Chỉ rõ một luận điểm được tác giả trình bày trong công trình khoa học và chỉ ra ít nhất 2 luận cứ luận cứ lý thuyết và luận cứ thực tiễn được tác giả sử dụng để chứng minh luận điểm...
Trang 1
BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
BÀI TIỂU LUẬN KẾT THÚC HỌC PHẦN Môn học: Phương pháp luận nghiên cứu khoa học
Hà Nội-12/2024
Trang 2MỤC LỤC
MỤC LỤC 2
LỜI CẢM ƠN 3
Câu 1: Hãy chọn một trong hai công trình khoa học được gửi kèm và thực hiện các nội dung: 4
1.1 Phân tích cấu trúc logic của công trình khoa học 4
1.2 Xác định một vấn đề (câu hỏi) nghiên cứu của công trình khoa học 5
1.3 Chỉ rõ một luận điểm được tác giả trình bày trong công trình khoa học và chỉ ra ít nhất 2 luận cứ (luận cứ lý thuyết và luận cứ thực tiễn) được tác giả sử dụng để chứng minh luận điểm 5
1.4 Chỉ ra một phương pháp lập luận (diễn dịch, quy nạp, loại suy) được tác giả sử dụng trong quá trình tổ chức luận cứ để chứng minh luận điểm Chỉ rõ nội dung tác giả đã áp dụng phương pháp đó 6
1.5 Chỉ ra một nội dung có giá trị gợi ý cho một hướng nghiên cứu mới liên quan tới một mặt yếu nào đó trong công trình khoa học: 7
Câu 2: (5 điểm) Hãy xây dựng đề cương nghiên cứu cho một đề tài nghiên cứu khoa học (không giới hạn về nội dung, chuyên ngành) do cá nhân đề xuất 8
2.1 Lý do lựa chọn đề tài 8
2.2 Tổng quan nghiên cứu 8
2.3 Mục tiêu nghiên cứu 9
2.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 9
2.5 Câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu 10
2.6 Phương pháp nghiên cứu 10
2.7 Tài liệu tham khảo(APA) 12
Trang 3LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đã đưa môn học Phương pháp luận nghiên cứu khoa học vào trong chương trình giảng dạy Đặc biệt em xin cảm ơn cô Nguyễn Thị Kim Chi đã hướng dẫn, truyền đạt lại kiến thức quý báu cho chúng em trong suốt thời gian học vừa qua
Cô đã giúp chúng em hiểu về tầm quan trọng của phương luận trong thực tiễn đời sống Không chỉ thế, cô còn giảng dạy nhiều câu danh thú vị với nhiều ý nghĩa triết học sâu sắc Môn học rèn luyện cho em những kỹ năng mềm cần thiết, trang bị những kinh nghiệm viết báo cáo và nghiên cứu khoa học hỗ trợ làm đồ án tốt nghiệm Đó thực sự là những kinh nghiệm bổ ích cho sinh viên năm cuối
Em mong muốn Học viện tiếp tục đưa thêm các môn học thuộc lĩnh vực khoa học vào giảng dạy để giúp sinh viên chúng em có thể nâng cao kiến thức cho chính bản thân cũng như trang bị kiến thức cho cuộc sống, công việc sau này Trong quá trình làm bài tiểu luận của em không tránh khỏi những thiếu sót Kính mong cô xem xét và góp ý
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 16 tháng 11 năm 2024
Sinh viên
Trần Ngọc Đại
Trang 4Câu 1: Hãy chọn một trong hai công trình khoa học được gửi kèm và thực hiện các nội dung:
Em lựa chọn công trình khoa học này để thực hiện các nội dung: “Nghiên cứu
và phát triển thử nghiệm mô hình trợ giảng số sử dụng công nghệ AI và IOT.”(Bài số 2_N0102_Mô hình trợ giảng số)
1.1 Phân tích cấu trúc logic của công trình khoa học
Bài báo kết quả nghiên cứu khoa học đã thể hiện rõ ràng về cấu trúc logic của một bài báo khoa học điển hình Bài báo được sắp xếp theo một trình tự chặt chẽ, bao gồm có 6 phần: Tóm tắt, giới thiệu, mô hình hệ thống, thiết kế và thi công, phân tích năng và kết luận
a) Tóm tắt
Phần này đã giới thiệu về mô hình trợ giảng số ứng dụng trong giảng dạy ở trường đại học, sử dụng công nghệ AI và IoT Tác giả cung cấp các thông tin về mục tiêu, phương pháp và kết quả chính của bài nghiên cứu
b) Giới thiệu
Nội dung của phần này giải thích lý do lựa chọn chủ đề và đặt nền tảng cho bài nghiên cứu Cụ thể, tác giả đã giới thiệu về các công nghệ AI và IoT và làm nổi bật lợi ích, tầm quan trọng của chúng khi ứng dụng trong giáo dục
c) Mô hình nghiên cứu
Trong phần này, tác giả phân tích chi tiết kiến trúc IoT của mô hình trợ giảng
số Tác giả còn nêu và giải thích các thành phần chính của hệ thống
d) Thiết kế và thi công
Phần này là phần chính và quan trọng nhất, nó miêu tả chi tiết cụ thể của từng module trong mô hình đấy: từ phần cứng, phần mềm, cho đến các giao thức kết nối Sau đó, tác giả trình bày thiết kế của từng thành phần, các bước thực hiện và thuật toán để xử lý giọng nói, hình ảnh
Trang 5e) Phân tích và đánh giá tính năng
Tác giả trình bày các thử nghiệm thực tế về các tính năng được dùng trong mô hình Sau đó, kết quả được phân tích thử nghiệm để đưa ra những mặt thành công,
hạn chế và độ hiệu quả của mô hình
f) Kết luận
Phần này tóm tắt các kết quả đạt được và khả năng ứng dụng của mô hình trong môi trường giáo dục Ngoài ra, tác giả còn đề xuất các hướng phát triển mới
1.2 Xác định một vấn đề (câu hỏi) nghiên cứu của công trình khoa học
Vấn đề nghiên cứu trong công trình khoa học là: Làm thế nào để thiết kế và triển khai mô hình trợ giảng số ứng dụng trong giảng dạy đại học, sử dụng công nghệ
AI và IoT để đạt các yêu cầu là dễ dàng thực hiện, chi phí thấp, có khả năng mở rộng ứng dụng trong thực tế
1.3 Chỉ rõ một luận điểm được tác giả trình bày trong công trình khoa học
và chỉ ra ít nhất 2 luận cứ (luận cứ lý thuyết và luận cứ thực tiễn) được tác
giả sử dụng để chứng minh luận điểm
Luận điểm tác giả trình bày là: “Mô hình trợ giảng số sử dụng công nghệ AI
và IoT, ứng dụng trong các lớp học thông minh hoặc các phòng lab thực hành chuyên sâu để quản lý tự động lớp học và hỗ trợ cho sinh viên học tập”
Luận cứ hỗ trợ cho luận điểm:
- Luận cứ lý thuyết:
o IoT đã và đang thay đổi cách thức con người-thiết bị tương tác với nhau: trọng tâm công nghệ đã chuyển dần sang kết nối con người và tất cả các thiết bị thông qua một môi trường gọi là IoT Điều này hỗ trợ trong việc học tập nghiên cứu và giảng dạy
o Tính linh hoạt và ứng dụng của AI trong giáo dục: AI cho phép hệ thống trợ giảng số cho phép nhận dạng sinh viên, giải đáp thắc mắc liên quan tới nội dung môn học cho sinh viên
Trang 6
- Luận cứ thực tiễn:
o Kết quả tính năng điều khiển & quản lý thiết bị lớp học qua giọng
nói và điểm danh face ID: Kết quả thử nghiệm cho thấy Raspberry
điều khiển thiết bị thành công là trên 95%, trong khi tỷ lệ thành công của tính năng face ID là trên 85%
o Đánh giá tính năng đọc slides bài giảng & giao tiếp với sinh viên:
Hệ thống điều khiển đọc bài giảng thành công là trên 90%, trong khi tỷ
lệ thành công của tính năng trả lời câu hỏi là trên 80% (có sẵn nội dung trong database) Tuy nhiên, tỷ lệ thành công của tính năng trả lời câu hỏi khi sử dụng API là thấp hơn, thấp hơn 50%
1.4 Chỉ ra một phương pháp lập luận (diễn dịch, quy nạp, loại suy) được
tác giả sử dụng trong quá trình tổ chức luận cứ để chứng minh luận điểm Chỉ rõ nội dung tác giả đã áp dụng phương pháp đó
Phương pháp lập luận được sử dụng trong quá trình tổ chức luận cứ để chứng minh luận điểm là phương pháp lập luận diễn dịch
Bắt đầu bài báo, tác giả đã đưa ra luận điểm cho rằng: “mô hình trợ giảng số được đề xuất có thể triển khai trong các lớp học thông minh hoặc các phòng lab thực hành chuyên sâu để quản lý tự động lớp học và hỗ trợ cho sinh viên học tập.”
Sau đó, tác giả đưa các ra các lập luận, luận cứ để khẳng định khả năng ứng dụng của mô hình trong giáo dục
Đầu tiên, tác giả giới thiệu công nghệ IoT, AI và ứng dụng của chúng trong giáo dục bằng các nghiên cứu trước đây để khẳng định tiềm năng cải thiện quản lý và học tập trong giáo dục
Tiếp đó, tác giả thiết kế mô hình trợ giảng số dựa trên nền tảng IoT và AI, tích hợp các thành phần như IoT gateway, IoT Node và cloud Hệ thống còn được tác giả xây dựng để hỗ trợ các chức năng như điểm danh tự động, điều khiển thiết bị qua giọng nói và giải đáp câu hỏi sinh viên
Cuối cùng, tác giả thực nghiệm hệ thống trong thực tế, hệ thống đạt hiệu quả cao trong việc thu thập dữ liệu, nhận diện khuôn mặt và xử lý ngôn ngữ Từ những
Trang 7kết quả đó, tác giả chứng minh tính khả thi và hiệu quả của luận điểm ban đầu rằng
mô hình có thể nâng cao trải nghiệm và tương tác học tập của sinh viên
1.5 Chỉ ra một nội dung có giá trị gợi ý cho một hướng nghiên cứu mới liên quan tới một mặt yếu nào đó trong công trình khoa học:
Trong phần 4 của bài báo khoa học, phân tích chức năng, tác giả có đánh giá kết quả tỷ lệ thành công của tính năng trả lời câu hỏi khi sử dụng API là thấp hơn 50% Đây là một luận điểm bởi vì ngay sau câu đó, tác giả đã giải thích tại sao kết quả thấp như vậy và bảo cần phải cải thiện thêm cái này
Từ vấn đề nghiên cứu trên, ý tưởng khoa học em muốn đề ra là cải tiến thêm các thiết bị, phần mềm để cải thiện độ chính xác của tính năng trong mô hình trên
Trang 8Câu 2: (5 điểm) Hãy xây dựng đề cương nghiên cứu cho một đề tài
nghiên cứu khoa học (không giới hạn về nội dung, chuyên ngành) do cá nhân đề xuất.
Bài làm
Tên đề tài: Xây dựng hệ thống thu nhập dữ liệu triển khai trên nền tảng
Grafana Dashbroad
2.1 Lý do lựa chọn đề tài
Trong thời đại công nghệ số hoá, các tổ chức và doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để ra quyết định Một hệ thống trực quan hóa dữ liệu hiệu quả giúp cải thiện khả năng theo dõi, phân tích và tối ưu hóa hoạt động Hiện nay, ta thấy có một số phần mềm mạnh mẽ được dùng để trực quan hoá và giám sát dữ liệu, một trong số đó là Grafana, một công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi trên thế giới
Grafana là một giải pháp thay thế chi phí thấp và có thể được thiết kế linh hoạt
và tuỳ biến trong các hệ thống thu thập dữ liệu tuỳ theo nhu cầu cụ thể của từng lĩnh vực Nó còn có khả năng giám sát theo thời gian thực và liên tục như theo dõi hiệu suất của các thiết bị, theo dõi giá trị của các cảm biến trong hệ thống IoT Em lựa chọn đề tài này để khai thác những lợi ích tiềm năng của hệ thống mang lại, đồng thời
đề ra các giải pháp xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu trên nền tảng Grafana Dashbroad trong thực tế Điều này giúp cung cấp kiến thức và kinh nghiệm quan trọng cho sinh viên đang theo đuổi lĩnh vực công nghệ nói chung và công nghệ IoT nói riêng
2.2 Tổng quan nghiên cứu
Em sẽ trình bày bài nghiên cứu theo các phần như sau:
Phần 1: Khái niệm và các lý thuyết chung
Hệ thống thu thập dữ liệu là gì?
Ứng dụng của chúng trong hệ thống IoT
Nền tảng Grafana Dashbroad
Phần 2: Nghiên cứu liên quan
Trang 9 Phân tích các thành phần của hệ thống thu thập dữ liệu
Phân tích các thành phần có trong công cụ Grafana
So sánh với các công cụ khác
Phần 3: Triển khai mô phỏng hệ thống
Thiết lập phần cứng và phần mềm cho hệ thống
Tích hợp các thành phần để chúng thu thập và hiển thị dữ liệu
Phần 4: Đánh giá và kết luận
Đánh giá khả năng đáp ứng của hệ thống
Chỉ ra những khoảng trống trong nghiên cứu
2.3 Mục tiêu nghiên cứu
2.3.1 Mục tiêu tổng quát
Nghiên cứu nhằm phân tích và đưa ra một giải pháp trực quan hoá dữ liệu, quản lý
và giám sát cho hệ thống thu nhập dữ liệu, đó là nền tảng Grafana Dashbroad
Nghiên cứu đánh giá về khả năng triển khai, mức độ hiệu quả và ứng dụng của nền tảng trong hệ thống thu thập dữ liệu trong một số lĩnh vực, đặc biệt là IoT như nông nghiệp thông minh(thu nhập dữ liệu môi trường, cây trồng), nhà thông minh(thu thập dữ liệu từ cảm biến trong nhà) hay công nghiệp thông minh(thu nhập dữ liệu hiệu suất các thiết bị)
Mục tiêu cuối cùng là thử nghiệm xây dựng và mô phỏng hệ thống trong thực tế
2.3.2 Mục tiêu cụ thể
Phân tích các thành phần của hệ thống thu thập dữ liệu, đặc biệt là trong IoT
Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu của các cảm biến như nhiệt độ, độ ẩm, nồng
độ khí CO2, sau đó trực quan hoá các giá trị dữ liệu đó lên trên nền tảng Grafana Dashbroad để phân tích, đánh giá và giám sát
Đánh giá khả năng hoạt động của hệ thống và từ đó đưa ra các giải pháp để nâng cao hiệu quả cho hệ thống
2.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
2.4.1 Đối tượng nghiên cứu
Trang 10 Hệ thống thu thập dữ liệu: Các thành phần và ứng dụng của hệ thống trong các
lĩnh vực, đặc biệt là trong IoT
Nền tảng Grafana Dashbroad: Công cụ mã nguồn mở dùng trực quan hoá dữ
liệu, giám sát cho hệ thống
2.4.2 Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi quy mô: Ở đây, ta sẽ xây dừn một hệ thống thu thập dữ liệu từ các cảm
biến về môi trường như nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO2 Hệ thống nhỏ gọn, đơn giản, dễ triển khai và dễ kết nối với nền tảng Grafana Dashbroad
Phạm vi không gian: Hệ thống dùng trong căn phòng trong nhà để thu thập các
dữ liệu cảm biến như nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO2
Phạm vi thời gian: Hệ thống hoạt động liên tục để dễ dàng đánh giá phân tích dữ
liệu tại các khoảng thời gian khác nhau
Phạm vi nội dung: nghiên cứu về cách thiết lập, xây dựng hệ thống và đánh giá
khả năng ứng dụng của hệ thống qua quá trình hoạt động
2.5 Câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu
Câu hỏi nghiên cứu: Làm thế nào để xây dựng một hệ thống thu thập dữ liệu hiệu
quả, tích hợp và triển khai thành công trên nền tảng Grafana Dashboard, đảm bảo khả năng giám sát thời gian thực và dễ dàng tùy chỉnh?
Giả thuyết nghiên cứu: Việc xây dựng một hệ thống thu thập dữ liệu trên nền
tảng Grafana Dashboard, với sự tích hợp của các công cụ hỗ trợ như InfluxDB hoặc Prometheus, có thể cung cấp giải pháp trực quan hóa dữ liệu hiệu quả, ổn định và chi phí thấp cho các ứng dụng trong thời gian thực
2.6 Phương pháp nghiên cứu
2.6.1 Phương pháp tiếp cận
Phân tích tổng hợp tài liệu: Thu thập các thông tin liên quan đến hệ thống thu
thập dữ liệu và nền tảng Grafana Dashbroad
Thực nghiệm và mô phỏng: Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu về cảm biến môi
trường và hiển thị dữ liệu trên nền tảng Grafana Dashbroad
Trang 11 So sánh và đánh giá: So sánh nền tảng Grafana Dashbroad với các nền tảng trực
quan hoá dữ liệu khác như ThingsBoard, NodeRed hay BlynkIoT Từ đó đánh giá
ưu và nhược điểm của nền tảng Grafana Dashbroad
2.6.2 Phương pháp thiết kế
Xác định các thành phần chính của hệ thống Sau đó lên ý tưởng thiết kế sơ đồ kiến trúc hệ thống, xác định các luồng dữ liệu, giao thức giao tiếp và các thành phần tích hợp
2.6.3 Phương pháp thực nghiệm
Kiểm tra và đánh giá hiệu quả của hệ thống trong điều kiện thực tế
Triển khai các thành phần chính của hệ thống:
o Thu thập dữ liệu từ các cảm biến hoặc API giả lập
o Lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu (InfluxDB, Prometheus)
o Trực quan hóa dữ liệu trên Grafana với các dashboard tùy chỉnh
Tích hợp hệ thống trên môi trường thật hoặc giả lập (Docker, Virtual Machine)
Chạy thử nghiệm với dữ liệu thời gian thực để đánh giá tính ổn định, chính xác và hiệu suất
2.6.4 Phương pháp phân tích và đánh giá
Đánh giá hiệu quả và khả năng ứng dụng của hệ thống
Đo lường hiệu suất hệ thống qua các chỉ số
o Thời gian phản hồi dữ liệu
o Độ chính xác của dữ liệu thu nhập
o Khả năng trực quan hoá và tính dễ sử dụng của dashbroad
So sánh hệ thống với các giải pháp hoặc công cụ hiện có về hiệu quả, chi phí, và
độ linh hoạt
Trang 122.7 Tài liệu tham khảo(APA)
Grafana (2024) About Grafana [Online] Available:
https://grafana.com/docs/grafana/latest/introduction/
DusunIoT(2024) How IoT Data Collection Works [Online] Available:
How IoT Data Collection Works [Complete Guide 2024] - DusunIoT
Michael Klements(2022) Grafana Weather Dashboard using InfluxDB and an ESP32 – In-Depth Tutorial [Online] Available:
Grafana Weather Dashboard using InfluxDB and an ESP32 - In-Depth Tutorial