Functional Requirements

Đặc tả chi tiết các yêu cầu chức năng cho các phân hệ nghiệp vụ

---

Tài liệu này chi tiết hóa các yêu cầu chức năng (Functional Requirements - UR) cho hệ thống EduOne Adaptive Learning Engine. Các yêu cầu được gán nhãn rõ ràng theo từng phân hệ và được đánh giá độ ưu tiên theo mô hình MoSCoW (Must Have - Bắt buộc phải có, Should Have - Nên có, Could Have - Có thể có).

---

Requirements Priority Matrix

Dưới đây là bảng tổng hợp mức độ ưu tiên của toàn bộ các yêu cầu chức năng trong hệ thống EduOne:

ID	Feature Name	Module	Priority
UR-COURSE-001	Quản lý khóa học (Course Management)	Course & Competency	Must Have
UR-COURSE-002	Quản lý cấu trúc bài học (Learning Unit Management)	Course & Competency	Must Have
UR-COURSE-003	Quản lý kỹ năng (Skill Management)	Course & Competency	Must Have
UR-COURSE-004	Quản lý chỉ báo năng lực (Indicator Management)	Course & Competency	Must Have
UR-COURSE-005	Quản lý điều kiện tiên quyết (Prerequisite Management)	Course & Competency	Should Have
UR-COURSE-006	Quản lý phiên bản cấu trúc năng lực (Versioning)	Course & Competency	Should Have
UR-LM-001	Hồ sơ học tập tối thiểu của học viên (Student Profile)	Learner Modeling	Must Have
UR-LM-002	Trạng thái năng lực học viên (Competency State)	Learner Modeling	Must Have
UR-LM-003	Tốc độ học tập (Learning Pace)	Learner Modeling	Should Have
UR-LM-004	Trạng thái thiếu hụt dữ liệu (Data Scarcity State)	Learner Modeling	Must Have
UR-LM-005	Cập nhật Learner Model sau hoạt động (Real-time Update)	Learner Modeling	Must Have
UR-LM-006	Lịch sử thay đổi năng lực (Mastery History Trace)	Learner Modeling	Should Have
UR-LM-007	Ngôn ngữ nhân văn, không dán nhãn tiêu cực (Positive Phrasing)	Learner Modeling	Must Have
UR-EVD-001	Thu thập kết quả quiz (Quiz Submission Tracking)	Evidence Tracking	Must Have
UR-EVD-002	Thu thập bằng chứng từ hoạt động thực hành (Rich Activity Evidence)	Evidence Tracking	Should Have
UR-EVD-003	Đánh giá chất lượng bằng chứng (Evidence Quality Assessment)	Evidence Tracking	Should Have
UR-EVD-004	Xử lý dữ liệu học tập bất thường (Anomaly Handling)	Evidence Tracking	Must Have
UR-EVD-005	Cơ chế chống ghi nhận trùng lặp (Deduplication)	Evidence Tracking	Should Have
UR-REC-001	Tạo đề xuất cá nhân hóa (Personalized Recommendations)	Recommendation	Must Have
UR-REC-002	Tính đa dạng của đề xuất (Differentiation Demo)	Recommendation	Must Have
UR-REC-003	Đảm bảo học liệu đã phê duyệt (Published Content Enforcement)	Recommendation	Must Have
UR-REC-004	Lý do đề xuất (Recommendation Explanations)	Recommendation	Must Have
UR-REC-005	Lưu trữ các phương án thay thế bị loại bỏ (Alternatives Considered)	Recommendation	Should Have
UR-REC-006	Nhật ký đề xuất (Recommendation Audit Log)	Recommendation	Must Have
UR-REC-007	Quyền ghi đè của giáo viên (Teacher Override Interface)	Recommendation	Must Have
UR-REC-008	Xử lý khi thiếu dữ liệu (Cold Start Handling)	Recommendation	Must Have
UR-REC-009	Xử lý khi thiếu học liệu phù hợp (Content Gap Alert)	Recommendation	Must Have
UR-REC-010	Tốc độ phản hồi thời gian thực (Recommendation Latency)	Recommendation	Must Have
UR-STU-001	Giao diện "Hoạt động tiếp theo" (Next Activity Widget)	Learner Experience	Must Have
UR-STU-002	Ngôn ngữ tiếng Việt tự nhiên và phù hợp lứa tuổi (Age-Appropriate Vietnamese)	Learner Experience	Must Have
UR-STU-003	Phản hồi động viên sau hoạt động (Activity Feedback)	Learner Experience	Should Have
UR-TCH-001	Tổng quan lớp học (Class Overview Dashboard)	Teacher Dashboard	Must Have
UR-TCH-002	Danh sách học viên lớp học (Student Matrix View)	Teacher Dashboard	Must Have
UR-TCH-003	Chi tiết hồ sơ năng lực học viên (Student Profile Drilldown)	Teacher Dashboard	Must Have
UR-TCH-004	Bộ lọc thông minh (Smart Filtering)	Teacher Dashboard	Should Have
UR-TCH-005	Giải thích nghiệp vụ thân thiện (User-Friendly Explanations)	Teacher Dashboard	Must Have
UR-CNT-001	Tạo yêu cầu soạn học liệu (Content Request Form)	AI Content Authoring	Must Have
UR-CNT-002	AI tạo bản thảo đề cương bài học (Lesson Outline Draft Generation)	AI Content Authoring	Must Have
UR-CNT-003	AI tạo bản thảo nội dung chi tiết (Detailed Lesson Draft Generation)	AI Content Authoring	Must Have
UR-CNT-004	AI tạo bài tập bổ trợ (Exercise Generation)	AI Content Authoring	Must Have
UR-CNT-005	AI tạo câu hỏi trắc nghiệm (Quiz Generation)	AI Content Authoring	Must Have
UR-CNT-006	Tạo nhiều phiên bản độ khó (Difficulty Variations)	AI Content Authoring	Should Have
UR-CNT-007	Chức năng tạo lại từng phần (Granular Regeneration)	AI Content Authoring	Should Have
UR-CNT-008	Lưu lịch sử Prompt và cấu hình AI (Prompt Audit Trail)	AI Content Authoring	Should Have
UR-CNT-009	Ghi nhận thời gian và đo lường năng suất (Time Tracking & Metrics)	AI Content Authoring	Must Have
UR-QA-001	Kiểm tra tính đầy đủ của cấu trúc (Structure Validation)	Automated QA	Must Have
UR-QA-002	Kiểm tra tính chính xác của đáp án (Answer & Key Validation)	Automated QA	Must Have
UR-QA-003	Kiểm tra sự phù hợp lứa tuổi (Age Appropriateness Checks)	Automated QA	Must Have
UR-QA-004	Kiểm tra mức độ tương thích kỹ năng (Alignment Checks)	Automated QA	Must Have
UR-QA-005	Kiểm tra an toàn nội dung (Content Safety Checks)	Automated QA	Must Have
UR-QA-006	Bảng điểm chất lượng học liệu (Quality Scorecard)	Automated QA	Should Have
UR-REV-001	Quản lý vòng đời trạng thái học liệu (Content Lifecycle States)	Human Review	Must Have
UR-REV-002	Cơ chế gửi duyệt (Submission Workflow)	Human Review	Must Have
UR-REV-003	Danh mục kiểm duyệt dành cho Reviewer (Review Checklist)	Human Review	Must Have
UR-REV-004	Các hành động của Reviewer (Reviewer Decisions)	Human Review	Must Have
UR-REV-005	Chặn xuất bản tự động (No Auto-Publishing)	Human Review	Must Have
UR-REV-006	Lịch sử phiên bản học liệu (Content Version Control)	Human Review	Must Have
UR-REV-007	Thu hồi học liệu đã xuất bản (Unpublish Workflow)	Human Review	Should Have
UR-LIB-001	Cơ sở dữ liệu học liệu tập trung (Central Repository)	Content Library	Must Have
UR-LIB-002	Metadata bắt buộc của học liệu (Required Metadata Fields)	Content Library	Must Have
UR-LIB-003	Tìm kiếm và lọc học liệu (Search & Filtering)	Content Library	Should Have
UR-LIB-004	Dashboard phát hiện khoảng trống học liệu (Content Gap Analyzer)	Content Library	Should Have
UR-EXP-001	Giải thích nghiệp vụ cho giáo viên (Teacher Explanations)	Explainability & Audit	Must Have
UR-EXP-002	Giải thích khích lệ cho học viên (Student Explanations)	Explainability & Audit	Must Have
UR-EXP-003	Truy vết bằng chứng gốc (Evidence Traceability)	Explainability & Audit	Must Have
UR-EXP-004	Ghi nhận phiên bản logic ra quyết định (Decision Engine Versioning)	Explainability & Audit	Must Have
UR-EXP-005	Nhật ký kiểm toán hành động (Audit Log)	Explainability & Audit	Must Have
UR-EXP-006	Bảo mật quy trình suy luận nội bộ (No Internal Chain-of-thought in UI)	Explainability & Audit	Must Have
UR-RPT-001	Chỉ số hiệu quả cá nhân hóa (Personalization Metrics Dashboard)	Analytics & Reporting	Must Have
UR-RPT-002	Chỉ số sản xuất nội dung bằng AI (AI Content Productivity Metrics)	Analytics & Reporting	Must Have
UR-RPT-003	Chỉ số tiến bộ của học viên (Learning Progress Analytics)	Analytics & Reporting	Should Have
UR-RPT-004	Bảng so sánh hiệu năng quy trình (Before/After Comparative Table)	Analytics & Reporting	Must Have

---

1. Course & Competency Management (UR-COURSE)

Click to view functional specifications & requirements

Phân hệ này cho phép quản lý cấu trúc nội dung học tập và bản đồ năng lực (competency map/skill map) của hệ thống.

UR-COURSE-001 — Course Management (Quản lý khóa học)

• Mô tả: Hệ thống cho phép người dùng có thẩm quyền (Curriculum Lead, Admin) tạo mới, chỉnh sửa thông tin, lưu trữ hoặc kích hoạt khóa học. Mỗi khóa học phải có cấu trúc danh sách các bài học (lessons) và được gán cho một hoặc nhiều lớp học (classes).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-COURSE-002 — Learning Unit Management (Quản lý cấu trúc bài học)

• Mô tả: Hệ thống hỗ trợ chia nhỏ khóa học thành các cấp độ phân cấp: Khóa học (Course) ➔ Phân đoạn/Chủ đề (Module) ➔ Bài học (Lesson) ➔ Đơn vị kiến thức (Learning Unit) ➔ Hoạt động học tập (Activity/Quiz).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-COURSE-003 — Skill Management (Quản lý kỹ năng)

• Mô tả: Hệ thống cho phép định nghĩa và quản lý các kỹ năng (skills) liên quan đến khóa học. Mỗi bản ghi kỹ năng phải lưu giữ:
  • Mã kỹ năng (Skill Code - Unique)
  • Tên kỹ năng
  • Mô tả chi tiết kỹ năng
  • Khóa học hoặc lĩnh vực kiến thức áp dụng (Course/Domain)
  • Trạng thái phiên bản (Version status)
  • Mức độ thành thạo mục tiêu (Target Proficiency Level)
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-COURSE-004 — Indicator Management (Quản lý chỉ báo năng lực)

• Mô tả: Mỗi kỹ năng (skill) phải có thể chia nhỏ thành một hoặc nhiều chỉ báo năng lực (indicators) cụ thể, có thể quan sát và đánh giá được. Mỗi chỉ báo bao gồm:
  • Mã chỉ báo (Indicator Code - Unique)
  • Tên chỉ báo
  • Mô tả hành vi mong đợi của học viên
  • Phương pháp thu thập bằng chứng đánh giá (Evidence collection method)
  • Ngưỡng đạt yêu cầu (Mastery Threshold)
  • Kỹ năng cha liên kết (Parent Skill Code)
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-COURSE-005 — Prerequisite Management (Quản lý điều kiện tiên quyết)

• Mô tả: Hệ thống cho phép thiết lập và quản lý mối quan hệ điều kiện tiên quyết (prerequisites) giữa:
  • Kỹ năng với Kỹ năng (Skill - Skill)
  • Chỉ báo với Chỉ báo (Indicator - Indicator)
  • Bài học với Bài học (Lesson - Lesson)
  • Hoạt động học tập với Kỹ năng (Activity - Skill)
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-COURSE-006 — Versioning (Quản lý phiên bản cấu trúc năng lực)

• Mô tả: Khi có bất kỳ thay đổi nào đối với bản đồ kỹ năng (skill map), chỉ báo, điều kiện tiên quyết hoặc mục tiêu học tập, hệ thống phải tự động tăng số phiên bản và lưu lại lịch sử thay đổi để phục vụ truy vết.
• Mức ưu tiên: Should Have

---

2. Learner Modeling (UR-LM)

Click to view functional specifications & requirements

Phân hệ duy trì và cập nhật trạng thái năng lực, tiến độ của từng học viên theo thời gian thực.

UR-LM-001 — Student Profile (Hồ sơ học tập tối thiểu của học viên)

• Mô tả: Hệ thống lưu trữ hồ sơ học tập cơ bản của học viên bao gồm:
  • Mã học viên (Student ID - Unique)
  • Tên hiển thị (Display Name)
  • Lớp học đang tham gia (Class ID)
  • Khóa học đăng ký (Course ID)
  • Độ tuổi hoặc khối lớp (Age/Grade)
  • Trạng thái tham gia (Đang hoạt động/Tạm dừng)
  • Ngày bắt đầu tham gia khóa học
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-LM-002 — Competency State (Trạng thái năng lực học viên)

• Mô tả: Hệ thống lưu trữ và cập nhật trạng thái năng lực theo từng kỹ năng/chỉ báo cho mỗi học viên. Các chỉ số lưu trữ tối thiểu gồm:
  • Điểm ước lượng thành thạo (Mastery Estimate - ví dụ: giá trị từ 0.0 đến 1.0 hoặc dạng phân loại sơ bộ)
  • Mức độ tin cậy của hệ thống (Confidence Score - thể hiện mức độ tin cậy của dữ liệu)
  • Số lượng bằng chứng thu thập được (Evidence Count)
  • Độ mới của bằng chứng (Evidence Freshness - thời gian từ lần đánh giá gần nhất)
  • Hiệu suất làm bài gần đây (Recent Performance)
  • Thời điểm cập nhật cuối cùng (Last Updated Timestamp)
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-LM-003 — Learning Pace (Tốc độ học tập)

• Mô tả: Hệ thống tính toán và gắn nhãn trạng thái tốc độ học tập tương đối của học viên:
  • Chưa đủ dữ liệu đánh giá (Insufficient Data)
  • Chậm hơn tiến độ dự kiến (Below Pace)
  • Đúng tiến độ dự kiến (On Pace)
  • Nhanh hơn tiến độ dự kiến (Ahead of Pace)
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-LM-004 — Data Scarcity State (Trạng thái thiếu hụt dữ liệu)

• Mô tả: Khi không có đủ bằng chứng (evidence count = 0 hoặc confidence score dưới ngưỡng tối thiểu), hệ thống phải đánh dấu rõ ràng trạng thái: "Chưa đủ dữ liệu để kết luận" hoặc "Mức độ tin cậy thấp" và kích hoạt cơ chế thu thập dữ liệu chẩn đoán thay vì tự động kết luận học viên học kém.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-LM-005 — Real-time Update (Cập nhật Learner Model sau hoạt động)

• Mô tả: Ngay sau khi học viên nộp bài làm (quiz/activity), hệ thống phải tự động:
  1. Ghi nhận và lưu trữ bằng chứng học tập (evidence).
  2. Ánh xạ bằng chứng đó vào chỉ chỉ báo/kỹ năng tương ứng.
  3. Cập nhật lại chỉ số Mastery Estimate và Confidence Score trong Learner Model của học viên.
  4. Ghi nhận thời gian cập nhật.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-LM-006 — Mastery History Trace (Lịch sử thay đổi năng lực)

• Mô tả: Cung cấp giao diện biểu đồ hoặc danh sách lịch sử cho phép giáo viên theo dõi tiến trình thay đổi điểm năng lực (mastery estimate) của học viên theo thời gian (ví dụ: tiến bộ sau mỗi tuần).
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-LM-007 — Positive Phrasing (Ngôn ngữ nhân văn, không dán nhãn tiêu cực)

• Mô tả: Giao diện hiển thị cho học viên tuyệt đối không được chứa các từ ngữ mang tính phán xét, tiêu cực như: "Kém", "Yếu", "Chậm", "Không đạt". Thay vào đó, phải dùng các thông điệp khuyến khích như: "Em cần luyện tập thêm phần này nhé!", "Hệ thống đang thu thập thêm dữ liệu để gợi ý bài học phù hợp hơn cho em", "Bài học này giúp em nâng cao kỹ năng xử lý logic".
• Mức ưu tiên: Must Have

---

3. Learning Evidence Tracking (UR-EVD)

Click to view functional specifications & requirements

Phân hệ ghi nhận các sự kiện học tập làm cơ sở dữ liệu đầu vào cho Learner Model.

UR-EVD-001 — Quiz Submission Tracking (Thu thập kết quả quiz)

• Mô tả: Ghi nhận chi tiết kết quả làm bài trắc nghiệm của học viên:
  • Mã học viên và Mã quiz
  • Mã câu hỏi (Question ID) và câu trả lời cụ thể của học viên
  • Trạng thái trả lời (Đúng/Sai)
  • Điểm số đạt được
  • Thời gian làm bài (giây) và thời điểm nộp bài (timestamp)
  • Mã kỹ năng/chỉ báo liên kết trực tiếp
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-EVD-002 — Rich Activity Evidence (Thu thập bằng chứng từ hoạt động thực hành)

• Mô tả: Khả năng ghi nhận thêm các dữ liệu học tập phong phú khác từ hoạt động của học viên:
  • Trạng thái hoàn thành bài học (Hoàn thành/Chưa hoàn thành)
  • Số lần thử lại (Attempts count)
  • Số lần yêu cầu gợi ý (Hints used)
  • Thời gian đọc tài liệu/xem video giảng dạy
  • Kết quả chấm điểm code tự động (nếu có)
  • Điểm đánh giá hoặc nhận xét thủ công từ giáo viên
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-EVD-003 — Evidence Quality Assessment (Đánh giá chất lượng bằng chứng)

• Mô tả: Mỗi bằng chứng học tập (evidence) thu thập được nên được hệ thống gắn trọng số chất lượng dựa trên:
  • Nguồn gốc bằng chứng (Ví dụ: kiểm tra chính thức có trọng số cao hơn tự luyện tập)
  • Độ tin cậy (Ví dụ: làm bài không dùng gợi ý)
  • Độ mới (Bằng chứng mới làm có trọng số cao hơn bằng chứng làm từ 2 tuần trước)
• Mức ưu tiên: Could Have trong Prototype, Should Have trong Pilot

UR-EVD-004 — Anomaly Handling (Xử lý dữ liệu học tập bất thường)

• Mô tả: Hệ thống phải xử lý trơn tru các tình huống dữ liệu lỗi hoặc bất thường từ phía học sinh mà không bị crash:
  • Học sinh bỏ trống toàn bộ đáp án và bấm nộp bài.
  • Tắt trình duyệt khi đang làm dở quiz (lưu trạng thái Incomplete).
  • Gửi trùng lặp dữ liệu nộp bài do mạng lag.
  • Thời gian làm bài quá ngắn (ví dụ: quiz 10 câu làm trong 3 giây - đánh dấu nghi vấn đoán mò).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-EVD-005 — Deduplication (Cơ chế chống ghi nhận trùng lặp)

• Mô tả: Hệ thống phải có logic kiểm tra ID của sự kiện (Event ID) hoặc mã nộp bài (Submission ID) để đảm bảo không ghi nhận hai lần cùng một kết quả làm bài vào cơ sở dữ liệu Learner Model.
• Mức ưu tiên: Should Have

---

4. Recommendation Engine (UR-REC)

Click to view functional specifications & requirements

Trái tim của hệ thống cá nhân hóa, quyết định hoạt động tiếp theo phù hợp nhất cho học viên.

UR-REC-001 — Personalized Recommendations (Tạo đề xuất cá nhân hóa)

• Mô tả: Hệ thống tự động tính toán để đưa ra hoạt động tiếp theo (quiz, bài đọc, bài thực hành) tối ưu cho từng học viên dựa trên:
  • Trạng thái năng lực (mastery) và khoảng trống kiến thức (learning gap).
  • Mối quan hệ điều kiện tiên quyết (prerequisite).
  • Mục tiêu của bài học hiện tại (lesson objective).
  • Độ khó của học liệu so với trình độ hiện tại của học viên.
  • Chỉ lựa chọn từ danh sách học liệu ở trạng thái "Published".
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REC-002 — Differentiation Demo (Tính đa dạng của đề xuất)

• Mô tả: Trong phiên bản Prototype, hệ thống phải chứng minh được khả năng đưa ra 3 loại đề xuất hoàn toàn khác nhau cho 3 nhóm học viên trong cùng một thời điểm:
  1. Nhóm Củng cố: Đề xuất bài ôn tập kiến thức nền/tiên quyết cho học viên yếu/hổng kiến thức.
  2. Nhóm Luyện tập: Đề xuất bài luyện tập đúng tầm (giải quyết learning gap) cho học viên trung bình.
  3. Nhóm Nâng cao: Đề xuất bài tập thử thách/nâng cao cho học viên đã thành thạo (mastery).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REC-003 — Published Content Enforcement (Đảm bảo học liệu đã phê duyệt)

• Mô tả: Recommendation Engine chỉ được phép đề xuất các học liệu đã được duyệt và xuất bản chính thức. Hệ thống phải chặn tuyệt đối việc tự động lấy các học liệu ở trạng thái Draft, Pending Review, Rejected, hoặc các bản nháp AI chưa được kiểm duyệt đưa cho học viên.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REC-004 — Recommendation Explanations (Lý do đề xuất)

• Mô tả: Mỗi quyết định đề xuất được đưa ra phải đi kèm lý do rõ ràng bao gồm:
  • Kỹ năng/Chỉ báo mục tiêu của đề xuất.
  • Khoảng trống năng lực hiện tại của học sinh được phát hiện.
  • Danh sách bằng chứng (Evidence IDs) làm cơ sở cho quyết định.
  • Lý do lựa chọn bài học này (ví dụ: "Học sinh đạt 30% ở chỉ báo X, bài học này giúp ôn luyện mức cơ bản của chỉ báo X").
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REC-005 — Alternatives Considered (Lưu trữ các phương án thay thế bị loại bỏ)

• Mô tả: Khi đưa ra đề xuất tối ưu, hệ thống cần ghi nhận các học liệu khác đã được cân nhắc nhưng bị loại bỏ kèm mã lý do (reason codes), ví dụ:
  • Mã TOO_HARD: Học liệu quá khó so với trình độ hiện tại.
  • Mã TOO_EASY: Học liệu quá dễ, học sinh đã thành thạo.
  • Mã PREREQ_MISSING: Chưa hoàn thành điều kiện tiên quyết của bài học đó.
  • Mã ALREADY_COMPLETED: Học sinh đã làm và đạt điểm tối đa trước đó.
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-REC-006 — Recommendation Audit Log (Nhật ký đề xuất)

• Mô tả: Mọi đề xuất phát sinh phải được ghi nhận vào nhật ký hệ thống với các trường thông tin:
  • ID Đề xuất (Recommendation ID)
  • ID Học viên, ID Lớp học, ID Bài học
  • Timestamp tạo đề xuất
  • Trạng thái năng lực của học viên tại thời điểm ra quyết định
  • Danh sách Evidence IDs liên quan
  • ID học liệu được đề xuất
  • Lý do đề xuất (Reason Code)
  • Mức độ tin cậy (Confidence Score) của hệ thống
  • Phiên bản thuật toán/logic đề xuất
  • Ghi nhận người ghi đè (nếu giáo viên can thiệp)
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REC-007 — Teacher Override Interface (Quyền ghi đè của giáo viên)

• Mô tả: Hệ thống cung cấp giao diện trực quan cho phép giáo viên:
  • Xem đề xuất hiện tại của AI dành cho học sinh.
  • Hủy bỏ (vô hiệu hóa) đề xuất đó.
  • Chọn thủ công một học liệu khác trong thư viện để gán cho học sinh.
  • Nhập lý do ghi đè (chọn từ danh mục hoặc nhập text).
  • Đặt thời gian hiệu lực cho quyết định ghi đè (ví dụ: chỉ áp dụng cho lần học này hoặc áp dụng cho đến khi học sinh đạt kỹ năng).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REC-008 — Cold Start Handling (Xử lý khi thiếu dữ liệu)

• Mô tả: Đối với học viên mới hoặc khi hệ thống đánh giá mức độ tin cậy (confidence) quá thấp, Recommendation Engine phải tự động chuyển sang chế độ an toàn:
  • Đề xuất một bài kiểm tra chẩn đoán (Diagnostic Activity).
  • Hoặc đề xuất bài học cơ bản nhất của lộ trình tiêu chuẩn.
  • Gửi cảnh báo đến giáo viên yêu cầu bổ sung nhận xét đánh giá thủ công.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REC-009 — Content Gap Alert (Xử lý khi thiếu học liệu phù hợp)

• Mô tả: Trong trường hợp thuật toán xác định học sinh cần một bài học ở mức độ A, nhưng trong Kho học liệu đã duyệt không có bài nào phù hợp:
  • Hệ thống tuyệt đối không được tự sinh nội dung mới trực tiếp cho học viên.
  • Tự động gửi cảnh báo "Thiếu học liệu phù hợp" (Content Gap) vào danh sách chờ của đội ngũ Content Team.
  • Đề xuất một phương án fallback an toàn (ví dụ: bài học gần nhất đã được duyệt) kèm cảnh báo rõ ràng cho giáo viên.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REC-010 — Recommendation Latency (Tốc độ phản hồi thời gian thực)

• Mô tả: Sau khi học viên nộp bài làm hợp lệ, hệ thống phải hoàn thành việc cập nhật Learner Model và tính toán ra đề xuất tiếp theo trong thời gian ngắn để học viên có thể tiếp tục học ngay không bị gián đoạn.
  • Chỉ tiêu Prototype: Thời gian xử lý dưới 5 giây.
• Mức ưu tiên: Must Have

---

5. Learner Experience (UR-STU)

Click to view functional specifications & requirements

Yêu cầu về giao diện và tương tác dành riêng cho đối tượng học viên K-12.

UR-STU-001 — Next Activity Widget (Giao diện "Hoạt động tiếp theo")

• Mô tả: Khi đăng nhập, học viên thấy một khu vực nổi bật hiển thị hoạt động được khuyên làm tiếp theo. Giao diện tối thiểu phải hiển thị:
  • Tên bài giảng/bài tập
  • Mô tả ngắn gọn về hoạt động
  • Thời gian hoàn thành dự kiến (ví dụ: 15 phút)
  • Mức độ thử thách (nhãn trực quan sinh động)
  • Lời giải thích ngắn gọn, dễ thương bằng tiếng Việt lý giải vì sao nên học bài này.
  • Nút "Bắt đầu học" nổi bật.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-STU-002 — Age-Appropriate Vietnamese (Ngôn ngữ tiếng Việt tự nhiên và phù hợp lứa tuổi)

• Mô tả: Toàn bộ câu chữ hiển thị cho học sinh phải được viết bằng tiếng Việt chuẩn xác, tự nhiên, văn phong khích lệ, phù hợp với tâm lý lứa tuổi K-12. Hạn chế sử dụng các thuật ngữ kỹ thuật, từ mượn tiếng Anh phức tạp mà không có giải thích.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-STU-003 — Activity Feedback (Phản hồi động viên sau hoạt động)

• Mô tả: Khi học viên hoàn thành một hoạt động/quiz, hệ thống hiển thị trang kết quả trực quan:
  • Số câu đúng/sai được thể hiện sinh động (ví dụ: icon vui vẻ, chúc mừng).
  • Giải thích chi tiết cho từng câu hỏi bằng tiếng Việt rõ ràng.
  • Chỉ ra kỹ năng học sinh vừa tiến bộ hoặc kỹ năng cần lưu ý hơn.
• Mức ưu tiên: Should Have

---

6. Volunteer Teacher Dashboard (UR-TCH)

Click to view functional specifications & requirements

Các công cụ trực quan giúp giáo viên tình nguyện quản lý và can thiệp kịp thời.

UR-TCH-001 — Class Overview Dashboard (Tổng quan lớp học)

• Mô tả: Cung cấp cho giáo viên cái nhìn toàn cảnh về lớp học (quy mô 20 học viên) thông qua các số liệu tổng hợp nhanh:
  • Tổng số học viên trong lớp.
  • Số học viên đang online học tập.
  • Số lượng học viên đang gặp khó khăn (cần hỗ trợ).
  • Số lượng học viên bị thiếu hụt dữ liệu đánh giá (confidence thấp).
  • Thống kê số lượng đề xuất AI đã tạo và tỷ lệ giáo viên ghi đè (override rate).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-TCH-002 — Student Matrix View (Danh sách học viên lớp học)

• Mô tả: Bảng danh sách 20 học viên hiển thị các cột thông tin quan trọng:
  • Tên học viên
  • Trạng thái hoạt động gần nhất (ngày/giờ làm bài cuối)
  • Kỹ năng đang học hiện tại
  • Điểm thành thạo ước lượng (Mastery Level)
  • Độ tin cậy dữ liệu (Confidence Score)
  • Hoạt động AI đang đề xuất hiện tại
  • Cảnh báo hệ thống (ví dụ: học sinh làm sai liên tục 3 lần, học sinh làm bài quá nhanh).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-TCH-003 — Student Profile Drilldown (Chi tiết hồ sơ năng lực học viên)

• Mô tả: Khi bấm vào một học viên, giáo viên xem được trang chi tiết bao gồm:
  • Biểu đồ mạng nhện hoặc biểu đồ cột thể hiện mức độ thành thạo các kỹ năng.
  • Danh sách bằng chứng học tập (Evidence History) chi tiết: ngày làm, điểm số, thời gian làm bài của từng quiz.
  • Nhật ký đề xuất (Recommendation Log) của riêng học sinh đó.
  • Phần ghi chú của giáo viên (Teacher Notes) để ghi lại nhận xét cá nhân.
  • Lịch sử các lần giáo viên ghi đè (Override History).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-TCH-004 — Smart Filtering (Bộ lọc thông minh)

• Mô tả: Giáo viên có thể nhanh chóng lọc danh sách học sinh theo các tiêu chí:
  • Học sinh "Cần hỗ trợ gấp" (Mastery thấp và làm sai liên tiếp).
  • Học sinh "Thiếu dữ liệu" (Confidence dưới ngưỡng).
  • Lọc theo kỹ năng cụ thể hoặc bài học cụ thể.
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-TCH-005 — User-Friendly Explanations (Giải thích nghiệp vụ thân thiện)

• Mô tả: Các chỉ số toán học hay kỹ thuật (như confidence score, theta value...) phải được hệ thống diễn dịch thành các nhãn tiếng Việt dễ hiểu trên giao diện giáo viên (ví dụ: "Dữ liệu tin cậy cao", "Cần kiểm tra thêm"), nhưng vẫn cho phép giáo viên nhấn để xem dữ liệu toán học chi tiết nếu muốn.
• Mức ưu tiên: Must Have

---

7. AI Content Authoring (UR-CNT)

Click to view functional specifications & requirements

Hỗ trợ đội ngũ sản xuất nội dung tạo học liệu nháp nhanh chóng.

UR-CNT-001 — Content Request Form (Tạo yêu cầu soạn học liệu)

• Mô tả: Giao diện cho phép Content Author nhập các tham số đầu vào có cấu trúc để hướng dẫn AI sinh nội dung:
  • Khóa học & Bài học mục tiêu.
  • Kỹ năng & Chỉ báo năng lực cần đánh giá/giảng dạy.
  • Mục tiêu học tập cụ thể (Learning Objectives).
  • Độ tuổi hoặc khối lớp mục tiêu (ví dụ: lớp 4, độ tuổi 9-10).
  • Độ khó (Cơ bản, Tiêu chuẩn, Nâng cao).
  • Loại học liệu cần tạo (Ví dụ: Slide giảng dạy, Bài đọc, Bài tập, Quiz trắc nghiệm).
  • Các yêu cầu đặc biệt về văn phong hoặc ví dụ minh họa (ví dụ: lấy ví dụ về bóng đá).
  • Số lượng câu hỏi cần tạo (nếu chọn loại Quiz).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-CNT-002 — Lesson Outline Draft Generation (AI tạo bản thảo đề cương bài học)

• Mô tả: AI tự động tạo bản thảo đề cương bài học có cấu trúc chuẩn sư phạm gồm:
  1. Mục tiêu bài học (Objectives).
  2. Phần khởi động/kết nối (Warm-up).
  3. Kiến thức mới (Direct Instruction) kèm ví dụ minh họa trực quan.
  4. Thực hành có hướng dẫn (Guided Practice).
  5. Thực hành độc lập (Independent Practice).
  6. Bài tập tự đánh giá (Quiz/Assessment).
  7. Tổng kết bài học (Wrap-up).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-CNT-003 — Detailed Lesson Draft Generation (AI tạo bản thảo nội dung chi tiết)

• Mô tả: AI tự động viết chi tiết nội dung bài giảng bằng tiếng Việt dựa trên đề cương đã duyệt, đảm bảo câu chữ rõ ràng, mạch lạc, phù hợp học sinh K-12.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-CNT-004 — Exercise Generation (AI tạo bài tập bổ trợ)

• Mô tả: AI tự động tạo các bài tập thực hành theo các mức độ khó khác nhau (cơ bản/nâng cao), đi kèm với:
  • Gợi ý từng bước cho học sinh khi gặp khó khăn.
  • Đáp án đúng.
  • Hướng dẫn giải thích chi tiết cho giáo viên/học viên.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-CNT-005 — Quiz Generation (AI tạo câu hỏi trắc nghiệm)

• Mô tả: AI tự động tạo danh sách câu hỏi trắc nghiệm (Multiple Choice Questions - MCQ) liên kết chặt chẽ với chỉ báo năng lực được chọn. Mỗi câu hỏi MCQ phải có cấu trúc:
  • Thân câu hỏi (Question body)
  • Danh sách các tùy chọn đáp án (Distractors & Correct answer)
  • Chỉ định rõ đáp án đúng
  • Lời giải thích tại sao đáp án đó đúng và các đáp án khác sai.
  • Metadata đi kèm (Kỹ năng, Độ khó, Độ tuổi).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-CNT-006 — Difficulty Variations (Tạo nhiều phiên bản độ khó)

• Mô tả: Cho phép Content Author yêu cầu AI biến đổi một bài tập hoặc câu hỏi có sẵn thành 3 phiên bản độ khó khác nhau (Foundation - Nhẹ nhàng, Standard - Tiêu chuẩn, Advanced - Thử thách) để phục vụ cho các nhóm học viên khác nhau.
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-CNT-007 — Granular Regeneration (Chức năng tạo lại từng phần)

• Mô tả: Content Author có thể chọn riêng một phần nội dung (ví dụ: chỉ chọn câu hỏi số 3, hoặc chỉ chọn phần ví dụ minh họa) và yêu cầu AI sinh lại (regenerate) phần đó dựa trên prompt điều chỉnh mới, giữ nguyên các phần nội dung khác đã đạt yêu cầu.
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-CNT-008 — Prompt Audit Trail (Lưu lịch sử Prompt và cấu hình AI)

• Mô tả: Hệ thống lưu trữ thông tin cấu hình kỹ thuật của mỗi phiên sinh học liệu bằng AI:
  • Prompt gốc của người dùng và System Prompt sử dụng.
  • Tên mô hình AI và nhà cung cấp (ví dụ: Gemini 1.5 Pro).
  • Các tham số cấu hình (temperature, top_p...).
  • Bản thảo thô đầu tiên do AI trả về.
  • Timestamp và tài khoản thực hiện.
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-CNT-009 — Time Tracking & Metrics (Ghi nhận thời gian và đo lường năng suất)

• Mô tả: Để phục vụ demo so sánh hiệu quả, hệ thống tích hợp bộ đo thời gian tự động:
  • Thời gian AI thực hiện sinh bản nháp (giây).
  • Thời gian Content Author chỉnh sửa thủ công trước khi gửi duyệt.
  • Thời gian Reviewer đọc và phê duyệt.
  • Tính toán tổng thời gian từ lúc tạo yêu cầu đến lúc xuất bản và so sánh với baseline thủ công (40-50 giờ).
• Mức ưu tiên: Must Have (phục vụ demo Hackathon)

---

8. Automated Quality Checks (UR-QA)

Click to view functional specifications & requirements

Bộ lọc tự động giúp phát hiện lỗi trong nội dung do AI sinh ra trước khi chuyển cho con người duyệt.

UR-QA-001 — Structure Validation (Kiểm tra tính đầy đủ của cấu trúc)

• Mô tả: Hệ thống tự động quét bản nháp để đảm bảo không bị thiếu các trường thông tin bắt buộc theo template (ví dụ: Quiz bắt buộc phải có đủ 5 câu hỏi, mỗi câu hỏi phải có đủ 4 đáp án lựa chọn và 1 giải thích).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-QA-002 — Answer & Key Validation (Kiểm tra tính chính xác của đáp án)

• Mô tả: Chạy thuật toán tự động (hoặc sử dụng LLM đánh giá chéo) để phát hiện các lỗi:
  • Câu hỏi không chỉ định đáp án đúng hoặc chỉ định nhiều hơn 1 đáp án đúng (đối với MCQ lựa chọn đơn).
  • Nội dung giải thích mâu thuẫn với đáp án đúng được chọn.
  • Câu hỏi trắc nghiệm thiếu dữ kiện cần thiết để giải (ví dụ: hỏi về hình vẽ nhưng không đính kèm hình vẽ).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-QA-003 — Age Appropriateness Checks (Kiểm tra sự phù hợp lứa tuổi)

• Mô tả: Hệ thống phân tích văn bản để đưa ra cảnh báo nếu:
  • Sử dụng từ ngữ quá trừu tượng, thuật ngữ quá chuyên sâu so với độ tuổi K-12 được chọn.
  • Độ dài câu trung bình quá dài (ví dụ: câu phức trên 30 từ dành cho học sinh tiểu học).
  • Ví dụ minh họa không lành mạnh hoặc khó hiểu với trẻ em Việt Nam.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-QA-004 — Alignment Checks (Kiểm tra mức độ tương thích kỹ năng)

• Mô tả: Đánh giá xem nội dung bài học hoặc câu hỏi quiz có thực sự phục vụ cho mục tiêu học tập (learning objective) và chỉ chỉ chỉ báo năng lực (indicator) đã đăng ký ban đầu hay không. Phát hiện trường hợp AI sinh lạc đề.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-QA-005 — Content Safety Checks (Kiểm tra an toàn nội dung)

• Mô tả: Quét phát hiện các nội dung vi phạm tiêu chuẩn an toàn dành cho trẻ em:
  • Từ ngữ bạo lực, nhạy cảm, phân biệt đối xử (giới tính, vùng miền, sắc tộc).
  • Nội dung người lớn, ngôn từ xúc phạm hoặc hướng dẫn hành vi nguy hiểm.
  • Chứa thông tin cá nhân nhạy cảm (PII).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-QA-006 — Quality Scorecard (Bảng điểm chất lượng học liệu)

• Mô tả: Hệ thống tổng hợp các kết quả kiểm tra tự động thành một Bảng điểm chất lượng (Quality Scorecard) hiển thị trực quan cho Content Author và Reviewer, chấm điểm theo các tiêu chí: Độ chính xác (Accuracy), Sự tương thích (Alignment), Phù hợp lứa tuổi (Age Appropriateness), An toàn (Safety), và Tính đầy đủ (Completeness).
• Mức ưu tiên: Should Have

---

9. Human Review Workflow (UR-REV)

Click to view functional specifications & requirements

Quy trình quản lý trạng thái học liệu đảm bảo kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt.

UR-REV-001 — Content Lifecycle States (Quản lý vòng đời trạng thái học liệu)

• Mô tả: Mọi học liệu trong hệ thống phải tuân thủ nghiêm ngặt sơ đồ chuyển đổi trạng thái sau:

  [Draft] 
     │  (Content Author hoàn thành)
     ▼
  [Pending Automated Check] ➔ Chạy luật QA tự động thành công
     │
     ▼
  [Ready for Human Review] 
     │
     ├─➔ (Reviewer yêu cầu sửa) ➔ [Revision Requested] ➔ (Quay lại Draft)
     │
     ├─➔ (Reviewer từ chối)    ➔ [Rejected] (Lưu trữ/Hủy)
     │
     └─➔ (Reviewer phê duyệt)  ➔ [Approved] 
                                    │  (Hệ thống xuất bản)
                                    ▼
                                 [Published] ➔ Sẵn sàng để AI đề xuất cho học viên

• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REV-002 — Submission Workflow (Cơ chế gửi duyệt)

• Mô tả: Sau khi hoàn thành bản thảo và xử lý xong các cảnh báo chất lượng tự động, Content Author nhấn "Submit for Review" để chuyển trạng thái học liệu sang Ready for Human Review và gửi thông báo đến Reviewer.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REV-003 — Review Checklist (Danh mục kiểm duyệt dành cho Reviewer)

• Mô tả: Khi duyệt bài, hệ thống hiển thị một checklist bắt buộc Reviewer phải tích chọn xác nhận trước khi có thể bấm nút Approved:
  • [ ] Nội dung kiến thức chính xác 100%.
  • [ ] Ngôn ngữ tiếng Việt tự nhiên, phù hợp lứa tuổi học sinh.
  • [ ] Các câu hỏi quiz hoạt động bình thường, đáp án đúng và giải thích rõ ràng.
  • [ ] Không chứa nội dung độc hại hoặc không an toàn.
  • [ ] Metadata (Kỹ năng, Độ khó, Độ tuổi) được ánh xạ chính xác.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REV-004 — Reviewer Decisions (Các hành động của Reviewer)

• Mô tả: Giao diện phê duyệt cung cấp đầy đủ các nút chức năng kèm theo ô nhập nhận xét bắt buộc:
  • Approve: Phê duyệt xuất bản học liệu.
  • Request Revision: Trả lại yêu cầu sửa đổi kèm lý do chi tiết (ví dụ: "Câu hỏi số 2 bị sai đáp án đúng, cần sửa lại").
  • Reject: Từ chối học liệu hoàn toàn.
  • Direct Edit: Cho phép Reviewer sửa trực tiếp lỗi chính tả/câu chữ trên bản nháp mà không cần trả về cho tác giả.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REV-005 — No Auto-Publishing (Chặn xuất bản tự động)

• Mô tả: Hệ thống phải có cơ chế kỹ thuật chặn đứng mọi hành vi tự động xuất bản (Publish) học liệu do AI sinh ra hoặc do Content Author tạo mà chưa có bản ghi phê duyệt (Approve) hợp lệ từ một tài khoản có vai trò Reviewer/Curriculum Lead.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REV-006 — Content Version Control (Lịch sử phiên bản học liệu)

• Mô tả: Hệ thống lưu lại toàn bộ các phiên bản của học liệu qua các vòng chỉnh sửa. Mỗi phiên bản phải lưu giữ:
  • Số phiên bản (ví dụ: v1.0, v1.1, v2.0...)
  • ID người thực hiện chỉnh sửa
  • Các trường nội dung thay đổi (diff)
  • Thời điểm chỉnh sửa
  • Nhận xét của Reviewer tại phiên bản đó.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-REV-007 — Unpublish Workflow (Thu hồi học liệu đã xuất bản)

• Mô tả: Cho phép Reviewer hoặc Admin gỡ bỏ (Unpublish) một học liệu đã xuất bản nếu phát hiện lỗi nghiêm trọng phát sinh trong thực tế. Sau khi Unpublish, học liệu chuyển về trạng thái Draft hoặc Archived, và Recommendation Engine phải lập tức loại bỏ học liệu này khỏi tất cả các đề xuất mới.
• Mức ưu tiên: Should Have

---

10. Content Library (UR-LIB)

Click to view functional specifications & requirements

Quản lý cơ sở dữ liệu học liệu tập trung của EduOne.

UR-LIB-001 — Central Repository (Cơ sở dữ liệu học liệu tập trung)

• Mô tả: Kho lưu trữ có cấu trúc toàn bộ các đơn vị học liệu (Learning Items), bài đọc, quiz và hướng dẫn giáo viên đã được phê duyệt.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-LIB-002 — Required Metadata Fields (Metadata bắt buộc của học liệu)

• Mô tả: Mỗi đơn vị học liệu lưu trữ trong thư viện bắt buộc phải có đầy đủ các trường thông tin:
  • ID Học liệu (Content ID - Unique)
  • Tiêu đề (Title)
  • Khóa học liên kết (Course ID)
  • Bài học liên kết (Lesson ID)
  • Kỹ năng liên kết (Skill Code)
  • Chỉ báo năng lực liên kết (Indicator Code)
  • Độ khó (Difficulty Level: Foundation, Standard, Advanced)
  • Điều kiện tiên quyết (Prerequisite Content IDs)
  • Độ tuổi/Khối lớp áp dụng (Target Age/Grade)
  • Thời lượng học tập ước tính (Estimated Duration)
  • Loại học liệu (Activity Type: Read, Video, Practice, Quiz)
  • Ngôn ngữ (Language)
  • Trạng thái hiện tại (Status: Published, Archived...)
  • Tác giả (Author ID)
  • Người phê duyệt (Reviewer ID)
  • Số phiên bản (Version Number)
  • Thời điểm tạo và thời điểm phê duyệt (Timestamp)
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-LIB-003 — Search & Filtering (Tìm kiếm và lọc học liệu)

• Mô tả: Cung cấp giao diện tìm kiếm nhanh chóng cho đội ngũ nội dung và giáo viên dựa trên các bộ lọc: Từ khóa tiêu đề, Khóa học, Bài học, Kỹ năng, Chỉ báo năng lực, Độ khó, Trạng thái và Người biên soạn.
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-LIB-004 — Content Gap Analyzer (Dashboard phát hiện khoảng trống học liệu)

• Mô tả: Hệ thống tự động phân tích thư viện để chỉ ra những khu vực đang bị thiếu hụt học liệu, ví dụ: kỹ năng X ở mức độ khó "Advanced" chưa có bài tập nào, hoặc chỉ báo Y ở độ tuổi lớp 5 đang có ít hơn 3 câu hỏi quiz.
• Mức ưu tiên: Should Have

---

11. Explainability & System Audit (UR-EXP)

Click to view functional specifications & requirements

Đảm bảo hệ thống AI hoạt động minh bạch, có thể giải thích và truy vết được.

UR-EXP-001 — Teacher Explanations (Giải thích nghiệp vụ cho giáo viên)

• Mô tả: Mọi đề xuất học tập gửi đến giáo viên phải đi kèm phần giải thích chi tiết, nêu rõ bằng chứng đầu vào nào được sử dụng, khoảng trống năng lực phát hiện là gì và mục tiêu sư phạm của bài tập được chọn.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-EXP-002 — Student Explanations (Giải thích khích lệ cho học viên)

• Mô tả: Học viên nhận được lời giải thích ngắn gọn, mang tính động viên và dễ hiểu về lý do hệ thống khuyên làm bài tập này, phù hợp với nhận thức của học sinh K-12.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-EXP-003 — Evidence Traceability (Truy vết bằng chứng gốc)

• Mô tả: Từ màn hình đề xuất, giáo viên có thể nhấp chuột để xem trực tiếp các bằng chứng gốc (ví dụ: liên kết tới bài làm quiz cụ thể mà học sinh đã làm sai trước đó dẫn đến đề xuất này).
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-EXP-004 — Decision Engine Versioning (Ghi nhận phiên bản logic ra quyết định)

• Mô tả: Nhật ký đề xuất (Recommendation Log) phải lưu rõ ID và số phiên bản của bộ quy tắc (rule) hoặc prompt/mô hình AI đã tạo ra quyết định đó để phục vụ công tác gỡ lỗi (debug) khi có đề xuất sai lệch.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-EXP-005 — Audit Log (Nhật ký kiểm toán hành động)

• Mô tả: Ghi nhận lịch sử tất cả các hành động thay đổi cấu hình hoặc dữ liệu quan trọng của hệ thống: ai đã tạo/sửa học liệu, ai duyệt xuất bản, ai gỡ học liệu, giáo viên nào đã ghi đè đề xuất nào với lý do gì, khi nào thay đổi bản đồ kỹ năng.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-EXP-006 — No Internal Chain-of-thought in UI (Bảo mật quy trình suy luận nội bộ)

• Mô tả: Giao diện người dùng (cả giáo viên và học sinh) không cần và không được hiển thị trực tiếp các đoạn text suy luận nội bộ (Chain-of-Thought) thô của mô hình LLM. Phần giải thích hiển thị phải được chuẩn hóa dưới dạng văn bản có cấu trúc rõ ràng dựa trên metadata và reason code.
• Mức ưu tiên: Must Have

---

12. Analytics & Reporting (UR-RPT)

Click to view functional specifications & requirements

Đánh giá hiệu quả của hệ thống đề xuất và công cụ AI.

UR-RPT-001 — Personalization Metrics Dashboard (Chỉ số hiệu quả cá nhân hóa)

• Mô tả: Đo lường các chỉ số vận hành của Recommendation Engine:
  • Tổng số đề xuất đã tạo trong lớp.
  • Tỷ lệ phủ của đề xuất (Recommendation Coverage - học sinh có nhận được đề xuất không).
  • Tỷ lệ giáo viên chấp nhận đề xuất (Teacher Acceptance Rate).
  • Tỷ lệ giáo viên ghi đè (Teacher Override Rate).
  • Độ trễ trung bình khi tạo đề xuất (Recommendation Latency).
  • Số lần hệ thống chuyển fallback do thiếu dữ liệu hoặc thiếu học liệu.
• Mức ưu tiên: Must Have cho Pilot, hỗ trợ hiển thị dữ liệu giả lập trong Prototype.

UR-RPT-002 — AI Content Productivity Metrics (Chỉ số sản xuất nội dung bằng AI)

• Mô tả: Đo lường hiệu quả của công cụ AI soạn thảo:
  • Thời gian AI tạo bản thảo thô (Draft Generation Time).
  • Thời gian con người chỉnh sửa thủ công (Human Editing Time).
  • Thời gian phê duyệt trung bình (Review Time).
  • Tổng thời gian hoàn thành học liệu (Time to Approved Content).
  • Số vòng yêu cầu sửa đổi trung bình (Revision rounds).
  • Tỷ lệ học liệu AI được phê duyệt trực tiếp không cần sửa đổi lớn.
  • Ước tính chi phí API AI trên mỗi bài học được phê duyệt.
• Mức ưu tiên: Must Have

UR-RPT-003 — Learning Progress Analytics (Chỉ số tiến bộ của học viên)

• Mô tả: Theo dõi hiệu quả học tập thực tế trong giai đoạn Pilot:
  • Tỷ lệ hoàn thành bài học (Completion Rate).
  • Điểm số cải thiện qua các bài quiz (Quiz Improvement).
  • Chỉ số nâng cao năng lực (Learning Gain).
  • Tỷ lệ học viên duy trì tương tác học tập hàng tuần.
• Mức ưu tiên: Should Have

UR-RPT-004 — Before/After Comparative Table (Bảng so sánh hiệu năng quy trình)

• Mô tả: Hệ thống hiển thị bảng đối chiếu trực quan giữa quy trình sản xuất nội dung truyền thống và quy trình có AI hỗ trợ:
  • Tổng thời gian thực hiện (Baseline 40-50 giờ vs. Thực tế có AI).
  • Các bước công việc AI đảm nhận (ví dụ: lên outline, sinh câu hỏi nháp).
  • Các bước con người chịu trách nhiệm (kiểm tra logic, duyệt ngôn từ).
• Mức ưu tiên: Must Have (phục vụ demo Hackathon)