Không còn đáp án A, B, C: giám khảo AI cho thi vấn đáp

Ý tưởng chính: bài trắc nghiệm thông thường kiểm tra tốt khả năng nhận ra phương án đúng. Hình thức vấn đáp buộc người thi phải tự giải thích yêu cầu. Trong mô hình này, AI không dùng để gợi ý đáp án mà để đánh giá ngữ nghĩa một cách thống nhất.

Vì sao chúng tôi bắt tay vào thi vấn đáp

Các bài trắc nghiệm truyền thống tiện cho việc kiểm tra hàng loạt, nhưng có một điểm yếu hiển nhiên: người lao động nhìn thấy các phương án trả lời. Ngay cả với một ngân hàng câu hỏi tốt, một phần kết quả vẫn có thể đạt được nhờ nhận ra cách diễn đạt, loại trừ những phương án sai rõ ràng hoặc đơn giản là nhớ đề.

Thi vấn đáp thì khác. Người thi phải tự diễn đạt câu trả lời, giải thích trình tự thao tác, nêu ra các mối nguy, các giới hạn và những yêu cầu bắt buộc. Hình thức này cho thấy rõ hơn liệu người đó đã thực sự hiểu quy định hay chỉ từng nhìn thấy cách diễn đạt đúng trước đó.

Nhưng thi vấn đáp thông thường lại có một vấn đề khác — thời gian và sự khác biệt không tránh khỏi giữa các giám khảo. Người này hỏi vặn sâu hơn, người kia chấp nhận câu trả lời nhanh hơn; người này coi trọng câu chữ chính xác, người kia coi trọng ý nghĩa. Vì vậy, mùa xuân năm 2026 chúng tôi bắt đầu tìm cách dùng AI làm giám khảo thứ hai: không thay thế hội đồng, mà là một công cụ thống nhất, biết đặt câu hỏi, lắng nghe câu trả lời và áp dụng các tiêu chí đã định theo cùng một cách.

Giai đoạn một: cố gắng làm mọi thứ trong một tác tử AI

Ý tưởng đầu tiên khá đơn giản: nạp các quy định vào AI, giao cho nó vai trò giám khảo và bắt nó đồng thời chọn ngẫu nhiên một mảng kiến thức, đặt câu hỏi và đánh giá câu trả lời. Trên thực tế, chúng tôi nhanh chóng nhận ra rằng mô hình tạo sinh không phải là công cụ tốt nhất cho tính ngẫu nhiên thật sự. Nó lập luận tốt, nhưng “câu hỏi ngẫu nhiên” với nó không phải lúc nào cũng là một lựa chọn ngẫu nhiên theo đúng nghĩa toán học.

Vì thế chúng tôi bắt đầu tách các chức năng. Nguồn văn bản quy phạm chỉ chịu trách nhiệm về kiến thức. Lựa chọn ngẫu nhiên — về số thứ tự câu hỏi. Giám khảo — chỉ về trình tự thi và việc đánh giá câu trả lời. Đó là kết luận quan trọng đầu tiên về kiến trúc: các chức năng càng được tách bạch chặt chẽ thì hệ thống càng vận hành ổn định.

Trong phụ lục, các câu lệnh được sắp xếp có chủ ý theo đúng logic của bài viết: trước là mô hình đời đầu, tiếp đến là ngân hàng câu hỏi, sau đó là phiên bản HTML hiện tại, phần đánh giá, Word/Excel và bảo vệ dữ liệu.

Giai đoạn hai: NotebookLM làm cơ sở kiến thức, Gemini Bot làm giám khảo

Mô hình khả thi xuất hiện khi chúng tôi tách cơ sở kiến thức khỏi bản thân kỳ thi. Các nguồn văn bản quy phạm được nạp vào NotebookLM theo từng sổ ghi chú riêng: Luật Cộng hòa Kazakhstan “Về bảo vệ dân sự”, Bộ luật Lao động và các quy chuẩn ngành — về thiết bị nâng, khai thác mỏ lộ thiên, bình chịu áp lực, công tác khoan nổ mìn và các lĩnh vực khác.

Gemini Bot đóng vai trò giám khảo. Nó nhận chỉ dẫn: chỉ làm việc dựa trên cơ sở văn bản quy phạm đã kết nối, đặt từng câu hỏi một, nhận câu trả lời vấn đáp qua micro và đánh giá không phải sự trùng khớp từng chữ mà là ý nghĩa — độ chính xác, độ đầy đủ và tính logic.

Trong một phương án, chúng tôi đã chuẩn bị ngân hàng gồm 300 câu hỏi được đánh số, kèm đáp án chuẩn và dẫn chiếu tới các điều khoản quy phạm. Chúng tôi cần loại bỏ việc mô hình chọn câu hỏi “tùy ý”, vì vậy đã ra đời bộ tạo số ngẫu nhiên của riêng chúng tôi.

Xem phụ lục các câu lệnh: Prompt 1 — kịch bản đầy đủ của giám khảo NotebookLM + Gemini đời đầu, gồm ba câu hỏi, bộ tạo số thứ tự và cách đánh giá câu trả lời; Prompt 2 — xây dựng ngân hàng câu hỏi theo văn bản quy phạm.

Bộ tạo số ngẫu nhiên đầu tiên của chúng tôi hoạt động ra sao

Chúng tôi cố ý tạo ra một cơ chế có thể mô tả và tái lập mà không cần chương trình riêng. Sau khi nhập dữ liệu, giờ, phút, giây và mili giây tại thời điểm đó được ghi lại. Các giá trị bằng 0 được thay bằng 1. Sau đó các giá trị được nhân với nhau:

R = H × M × S × MS

Nếu kết quả lớn hơn 300, nó được chia liên tiếp cho 300 cho đến khi nhỏ hơn hoặc bằng 300. Sau đó số này được làm tròn lên và trở thành số thứ tự câu hỏi trong ngân hàng. Với câu hỏi thứ hai, thời điểm nhận câu trả lời cho câu thứ nhất được ghi lại; với câu thứ ba — thời điểm trả lời câu thứ hai. Nếu số thứ tự trùng với câu hỏi đã hỏi, số đó được cộng thêm 1, và sau 300 thì quay lại 1.

Ngày nay cơ chế này trông khá cồng kềnh, nhưng ở giai đoạn đó nó đã giải quyết một bài toán quan trọng: việc chọn câu hỏi không còn phụ thuộc vào “ý muốn” của AI. Tính ngẫu nhiên trở thành một chức năng riêng, còn giám khảo nhận được một số thứ tự câu hỏi cụ thể.

Xem phụ lục: công thức chọn số thứ tự, việc tính lại sau mỗi câu trả lời và cách loại trừ câu trùng lặp được giữ nguyên trong Prompt 1.

Thí điểm: 54 người và trải nghiệm thực tế đầu tiên

Tháng 4 năm 2026, theo mô hình này, chúng tôi đã tiến hành thí điểm với 54 người tham gia — công nhân, nhân viên văn phòng và cán bộ kỹ thuật. Bài thi gồm ba câu hỏi, ngưỡng đạt là 70%. Các lĩnh vực bắt buộc là Luật “Về bảo vệ dân sự” và Bộ luật Lao động; ngoài ra, người tham gia còn được kiểm tra theo quy chuẩn ngành liên quan đến công việc của mình.

Câu trả lời được đưa ra bằng giọng nói. AI đối chiếu nó với cơ sở văn bản quy phạm và đưa ra không chỉ tỷ lệ phần trăm mà cả cấu trúc của câu trả lời: điều gì đã trình bày đúng, điều gì còn bỏ ngỏ, sai ở đâu và cần xem lại nguồn văn bản quy phạm nào.

Chính ở đây, ưu điểm chính trở nên rõ ràng: hệ thống không kiểm tra trí nhớ về phương án trả lời, mà kiểm tra khả năng tự giải thích yêu cầu của người thi.

Những điểm bất tiện ở phiên bản đầu

Đợt thí điểm đã khẳng định bản thân nguyên tắc, nhưng cũng bộc lộ những điểm yếu. Biên bản phải sao chép và lưu riêng sang Word. Tỷ lệ phần trăm cuối cùng sau đó được chuyển thủ công sang Excel. Mỗi lĩnh vực dùng sổ ghi chú và bot riêng, nên chuyên viên phải chuyển qua lại giữa chúng.

Ngoài ra, phiên bản đầu nhận diện người thi theo họ tên, chức danh và bộ phận. Với một đợt thí điểm nội bộ, điều đó có thể hiểu được, nhưng khi phát triển tiếp thì mọi thứ trở nên rõ ràng: nếu một phần xử lý do mô hình đám mây thực hiện, tốt hơn hết là loại dữ liệu cá nhân ra khỏi luồng này.

Từ đó ra đời giai đoạn tiếp theo — không chỉ là thêm một câu lệnh nữa, mà là một lớp vỏ phần mềm của riêng chúng tôi.

Giai đoạn ba: giám khảo trên trình duyệt, không cần cài đặt

Phiên bản mới hoạt động như một ứng dụng HTML/JavaScript không cần cài đặt, chạy trong một cửa sổ trình duyệt riêng. Nó không cần Python, Node.js, cơ sở dữ liệu hay quyền quản trị viên. Ngân hàng câu hỏi, các nguồn văn bản quy phạm, lịch sử thi và phần cài đặt được lưu cục bộ trên máy tính.

Điều quan trọng là phân định chính xác phần cục bộ và phần đám mây. Bản thân giao diện, cơ sở dữ liệu cục bộ, việc chọn câu hỏi, tính tỷ lệ phần trăm cuối cùng, biên bản Word và tệp xuất Excel đều được thực hiện trên máy tính của người dùng. Nhưng nhận dạng giọng nói, đánh giá ngữ nghĩa câu trả lời, đọc bằng giọng nói trên đám mây và tạo dự thảo câu hỏi từ văn bản quy phạm thì dùng mô hình đám mây. Nghĩa là đây không phải “AI hoàn toàn ngoại tuyến”, mà là một lớp vỏ cục bộ được bảo vệ, với phần đám mây ở mức tối thiểu cần thiết.

Chỉ trong vài ngày, kiến trúc này đã mang lại cho chúng tôi những gì đợt thí điểm đầu còn thiếu: một giao diện duy nhất thay cho cả loạt bot, một ngân hàng câu hỏi đã phê duyệt thống nhất, biên bản tự động và lịch sử kết quả được tích lũy.

Nếu bạn đọc muốn tự làm lại phiên bản hiện tại từ đầu, câu lệnh khởi đầu chính là Prompt 3. Nó được thiết kế riêng cho vibe coding: AI dẫn dắt người không biết lập trình từng bước, mỗi lần một thao tác, kiểm tra từng kết quả.

Dữ liệu cá nhân: mã RSS thay cho họ tên

Trong phiên bản mới, người lao động không nhập họ tên và mã số nhân viên. Trước khi thi, hệ thống dùng một mã RSS bí danh dạng RSS 1256. Bảng đối chiếu RSS ↔ họ tên được lưu riêng trong phạm vi hệ thống nội bộ của doanh nghiệp và có thể được ghép với kết quả sau đó ngay trên máy cục bộ.

Không cần truyền họ tên hay mã số nhân viên vào luồng đám mây. Để đánh giá ngữ nghĩa, mô hình chỉ cần bản thân câu hỏi, đáp án chuẩn, các tiêu chí và câu trả lời bằng giọng nói của người lao động. Giao diện cũng ghi rõ rằng không được nói dữ liệu cá nhân vào micro.

Biên bản Word lưu mã RSS, còn các ô họ tên và nội dung kiểm tra kiến thức được để trống để điền sau khi tải xuống. Tệp xuất Excel theo ngày cũng chứa mã RSS, chức danh, bộ phận, ngôn ngữ, số câu hỏi và kết quả — không có họ tên và mã số nhân viên.

Xem phụ lục: Prompt 8 — rà soát dữ liệu cá nhân và phân định trung thực giữa phần cục bộ và phần đám mây. Logic của kết quả Word/Excel tự động xem ở Prompt 7.

Cách hình thành ngân hàng câu hỏi hiện nay

Đây là một khác biệt căn bản nữa so với phiên bản đầu. Giờ đây không nhất thiết phải chuẩn bị thủ công từ trước đúng 300 câu hỏi. Có thể nạp vào chương trình một nguồn văn bản quy phạm: Word, PDF, RTF, ODT, TXT hoặc Markdown. Sau đó AI chọn ra các đoạn nội dung có ý nghĩa, phân bố khắp văn bản, và tạo dự thảo câu hỏi, đáp án chuẩn cùng 2–8 tiêu chí đánh giá có trọng số.

Nhưng câu hỏi được tạo tự động không lập tức được đưa vào kỳ thi chính thức. Nó mang trạng thái dự thảo. Chuyên viên phải kiểm tra cách diễn đạt, đáp án chuẩn, các tiêu chí và dẫn chiếu nguồn, và chỉ sau đó mới phê duyệt câu hỏi. Kỳ thi chỉ sử dụng các câu hỏi đã được phê duyệt.

Cũng có thể nhập ngân hàng câu hỏi đã chuẩn bị sẵn từ CSV hoặc XLSX. Mỗi câu hỏi lưu chủ đề, ngôn ngữ, nguồn, độ khó, đáp án chuẩn và tiêu chí. Nhờ đó, các lĩnh vực kiểm tra khác nhau có thể được quản lý trong cùng một ứng dụng, thay vì trong nhiều bot khác nhau.

Cách chọn ngẫu nhiên cũng đã thay đổi. Thay cho công thức cũ dựa trên thời gian, chương trình dùng bộ tạo số ngẫu nhiên mật mã của hệ thống và chọn đủ số lượng câu hỏi đã phê duyệt cần thiết. Cách này đơn giản hơn, tin cậy hơn và không bắt AI phải giả vờ ngẫu nhiên.

Xem phụ lục: Prompt 4 — tạo dự thảo câu hỏi từ nguồn văn bản quy phạm với bước thẩm định chuyên môn bắt buộc; Prompt 9 — gộp nhiều lĩnh vực thi trong một giao diện.

Bản thân kỳ thi: hỏi bằng giọng nói, trả lời bằng giọng nói

Người thi chọn tiếng Nga hoặc tiếng Kazakh. Câu hỏi có thể đọc trên màn hình hoặc nghe. Mỗi ngôn ngữ có hướng dẫn giọng đọc riêng để lời nói tự nhiên, chuẩn mực, không mang chất giọng nước ngoài không cần thiết.

Quyền truy cập micro chỉ được yêu cầu một lần cho cả buổi thi. Có thể bắt đầu trả lời thủ công bằng nút bấm hoặc tự động sau 30 giây, một, hai hoặc ba phút chuẩn bị. Sau khi ghi âm, hệ thống nhận dạng giọng nói, hiển thị bản chép lời và cho phép kiểm tra lại văn bản trước khi đánh giá.

Nếu câu trả lời được diễn đạt bằng lời của chính người thi, đó không phải là khuyết điểm. Bộ đánh giá không xét câu chữ mà xét ý nghĩa. Với mỗi tiêu chí có thể có các trạng thái: trình bày đầy đủ, trình bày một phần, không có hoặc mâu thuẫn với yêu cầu. Sau đó thuật toán của chương trình tính tỷ lệ phần trăm theo các trọng số định sẵn. Khi có lỗi nghiêm trọng gây nguy hiểm, có thể áp dụng một mức trần riêng cho điểm tối đa.

Như vậy, mô hình tạo sinh chịu trách nhiệm hiểu ý nghĩa, còn tỷ lệ phần trăm cuối cùng được tính một cách tất định theo cấu trúc tiêu chí. Đây là sự phân tách quan trọng: AI không được tùy tiện “bịa ra điểm số”.

Xem phụ lục: Prompt 5 — đánh giá ngữ nghĩa câu trả lời theo tiêu chí; Prompt 6 — tính phần trăm riêng bằng chương trình. Nhờ vậy, mô hình xác định nội dung câu trả lời, còn điểm cuối cùng được tính một cách tất định.

Video “Thi vấn đáp trên phiên bản trình duyệt” — ở cuối bài viết.

Video cho thấy kết quả đã hoàn thiện: khởi động kỳ thi, trả lời bằng giọng nói, đánh giá, tạo và tải xuống biên bản, lịch sử và xuất dữ liệu sau đó. Logic từng bước để xây dựng một ứng dụng như vậy bắt đầu từ Prompt 3.

Biên bản và lịch sử giờ được tạo tự động

Sau khi kết thúc kỳ thi, chuyên viên nhận được biên bản Word hoàn chỉnh. Trong đó lưu các câu hỏi, bản chép lời câu trả lời, điểm đánh giá, nguồn văn bản quy phạm, điểm mạnh, các yếu tố còn thiếu và lỗi sai. Ô họ tên để trống, mã RSS được lưu lại.

Song song đó, mỗi kỳ thi được ghi vào lịch sử cục bộ. Cuối ngày, chuyên viên chọn ngày và bấm “Xuất Excel theo ngày”. Hệ thống tạo một bảng duy nhất cho tất cả các kỳ thi: ngày, giờ, mã RSS, chức danh, bộ phận, ngôn ngữ, số câu hỏi, điểm đạt, tỷ lệ phần trăm cuối cùng, kết quả và trạng thái.

Tệp xuất Excel này có thể được đưa tiếp vào biểu mẫu tổng hợp tích lũy và xa hơn nữa — vào bảng điều khiển tương tác. Tức là chúng tôi đạt được đúng nguyên tắc đã dùng trong các bài viết trước: trước tiên là từng thao tác riêng lẻ, sau đó tích lũy dữ liệu có cấu trúc, rồi đến phân tích phục vụ quản lý.

Xem phụ lục: Prompt 7 — cấu trúc biên bản Word và tệp xuất Excel theo ngày không có họ tên và mã số nhân viên.

Có thể ứng dụng ở đâu

Giám khảo kiểu này không chỉ gắn với an toàn công nghiệp. Theo cùng logic đó, có thể kiểm tra kiến thức về các yêu cầu an toàn, vệ sinh lao động, quy chuẩn ngành, hướng dẫn, quy trình công nghệ, tiêu chuẩn nội bộ và các tài liệu khác, nơi điều quan trọng không phải là chọn đúng chữ cái mà là giải thích yêu cầu bằng lời của chính mình.

Nó có thể được dùng làm bước kiểm tra sơ bộ trước hội đồng, làm một phần của đào tạo, làm hình thức sát hạch vấn đáp theo từng lĩnh vực hoặc làm công cụ kiểm tra xác suất mức độ hiểu các yêu cầu. Nhưng ở những nơi pháp luật hoặc quy trình nội bộ đòi hỏi có hội đồng và người có thẩm quyền, quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người.

Thay đổi chính so với đợt thí điểm đầu tiên là chúng tôi đã chuyển từ một loạt bot AI riêng lẻ và việc chuyển kết quả thủ công sang một quy trình thống nhất, có thể lặp lại: nguồn → câu hỏi đã phê duyệt → trả lời bằng giọng nói → đánh giá ngữ nghĩa → biên bản → Excel → phân tích.

Theo tôi, điều quan trọng nhất ở đây

Phần giá trị nhất của dự án không phải là giọng nói hay giao diện đẹp. Đó là sự thay đổi chính logic của việc kiểm tra kiến thức.

Bài trắc nghiệm hỏi: “Bạn có nhận ra được phương án đúng không?” Thi vấn đáp hỏi: “Bạn có tự giải thích được cần làm gì và tại sao không?”

AI giúp hình thức này có thể nhân rộng. Nó không xóa bỏ trách nhiệm của hội đồng và không thay thế các yêu cầu quy phạm. Nó cho phép đặt câu hỏi theo cùng một cách, phân tích ý nghĩa câu trả lời theo cùng một cách và chỉ ra ngay những lỗ hổng cụ thể cần khắc phục.

Phụ lục: các câu lệnh kèm bài viết

Logic của phiên bản đời đầu + các câu lệnh cập nhật cho giám khảo trên trình duyệt, không cần cài đặt

Phụ lục cố ý tách riêng cách tiếp cận cũ và mới. Những câu lệnh đầu cho thấy quá trình phát triển. Các câu lệnh tiếp theo là kiến trúc hiện đại, thực dụng hơn, trong đó nguồn, việc tạo ngân hàng câu hỏi, thẩm định chuyên môn, trả lời bằng giọng nói, đánh giá, Word và Excel được tách riêng.

Prompt 1. Giám khảo NotebookLM + Gemini đời đầu với ngân hàng 300 câu hỏi

Liên hệ với bài viết: các mục “Giai đoạn hai: NotebookLM làm cơ sở kiến thức, Gemini Bot làm giám khảo” và “Bộ tạo số ngẫu nhiên đầu tiên của chúng tôi hoạt động ra sao”.

VAI TRÒ
Bạn là giám khảo nghiêm khắc kiểm tra kiến thức về các yêu cầu an toàn công nghiệp, bảo vệ dân sự và an toàn, vệ sinh lao động.
Chỉ làm việc dựa trên cơ sở văn bản quy phạm đã kết nối và ngân hàng câu hỏi đã phê duyệt. Không dùng Internet và kiến thức bên ngoài. Không tự suy diễn thêm yêu cầu.

NGÔN NGỮ
Kỳ thi được tiến hành bằng ngôn ngữ đã chọn: RU hoặc KZ. Không trộn lẫn các ngôn ngữ.

CẤU TRÚC
Kỳ thi gồm 3 câu hỏi. Mỗi lần chỉ hỏi một câu. Câu hỏi tiếp theo — chỉ sau khi đã có câu trả lời và đánh giá cho câu trước.
Điểm đạt: 70%.

CHỌN CÂU HỎI 1
Sau khi nhập dữ liệu, ghi lại giờ địa phương:
H — giờ; M — phút; S — giây; MS — mili giây.
Nếu bất kỳ giá trị nào bằng 0, hãy thay nó bằng 1.
R1 = H × M × S × MS.
Chừng nào R1 > 300: R1 = R1 / 300.
INDEX1 = ceil(R1). Nếu INDEX1 = 0, dùng 1.
Đặt câu hỏi số INDEX1 từ ngân hàng 300 câu hỏi đã phê duyệt.

CÂU HỎI 2
Sau khi nhận câu trả lời cho câu hỏi 1, ghi lại H, M, S, MS một lần nữa và lặp lại phép tính.
Nếu số mới đã được dùng, tăng nó thêm 1. Nếu số trở thành >300, dùng 1.

CÂU HỎI 3
Sau khi nhận câu trả lời cho câu hỏi 2, lặp lại đúng quy trình đó. Không để lặp lại các câu hỏi đã hỏi trước đó.

ĐÁNH GIÁ CÂU TRẢ LỜI
Đánh giá ý nghĩa, không đánh giá sự trùng khớp câu chữ.
1. Độ chính xác — tối đa 60%.
2. Độ đầy đủ — tối đa 25%.
3. Tính logic — tối đa 15%.
Khi có khẳng định nguy hiểm, hành động bị cấm hoặc mâu thuẫn nghiêm trọng với yêu cầu quy phạm, kết quả cho câu hỏi không được vượt quá 30%.
Với mỗi câu hỏi, hãy hiển thị:
- số thứ tự và nội dung câu hỏi;
- nguồn văn bản quy phạm;
- điều gì đã trình bày đúng;
- điều gì chưa được nêu;
- điều gì nói sai;
- phần trăm cho câu hỏi.

TỔNG KẾT
RESULT = (Q1 + Q2 + Q3) / 3.
Làm tròn kết quả đến số nguyên.
≥70% — ĐẠT.
<70% — KHÔNG ĐẠT.
Sau câu trả lời thứ ba, hãy lập biên bản tổng kết.

Prompt 2. Xây dựng ngân hàng câu hỏi thi theo văn bản quy phạm

Liên hệ với bài viết: ngân hàng 300 câu hỏi đời đầu ở giai đoạn hai. Câu lệnh này cần dùng nếu ngân hàng câu hỏi được chuẩn bị trước theo văn bản quy phạm.

Tôi tải lên một văn bản quy phạm.
Cần xây dựng ngân hàng câu hỏi cho kỳ thi vấn đáp.

Quy tắc:
1. Chỉ làm việc dựa trên văn bản đã tải lên.
2. Không dùng kiến thức bên ngoài.
3. Không hỏi số điều, số khoản chỉ để kiểm tra trí nhớ — hãy kiểm tra mức độ hiểu yêu cầu trong thực tế.
4. Phân bố câu hỏi trên toàn bộ văn bản, không chỉ ở các chương đầu.
5. Loại bỏ các câu hỏi trùng lặp và gần giống nhau.
6. Với mỗi câu hỏi, chuẩn bị đáp án chuẩn và dẫn chiếu nguồn.
7. Trong đáp án chuẩn, nêu bật các yếu tố bắt buộc mà thiếu chúng thì câu trả lời không thể coi là đầy đủ.
8. Đánh dấu riêng các lỗi nghiêm trọng — những khẳng định có thể dẫn đến hành động nguy hiểm.

Định dạng bảng:
STT | Chủ đề | Câu hỏi | Đáp án chuẩn | Yếu tố bắt buộc | Lỗi nghiêm trọng | Văn bản | Điều/khoản | Trang | Ngôn ngữ

Chuẩn bị tối đa 300 câu hỏi. Nếu văn bản quy phạm không có đủ nội dung cho 300 câu hỏi khác nhau về bản chất, đừng tạo các câu lặp lại giả tạo: hãy dừng ở số lượng thực sự có căn cứ.

Prompt 3. Câu lệnh tổng để vibe coding giám khảo HTML không cần cài đặt

Liên hệ với bài viết: mục “Giai đoạn ba: giám khảo trên trình duyệt, không cần cài đặt”. Đây là câu lệnh chính dành cho bạn đọc muốn tự làm lại phiên bản hiện tại.

Tôi không phải lập trình viên. Hãy hướng dẫn tôi từng bước tạo một giám khảo AI vấn đáp không cần cài đặt.
Đừng đưa ngay 20 thao tác một lúc. Ở mỗi bước:
1. Giải thích chúng ta đang làm gì và để làm gì.
2. Đưa ra một thao tác cụ thể hoặc một khối mã/tệp hoàn chỉnh.
3. Chờ ảnh chụp màn hình hoặc kết quả của tôi.
4. Kiểm tra ảnh chụp màn hình rồi mới chuyển sang bước tiếp theo.

KIẾN TRÚC MỤC TIÊU
- ứng dụng HTML/JavaScript không cần cài đặt;
- chạy trên Windows mà không cần Python, Node.js và quyền quản trị viên;
- lưu trữ cục bộ ngân hàng câu hỏi, nguồn tài liệu và lịch sử;
- không có họ tên và mã số nhân viên trong luồng thi;
- bắt buộc dùng mã RSS bí danh dạng RSS 1256;
- tiếng Nga và tiếng Kazakh;
- nhập ngân hàng câu hỏi từ XLSX/CSV;
- tải lên nguồn văn bản quy phạm DOC/DOCX/PDF/RTF/ODT/TXT/MD;
- tạo dự thảo câu hỏi theo các phân đoạn của nguồn được phân bố ngẫu nhiên;
- mỗi câu hỏi được tạo ra phải được chuyên viên kiểm tra và phê duyệt trước khi dùng để thi;
- câu hỏi lưu chủ đề, nội dung, đáp án chuẩn, 2–8 tiêu chí có trọng số, nguồn và dẫn chiếu tới điều khoản;
- kỳ thi chỉ dùng các câu hỏi đã phê duyệt;
- chọn câu hỏi ngẫu nhiên bằng chương trình qua bộ tạo số mật mã, không dựa vào “tính ngẫu nhiên” của mô hình;
- số câu hỏi và điểm đạt có thể tùy chỉnh;
- trả lời bằng giọng nói qua micro;
- chế độ bắt đầu trả lời: thủ công hoặc tự động sau 30/60/120/180 giây chuẩn bị;
- chỉ xin quyền dùng micro một lần cho cả buổi thi;
- nhận dạng giọng nói bằng mô hình đám mây;
- đánh giá ngữ nghĩa câu trả lời theo tiêu chí;
- tính phần trăm một cách tất định theo trọng số tiêu chí;
- khi có lỗi nghiêm trọng, áp dụng mức trần điểm có thể tùy chỉnh;
- đọc câu hỏi RU/KZ bằng giọng tự nhiên, giọng hệ thống làm dự phòng;
- tự động tạo biên bản Word;
- lịch sử cục bộ;
- xuất Excel tất cả các kỳ thi trong ngày đã chọn;
- sao lưu cơ sở dữ liệu cục bộ không kèm khóa API.

BẢO MẬT
Phân định rõ phần cục bộ và phần đám mây. Giải thích dữ liệu nào được gửi lên đám mây. Không gửi họ tên và mã số nhân viên lên đó. Trong giao diện giọng nói, hiển thị cảnh báo trực tiếp: không nói ra dữ liệu cá nhân.

Hãy bắt đầu từ kiến trúc và cấu trúc tệp. Chỉ viết mã sau khi tôi xác nhận.

Prompt 4. Tạo dự thảo câu hỏi từ nguồn văn bản quy phạm cho phiên bản mới

Liên hệ với bài viết: mục “Cách hình thành ngân hàng câu hỏi hiện nay” — tạo dự thảo câu hỏi từ các nguồn văn bản quy phạm đã tải lên.

Bạn chỉ soạn DỰ THẢO câu hỏi thi. Không câu hỏi nào vừa tạo ra được mặc nhiên coi là đã phê duyệt.

Đầu vào:
- văn bản quy phạm;
- ngôn ngữ RU hoặc KZ;
- số lượng dự thảo câu hỏi cần tạo;
- số ngẫu nhiên/seed do chương trình tạo ra.

Nhiệm vụ:
1. Dùng seed để chọn các phân đoạn nội dung phân bố khắp văn bản, nếu có thể thì không liền kề nhau.
2. Chỉ làm việc dựa trên văn bản.
3. Từ mỗi phân đoạn, soạn một câu hỏi có ý nghĩa thực tiễn.
4. Không hỏi số điều khoản như một mục đích tự thân.
5. Chuẩn bị đáp án chuẩn ngắn gọn.
6. Chuẩn bị từ 2 đến 8 tiêu chí đánh giá. Mỗi tiêu chí phải kiểm tra một yếu tố ý nghĩa riêng.
7. Gán trọng số cho các tiêu chí sao cho tổng đúng bằng 100.
8. Ghi rõ chủ đề, độ khó, trang/điều/khoản hoặc dẫn chiếu khác tới nguồn.
9. Không lặp lại câu hỏi từ các đoạn lân cận.
10. Nếu phân đoạn không chứa đủ yêu cầu cho một câu hỏi có nội dung — bỏ qua và chọn phân đoạn khác.

Trả về kết quả có cấu trúc:
Chủ đề | Câu hỏi | Đáp án chuẩn | Tiêu chí kèm trọng số | Nguồn | Dẫn chiếu | Độ khó | Ngôn ngữ

Trạng thái của mỗi kết quả: DỰ THẢO, CẦN THẨM ĐỊNH CHUYÊN MÔN.

Prompt 5. Đánh giá ngữ nghĩa câu trả lời vấn đáp theo tiêu chí

Liên hệ với bài viết: mục “Bản thân kỳ thi: hỏi bằng giọng nói, trả lời bằng giọng nói” — mô hình xác định ý nghĩa của từng tiêu chí đã được trình bày đến mức nào.

Bạn là giám khảo nghiêm khắc nhưng khách quan về an toàn, vệ sinh lao động và an toàn công nghiệp.

Đánh giá ý nghĩa, không đánh giá sự trùng khớp từng chữ.
Chấp nhận từ đồng nghĩa và cách diễn đạt khẩu ngữ nếu chúng truyền đạt rõ ràng, không nhầm lẫn yêu cầu quy phạm.
Chỉ làm việc dựa trên câu hỏi, đáp án chuẩn, tiêu chí và đoạn văn bản quy phạm được cung cấp.
Không thêm yêu cầu từ trí nhớ hoặc từ Internet.

Với MỖI tiêu chí, trả về đúng một trạng thái:
- FULL — trình bày đầy đủ;
- PARTIAL — phần đáng kể đã được trình bày nhưng còn thiếu sót;
- MISSING — thiếu yếu tố này;
- INCORRECT — câu trả lời mâu thuẫn với yêu cầu.

Với mỗi tiêu chí, nêu bằng chứng ngắn gọn từ câu trả lời của người lao động và giải thích.

CRITICAL_ERROR = true chỉ khi câu trả lời chứa khẳng định hoặc hành động nguy hiểm, tạo ra rủi ro không thể chấp nhận và mâu thuẫn với yêu cầu quy phạm.
Không dùng critical_error chỉ vì câu trả lời chưa đầy đủ.

Lập riêng:
- WELL_SAID — những gì trình bày tốt;
- PARTLY_SAID — những gì trình bày được một phần;
- MISSING — những gì chưa nói;
- INCORRECT — những gì nói sai;
- SUMMARY — kết luận ngắn bằng ngôn ngữ của kỳ thi.

Không tính tỷ lệ phần trăm cuối cùng “theo cảm tính”. Tỷ lệ phần trăm phải được thuật toán của chương trình tính theo trọng số tiêu chí sau khi nhận được các trạng thái của bạn.

Prompt 6. Logic phần mềm tính điểm tất định

Liên hệ với bài viết: vẫn là mục “Bản thân kỳ thi: hỏi bằng giọng nói, trả lời bằng giọng nói” — tỷ lệ phần trăm được tính bằng chương trình, chứ không do mô hình ấn định “theo cảm tính”.

Hãy triển khai việc tính điểm KHÔNG dựa trên đánh giá tự do của mô hình, mà bằng chương trình.

Mỗi tiêu chí có trọng số weight tính bằng phần trăm.
Hệ số:
FULL = 1.0
PARTIAL = 0.5
MISSING = 0
INCORRECT = 0

SCORE = tổng(weight × hệ số) trên tất cả các tiêu chí.
Giới hạn kết quả trong khoảng 0–100 và làm tròn đến 0,1.

Nếu bộ đánh giá AI trả về critical_error=true:
SCORE = min(SCORE, CRITICAL_CAP), trong đó CRITICAL_CAP được đặt trong phần cài đặt (ví dụ 40%).

Sau tất cả các câu hỏi:
TOTAL_SCORE = trung bình cộng điểm của các câu hỏi.
PASSED = TOTAL_SCORE >= điểm đạt đã thiết lập.

Quan trọng:
- mô hình xác định trạng thái ngữ nghĩa của tiêu chí;
- chương trình tính tỷ lệ phần trăm;
- mô hình không được tự ý ấn định một điểm cuối cùng tùy tiện.

Prompt 7. Biên bản Word và tệp Excel theo ngày không chứa dữ liệu cá nhân

Liên hệ với bài viết: mục “Biên bản và lịch sử giờ được tạo tự động” — biên bản Word và tệp xuất Excel theo ngày.

Hãy hoàn thiện thêm giám khảo vấn đáp.

BIÊN BẢN WORD
Sau khi kết thúc kỳ thi, tự động tạo tệp .docx.
Biên bản cần có:
- ngày;
- mã RSS;
- chức danh/nghề nghiệp;
- bộ phận;
- ngôn ngữ;
- điểm đạt;
- kết quả cuối cùng ĐẠT/KHÔNG ĐẠT;
- từng câu hỏi;
- bản chép lời câu trả lời;
- phần trăm cho câu hỏi;
- nguồn văn bản quy phạm và dẫn chiếu;
- những gì trình bày tốt;
- những gì chưa nói;
- lỗi sai.

Để trống các ô “Họ và tên” và “Nội dung kiểm tra kiến thức” để điền cục bộ sau khi tải xuống.
Tên tệp: Protocol_RSS_1256_YYYY-MM-DD.docx.

EXCEL THEO NGÀY
Trong mục “Lịch sử”, thêm ô chọn ngày và nút “Xuất Excel theo ngày”.
Các cột:
STT | Ngày thi | Giờ bắt đầu | Mã RSS | Chức danh/nghề nghiệp | Bộ phận | Ngôn ngữ | Số câu hỏi | Điểm đạt % | Điểm cuối cùng % | Kết quả | Trạng thái | Giờ kết thúc | Mã kỳ thi.

Không đưa họ tên và mã số nhân viên vào.
Chỉ tạo Excel từ lịch sử cục bộ của máy tính hiện tại.
Bảng đối chiếu RSS <-> họ tên chỉ được ghép với kết quả ở chế độ ngoại tuyến, trong phạm vi hệ thống nội bộ của doanh nghiệp.

Prompt 8. Rà soát dữ liệu cá nhân và ranh giới “ngoại tuyến/đám mây”

Liên hệ với bài viết: các mục “Giai đoạn ba: giám khảo trên trình duyệt, không cần cài đặt” và “Dữ liệu cá nhân: mã RSS thay cho họ tên”.

Hãy thực hiện rà soát kỹ thuật ứng dụng giám khảo vấn đáp.
Cần phân định trung thực các thao tác cục bộ và thao tác trên đám mây.

Kiểm tra và mô tả:
1. Dữ liệu nào được lưu trong IndexedDB/localStorage.
2. Dữ liệu nào được gửi tới mô hình đám mây khi chuyển giọng nói thành văn bản.
3. Dữ liệu nào được gửi khi đánh giá ngữ nghĩa.
4. Dữ liệu nào được gửi khi tạo dự thảo câu hỏi.
5. Họ tên, mã số nhân viên, danh sách người lao động hoặc bảng đối chiếu RSS <-> họ tên có bị truyền đi hay không.
6. Khóa API được lưu ở đâu.
7. Bản sao lưu có chứa khóa API hay không.
8. Những gì còn lại sau khi đóng hoàn toàn ứng dụng.
9. Cách xóa lịch sử cục bộ và các nguồn tài liệu.
10. Những rủi ro nào còn lại khi vận hành thí điểm.

Yêu cầu đối với cách diễn đạt kết quả:
không gọi ứng dụng là “hoàn toàn ngoại tuyến” nếu nhận dạng giọng nói, đánh giá, TTS hoặc tạo câu hỏi sử dụng API đám mây.
Cách diễn đạt đúng: “lớp vỏ cục bộ không cần cài đặt, có cơ sở dữ liệu cục bộ và phần AI đám mây được kiểm soát”.

Prompt 9. Bổ sung nhiều lĩnh vực thi trong cùng một giao diện

Liên hệ với bài viết: mục “Cách hình thành ngân hàng câu hỏi hiện nay” — nhiều quy chuẩn và lĩnh vực trong một giám khảo, không phải chuyển qua lại giữa các bot.

Hãy hoàn thiện ngân hàng câu hỏi và màn hình khởi động kỳ thi để không còn phải tạo bot riêng cho từng quy chuẩn.

Mỗi câu hỏi đã có trường “Chủ đề/lĩnh vực”.
Thêm vào màn hình thi phần chọn lĩnh vực:
- một khối chủ đề;
- nhiều khối chủ đề cùng lúc;
- chế độ “Tất cả lĩnh vực đã chọn”.

Khi khởi động kỳ thi:
1. chỉ lọc các câu hỏi đã phê duyệt;
2. tính đến ngôn ngữ đã chọn;
3. tính đến các lĩnh vực đã chọn;
4. chọn ngẫu nhiên số lượng câu hỏi đã định bằng bộ tạo số mật mã của chương trình;
5. nếu có thể, phân bổ câu hỏi đồng đều giữa các lĩnh vực đã chọn;
6. không để trùng lặp;
7. nếu không đủ câu hỏi cho tập lựa chọn — dừng khởi động và hiển thị thông báo dễ hiểu.

Trong biên bản Word và Excel, lưu thêm các lĩnh vực thi đã chọn.

Cách sử dụng phụ lục của bài viết

Cách đánh số dưới đây khớp với nội dung bài viết. Trong bài, bên cạnh giai đoạn tương ứng có dẫn chiếu trực tiếp “Xem Prompt …”, còn ở đây, dưới mỗi câu lệnh đều ghi rõ nó thuộc mục nào của bài viết.

• Prompt 1 — phiên bản đời đầu: cho thấy giám khảo đầu tiên và bộ tạo số thứ tự tự chế cho ngân hàng 300 câu hỏi đã hoạt động như thế nào.
• Prompt 2 — xây dựng ngân hàng câu hỏi lớn theo văn bản quy phạm pháp luật.
• Prompt 3 — câu lệnh chính cho bạn đọc muốn tự làm lại phiên bản trình duyệt hiện tại bằng vibe coding.
• Prompt 4 — tạo dự thảo câu hỏi từ nguồn đã tải lên.
• Prompt 5–6 — tách riêng việc AI đánh giá ý nghĩa và việc chương trình tính phần trăm.
• Prompt 7 — Word và Excel tự động.
• Prompt 8 — kiểm tra bắt buộc ranh giới giữa phần cục bộ và phần đám mây.
• Prompt 9 — gộp nhiều lĩnh vực thi trong một giao diện.