Smart Search Platform - Learning Search Feature Bundles

Purpose

• Chuẩn hóa các gói tác vụ Smart Search dành riêng cho Learning Management.
• Bám đúng dữ liệu và policy của LM hiện có (goal compatibility, impact window, confidence gate, high-attention).
• Giúp user ra quyết định nhanh hơn: biết nên luyện gì, sửa mục tiêu ở đâu, mở đúng bài ngay lập tức.

1) Nền tảng LM đã có (khai thác ngay)

• Trục dữ liệu: Program -> Analysis Unit(s) -> Exercise.
• Goal engine: direct | normalized | not_comparable, có confidence gate cho numeric gap.
• Time windows: 30 ngày hoạt động / 1 năm / Lifetime; impact chỉ ở 30 ngày.
• Lane cốt lõi:
  • analysis (mạnh/yếu + impact tier),
  • saved (lọc/tìm bài đã lưu),
  • history (tuần/tháng/năm + deep-link kết quả),
  • suggestion (next-best + AI remedial),
  • goals (goal editor modal).
• Recovery policy:
  • decline detection,
  • high-attention state,
  • AI Tutor adaptive recovery plan (guidance-only).

Kết luận:

• Smart Search có thể tăng hiệu quả ngay bằng action routing + context gating, không cần đổi metric core.

2) Pattern chung cho Learning Search

2.1 Intent giữ taxonomy hiện tại, mở rộng bằng actionKey

• ACT_EXERCISE: mở bài luyện tiếp theo.
• ACT_RESULT: mở lịch sử/kết quả đúng ngữ cảnh.
• ACT_FEEDBACK: drill-down vào phân tích.
• ACT_AI_STATS: insight theo goal/trend/confidence.
• ACT_AI_PLAN: recovery/high-attention plan.

2.2 ActionKey chuẩn cho Learning (đề xuất)

• lm.open.dashboard
• lm.open.analysis_unit
• lm.open.goal_modal
• lm.open.saved_with_filter
• lm.open.history_with_window
• lm.start.next_best_exercise
• lm.start.recovery_required_today
• lm.start.recovery_optional_today
• lm.open.impact_30d
• lm.open.confidence_explain

2.3 Result composition cho LM

• Hero: việc nên làm ngay lúc này (next-best hoặc recovery required).
• Analysis Group: weak unit, impact tier, confidence-aware summary.
• Ops Group: goal modal, saved filter, history window.
• AI Group: gap interpretation, trend explanation, recovery plan.

Rule:

• Nếu query mang tính thao tác (đổi mục tiêu, lọc bài đã lưu) thì ưu tiên STEP/EXEC.
• Nếu query mang tính chẩn đoán (vì sao tụt, thiếu bao nhiêu) thì ưu tiên AI kèm CTA hành động kế tiếp.

3) Feature bundle đề xuất

Bundle A - Goal & Deadline Quick Ops

• Mục tiêu: chỉnh mục tiêu nhanh, không rời dashboard.
• Use cases:
  • đổi mục tiêu IELTS 7.0,
  • sửa lịch thi,
  • xem thiếu bao nhiêu.
• Output:
  • mở goal editor modal prefilled theo program đang active.
  • card giải thích ngắn theo compatibility mode.
• Guardrail:
  • nếu not_comparable thì không hiển thị numeric gap; chỉ show trend + hint.

Bundle B - Weakest Unit Drilldown

• Mục tiêu: đi thẳng vào đơn vị yếu nhất có tác động cao.
• Use cases:
  • điểm yếu nhất,
  • đơn vị cần luyện gấp,
  • reading yếu nhất.
• Output:
  • Hero card Mở phân tích <analysis_unit>.
  • CTA Làm bài ngay theo unit đó.
• Guardrail:
  • ưu tiên confidence medium/high.
  • low-confidence chỉ xuất hiện dạng secondary evidence.

Bundle C - Saved & History Smart Filters

• Mục tiêu: lấy đúng bài đã lưu/lịch sử trong 1 query.
• Use cases:
  • bài đã lưu reading,
  • bài đang làm,
  • lịch sử tháng này,
  • mở bài gần nhất.
• Output:
  • lm.open.saved_with_filter hoặc lm.open.history_with_window.
  • giữ nguyên context filter khi user back.
• Guardrail:
  • sort mặc định submittedAt desc.
  • query mơ hồ: trả chips disambiguation thay vì auto-apply sai filter.

Bundle D - Next-best Launcher

• Mục tiêu: giảm thời gian quyết định từ insight sang hành động.
• Use cases:
  • nên làm bài nào,
  • làm tiếp,
  • bài impact cao.
• Output:
  • Hero Bài nên làm ngay + reason 1 dòng (weakest-unit hoặc goal gap).
  • deep-link sang PRA với returnTo=learning.
• Guardrail:
  • chỉ đề xuất item available-now.
  • lock teaser không được chiếm hero slot.

Bundle E - Recovery & High-attention Assist

• Mục tiêu: hỗ trợ phục hồi phong độ mà không tạo áp lực sai.
• Use cases:
  • cứu phong độ,
  • kế hoạch học tiếp theo,
  • bước ưu tiên hiện tại.
• Output:
  • card now/next/optional theo step.
  • CTA Làm bước ưu tiên ưu tiên trước.
• Guardrail:
  • guidance-only, non-blocking.
  • missed day không carry-forward.

Bundle F - AI Diagnosis & Explainability

• Mục tiêu: giúp user hiểu vì sao hệ thống gợi ý như vậy.
• Use cases:
  • vì sao gợi ý bài này,
  • độ tin cậy có cao không,
  • đang tụt ở đâu.
• Widget đề xuất:
  • AI Goal Gap Interpreter (respect compatibility gate).
  • AI Confidence Lens (sample size + freshness).
  • AI Decline Explainer (signal A/B + next step).
• CTA:
  • Làm bài phục hồi,
  • Đổi mục tiêu,
  • Xem phân tích chi tiết.

4) Tác vụ “thông minh” bổ sung cho LM Search

• Preset query intents:
  • required hôm nay,
  • môn/skill yếu nhất,
  • bài dưới 10 phút,
  • bài đang làm dở,
  • so sánh tuần này với tuần trước.
• One-tap compare:
  • mở nhanh card weekly pulse vs previous week.
• Filter memory:
  • nhớ bộ lọc gần nhất của saved/history theo từng program.
• Mode-aware hints:
  • khi high_attention=true, placeholder/chips tự đổi sang recovery-focused.

5) Placeholder/page-context mapping (tóm tắt)

• learning.dashboard: weak unit + impact + next-best.
• learning.analysis_table: drill-down theo unit + confidence.
• learning.goal_panel: goal modal + exam date quick edit.
• learning.saved_tab: filter/search theo skill/status.
• learning.history_tab: week/month/year deep-link.
• learning.high_attention: required/optional của plan 7 ngày.

Chi tiết copy đã map trong:

• ux-patterns/SSP_UI_Placeholder_By_Flow.md
• ux-patterns/SSP_Area_Positioning_Page_Behavior.md

6) Data extension tối thiểu (đề xuất)

interface LearningSearchContextExtension {
  pageContextId:
    | 'learning.dashboard'
    | 'learning.analysis_table'
    | 'learning.goal_panel'
    | 'learning.saved_tab'
    | 'learning.history_tab'
    | 'learning.high_attention';
  goalSnapshot?: {
    program?: string;
    targetScore?: string;
    examDate?: string;
    comparisonMode?: 'direct' | 'normalized' | 'not_comparable';
    comparableAttempts30ActiveDays?: number;
  };
  weaknessSnapshot?: Array<{
    unitId: string;
    unitLabel: string;
    impactTier?: 'high' | 'medium' | 'low';
    confidenceTier?: 'low' | 'medium' | 'high';
  }>;
  recoverySnapshot?: {
    highAttention?: boolean;
    requiredExerciseId?: string;
    optionalExerciseId?: string;
  };
}

7) Ranking policy riêng cho Learning search commands

• Ưu tiên theo thứ tự:
  • high_attention required action,
  • exact command/action intent,
  • weakest-impact actionable unit,
  • goal-compatible insights,
  • freshness/confidence.
• Numeric-gap gating:
  • chỉ show numeric distance khi comparisonMode=direct|normalized và comparableAttempts >= 3.

8) DoD cho bundle Learning Search

• Placeholder/chips khác nhau theo từng learning pageContext.
• Query goal/deadline mở đúng goal modal in-place.
• Query saved/history mở đúng tab + prefilled filter/window.
• Query next-best mở PRA với returnTo=learning.
• Query recovery/high-attention trả đúng required/optional actions.
• AI diagnosis cards luôn có summary + reason + CTA và tuân thủ confidence/compatibility gate.

References

• SSP_Master_Product_Spec.md
• ux-patterns/SSP_Area_Positioning_Page_Behavior.md
• ux-patterns/SSP_UI_Placeholder_By_Flow.md
• ux-patterns/SSP_AI_Innovation_By_Area.md
• contracts/SSP_Context_Pack_Adapter_Contracts.md
• contracts/SSP_Intent_Taxonomy_Result_Contract.md
• ../Learning Management/LM_00_Overview.md
• ../Learning Management/LM_Metrics.md
• ../Learning Management/LM_Analysis_Units.md
• ../Learning Management/LM_History_Filters.md
• ../Learning Management/LM_Shared_Screen_Flow.md

Change log

• 2026-02-28: title: “Smart Search Platform - Learning Search Feature Bundles”