Phân tích dữ liệu trực tuyến phục vụ giảng dạy tại trường đại học chu văn an, hưng yên

1 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG TRẦN THỊ BÍCH THỦY PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRỰC TUYẾN PHỤC VỤ GIẢNG DẠY TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CHU VĂN AN, HƯNG YÊN CHUYÊN NGÀNH: TRUYỀN DỮ LIỆU VÀ MẠNG MÁY TÍNH MÃ SỐ: 60.48.15 Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Đỗ Trung Tuấn TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI – 2010 MỞ ĐẦU Trong xu xã hội hóa giáo dục, ngày nhiều trường Đại học, Cao đằng Trung học chuyên nghiệp mở để đáp ứng nhu cầu tri thức ngày cao người dẫn đến việc cạnh tranh gay gắt Trường việc thu hút người học Để làm điều này, việc nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ, giảng viên, xây dựng sở vật chất đại việc cần quan tâm hàng đầu Trường; đặc biệt trường ngồi cơng lập Do đó, họ cần phải có giải pháp tốt cho chiến lược phát triển giáo dục Trường Đại học Chu Văn An trường Đại học Tư thục, chất lượng đầu vào sinh viên không cao, nên vấn đề làm để thu hút sinh viên tốn khó Hội đồng quản trị Ban giám hiệu nhà trường Hiện tại, việc quản lý điểm Phòng Đào tạo thực bảng tính MS Excel, MS Excel phần mềm hỗ trợ số công cụ mạnh việc tạo báo cáo, thống kê, …nhưng thực tế chưa đáp ứng nhu cầu phân tích liệu ngày cao lãnh đạo nhà Trường Vậy làm để phân tích liệu lấy thơng tin hữu ích để phục vụ cho cơng tác đào tạo, đưa chiến lược tồn diện đắn cho toán phát triển nhà Trường Như cần phải có cơng cụ tốt để khai thác liệu hiệu Xuất phát từ đặc điểm nhà trường nhu cầu cấp bách việc ứng dụng CNTT, tác giả thực đề tài “Phân tích liệu trực tuyến phục vụ giảng dạy trường Đại học Chu Văn An, Hưng Yên” với mong muốn tạo công cụ hữu hiệu phục vụ, hỗ trợ công tác quản lý đào tạo có hiệu quả, trợ giúp cho cán quản lý, ban lãnh đạo đưa định đắn kịp thời cho chiến lược nâng cao chất lượng đào tạo nhà trường Đối tượng phương pháp nghiên cứu: Bằng phương pháp nghiên cứu tài liệu, tác giả tìm hiểu lý thuyết hệ trợ giúp định dựa liệu công cụ phục vụ cho tiến trình trợ giúp định cơng cụ OLAP kho liệu, thuật tốn Apriori tìm kiếm luật kết hợp để xây dựng sở lý luận cho đề tài Từ sở lý luận này, mơ hình OLAP xây dựng để giải toán thuật toán Apriori cài đặt để tìm luật kết hợp Bố cục luận văn: Luận văn gồm chương: Phần mở đầu phân tích nhu cầu ứng dụng CNTT trường Đại học Chu Văn An tính cấp thiết đề tài Chương 1: Chương tác giả trình bày lý thuyết tổng quan hệ trợ giúp định Tổng quan kho liệu xử lý phân tích trực tuyến cơng cụ trợ giúp cho tiến trình định, bước để xây dựng mơ hình OLAP Chương 2: Xử lý phân tích trực tuyến Chương tác giả nghiên cứu sâu công cụ OLAP, công cụ hữu hiệu cho việc phân tích liệu, đưa kiến trúc khối OLAP, mơ hình OLAP, mơ hình liệu đa chiều Chương 3: Ứng dụng xử lý phân tích trực tuyến toán phân loại sinh viên Trường Đại học Chu Văn An Trong chương này, tác giả tìm hiểu mơ hình quản lý điểm thực tế trường Đại học Chu Văn An, xây dựng hệ thống OLAP với Bộ quản trị phân tích SQL server Mơ thuật toán Apriori để đưa số luật kết hợp Ứng dụng nhằm đưa dự báo hỗ trợ cho công tác định Phần kết luận tổng kết kết nghiên cứu lý luận thực tiễn đạt chưa đạt đề tài Từ đưa kiến nghị hướng nghiên cứu 3 Chương 1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan hệ trợ giúp định Khái niệm hệ trợ giúp định Scott Norton đưa năm 1971 với thuật ngữ Hệ thống hỗ trợ quản lý: “Hệ thống dựa tương tác máy tính, giúp người định dùng liệu mô hình để giải tốn khơng có cấu trúc – toán mờ, phức tạp với lời giải khơng hồn chỉnh” Hệ trợ giúp định có vai trò quan trọng việc hỗ trợ giúp nhà định giải vấn đề hoàn cảnh chưa định nghĩa rõ ràng, nhà định chưa biết rõ vấn đề giải pháp, tiêu chuẩn để đánh giá thành công lựa chọn Cơ chế hoạt động hệ thống trợ giúp định tương tác người dùng thành phần hệ thống Thông thường hệ thống trợ giúp định xây dựng để hỗ trợ giải pháp đánh giá hội Nhiệm vụ định cần đến trình thu thập chuẩn bị liệu (i) trích liệu từ nhiều nguồn, (ii) làm liệu thơ, (iii) chuyển hố hợp lại, (iv) tải liệu từ CSDL trợ giúp khác thường xuyên làm tươi liệu: i Trích liệu q trình thu lượm liệu sở liệu tác nghiệp nguồn liệu khác ii Làm liệu trình tinh chế liệu thô, điền liệu thiếu theo xu trước lưu trữ chúng sở liệu iii Chuyển hoá liệu hệ thống trợ giúp định trình chuyển liệu từ nhiều nguồn khác dạng thức phù hợp với yêu cầu việc định iv Tải liệu gồm thao tác chuyển hoá tập hợp liệu vào sở liệu, kiểm tra tính tồn vẹn liệu thiết lập bảng số v Làm tươi liệu trình thường kỳ tải liệu, thường phần liệu vào sở liệu định để liệu ln mang tính thời Kho liệu xử lý phân tích trực tuyến xem yếu tố cốt lõi hệ hỗ trợ định, lĩnh vực ngày trở thành trọng tâm công nghiệp sở liệu Trong đó, kho liệu đóng vai trị cung cấp liệu OLAP đóng vai trị phân tích, khai thác liệu Nói cách khác, để trợ giúp định dựa vào liệu cần xây dựng hai thành phần quan trọng kho liệu OLAP 1.2 Kho liệu Theo W.H.Inmon, người ta thấy: “Một kho liệu tập hợp sở liệu tích hợp hướng chủ đề, liệu thay đổi theo thời gian, không cho phép cập nhật, thiết kế để hỗ trợ định nhà quản lý” Một kho liệu xem hệ thống thông tin với đặc điểm sau: i Cung cấp nhìn tích hợp tổng quan doanh nghiệp ii Kho liệu sở liệu thiết kế cho tác vụ phân tích, cách sử dụng liệu từ nhiều ứng dụng iii Kho liệu hỗ trợ lượng tương đối nhỏ người dùng với tương tác dài iv Kho liệu sử dụng theo chiều sâu v Nội dung kho liệu cập nhật định kỳ vi Kho liệu lưu trữ liệu liệu lịch sử để cung cấp nhìn tồn diện thông tin 4 vii Kho liệu lưu trữ số lượng lớn bảng 1.3 Xử lý phân tích trực tuyến Xử lý phân tích trực tuyến việc sử dụng kho liệu cho mục đích trợ giúp định Ý tưởng mơ chiều liệu mở rộng: bảng với n thuộc tính xem không gian n chiều Người quản lý thường đặt câu hỏi mà phân tích phân tích đa chiều Các thơng tin khơng phải dễ phân tích bảng biểu diễn hai chiều sở liệu quan hệ chuẩn đáp ứng tốt công việc Trong trường hợp vậy, việc sử dụng OLAP tỏ thích hợp 1.4 Tiến trình trợ giúp định dựa vào kho liệu xử lý phân tích trực tuyến Kho liệu xử lý phân tích trực tuyến cho khám phá liệu để hướng đến việc định Nó cho phép truy xuất xem liệu từ nhiều khía cạnh khác Nhưng quan trọng hệ thống cho lối vào bên liệu để tìm hiểu, dựa đặc tính liệu Hệ thống cho khoan sâu vào liệu để truy xuất thông tin chi tiết mức độ khác mà cần đến Hình 1.8: Tiến trình trợ giúp định cho tốn cụ thể Trong hình vẽ, tiến trình xây dựng cách Trước thiết kế mơ hình OLAP cho toán, người ta cần xác định rõ yêu cầu toán Các vấn đề nêu vào việc tìm hiểu tình thực tế cách khách quan tồn diện Xây dựng mơ hình OLAP cho toán thực chất việc xác định khối liệu, định nghĩa cấu trúc chiều xây dựng cơng thức luật cho tính tốn Trên sở đó, đặt mục tiêu cần đạt tới để định ví dụ như: khắc phục giảm thiểu hạn chế, cải tiến hiệu Chương 2: XỬ LÝ PHÂN TÍCH TRỰC TUYẾN 2.1 Định nghĩa Xử lý phân tích trực tuyến loại công nghệ phần mềm cho phép nhà phân tích, quản lý điều hành có nhìn sâu sắc liệu cách nhanh chóng, quán, truy cập tương tác phù hợp với nhiều quan điểm có thơng tin chuyển đổi từ liệu thô để phản ánh chiều thực doanh nghiệp mà hiểu người dùng OLAP việc sử dụng tập công cụ đồ hoạ đề người dùng thấy nhiều chiều liệu, cho phép phân tích liệu kỹ thuật cửa sổ Bản chất cốt lõi OLAP liệu lấy từ kho liệu kho liệu chủ đề sau chuyển thành mơ hình đa chiều lưu trữ kho liệu đa chiều Các công cụ OLAP lấy liệu kho liệu để thực cơng việc phân tích đặc biệt, phức tạp theo nhiều chiều để hỗ trợ cho việc định 2.2 Kiến trúc khối OLAP Thành phần cốt lõi hệ thống OLAP khối gọi khối OLAP Để mô tả liệu hình khối, người ta thử tưởng tượng liệu bảng kiện phân bố sau: Đối tượng OLAP khối, biểu diễn đa chiều liệu mức chi tiết tổng thể Một khối bao gồm (i) bảng kiện, (ii) nhiều bảng chiều, (iii) đơn vị đo (iv) phân hoạch Khối siêu liệu thường tạo từ lược đồ hình lược đồ hình hoa tuyết bảng sở liệu quan hệ Các đơn vị đo có nguồn gốc từ ghi bảng kiện chiều bắt nguồn từ bảng chiều Mỗi đơn vị đo coi có tập nhãn siêu liệu liên kết với Một chiều mơ tả cho nhãn này; cung cấp thơng tin đơn vị đo Hình 2.1: Kiến trúc OLAP 2.3 Phân loại OLAP Có nhiều cách để phân loại OLAP Các loại OLAP điển hình là: (i) OLAP quan hệ, gọi ROLAP; (ii) OLAP nhiều chiều, gọi MOLAP, (iii) OLAP kết hợp, gọi HOLAP Từ kiến trúc dịch vụ loại OLAP ta có bảng so sánh sau: Bảng 2.1: So sánh loại hình OLAP MOLAP ROLAP HOLAP Lưu trữ liệu sở Khối Bảng quan hệ Bảng quan hệ Lưu trữ thông tin tổng hợp Khối Bảng quan hệ Khối Hiệu suất thực truy vấn Nhanh Chậm Nhanh Tiêu thụ không gian lưu trữ Nhiều Thấp Trung bình Chi phí bảo trì Cao Thấp Trung bình 2.4 Mơ hình liệu đa chiều Có nhiều cách tiếp cận khác tới việc biểu diễn OLAP, chung tiếp cận lưu trữ liệu đa chiều Mơ hình liệu đa chiều mơ hình khái niệm phổ biến ảnh hưởng đến công cụ đầu cuối thiết kế sở liệu, công cụ truy vấn cho OLAP Trong mơ hình liệu đa chiều, tập hợp đơn vị đo lường đối tượng phân tích Mỗi phần số đơn vị đo phụ thuộc vào tập hợp chiều Các chiều giả định để xác định đơn vị đo Do đó, liệu đa chiều hiển thị đơn vị đo giá trị không gian đa chiều chiều Mỗi chiều mơ tả tập thuộc tính Khối OLAP việc xem liệu chuyển vào sở liệu OLAP xuất phát từ việc truy vấn liệu từ nhiều bảng kiện bảng chiều Nói cách khác, báo cáo cuối việc phân tích liệu kết xuất từ loại bảng liệu trên, với việc ứng dụng số hàm tính tốn tính tổng, max, min,… Chương 3: ỨNG DỤNG XỬ LÝ PHÂN TÍCH TRỰC TUYẾN ĐỂ PHÂN LOẠI SINH VIÊN Thực trạng vấn đề quản lý điểm sinh viên nhu cầu ứng dụng CNTT Trường Đại học Chu Văn An: Hiện nay, trường Đại học Chu Văn An thực chương trình đào tạo theo niên chế, nên phòng Đào tạo quản lý trực tiếp việc dạy học, điểm tổng kết sinh viên Đầu kỳ học, phòng Đào tạo lên danh sách lớp học kèm theo thời khóa biểu kỳ Cuối kỳ học, sinh viên tham dự kỳ thi kết thúc học phần Kết học tập học phần xác định yếu tố: điểm trung bình kiểm tra, điểm thi kết thúc học phần lần 1, điểm thi kết thúc học phần lần (nếu có) Theo quy chế, sinh viên phép thi lần /1môn học Sau lần thi thứ 1, điểm trung bình tạm thời sinh viên tính theo cơng thức: Điểm trung bình mơn = 30% điểm trung bình kiểm tra + 70% điểm thi lần Nếu điểm trung bình mơn < sinh viên phải thi lại lần Vì vậy, sinh viên có điểm thi có nhiều điểm thi, điểm thi cao hai lần thi điểm thi chọn để tính điểm trung bình cho học phần Điểm trung bình mơn học sinh viên tính theo cơng thức sau: Điểm trung bình mơn học = 30%* trung bình kiểm tra + 70%* (max(điểm thi1, điểm thi 2)) Nếu điểm trung bình mơn học sinh viên sinh viên phải học lại mơn học Ngồi ra, điểm tổng kết tồn khóa sinh viên tính sau: Điểm tổng kết tồn khóa =  (diemtbmon * sodvht )  sodvht Trên thực tế có nhiều cơng cụ đáp ứng yêu cầu người dùng việc phân tích, hiển thị liệu mức độ chi tiết hay tổng hợp khác bảng xoay, hay bảng đồ thị xoay phần mềm MS Excel, Matlab, Nhưng nhu cầu thể liệu đa dạng, phong phú vơ cùng, nên sử dụng nhiều công cụ mạnh khác để đáp ứng nhu cầu Phân tích liệu: Kết học tập sinh viên đánh giá điểm tổng kết môn học điểm trung bình chung tồn khóa Trường Đại học Chu Văn An có nhiều ngành học, ứng với ngành học có nhiều lớp học khác có mơn học thuộc khối kiến thức khác khối kiến thức đại cương, khối kiến thức sở ngành khối kiến thức chuyên ngành Các môn học ứng với ngành học cụ thể trực tiếp khoa quản lý Hình 3.2: Sơ đồ quan hệ CSDL DIEM Khái niệm kho liệu khái niệm tương đối đầy đủ lớn Trong sở liệu đơn giản chưa đủ để nói tới khái niệm kho liệu, nên khuôn khổ luận văn tác giả phân tích dựa kết học tập sinh viên khóa (2006 – 2010) Trường sở liệu Điểm sinh viên Có thể nói khía cạnh nhỏ kho liệu 3.1 Xác định bảng kiện bảng chiều Để xây dựng thành công kho liệu chủ đề việc xác định bảng kiện bảng chiều quan trọng Việc phụ thuộc vào thông tin lưu trữ nhu cầu khai thác thông tin người sử dụng Tạo bảng chiều: Bảng chiều gồm có: (i) Bảng nhóm mơn học gồm thơng tin: mã nhóm, tên nhóm; (ii) Bảng mơn học gồm thơng tin: Mã nhóm, mã mơn, tên mơn, số đơn vị học trình, kỳ học; (iii) Bảng ngành học gồm thông tin: mã ngành, tên ngành; (iv) Bảng lớp học: mã ngành, tên lớp, khóa; (v) Bảng hời gian gồm mã thời gian, khóa học, kỳ học, năm học; (vi) Bảng sinh viên gồm thông tin: số hiệu, họ tên, ngày sinh, lớp, mã giới tính; (vii) Bảng giới tính gồm thơng tin: mã giới tinht, giới tính; (viii) Bảng xếp loại học lực gồm thông tin: mã xếp loại, tên loại học lực Các bảng chiều quan hệ với bảng kiện thông qua trường khóa Tạo bảng kiện: Sau bảng chiều tạo, ta tạo bảng kiện Bảng kiện chứa tất khóa bảng chiều sử dụng khóa ngoại bảng kiện để tạo mối liên kết bảng chiều Bảng kiện khơng có khố mà lấy tập khố bảng chiều làm khóa để phân biệt ghi Ở đây, bảng kiện (i) Bảng kiện lưu kết học tập sinh viên; (ii) Bảng kiện lưu thông tin sinh viên thi lại; (iii) Bảng kiện lưu thông tin sinh viên học lại; (iv) Bảng kiện lưu thông tin kết tốt nghiệp sinh viên; (v) Bảng kiện phân loại sinh viên theo ngành, nhóm mơn học… 3.2 Xây dựng khối OLAP Khối: Một khối bao gồm (i) bảng kiện, (ii) nhiều bảng chiều, (iii) đơn vị đo (iv) phân hoạch Việc xác định khối dựa yêu cầu phân tích người sử dụng Đối với công việc quản lý điểm, số yêu cầu đặt là: - Có sinh viên trượt tốt nghiệp lần ngành cụ thể - Có sinh viên phải thi lại học kỳ theo ngành, lớp - Có sinh viên cịn nợ mơn học học kỳ theo ngành, lớp - Có sinh viên có kết học tập từ loại trở lên ngành, lớp Với thông tin yêu cầu, ta tạo khối tương ứng để thực cơng việc tính tốn trước Dữ liệu tổng hợp xử lý lưu sẵn khối, cần ta thực truy vấn trả lời yêu cầu nhanh chóng Chiều: Trên thực tế, liệu khối OLAP tổ chức nhóm lại theo thơng tin chiều Ví dụ, muốn xem kết học tập sinh viên năm theo ngành cụ thể yếu tố thời gian hay ngành học chiều khối OLAP Các độ đo: Các độ đo trường số liệu đặc thù bảng kiện Đó số liệu tổng hợp chi tiết theo chiều khác Trong khối phân tích thống kê kết học tập, trường Điểm trung bình mơn học, điểm trung bình theo kỳ học điểm tổng kết cuối khóa thường sử dụng làm đơn vị đo Trong khối phanloaisv, trường Tổng số sinh viên trường đơn vị đo Các phân hoạch: Các phân hoạch đóng vai trò quan trọng bảng khai thác khối lượng liệu lớn Nó cho phép phân chia liệu theo số tiêu thức Trong khối liệu hệ thống điểm sinh viên, thiết kế phân hoạch dựa vào chiều thời gian Cụ thể, khối chứa phân hoạch liệu năm trước phân hoạch cho kỳ năm Cuối năm bảng phân hoạch hai kỳ học hợp phân hoạch đơn cho năm học 3.3 Xây dựng công thức luật Một công việc quan trọng khơng thể thiếu phân tích luật việc chuẩn hóa rời rạc hóa liệu - Chuẩn hóa liệu: q trình loại bỏ thuộc tính dư thừa - Rời rạc hóa: Chuyển đổi thuộc tính chưa dạng logic dạng logic (0 1) Bảng cho ví dụ số thuộc tính rời rạc hóa chuẩn hóa CSDL điểm sinh viên Trường Đại học Chu Văn An Bảng 3.11: Một số thuộc tính rời rạc hóa chuẩn hóa dạng logic Sau chuẩn hóa rời rạc hóa liệu, ta tiến hành cài đặt thuật toán Apriori để tìm luật dựa sở nghiên cứu lý thuyết trình bày 3.4 Cài đặt minh họa Với mong muốn tìm cơng cụ để đáp ứng nhu cầu phân tích thơng tin lãnh đạo nhà Trường, tác giả tìm hiểu số công cụ lựa chon công cụ coi phù hợp để thực điều Tác giả xây dựng hệ thống OLAP với Bộ quản trị phân tích Microsoft SQL Server 2000, đồng thời biểu diễn liệu công cụ OLAP Browser Pro; công cụ cho phép hiển thị liệu đồ họa, cuối tác giả thực demo thuật tốn Apriori ngơn ngữ Visual Basic 2008 để khai thác số luật kết hợp cho tốn 10 Hình 3.5: Tạo khối chiều cho khối phanloaisv Hình 3.9: Tiến trình xử lý khối phanloaisv Hình 3.10: Kết hiển thị liệu 11 Hình 3.13: Kết biểu diễn liệu OLAP Browser biểu đồ hình trịn Hình 3.14: Kết biểu diễn liệu OLAP Browser biểu đồ hình cột 12 Hình 3.15: Thuật tốn Apriori thể mối quan hệ sinh viên khối kiến thức STT Luật TB mơn đại cương: trung bìnhTB mơn sở: trung bình TB mơn chun ngành: trung bình TB mơn đại cương: trung bình TB mơn sở: trung bình  TB mơn chun ngành: trung bình TB mơn đại cương: trung bình TB mơn chun ngành: trung bình  TB mơn sở: trung bình TB mơn sở: trung bình TB mơn đại cương: trung bình TB mơnchun ngành: trung bình TB mơn sở: trung bình TB mơn chun ngành: trung bình  TBmơn đại cương:trung bình TB mơn chun ngành: trung bình  TB mơn đại cương:trung bình TB mơn sở:trung bình Bảng 3.12: Một số luật tìm chạy chương trình Độ hỗ trợ Độ tin cậy 70% 75% 70% 81% 70% 96% 70% 77% 70% 96% 70% 92% 13 KẾT LUẬN Sau thời gian nghiên cứu thực hiện, luận văn trình bày nét hệ trợ giúp định, tìm hiểu kho liệu xử lý phân tích trực tuyến hai nhân tố để giải toán định Luận văn đạt số kết sau: (i) Dựa lý thuyết kho liệu, tác giả hiểu cách sâu sắc kho liệu, nói kho liệu nơi lưu trữ đầy đủ quán liệu với khối lượng lớn lên tới hàng Tera Byte từ nhiều nguồn liệu khác Nhưng khuôn khổ nội dung luận văn, tác giả sâu khai thác kho liệu hoàn chỉnh, nên tác giả xin trình bày khía cạnh nhỏ sở liệu điểm sinh viên Trường Đại học Chu Văn An (ii) Luận văn sử dụng công cụ Analysis service Microsoft SQL Server 2000 cung cấp khả mạnh cho phép tạo lập quản lý kho liệu; xây dựng khối OLAP đa chiều phân tích tổng hợp thông tin theo chủ đề yêu cầu người quản lý, đồng thời, cho phép truy vấn thông tin khối ngôn ngữ truy vấn đa chiều MDX hiển thị kết thu dạng lưới Tác giả mong xây dựng chương trình hồn chỉnh ứng dụng với lượng liệu đủ lớn Song điều kiện thời gian khả thân hạn chế, tác giả bước đầu tiếp cận hệ thống OLAP khía cạnh đơn giản dừng việc cài đặt thuật tốn Apriori để mơ việc tạo luật kết hợp toán Hướng phát triển luận văn: - Xây dựng chương trình hồn chỉnh có tính ứng dụng cao để hỗ trợ cho việc trợ giúp định, thực với lượng lớn liệu phân tán nhiều vị trí khác - Cài đặt số thuật tốn khác để sinh luật kết hợp Khai thác nhiều thuộc tính để đưa luật có ý nghĩa Từ có so sánh khách quan phương pháp khác đưa phương pháp hữu hiệu  ... hiệu cho việc phân tích liệu, đưa kiến trúc khối OLAP, mơ hình OLAP, mơ hình liệu đa chiều Chương 3: Ứng dụng xử lý phân tích trực tuyến tốn phân loại sinh viên Trường Đại học Chu Văn An Trong... CNTT Trường Đại học Chu Văn An: Hiện nay, trường Đại học Chu Văn An thực chương trình đào tạo theo niên chế, nên phòng Đào tạo quản lý trực tiếp việc dạy học, điểm tổng kết sinh viên Đầu kỳ học, ... nhu cầu Phân tích liệu: Kết học tập sinh viên đánh giá điểm tổng kết mơn học điểm trung bình chung tồn khóa Trường Đại học Chu Văn An có nhiều ngành học, ứng với ngành học có nhiều lớp học khác