Nguyễn Thị Tuyết Hương, sinh viên Đại học FPT cơ sở TP.HCM, trưởng nhóm phát triển BeeWise. Ảnh: Quang Vinh/Tuổi Trẻ.

Tìm một gia sư có chuyên môn tốt chưa chắc đã giải quyết xong nhu cầu của phụ huynh. Người dạy còn phải phù hợp với lịch học, khả năng tiếp thu của học sinh và cách gia đình muốn theo dõi kết quả. Với người làm gia sư, công việc cũng không kết thúc sau mỗi buổi lên lớp mà còn có chuẩn bị tài liệu, giao bài tập, trao đổi với phụ huynh và quản lý lịch dạy.

Từng có ba năm dạy kèm môn Toán, sinh viên Nguyễn Thị Tuyết Hương, Trường Đại học FPT cơ sở TP.HCM, biết những công việc ấy thường phải thực hiện qua nhiều công cụ khác nhau. Tháng 6/2026, cô cùng năm sinh viên khác bắt đầu phát triển BeeWise, một nền tảng hướng tới kết nối phụ huynh, học viên và gia sư, đồng thời hỗ trợ quản lý việc học trên cùng hệ thống.

Đến đầu tháng 10/2026, BeeWise vẫn trong quá trình hoàn thiện phiên bản sản phẩm khả dụng tối thiểu. Đây là giai đoạn nhóm kiểm tra và phát triển những chức năng cốt lõi, chưa phải thời điểm có thể khẳng định mô hình đã vận hành ổn định trên quy mô lớn.

Chọn đúng người dạy cần nhiều hơn một bảng điểm

Với BeeWise, nhóm sinh viên không chỉ muốn tạo thêm một danh sách gia sư để phụ huynh liên hệ. Nền tảng được xây dựng theo hướng cho phép người tìm gia sư đưa ra các yêu cầu về môn học, cấp lớp, hình thức học, thời gian và những điều kiện liên quan. Hệ thống dự kiến sử dụng AI để phân tích yêu cầu và đề xuất những hồ sơ phù hợp, thay vì chỉ để người dùng tự lọc từng tiêu chí riêng lẻ.

Chẳng hạn, một gia đình cần gia sư Toán lớp 9 vào buổi tối không nhất thiết chỉ quan tâm đến trường đại học hoặc điểm số của người dạy. Thời gian có thể nhận lớp, hình thức học trực tuyến hay trực tiếp và mức học phí đều ảnh hưởng đến quyết định. BeeWise tìm cách tập hợp những thông tin đó trong cùng một quy trình kết nối.

Website của dự án đã giới thiệu giao diện tìm kiếm gia sư, trang thông tin người dạy và các công cụ quản lý lớp học. Tuy nhiên, sự xuất hiện của một chức năng trên giao diện không đồng nghĩa thuật toán phía sau đã được đánh giá độc lập về độ chính xác hoặc khả năng lựa chọn gia sư phù hợp. Đó vẫn là phần cần tiếp tục kiểm nghiệm khi sản phẩm được sử dụng trong thực tế.

Hương giữ vai trò trưởng dự án, làm việc cùng các thành viên phụ trách phát triển hệ thống, giao diện, vận hành công nghệ và truyền thông. Trong đội ngũ có Đỗ Nhất Huy, Ngô Chí Vỹ, Trần Phi Yến, Huỳnh Thiện Nhân và Nguyễn Minh Huân. Việc phân chia chuyên môn cho thấy BeeWise là sản phẩm của tập thể, trong đó vai trò của Hương gắn với việc khởi xướng và điều phối hướng phát triển từ bài toán mà cô từng gặp khi dạy kèm.

Sáu sinh viên Đại học FPT cơ sở TP.HCM tham gia phát triển nền tảng BeeWise. Ảnh: Nhân vật cung cấp/Tuổi Trẻ.

Nhóm cũng đặt mục tiêu xây dựng quy trình tuyển chọn gia sư có hồ sơ và phỏng vấn. Một hướng đang được tính đến là sử dụng AI hỗ trợ đánh giá câu trả lời theo những tiêu chí được thiết lập trước. Dù vậy, chấm điểm một cuộc phỏng vấn và xác định một người có thực sự dạy tốt cho học sinh cụ thể hay không là hai công việc khác nhau. Giá trị của quy trình sẽ phải được kiểm chứng bằng cách đánh giá người dạy và phản hồi trong quá trình học, chứ không chỉ bằng kết quả do hệ thống đưa ra.

Giao diện giới thiệu chức năng tìm kiếm gia sư của BeeWise. Hình ảnh do dự án công bố, không phải bằng chứng về hiệu quả của thuật toán. Ảnh: BeeWise.

Bài tập sau giờ học cũng là một phép thử

Một phần khác của BeeWise được nhóm phát triển dành cho những công việc diễn ra sau khi gia sư kết thúc buổi dạy. Thay vì để việc trao đổi tài liệu, giao bài và theo dõi lịch học phân tán ở nhiều nơi, dự án hướng đến việc tập hợp những hoạt động ấy trong cùng một nền tảng.

Nhóm dự kiến sử dụng tài liệu do gia sư cung cấp và nội dung của từng buổi học làm cơ sở để AI hỗ trợ tạo bài tập, tài liệu ôn luyện. Khi học viên hoàn thành bài, hệ thống có thể tiếp tục phân tích kết quả để đề xuất nội dung luyện tập bổ sung. Đây là hướng phát triển được công bố, chưa phải kết quả chứng minh rằng học sinh sử dụng BeeWise đã cải thiện thành tích học tập.

Với những công cụ này, câu hỏi chuyên môn nằm ở việc bài tập được tạo ra có phù hợp với nội dung người dạy vừa hướng dẫn hay không. Một hệ thống có thể tạo nhiều câu hỏi trong thời gian ngắn, nhưng số lượng không bảo đảm chất lượng nếu đề bài vượt quá trình độ học viên hoặc không bám sát mục tiêu buổi học. Ở khâu ứng dụng AI trong dạy học, trách nhiệm lựa chọn, kiểm tra và điều chỉnh tài liệu vẫn phải thuộc về người có chuyên môn sư phạm.

Hướng tiếp cận của BeeWise còn liên quan đến cách phụ huynh theo dõi quá trình học. Nhóm dự kiến tổng hợp tiến độ theo tuần hoặc tháng, giúp gia đình có thêm thông tin ngoài những trao đổi trực tiếp với gia sư. Tuy nhiên, để những báo cáo ấy có giá trị, dữ liệu đầu vào cần phản ánh đúng hoạt động học tập và những nhận xét phải có khả năng kiểm tra lại.

Ngoài công nghệ, BeeWise còn phải giải quyết bài toán kinh doanh. Nhóm dự kiến để gia sư chủ động đưa ra mức thù lao, đồng thời xây dựng các khoản phí cho dịch vụ kết nối và quản lý. Phương án được giới thiệu có mức phí cộng thêm cho phụ huynh khoảng 20% học phí gia sư đề xuất. Đây là chính sách dự kiến, chưa có căn cứ để khẳng định đã trở thành mức thu áp dụng ổn định.

Từ tháng 6 đến tháng 10/2026, BeeWise đã hình thành một hướng sản phẩm và giới thiệu các chức năng dự kiến phục vụ người dạy, người học. Nhưng chặng đường tiếp theo mới có thể trả lời những câu hỏi quan trọng hơn về mức độ phù hợp của các đề xuất từ AI, khả năng theo dõi kết quả học tập và sự chấp nhận của người dùng.

Với Nguyễn Thị Tuyết Hương, kinh nghiệm làm gia sư đã trở thành điểm xuất phát cho một dự án công nghệ giáo dục. Phần việc của nữ sinh và các cộng sự trong thời gian tới không chỉ là hoàn thiện những tính năng mới mà còn phải chứng minh chúng giải quyết được công việc thực tế của gia sư, học viên và phụ huynh đến đâu.