000 00000nam#a2200000ui#4500
001 29939
008 280926s00vm|#################vie#d
082 ## $a000 $bLE-A
100 0# $aLê, Tuấn Anh
245 ## $aNghiên Cứu Và Phát Triển Giải Pháp Tự Động Đánh Giá Bài Lập Trình Dựa Trên Mô Hình Ngôn Ngữ Tiền Huấn Luyện Và Kĩ Thuật Học Sâu $b $cLê Tuấn Anh; TS. Lưu Minh Tuấn $h $n $p
260 ## $aH. $bTrường Đại học Mở Hà Nội $c2026
300 ## $a110 tr $b $cA4 $e
520 ## $aĐề tài tập trung nghiên cứu và xây dựng một mô hình đánh giá bài lập trình tự động ứng dụng các kỹ thuật học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đại. Nội dung nghiên cứu được triển khai theo bốn chương chính, từ cơ sở lý luận đến thiết kế mô hình, thực nghiệm và đánh giá kết quả. Trước hết, đề tài tổng quan các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến bài toán đánh giá bài lập trình tự động, làm rõ bối cảnh nghiên cứu, mục tiêu, phạm vi, đối tượng và phương pháp thực hiện. Từ đó xác định nhu cầu xây dựng một hệ thống đánh giá có khả năng phản ánh chính xác chất lượng bài làm của người học dựa trên cả tính đúng đắn và ngữ nghĩa của mã nguồn. Về cơ sở lý thuyết, đề tài trình bày các kiến thức nền tảng liên quan đến đánh giá bài lập trình tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình nhúng từ Word2Vec, các kiến trúc học sâu như mạng nơ-ron hồi quy, mô hình chuỗi sang chuỗi và bộ biến đổi (Transformer). Bên cạnh đó, nghiên cứu phân tích các mô hình ngôn ngữ tiền huấn luyện hiện đại như BERT và CodeBERT, đồng thời giới thiệu phương pháp CodeBERTScore sử dụng biểu diễn ngữ cảnh và độ tương đồng Cosine để đánh giá mức độ tương đồng giữa các đoạn mã nguồn. Trên cơ sở đó, đề tài đề xuất mô hình đánh giá bài lập trình gồm các thành phần chính như sinh dữ liệu tăng cường dựa trên cây cú pháp trừu tượng (AST), cơ chế thực thi hộp cát (Sandbox), mã hóa ngữ nghĩa tĩnh kết hợp cơ chế hợp nhất muộn và phương pháp dự đoán điểm bằng hồi quy thứ bậc. Quá trình thu thập, tiền xử lý dữ liệu và cài đặt thử nghiệm được trình bày chi tiết nhằm bảo đảm tính khách quan và độ tin cậy của kết quả. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất có khả năng đánh giá bài lập trình hiệu quả, hỗ trợ nâng cao chất lượng chấm điểm tự động và giảm tải cho giảng viên. Nghiên cứu cũng chỉ ra những hạn chế hiện tại và đề xuất các hướng phát triển tiếp theo nhằm hoàn thiện hệ thống, mở rộng khả năng ứng dụng trong môi trường đào tạo lập trình và đánh giá năng lực người học.
653 ## $aNghiên cứu
653 ## $aGiải pháp tự động
653 ## $aĐánh giá
653 ## $aBài lập trinh
653 ## $aMô hình ngôn ngữ
690 ## $aCông nghệ thông tin
691 ## $aCông nghệ thông tin