(LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

50 2 0
(LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - NGUYỄN VĂN THÔNG XÂY DỰNG MỘT HỆ THỐNG THÔNG TIN HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ HỌC SINH DÙNG LÝ THUYẾT TẬP MỜ Chuyên ngành: Bảo đảm toán học cho máy tính hệ thống tính tốn Mã số: 60 46 35 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TSKH Bùi Công Cƣờng Hà Nội – Năm 2011 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỤC LỤC MỞ ĐẦU Chƣơng KIẾN THỨC CƠ SỞ VỀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ VÀ SỐ MỜ 1.1 Tập mờ 1.1.1 Định nghĩa 1.1 1.1.2 Ví dụ 1.2 Số mờ 1.2.1 Định nghĩa 1.2 1.2.2 Ví dụ 1.3 Luật mờ 1.3.1 Định nghĩa 1.3 1.3.2 Ví dụ Chƣơng PHƢƠNG PHÁP MỚI ĐỂ ĐÁNH GIÁ BÀI LÀM CỦA HỌC SINH SỬ DỤNG TẬP MỜ 2.1 Phƣơng pháp Biswas để đánh giá làm học sinh 2.1.1 Thuật toán đánh giá làm học sinh theo trang điểm mờ 2.1.2 Ví dụ 2.1 10 2.2 Phƣơng pháp để đánh giá làm học sinh 12 2.2.1 Thuật toán đánh giá làm học sinh 14 2.2.2 Ví dụ 2.3 15 2.2.3 Chƣơng trình máy tính 17 2.3 Một phƣơng pháp đánh giá tổng quát 18 Chƣơng ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA HỌC SINH BẰNG CÁCH SỬ DỤNG HÀM THUỘC VÀ LUẬT MỜ .21 3.1 Đặt vấn đề 21 3.2 Thuật toán 21 3.3 Ví dụ 35 3.4 Chƣơng trình máy tính 40 KẾT LUẬN 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỞ ĐẦU Từ lí thuyết tập mờ đƣợc Zadeh đề xuất năm 1965, lí thuyết tập mờ logic mờ phát triển nhanh đa dạng Công nghệ mờ công nghệ mạng nơ-ron phát triển mạnh, áp dụng vào ngành công nghiệp làm nhiều sản phẩm thông minh, đáp ứng nhu cầu thị trƣờng Những năm gần đây, số nghiên cứu ứng dụng lý thuyết tập mờ vào giáo dục đào tạo đƣợc tiến hành có kết cụ thể nhƣ đánh giá học sinh, xếp hạng hệ thống giáo dục Việc chấm điểm làm học sinh nhƣ đạt độ xác chƣa cao, thực chất điểm mà học sinh đạt đƣợc kiểm tra có tính chất "mờ" Ví dụ số học sinh đƣợc điểm có học sinh đạt “cỡ điểm”, tức thấp hay cao điểm chút… Trên sở tìm hiểu kiến thức logic mờ, ngƣời trực tiếp làm nhiệm vụ quản lý giáo dục, chọn đề tài "Xây dựng hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ" cho luận văn mình, nhằm nghiên cứu cách để đánh giá học sinh xác hơn, khách quan hơn, cơng Tôi dùng phần mềm Matlab để cài đặt chƣơng trình tính đƣa kết đánh giá cụ thể Luận văn gồm chƣơng: Chƣơng 1: Kiến thức sở lý thuyết tập mờ số mờ Chƣơng 2: Phƣơng pháp để đánh giá làm học sinh sử dụng tập mờ Chƣơng 3: Đánh giá kết học tập học sinh cách sử dụng hàm thuộc luật mờ Do thời gian có hạn khả cịn hạn chế nên luận văn khó tránh khỏi thiếu sót, tơi mong nhận đƣợc đóng góp ý kiến từ thầy giáo, bạn học viên để hồn thiện luận văn TIEU LUAN MOI download2: skknchat@gmail.com Chương KIẾN THỨC CƠ SỞ VỀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ VÀ SỐ MỜ 1.1 Tập mờ 1.1.1 Định nghĩa 1.1[3]: Cho tập X  , ta gọi X không gian A tập mờ không gian X A đƣợc xác định hàm:  A : X [0,1] (  A ( x) [0,1], x  X )  A gọi hàm thuộc (membership function);  A ( x) độ thuộc x vào tập mờ A Tập A đƣợc gọi tập rỗng khơng có phần tử Kí hiệu là: A   1.1.2 Ví dụ [3]: - Ví dụ 1.1: Cho khơng gian X = [0, 150] tập tốc độ ngƣời xe máy (km/h) Tập mờ A = ”Đi nhanh” xác định hàm thuộc  A : X [0,1] nhƣ đồ thị sau:  A ( x) 0.8 25 45 50 x Nhƣ vậy: - Với x ≥ 50 (tốc độ từ 50km/h trở lên)  A (x) = (đi nhanh); - Với x = 45 (km/h)  A (x) = 0.8 (đi nhanh); … - Ví dụ 1.2 : Vết vân tay tội phạm trƣờng ví dụ tập mờ đƣợc cho hình sau: TIEU LUAN MOI download3: skknchat@gmail.com X  A ( x1 )   A ( x2 )  0.7 Để cho gọn, ta kí hiệu độ thuộc A(x) thay cho  A ( x) Ta kí hiệu A = {(x,  A ( x) ) | x  X} A = {(  A ( x) /x): x  X} - Ví dụ 1.3: A0 = Một vài (quả cam) = {(0/0),(0/1),(0.6/2),(1/3),(1/4),(0.8/5),(0.2/6)} Ta kí hiệu: F(X) = {A tập mờ X} 1.2 Số mờ 1.2.1 Định nghĩa 1.2 [3]: Tập M đƣờng thẳng số thực R1 số mờ : a) M chuẩn hóa, tức có điểm x’ cho M ( x ') =1; b) Ứng với   R1, tập mức { x: M ( x)   } đoạn đóng R1; c) M ( x) hàm liên tục 1.2.2 Ví dụ: - Ví dụ 1.4 [3] : Số mờ tam giác: Số mờ tam giác đƣợc xác định tham số Khi hàm thuộc số mờ tam giác M(a,b,c) cho bởi: 0 ( z  a ) / (b  a)   M ( z )  1  (c  z ) / (c  b )  0 z ≤ a a ≤ z ≤ b z = b b ≤ z ≤ c c ≤ z TIEU LUAN MOI download4: skknchat@gmail.com M ( z ) a z b c Z Hình 1.1 Số mờ tam giác - Ví dụ 1.5 [3]: Số mờ hình thang M(a,b,c,d) đƣợc xác định tham số, có hàm thuộc dạng sau: 0 ( z  a) / (b  a)    M ( z )  1 ( d  z ) / ( d  c )   0 z ≤ a a ≤ z ≤ b b ≤z ≤ c c ≤ z ≤ d d ≤ z M ( z ) a b c d Z Hình 1.2 Số mờ hình thang - Ví dụ 1.6 : Số mờ ’Bờ vai’ M(t1,t2) (t1S6>S7>S3 Ta vận dụng phƣơng pháp để phân biệt học sinh Bƣớc 1: Dựa vào ma trận A, ma trận T công thức (2), tính đƣợc độ xác trung bình thời gian trả lời trung bình: ArgA1  0.59  0.35   0.66  0.11  0.08  0.84  0.23  0.4  0.24 10 = 0.45 Tƣơng tự ta tính đƣợc: ArgA2= 0.31 ArgA3 = 0.711 ArgA4 = 0.47 ArgA5 = 0.637 TIEU LUAN MOI download35: skknchat@gmail.com ArgT1  0.7  0.4  0.1   0.7  0.2  0.7  0.6  0.4  0.9 10 = 0.57 Tƣơng tự ta tính đƣợc: ArgT2= 0.48 ArgT3 = 0.31 ArgT4 = 0.5 ArgT5 = 0.57 Sau mờ hóa giá trị này, ta có ma trận mờ FA cho độ xác trung bình ma trận mờ FT cho thời gian trả lời trung bình nhƣ sau: FAS1 FAS2 FAS3 FAS4 FAS5 Q1 Q2 FA  Q3 Q4 Q5 0 0.25 0.75 0  0 0.95 0.05 0    0 0 0.945 0.055    0 0.15 0.85 0 0.315 0.685  FTS1 FTS2 FTS3 FTS4 FTS5 Q1 Q2 FT  Q3 Q4 Q5 0.65 0.35 0 0 0.1 0.9  0 0.95 0.05  0 0 0.65 0.35 0  0  0  Bƣớc 2: Dựa vào ma trận mờ FA, FT ma trận luật mờ bảng 3.2, thực suy luận mờ để đánh giá độ khó câu hỏi, ta đƣợc: DS1 DS2 Q1 0 0.45  Q2 0.4 0.57  D  Q3 0.57 0.95 Q4 0 0.51  Q5 0.41 0.67 DS3 DS4 DS5 0.71 0.59 0.15 0.61 0.93 0.57  0.57 0.57   0.91 0.51 0.09  0.55 0.41 0.14  TIEU LUAN MOI download36: skknchat@gmail.com Bƣớc 3: Dựa vào ma trận D, C ma trận luật mờ bảng 3.3, thực suy luận mờ để đánh giá tổn phí câu hỏi, ta đƣợc: CoS1 CoS2 Q1 0.32 0.75 Q2 0.40 0.65  Q 0.66 0.66 CO  Q4 0.53 0.81  Q5 0.47 0.68  CoS3 CoS4 CoS5 0.67 0.50 0.41 0.65 0.85 0.65  0.87 0.76 0.49   0.77 0.64 0.36  0.60 0.50 0.29  Bƣớc 4: Dựa vào ma trận CO, IM ma trận luật mờ bảng 3.4, thực suy luận mờ để điểu chỉnh đánh giá giá trị câu hỏi, ta đƣợc: VS1 VS2 VS3 Q1 0.38 0.38 0.66 Q2 0.36 0.66 0.66  Q 0.33 0.43 0.76 V Q4 0.90 0.82 0.68  Q5 0.34 0.80 0.76  VS4 VS5 0.88 0.75 0.76 0.43  0.86 0.80   0.40 0.32  0.71 0.24  Dựa vào ma trận V cơng thức (18), ta tính đƣợc điều chỉnh giá trị cuối câu hỏi, nhƣ sau: adv1  0.1 x 0.38  0.3 x 0.38  0.5 x 0.66  0.7 x 0.88  0.9 x 0.75 0.1  0.3  0.5  0.7  0.9 = 0.71; Tƣơng tự: adv2 = 0.59; adv3 = 0.75; adv4 = 0.51; adv5 = 0.55 Bƣớc 5: Vì có học sinh có tổng điểm S4, S5 S10 nên ta tạo ma trận EA cho nhóm học sinh này: TIEU LUAN MOI download37: skknchat@gmail.com ES1 Q1 0.66 Q2 0.04  EA  Q3 0.71 Q4 0.16  Q5 0.81 ES2 0.11 0.88 0.17 0.5 0.65 ES3 0.24  0.53  0.74   0.25  0.61  với ES1 biểu thị học sinh S4, ES2 biểu thị học sinh S5 ES3 biểu thị học sinh S10 Bƣớc 6: Dựa vào giá trị điều chỉnh advi (1 ≤ i ≤ m), tính tổng chênh lệch học sinh ES1 theo công thức (19), nhƣ sau: SOD1 = (0.66 - 0.11 + 0.66 - 0.24) x (10 x (0.5 + 0.71) + (0.04 - 0.88 + 0.04 - 0.53) x 15 x (0.5 + 0.59) + (0.71 - 0.17 + 0.71 + 0.74) x 20 x (0.5 + 0.75) + (0.16 - 0.5 + 0.16 - 0.25) x 25 x (0.5 + 0.50) + (0.81 - 0.65 + 0.81 - 0.61) x 30 x (0.5 + 0.55) = 3.15 Tƣơng tự, ta tính đƣợc SOD2 = -5.3, SOD3 = 2.15 Vì SOD1 > SOD3 > SOD2 nên thứ tự học sinh S4 >S10 > S5 Vậy thứ tự 10 học sinh là: S9 > S2 > S8 > S4 > S10 > S5 > S6 > S7 > S3 Vì phƣơng pháp đánh giá xét đến độ khó, độ quan trọng, độ phức tạp câu hỏi nên ngồi việc đánh giá học sinh cách xác, khách quan, công phân biệt thứ tự xếp hạng học sinh có điểm nhƣ cịn đƣợc dùng để đánh giá đề kiểm tra, giúp ta biết đƣợc đề kiểm tra có khó - dễ hay phù hợp để có điều chỉnh cần thiết Tùy theo yêu cầu loại đề kiểm tra, mức điểm học sinh điểm mà chọn trọng số cho phù hợp Ví dụ để phân biệt học sinh điểm nhƣng mức bƣớc ta chọn trọng số độ quan trọng 0.4 cịn trọng số tổn phí 0.6 TIEU LUAN MOI download38: skknchat@gmail.com Việc nhập tính điểm thực theo chƣơng trình dƣới 3.4 Chương trình máy tính Tệp liệu vào : dlvao_C3.m m=5; % So cau hoi n=10; % So hoc sinh % Ma tran chinh xác A=[0.59 0.35 0.66 0.11 0.08 0.84 0.23 0.4 0.24; 0.01 0.27 0.14 0.04 0.88 0.16 0.04 0.22 0.81 0.53; 0.77 0.69 0.97 0.71 0.17 0.86 0.87 0.42 0.91 0.74; 0.73 0.72 0.18 0.16 0.50 0.02 0.32 0.92 0.90 0.25; 0.93 0.49 0.08 0.81 0.65 0.93 0.39 0.51 0.97 0.61]; % Ma tran thoi gian tra loi T=[0.7 0.4 0.1 0.7 0.2 0.7 0.6 0.4 0.9; 0.9 0.3 0.3 0.2 0.8 0.3; 0.1 0.1 0.9 0.2 0.3 0.1 0.4; 0.2 0.1 1 0.3 0.4 0.8 0.7 0.5; 0.1 1 0.6 0.8 0.2 0.8 0.2]; % Ma tran diem cho moi cau hoi G=[10; 15; 20; 25; 30]; % Ma tran quan IM=[0 0 1; 0.33 0.67 0; 0 0.15 0.85; 0 0; 0.07 0.93 0]; TIEU LUAN MOI download39: skknchat@gmail.com % Ma tran phuc tap C=[0 0.85 0.15 0; 0 0.33 0.67 0; 0 0.69 0.31; 0.56 0.44 0 0; 0 0.67 0.3 0]; Hàm timmax.m function [max]=timmax(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7) max=x1; if max

Ngày đăng: 14/07/2022, 08:56

Hình ảnh liên quan

Hình 1.1. Số mờ tam giác - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

Hình 1.1..

Số mờ tam giác Xem tại trang 6 của tài liệu.
- Ví dụ 1.5 [3]: Số mờ hình thang M(a,b,c,d) đƣợc xác định bở i4 tham số, có hàm thuộc dạng sau:  - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

d.

ụ 1.5 [3]: Số mờ hình thang M(a,b,c,d) đƣợc xác định bở i4 tham số, có hàm thuộc dạng sau: Xem tại trang 6 của tài liệu.
Hình 1.3. Số mờ ’Bờ vai’ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

Hình 1.3..

Số mờ ’Bờ vai’ Xem tại trang 7 của tài liệu.
Bảng 2.1: Trang chấm điểm mờ - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

Bảng 2.1.

Trang chấm điểm mờ Xem tại trang 9 của tài liệu.
- S( E, F2 )= 1.63 - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

2.

= 1.63 Xem tại trang 11 của tài liệu.
100 = 6.4 (nhƣ bảng dƣới đây) - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

100.

= 6.4 (nhƣ bảng dƣới đây) Xem tại trang 11 của tài liệu.
- Giả sử có 11 cấp để đánh giá độ thỏa mãn với mỗi câu trả lời của học sinh nhƣ bảng sau:  - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

i.

ả sử có 11 cấp để đánh giá độ thỏa mãn với mỗi câu trả lời của học sinh nhƣ bảng sau: Xem tại trang 12 của tài liệu.
Bảng 2.5: Ví dụ về trang chấm điểm mờ mở rộng - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

Bảng 2.5.

Ví dụ về trang chấm điểm mờ mở rộng Xem tại trang 13 của tài liệu.
Bảng 2.4: Trang chấm điểm mờ mở rộng - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

Bảng 2.4.

Trang chấm điểm mờ mở rộng Xem tại trang 13 của tài liệu.
Trong bảng 2.4, ta thấy cấp thỏa mãn của câu hỏ i1 của học sinh đƣợc biểu thị bởi tập mờ F(Q 1 ) trên không gian nền X (X = {EG, VVG, VG, G, MG, F, MB, B, VB,  VVB,  EB}),  và  F(Q 1)  =  {0/EG,  0.9/VVG,  0.8/VG,  0.5/G,  0/MG,  0/F,  0/MB,  0/B,  0/VB,  - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

rong.

bảng 2.4, ta thấy cấp thỏa mãn của câu hỏ i1 của học sinh đƣợc biểu thị bởi tập mờ F(Q 1 ) trên không gian nền X (X = {EG, VVG, VG, G, MG, F, MB, B, VB, VVB, EB}), và F(Q 1) = {0/EG, 0.9/VVG, 0.8/VG, 0.5/G, 0/MG, 0/F, 0/MB, 0/B, 0/VB, Xem tại trang 14 của tài liệu.
và điểm của một học sinh đƣợc cho nhƣ trong bảng dƣới đây: Thứ  - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

v.

à điểm của một học sinh đƣợc cho nhƣ trong bảng dƣới đây: Thứ Xem tại trang 15 của tài liệu.
Ngƣời đánh giá sử dụng bảng chấm điểm mờ mở rộng tổng quát nhƣ hình dƣới đây:  - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

g.

ƣời đánh giá sử dụng bảng chấm điểm mờ mở rộng tổng quát nhƣ hình dƣới đây: Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 3.1: Hàm thuộc của các tập mờ "thấp", "khá thấp", "trung bình", "khá cao" và "cao"  - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

Hình 3.1.

Hàm thuộc của các tập mờ "thấp", "khá thấp", "trung bình", "khá cao" và "cao" Xem tại trang 23 của tài liệu.
Bảng 3.2: Ma trận luật mờ suy ra mức khó - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

Bảng 3.2.

Ma trận luật mờ suy ra mức khó Xem tại trang 24 của tài liệu.
Để đánh giá độ khó của mỗi câu hỏi ta sử dụng những luật mờ trên bảng 3.2. Ta có thể cho độ chính xác và thời gian trả lời những trọng số khác nhau, trong luận văn  này tôi chọn trọng số của độ chính xác là 0.6 và trọng số của thời gian trả lời là 0.4 - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

nh.

giá độ khó của mỗi câu hỏi ta sử dụng những luật mờ trên bảng 3.2. Ta có thể cho độ chính xác và thời gian trả lời những trọng số khác nhau, trong luận văn này tôi chọn trọng số của độ chính xác là 0.6 và trọng số của thời gian trả lời là 0.4 Xem tại trang 24 của tài liệu.
Để đánh giá tổn phí của mỗi câu hỏi ta sử dụng những luật mờ ghi trên bảng 3.3. Ta có thể cho độ khó và độ phức tạp những trọng số khác, trong luận văn này tôi  chọn trọng số của độ khó là 0.7 và trọng số của độ phức tạp là 0.3 - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

nh.

giá tổn phí của mỗi câu hỏi ta sử dụng những luật mờ ghi trên bảng 3.3. Ta có thể cho độ khó và độ phức tạp những trọng số khác, trong luận văn này tôi chọn trọng số của độ khó là 0.7 và trọng số của độ phức tạp là 0.3 Xem tại trang 28 của tài liệu.
Dựa vào ma trận IM và CO, những luật mờ trong bảng 3.4 và trọng số vừa xác định, ta suy luận mờ để có điều chỉnh giá trị của câu hỏi Q i  đƣợc thể hiện  bởi vectơ  - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

a.

vào ma trận IM và CO, những luật mờ trong bảng 3.4 và trọng số vừa xác định, ta suy luận mờ để có điều chỉnh giá trị của câu hỏi Q i đƣợc thể hiện bởi vectơ Xem tại trang 31 của tài liệu.
Theo bảng 3.4, ta tìm đƣợc những luật mờ suy ra điều chỉnh giá trị của câu hỏi Qi là "nhiều" nhƣ sau:  - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

heo.

bảng 3.4, ta tìm đƣợc những luật mờ suy ra điều chỉnh giá trị của câu hỏi Qi là "nhiều" nhƣ sau: Xem tại trang 34 của tài liệu.
Dựa vào ma trận mờ FA, FT và ma trận luật mờ trong bảng 3.2, thực hiện suy luận mờ để đánh giá độ khó của mỗi câu hỏi, ta đƣợc:  - (LUẬN văn THẠC sĩ) xây dựng một hệ thống thông tin hỗ trợ đánh giá học sinh dùng lý thuyết tập mờ

a.

vào ma trận mờ FA, FT và ma trận luật mờ trong bảng 3.2, thực hiện suy luận mờ để đánh giá độ khó của mỗi câu hỏi, ta đƣợc: Xem tại trang 37 của tài liệu.