Áp dụng công nghệ chatbot facebook messenger vào dịch vụ hỗ trợ sinh viên khoa dược đại học nguyễn tất thành

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc --- Đơn vị chủ trì: Trường Đại học Nguyễn Tất Thành BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NCKH Tên đề tài: Áp dụng công nghệ Chatbot

Trang 1

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

-

Đơn vị chủ trì: Trường Đại học Nguyễn Tất Thành

BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NCKH

Tên đề tài: Áp dụng công nghệ Chatbot Facebook Messenger vào dịch vụ hỗ trợ sinh viên khoa Dược Đại học Nguyễn Tất Thành

Số hợp đồng: 2018.01.29/HĐ-KHCN

Chủ nhiệm đề tài: ThS Dương Hớn Minh

Đơn vị công tác: Khoa Dược, Đại học Nguyễn Tất Thành

Thời gian thực hiện: 09 tháng

TP Hồ Chí Minh, ngày 08 tháng 03 năm 2019

Trang 2

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

-

Đơn vị chủ trì: Trường Đại học Nguyễn Tất Thành

BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NCKH DÀNH CHO CÁN BỘ - GIẢNG VIÊN 2017-2018

Tên đề tài: Áp dụng công nghệ Chatbot Facebook Messenger vào dịch vụ hỗ trợ sinh viên khoa Dược Đại học Nguyễn Tất Thành

Số hợp đồng: 2018.01.29/HĐ-KHCN

Chủ nhiệm đề tài: ThS Dương Hớn Minh

Đơn vị công tác: Khoa Dược, Đại học Nguyễn Tất Thành

Thời gian thực hiện: 09 tháng

Trang 3

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU 3

1.1 C HATBOT LÀ GÌ ? 3

1.2 T RÍ TUỆ NHẬN TẠO 4

1.2.1 Mô hình dựa trên truy vấn 4

1.2.2 Mô hình tự sản sinh. 5

1.2.3 Miền (chủ đề) mở và đóng 5

1.3 X Ử LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN [5] 5

1.3.1 Phân tích ngữ nghĩa [3] 5

1.3.2 Lên kế hoạch tự động 6

1.3.3 Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên 7

1.4 N HẬN DẠNG GIỌNG NÓI 7

1.4.1 Siri của Apple 7

1.4.2 Google Assistant 7

1.4.3 Amazon Alexa 8

1.5 N ỀN TẢNG F ACEBOOK M ESSENGER 8

CHƯƠNG 2: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 9

2.1 C HATFUEL LÀ GÌ ? [13] 9

2.2 T ẠI SAO LẠI SỬ DỤNG CHATFUEL ? 9

2.3 T RIỂN KHAI THỰC NGHIỆM VÀ PHƯƠNG ÁN THỰC HIỆN 9

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 21

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 24

4.1 K ẾT LUẬN : 24

4.2 K IẾN NGHỊ : 24

TÀI LIỆU THAM KHẢO 25

Trang 4

Bảng 2.1 Bảng khảo sát câu hỏi và câu trả lời tương ứng 10

Hình 0.1 10 Đất nước và thành phố sử dụng facebook nhiều nhất 2

Hình 2.1 Giao diện mặc định của Chatfuel khi kết nối thành công đến Facebook 17

Hình 2.2 Liên kết giữa các block 18

Hình 2.3 Giao diện Set Up AI 19

Hình 2.4 Giao diện Broadcast 19

Hình 2.5 Giao diện Configure 20

Hình 3.1 Giao diện Chatbot mặc định khi lần đầu có người dùng liên kết đến 21

Hình 3.2 Kịch bản trao đổi giữa sinh chatbot và sinh viên 22

Hình 3.3 Chatbot trả lời tự động dựa vào từ khóa câu hỏi của sinh viên 22

Hình 3.4 Chatbot gởi thông báo đồng loạt đến sinh viên 23

Trang 5

Sản phẩm thực đạt được

Hệ thống trả lời tự động giải đáp thắc

mắc cho sinh viên thông qua Facebook

Messenger

Sán phẩm đăng ký tại thuyết minh

Hệ thống kênh tương tác với sinh viên,

hỗ trợ giải đáp thắc mắc cho sinh viên

Thời gian đăng ký : từ 06/2018 đến 02/2019

Thời gian nộp báo cáo: ngày 08/03/2019

Trang 6

MỞ ĐẦU

Trong suốt thời gian học tập và sinh hoạt tại trường Đại học Nguyễn Tất Thành, sinh viên sẽ nhận được sự quan tâm hỗ trợ, đồng hành và tiếp sức tận tâm từ đội ngũ Cán bộ

- Giảng viên - Nhân viên Trường tại các Phòng, Khoa, Viện, Ban, Trung tâm nhưng do

có quá nhiều quy định đôi khi các bạn sinh viên sẽ khó khăn trong việc tìm câu trả lời, sinh viên sẽ không biết hỏi ai, liên hệ Phòng, Khoa, Ban hay Trung tâm và thường nhận được những câu trả lời trong giờ hành chánh, không đáp ứng kịp thời đặc biệt là đối với các bạn Tân sinh viên mới bước chân vào giảng đường Đại học gặp thắc mắc đây là bước nền tảng để các bạn hội nhập nhanh tại môi trường học tập mới

Đồng thời, có những câu hỏi mà có thể sẽ lặp lại theo thời gian nghĩa là cùng một câu hỏi mà nhiều sinh viên cùng thắc mắc cần giải đáp lúc này Cán bộ - Giảng viên - Nhân viên trả lời sẽ mất công sức và thời gian nhiều lần để trả lời cho cùng một câu hỏi cho nhiều sinh viên [19]

Đôi khi, khoa Dược hoặc nhà trường sẽ gặp khó khăn khi muốn gửi thông báo khẩn nhanh chóng đến toàn bộ sinh viên

Theo The Next Web, tính đến tháng 7/2017, có đến 4 nước Đông Nam Á nằm trong Top 10 quốc gia có đông người dùng Facebook nhất Trong đó, Việt Nam xếp thứ 7 với 64 triệu người dùng, chiếm 3% tổng số tài khoản Facebook toàn cầu Còn nếu xếp hạng theo cấp thành phố thì TP.HCM đứng thứ 10 trong nhóm 10 thành phố có số người dùng Facebook đông đảo nhất thế giới với 14 triệu tài khoản hoạt động, chiếm 0,6% tổng số người dùng mạng xã hội này [17] Do đó, có thể thấy được tính phổ biến của Facebook nên đó là lý do tác giả chọn Chatbot Messeger của Facebook chứ không phải là Chatbot Skype hay của một hãng khác

Trang 7

Hình 0.1 10 Đất nước và thành phố sử dụng facebook nhiều nhất

Mục tiêu của nghiên cứu

Nghiên cứu này hướng đến xây dựng được một hệ thống hỗ trợ sinh viên trong quá trình học tập bằng cách giải đáp những thắc mắc của sinh viên một cách nhanh chóng mọi lúc, mọi nơi, sinh viên sẽ không phải lên trường vào giờ hành chánh nữa mà có thể nhận được phản hồi ngay lập tức thông qua fanpage của khoa Dược trường Đại học Nguyễn Tất Thành Ngoài ra, hệ thống có thể gửi tin nhắn, thông báo hàng loạt nhanh chóng đến sinh viên những thông tin quan trọng của khoa Dược cũng như nhà Trường

Đối tượng nghiên cứu của đề tài:

Sinh viên khoa Dược của trường Đại học Nguyễn Tất Thành

Kết quả đạt được:

Xây dựng được hệ thống trả lời tự động hỗ trợ cho sinh viên khoa Dược trong quá trình học tập tại trường

Trang 8

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU

1.1 Chatbot là gì?

Chatbot là một tác nhân đàm thoại tương tác với người dùng trong một phạm vi, lĩnh vực nhất định hoặc về một chủ đề xác định với các câu ngôn ngữ tự nhiên Thông thường, một chatbot được hoạt động bởi một người dùng nào đó đặt câu hỏi hoặc đưa

ra nhận xét và chatbot sẽ trả lời lại câu hỏi đó hoặc đưa ra nhận xét phản hồi hoặc khởi tạo một chủ đề mới Nhiều chatbot đã được triển khai trên Internet với mục đích tìm kiếm thông tin, hướng dẫn người dùng về trang web, trả lời câu hỏi thường gặp, v.v., trong một phạm vi, lĩnh vực hạn chế nghiêm ngặt Hầu hết các chatbot hiện tại bao gồm các module quản lý hộp thoại để kiểm soát quá trình hội thoại và cơ sở kiến thức của chatbot để đáp ứng đầu vào của người dùng Việc triển khai điển hình các cơ sở kiến thức chatbot chứa một tập hợp các mẫu khớp với đầu vào của người dùng và tạo phản hồi Có nhiều mẫu hiện đang được sử dụng trong chatbot nhưng các nhà phát triển phải mã hóa bằng tay Do đó, việc xây dựng các cơ sở kiến thức chatbot tốn thời gian và khó thích nghi với các lĩnh vực mới [7,4] Các nền tảng trò chuyện được sử dụng nhiều chẳng hạn như Facebook Messenger hiện nay đã thêm hỗ trợ cho các chatbot, do đó làm cho các chatbot dễ tiếp cận hơn đối với người dùng cuối Bài viết này trình bày một nghiên cứu về xây dựng và thiết kế một Facebook Messenger Chatbot hỗ trợ cho sinh viên khoa Dược trong học tập

Hiện nay, các công ty như Facebook, Google, Apple và Amazon đã bắt đầu quảng bá các giao diện người dùng trò chuyện như chatbot và bots có thể được ra lệnh bằng giọng nói và văn bản [11] Điều đó đã dẫn đến sự quan tâm ngày càng tăng về cách công nghệ như vậy có thể được sử dụng để cải thiện kinh doanh trong nhiều lĩnh vực Lời nói là một trong những hình thức giao tiếp mạnh mẽ nhất giữa con người; do đó, tham vọng của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực nghiên cứu tương tác máy tính của con người là cải thiện tương tác lời nói giữa con người và máy tính để mô phỏng tương tác lời nói giữa người với người Tương tác lời nói với các thiết bị điện toán mạng hiện đại đã nhận được sự quan tâm ngày càng tăng trong vài năm qua với sự đóng góp của Google, Android và IOS Bởi vì chúng tự nhiên hơn dựa vào các giao diện trên đồ họa, các hệ thống đối thoại trò chuyện đang bắt đầu hình thành phương thức tương tác chính với một máy Do đó, tương tác lời nói sẽ đóng một vai trò quan trọng trong các máy nhân tạo trong tương lai gần [12]

Chatbot được xây dựng từ nền tảng Facebook Messenger [16], cho phép các nhà phát triển dễ dàng xây dựng chatbot từ ứng dụng Facebook Messenger có sẵn và được sử

Trang 9

dụng rộng rãi Các hình thức Serverless được cho là có nhiều lợi ích hơn so với các phương pháp dựa trên máy chủ lý do là cơ sở hạ tầng được sử dụng để chạy các nền tảng Serverless được quản lý bởi nhà cung cấp đám mây giúp loại bỏ sự lo lắng về quản lý máy chủ, đây là một giải pháp không tốn kém và có thể mở rộng nhanh chóng [10]

Công nghệ chính mà chatbot ngày nay đang dùng gồm Artificial Intelligence, Natural Language Processing và Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)

1.2 Trí tuệ nhận tạo

Artificial Intelligence dùng trong chatbot nhằm tiết kiệm công sức lập trình Thay

vì phải IF ELSE với từng trường hợp, ta có thể gom nhóm, phân cụm câu truy vấn một cách gần đúng nhất với yêu cầu người dùng Từ đó, tăng tốc xử lý và giảm bớt số phép toán không cần thiết

Một cách tổng quan, người thiết kế sẽ dùng một thuật toán Artificial Intelligence [5] để huấn luyện dữ liệu gồm tập câu hỏi và câu trả lời, cùng với từ khóa để tạo ra một chương trình thông minh có khả nặng phân tích, trả lời những câu hỏi có sẵn, thậm chí kết hợp chúng với nhau và tạo ra câu trả lời mới

Kỹ thuật cụ thể, người ta có thể dùng rất nhiều thuật toán để huấn luyện như: Mạng Neuron, LSTM …

Xét về mô hình, ta có thể xem xét một số mô hình sau

1.2.1 Mô hình dựa trên truy vấn

Như tên cho biết, nó truy cập các câu trả lời/câu trả lời từ một tập hợp được xác định trước và một số kiểu kinh nghiệm để chọn một câu trả lời phù hợp nhất dựa trên ngữ cảnh ban đầu Các kinh nghiệm [1] có thể hiểu đơn giản như cách một kết hợp biểu thức dựa trên quy tắc hoặc phức tạp như một tập hợp các phân loại dùng phương pháp học máy

Ưu điểm:

- Không có lỗi ngữ pháp hay ý nghĩa vì các câu trả lời đã được lưu trữ

- Đảm bảo hiệu suất 100% với những vấn đề đã được đề cập đến

- Dễ hiện thực và không cần quá nhiều dữ liệu

Nhược điểm:

- Hệ thống chỉ trả lời được các câu hỏi đã được dạy, chúng chỉ chọn ra câu trả lời

- Tốn rất nhiều luật để phân chia các trường hợp xử lý, thực sự không được thông minh lắm

Trang 10

1.2.2 Mô hình tự sản sinh

Những mô hình này không dựa trên câu trả lời có sẵn Chúng có thể sản sinh ra câu trả lời mới từ những phản hồi trước đó Các mô hình tự sinh thường dựa trên kỹ thuật dịch máy Tuy nhiên, chúng không dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác mà nó dịch từ đầu vào (câu hỏi) sang đầu ra (câu trả lời) Sau đó, dùng mô hình tuần tự để tạo

ra văn bản cuối cùng

Chính vì đôi bên có thể trao đổi mọi vấn đề, theo mọi hướng và không giới hạn chủ

đề lại khiến việc xây dựng chatbot như vậy trở thành vấn đề khó khăn [2]

Với chủ đề đóng là nơi bạn cần giải quyết một vấn đề cụ thể nào đó, trong một phạm vi nhất định Nhờ vậy, việc tạo một phần mềm chat dễ hiện thực hơn nhiều và độ chính xác khi trả lời cao hơn

1.3 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên [5]

Chatbot dựa gần như hoàn toàn vào kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu chính xác ý muốn của người dùng Vì thế, người ta thường dùng 03 giải pháp sau để giúp máy tính hiểu được suy nghĩ của con người

1.3.1 Phân tích ngữ nghĩa [3]

Chẳng hạn, bạn nói “Mình muốn một bánh pizza với kem.” Khá rõ ràng, người dùng muốn bánh pizza có kem ở trên Sẽ ra sao nếu người dùng nói “Mình muốn một pizza với đồ chiên”? Hẳn người dùng sẽ rất ngạc nhiên khi nhận bánh với đồ chiên được rải phía trên

Cụ thể, đó là vấn đề về vị trí cụm từ đi kèm Máy tính phải hiểu được cụm từ “với

đồ chiên” gắn với “pizza” hay “muốn” Trong trường hợp này, bộ phân tích ngôn ngữ

tự nhiên sẽ giúp máy tính hiểu rõ hơn ý muốn người dùng

Trang 11

Cùng với nó, bộ phân tích ngữ nghĩa sẽ chuyển đổi câu thành một dạng mà máy

tính có thể hiểu Trong trường hợp chatbot, nó là một cấu trúc liên quan đến mục đích

Rất nhiều việc phải làm, dĩ nhiên, ta phải làm rõ “môi trường” mà chatbot làm việc cũng như hiểu những hành động nó có thể làm và tác động của những việc đó Đó là phương pháp Planning Domain Definition Language (ngôn ngữ định nghĩa miền kế hoạch) PDDL

Một tập đa dạng PDDL ứng với tác dạng khác nhau của nhiều vấn đề Từ đó, ta sẽ xây dựng các bước để xử lý theo một định hướng cho trước

Tuy nhiên, sự khó khăn của phương pháp nằm ở sự mơ hồ của từ vựng Chẳng hạn, chữ “run” có tất cả 600 nghĩa trong từ điển tiếng anh của Oxford Để bám theo một số nghĩa thường dùng và phù hợp, hệ thống cần bám theo các trạng thái khả thi và phân

Trang 12

tích chúng nhằm tìm ra phương án khả thi nhất Chúng sử dụng phương pháp “thưởng”

để tối ưu xác xuất trong thực tế

Qua quá trình huấn luyện và sử dùng, sau thời gian, chatbot sẽ dần thích nghi và trở nên thông minh hơn [5]

1.3.3 Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên

Đây thực sự là một lĩnh vực rộng lớn trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên [5] Các hệ thống hiện tại thường có một mẫu câu trả lời sẵn với vài chỗ trống để điền vào, sau đó gửi câu trả lời đến người dùng Vậy người dùng muốn hỏi thông tin chi tiết thì sao? Câu truy vấn của bạn sẽ được chuyển vào một cơ sở dữ liệu truy vấn [1], từ đây những kết quả sẽ được tổng hợp lại cho bạn Vì phương pháp này có khả năng tổng hợp thông tin từ nhiều câu hỏi/ trả lời sẵn có nên khả năng phát triển của phương pháp này rất rộng mở

Sau đây, tác giả sẽ trình bày một số nền tảng nhận dạng giọng nói nổi tiếng và được dùng phổ biến

1.4.1 Siri của Apple

Siri của Apple [6] có thể gặp đôi chút rắc rối khi tìm câu trả lời, nhưng lĩnh vực nhận dạng giọng nói, trợ lý cá nhận Siri được sử dụng nhiều nhất của Mỹ đang ở gần đầu Với độ chính xác 95%, Siri vượt xa tất cả những người khổng lồ ở Thung lũng Silicon Và đối với những câu trả lời sai lầm hoặc vô nghĩa đó, công ty đã thuê một nhóm các chuyên gia nhận dạng giọng nói được đào tạo về học sâu vào năm 2014 Sự chính xác và thông minh của trợ lý Siri liên tục được cải thiện, điều đó sẽ khiến Siri đưa ra câu trả lời ngày càng tin cậy, đầy đủ và chi tiết hơn trong tương lai

1.4.2 Google Assistant

Chương trình tìm kiếm bằng giọng nói của Google [6] có độ chính xác 92% và có thể được sử dụng thông qua ứng dụng Google hoặc từ điển giọng nói trên điện thoại Android Andrew Ng, người từng làm việc tại Google, dự đoán rằng 50 phần trăm tìm kiếm trên web sẽ được thực hiện bằng lời nói hoặc hình ảnh vào năm 2019 - và bạn hoàn toàn có thể mong đợi Google dẫn đầu lĩnh vực đó Google đã thực hiện nhiều

Trang 13

công việc gần đây để cải thiện độ chính xác ở những nơi ồn ào, một tính năng có thể giúp đưa nó thành công cụ nhận dạng giọng nói hàng đầu

1.4.3 Amazon Alexa

Amazon Echo [5] có thể làm rất nhiều việc – từ chơi nhạc, điều chỉnh ánh sáng, cho đến đọc công thức nấu ăn - mà không cần màn hình hoặc bất kỳ kích hoạt thủ công nào Mặc dù công ty sẽ không tiết lộ tỷ lệ lỗi, nhiều người dùng đã đưa ra nhận dạng từ vựng bằng cách so sánh với các nền tảng nhận dạng giọng nói khác Tuy nhiên, tin tốt

là Alexa thích nghi với giọng nói [6] của bạn theo thời gian, giúp bù đắp mọi vấn đề

mà nó có với phương ngữ cụ thể của bạn

1.5 Nền tảng Facebook Messenger

Facebook Messenger là dịch vụ nhắn tin tức thời với bạn bè trên Facebook Facebook Messenger có sẵn dưới dạng một ứng dụng cho tất cả các nền tảng di động lớn như iOS, Android và Windows Năm 2016, nền tảng Facebook Messenger đã được mở rộng để cho phép xây dựng các chatbot có thể trò chuyện với mọi người trên Facebook [15] Các cuộc hội thoại với chatbot có thể được bắt đầu bằng cách tìm kiếm chatbot theo tên của trang Facebook mà chúng được liên kết trên Messenger Các chatbot cũng

có thể được phát hiện thông qua các liên kết trực tiếp mà có thể được quảng cáo trên Facebook hoặc với hệ thống code QR của Facebook có tên là Messenger Codes có thể được quét bằng ứng dụng Messenger [16] Facebook không cung cấp bất kỳ giải pháp nào để xây dựng chatbot backend Thay vào đó, backend cần được xây dựng và lưu trữ

ở một nơi khác và Facebook để nhà phát triển quyết định vị trí và cách thức Nền tảng cung cấp callbacks gọi một webhook (được nhà phát triển đảm bảo) khi người dùng gửi tin nhắn đến chatbot Bằng cách đó, tin nhắn được gửi đến phụ trợ Chatbot có thể trả lời tin nhắn bằng cách gửi nó tới Facebook Send API, sau đó gửi nó cho người dùng dưới dạng trả lời tin nhắn ban đầu Có nhiều loại mẫu khác nhau cho các tin nhắn có thể được sử dụng bởi các chatbot Các mẫu này bao gồm blocks, hình ảnh, văn bản, nút, trả lời nhanh,…[9]

Trang 14

CHƯƠNG 2: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Chatfuel là gì? [13]

Chatfuel ra đời vào mùa hè năm 2015 với mục tiêu giúp cho việc xây dựng bot trở nên dễ dàng với bất kỳ ai Chatfuel bắt đầu trên Telegram và nhanh chóng phát triển tới hàng triệu người dùng Hiện nay, Chatfuel tập trung chủ yếu vào việc giúp mọi người dễ dàng xây dựng các chatbot trên Facebook Messenger

2.2 Tại sao lại sử dụng chatfuel?

Messenger Platform API được mô tả là bộ công cụ hỗ trợ bạn tạo ra những chatbot sử dụng những lệnh được cài đặt sẵn, hoặc thậm chí là trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) để trực tiếp tương tác với người dùng qua Messenger hoặc Website messages của Facebook Có thể thấy mặc dù việc ra mắt bộ công cụ là một bước tiến lớn với những tính năng vô cùng thích hợp với sự phát triển của thương mại điện tử ngày nay, nhưng việc tiếp cận nền tảng này đòi hỏi những hiểu biết về kiến thức lập trình Tiếp đến lại là quá trình xét duyệt app của Facebook để đưa bot vào hoạt động cũng khá tốn thời gian và dễ khiến cho người ta nản lòng

Ưu điểm khi sử dụng Chatfuel:

- Hoàn toàn miễn phí

- Giao diện lập trình trực quan qua các block, mỗi block tượng trưng cho một chức năng, không sử dụng code

- Kết nối trực tiếp với fanpage, không cần tạo application

- Không cần gửi xét duyệt với Facebook

- Không giới hạn số bot được tạo ra

- Có sẵn nhiều plugins kết nối với những dịch vụ khác: Instagram, Twitter, Youtube…

- Đặc biệt là tính năng JSON API cho bạn khả năg tích hợp mọi loại API vào trong 1 con chatbot

2.3 Triển khai thực nghiệm và phương án thực hiện

- Tạo Facebook Page cho khoa Dược do Messenger Bots chỉ có thể “sống” trên mạng trên một Facebook Page chứ nó không có tồn tại trong trang cá nhân hoặc nhóm, thêm chức năng Messenger [16]

- Tạo ra Chatbot Facebook kết nối đến Facebook Page [13] – ở đây tác giả dùng chatfuel vì tính dễ sử dụng và những lý do đã nêu ở trên

Trang 15

- Khảo sát, thống kê bằng hai hình thức trực tiếp bằng phát phiếu trực tiếp hoặc thông qua google form [18] và tổng hợp các câu hỏi của sinh viên từ cố vấn học tập trên google classroom [14], dự đoán những câu hỏi mà sinh viên sẽ hỏi để tạo ra một kịch bản thân thiện và đáp ứng được đúng câu hỏi của sinh viên dựa trên văn bản quy định đăng trên website phòng đào tạo của trường đại học Nguyễn Tất Thành [20]

Bảng 2.1 Bảng khảo sát câu hỏi và câu trả lời tương ứng

1 Các cơ sở của trường Đại Học

- Phòng học có ký hiệu B, C và D: địa chỉ 298A Nguyễn Tất Thành, phường 13, quận

4, Tp.Hồ Chí Minh

- Phòng học có ký hiệu L: địa chỉ 331 Quốc

lộ 1A, phường An Phú Đông, quận 12, Tp.Hồ Chí Minh

- Phòng học có ký hiệu M: địa chỉ 458/3F Nguyễn Hữu Thọ, phường Tân Hưng, quận

7, Tp.Hồ Chí Minh

- Phòng học có ký hiệu N: địa chỉ 40/3 Đường số 10, phường Bình Thuận, quận 7, Tp.Hồ Chí Minh

- Phòng học có ký hiệu S: địa chỉ 2374 QL1A, phường Trung Mỹ Tây, quận 12, Tp.Hồ Chí Minh

Trang 16

6 Có bao nhiêu loại học phần? 2 loại: Học phần bắt buộc, học phần tự chọn

7 Một tín chỉ được quy định bằng

bao nhiêu tiết lý thuyết? 15 tiết lý thuyết

8 Một tín chỉ được quy định bằng

bao nhiêu tiết thực hành? 30-45 tiết thực hành

9 Một tiết lý thuyết có thời lượng

13 Học phần song hành là gì? Là học phần được tổ chức đào tạo trong cùng một thời gian

14 Điểm chữ được quy định trong học

phần tín chỉ là gì? A, B, C, D

15 Kết quả học tập được đánh giá qua

16 Khối lượng kiến thức tích lũy là

gì?

Là số tín chỉ của các học phần đã được đánh giá bằng điểm chữ A, B, C, D

17

Hệ đại học chính quy Đại Học

Nguyễn Tất Thành

được đào tạo bao nhiêu năm?

3 - 6 năm tùy khối ngành

18

Hệ đại học liên thông Đại Học

Nguyễn Tất Thành

được đào tạo bao nhiêu năm?

2,5 - 4,5 năm tùy khối ngành

Trang 17

Thành được đào tạo bao nhiêu

năm?

21

Hệ đại học liên thông từ người có

bằng tốt nghiệp trung cấp ngành

Dược học Đại Học Nguyễn Tất

Thời gian học tối đa hệ đại học

liên thông từ tốt nghiệp trung cấp

ngành Dược là bao nhiêu năm? 2 năm

27

Thời gian học tối đa hệ đại học

liên thông từ tốt nghiệp cao đẳng

ngành Dược là bao nhiêu năm? 1 năm

28

Đối với khóa mới nhập học sinh

viên sẽ được khoa

đăng ký học phần học kỳ mấy? Học kỳ 1

29

Khối lượng học tập sinh viên phải

đăng ký tối thiểu trong mỗi học kỳ

là bao nhiêu?

10 tín chỉ

30 Ngày thành lập trường Đại Học

Nguyễn Tất Thành Ngày thành lập trường Đại Học Nguyễn Tất Thành là 05/06/1999

31 Ngày thành lập Khoa Dược trường

Đại Học Nguyễn Tất Thành

Ngày thành lập Khoa Dược trường Đại Học Nguyễn Tất Thành là 08/08/2008

32 Hiệu Trưởng trường Đại Học

Nguyễn Tất Thành Hiệu Trưởng trường Đại Học Nguyễn Tất Thành là thầy PGS.TS Nguyễn Mạnh Hùng

33 Trưởng khoa Dược trường Đại

Học Nguyễn Tất Thành

Trưởng khoa Dược trường Đại Học Nguyễn Tất Thành là thầy PGS.TS Nguyễn Văn Thanh

34 Cơ sở phòng học quận 4 được ký

35 Cơ sở phòng học quận 7 được ký M, N

Trang 18

43 Phòng học ký hiệu S ở địa chỉ nào? 2374 QL1A, Khu Phố 2 P.Trung Mỹ Tây,

Quận 12

44 Sinh viên có mặt trước tại lớp lý

thuyết bao nhiêu phút? 05 phút

45 Tiết 1 bắt đầu từ mấy giờ? 7h00

48 Điểm F quy định trong học phần

tính chỉ là học phần? Học phần học lại

49

Cảnh báo học tập nếu có điểm

trung bình chung tích lũy dưới

bao nhiêu điểm đối với SV năm 1? dưới 1,2

50

51

52

bao nhiêu điểm đối với SV năm

Trang 19

bắt buộc phải >= bao nhiêu?

55 Thi kết thúc học phần đối với Tín

chỉ được thi bao nhiêu lần? 1 lần

56

Thời gian xin phúc khảo không

quá bao nhiêu ngày kể từ

ngày có điểm trên hệ thống?

15 ngày

57

Đối với môn thi trắc nghiệm SV

năm mấy sẽ được phúc khảo và

điều chỉnh điểm đối với trường

hợp tô sai, tô thiếu hoặc không tô

mã đề, mã sinh viên?

SV năm 1

58 Điểm học phần loại A tương

59 Điểm học phần loại B tương

60 Điểm học phần loại C tương

đương đạt loại gì? Loại trung bình

61 Điểm học phần loại D tương

đương đạt loại gì? Loại trung bình yếu

62 Điểm học phần loại F tương đương

63

Điều kiện đi thực tập cho sinh viên

hoàn thành tối thiểu

bao nhiêu % tin chỉ?

60% tín chỉ tại thời điểm xét điều kiện thực tập

Hạn tốt nghiệp loại xuất sắc đạt

điểm trung bình chung

tích lũy là bao nhiêu?

Hạn tốt nghiệp loại trung bình đạt

điểm trung bình chung

tích lũy là bao nhiêu?

2.0 - 2.49

69 Điểm trung bình chung tích lũy là

2.0-2.49 loại tốt nghiệp là loại gì? Xuất sắc

2.5-3.19 loại tốt nghiệp là loại gì? Giỏi

Trang 20

3.2 -3.59 loại tốt nghiệp là loại gì? Khá

3.6-4.0 loại tốt nghiệp là loại gì? Trung bình

73 Mỗi năm nhà trường tổ chức bao

nhiêu đợt trao bằng tốt nghiệp 2 đợt trao bằng

74 Mỗi năm nhà trường tổ chức bao

nhiêu đợt xét tốt nghiệp 3 đợt xét tốt nghiệp

75 Môn học thực hành đi trễ đầu giờ

không được thi kết thúc

77 Được học bù mấy buổi đối với

môn thực hành cho một khóa học 01 buổi

78

Điểm kiểm tra giữa kỳ môn lý

thuyết bị điểm 0 có được dự thi kết

thúc học phần không? Cấm thi kết thúc học phần

79

Không đi kiểm tra giữa kỳ môn lý

thuyết có được thi kết thúc học

phần hay không? Cấm thi kết thúc học phần

80 Điều kiện công nhận tốt nghiệp là

gì?

Hoàn tất tất cả chứng chỉ đầu ra Không bị nợ học phí

Không bị nợ hồ sơ

81 Trường Đại Học Nguyễn Tất

Thành có tất cả bao nhiêu khoa 14 Khoa

82 Sĩ số tối thiểu để mở lớp học lại là

83

Sinh viên xem kết quả học tập và

đăng ký môn học trên trang web

làm như thế nào? Phải đăng ký học lại

85 Đăng ký học cải thiện như thế

86 Cở sở quận 4 Phòng công tác sinh

viên ở địa chỉ nào? 300A Nguyễn Tất Thành, P13

viên ở địa chỉ nào? 458/3F Nguyễn Hữu Thọ, P.Tân Hưng

viên ở địa chỉ nào? 331 QL1A, P.An Phú Đông

Trang 21

89

Cấp giấy xác nhận, giấy tạm hoãn

nghĩa vụ quân sự ở

phòng ban nào?

Phòng công tác sinh viên

90 Cấp giấy van vốn tín dụng cho

sinh viên ở phòng ban nào? Phòng công tác sinh viên

91 Cấp lại mật khẩu phòng đào tạo

cho sinh viên ở phòng ban nào? Phòng công tác sinh viên

92 Đơn xin đăng ký học trùng lịch ở

phòng ban nào? Phòng công tác sinh viên

93

Giải quyết điểm số khi điểm đã

hiển thị trên website ở phòng

95 Thời gian gia hạn nộp học phí? 1 tuần kể ngày nộp học phí

96

Tiếp nhận đơn xin học lại do bị

đình chỉ, xóa tên tại phòng

trắc nghiệm ở phòng ban nào?

98

Tiếp nhận đơn xin phúc khảo điểm

thi kết thúc học phần

tự luận ở phòng ban nào?

99 Thời gian tiếp nhận chuẩn đầu ra

của SV các khóa?

Vào tháng 9 hằng năm và theo các đợt thông báo

của P.QLĐT

100 Tiếp nhận đơn đăng ký học cải

thiện ở phòng ban nào? Phòng công tác sinh viên

101 Tiếp nhận đơn đăng ký học mở

rộng ở phòng ban nào? Phòng công tác sinh viên

102 Tiếp nhận đơn đăng ký học học

ghép ở phòng ban nào? Phòng công tác sinh viên

103

Tiếp nhận hồ sơ sinh viên tạm nghỉ

1 hoặc 2 học kỳ ở phòng ban

nào?

104 Đồng phục được quy định mặc vào

thứ mấy trong tuần? Thứ 2, 4, 6

105 Học môn thực hành có mặc phải

mặc áo blouse không? Bắt buộc phải mặc áo blouse

106 Được đến trễ bao nhiêu phút khi

thi kết thúc học phần? Trước 15 phút sau khi mở túi đề thi

Trang 22

107

Đi thi kết thúc học phần quên

mang giấy tờ hợp lệ, thẻ sinh viên

liên

hệ phòng ban nào?

Phòng Thanh tra giao dục tại cơ sở thi

108 Thi hộ và nhờ người thi hộ phát

hiện lần thứ nhất bị kỷ luật gì? Đình chỉ học tập 01 năm

109 Thi hộ và nhờ người thi hộ phát

hiện lần thứ hai bị kỷ luật gì? Buộc thôi học

- Xây dựng Bot [8]: Sau khi đã thực hiện xong các bước lập kế hoạch trải qua cho bot

và đã xác định được đối tượng mục tiêu và gọi hành động của mình, chúng ta có thể chuyển sang quá trình xây dựng Để bắt đầu cho Bot bằng cách sử dụng Chatfuel:

Hình 2.1 Giao diện mặc định của Chatfuel khi kết nối thành công đến Facebook

Ta sẽ đi qua từng thẻ, đầu tiên là thẻ Automate (hình 2.1)

+ Automate: Sẽ thiết lập các câu trả lời và xây dựng các tình huống để cung cấp cho các thông tin về thông tin mà bạn muốn tư vấn cho sinh viên

Việc trước tiên hết, là phải tạo một hộp tin nhắn chào mừng cho Fanpage nằm ở mục Welcome Message Tin nhắn chào mừng mặc định (Welcome message) nằm trong một hộp thoại dạng Text mặc định Khi người dùng lần đầu tiên nhấp vào Messenger

và nhắn tin đến Fanpage thì lúc này Chatbot sẽ làm công việc đầu tiên của nó là gửi thông điệp giới thiệu, chào mừng đến người dùng

Thiết lập trả lời mặc đinh nằm ở mục Default Messsage để phản hồi người dùng trong trường hợp chưa thiết lập trước cho chatbot câu trả lời phù hợp Phần soạn thảo tin nhắn ở mục này hoàn toàn giống với mục Welcome message Tuy nhiên, Welcome message chỉ xuất hiện 1 lần khi người dùng lần đầu tương tác với Chatbot, còn Default

Trang 23

Messsage sẽ đồng hành cùng người dùng trong suốt cuộc hội thoại diễn ra, nó chính là trợ lý ảo tuyệt vời nhất

Cấu trúc của Bot được tạo bởi các Block Một block có thể chứa một hay một phần nội dung (văn bản, hình ảnh, video) gửi đến người dùng tại một thời điểm Ta có thể liên kết hai Block lại với nhau bằng cách tạo ra một nút trong một block và liên kết

nó tới một block khác Nhờ vậy ta sẽ tạo ra được luồng hội thoại trao đổi với người dùng như hình 2.2

Hình 2.2 Liên kết giữa các block – Set Up AI: Đây là phần cho phép bạn thiết lập các tình huống mà sinh viên trả lời không có trong kịch bản tư vấn sinh viên của bạn, bot sẽ hiểu và đưa ra các câu trả lời cho từng trường hợp nghĩa là bot nhận ra các cụm từ cụ thể mà người dùng nhập và trả lời bằng một câu trả lời có liên quan Đây cũng là vùng mà sẽ dạy con bot thông minh hơn hàng ngày thông qua các tình huống về tư vấn sinh viên thực tiễn

Định dạng
Số trang	46
Dung lượng	1,08 MB