Từ đồ án tốt nghiệp đến sản phẩm có tiềm năng thương mại hóa
Nhiều đồ án tốt nghiệp của sinh viên ngành Công nghệ thông tin Trường ĐH FPT Hà Nội trong đợt bảo vệ kỳ Summer 2025 được phát triển hoàn chỉnh, sản phẩm được đánh giá có tiềm năng ứng dụng và thương mại hóa.
Quy trình phản hồi tự động trong lập trình web .NET
Nhóm sinh viên Đặng Trọng Thiên, Tạ Khánh Linh, Trần Trọng Hiển, Hoàng Việt Cường và Nguyễn Xuân Bách lựa chọn phát triển sản phẩm giải quyết công việc trong giáo dục với đề tài “An integrated LLM, static analysis, and retrieval pipeline for concept-linked feedback in .NET web programming” (tạm dịch: Quy trình tích hợp mô hình Ngôn ngữ lớn, phân tích tĩnh và truy xuất thông xin để tạo phản hồi liên kết trong Lập trình Web .NET).
Mục tiêu của nhóm là xây dựng hệ thống phản hồi tự động, giúp giảm tải cho giảng viên khi chấm các bài lập trình quy mô lớn, đồng thời mang đến cho sinh viên phản hồi mang tính cá nhân hóa, nhanh chóng và chính xác.
Hệ thống được phát triển dựa trên sự kết hợp của nhiều nền tảng: công cụ phân tích tĩnh để phát hiện lỗi kỹ thuật, mô hình ngôn ngữ lớn tích hợp kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) để sinh phản hồi có chiều sâu sư phạm và khung để quản lý luồng xử lý. Các nền tảng này vừa đảm bảo tính chính xác kỹ thuật, vừa có khả năng mở rộng cho lớp học đông hàng trăm sinh viên mà vẫn đảm bảo chi phí tối ưu.
Nhóm đã thiết kế checklist dựa trên chuẩn đầu ra môn học và lý thuyết phản hồi của Hattie&Timperley, từ đó phát triển công cụ vừa đảm bảo chính xác kỹ thuật vừa khuyến khích tư duy phản biện. Thử nghiệm trên các bài nộp C# trong ba học kỳ cho kết quả khả quan: phản hồi tự động tiệm cận độ chính xác của phản hồi thủ công, tiết kiệm thời gian và chi phí. Về lâu dài, hệ thống góp phần nâng cao chất lượng dạy và học lập trình, đặc biệt trong các lớp quy mô lớn
Hội đồng đánh giá hệ thống có tiềm năng ứng dụng trong giáo dục đại học, đặc biệt ở những lớp học có hàng trăm sinh viên. Nếu có thể áp dụng sang các ngôn ngữ lập trình khác, tăng cường bảo mật dữ liệu và theo dõi dài hạn hiệu quả sư phạm, sản phẩm có thể được ứng dụng rộng rãi. Được biết, nhóm đang tiếp tục phát triển và hoàn thiện sản phẩm để hợp tác với đơn vị phát triển ứng dụng.
Chatbot hỗ trợ sinh viên với kiến trúc RAG lai
Đề tài “Enhancing LLM-based Chatbot with a Hybrid RAG to adapt multiple perspectives including Cost, Latency, Accuracy, Security and Performance, for Student Service Department” (tạm dịch: Nâng cao Chatbot dựa trên LLM với kiến trúc RAG lai để tối ưu chi phí, tốc độ, độ chính xác, bảo mật và hiệu năng, ứng dụng cho Phòng Dịch vụ Sinh viên) do nhóm sinh viên Vũ Thị Kiều Trang, Nguyệt Việt Hoàng, Nghiêm Hữu Linh, Nguyễn Tiến Đạt và Phạm Đức Anh thực hiện.
Sản phẩm được phát triển nhằm giải quyết áp lực xử lý khối lượng lớn đơn từ của Phòng Dịch vụ sinh viên, Trường ĐH FPT, đặc biệt vào giai đoạn cao điểm đầu kỳ học với 600-800 đơn mỗi tháng.
Hệ thống chatbot có khả năng phân loại câu hỏi: các thắc mắc phổ biến được xử lý tức thì bằng Rapid-Response RAG - kỹ thuật giúp nâng cao khả năng của mô hình sinh (Language model generation) kết hợp với tri thức bên ngoài, trong khi những tình huống truy vấn phức tạp hơn được chuyển sang Large-Scale RAG để kết hợp dữ liệu chính thức từ quy định, quyết định hay syllabus, đảm bảo tính chính xác.
Quá trình phát triển, nhóm cũng gặp thách thức lớn về dữ liệu: nhiều định dạng khác nhau như PDF, Word, Excel, website FLM, trong khi LLM dễ sinh “ảo giác” thông tin. Nhóm khắc phục bằng cách tinh chỉnh mô hình, thiết lập bộ lọc dữ liệu và đánh giá đầu ra nhiều vòng để đảm bảo độ tin cậy.
Trong thử nghiệm, chatbot đạt độ chính xác gần 90%, tốc độ phản hồi nhanh, chi phí thấp và khả năng phân biệt được các tình huống phức tạp cần chuyển cho nhân sự phụ trách, cân bằng tốt giữa độ chính xác - bảo mật - hiệu năng.
Hội đồng đánh giá cao tính ứng dụng thực tiễn của hệ thống vì đã giải quyết đúng nhu cầu cấp thiết của Phòng DVSV, đồng thời có dữ liệu thực tế và quy trình đánh giá rõ ràng. Đây là nền tảng có thể áp dụng ngay, hỗ trợ đắc lực cho sinh viên cũng như cán bộ phụ trách.
Mô hình “săn lùng” mối đe dọa an ninh mạng
Tại hội đồng bảo vệ tốt nghiệp chuyên ngành An toàn thông tin, nhóm sinh viên Đỗ Minh Huy (nhóm trưởng), Phạm Thanh Tùng, Nguyễn Thị Anh Thư và Ngô Tuấn Anh đã triển khai đồ án “A Threat Hunting Approach Using Unstructured Reporting in Cyber Threat Intelligence for Windows Malware Loader” (tạm dịch: Một phương pháp săn lùng mối đe dọa sử dụng báo cáo phi cấu trúc trong thông tin tình báo mối đe dọa mạng với trình tải phần mềm độc hại trên Windows).
Đồ án hướng tới việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn kết hợp dữ liệu phi cấu trúc từ Cyber Threat Intelligence (CTI) để phát hiện sớm và phản ứng nhanh với các mối đe dọa liên quan đến trình tải phần mềm độc hại trên Windows.
Đây là chủ đề mới, phức tạp và đòi hỏi sự kết hợp giữa an toàn thông tin và trí tuệ nhân tạo. Nhóm đã tham khảo hơn 40 công trình nghiên cứu từ các nguồn uy tín như IEEE, ACM, trải qua nhiều tháng thảo luận và chỉnh sửa để xây dựng mô hình phù hợp.
Thử nghiệm ban đầu gặp khó khăn, song nhờ sự nỗ lực của nhóm và hỗ trợ sát sao từ giảng viên hướng dẫn và quá trình chạy thử, điều chỉnh nhiều lần, nhóm đã hoàn thiện mô hình có khả năng tạo ra các bộ tấn công có logic từ báo cáo CTI phi cấu trúc, đồng thời hỗ trợ chủ động săn tìm mối đe dọa.
Hội đồng đánh giá cao nỗ lực của nhóm và tiềm năng phát triển của mô hình, đồng thời khuyến nghị tiếp tục cải thiện các chỉ số để nâng cao hiệu quả thực tế.
Các sản phẩm đều hướng tới khả năng ứng dụng cao, tiệm cận yêu cầu thực tế. Đây là minh chứng rõ ràng cho định hướng đào tạo gắn lý thuyết với thực hành, khuyến khích sinh viên nghiên cứu và sáng tạo. Với tiềm năng thương mại hóa, các sản phẩm có thể tiếp tục được phát triển thành ứng dụng thực tế, góp phần khẳng định năng lực của sinh viên Trường ĐH FPT FPT trong bối cảnh chuyển đổi số và nhu cầu ngày càng cao về giải pháp công nghệ.
Thu Uyên - fpt.edu.vn
