MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN TRONG ĐÁNH GIÁ BÀI LUẬN TỰ ĐỘNG: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ ĐỀ XUẤT KHUNG ỨNG DỤNG CHO GIÁO DỤC ĐẠI HỌC VIỆT NAM

Abstract

Bài báo tổng quan đánh giá bài luận tự động (Automated Essay Scoring – AES) bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và đề xuất khung ứng dụng cho giáo dục đại học Việt Nam. Tổng quan tường thuật có cấu trúc phân tích 19 nguồn cốt lõi, trong đó có 6 công trình năm 2025–2026. Bằng chứng trực tiếp cho thấy mức đồng thuận LLM–người chấm thay đổi theo dữ liệu, mô hình, rubric và prompt; độ tin cậy không đồng nghĩa với độ giá trị. Khung LLM–Rubric–LMS–Human-in-the-Loop được đề xuất như một quy trình kỹ thuật–sư phạm chưa kiểm chứng trên bài luận tiếng Việt: LLM đề xuất điểm và phản hồi, giảng viên quyết định điểm cuối. Khung kèm rubric, prompt minh họa, cơ chế giảm thiểu rủi ro và kế hoạch kiểm định.