Kết luận:

• Qua quá trình nghiên cứu, tác giả đã nắm bắt được các khái niệm cơ bản về mã nguồn mở, những lợi ích mà nó mang lại cũng như các ứng dụng phổ biến hiện nay.

• PostgreSQL, một hệ quản trị cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, đã được phân tích kỹ lưỡng về các tính năng, ưu điểm và nhược điểm, giúp tác giả có cái nhìn tổng quan và sâu sắc về công nghệ này.

• Đồ án đã trình bày chi tiết các bước cài đặt và cấu hình PostgreSQL trên nhiều hệ điều hành khác nhau. Điều này không chỉ giúp tác giả hiểu rõ quy trình triển khai mà còn trang bị kỹ năng thực hành cần thiết cho việc quản lý cơ sở dữ liệu.

• Việc thiết kế cơ sở dữ liệu cho bài toán theo dõi thông tin ra vào lớp của giảng viên đã giúp tác giả vận dụng những kiến thức về mô hình hóa dữ liệu và các nguyên lý thiết kế cơ sở dữ liệu.

• Ứng dụng được xây dựng bằng cách kết hợp các công nghệ web như HTML, CSS3, JavaScript và PHP, cùng với hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL. Kết quả là một hệ thống quản lý thông tin giảng dạy hiệu quả, giúp nhà trường theo dõi và thống kê thông tin giảng dạy của giảng viên một cách chính xác và tiện lợi.

• Trong suốt quá trình thực hiện đồ án, tác giả đã nhận được sự hướng dẫn tận tình từ các giảng viên và sự đóng góp ý kiến quý báu từ các bạn cùng lớp. Những phản hồi này đã giúp tác giả hoàn thiện đồ án và cải thiện chất lượng ứng dụng.

Hướng phát triển:

• Thông báo tự động: Tích hợp tính năng tự động gửi thông báo qua email hoặc SMS khi giảng viên có sự cố về giờ lên lớp. Điều này sẽ giúp cải thiện sự tương tác và quản lý giữa nhà trường và giảng viên.

• Báo cáo đa dạng: Phát triển thêm các loại báo cáo chi tiết và đa dạng hơn để phục vụ nhiều mục đích quản lý khác nhau.

• Triển khai cho nhiều trường học: Tinh chỉnh và tùy biến ứng dụng để có thể sử dụng cho nhiều trường học khác nhau với các yêu cầu và quy mô khác nhau.

• Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Phát triển tính năng hỗ trợ đa ngôn ngữ để ứng dụng có thể được sử dụng trong các môi trường quốc tế.

• Tối ưu hóa cơ sở dữ liệu: Nghiên cứu và áp dụng các phương pháp tối ưu hóa cơ sở dữ liệu để cải thiện hiệu suất của hệ thống khi xử lý lượng dữ liệu lớn.

• Cải thiện bảo mật: Nâng cao các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, đặc biệt trong bối cảnh ngày càng có nhiều mối đe dọa về an ninh mạng.

• Machine Learning và AI: Tích hợp các công nghệ machine learning và AI để phân tích dữ liệu giảng dạy, từ đó đưa ra các gợi ý và dự đoán hữu ích cho việc quản lý và cải thiện chất lượng giảng dạy.

• Cloud Computing: Triển khai ứng dụng trên các nền tảng đám mây để tăng cường khả năng mở rộng và độ tin cậy của hệ thống.