Tổng quan Luồng sinh câu hỏi
Kiến trúc tổng quan và luồng dữ liệu tự động biến đổi tài liệu tĩnh thành các câu hỏi thích ứng chất lượng cao.
Để duy trì chất lượng giảng dạy cá nhân hóa, hệ thống EduGap áp dụng một quy trình tự động toàn diện để biến đổi tài liệu học tập thô (Slides, PDF) thành ngân hàng câu hỏi thích ứng có cấu trúc đa kỹ năng.
Sơ đồ Tổng quan Luồng xử lý (System Ingestion DAG)
Dưới đây là sơ đồ các bước chính từ dữ liệu đầu vào thô đến ngân hàng câu hỏi thích ứng trên database:
Các cấu phần chính trong luồng
Quy trình được chia thành ba cấu phần chuyên biệt:
- Trích xuất Tri thức & Đồ thị khái niệm: Đọc hiểu tài liệu thô, định nghĩa các concept kiến thức, xác định quan hệ tiền đề xây dựng Prerequisite DAG, và lập ma trận ánh xạ đa kỹ năng Q-Matrix.
- Tiến hóa Câu hỏi (Evol-Instruct): Sử dụng kỹ thuật Evol-Instruct để nâng cao độ phức tạp của câu hỏi và tạo các phương án nhiễu dựa trên lỗi sai thường gặp (misconceptions).
- Kiểm duyệt Chất lượng & Hiệu chuẩn: Quy trình kiểm duyệt tự động qua 2-Agent (Generator + Evaluator), vòng phê duyệt thủ công HITL (Human-in-the-loop) của giảng viên, và thuật toán hiệu chuẩn độ khó ban đầu (Cold Start Calibration).
- Vòng lặp Tiến hóa thích ứng: Quy trình khép kín tích hợp từ theo dõi năng lực (Knowledge Tracing) đến kích hoạt câu hỏi tiến hóa nâng cao khi đạt trạng thái Thành thạo Tối đa (Max Mastery).
Socratic Scaffolding & Telemetry Interventions
Đặc tả chi tiết về thang gợi ý Socratic, thuật toán phát hiện trạng thái vội vã từ telemetry và cơ chế can thiệp Adaptive Fallback.
Vòng lặp Tiến hóa thích ứng (Adaptive Progression)
Đặc tả chi tiết luồng tích hợp từ đánh giá năng lực (Knowledge Tracing) đến kích hoạt câu hỏi tiến hóa (Evol-Instruct) khi học viên đạt ngưỡng thành thạo.