MƠ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HỖ TRỢ TRONG QUẢN LÝ
NGƯỜI HỌC VÀ SINH VIÊN HIỆN NAY
Lý Thị Mỹ Dung
Trường Đại học Văn hóa Hà Nội
Tóm tắt: Mục đích chủ yếu của hệ thống giáo dục đại học là để các cơ sở giáo dục đại
học có thể hoạt động một cách có hiệu quả, đáp ứng tốt nhất yêu cầu xã hội, tạo nên thương
hiệu, sự uy tín bền vững cho nhà trường. Vì vậy, để làm tốt cơng tác quản lý người học và sinh
viên trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay với nhiều hình thức giảng dạy vừa dạy trực tuyến
vừa trực tiếp, tác giả sẽ giới thiệu về mơ hình Trí tuệ nhân tạo với những đặc điểm, chức năng,
nhiệm vụ; đặc biệt là vai trị của mơ hình này trên lĩnh vực giáo dục và các hoạt động hành
chính. Cụ thể hơn là, phương pháp nhận diện khuôn mặt giúp cho việc quản lý người học một
cách hiệu quả nhất hiện nay.
Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, nhận diện khuôn mặt, quản lý người học
1. Giới thiệu mơ hình: Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) là phần mềm được xây dựng dựa trên nền
tảng trí thơng minh nhân tạo (AI)1. Đây là phần mềm tìm kiếm thế hệ mới, phản hồi câu trả lời
ngắn gọn, trực tiếp vào câu hỏi của người sử dụng. Với dữ liệu là kho tri thức khổng lồ được
các hãng công nghệ nổi tiếng hiện nay như Google Assistant, Siri của Apple, Bixby của
Samsung... tích hợp sâu vào trong hệ điều hành với mục đích chính là hỗ trợ người dùng thực
hiện các thao tác, phân tích và quyết định một cách dễ dàng hơn.
Về bản chất, các loại trí tuệ nhân tạo đều hướng đến mục tiêu chính là cố vấn thơng
minh cho người dùng, đa số các thao tác diễn ra đều được lập trình theo tác vụ. Với mục tiêu
phục vụ con người ngày càng tốt hơn, nhanh hơn, chính xác hơn, hệ thống trí tuệ nhân tạo có
thể thực hiện rất nhiều việc như: gửi thông tin cập nhật về các chủ đề mà bạn quan tâm mà
không cần bạn tìm kiếm chúng (ví dụ: luật và quy định mới được Chính phủ triển khai nếu áp
dụng cho hệ thống hành chính, sự nghiệp, giáo dục); báo cáo thời tiết; thêm các sự kiện và các
cuộc họp vào lịch của một nhóm hoặc từng thành viên riêng biệt; đặt báo thức và nhắc nhở để
mọi thứ diễn ra theo đúng lịch trình; trả lời câu hỏi chung bằng giọng nói (thay vì mở liên kết
để bạn tìm kiếm câu trả lời); tạo và điền vào danh sách việc cần làm; thực hiện dịch thuật thời
gian thực; ngay lập tức cập nhật cho bạn về lưu lượng trên tuyến đường của bạn (đặc biệt hữu
ích cho các hoạt động hậu cần); theo dõi hàng tồn kho trong kho và tự động điền vào danh sách

mua sắm với các mặt hàng sẽ được đưa ra ngoài; điều khiển các thiết bị khác từ ánh sáng đến
máy tính cá nhân; đọc email và các tài liệu khác thành tiếng thay vì bạn đọc chúng; ghi lại lời
nói chính tả và chuyển nó thành văn bản thay vì bạn gõ thủ cơng; tìm các doanh nghiệp địa
1

Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo)

153


phương và nhà thầu cho nhu cầu hiện tại của bạn; quản lý chấm công, điểm danh qua nhận diện
khuôn mặt (kể cả đeo khẩu trang),... Do đó, chúng ta có thể khẳng định rằng chức năng và
nhiệm vụ phổ biến nhất của trí tuệ nhân tạo bao gồm:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

Phân tích quản lý sắp xếp lịch biểu/kế hoạch;
Sắp xếp lịch trình;
Tổ chức dữ liệu, giám sát email, quản lý nhân sự, quản lý người học;
Quản lý cuộc gọi, quản lý truyền thơng xã hội;
Phân tích và quản lý số liệu tài chính - kế tốn;
Khảo sát, phân tích lấy ý kiến khách hàng tiềm năng và quan hệ đối tác;
Phân tích, quản lý chăm sóc dịch vụ khách hàng;

8. Hỗ trợ phân tích, ra quyết định chun mơn…

Theo đó, các cơng nghệ đi kèm với trí tuệ nhân tạo bao gồm: Machine Learning (Học
máy - một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo), Natural Language Processing (xử lý ngôn ngữ tự
nhiên) và Speech Recognition (nhận dạng lời thoại), tích hợp với những thiết bị camera, loa
thơng minh.
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo khá phổ biến trên thế giới và đã được thực hiện trong một số
lĩnh vực khác nhau như: hành chính, văn phịng (ở các cơ quan nhà nước, văn phịng cơng ty);
giáo dục (ở các trường học), y tế, chăm sóc sức khỏe (chủ yếu ở các bệnh viện), du lịch, ngân
hàng, hàng khơng, truy tìm tội phạm, bảo vệ, an ninh và nơng nghiệp...
Ở lĩnh vực hành chính, văn phòng: Với vai trò là một trợ lý, phần mềm sẽ hỗ trợ
các cơ quan, tổ chức hành chính trong việc: tổ chức và lưu giữ hồ sơ lao động; thường xuyên
cập nhật cơ sở dữ liệu nội bộ của cơ quan, doanh nghiệp (chẳng hạn như: nhân viên nghỉ
ốm, nghỉ thai sản, nghỉ phép năm...); lập, quản lý và lưu giữ giấy tờ về các chính sách và
thủ tục nhân sự; liên kết với các đối tác bên ngồi như cơng ty bảo hiểm, bệnh viện đóng
bảo hiểm y tế cho nhân viên và đảm bảo tuân thủ đúng quy định của pháp luật; trả lời thắc
mắc của nhân viên về các vấn đề liên quan đến nhân sự; hỗ trợ phịng kế tốn bằng việc
cung cấp các thơng tin nhân sự có liên quan (ví dụ: số ngày nghỉ phép, ngày nghỉ ốm và số
ngày làm việc); phân tích, lên kế hoạch nghỉ mát cho nhân viên công ty, sắp xếp chỗ ở cho
nhân viên và lãnh đạo đi cơng tác, xử lý các loại chi phí liên quan; tham gia vào các dự án
của phòng nhân sự (chẳng hạn như hỗ trợ tổ chức sự kiện ngày hội việc làm). Cũng giống
như hệ thống hành chính, văn phịng trí tuệ nhân tạo sẽ tự động Chatbot2 có thể giúp người
dân đặt lịch, sắp xếp cuộc hẹn, thông báo mới về nghị định, luật, tới họ một cách nhanh chóng
chỉ với một vài thao tác đơn giản.
Ở lĩnh vực giáo dục: Ứng dụng hữu ích nhất của Chatbot trong mảng giáo dục là phục
vụ như một phương tiện học tập hiện đại. Chatbot có thể được thiết kế thành một kịch bản Hỏi

2

Chatbot là phần mềm tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên qua hình thức âm thanh hoặc tin nhắn.

154



- Đáp học tập, với các phản hồi được xây dựng từ hệ thống bài giảng. Với từng học sinh có các
nhu cầu khác nhau, Chatbot có thể chủ động cung cấp các tài liệu học tập, chủ đề thông qua tin
nhắn văn bản, hình ảnh, video, tệp tài liệu,… giúp cho việc dự đoán số hồ sơ ảo khi tuyển sinh.
Chatbot giáo dục có thể hoạt động như một người trợ giảng tâm huyết cá nhân hóa cho
từng người học, hỗ trợ giáo viên phản hồi bạn học những tác vụ thường ngày. Chatbot có thể
được thiết kế với kịch bản các chuỗi câu hỏi thường gặp của người học như: kế hoạch giảng
dạy, lịch học, lịch thi, các mốc thời hạn kết thúc khi nộp bài. Chatbot có thể theo dõi tiến trình
học và tự học của học sinh; có thể đưa nhận xét, phản hồi riêng cho từng học sinh; có thể đưa
ra các gợi ý mơn học, tài liệu học được cá nhân hóa cho từng học sinh.
Hiện nay, rất nhiều công ty công nghệ trên thế giới đang cố gắng phát triển các giải
pháp thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nắm bắt xu thế công nghệ tiên tiến cũng như
nhận thức được bối cảnh phức tạp của dịch Covid-19, giải pháp quản lý người học theo
phương pháp nhận diện khuôn mặt, sử dụng các kỹ thuật tiên tiến của trí tuệ nhân tạo với
độ chính xác lên đến 98% trong chưa đầy 1 giây. Sau mỗi lần đi qua, trí tuệ nhân tạo sẽ
lại có thêm dữ liệu về khn mặt để phân tích và khiến độ nhận diện càng nhanh, càng
chính xác hơn. Nhờ đó, trí tuệ nhân tạo giúp tăng cường thêm tính năng nhận dạng được
khn mặt khi đeo khẩu trang, đảm bảo an toàn nơi làm việc với vai trò là một camera an
ninh cảnh báo xâm nhập lạ, tình huống nguy hiểm… Mang đến một mơ hình quản lý học
viên, sinh viên trong quá trình học tập bằng hình thức trực tuyến hoặc trực tiếp và có thể
tích hợp thêm nhiều tính năng dựa trên trí tuệ nhân tạo khác như: chấm công thông minh,
nhận diện biển số xe ParkingXpress, quản lý xe buýt trường học BusEye,…
2. Quy trình của hệ thống nhận dạng khn mặt

Hình 1: Quy trình của hệ thống nhận dạng khn mặt
Áp dụng các kỹ thuật học máy (machine learning) vào các giải pháp bảo mật sinh trắc
học (biometric security) là một trong những xu hướng AI mới nở rộ. Đây là cách phát triển hệ
thống nhận dạng sinh trắc học dựa trên nhận dạng khuôn mặt bằng thư viện OpenCV, DLib và
phát trực tuyến thời gian thực qua camera ghi hình.


155


Để hệ thống hoạt động, chúng ta cần thực hiện ba bước. Đầu tiên, nó phải phát hiện
được khn mặt. Sau đó, nó phải nhận ra khn mặt đó là ai gần như ngay lập tức. Cuối cùng,
phải thực hiện được bất kỳ hành động nào được yêu cầu, chẳng hạn như cấp phép truy cập cho
những người được phép.
• Phương pháp nhận diện khuôn mặt của Violas và John
Phát hiện mặt người là bài toán cơ bản được xây dựng từ nhiều năm nay, có nhiều
phương pháp được đưa ra như sử dụng template matching, neuron network… Cho tới nay, bài
tốn nhận diện khn mặt hầu như được giải quyết dựa trên phương pháp sử dụng các đặc trưng
Haar-Like. Phương pháp này được cho là đơn giản và kết quả phát hiện là tương đối cao, lên
tới 98%, các hãng sản xuất máy ảnh như Canon, Samsung… cũng đã tích hợp nó vào trong các
sản phẩm của họ.
• Các đặc trưng Haar-Like
Các đặc trưng Haar-Like là những hình chữ nhật được phân thành các vùng khác nhau
như hình:

Hình 2: Các đặc trưng Haar-Like
Đặc trưng do Viola và Jones công bố gồm 4 đặc trưng cơ bản để xác định khuôn mặt
người. Mỗi đặc trưng Haar-Like là sự kết hợp của hai hay ba hình chữ nhật trắng hay đen như
trong hình sau:

Để sử dụng các đặc trưng này vào việc xác định khuôn mặt người, 4 đặc trưng Haar-Like
cơ bản được mở rộng ra và được chia làm 3 tập đặc trưng như sau:

✓

156


Đặc trưng cạnh (edge feature)


✓

Đặc trưng đường (line feature)

✓

Đặc trưng xung quanh tâm (center-surround features)

Sử dụng các đặc trưng trên, ta có thể tính được các giá trị của đặc trưng Haar-Like là sự
chênh lệch giữa tổng của các pixel của vùng đen và vùng trắng như trong công thức sau:

Viola và Joines đưa ra một khái niệm gọi là Integral Image, là một mảng 2 chiều với kích
thước bằng với kích thước của ảnh cần tính đặc trưng Haar-Like, với mỗi phần tử của mảng này
được tính bằng cách tính tổng của điểm ảnh phía trên (dịng-1) và bên trái (cột-1) của nó.

Cơng thức tính Intergral Image

Sau khi tính được Integral Image, việc tính tổng các giá trị mức xám của một vùng bất
kỳ nào đó trên ảnh thực hiện rất đơn giản theo cách sau:
Giả sử, ta cần tính tổng giá trị mức xám của vùng D như hình dưới, ta có thể tính được
như sau:
D = A + B + C + D - (A + B) - (A + C) + A
Với A + B + C + D chính là giá trị tại điểm P4 trên Integral Image, tương tự như vậy,
A + B là giá trị tại điểm P2, A + C là giá trị tại điểm P3, và A là giá trị tại điểm P1. Vậy, ta có
thể viết lại biểu thức tính D ở trên như sau:


157


Nhận dạng khuôn mặt thường được coi là một tập hợp các nhiệm vụ khác nhau, chẳng
hạn như: phát hiện khuôn mặt trong ảnh hoặc khuôn mặt trong luồng video, xác định giới tính
và tuổi, tìm đúng người trong số nhiều hình ảnh khn mặt hoặc xác minh rằng hai hình ảnh là
của cùng một người. Để giải quyết những vấn đề này, các ký hiệu mô tả khuôn mặt đặc biệt
hoặc các véc-tơ ký hiệu cần thiết để nhận dạng và xác minh khn mặt sẽ được trích xuất từ
các bức ảnh. Trong trường hợp này, nhiệm vụ nhận dạng được giảm xuống thành việc tìm véctơ đặc điểm gần nhất và việc xác minh có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một ngưỡng
đơn giản khoảng cách giữa các véc-tơ. Bằng cách kết hợp hai hành động này, hệ thống có thể
nhận dạng một người nào đó trong số các hình ảnh khn mặt được đưa ra, hoặc đưa quyết định
người đó có nằm trong số các hình ảnh được phân tích kia khơng. Quy trình này được gọi là
nhận dạng trong tập hợp mở.
Như vậy, tùy thuộc vào nhu cầu của mỗi trường học, cơ quan, doanh nghiệp, trí tuệ nhân
tạo có thể hoạt động như một trợ lý điều hành, trợ lý hành chính hoặc trợ lý cá nhân, có nhiệm
vụ hỗ trợ quản lý: nhân sự, người học, lịch thi, email, trả lời điện thoại... Phạm vi cơng việc của
trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi tùy theo các ngành từ giáo dục, tiếp thị, đến thiết kế web, kế
tốn, hành chính văn phịng và các dịch vụ hành chính cơng khác.
3. Một số giải pháp
Chuyển đổi số để hướng tới nền kinh tế số, xã hội số là một chủ trương lớn của Đảng
và Nhà nước ta cần được tập trung triển khai trong thời gian tới. Do đó, để có thể phát huy hiệu
quả của mơ hình trí tuệ nhân tạo trong mỗi trường giáo dục đại học, chúng ta cần tập trung thực
hiện các giải pháp sau đây:
Một là, để hoàn thành mục tiêu hướng tới sự phát triển của các cơ sở giáo dục đại học
một cách hiệu lực, hiệu quả; nâng cao năng lực cạnh tranh, tạo thế mạnh cho các trường, chúng
ta cần tiếp tục nâng cao nhận thức của đội ngũ cán bộ lãnh đạo, công chức về vai trò và xu thế
phát triển tất yếu của mơ hình Trí tuệ nhân tạo ứng dụng rộng rãi trong trường học. Xác định
việc thay đổi thói quen sử dụng văn bản giấy tờ như hiện nay là cần thiết và việc đưa trí tuệ
nhân tạo xuất hiện trong từng lĩnh vực chuyên môn sẽ là lời giải giúp cán bộ, giảng viên tiếp
cận nhanh chóng dễ dàng.

Hai là, lợi thế lớn của việc dùng trí tuệ nhân tạo là các trường, cơ quan, doanh nghiệp
có thể lựa chọn và trả tiền cho các dịch vụ cụ thể mà họ cần. Đối với khu vực tư, mức độ linh
hoạt này có thể tiết kiệm cho chủ doanh nghiệp hàng triệu đô-la mỗi năm, đồng thời mang lại
cho họ cơ hội mở rộng hợp đồng khi doanh nghiệp của họ phát triển và yêu cầu nhiều dịch vụ
hơn. Trong thời đại cơng nghệ số ngày nay, trí tuệ nhân tạo là một người bạn đồng hành gần
như không thể thiếu đối với mỗi cán bộ, giảng viên, sẽ cho phép mở rộng quy mơ hoạt động và
ít rủi ro hơn.

158


Ba là, các trường phải có được hệ thống hạ tầng kỹ thuật đảm bảo. Để an toàn và bảo
mật những thông tin liên quan đến cơ quan và cá nhân khi sử dụng trí tuệ nhân tạo, ta cần quan
tâm đến hai thành phần cơng nghệ quan trọng, đó là: Mạng lưới an tồn: cần có cơng nghệ bảo
vệ mạng lưới khỏi bị nghe trộm và sửa đổi thông tin được truyền tải, để tránh khỏi việc bị đánh
cắp thơng tin (vì thế, người dùng cần phải cài đặt chương trình bảo mật an tồn); Sự thẩm định
điện tử: phải có một hệ thống thẩm định mơ hình trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy cho các trường,
các cơ quan, cá nhân, doanh nghiệp. Chúng ta cần: (i) có chính sách ưu tiên, tập trung nguồn
lực đầu tư cho xây dựng hạ tầng số; (ii) có cơ chế đặc thù, khả thi để huy động, quản lý và sử
dụng nguồn lực trong và ngồi nước, xã hội hóa đầu tư cho ứng dụng phát triển công nghệ
thông tin xây dựng số hóa trong các trường đại học; (iii) tăng cường hợp tác với các tập đồn
cơng nghệ lớn trên thế giới để nghiên cứu, phát triển, chuyển giao công nghệ xây dựng hạ tầng
công nghệ thông tin, hạ tầng số, nền tảng số, ngăn ngừa tội phạm, bảo vệ các sự kiện quan
trọng; (iv) tăng cường lắp đặt thêm hệ thống nhận diện khuôn mặt giúp cho nhà quản lý có thể
chủ động hơn trong việc kiểm sốt, hệ thống sẽ nhận diện khn mặt một cách kín đáo, bằng
cách chụp ảnh khuôn mặt của những ai bước vào một khu vực được xác định từ camera giám
sát, nhận dạng khuôn mặt hiện đang được sử dụng để xác định danh tính, có thể cảnh báo khi
bị tội phạm xâm nhập. Hệ thống giám sát nhận diện khuôn mặt có thể nhận dạng ngay lập tức
khi sinh viên bị trục xuất, những người nguy hiểm, những người buôn bán ma túy hoặc các cá
nhân khác đe dọa đến sự an toàn trường học ra, vào sân trường. Bằng cách cảnh báo đến các

nhân viên bảo vệ trường học ngay tại thời điểm đó, nhận diện khn mặt giúp làm giảm nguy
cơ các hành vi bạo lực. Ngoài việc giúp trường học an tồn hơn, nhận diện khn mặt có khả
năng theo dõi sự tham dự của sinh viên khi ra vào lớp, tránh được tình trạng học hộ, thi hộ đã
từng xảy ra như hiện nay.
Bốn là, để có thể “điều khiển” được trợ lý của mình, đội ngũ cán bộ, giảng viên phải có
năng lực cao, có trình độ chun mơn giỏi, sử dụng thuần thục máy tính và am hiểu về quy trình
sử dụng các phần mềm ứng dụng, để cập nhật thơng tin nhanh và chính xác.
Trong tình hình hiện nay, với sự phát triển khơng ngừng của công nghệ, hệ thống giáo
dục đang dần chuyển mình để đáp ứng nhu cầu thực của xã hội trước tình hình phát triển như
vũ bão của ngành cơng nghiệp 4.0. Đồng thời, cùng với đại dịch Covid-19 hoành hành khắp
mọi nơi trên toàn cầu, việc chuyển đổi số thúc đẩy hoàn thành xây dựng và phát triển hệ thống
giáo dục, góp phần đổi mới phương thức làm việc, nâng cao năng suất, hiệu quả hoạt động của
cơ sở giáo dục đại học có đủ năng lực vận hành nền kinh tế số, xã hội số đáp ứng yêu cầu phát
triển kinh tế - xã hội, quốc phòng, an ninh và hội nhập quốc tế. Các cơ sở giáo dục cần đầu tư
xây dựng hạ tầng công nghệ thông tin, để việc ứng dụng công nghệ thông tin trong hoạt động
của các cơ quan nhà nước, các cơ sở giáo dục, đặc biệt là các trường đại học phát triển ngày
càng vững mạnh.

159


Tài liệu tham khảo
1. />/pcce/pcce_12_5_1/design/guide/pcce_b_soldg-for-packaged-cce-12_5.pdf (Section - CVA
Call Flows and Architecture).
2. Hoy MB. (2018), Alexa, siri, cortana, and more: An introduction to voice assistants.
Med Ref Serv Q, 2018; 37:81-8.
3. Available from: [Last accessed on 2022 July 1].
4. Available from: [Last accessed
on 2022 July 2].
5. Available from: [Last accessed on 2022 July 2]


160