phát hiện sự tương quan rõ rệt giữa mức độ quan tâm của truyền thông với sự biến động điểm chuẩn. Từ đó, mình quyết định đưa thêm các mô hình học máy (Machine Learning) vào dự án, biến một công cụ tra cứu tĩnh thành một hệ thống 'sống' có khả năng dự báo", Đức Anh chia sẻ.

Từ một đề tài nghiên cứu khoa học, Đức Anh và team đã phát triển thành công nền tảng trực tuyến diemthi.techtreesolution.com xịn sò. Hệ thống này không chỉ hỗ trợ tra cứu và dự báo điểm chuẩn, mà còn giúp các bạn thí sinh đánh giá rủi ro và xác định dải điểm an toàn cho hầu hết các trường đại học trên cả nước luôn nha!

"Đãi cát tìm vàng" với núi data khổng lồ

Đức Anh cho biết, thay vì lạm dụng những thuật toán phức tạp nhưng kém hiệu quả, hệ thống AI của sản phẩm ưu tiên tính ổn định, vận hành theo quy trình ba bước rõ ràng: Thu thập, xử lý - lưu trữ, và phân tích - dự báo.

Các đoạn mã tự động sẽ định kỳ quét thông tin từ các nguồn chính thống. Dữ liệu thô sau đó được làm sạch, đưa vào cơ sở dữ liệu có cấu trúc. Cuối cùng, khối dữ liệu khổng lồ được chạy qua các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để chấm điểm mức độ "hot" của từng ngành, kết hợp với phổ điểm thi năm 2026 để xuất ra dải điểm dự báo an toàn.

dae930bb5b77fea803c3.jpg


8b19b13b942a995120d1.jpg


"Khó khăn lớn nhất là việc thu thập và làm sạch dữ liệu, bởi thông tin tuyển sinh của mỗi trường lại có một định dạng khác nhau. Trong lĩnh vực AI, quy luật 'dữ liệu đầu vào rác thì kết quả cũng sẽ là rác' là một thách thức không nhỏ, đặc biệt với ngôn ngữ tiếng Việt đa dạng và nhiều từ lóng", Đức Anh tâm sự.

Để giải quyết bài toán "hóc búa" này, nam sinh không vội vàng ném tất cả vào mô hình huấn luyện mà dành phần lớn thời gian ở bước tiền xử lý. Đức Anh xây dựng các bộ lọc từ khóa, phân loại tin tức theo cụm chủ đề rõ ràng và kiên nhẫn huấn luyện mô hình với những tập dữ liệu nhỏ có độ chính xác cao trước khi mở rộng quy mô.

Update liên tục như đang "sống" luôn ý

"Điểm sáng nhất của dự án được ghi nhận tại Hội nghị Nghiên cứu khoa học sinh viên không nằm ở công nghệ quá cao siêu, mà ở tư duy ứng dụng thời gian thực để giải quyết vấn đề thực tế của học sinh và phụ huynh", nam sinh chia sẻ.

Cứ mỗi 12 tiếng, các thuật toán sẽ tự động rà quét tin tức mới nhất và lập tức xử lý để cập nhật lại cơ sở dữ liệu lõi. Nhờ nguồn dữ liệu được làm mới mỗi nửa ngày, mức điểm dự báo của một ngành sẽ biến động liên tục dựa trên sức nóng thực tế của xã hội. Các bạn thí sinh luôn nắm bắt được độ rủi ro hay an toàn của ngành học ở ngay thời điểm hiện tại, từ đó có cơ sở vững chắc nhất để chốt danh sách nguyện vọng. Xịn chưa nè!

Chia sẻ về dự định phát triển tương lai, Đức Anh cho biết: "Trước mắt, mình vẫn tập trung tối ưu hóa 'trái tim' của hệ thống là công cụ tra cứu thông qua các bộ lọc, đảm bảo trải nghiệm người dùng thật mượt mà. Về dài hạn, mình có hai mục tiêu chính. Thứ nhất là tiếp tục mở rộng tập dữ liệu huấn luyện từ mạng xã hội để mô hình dự báo nhạy bén hơn. Thứ hai, mình dự định sẽ dành tâm huyết phát triển thêm phiên bản trên thiết bị di động (Mobile App) để học sinh ở mọi vùng miền đều có thể tiếp cận hệ thống dễ dàng".

c67ff7aaed5ec29cf8db.jpg


865d283b6f730f6d01be.jpg


29e7ac1c8e8e786514cd.jpg


591f9883b7ae90b09bf3.jpg


Nguồn: svvn.tienphong.vn
 
Back
Top