Giới thiệu
Trong bối cảnh giáo dục hiện đại, việc lựa chọn giảng viên và khóa học không chỉ đơn thuần là một quyết định dựa trên cảm tính. Ứng dụng AI-Powered RateMyProfessors mà tôi phát triển mang đến một giải pháp thông minh, giúp sinh viên dễ dàng hơn trong việc lựa chọn khóa học và giúp giảng viên hiểu rõ hơn về tác động giảng dạy của mình thông qua dữ liệu thực từ RateMyProfessors.com.
1. Những gì tôi đã xây dựng
1.1 Đối với sinh viên
Nền tảng của tôi cung cấp hỗ trợ chọn khóa học thông minh bằng cách phân tích đánh giá giảng viên, nhận xét và các mẫu cảm xúc từ bình luận của sinh viên. Người dùng có thể tìm kiếm giảng viên và nhận được cái nhìn tổng quan thông minh về phong cách giảng dạy, độ khó của khóa học và mức độ hài lòng tổng thể.
1.2 Đối với giảng viên
Giao diện tương tự cho phép giảng viên tự tìm kiếm và nhận phân tích về phản hồi của sinh viên, giúp họ hiểu rõ hơn về các mẫu phản hồi của sinh viên và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
2. Những vấn đề chính được giải quyết
- Sinh viên gặp khó khăn trong việc phân tích hàng trăm đánh giá giảng viên.
- Giảng viên thiếu công cụ để phân tích hệ thống phản hồi của sinh viên ở quy mô lớn.
- Không có nền tảng nào hiện có cung cấp cái nhìn dựa trên AI từ dữ liệu RateMyProfessors.
- Phân tích cảm xúc thủ công từ bình luận của sinh viên tốn thời gian và mang tính chủ quan.
3. Danh mục
- Thành công của sinh viên - Thông tin nhanh chóng và chính xác cho các khóa học.
- Nâng cao năng lực giảng viên - Các cái nhìn dựa trên dữ liệu để cải thiện giảng dạy.
4. Bản demo
🎓 Hãy thử nghiệm ngay: Truy cập tại đây
Khi thử nghiệm, hãy đảm bảo nhập đầy đủ tên của giảng viên và trường đại học.
4.1 Trường hợp sử dụng của sinh viên
4.2 Trường hợp sử dụng của giảng viên
5. Cách tôi sử dụng Heroku AI
5.1 Tích hợp các tính năng AI của Heroku
Máy chủ MCP: Tôi đã triển khai một máy chủ Model Context Protocol (MCP) tùy chỉnh sử dụng TypeScript, được lưu trữ trên Heroku. Máy chủ này hoạt động như một công cụ chuyên biệt cho các tác nhân AI, cung cấp cho họ quyền truy cập thời gian thực vào dữ liệu từ RateMyProfessors. Máy chủ MCP đảm bảo rằng các tác nhân AI có ngữ cảnh thời gian thực cho mỗi truy vấn, điều này rất quan trọng để cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp.
5.2 Quản lý suy diễn và tác nhân
Bằng cách sử dụng máy chủ MCP, tôi đã tận dụng nền tảng Quản lý Suy diễn và Tác nhân của Heroku. Tiện ích bổ sung này đã điều phối tác nhân AI của tôi, xử lý các phức tạp phía sau và cho phép họ truy cập vào công cụ tùy chỉnh mà tôi không cần quản lý hạ tầng. Nền tảng này đã sử dụng MCP để thực hiện các chức năng từ máy chủ của tôi, tích hợp logic của tôi vào quy trình làm việc của tác nhân.
6. Triển khai kỹ thuật
6.1 Kiến trúc
- Khởi tạo yêu cầu từ người dùng: Người dùng gửi truy vấn qua máy chủ Giao diện Chat.
- Định tuyến yêu cầu: Máy chủ Giao diện Chat chuyển tiếp yêu cầu đến máy chủ Suy diễn và Tác nhân được quản lý bởi Heroku.
- Gọi công cụ: Tác nhân AI xác định cần dữ liệu bên ngoài và gọi công cụ máy chủ MCP phù hợp.
- Gọi API bên ngoài: Máy chủ MCP thực hiện yêu cầu HTTP đến API của ratemyprofessors.com.
- Lấy dữ liệu: ratemyprofessors.com trả về dữ liệu phản hồi có cấu trúc cho máy chủ MCP.
- Xử lý phản hồi: Máy chủ MCP gửi dữ liệu trở lại tác nhân AI, mà sau đó sẽ xử lý và định ngữ cảnh thông tin.
- Tạo phản hồi: Tác nhân AI tạo ra phản hồi có thông tin kết hợp dữ liệu đã lấy.
- Gửi phản hồi: Phản hồi cuối cùng được truyền lại qua máy chủ Giao diện Chat đến người dùng.
6.2 Công cụ và ngôn ngữ
- Frontend: HTML, CSS, JavaScript
- Backend: Node.js, TypeScript
- AI: Quản lý Suy diễn và Tác nhân (LLMs) (Tôi đã sử dụng mô hình Claude 3-7-Sonnet)
- Hạ tầng: Heroku (lưu trữ)
- Máy chủ MCP: Typescript
7. Thực hành tốt nhất
- Tối ưu hóa truy vấn: Đảm bảo rằng các truy vấn được định dạng rõ ràng và chính xác để có phản hồi tốt nhất từ hệ thống.
- Kiểm tra định kỳ: Thực hiện kiểm tra định kỳ và cập nhật dữ liệu để đảm bảo độ chính xác.
8. Những cạm bẫy thường gặp
- Thiếu dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu từ RateMyProfessors là đầy đủ và chính xác để tránh sai sót trong phân tích.
- Phân tích cảm xúc sai lệch: Cần kiểm tra và xác thực các phân tích cảm xúc để đảm bảo độ tin cậy.
9. Mẹo hiệu suất
- Tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu: Sử dụng cấu trúc dữ liệu phù hợp để cải thiện hiệu suất truy vấn.
- Tích hợp bộ nhớ cache: Sử dụng bộ nhớ cache cho các truy vấn thường xuyên để giảm tải lên máy chủ.
10. Khắc phục sự cố
- Không nhận được phản hồi từ API: Kiểm tra kết nối mạng và xác minh API có hoạt động hay không.
- Phản hồi không chính xác: Kiểm tra lại logic xử lý và dữ liệu nguồn.
11. Kết luận
Ứng dụng AI-Powered RateMyProfessors không chỉ là một công cụ giúp sinh viên và giảng viên mà còn là một bước tiến trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực giáo dục. Bằng cách cung cấp các thông tin chính xác và có giá trị, nền tảng này sẽ giúp cải thiện trải nghiệm học tập và giảng dạy. Hãy thử nghiệm ngay hôm nay để khám phá những lợi ích mà nó mang lại cho bạn!
