AI Deep Resource Integration (Feature Spec)

DomainsDOL EnglishUX2.275 words11 min read

active

1. Purpose & User Goal

User Goal: Người dùng muốn có cái nhìn toàn diện (Holistic View) về tình hình học tập mà không cần truy cập thủ công vào từng trang con (Lịch, Bài tập, Điểm danh).
System Goal: Chuyển đổi Smart Search Widgets từ “Static Display” sang “Deep Aggregation Hub” - tự động tổng hợp và chế biến dữ liệu thô từ nhiều nguồn.

2. Context Map (Data Sources)

Tính năng này hoạt động dựa trên cơ chế Cross-Resource Synthesis (Tổng hợp chéo).

2.1. Structural Logic (Unique UI Metaphors)

Mỗi AI Widget được thiết kế với một Cấu trúc UI (Metaphor) riêng biệt để phục vụ User Intent cụ thể, tránh việc dùng chung template generic.

AI Intent	User Problem	Core Metaphor	Unique UI Structure
`ACT_AI_PLAN` (Catch-up Plan)	“I missed class and feel behind.”	The Rescue Mission	Timeline of Recovery - Axis: Past Sessions (Absent/Late) - Content: Only “Must-Watch” clips + “MVP” Tasks. - Action: Checklist interactions.
`ACT_AI_EXPLAIN` (Concept Clarifier)	“I don’t understand this concept.”	The Flashcard	Contrast Card - Axis: Concept Definition - Content: “Bad Example” vs “Good Example” side-by-side. - Action: Related Concepts chips.
`ACT_AI_SCHEDULE_PREP` (Class Prep)	“What do I need for tomorrow?”	The Forward Link	Future Timeline - Axis: Upcoming Sessions (Next 7 days) - Content: Pre-read materials + Debt alerts. - Action: “Read Now” button.
`ACT_AI_STATS` (Performance)	“How am I doing?”	The Dashboard	Data Visualization - Axis: Time (Days/Weeks) - Content: Radar Charts + Trend Lines. - Action: Deep Dive filters.
`ACT_VOCAB_CONNECT` (Vocab Bridge)	“How do I use these words?”	The Bridge	Contextual Sentences - Axis: Word-to-Lesson - Content: “Word saved last week” -> “Appearing in tomorrow’s text”.

2.2. Data Flow Diagram

graph TD
    User[User Intent] -->|Trigger| AI_Widget

    subgraph "Practice Journey (Data Sources)"
        AI_Widget -->|Pull Attendance| DB_Attendance[Attendance Logs]
        AI_Widget -->|Pull Completion| DB_Activities[Activity Records]
        AI_Widget -->|Pull Performance| DB_Results[Test Scores & Skill Tags]
    end

    subgraph "Schedule Prep (Data Sources)"
        AI_Widget -->|Scan Future| DB_Schedule[Calendar Sessions]
        AI_Widget -->|Deep Dive| DB_Syllabus[Lesson Content & Pre-read]
        AI_Widget -->|Scan Past| DB_Homework[Unfinished Assignments]
    end

3. Detailed Logic & UI

Logic: “The Learning Health Check” Thay vì chỉ hiện điểm số, widget phải trả lời được 3 câu hỏi: “Có đi học đều không?”, “Có làm bài đủ không?”, và “Kết quả thế nào?”.

Component	Dữ liệu nguồn (Source)	Logic xử lý (Processing)
1. Effort Meter	`AttendanceLog`, `ActivitySubmission`	Tổng hợp số buổi đi học + số bài tập đã làm trong tuần. So sánh với tuần trước (`momentum`).
2. Performance	`TestResult`, `SkillTag`	Tính điểm trung bình (AVG Score) và xác định Skill yếu nhất (Weakest Link).
3. Habit Insight	`ActivityTimestamp`	Phân tích khung giờ làm bài thường xuyên (e.g., “Night Owl” vs “Weekend Warrior”).

UI Presentation:

Attendance Heatmap: Một dải nhỏ hiển thị trạng thái điểm danh (Xanh/Đỏ).
Skill Radar: Biểu đồ cân bằng kỹ năng.
AI Advice: Text tự động sinh ra từ sự tương quan giữa các nguồn (e.g., “Bạn đi học đầy đủ nhưng điểm Reading thấp -> Cần xem lại phương pháp, không phải do lười”).

Logic: “The Forward-Backward Link” Kết nối tương lai (Bài mới) với quá khứ (Nợ cũ) để tạo ra một Action Plan hoàn chỉnh.

Component	Dữ liệu nguồn (Source)	Logic xử lý (Processing)
1. Upcoming	`SessionScheduler`	Xác định 2 buổi học gần nhất.
2. Syllabus	`CourseSyllabus`, `ResourceBank`	Lấy tên bài học -> Truy xuất video/tài liệu `type=pre-read` liên quan.
3. Debt Check	`ActivityLog` (History)	Quét các bài tập của 3 buổi học trước có `status=incomplete` và `isRequired=true`.

UI Presentation:

Timeline Card: Hiển thị buổi học sắp tới nổi bật.
“Prep” Chip: Link trực tiếp đến video bài giảng cần xem trước.
“Debt” Alert: Dòng cảnh báo đỏ “Bạn còn nợ BTVN Unit 3” ngay bên cạnh lịch học mới -> Tạo áp lực tích cực.

3.3. AI Catch-up Plan (Kế hoạch Gỡ bài)

Logic: “The Rescue Mission” Dành cho học viên đang bị tụt hậu (Falling Behind).

Component	Dữ liệu nguồn (Source)	Logic xử lý (Processing)	UI Output
1. Missing Sessions	`AttendanceLog`	Tìm các buổi có status=`Absent` trong 2 tuần gần nhất.	Timeline buổi vắng.
2. Knowledge Gap	`SessionRecord`	Lấy video bài giảng của buổi vắng + Slide bài học.	Link “Xem Video (đoạn trọng tâm)“.
3. Minimum Viable Practice	`KeyAssignments`	Lọc ra các bài tập `priority=high` của buổi đó (Bỏ qua bài phụ).	Checklist “Làm ngay để đuổi kịp”.

3.4. AI Skill Audit (Soi lỗi chuyên sâu)

Logic: “The Precision Surgeon” Dành cho học viên muốn cải thiện một kỹ năng cụ thể (e.g., Writing Task 1).

Component	Dữ liệu nguồn (Source)	Logic xử lý (Processing)	UI Output
1. Error Pattern	`QuestionTags`	Quét toàn bộ lịch sử 30 bài gần nhất, filter theo tag=“Writing Task 1”. Tìm tags con có % sai cao nhất (e.g., “Overview”).	Chart “Top Lỗi Sai”.
2. Teacher Voice	`TeacherComments`	Tổng hợp lại các lời phê cũ có keywords liên quan đến lôi sai đó.	Quote “Thầy Huy đã nhắc 3 lần về…“.
3. Targeted Cure	`KnowledgeBase`	Map lỗi sai -> Bài lý thuyết/Bài mẫu (Sample) khắc phục lỗi đó.	Card “Bài mẫu Band 8.0 cho dạng này”.

3.5. Exam Readiness (Dự báo & Sẵn sàng thi)

Logic: “The Finisher” Dành cho giai đoạn cuối khóa hoặc sát ngày thi.

Component	Dữ liệu nguồn (Source)	Logic xử lý (Processing)	UI Output
1. Gap Analysis	`MockTestScores`, `InputTarget`	Tính khoảng cách (Gap) giữa điểm thi thử gần nhất và Target đầu vào.	Progress Bar “Bạn đang ở 6.5/7.0”.
2. Velocity	`LearningVelocity`	Tính tốc độ tăng điểm trung bình (Band/Month). Dự báo thời gian đạt Target.	Text “Dự kiến đạt mục tiêu sau 3 tuần”.
3. Focus Area	`SkillDistribution`	Chỉ ra kỹ năng đang kéo điểm xuống thấp nhất.	Alert “Cần tăng cường Listening Part 4 ngay”.

3.6. AI Error Bank (Ngân hàng Lỗi sai)

Logic: “The Granular Collector” Tận dụng các lỗi sai nhỏ lẻ (Granular Mistakes) từ lịch sử làm bài để tạo giá trị ôn tập mới.

Component	Dữ liệu nguồn (Source)	Logic xử lý (Processing)	UI Output
1. Mistake Harvesting	`QuestionLog`, `SubmissionDetail`	Quét toàn bộ câu trả lời sai (isCorrect=false) trong 3 tháng qua. Phân loại theo Tags (Grammar, Vocab, Logic).	Action “Ôn lại 34 câu sai Grammar”.
2. Pattern Recognition	`ErrorTagDistribution`	Tìm ra các “Lỗi hệ thống” (lặp lại > 3 lần). Ví dụ: Sai thì quá khứ hoàn thành 5 lần.	Alert “Bạn đang yếu phần Past Perfect”.
3. Fix-it Quiz	`QuestionBank`	Tạo một bài Quiz mới chỉ gồm các câu từng làm sai (Re-test) hoặc các câu tương tự (Clone).	Button “Làm bài Fix-it Quiz (15p)“.

3.7. AI Vocabulary Connector (Kết nối Từ vựng)

Logic: “The Context Bridge” Xóa bỏ khoảng cách giữa từ vựng đã học và bài học sắp tới.

Component	Dữ liệu nguồn (Source)	Logic xử lý (Processing)	UI Output
1. Saved Words	`VocabLog`, `FlashcardDeck`	Lấy danh sách các từ vựng user đã lưu/bookmark hoặc làm sai trong quá khứ.	List từ vựng cần chú ý.
2. Future Context	`Syllabus`, `LessonTranscript`	Scan nội dung bài học ngày mai (Reading text, Listening script) để tìm sự xuất hiện của các từ đã lưu.	Highlight “Từ ‘Ubiquitous’ bạn lưu tuần trước sẽ xuất hiện bài mai”.
3. Prime Activation	`DefinitionDatabase`	Gợi ý ôn nhanh nghĩa của các từ này trước giờ học để tăng khả năng nghe hiểu/đọc hiểu.	Flashcard “Ôn nhanh 3 từ này”.

3.8. AI Tutor Output Artifact Alignment (DEC-0085)

Để tránh output generic, mỗi AI deep resource widget phải map rõ với artifact taxonomy của AI Tutor.

AI Tutor Artifact	Mục tiêu trong Course Ops	Render form ưu tiên	Hành động bắt buộc
`concise_answer`	Trả lời nhanh một khái niệm/bối cảnh lớp học	flashcard ngắn + 1 ví dụ	`continue_chat` hoặc mở resource liên quan
`guided_checklist`	Kế hoạch bù bài / prep trước buổi học	checklist theo timeline	`open_resource` hoặc `open_task`
`mini_exercise`	Luyện tập nhanh trong luồng chat	micro-quiz/fix-it prompt	`open_exercise` hoặc luyện tiếp trong chat
`diagram_or_mindmap_ready`	Tóm tắt cấu trúc kiến thức	node-edge text block hoặc visual chart	`open_resource` deep-dive
`progress_insight`	Giải thích tiến độ học trong course context	windowed insight card (`today/7d/30d`)	`open_plan` hoặc `open_progress`

Action continuity rule:

Với mọi artifact không tầm thường, phải có ít nhất 1 next action.
Không dừng ở insight text-only nếu có thể mở bước học tiếp theo.

Diagram/mindmap fallback rule:

Ưu tiên visual_native khi surface hỗ trợ.
Nếu vượt complexity/performance gate hoặc thiếu renderer:
- fallback về structured_graph_text,
- và fallback tiếp về guided_checklist khi cần.

Grounding and provenance rule:

Widget phải ưu tiên dữ liệu từ course/practice/history trước fallback tổng quát.
Nếu dùng fallback do thiếu dữ liệu platform, bắt buộc hiển thị note minh bạch dữ liệu.
Provenance visibility dùng depth policy compact|standard|detailed(on-demand) theo segment.

3.8A. AI-assisted UI Action Contract

Để AI deep resource thực sự “giúp làm việc” thay vì chỉ hiển thị insight, mỗi widget/portal có thể phát ra UI actions an toàn thông qua action registry.

Action family	Ví dụ trong course context	Rule thực thi
`navigate`	mở đúng tab `Homework`, `Schedule`, `Resource`, `Progress`	route contract phải hợp lệ trước khi mở
`reveal_focus`	mở accordion, chuyển tab, scroll tới block cần xem, focus ô tìm kiếm	chỉ dùng semantic target key, không dùng raw selector
`highlight`	highlight bài cần làm, quote teacher note, metric card, feedback block	nếu target mất, fallback về section gần nhất + notice
`lightweight_set_state`	prefill query, set filter `skill/duration/status`, preselect option	chỉ auto-run với thay đổi reversible và không destructive
`protected_action`	submit, payment, gửi request, thao tác có impact học vụ	không auto-run; phải confirm hoặc bị chặn

Target binding rule:

Widget và portal chỉ được trỏ tới semantic target keys do screen/module đăng ký.
Không encode DOM selector, pixel position, hay text snippet ngẫu nhiên trong payload AI.

Artifact-to-action expectation:

guided_checklist:
- được phép mở đúng lane + highlight checklist item liên quan.
mini_exercise:
- được phép focus vùng nhập/challenge prompt để learner bắt đầu ngay.
diagram_or_mindmap_ready:
- được phép reveal block visual hoặc fallback text tương ứng trên surface hiện tại.
progress_insight:
- được phép mở đúng window card (today/7d/30d) và highlight metric đang được AI giải thích.
continue_chat:
- được phép focus composer của AI Tutor portal với context continuity.

3.9. Exercise Coaching Integrity Boundary (DEC-0084)

Nếu learner đang ở active attempt (assignment/test/exercise chưa nộp):
- AI chỉ hỗ trợ theo hint ladder (orientation -> concept -> scaffolded steps -> self-check),
- không đưa final answer/answer key/full rewrite để nộp.
Khi attempt đã finalized và user vào từ Result:
- được phép cung cấp full reference explanation có label rõ reference.

4. Edge Cases & Error Handling

Data Gap: Nếu học viên mới chưa có dữ liệu quá khứ -> Hiển thị “Onboarding Mode” (Gợi ý bài test trình độ).
No Schedule: Nếu khóa học đã kết thúc -> Suggest “Đăng ký khóa tiếp theo” hoặc ” Review bài cũ”.
Sync Latency: Dữ liệu realtime (vừa nộp bài xong) cần được cache invalidation để hiển thị ngay lập tức.

5. Decision Alignment (2026-03-01)

DEC-0083: Grounded knowledge priority + provenance transparency cho AI Tutor responses.
DEC-0084: Active-attempt integrity rule, không làm bài hộ learner.
DEC-0085: Output artifact taxonomy và action continuity cho AI deep resources.
DEC-0090: Diagram/mindmap layered rendering fallback policy.
DEC-0091: Provenance visibility depth policy theo segment.
2026-03-11: Bổ sung AI-assisted UI action contract cho AI widgets/portal: navigate, reveal/focus, highlight, lightweight set-state, và protected-action boundary.