6. Tổng quan
6.1. Nhu cầu thực tiễn
Mối quan hệ kinh tế và văn hóa Việt – Trung phát triển mạnh mẽ làm gia tăng vượt bậc nhu cầu học tiếng Trung tại Việt Nam. Đối với người học ở giai đoạn sơ cấp, phát âm là kỹ năng nền tảng. Tuy nhiên, do chịu ảnh hưởng từ hiện tượng di chuyển tiêu cực của tiếng mẹ đẻ, người Việt học tiếng Trung thường xuyên
mắc các lỗi sai hệ thống đặc trưng về thanh mẫu (âm bật hơi/không bật hơi), vận mẫu và thanh điệu.
Do sĩ số lớp đông và thời lượng tiết học hạn chế, mô hình lớp học truyền thống không thể cung cấp cơ chế phản hồi và sửa âm cá nhân hóa ngay lập tức cho từng sinh viên sau giờ học. Việc ứng dụng công nghệ mạng kết hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp tạo ra môi trường tương tác tự động “Nghe mẫu – Nhại lại – AI sửa sai”, giúp kéo dài không gian lớp học và nâng cao năng lực tự học ngữ âm cho sinh viên một cách khoa học
6.2. Tổng quan tài liệu công trình nghiên cứu liên quan
Nghiên cứu về lỗi sai phát âm của người Việt: Các học giả đi trước như Đặng Hồng Lệ (2016) đã xác định rõ các rào cản cốt lõi nằm ở cụm âm lưỡi trước/sau và âm xát. PGS.TS Nguyễn Đình Hiền (2022) thông qua khảo sát thực tế đã chỉ ra biến lượng điểm lỗi sai hệ thống: thanh mẫu chiếm tỷ lệ cao nhất với 49.82%, theo sau là thanh điệu với 30.41%.
Nghiên cứu về công nghệ đánh giá bổ trợ: Vương Duyệt và Lý Nhiên (2021) chứng minh tính khả thi của hệ thống đánh giá phát âm AI dựa trên mạng thần kinh sâu. Các ứng dụng hiện nay như Hanyu Ace hay SuperTest đã tích hợp nhận diện giọng nói nhưng đều là các hệ thống chung, chưa có thuật toán tối ưu hóa chuyên biệt dựa trên đặc trưng ngữ âm của người Việt. Nghiên cứu của Hồng Xảo Đình (2020) chỉ dừng lại ở giao diện trực quan hóa âm cao, chưa đạt tới mô hình chấm điểm tự thích ứng. Do đó, việc thiết kế một nền tảng chuyên biệt như Chinese Master là một khoảng trống nghiên cứu cần bù đắp.
6.3. Ý nghĩa khoa học
Đề tài thực hiện nghiên cứu liên ngành mang tính giao thoa giữa “AI + Giáo dục ngôn ngữ” áp dụng riêng cho người Việt. Tính tiên tiến thể hiện ở mô hình phối hợp công nghệ: sử dụng cổng đánh giá của iFLYTEK ISE kết hợp với trí tuệ nhân tạo tạo sinh Doubao AI để dịch nghĩa thông số thành lời chẩn đoán bằng văn bản trực quan, cá nhân hóa hướng tiếp cận cho sinh viên.