T-CORA

1. T-CORA là gì?

TDTU Curriculum & OBE Review Assistant

T-CORA là chatbot hỗ trợ các công việc liên quan đến bảo đảm chất lượng giáo dục đại học theo định hướng đào tạo dựa trên chuẩn đầu ra. Công cụ này hỗ trợ Thầy/Cô rà soát mục tiêu giáo dục, chuẩn đầu ra, chỉ báo đo lường, chuẩn đầu ra môn học/học phần, vai trò I-R-M, đối sánh PLO-CLO và mức độ ăn khớp giữa CLO, hoạt động dạy học và phương pháp kiểm tra đánh giá.

Xem các module → Xem handbook

Hỗ trợ đúng phạm vi QA/OBE Tập trung vào PEO, PLO, PI, CLO, I-R-M, đối sánh, đánh giá và bức tranh tổng thể CTĐT.

Gợi ý có cấu trúc Giúp nhận diện vấn đề, chỉ ra dữ liệu còn thiếu, phân tích mối liên hệ và gợi ý hướng chỉnh sửa.

Không quyết định thay người dùng Kết quả từ chatbot cần được Thầy/Cô, khoa, bộ môn, hội đồng hoặc đơn vị QA kiểm tra lại.

2. Định hướng sử dụng an toàn

T-CORA không thay Thầy/Cô suy nghĩ, nhưng có thể giúp Thầy/Cô suy nghĩ có cấu trúc hơn. AI chỉ xử lý yêu cầu dựa trên dữ liệu, hướng dẫn và ngữ cảnh được cung cấp trong cuộc trao đổi; vì vậy kết quả cần được xem là nguồn hỗ trợ để tham khảo, rà soát và thảo luận.

Không sử dụng phản hồi của T-CORA như kết luận cuối cùng nếu chưa có nhân sự chuyên môn rà soát.

Không yêu cầu T-CORA tự suy diễn dữ liệu chưa được cung cấp.

Không kết luận PLO/PI đã được đo lường chỉ vì một môn học/học phần có mapping với PLO/PI.

Luôn kiểm tra phản hồi của T-CORA đang dựa trên dữ liệu nào: PLO, PI, CLO, thành phần đánh giá, rubric hay chỉ là mô tả chung.

Nếu dữ liệu chưa đầy đủ, người dùng nên yêu cầu T-CORA đưa ra nhận định sơ bộ và chỉ rõ phần nào trong dữ liệu cung cấp đang thiếu tồn tại "lỗ hổng".

Nguyên tắc GIGO (Garbage In, Garbage Out) rất quan trọng: đầu vào không tốt thì đầu ra cũng khó tốt. Dữ liệu càng rõ, đúng phiên bản và đúng trọng tâm, T-CORA càng có khả năng hỗ trợ tốt hơn. Xem thêm tại đây

01 Chuẩn bị file

Không nên dùng file scan nếu muốn chatbot đọc và phân tích nội dung.

Ưu tiên file đuôi .md và PDF xuất từ Word, Excel hoặc hệ thống quản lý đào tạo.

Có thể sử dụng file đuôi .docx và .xlsx nhưng cần kiểm tra lại nội dung chatbot đọc được.

Dung lượng mỗi file không quá 15 MB; mỗi lượt làm việc nên tải tối đa 5 file.

Tên file nên ngắn gọn, không dấu, thể hiện đúng nội dung; ví dụ PLO_CTDT_Ketoan_2024.pdf.

Nếu file là bảng ma trận hoặc bảng đối sánh, hãy giữ tên cột rõ ràng.

02 Đặt yêu cầu rõ

Nói rõ đang xem ở cấp chương trình đào tạo, cấp môn học/học phần hay kết hợp cả hai.

Nếu chưa biết chọn module nào, có thể mô tả tự nhiên của nội dung đang thắc mắc.

Nếu đăng tải một hoặc nhiều file cùng lúc, hãy nhắc rõ chatbot cần đọc file nào.

Nếu có PI, hãy gửi PI cùng PLO và nói rõ PI thuộc PLO nào.

Nếu PI đang được đo ở môn học/học phần hoặc hình thức đánh giá nào, nên nêu rõ phần đó.

Thứ tự dữ liệu nên gửi khi bài toán có nhiều tầng

PEO → PLO → PI → I-R-M → PLO-CLO → CLO / T&L / A&E → Tổng thể CTĐT

3. Các module của T-CORA

T-CORA hiện hỗ trợ 7 module chính và một nhánh làm rõ yêu cầu. PI không tách thành một module riêng; nếu chương trình đã có PI, Thầy/Cô nên gửi PI cùng PLO để chatbot đọc sâu hơn chuỗi PLO → PI → CLO → đánh giá.

Kiểm tra PEO

Program Educational Objectives

Dùng khi cần kiểm tra mục tiêu giáo dục của chương trình đào tạo, nhất là kỳ vọng sau vài năm tốt nghiệp.

Phù hợp khi: kiểm tra một PEO, rà soát bộ PEO, xây mới PEO hoặc xem liên hệ PEO - PLO - PI.

Xem bài hướng dẫn →

Đối sánh và rà soát PLO hiện hành

Program Learning Outcomes

Dùng khi cần kiểm tra PLO hiện tại có còn phù hợp với vị trí việc làm, chuẩn nghề nghiệp, chương trình tham khảo và phản hồi bên liên quan.

Phù hợp khi: đối chiếu PLO với dữ liệu bên ngoài và xem PI đã cụ thể hóa PLO đủ rõ hay chưa.

Xem bài hướng dẫn →

Rà soát/chuẩn hóa PLO

Rõ ràng, đo được, phù hợp chuẩn đầu ra

Dùng khi cần xem lại cách viết PLO, phát hiện câu quá rộng, mơ hồ, khó đo hoặc trùng lặp.

Phù hợp khi: chuẩn hóa câu chữ PLO, kiểm tra động từ hành động và rà soát lớp PI nếu có.

Xem bài hướng dẫn →

Gán vai trò I-R-M cho môn học/học phần

Introductory - Reinforce - Mastery

Dùng khi cần xác định môn học/học phần đang góp cho từng PLO ở mức I, R hay M.

Phù hợp khi: xem lộ trình phát triển năng lực, phát hiện PLO mất cân đối, thiếu mức M hoặc dồn mức M quá nhiều.

Xem bài hướng dẫn →

Đối sánh PLO-CLO dựa trên vai trò I-R-M

Mapping giữa chương trình và môn học/học phần

Dùng khi cần kiểm tra CLO có đang góp đúng vào PLO hay vượt phạm vi vai trò I-R-M đã xác định.

Phù hợp khi: rà bảng đối sánh PLO-CLO, kiểm tra CLO bị gắn quá nhiều PLO hoặc xem minh chứng cho PI.

Xem bài hướng dẫn →

Rà soát CLO - dạy học - kiểm tra đánh giá

CLO, TLA and Assessment Alignment

Dùng khi cần kiểm tra CLO có ăn khớp với hoạt động dạy học và phương pháp kiểm tra đánh giá hay không.

Phù hợp khi: rà đề cương, kiểm tra assessment có đo đúng CLO và tránh kết luận PI chỉ từ điểm tổng hoặc mapping chung.

Xem bài hướng dẫn →

Kiểm soát tổng thể thiết kế CTĐT

Whole-programme OBE Review

Dùng khi cần nhìn toàn cảnh CTĐT theo định hướng chuẩn đầu ra, từ PEO, PLO, PI đến học phần và đánh giá.

Phù hợp khi: tổng hợp rủi ro, phân tích nguyên nhân và ưu tiên cải tiến toàn chương trình.

Xem bài hướng dẫn →

4. Checklist và lỗi thường gặp

03 Checklist trước khi gửi

Tôi đã xác định bài toán chính là PEO, PLO, PI, CLO, I-R-M, đối sánh hay tổng thể CTĐT.

Tôi đã ghi rõ đang xem ở cấp chương trình đào tạo, cấp môn học/học phần hay kết hợp cả hai.

Tôi đã nói rõ tên chương trình đào tạo hoặc tên môn học/học phần nếu có.

Tôi đã dán nguyên văn nội dung cần rà soát thay vì tóm tắt quá ngắn.

Tôi đã cho chatbot biết muốn nhận kết quả dạng kiểm tra, bảng đối chiếu, gợi ý chỉnh sửa, viết lại hay thứ tự ưu tiên.

04 Lỗi cần tránh

Hỏi quá chung chung như “xem ổn chưa” hoặc “phân tích giùm”.

Không nhắc rõ file đã tải lên.

Gửi PI nhưng không nói PI thuộc PLO nào.

Muốn kết luận mạnh khi đầu vào còn ít.

Tin rằng chatbot đã hiểu đúng hoàn toàn chỉ vì câu trả lời nghe mạch lạc.

Ví dụ cách nhắn với T-CORA

“Chọn Module 3 - rà soát bộ PLO theo nguyên tắc rõ ràng và đo được.”

“Dựa trên file [tên file] tôi vừa tải lên, hãy thực hiện phân tích này.”

“Hãy trình bày kết quả dưới dạng bảng: vấn đề - bằng chứng - ảnh hưởng - gợi ý chỉnh.”

5. Những điều T-CORA không thực hiện thay người dùng

Không tự quyết địnhKhông thay trưởng bộ môn, khoa, hội đồng, giảng viên hoặc đơn vị bảo đảm chất lượng.

Không tự bù dữ liệu thiếuKhông biến “chưa thấy dữ liệu” thành “không có” và không tự giả định chương trình đã có PI.

Không kết luận quá mứcKhông kết luận PLO/PI đã được đo nếu chưa có CLO, assessment, rubric hoặc minh chứng phù hợp.

Không phải chatbot hỏi đáp tự doT-CORA tập trung vào bảo đảm chất lượng, OBE và rà soát CTĐT.

6. Liên hệ phản hồi

Liên hệ hỗ trợ T-CORA Nếu Thầy/Cô cần hỗ trợ thêm hoặc muốn góp ý cải thiện chức năng AI, có thể liên hệ:

Phòng Khảo thí và Kiểm định chất lượng - Trường Đại học Tôn Đức Thắng

Địa chỉ: A302, 19 Nguyễn Hữu Thọ, Phường Tân Hưng, Thành phố Hồ Chí Minh

Thư điện tử: dtqa@tdtu.edu.vn

Số điện thoại nội bộ: 160

Điện thoại: (028) 377 55 042 hoặc (028) 377 55 071

Gửi email hỗ trợ Nhóm Zalo Gmail Chat Góp ý cải thiện AI →