Hệ chuyên gia tư vấn hướng nghiệp theo sở thích, tính cách

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI

Khoa công nghệ thông tin
  

Báo cáo bài tập lớn
Môn: Hệ trợ giúp quyết định
Đề tài: Hệ chuyên gia tư vấn hướng nghiệp theo sở thích, tính cách

Giáo viên hướng dẫn

Hà Nội 8/2013

: Th.s Vũ Đức Huy


MỤC LỤC

Mở Đầu
1. Sự cần thiết của tư vấn nghề nghiệp

Trước mỗi mùa tuyển sinh, công tác tư vấn tuyển sinh có vai trò hết sức quan trọng.
Vì thế, từ nhiều năm nay, các nhà trường đã có sự quan tâm trong công tác định hướng
nghề nghiệp cho học sinh. . Tư vấn có hiệu quả thiết thực sẽ tạo điều kiện thuận lợi
cho học sinh cuối cấp chọn đúng trường, đúng ngành phù hợp với nguyện vọng, sở
thích, năng lực học tập của bản thân và nhu cầu về nguồn nhân lực của xã hội. Chọn
ngành, chọn trường thi đúng không chỉ là khâu quan trọng ảnh hưởng tới kết quả kỳ
thi của mỗi thí sinh mà còn tránh lãng phí thời gian, tiết kiệm tiền của cho gia đình và
xã hội
Hiện nay, với sự phát triển của công nghệ, học sinh có thể dễ dàng tìm kiếm thông tin
từ nhiều nguồn khác nhau từ: Sách, báo, internet, trao đổi thông tin với học sinh khóa

trên. Nhưng nhiều khi thông tin trên internet và thực tế lại có một khoảng cách rất lớn
nên việc lựa chọn những thông tin chính xác, tin cậy thì lại cần có sự định hướng rõ
rang. Trên thực tế, có rất nhiều người phải thất nghiệp hay phải làm việc không đúng
với chuyên môn là khá phổ biến, họ thấy khó khăn trong việc đáp ứng những yêu cầu
của nghề đặt ra, không cảm thấy hứng thú và muốn gắn bó với nghề nghiệp mà mình
đã chọn. Điều này đã gây nên sự lãng phí nhân lực rất lớn và phân bố nhân lực không
hợp lý. Theo điều tra của Bộ Giáo dục- Đào tạo công bố năm 2011, cả nước có tới
63% sinh viên tốt nghiệp đại học - cao đẳng ra trường không có việc làm, 37% có việc
làm nhƣng nhiều sinh viên phải làm trái nghề hoặc phải qua đào tạo lại. Tư vấn hướng
nghiệp được xem là một vấn đề nóng hiện nay, nhất là trong trường phổ thông. Khi
được định hướng đúng đắn về nghề, con người sẽ yên tâm với nghề mình đã lựa chọn,
có thái độ chủ động, tích cực học tập, rèn luyện để có thể hoạt động tốt lĩnh vực nghề
nghiệp trong tương lai. Tư vấn hướng nghiệp được xem là một vấn đề nóng hiện nay,
nhất là trong trường phổ thông. Khi được định hướng đúng đắn về nghề, con người sẽ
yên tâm với nghề mình đã lựa chọn, có thái độ chủ động, tích cực học tập, rèn luyện
để có thể hoạt động tốt lĩnh vực nghề nghiệp trong tương lai. Nếu chọn được đúng
nghề phù hợp, con người càng có nhiều cơ hội để thành đạt sau này. Tư vấn hướng
nghiệp giúp cho thanh thiếu niên chọn nghề một cách có cơ sở, giúp họ có được nhận
thức đúng đắn hơn về nghề nghiệp, phát huy tối đa năng lực sáng tạo, nâng cao chất
lượng cuộc sống, phù hợp với nền kinh tế vận hành theo cơ chế thị trường, đồng thời
đáp ứng được nhu cầu của xã hội, tránh lãng phí về đào tạo, sử dụng lao động hợp lý,
góp phần vào việc phát triển kinh tế xã hội bền vững của đất nước.
Nhằm giải quyết những vấn đề trên, nhóm em xin chọn đề tài “Xây dựng hệ chuyên
gia tư vấn hướng nghiệp dựa trên tính cách và sở thích”. Đề tài giúp các em học sinh
tự tin, chủ động trong việc chọn nghề nghiệp phù hợp với tính cách, năng lực bản thân
và các phụ huynh có thể giúp con em mình chọn con hướng đi chính xác và phù hợp.


2. Mục tiêu của đề tài
Giúp cho học sinh có được ý thức như là chủ thể trong sự lựa chọn nghề, có định

hướng đúng khi chọn nghề dựa trên cơ sở hiểu biết khoa học về nghề nghiệp, về năng
lực, sở trường của bản thân, những yêu cầu của nghề đối với người lao động, triển
vọng phát triển của nghề ở địa phương và nhu cầu nhân lực xã hội.
3. Đối tượng và phạm vi của đề tài
Đê tài hướng đến đối tượng là học sinh trung học phổ thông, là những người đang
chuẩn bị cho mình nghề nghiệp trong tương lai cũng như các phụ huynh học sinh
trong việc định hướng nghề nghiệp cho con cái
4. Phương pháp nghiên cứu
- Thu thập nghiên cứu các tài liệu trên Internet
- Nội dung tư vấn hướng nghiệp
- Giáo trình Hệ chuyên gia (PGS.TS Phan Huy Khánh)
- Một số tài liệu có liên quan
- Tiến hành nghiên cứu về bản thân cung như bạn bè
- Tiến hành phân tích, thiết kế hệ thống và triển khai xây dựng
- Xây dựng tập luật làm co sở trí thức cho chương trình
- Cài đặt thuật toán suy diễn để đưa ra lời khuyên dựa vào các tập luật


CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN VỀ HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH

1.1. Hệ thống thông tin
1.2. Hệ trợ giúp ra quyết định
1.2.1. Quyết định
1.2.1.1. Khái niệm về quyết định
Đó là một lựa chọn về “đường lối hành động” (Simon 1960;
Costello & Zalkind 1963;
Churchman 1968), hay “chiến lược hành động” (Fishburn 1964)
dẫn đến một mục tiêu mong muốn (Churchman 1968).
“Một quá trình lựa chọn có ý thức giữa hai hay nhiều phương án để
chọn ra một phương án tạo ra được kết quả mong muốn trong các

điều kiện ràng buộc đã biết”.
• HHTQĐ là các hệ dựa trên máy tính, có tính tương tác, giúp các
nhà ra quyết định dùng dữ liệu và mô hình để giải quyết các bài
toán phi cấu trúc(S. Morton, 1971)
• HHTQĐ kết hợp trí lực của con người với năng lực của máy tính để
cải tiến chất lượng của quyết định. Đây là các hệ dựa vào máy tính
hỗ trợ cho người ra quyết định giải các bài toán nửa cấu trúc (Keen
and Scott Morton, 1978)
• HHTQĐ là tập các thủ tục dựa trên mô hình nhằm xử lý dữ liệu và
phán đoán của con người để giúp nhà quản lý ra quyết định (Little,
1970)
• Thay đổi tùy theo ngữ cảnh, chưa có định nghĩa được chấp nhận
rộng rãi
1.2.1.2. Hiểu rõ thêm về ra quyết định
Việc đưa ra quyết định đối với một vấn đề xuất hiện trong khắp các
lĩnh vực, hoạt động của đời sống mà đôi khi chúng ta không nhận ra.
Từ những việc đơn giản như chọn một bộ quần áo để đi dự tiệc cho
đến các công việc lớn lao như phân bố ngân sách vào các chương
trình của quốc gia đều là các công việc đưa ra quyết định.
“Một quá trình lựa chọn có ý thức giữa hai hay nhiều phương án để
chọn ra một phương án tạo ra được một kết quả mong muốn trong
các điều kiện ràng buộc đã biết”


Quyết định có thể là nhận thức ở dạng sự kiện,
- “Chi $10,000 cho quảng cáo vào quý 3”
Quyết định có thể là nhận thức ởdạng quá trình,
- “Trước tiên thực hiện A, sau đó B hai lần và nếu có đáp ứng
tốt hãy thực thi C”
Quyết định có thể là một hoạt động giàu kiến thức,

- Quyết định có kết luận nào thì hợp lý/hợp lệ trong hoàn cảnh
nào ?
Quyết định có thể là những thay đổi trạng thái kiến thức
- Quyết định có chấp nhận một kiến thức mới không?
Tại sao phải hỗ trợ ra quyết định ?
- Nhu cầu hỗ trợ ra quyết định
¾ Ra quyết định luôn cần xử lý kiến thức
¾ Kiến thức là nguyên liệu và thành phẩm của ra quyết định, cần
được sở hữu hoặc tích lũy bởi người ra quyết định
- Giới hạn về nhận thức (trí nhớ có hạn ..)
- Giới hạn về kinh tế (chi phí nhân lực ..)
- Giới hạn về thời gian
- Áp lực cạnh tranh
Bản chất của hỗ trợ ra quyết định
- Cung cấp thông tin, tri thức
- Có thể thể hiện qua tương tác người – máy, qua mô phỏng
Các yếu tố ảnh hưởng đến ra quyết định
- Công nghệ- thông tin – máy tính
- Tính cạnh tranh – sự phức tạp về cấu trúc
- Thị trường quốc tế- ổn định chính trị- chủ nghĩa tiêu thụ
- Các thay đổi biến động
Khung cảnh của quyết định
-Quá trình quyết định hợp lý: (Olson,1998)
-Nhận diện vấn đề
-Xây dựng mô hình và thu thập dữliệu
-Tạo sinh giải pháp
-Đánh giá giải pháp
-Quyết định
-Hiện thực
-Kiểm soát

• Simon (1960): phân loại cấu trúc bài toán – cấu trúc, nửa cấu trúc
và phi cấu trúc
• Anthony (1965): phân loại mức quyết định – vận hành, quản lý và
chiến lược
Khung Hỗ Trợ Quyết Định (Gorry & Scott Morton, 1971)


• Mô hình hóa quyết định
- Mô hình: trừu tượng của thực tại, theo một cách nhìn
- Hai dạng mô hình hóa quyết định trong kinh doanh (theo thứ tự triển
khai !)
- Mô hình nhận thức (mental model) – về bối cảnh kinh doanh – như
là lý thuyết của người ra quyết định về kinh doanh tốt/xấu
- Mô hình khoa học quản lý (management science - MS): mô tả toán
học về một số bối cảnh kinh doanh
- Ý tưởng của các mô hình DSS: kết hợp các mô hình dạng MS (phù
hợp ít nhiều,với các giả thiết khác nhau về bài toán nghiệp vụ) với
phân giải của người ra quyết định
- Mục tiêu của DSS & EIS: cung cấp các công cụ trợ giúp việc phát
triển và cải thiện các mô hình nhận thức (về nhân & quả) của người
ra quyết định bằng cách cung cấp dữ liệu nhanh, đúng & áp dụng
các mô hình toán học
- Các hệ chuyên gia (ES) thường dùng các mô hình nhận thức phức
tạp hơn


1.2.2. Quá trình ra quyết định
1.2.2.1. Phân loại quyết định
Có thể phân ra bốn loại quyết định như sau:
- Quyết định có cấu trúc (Structured Decision): Các quyết định mà

người ra quyết định biết chắc chắn đúng.
Quyết định không có cấu trúc (NonStructured Decision): Các
quyết định mà người ra quyết định biết là có nhiều câu trả lời gần
đúng và không có cách nào để tìm ra câu trả lời chính xác nhất.
- Quyết định đệ quy (Recurring Decision): Các quyết định lặp đi lặp
lại.
- Quyết định không đệ quy (Nonrecurring Decision): Các quyết định
không xảy ra thường xuyên.
1.2.2.2. Các giai đoạn của quá trình ra quyết định
Theo Simon, quá trình ra quyết định và quan hệ giữa chúng được
giới thiệu ở hình 1.1:

Hình 1.1 - Các giai đoạn của quá trình ra quyết định
1.2.2.3. Tìm kiếm và đánh giá các lựa chọn một phần rất
quan trọng trong hỗ trợ ra quyết định.
Giai đoạn lựa chọn (Choice Phase) là giai đoạn quan trọng
nhất của quá trình ra quyết định. Giai đoạn này bao gồm ba
bước chính sau đây:
- Tìm kiếm lựa chọn
- Đánh giá lựa chọn
- Giới thiệu lựa chọn
Trong trường hợp này người ra quyết định muốn sử dụng mô hình
quy chuẩn (Normative model) để tìm kiếm một lựa chọn tối ưu,
thì Hệ hỗ trợ có thể sử dụng phương pháp vét cạn (Blind
search) để duyệt hết các lựa chọn hay mô hình toán học để phân
tích.


1.3. Hệ trợ giúp quyết định
1.3.1. Khái niệm hệ hỗ trợ quyết định

Hình 1.2 - Ưu điểm của Hệ hỗ trợ ra quyết định
Trong thập niên 1970, Scott Norton đưa những khái niệm đầu
tiên về hệ trợ giúp quyết định (Decision Support System, DSS).
Ông định nghĩa “DSS là các hệ dựa trên máy tính, có tính tương tác,
giúp các nhà ra quyết định dùng dữ liệu và mô hình để giải các bài
toán phi cấu trúc, những bài toán mờ, phức tạp với lời giải không
hoàn chỉnh”.
1.3.2. Các thành phần của hệ hỗ trợ quyết định
Một hệ hỗ trợ quyết định gồm có ba thành phần chính:
- Quản lý dữ liệu
- Quản lý mô hình
- Phân hệ quản lý dựa vào kiến thức
- Quản lý giao diện người dùng


Hình 1.3 - Các thành phần của hệ hỗ trợ quyết định
Phân hệ quản lý dữ liệu gồm một cơ sở dữ liệu (database) chứa
các dữ liệu cần thiết của tình huống và được quản lý bởi một hệ
quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS – data base managementsystem). Phân
hệ này có thể được kết nối với nhà kho dữ liệu của tổ chức
(data warehouse) – là kho chứa dữ liệu của tổ chức có liên đới đến
vấn đề ra quyết định.
Phân hệ quản lý mô hình còn được gọi là hệ quản trị cơ sở mô
hình (MBMS – model base management system) là gói phần mềm
gồm các thành phần về thống kê, tài chánh, khoa học quản lý hay
các phương pháp định lượng nhằm trang bị cho hệ thống năng lực
phân tích; cũng có thể có các ngôn ngữ mô hình hóa ở đây. Thành
phần này có thể kết nối với các kho chứa mô hình của tổ chức hay ở
bên ngoài nào khác.

Phân hệ quản lý dựa vào kiến thức có thể hỗ trợ các phân hệ
khác hay hoạt động độc lập nhằm đưa ra tính thông minh của quyết
định đưa ra. Nó cũng có thể được kết nối với các kho kiến thức khác
của tổ chức.
Phân hệ giao diện người dùng giúp người sử dụng giao tiếp với
và ra lệnh cho hệ thống. Các thành phần vừa kể trên tạo nên
HHTQĐ, có thể kết nối với intranet/extranet của tổ chức hay kết nối
trực tiếp với Internet.


Phân hệ quản lý dữ liệu bao gồm các phần tử sau (phần trong khung
hình chữ nhật trên hình vẽ)
- Cơ sở dữ liệu
- Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
- Danh mục dữ liệu
- Phương tiện truy vấn
Cơ sở dữ liệu (CSDL): tập hợp các dữ liệu có liên quan phục vụ cho
nhu cầu của tổ chức, dùng bởi nhiều người (vịtrí), đơn vị chức năng
và ở các ứng dụng khác nhau.
CSDL của HHTQĐ có thể lấy từ nhà kho dữ liệu, hoặc được xây dựng
theo yêu cầu riêng. Dữ liệu được trích lọc từ các nguồn bên trong và
bên ngoài tổ chức. Dữ liệu nội tại thường từ hệ xử lý giao tác (TPS –
transaction processing system) của tổ chức, có thể ở các đơn vịchức
năng khác nhau.
Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: thường các HHTQĐ trang bị các hệ quản trị
cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn (thương mại) có khả năng hỗ trợ các tác vụ
quản lý – duyệt xét các bản ghi dữ liệu, tạo lập và duy trì các quan
hệ dữ liệu, tạo sinh báo cáo theo nhu cầu .. Tuy nhiên, sức mạnh
thực sự của các HHTQĐ chỉ xuất hiện khi tích hợp dữ liệu với các mô

hình của nó. Phương tiện truy vấn: trong quá trình xây dựng và sử
dụng HHTQĐ.

Phân hệ quản lý dựa trên kiến thức
• Cung cấp khả năng cần để giải quyết một vài khía cạnh của bài
toán và tăng cường năng lực vận hành của các thành phần khác của
HHTQĐ
• Silverman (1995) đề nghị 3 cách tích hợp các hệ chuyên gia dựa
trên kiến thức
với mô hình toán:
- Trợ giúp quyết định dựa trên kiến thức - giúp hỗ trợ các bước của quá
trình quyết định không giải quyết được bằng toán
- Các hệ mô hình hóa quyết định thông minh - giúp người dùng xây
dựng, áp dụng và quản lý thư viện các mô hình
- Các hệ chuyên gia phân tích quyết định - tích hợp các phương pháp
lý thuyết
nghiêm ngặt về tính bất định vào các cơ sở kiến thức của hệ chuyên
gia.
• Khi có thành phần này, có các tên gọi: HHTQĐ thông minh
(intelligent DSS),
HHT chuyên gia (ESS - expert support system), HHTQĐ tích cực
(active DSS),
HHTQĐ dựa trên kiến thức (knowledge-based DSS).


1.3.3. Mô hình ra quyết định
1. Mô hình quy chuẩn (Normative Model): Mô hình này xem xét
tất cả các phương án và chọn ra phương án tối ưu.
2. Mô hình mô tả (Desscriptive Model): Mô hình xem xét một tập

hợp các điều kiện theo ý người dùng và xem xét các phương án
theo các điều kiện này và đưa ra một kết qu ả thỏa đáng.


1.3.4. Phân loại hệ hỗ trợ ra quyết định
Hệ hỗ trợ ra quyết định được phân loại dựa trên nhiều tiêu chí. Hiện
nay, vẫn chưa có cách phân loại thống nhất. Sau đây là hai cách phổ
biến nhất.
PHÂN LOẠI HỆHỖTRỢQUYẾT ĐỊNH THEO KẾT XUẤT
HỆTHỐNG


1.3.5. Năng lực của hệ hỗ trợ quyết định
Năng lực của DSS, người ta thấy:
1. Cung cấp trợ giúp cho người ra quyết định trong những tình
huống không cấu trúc và nửa cấu trúc. Sự trợ giúp được cung cấp
cho các mức quản lý khác nhau từ người thực thi đến các nhà quản
lý.
2. Sự trợ giúp cho cá nhân và cho cả nhóm
3. DSS trợ giúp cho các giai đoạn của quá trình ra quyết định: Giai
đoạn nhận định, thiết kế, lựa chọn và cuối cùng ra quyết định.
4. DSS trợ giúp cho sự đa dạng của quá trình ra quyết định và các
kiểu quyết định.
5. DSS thích nghi và mềm dẻo. Do vậy người dùng có thêm xóa, kết
hợp. thay đổi hoặc sắp đặt lại các phần tử cở bản để DSS có thể
cung cấp sự trả lời nhanh chóng cho những tình huống không mong
đợi.
6. DSS dễ sử dụng, người dùng cảm thấy thoải mái đối với hệ thống
do DSS thân thiện dùng, mềm, dẻo, những khả năng đồ họa mạnh
và có ngôn ngữ giao diện người và máy thích hợp.

7. DSS cố gắng nâng cao hiệu quả của quá trình ra quyết định,
chẳng hạn như đúng đắn, chính xác, thời gian và chất lượng...
8. Người ra quyết định điều khiển toàn bộ các bước của quá trình ra
quyết định trong việc giải quyết các bài toán. DSS hướng vào sự trợ
giúp chứ không thay thế những người ra quyết định.


1.3.6. Phân tích “What-if”
Một người làm mô hình tạo ra những dự đoán và những giả định để
đánh giá dữ liệu vào. Công việc này nhiều khi để đánh giá tương lai
không chắc chắn. Khi mô hình được giải quyết, các kết quả tất nhiên
phụ thuộc vào những dữ liệu này. Phân tíc h nhạy cảm cố gắng kiểm
tra sự tác động của những sự thay đổi của dữ liệu vào trên những
giải pháp được đề nghị (các biến kết quả). Kiểu của phân tích nhạy
cảm được gọi là phân tích “What - if”, bởi vì nó được cấu trúc như là
“Điều gì xảy ra cho giải pháp nếu biến vào, giả thiết, hoặc giá trị
của tham số được thay đổi”.
1.4. Quá trình ứng dụng tin học trong các bài toán phi cấu
trúc
1.4.1. Bài toán phi cấu trúc
Bài toán phi cấu trúc là bài toán không có thuật toán ( tức là không
có lời giải chính xác trên máy tính điện tử) mà dùng máy tính điện tử
để hỗ trợ một số phần việc.
HHTQĐ cơ bản hỗ trợ các nhà ra quyết định trong các tình huống
nửa cấu trúc và phi cấu trúc bằng cách kết hợp phán xử của con
người và xử lý thông tin bằng máy tính. Các bài toán như vậy không
thể/không thuận tiện giải quyết được chỉ bằng các công cụ máy tính
hóa hay các phương pháp định lượng.
1.4.2. Loại bài toán phi cấu trúc:
Loại bài toán đó là loại bài toán quản lý và ra quyết định

1.4.2.1. Quản lý


- Quản lý là ra quyết định

1.4.2.2. Ra quyết định
Ra quyết định ở một quá trình lựa chọn có ý thức giữa hai hoặc
nhiều phương án để chọn ra một phương án này sẽ tạo ra một kết
quả mong muốn trong các điều kiện ràng buộc đã biết.
i. Hệ thống mục tiêu và môi trường
ii. Dự kiến giải pháp
iii. Khái niệm cơ bản và các kĩ thuật
1.5 Giới thiệu về Prolog
1.5.1. Prolog là ngôn ngữ lập trình logich
Prolog là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất trong các ngôn ngữ lập trình logic.
Ngôn ngữ Prolog do giáo sư người Pháp Alain Colmerauer và nhóm nghiên cứu của
ông đề xuất lần đầu tiên tại trường đaih học Marseille đầu những năm 1970. Đến năm
1980, Prolog nhanh chóng được áp dụng rộng rãi ở châu Âu, được người Nhật chọn
làm ngôn ngữ phát triển máy tính thế hệ thứ 5. Prolog được cài đặt trên máy tính
Apple II, IBM-PC, Macintosh.


Prolog con được gọi là ngôn ngữ lập trình kí hiệu tương tự các ngôn ngữ lập trình
hàm, hay lập trình phi số. Prolog rất thích hợp để giải quyết các bàn toán liên quan
đến các đối tượng và mối quan hệ giữa chúng.
Prolog được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nguyên lý lập trinh
logic dựa trên các mệnh đề Horn. Một mệnh đề Horn biểu diễn một sự kiện hay một
sự việc nào đó đúng hoặc không đúng, xảy ra hoặc không xảy ra.
1.5.2. Cú pháp Prolog
a) Các thuật ngữ

Một chương trình Prolog là một cơ sở dữ liệu gồm các mệnh đề. Mỗi mệnh đề được
xây dựng từ các vị từ. Một vị từ là một phát biểu nào đó về các đối tượng có giá trị
chân đúng hoặc sai. Một vị từ có thể có các đối là các nguyên lôgich. Mỗi nguyên tử
biểu diễn một quan hệ giữa các hạng. Như vậy, hạng và quan hệ giữa các hạng tạo
thành mệnh đề.
Hạng được xem là những đối tượng “dữ liệu” trong một trình Prolog. Hạng có thể là
hạng sơ cấp gồm hằng, biến và các hạng phức hợp. Các hạng phức hợp biểu diễn các
đối tượng phức tạp của bài toán cần giải quyết thuộc lĩnh vực đang xét. Hạng phức
hợp là một hàm tử có chứa các đối, có dạng
Tên_hàm_tử (Đối_1, ..., Đối_n)
Tên hàm tử là một chuỗi chữ cái và/hoặc chữ số được bắt đầu bởi một chữ cái thường.
Các đối có thể là biến, hạng sơ cấp, hoặc hạng phức hợp. Trong Prolog, hàm tử đặc
biệt “.” biểu diễn cấu trúc danh sách. Kiểu dữ liệu hàm tử tương tự kiểu bản ghi và
danh sách tương tự kiểu mảng trong các ngôn ngữ lập trình mệnh lệnh.
Ví dụ:
f(5, a, b).
student(robert, 1975, info, 2,
address(6, 'mal juin', 'Caen')).
[a, b, c]
Mệnh đề có thể là một sự kiện, một luật, hay một câu hỏi.
Prolog quy ước viết sau mỗi mệnh đề một dấu chấm để kết thúc như sau:
• Sự kiện : < ... >.
(tương ứng với luật < ... > :- true.)
• Luật : < ... > :- < ... >.
• Câu hỏi?- < ... >.
b) Các kiểu dữ liệu
- Kiểu hằng số
Prolog sử dụng cả số nguyên và số thực. Cú pháp của các số nguyên và số thực rất
đơn giản, chẳng hạn như các ví dụ sau:
1 1515 0 -97

3.14 -0.0035 100.2
Tuỳ theo phiên bản cài đặt, Prolog có thể xử lý các miền số nguyên và miền số thực
khác nhau. Ví dụ trong phiên bản Turbo Prolog, miền số nguyên cho phép từ -32768
đến 32767, miền số thực cho phép từ ±1e-307 đến ±1e+308. Các số thực rất ít khi


được sử dụng trong Prolog. Lý do chủ yếu ở chỗ Prolog là ngôn ngữ lập trình ký hiệu,
phi số.
- Kiểu hằng logic
Prolog sử dụng hai hằng lôgich có giá trị là true và fail. Thông thường các hằng lôgich
không được dùng như tham số mà được dùng như các mệnh đề. Hằng fail thường
được dùng để tạo sinh lời giải bài toán.
- Kiểu hằng chuỗi kí tự
Các hằng là chuỗi (string) các ký tự được đặt giữa hai dấu nháy kép.
"Toto \#\ {@ tata"
chuỗi có tuỳý ký tự
""
chuỗi rỗng (empty string)
"\""
chuỗi chỉcó một dấu nháy kép.
-Kiểu hằng nguyên tử
Các hằng nguyên tử Prolog là chuỗi ký tự ở một trong ba dạng như sau:
(1) Chuỗi gồm chữ cái, chữ sốvà ký tự _ luôn luôn được bắt đầu bằng một chữ cái in
thường.
newyork
a_
nil
x__y
x25
tom_cruise

(2) Chuỗi các ký tự đặc biệt :
<--->
.:.
======>
::==
...
(3) chuỗi đặt giữa hai dấu nháy đơn (quote) được bắt đầu bằng chữ in hoa, dùng phân
biệt với các tên biến :
’Jerry’ ’Tom SMITH’
- Kiểu biến
Tên biến là một chuỗi ký tự gồm chữ cái, chữ số, bắt đầu bởi chữ hoa hoặc dấu gạch
dưới dòng :
X, Y, A
Result, List_of_members
_x23, _X,_, ...
c) Sự kiện và luật trong Prolog
- Sự kiện
Sự kiện là những điều ta công nhận là đúng.
Ví dụ: Cây gia phả


Từ cây gia hệ trên đây, có thể tiếp tục viết các vị từ khác để nhận được một chương
trình Prolog gồm 6 vị từ như sau:
parent(mary, bill).
parent(tom, bill).
parent(tom, liz).
parent(bill, ann).
parent(bill, sue).
parent(sue, jim).
Sau khi hệ thống Prolog nhận được chương trình này, thực chất là một cơ sở dữ liệu,

người ta có thể đặt ra các câu hỏi liên quan đến quan hệ parent.
- Xây dựng luật
Luật là những quy tắc mà chúng ta xác định điều kiện đúng cho chúng. Phần còn lại
của các mệnh đề trong một chương trình Prolog được gọi là luật.
Từ chương trình gia hệ trên đây, ta có thể dễ dàng bổ sung các thông tin khác, chẳng
hạn bổ sung các sự kiện về giới tính (nam, nữ) của những người đã nêu tên trong quan
hệ parent như sau:
woman(mary).
man(tom).
man(bill).
woman(liz).
woman(sue).
woman(ann).
man(jim).
-Định nghiã luật đệ quy:
Bây giờ ta tiếp tục thêm một quan hệ mới vào chương trình. Quan hệ này chỉ sử dụng
quan hệ parent, và chỉ có hai luật. Luật thứ nhất định nghĩa các tổ tiên trực tiếp, luật
thứ hai định nghĩa các tổ tiên gián tiếp.
Ta nói rằng X là một tổ tiên gián tiếp của Z nếu tồn tại một liên hệ cha mẹ (ông bà)
giữa X và Z:
Trong cây gia hệ ở ví dụ trên, Tom là tổ tiên trực tiếp của Liz, và tổ tiên gián tiếp của
Sue. Ta định nghĩa luật 1 (tổ tiên trực tiếp) như sau:


Với mọi X và Z,
X là một tổ tiên của Z nếu
X là cha mẹ của Z.
ancestor(X, Z) :-parent(X, Z).

Kể cả luật 1, ta có quan hệ tổ tiên được định nghĩa như sau :

ancestor(X, Z) :% luật 1 định nghĩa tổ tiên trực tiếp
parent(X, Z).
ancestor(X, Z) :% luật 2 : tổ tiên gián tiếp là ông bà (tam đại)
parent(X, Y),
parent(Y, Z).
ancestor(X, Z) :% tổ tiên gián tiếp là cố ông cố bà (tứ đại)
parent(X, Y1),
parent(Y1, Y2),
parent(Y2, Z).
parent ancestor
ancestor(X, Z) :% ngũ đại đồng đường
parent(X, Y1),
parent(Y1, Y2),
parent(Y2, Y3),
parent(Y3, Z).
...


Tuy nhiên, tồn tại một cách định nghĩa tổ tiên gián tiếp ở mức bất kỳ nhờ phép đệ quy
(recursive) như sau:
Với mọi X và Z,
X là một tổ tiên của Z nếu tồn tại Y sao cho
(1) X là cha mẹcủa Y và
(2) Y là một tổtiên của Z.

ancestor(X, Z) :-parent(X, Z).
ancestor(X, Z) :-parent(X, Y),
ancestor(Y, Z).
?- ancestor(mary, X).
X = jim ->;

X = ann ->;
X = sue ->;
X = bill
Yes
Trong Prolog, hầu hết các chương trình phức tạp đều sử dụng đệ quy, đệ quy là một
khả năng mạnh của Prolog.

-Biến trong Prolog :
Khi tính toán, người sử dụng có thể thay thế một biến trong một mệnh đề bởi một đối
tượng khác. Lúc này ta nói biến đã bị ràng buộc.


Các biến xuất hiện trong một mệnh đề được gọi là biến tự do. Người ta giả thiết rằng
các biến là được lượng tử toàn thể và được đọc là «với mọi». Tuy hiên có nhiều cách
giải thích khác nhau trong trường hợp các biến ch ỉxuất hiện trong phần bên phải của
luật. Ví dụ:
haveachild(X) :-parent(X, Y).
Có thể được đọc như sau:
(a) Với mọi X và Y, nếu X là cha (hay mẹ) của Y thì X có một người con.
(b) Với mọi X,
X có một người con nếu tồn tại một Y sao cho X là cha (hay mẹ) của Y.
Khi một biến chỉ xuất hiện một lần trong một mệnh đề thì không cần đặt tên cho nó.
Prolog cho phép sử dụng các biến nặc danh là các biến có tên chỉlà một dấu gạch dưới
dòng _. Ta xét ví dụ sau:
have_a_child(X) :-parent(X, Y).
Luật trên nêu lên rằng với mọi X, X có một con nếu X là cha của một Y nào đó. Ta
thấy đích have_a_child không phụ thuộc gì vào tên của con, vì vậy có thể sử dụng
biến nặc danh như sau:
have_a_child(X) :-parent(X, _).
Mỗi vị trí xuất hiện dấu gạch dưới dòng _trong một mệnh đề tương ứng với một biến

nặc danh mới.
1.5.3 Kiểu dữ liệu cấu trúc của Prolog
Kiểu dữ liệu có cấu trúc, tương tự cấu trúc bản ghi, là đối tượng có nhiều thành phần,
mỗi thành phần lại có thể là một cấu trúc. Prolog xem mỗi thành phần như là một đối
tượng khi xử lý các cấu trúc. Để tổ hợp các thành phần thành một đối tượng duy nhất,
Prolog sử dụng các hàm tử.
Ví dụ:
Cấu trúc gồm các thành phần ngày tháng năm tạo ra hàm tử date.
Ngày 2/9/1952 sẽ được viết như sau: date(2, september, 1952)
Mọi thành phần trong hàm tử date đều là hằng (hai số nguyên và một nguyên tử). Tuy
nhiên ta có thể thay thế mỗi thành phần bằng một biến hay một cấu trúc khác. Chẳng
hạn ta có thể thay thế thành phần thứ nhất bằng biến Day (chú ý tên biến bắt đầu bởi
chữ hoa) thể hiện bất kỳ ngày nào của tháng 9:
date(Day, may, 1890)
Chú ý rằng Day là một biến, có thể được ràng buộc khi xử lý sau đó.
Trong Prolog, về mặt cú pháp, các đối tượng là những hạng. Trong ví dụ trên, may và
date(Day, september, 2003) đều là những hạng.

Hình: Ngày tháng là một đối tượng có cấu trúc:
(a) biểu diễn dạng cây của cấu trúc ; (b) giải thích cách viết trong Prolog


Mọi đối tượng có cấu trúc đều có thể được biểu diễn hình học dưới dạng cây, với hàm
tử là gốc, còn các thành phần tham đối là các nhánh của cây. Nếu một trong các thành
phần là một cấu trúc, thì thành phần đó tạo thành một cây con của cây ban đầu. Hai
hạng là có cùng cấu trúc nếu có cùng cây biểu diễn và có cùng thành phần. Hàm tử
của gốc được gọi là hàm tử chính của hạng.
1.5.4 So sánh và hợp các dạng.
Ta vừa xét cách biểu diễn các cấu trúc dữ liệu sửd ụng hạng. Bây giờ ta sẽ xét phép
toán quan trọng nhất liên quan đến các hạng là phép so khớp, thực chất là phép so

sánh trên các hạng và các vị từ.
Trong Prolog, việc so khớp tương ứng với việc hợp nhất được nghiên cứu trong lý
thuyết lôgich. Cho hai hạng, người ta nói rằng chúng là hợp nhất được với nhau, nếu:
(1) chúng là giống hệt nhau, hoặc
(2) các biến xuất hiện trong hai hạng có thể được ràng buộc sao cho các hạng
của mỗi đối tượng trở nên giống hệt nhau.
Thứ tự chuẩn trên các hạng được định nghĩa như sau:
1. Biến < Nguyên tử< Chuỗi < Số< Hạng
2. Biến cũ< Biến mới
3. Nguyên tử được so sánh theo thứ tự ABC.
4. Chuỗi được so sánh theo thứ tự ABC.
5. Số được so sánh theo giá trị. Số nguyên và số thực được xử lý như nhau.
6. Các hạng phức hợp được so sánh bậc hay số lượng tham đối trước, sau đó so sánh
tên hàm tử theo thứ tự ABC và cuối cùng so sánh một cách đệ quy lần lượt các tham
đối từ trái qua phải.
Ví dụ hai hạng date(D, M, 1890) và date(D1, May, Y1) là có thể với nhau nhờ
ràng buộc sau :
• D được ràng buộc với D1
• M được ràng buộc với May
• Y1 được ràng buộc với 1890
Trong Prolog, ta có thể viết:
D = D1
M = May
Y1 = 1890
Tuy nhiên, ta không thể ràng buộc hai hạng date(D, M, 1890) và date(D1, May,
2000), hay date(X, Y, Z)và point(X, Y, Z).
Cấu trúc book (title(Name), author(Author)) được so khớp với:
book(title(lord_of_the_rings), author(tolkien)) nhờ phép thế:
Name = lord_of_the_rings
Author = tolkien

Thuật toán hợp nhất Herbrand so khớp hai hạng S và T:
(1) Nếu S và T là các hằng, thì S và T chỉ có thể khớp nhau nếu và chỉ nếu chúng có
cùng giá trị.
(2) Nếu S là một biến, T là một đối tượng nào đó bất kỳ, thì S và T khớp nhau, với S
được ràng buộc với T. Tương tự, nếu T là một biến, thì T được ràng buộc với S.
(3) Nếu S và T là các cấu trúc, thì S và T khớp nhau nếu và chỉ nếu:


(a) S và T có cùng một hàm tửchính, và
(b) tất cả các thành phần là khớp nhau từng đôi một.
Như vậy, sự ràng buộc được xác định bởi sự ràng buộc của các thành phần.
Ta có thể quan sát luật thứ ba ở cách biểu diễn các hạng dưới dạng cây trong hình dưới
đây. Quá trình so khớp được bắt đầu từ gốc (hàm tử chính). Nếu hai hàm tử là giống
nhau, thì quá trình sẽ được tiếp tục với từng cặp tham đối của chúng. Mọi quá trình so
khớp được xem như một dãy các phép tính đơn giản hơn như sau:
triangle = triangle
point(1, 1) = X
A = point(4, Y)
point(2, 3) = point(2, Z)
Mọi quá trình so khớp là tích cực, nếu tất cả các quá trình so khớp bổ trợ là tích cực.


CHƯƠNG 2: HỆ CHUYÊN GIA TƯ VẤN HƯỚNG NGHIỆP

2.1 Khái niệm về nghề nghiệp và hướng nghiệp
2.1.1 Khái niệm nghề nghiệp và việc làm
Nghề nghiệp là một dạng lao động đòi hỏi ở con người một quá trình đào tạo
chuyên biệt, có những kiến thức, kỹ năng, kĩ xảo chuyên môn nhất định, có phẩm
chất, đạo đức phù hợp với yêu cầu của dạng lao động tương ứng. Nhờ quá trình hoạt
động nghề nghiệp, con người có thể tạo ra sản phẩm thoả mãn những nhu cầu vật chất,

tinh thần của cá nhân và xã hội. Đi đôi với khái niệm nghề nghiệp là khái niệm về việc
làm. Việc làm, theo đại từ điển Tiếng Việt: “Việc làm là công việc, nghề nghiệp
thường ngày để sinh sống”. Còn từ điển tiếng Việt lại định nghĩa “Việc làm: công việc
được giao cho làm và trả công". Trong luật lao động qui định tại điều 13: “Mọi hoạt
động lao động tạo ra nguồn thu nhập, không bị pháp luật cấm đều được thừa nhận là
việc làm”. Như vậy hai khái niệm nghề nghiệp và việc làm là rất gần nhau, có mối
quan hệ chặt chẽ với nhau nhưng không đồng nhất. Nghề nghiệp được coi là việc làm
nhưng không phải việc làm nào cũng là nghề nghiệp. Những việc làm nhất thời, không
ổn định do con người bỏ sức lao động giản đơn và được trả công để sinh sống thì
không phải là nghề nghiệp.
2.1.2. Khái niệm hướng nghiệp
a) Hướng nghiệp
Có thể hiểu một cách ngắn gọn, hướng nghiệp là sự tác động của Nhà trường, gia
đình và xã hội vào thế hệ trẻ, giúp các em làm quen và hiểu biết về một số ngành nghề
phổ biến trong xã hội để khi tốt nghiệp ra trường, các em có thể lựa chọn cho mình
một cách có ý thức nghề nghiệp tương lai.
b) Tư vấn hướng nghiệp
Mục đích của tư vấn hướng nghiệp chính là giúp học sinh nhận biết được những đặc
điểm tâm sinh lý vốn có của bản thân và những nhu cầu của xã hội trong lựa chọn
nghề. Tư vấn hướng nghiệp là một hệ thống những biện pháp thích hợp nhằm đánh giá
toàn bộ năng lực thể chất và trí tuệ của thanh thiếu niên, đối chiếu những năng lực đó
với những yêu cầu do nghề đặt ra đối với người lao động, bên cạnh có cân nhắc đến
nhu cầu nhân lực của thị trường lao động. Trên cơ sở đó cho họ những lời khuyên
đúng đắn về chọn nghề, có căn cứ khoa học, và loại bỏ những trường hợp thiếu chín
chắn khi chọn nghề.
c) Sự cần thiết của tư vấn hướng nghiệp
2.2 Thực trạng tư vấn hướng nghiệp cho hoc sinh THPT hiện
nay
- Chọn nghề là một nhiệm vụ quan trọng, chi phối phần lớn suy nghĩ và hoạt động
của các em học sinh cuối cấp THPT. Tuy nhiên hoạt động giáo dục hướng nghiệp ở

các trường vẫn còn không ít hạn chế. Hầu hết các trường THPT đều đặc cách các giáo
viên thiếu tiết đảm nhiệm công tác này, cho nên quá trình chuẩn bị thông tin, kiến thức