XÂY DỰNG MẠNG XÃ HỘI PHỤC VỤ HỌC TẬP

Abstract

Đề tài “Xây dựng mạng xã hội phục vụ học tập” được thực hiện nhằm phát triển một nền tảng hỗ trợ kết nối, trao đổi học thuật và tổ chức các hoạt động học tập trong môi trường trực tuyến. Hệ thống hướng đến việc tạo ra một không gian số chuyên biệt, nơi sinh viên, giảng viên và người học có thể tương tác, chia sẻ tài liệu, đăng bài viết, tham gia nhóm học tập và trao đổi thông tin theo thời gian thực. Về mặt công nghệ, hệ thống được xây dựng theo kiến trúc client– server, sử dụng ngăn xếp MERN gồm MongoDB, ExpressJS, ReactJS và Node.js, kết hợp với Type Script nhằm tăng tính chặt chẽ trong quản lý kiểu dữ liệu. Bên cạnh đó, hệ thống tích hợp Socket.IO cho chức năng nhắn tin tức thời, WebRTC cho phòng họp trực tuyến, Cloudinary cho lưu trữ tài nguyên đa phương tiện và trợ lý ảo AI nhằm hỗ trợ giải đáp các thắc mắc học tập trong ngữ cảnh nhóm. Về mặt chức năng, nền tảng cho phép người dùng quản lý hồ sơ cá nhân, kết bạn, tìm kiếm bạn bè xung quanh thông qua bản đồ định vị, tham gia nhóm học tập, đăng bài viết, trao đổi tin nhắn, giao và nộp bài tập, chấm điểm, nhận thông báo và tham gia các phiên họp trực tuyến. Ở cấp độ quản trị, hệ thống cung cấp cơ chế phân quyền linh hoạt, quản lý người dùng, quản lý chủ đề nhóm học tập, kiểm duyệt nội dung và theo dõi số liệu thống kê tổng quan. Một điểm nhấn quan trọng của đề tài là việc xây dựng chức năng gợi ý nhóm học tập dựa trên mô hình tính điểm trọng số, giúp cá nhân hóa trải nghiệm người dùng thông qua việc đánh giá mức độ phù hợp về chủ đề và độ phổ biến của nhóm. Kết quả kiểm thử cho thấy hệ thống đáp ứng tốt các yêu cầu nghiệp vụ cốt lõi, giao diện trực quan, các chức năng hoạt động ổn định và có tiềm năng ứng dụng thực tiễn trong môi trường giáo dục hiện đại. Tuy vẫn còn một số hạn chế cần tiếp tục cải thiện, đề tài đã xây dựng được nền tảng cơ bản tương đối hoàn chỉnh cho một mạng xã hội học tập, đồng thời tạo tiền đề cho việc mở rộng thành hệ sinh thái hỗ trợ học tập số toàn diện trong tương lai. Từ khóa: mạng xã hội học tập, nhóm học tập, hệ thống gợi ý, mạng xã hội giáo dục, hỗ trợ học tập trực tuyến. The thesis entitled “Developing a Learning-Oriented Social Network” was car ried out with the aim of developing a digital platform that supports academic connec tion, knowledge exchange, and the organization of learning activities in an online en vironment. The system is designed to create a specialized digital space where students, lecturers, and learners can interact, share documents, publish posts, join study groups, and communicate in real time. From a technological perspective, the system is developed based on a client–server architecture and the MERN stack, including MongoDB,ExpressJS,ReactJS,andNode.js, combined with TypeScript to enhance data type consistency and maintainability. In addi tion, the platform integrates Socket.IO for instant messaging, WebRTC for online meet ings, Cloudinary for multimedia storage, and an AI virtual assistant to support learners by answering academic questions within the group context. In terms of functionality, the platform allows users to manage personal profiles, make friends, search for nearby friends through a location-based map, join study groups, publish posts, exchange messages, assign and submit exercises, grade submissions, re ceive notifications, and participate in online meetings. At the administrative level, the system provides a flexible authorization mechanism, user management, study-group topic management, content moderation, and general statistical monitoring. A notable contribution of the thesis is the implementation of a study-group rec ommendation feature based on a weighted scoring model, which personalizes user ex perience by evaluating topic relevance and group popularity. Experimental and testing results indicate that the system satisfies the main functional requirements, provides an intuitive interface, operates stably, and shows strong potential for practical application in modern educational environments. Although there are still several limitations that need further improvement, the thesis has successfully established a relatively complete foundational platform for a learning oriented social network, thereby creating a basis for future expansion into a comprehen sive digital learning support ecosystem. Keywords: learning social network, study group, recommendation system, educa tional social network, online learning support.