RFO-HITL: Kiến trúc tác tử AI hỗ trợ ra quyết định cho giảng viên trong giáo dục đại học

Tóm tắt

Nhằm giải quyết thách thức về tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong bối cảnh tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative Artificial Intelligence - GenAI) vào giáo dục đại học, nghiên cứu này đề xuất kiến trúc RFO-HITL (Rule-First Orchestration with Human-in-the-Loop, điều phối ưu tiên quy tắc với cơ chế con người giám sát). Đây là một kiến trúc tác tử trí tuệ nhân tạo (AI) dung hòa giữa hiệu quả công nghệ và sự giám sát của con người, ưu tiên sử dụng bộ quy tắc tường minh để ra quyết định, giới hạn vai trò của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Kiến trúc RFO-HITL được triển khai trên nền tảng không lập trình/ít lập trình với cơ chế con người giám sát (HITL) bắt buộc. Dựa trên phương pháp nghiên cứu khoa học thiết kế (DSR), kiến trúc được phát triển và đánh giá trên tập dữ liệu tổng hợp (N=100). Kết quả định lượng cho thấy, RFO-HITL đạt hiệu quả khả quan trong xác định rủi ro (F1-score 88,9%) và tạo nội dung hỗ trợ chất lượng. Tỷ lệ vi phạm ràng buộc an toàn ở mức 6%, chủ yếu liên quan đến giới hạn độ dài và sắc thái văn phong, qua đó khẳng định một cách thực chứng tầm quan trọng của cơ chế HITL. Nghiên cứu đóng góp vào việc xây dựng kiến trúc RFO-HITL, cung cấp tri thức thiết kế có giá trị thực tiễn cho việc triển khai GenAI có trách nhiệm, đảm bảo tính tường minh và duy trì phán đoán chuyên môn sư phạm của giảng viên.