Phân tích và Đặc tả Yêu cầu phần mềm với AI FUNiX

Khóa học "Phân tích và Đặc tả Yêu cầu phần mềm với AI" được thiết kế nhằm trang bị cho người học kiến thức nền tảng và kỹ năng thực hành về phân tích, khơi gợi, đặc tả và quản lý yêu cầu phần mềm trong toàn bộ vòng đời phát triển hệ thống. Nội dung học tập giúp người học hiểu vai trò của Requirements Engineering trong việc kết nối nhu cầu kinh doanh với giải pháp công nghệ, từ đó xây dựng các yêu cầu rõ ràng, đầy đủ, nhất quán và có khả năng kiểm chứng trước khi bước sang giai đoạn thiết kế và phát triển.

Chương trình kết hợp giữa các phương pháp phân tích yêu cầu truyền thống như stakeholder analysis, elicitation, use case, user story, BPMN, UML và kỹ thuật đặc tả tài liệu yêu cầu với các công cụ AI hiện đại. Người học được hướng dẫn cách ứng dụng Generative AI và Large Language Models (LLMs) để hỗ trợ thu thập yêu cầu, phân tích nghiệp vụ, xây dựng User Story, Acceptance Criteria, tạo prototype và soạn thảo tài liệu yêu cầu một cách hiệu quả hơn.

Bên cạnh việc khai thác AI nhằm nâng cao năng suất, khóa học cũng chú trọng phát triển tư duy phản biện và khả năng kiểm chứng kết quả do AI tạo ra. Người học được trang bị phương pháp đánh giá chất lượng yêu cầu, phát hiện sai lệch, giảm thiểu hallucination, kiểm soát rủi ro về dữ liệu và bảo đảm AI được sử dụng như một công cụ hỗ trợ trong quy trình phân tích yêu cầu thay vì thay thế vai trò của Business Analyst hoặc Requirements Engineer.

Trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển phần mềm theo hướng Agile, chất lượng của yêu cầu phần mềm ngày càng trở thành yếu tố quyết định thành công của dự án. Những sai sót trong giai đoạn thu thập và đặc tả yêu cầu thường dẫn đến chi phí sửa đổi lớn, kéo dài thời gian triển khai và ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm cuối cùng.

Song song với sự phát triển của các phương pháp phát triển phần mềm hiện đại, trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là Generative AI và Large Language Models (LLMs), đang làm thay đổi cách thức thực hiện các hoạt động Requirements Engineering. AI có khả năng hỗ trợ tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, phân tích yêu cầu, tạo User Story, Acceptance Criteria, tài liệu SRS, prototype và hỗ trợ giao tiếp với các bên liên quan trong thời gian ngắn hơn so với quy trình truyền thống.

Tuy nhiên, AI không thay thế hoàn toàn vai trò của Business Analyst hay Requirements Engineer. Việc sử dụng AI hiệu quả đòi hỏi người làm yêu cầu phải hiểu quy trình phân tích nghiệp vụ, biết cách xây dựng prompt phù hợp, đánh giá chất lượng kết quả, phát hiện thông tin sai lệch, kiểm soát rủi ro về bảo mật dữ liệu và duy trì khả năng ra quyết định dựa trên kiến thức chuyên môn. Đây đang trở thành năng lực quan trọng của các chuyên gia phân tích nghiệp vụ trong môi trường phát triển phần mềm hiện đại.

Chương trình được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu chuẩn hóa năng lực phân tích và đặc tả yêu cầu phần mềm trong các dự án phát triển hệ thống hiện đại, đồng thời giúp người học khai thác hiệu quả các công cụ AI trong quy trình Requirements Engineering:

• Giải thích được khái niệm yêu cầu phần mềm, các loại yêu cầu (Functional Requirements, Non-functional Requirements, Business Rules, Constraints), đặc điểm của yêu cầu chất lượng và quy trình Requirements Engineering trong phát triển phần mềm.
• Phân tích được vai trò của yêu cầu phần mềm đối với thành công của dự án; đánh giá ảnh hưởng của yêu cầu không đầy đủ hoặc không chính xác đến chi phí, tiến độ và chất lượng sản phẩm.
• Xác định và phân tích stakeholder; vận dụng các kỹ thuật khơi gợi yêu cầu như phỏng vấn, workshop, brainstorming, quan sát, bảng hỏi và phân tích tài liệu để thu thập yêu cầu từ nhiều nguồn thông tin.
• Áp dụng các kỹ thuật trực quan hóa yêu cầu như Storyboarding, Scenarios, Mockup, Wireframe, User Story, Use Case, BPMN và UML nhằm mô hình hóa nghiệp vụ và hỗ trợ giao tiếp giữa các bên liên quan.
• Ứng dụng AI và Large Language Models (LLMs) để hỗ trợ thu thập, phân tích, tổng hợp và đặc tả yêu cầu; tạo User Story, Acceptance Criteria, tài liệu yêu cầu, prototype và hỗ trợ ghi nhận nội dung các cuộc họp với stakeholder.
• Kiểm chứng, hiệu chỉnh và đánh giá chất lượng nội dung do AI tạo ra; nhận diện các rủi ro như hallucination, bias, over-reliance và các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu khi ứng dụng AI trong Requirements Engineering.

• Sinh viên Kỹ nghệ phần mềm hoặc CNTT muốn phát triển theo hướng Business Analyst, Product Owner hoặc Software Engineer.
• Lập trình viên, Business Analyst, Product Owner, Product Manager hoặc những người đang tham gia phát triển phần mềm muốn bổ sung kiến thức và nâng cao kỹ năng phân tích, đặc tả yêu cầu phần mềm, hướng tới các vị trí như Business Analyst, Team Lead hoặc Quản lý dự án.
• Người học nên có kiến thức cơ bản về lập trình và quy trình phát triển phần mềm để có thể tiếp thu hiệu quả các nội dung về phân tích nghiệp vụ, mô hình hóa yêu cầu và thực hiện các bài tập thực hành có ứng dụng AI.

• G1: Hiểu khái niệm, vai trò và quy trình Phân tích yêu cầu phần mềm; phân biệt các loại yêu cầu và đánh giá chất lượng yêu cầu trong các dự án phát triển phần mềm.
• G2: Áp dụng các kỹ thuật khơi gợi, phân tích và thương thảo yêu cầu với stakeholder; sử dụng các phương pháp trực quan hóa nhằm làm rõ và thống nhất yêu cầu nghiệp vụ.
• G3: Đặc tả và mô hình hóa yêu cầu bằng Use Case, User Story, BPMN, UML và các tài liệu yêu cầu theo các thực hành phổ biến trong Software Engineering.
• G4: Vận dụng AI hỗ trợ quy trình Requirements Engineering trong các hoạt động thu thập, phân tích, đặc tả, kiểm chứng và quản lý yêu cầu; đồng thời đánh giá được chất lượng, giới hạn và các rủi ro khi sử dụng AI.

Chương trình được triển khai theo mô hình học trực tuyến kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, bao gồm video bài giảng, bài đọc chuyên sâu, quiz củng cố kiến thức và các bài lab thực hành theo các tình huống phân tích yêu cầu phần mềm. Người học từng bước tiếp cận quy trình Requirements Engineering thông qua các ví dụ và bài toán thực tế, đồng thời thực hành sử dụng AI để hỗ trợ thu thập yêu cầu, phân tích nghiệp vụ, xây dựng User Story, tạo prototype và đặc tả tài liệu yêu cầu.

Chất lượng của yêu cầu phần mềm quyết định trực tiếp đến chất lượng sản phẩm và hiệu quả của toàn bộ dự án phát triển phần mềm. Khóa học giúp người học xây dựng tư duy phân tích nghiệp vụ có hệ thống, biết cách giao tiếp với stakeholder, mô hình hóa và đặc tả yêu cầu theo các chuẩn phổ biến trong ngành phần mềm.

Việc tích hợp AI vào quy trình Requirements Engineering giúp nâng cao năng suất trong các hoạt động thu thập, phân tích và xây dựng tài liệu yêu cầu. Đồng thời, khóa học cũng trang bị phương pháp kiểm chứng và đánh giá kết quả do AI tạo ra, giúp người học khai thác hiệu quả AI nhưng vẫn bảo đảm chất lượng, tính chính xác và khả năng kiểm soát của chuyên gia phân tích nghiệp vụ.

• Module 1: Tổng quan Yêu cầu Phần mềm & Vòng đời Phần mềm – Vai trò của Requirements Engineering, các loại yêu cầu phần mềm, đặc điểm của yêu cầu chất lượng, quy trình phân tích yêu cầu và mối quan hệ giữa hoạt động làm yêu cầu với các mô hình phát triển phần mềm như Waterfall, Agile và Hybrid.
• Module 2: Khơi gợi Yêu cầu & Phân tích Stakeholder – Xác định và phân tích stakeholder; áp dụng các kỹ thuật thu thập yêu cầu như phỏng vấn, workshop, brainstorming, quan sát, bảng hỏi và document analysis; sử dụng storyboarding, scenarios, mockup và wireframe để làm rõ yêu cầu nghiệp vụ.
• Module 3: Mô hình hóa Yêu cầu – Use Case, Activity Diagram & User Story – Xây dựng Use Case Diagram, Use Case Description, User Story, Activity Diagram và các mô hình hỗ trợ đặc tả yêu cầu; thực hành mô hình hóa nghiệp vụ và chuyển đổi yêu cầu thành tài liệu phục vụ phát triển phần mềm.
• Module 4: Viết User Story & AI hỗ trợ Yêu cầu Phần mềm – Ứng dụng Prompt Engineering và Generative AI để hỗ trợ phân tích yêu cầu, tạo User Story, Acceptance Criteria, tóm tắt cuộc họp, xây dựng prototype, soạn thảo tài liệu yêu cầu và kiểm chứng kết quả do AI tạo ra; đồng thời đánh giá các rủi ro như hallucination, bias và bảo mật dữ liệu trong Requirements Engineering.