#09 – Quy tắc chấm điểm, đề xuất củng cố & đo lường

Giai đoạn: Thiết kế nghiệp vụ · Phiên bản 0.1 – 29/10/2026

Chi tiết hoá BR-08…BR-17 và FR-11.01. Quy tắc chấm theo định dạng đề thi TNTHPT từ năm 2025 – BTV/HEID cần xác nhận lại trước khi triển khai.

#1. Lược đồ chấm điểm (scoring_scheme)

#1.1 MATH_2025 – Đề Toán

Ý bỏ trống trong câu đúng/sai được tính là sai. Câu trả lời ngắn so khớp sau chuẩn hoá (§1.5).

#1.2 ENGLISH_2025 – Đề Tiếng Anh

40 câu trắc nghiệm, mỗi câu đúng 0,25 điểm; tổng 10.

#1.3 RAW_COUNT – Bài tập thực hành, placement test

• Kết quả = số câu đúng / tổng số câu, kèm %.
• Câu đúng/sai nhiều ý tính theo tỷ lệ ý đúng (vd. đúng 3/4 ý = 0,75 câu) để phản ánh đúng mức độ hiểu.
• BTV có thể bật quy đổi thang 10 cho từng bài.

#1.4 SELF_RUBRIC – Ngữ văn

• Hệ thống không chấm. Sau khi nộp, học sinh xem hướng dẫn chấm và tự chọn mức cho từng tiêu chí.
• Ví dụ rubric câu viết bài văn nghị luận (BTV cung cấp bản chính thức):

• Điểm tự đánh giá = tổng các mức đã chọn; lưu self_score; luôn hiển thị nhãn "Tự đánh giá".

#1.5 Chuẩn hoá câu trả lời ngắn

chuẩn_hoá(s):
  bỏ khoảng trắng đầu/cuối và giữa các ký tự
  thay "." bằng ","            # dấu thập phân kiểu Việt Nam
  thay "−" (U+2212) bằng "-"
  bỏ số 0 thừa sau dấu phẩy:  "1,50" → "1,5";  "2,0" → "2"
  "-0" → "0"
đúng ⇔ chuẩn_hoá(trả_lời) ∈ { chuẩn_hoá(a) | a ∈ đáp_án_chấp_nhận }

Đề thi thật giới hạn 4 ký tự cho ô trả lời ngắn (gồm dấu - và ,); ô nhập trên phiếu trả lời áp dụng cùng giới hạn và chỉ nhận 0–9, -, ,.

#1.6 Bảng kiểm thử bắt buộc cho mô-đun chấm (trích)

#2. Thuật toán đề xuất củng cố

#2.1 Dữ liệu đầu vào

• Lượt đã nộp: danh sách câu, kết quả từng câu (điểm đạt / điểm tối đa), thời gian từng câu.
• Tag của câu theo chiều TOPIC (chuyên đề) – bắt buộc; QUESTION_TYPE (dạng bài) – tuỳ chọn.
• Ánh xạ tag → tài nguyên: lý thuyết, ví dụ, bài tập của chuyên đề (qua CONTENT_NODE.taxonomy_tag_id).
• Tham số cấu hình (FR-10.12): minItems = 2, errorThreshold = 0.5, maxTopics = 5, slowFactor = 2.0, slowWeight = 0.5.

#2.2 Tính toán

với mỗi câu i trong lượt:
    sai_i = 1 − (điểm_đạt_i / điểm_tối_đa_i)          # câu đúng/sai nhiều ý → sai một phần
    nếu là placement test và câu i đúng và thời_gian_i > slowFactor × trung_vị_thời_gian(câu i):
        sai_i = slowWeight                            # "đúng nhưng chưa vững" (BR-17)

với mỗi chuyên đề t:
    N_t      = số câu gắn t
    S_t      = Σ sai_i của các câu gắn t
    tỷ_lệ_t  = S_t / N_t
    ưu_tiên_t = S_t × trọng_số_điểm_trung_bình_câu_t   # chuyên đề nhiều điểm được ưu tiên

đề_xuất = các t có N_t ≥ minItems và tỷ_lệ_t ≥ errorThreshold
         sắp xếp theo ưu_tiên_t giảm dần, lấy tối đa maxTopics

• Câu gắn nhiều chuyên đề: tính cho tất cả chuyên đề được gắn.
• Placement test (20 câu / 12 chuyên đề, trung bình < 2 câu/chuyên đề): dùng minItems = 1 cho riêng loại bài này.
• trung_vị_thời_gian lấy từ dữ liệu toàn hệ thống khi câu có ≥ 30 lượt; trước đó dùng ngưỡng BTV đặt cho câu (mặc định 60 giây).
• Bản MVP1 (US-050): chỉ dùng sai_i ∈ {0,1}, minItems = 1, sắp theo số câu sai.

#2.3 Ngữ văn (FR-06.04)

Mỗi tiêu chí rubric được gắn với một kỹ năng (SKILL). Kỹ năng có tỷ lệ điểm tự chấm / điểm tối đa < 50 % được đề xuất, kèm video lý thuyết và ví dụ của kỹ năng đó.

#2.4 Điểm yếu tổng hợp (FR-06.05 – P2)

Tổng hợp trên các lượt trong 30 ngày gần nhất, lượt mới có trọng số cao hơn (suy giảm theo hàm mũ, nửa chu kỳ 14 ngày).

#2.5 Hiển thị

• Mỗi chuyên đề: tên, tỷ lệ sai (vd. "sai 2/3 câu"), các nút Lý thuyết · Ví dụ · Bài tập, kèm ID trên sách (vd. "Xem trên sách: TL021, trang 54").
• Không có chuyên đề đạt ngưỡng → thông điệp tích cực và gợi ý đề tiếp theo.

#2.6 Ví dụ

Đề thi thử Toán, chuyên đề "Nguyên hàm – Tích phân" có 3 câu: 1 câu trắc nghiệm (sai), 1 câu đúng/sai (đúng 2/4 ý → được 0,25/1 → sai_i = 0,75), 1 câu trả lời ngắn (đúng). N = 3, S = 1 + 0,75 + 0 = 1,75, tỷ lệ = 58 % ≥ 50 % → được đề xuất.

#3. Đề xuất với giáo viên (FR-09.06)

Với một bài giao: tỷ lệ sai từng câu = số học sinh sai / số học sinh đã nộp; tỷ lệ sai từng chuyên đề tính như §2.2 trên toàn bộ bài nộp của lớp. Hiển thị 10 câu và 5 chuyên đề sai nhiều nhất, nút "Giao bài tập củng cố" mở sẵn bài tập của chuyên đề đó.

#4. Danh mục sự kiện hành vi

Mỗi sự kiện có trường chung: eventId, name, occurredAt, userId (nếu đã đăng nhập), anonymousId, sessionId, device (loại, hệ điều hành, trình duyệt, có phải in-app browser), appVersion, referrer (qr, typed, link, recommendation, assignment).

answer_key_viewed (tra đáp án không làm trên máy) so với attempt_submitted cho biết tỷ lệ học sinh làm đề trên giấy – thông tin quan trọng để HEID đánh giá mô hình hybrid.

#5. Chỉ số báo cáo cho Admin HEID (FR-11.02–04)