Nam sinh trường Nhân văn phát triển hệ thống AI dự báo điểm chuẩn đại học cập nhật theo thời gian thực

이 시스템에 대한 아이디어는 Duc Anh 자신이 방대한 입학 정보에 압도당했던 경험에서 비롯되었습니다. 처음에는 이전 연도의 입학 점수 데이터를 필터링하는 간단한 도구를 만드는 데 그쳤습니다. 전환점은 사회과학인문대학교 정보경영학과 방문교수인 Tran Dang Ninh 교수의 지도를 받으면서 찾아왔습니다. 그의 심도 있는 지도 아래, 이 프로젝트는 단순한 도구를 넘어 빅데이터 처리와 사회 문제 해결을 결합한 진지한 과학 연구 주제로 발전했습니다.

덕 안은 연구를 통해 대학 입학 시험 점수가 단순히 종이 위의 무의미한 숫자가 아니라 노동 시장의 수요와 공급 역학 및 사회 심리적 추세를 직접적으로 반영한다는 사실을 깨달았다.

하노이에 위치한 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 정보경영학부에 재학 중인 응우옌 득 안(Nguyen Duc Anh) 학생이 대학 입학시험 점수를 실시간으로 예측하는 인공지능 시스템을 개발했습니다.

"만약 학생들에게 작년 점수만 보여준다면, 그것은 '죽은' 정보가 될 것입니다. 진정한 기회는 제가 수천 건의 교육 관련 기사를 수집하고 분석하면서 언론의 관심과 입학 점수 변동 사이에 명확한 상관관계가 있음을 깨달았을 때 찾아왔습니다. 거기서부터 저는 머신러닝 모델을 프로젝트에 추가하여 정적인 검색 도구를 예측이 가능한 '살아있는' 시스템으로 탈바꿈시키기로 결정했습니다."라고 덕 안은 말했다.

Duc Anh과 그의 동료들은 과학 연구 프로젝트를 기반으로 온라인 플랫폼 diemthi.techtreesolution.com을 성공적으로 개발했습니다. 이 시스템은 합격 점수 검색 및 예측 기능뿐만 아니라, 지원자들이 위험도를 평가하고 전국 대부분의 대학에서 안전한 합격 점수 범위를 파악하는 데 도움을 줍니다.

Kiên nhẫn 'đãi cát tìm vàng' với dữ liệu thô
Đức Anh cho biết, thay vì lạm dụng những thuật toán phức tạp nhưng kém hiệu quả, hệ thống trí tuệ nhân tạo của sản phẩm ưu tiên tính ổn định, vận hành theo quy trình ba bước: 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 nhằm xuất ra dải điểm dự báo an toàn.

Hệ thống dự báo điểm chuẩn theo thời gian thực được hàng chục nghìn người sử dụng

"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 nói.

Để giải quyết bài toán 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.

Dự báo thời gian thực giúp gỡ khó cho thí sinh
"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. 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.

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.

Theo Báo Sinh viên Việt Nam: Nam sinh trường Nhân văn phát triển hệ thống AI dự báo điểm chuẩn đại học cập nhật theo thời gian thực