XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ HỖ TRỢ TRONG VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH VỀ TUYẾN SINH

TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ HỖ TRỢ TRONG VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH VỀ TUYỂN SINH Giảng viên hướng dẫn: Sinh viên thực đề tài: ThS LÊ THỊ NGỌC THẢO ĐẶNG DUY HẢI TRẦN PHẠM QUANG THỊNH Lớp: Khóa: 08TH2D 12 Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2012 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Nhận xét giảng viên hướng dẫn SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Nhận xét giảng viên phản biện SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh LỜI CẢM ƠN Chúng em xin chân thành cảm ơn Khoa Công Nghệ Thông Tin, trường Đại Học Tôn Đức Thắng tạo điều kiện tốt cho chúng em thực đề tài Chúng em xin chân thành cảm ơn Cô Lê Thị Ngọc Thảo giảng viên trực tiếp hướng dẫn, bảo chúng em suốt thời gian thực đề tài Chúng em xin chân thành cảm ơn q Thầy Cơ Khoa tận tình giảng dạy, trang bị cho chúng em kiến thức bổ ích suốt năm học vừa qua Sau cùng, chúng em gửi lời cảm ơn đến gia đình tất người bạn khích lệ, động viên, giúp đỡ chúng em chúng em gặp khó khăn để chúng em theo đuổi hồn thành đề tài tốt nghiệp Mặc dù chúng em cố gằng hoàn thành luận văn phạm vi khả cho phép, chắn không tránh khỏi thiếu sót, kính mong góp ý chân thành giúp đỡ quý thầy cô bạn Nhóm sinh viên thực đề tài: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh LỜI MỞ ĐẦU Quản lý tuyển sinh công việc phức tạp, hầu hết trường Đại Học Cao Đẳng tiến hành tin học hóa cơng tác tuyển sinh khó khăn chưa giải triệt để vấn đề hồ sơ xét tuyển nguyện vọng 1, nguyện vọng ảo làm đợt xét tuyển phải kéo dài tổn hao chi phí Nguyên nhân phần mềm quản lý tuyển sinh hỗ trợ tốt mặt quản lý liệu, công việc khai thác liệu chủ yếu người dùng thực thủ công dựa kinh nghiệm nghiệp vụ Với ý tường đó, chúng em tiến hành tìm hiểu giải thuật khai phá liệu để thực đề tài “Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh” nhằm xây dựng ứng dụng tích hợp vào phân hệ quản lý tuyển sinh có để hỗ trợ phân tích liệu, đưa gợi ý cho định tuyển sinh như: gợi ý điểm chuẩn nguyện vọng 1, nguyện vọng cho ngành thi, dự đoán tỷ lệ hồ sơ ảo tỷ lệ nhập học thực kỳ tuyển sinh Luận văn gồm chương: Chương Tổng quan: chương mở đầu luận văn, giới thiệu nhu cầu thực tế lý thực đề tài, đồng thời giới thiệu sơ lược đề tài mục tiêu phải đạt Chương Hướng tiếp cận luận văn: trình bây hướng tiếp cận giải thuật cơng nghệ Chương Phân tích: trình bày hồ sơ phân tích xây dựng ứng dụng Chương Thiết kế: trinh bày hồ sơ thiết kế xây dựng ứng dụng Chương Cài đặt: mô tả cài đặt cụ thể số giải thuật ứng dụng SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Chương Tổng kết: chương cuối luận văn, tóm lại vấn đề giải nêu số hướng phát triển tương lai SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH 12 Chương Tổng quan 15 1.1 Yêu cầu thực tế lý thực đề tài 15 1.2 Mục tiêu đề tài 15 Chương Hướng tiếp cận luận văn 17 2.1 Hướng tiếp cận giải thuật 17 2.1.1 Giới thiệu mạng Neural nhân tạo 19 2.1.2 Cấu trúc Neural nhân tạo 20 2.1.3 Cách thức hoạt động mạng Neural nhân tạo 22 2.1.4 Huấn luyện mạng 22 2.2 Hướng tiếp cận công nghệ 25 Chương PHÂN TÍCH 28 3.1 Phân tích trạng 28 3.1.1 Hiện trạng quản lý thông tin tuyển sinh trường ĐH Tôn Đức Thắng 28 3.1.2 Hiện trạng công tác tuyển sinh 29 3.1.3 Các vấn đề liên quan đến hồ sơ ảo 30 3.2 Xác định yêu cầu 31 3.3 Đặt tả bổ sung 31 3.3.1 Mục tiêu 31 SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh 3.3.2 Phạm vi 31 3.3.3 Chức 31 3.3.4 Tính khả dụng 31 3.3.5 Độ tin cậy 31 3.3.6 Hiệu suất 32 3.3.7 Tính bảo mật 32 3.3.8 Các ràng buộc thiết kế 32 3.4 Xây dựng mơ hình Use-case (Use-case Model) 32 3.4.1 Xác định Actor Use case 32 3.4.2 Mơ hình Use case 33 3.5 Đặt tả Use case 33 3.5.1 Thiết lập tiêu tuyển sinh chung cho tất ngành 33 3.6 Giải pháp chức hỗ trợ nghiệp vụ: 46 3.7 Lược đồ mô tả mối quan hệ tác vụ hệ thống: 49 Chương Thiết kế 60 4.1 Thiết kế kiến trúc ứng dụng 60 4.2 Thiết kế giao diện cho ứng dụng: 62 4.2.1 Màn hình thiết lập tiêu tuyển sinh cho ngành 62 4.2.2 Màn hình thiết lập tiêu tuyển sinh cho tất ngành 63 4.2.3 Màn hình import liệu 64 SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh 4.2.4 Màn hình kiểm dị hồ sơ nguyện vọng 65 4.2.5 Màn hình quy định điểm bậc thang 66 4.2.6 Màn hình thống kê điểm thi 67 4.2.7 Màn hình thống kê hồ sơ dự thi theo trường THPT 68 4.2.8 Màn hình thống kê hồ sơ trúng tuyển theo trường THPT 69 4.2.9 Màn hình kiểm dị hồ sơ dự thi nhiều ngành trường 70 4.2.10 Gợi ý điểm chuẩn NV1 71 4.2.11 Gợi ý điểm chuẩn nguyện vọng 73 4.2.12 Gợi ý điểm chuyển ngành NV1 75 4.2.13 Màn hình tùy chỉnh 77 4.2.14 Luyện mạng Neural 78 4.3 Thiết kế sở liệu cho ứng dụng: 80 4.4 Thiết kế xử lý cho ứng dụng: 94 4.4.1 Sơ đồ thiết lập tiêu tuyển sinh 94 4.4.2 Sơ đồ Import liệu 95 4.4.3 Quy định điểm bậc thang 99 4.4.4 Gợi ý điểm chuẩn NV1 101 4.4.5 Gợi ý chuyển ngành cho thí sinh khơng trúng tuyển 104 4.4.6 Gợi ý điểm chuẩn NV2 107 SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 10 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh o Tác vụ gợi ý điểm chuẩn NV2 Hình 34 Sơ đồ tác vụ gợi ý điểm chuẩn NV2 SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 109 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh 4.4.7 Kiểm dò hồ sơ NV2 Hình 35 Sơ đồ tác vụ kiểm dị hồ sơ NV2 SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 110 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh 4.4.8 Tùy chỉnh chung cho ứng dụng Hình 36 Sơ đồ tác vụ tủy chỉnh chung cho ứng dụng SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 111 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Chương Cài đặt 5.1 Áp dụng mạng Neural nhân tạo cho chức gợi ý điểm chuẩn NV1, NV2 5.1.1 Khái quát toán gợi ý điểm chuẩn nguyện vọng 1, Giả sử ngành có tiêu nguyện vọng 100 thí sinh, điểm chuẩn nguyện vọng hợp lý điểm chuẩn cho gọi lượng thí sinh nhập học là: Số lượng nhập học = 100 + X X: số lượng hồ sơ ảo gặp phải Như xác định X tìm số lượng gọi nhập học hợp lý, dùng số lượng gọi nhập học làm chuẩn để dị tìm mức điểm trúng tuyển thích hợp Để tìm X (số lượng hồ sơ ảo) phải tiến hành khảo sát, phân tích hồ sơ xét tuyển để dự đoán khả hồ sơ ảo hay nhập học thực Như tốn gồm bước: • Bước 1: Khảo sát hồ sơ xét tuyển để dự đoán khả hồ sơ ảo hay nhập học thực • Bước 2: Dựa vào kết khảo sát tập hồ sơ xét tuyển để dự đoán lượng hồ sơ ảo, từ gợi ý số lượng gọi nhập học hợp lý • Bước 3: Dùng số lượng gọi nhập học vừa gợi ý dò vào bảng thống kê kết thi để tìm mức điểm chuẩn tuyển đủ số lượng SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 112 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Hình 37 Bảng thống kê kết thi theo mức điểm 5.1.2 Cài đặt mạng Neural cho toán Căn vào sở lý thuyết mạng Neural nhân tạo nêu chương 2, cấu trúc mạng Neural phải có Neural liên kết với tổ chức thành lớp Input, Hidden, Output Để áp dụng cho toán dự đoán khả hồ sơ ảo hay nhập học thưc phải xác định số lượng Neural cho lớp yếu tố hồ sơ xét tuyển đưa vào Input Một hồ sơ xét tuyển nguyện vọng bao gồm thông tin sau: Mã ban tuyển sinh, số phiếu, mã trường dự thi, mã ngành, khối thi, họ tên, phái, ngày sinh, khu vực ưu tiên, đối tượng ưu tiên, hộ khẩu, mã trường THPT lớp 10-11-12, năm tốt nghiệp THPT, cụm thi, thông tin liên lạc Nếu đưa tất thơng tin vào Input mạng Neural dẫn đến dư thừa khả hoạt động mạng xác Vì cần thiết chọn lọc yếu tố hồ sơ xét tuyển nguyện vọng thực ảnh hưởng đến khả trở thành hồ sơ ảo Thiết lập Inputs cho mạng Neural: SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 113 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Yếu tố chọn Thứ tự nút Input Lý chọn Dựa vào ban tuyển sinh biết Mã ban tuyển sinh thí sinh gần xa trường, ảnh hưởng đến việc thuận lợi đến trường thí sinh Hộ phản ánh vị trí nơi thí sinh trường, diện Hộ trường ĐHCĐ khác khu vực thí sinh ảnh hưởng đến định theo học trường Khu vực ưu tiên phản ánh khả Khu vực ưu tiên kinh tế, gần xa trường, số điểm ưu tiên ảnh hưởng đến định theo học trường Trường lớp 10, 11, 12 phản ánh Trường lớp 10 Trường lớp 11 Trường lớp 12 trình học THPT thí sinh (thí sinh học ổn định hay thường chuyển trường, trường THPT trường chuyên hay thường…) ảnh hưởng đến định theo học trường Đối tượng ưu tiên phản ánh khả Đối tượng ưu tiên kinh tế, số điểm ưu tiên ảnh hưởng đến định theo học SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 114 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh trường Điểm môn Điểm môn Điểm môn 10 Điểm chênh lệch 11 Điểm môn 1, 2, phản ánh khả thí sinh mơn thi, ảnh hưởng đến định theo học trường Độ chênh lệch tổng điểm thí sinh điểm chuẩn ngành Cấu hình mạng Neural: Như mạng Neural phục vụ chức dự đoán hồ sơ xét tuyển nguyện vọng ảo hay nhập học thực gồm: • 11 nút Input: Ban tuyển sinh, hộ khẩu, khu vực ưu tiên, trường lớp 10, trường lớp 11, trường lớp 12, đối tượng ưu tiên, điểm môn 1, điểm môn 2, điểm môn Đây yếu tố chọn lọc từ thông tin hồ sơ xét tuyển nguyện vọng • 11 nút Output: tiếp nhận thông tin từ Input, xử lý cho kết Output • nút Output: cho kết hồ sơ ảo hay nhập học thực với quy ước: Output >= 0.5 hồ sơ ảo Output < 0.5 hồ sơ thật SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 115 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Hình 38 Sơ đồ minh họa mạng Neural dùng xác định hồ sơ ảo nguyện vọng Chuẩn bị liệu cho mạng: • Mạng Neural cần liệu để vận hành: để huấn luyện mạng theo phương pháp lan truyền ngược trình bày chương 1, cịn lại để chạy thử nghiệm chạy thực • Bộ liệu dùng huấn luyện có dạng sau: Ban Hộ Khu THPT THPT THPT Đối Điểm Điểm Điểm Là tuyển vực lớp lớp lớp tượng hồ Ưu 10 11 12 ưu sơ sinh tiên tiên ảo 01 0123 02035 02035 02035 SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh 06 5.0 6.5 7.0 Trang 116 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh 02 0215 05021 05045 05045 03 4.0 8.0 5.0 02 0234 03032 03032 03032 04 6.0 5.0 6.0 03 0335 04021 04021 04021 03 5.0 6.0 7.0 • Các nút Input sử dụng kiểu liệu số thực nên liệu huấn luyện cần phải ánh xạ cột dạng số thực khoảng [0,1] Quy ước ánh xạ lưu trước database Bộ liệu huấn luyện sau ánh xạ sang số thực: Ban Hộ Khu THPT THPT THPT Đối Điểm Điểm Điểm Là lớp lớp lớp tượng hồ tuyển vực Ưu 10 11 12 ưu sơ sinh tiên tiên ảo 0.01 0.21 0.2 0.002 0.002 0.002 0.6 0.5 0.65 0.7 0.02 0.15 0.2 0.132 0.043 0.043 0.3 0.4 0.8 0.5 0.02 0.04 0.3 0.212 0.103 0.103 0.4 0.6 0.5 0.6 0.03 0.32 0.1 0.021 0.023 0.023 0.3 0.5 0.6 0.7 • Bộ liệu dùng để chạy thực phải nhập vào cách Đối với hồ sơ nguyện vọng 2, lớp Input có thêm nút là: Trường nguyện vọng 1, ngành nguyện vọng để tăng cường độ xác dự đốn hồ sơ ảo, lớp Hidden thêm nút tương ứng lớp Output giữ nguyên nút SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 117 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Hình 39 Sơ đồ minh họa mạng Neural dự đoán hồ sơ ảo nguyện vọng 5.2 Áp dụng mạng Neural nhân tạo cho chức gợi ý chuyển ngành NV1 5.2.1 Khái quát toán gợi ý chuyển ngành nguyện vọng Khi thí sinh chưa trúng tuyển nguyển vọng 1, ngành thích hợp gợi ý cho thí sinh phải ngành thỏa yếu tố: • Điểm chuẩn ngành tổng điểm thí sinh khơng chênh lệch nhiều • Ngành gợi ý phải khối thi mà thí sinh tham dự ngành có phần trăm nhập học dự kiến cịn thấp để tránh tình trạng q tải, cân đối số lượng thí sinh Như tốn đưa bước sau: • Bước 1: Lọc danh sách ngành có khối thi mà thí sinh dự thi có điểm chuẩn khơng chênh lệch nhiều so với tổng điểm thí sinh • Bước 2: Sử dụng mạng Neural mục 3.2 để dự đốn số lượng thí sinh nhập học cho ngành Lựa chọn ngành có số lượng thí sinh nhập học thấp để gợi ý SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 118 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh 5.2.2 Áp dụng mạng Neural nhân tạo giải tốn Cấu hình mạng Neural: Mạng Neural phục vụ chức gợi ý chuyển ngành nguyện vọng 1sẽ gồm: • 10 nút Input: Ban tuyển sinh, hộ khẩu, khu vực ưu tiên, trường lớp 10, trường lớp 11, trường lớp 12, đối tượng ưu tiên, điểm môn 1, điểm môn 2, điểm môn Đây yếu tố chọn lọc từ thông tin hồ sơ xét tuyển nguyện vọng • 10 nút Output: tiếp nhận thông tin từ Input, xử lý cho kết Output • nút Output: cho kết hồ sơ ảo hay nhập học thực với quy ước: Output >= 0.5 hồ sơ ảo Output < 0.5 hồ sơ thật Sử dụng mạng Neural: Khi cần gợi ý chuyển ngành cho thí sinh thi khối A, ngành khác khối thi cấp mạng Neural để dự đoán phần trăm ảo, phần trăm nhập học thực dùng làm sở đánh giá độ thích hợp SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 119 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Hình 40 Minh họa mạng Neural cho chức gợi ý chuyển ngành NV1 Với kết hình, ngành thích hợp để gợi ý cho thí sinh ngành với phần trăm nhập học dự đoán 75% (thấp ngành) SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 120 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Chương Tổng Kết 6.1 Tổng kết Sau trình thực đề tài, chúng em đạt số kết định Về phía thân Nắm thêm kiến thức công nghệ : NET, WPF, Linq, XAML, Ado.net entity framework Nắm thêm kiến thức mô hình mạng Neural nhân tạo Hiểu rõ thêm cách làm việc nhóm, ứng dụng design pattern, UML Về phía luận văn Kiến trúc sở liệu thích hợp giúp lưu trữ liệu tuyển sinh nhiều năm Bộ liệu từ điển trường, ngành, ban tuyển sinh, mã tỉnh, mã quận huyện dễ dàng cập nhật không ảnh hưởng đến kết hỗ trợ định có thay đổi Cơng cụ hỗ trợ cho việc phân tích, thống kê liệu tuyển sinh làm sở đưa định Ứng dùng hỗ trợ quản lý liệu, hỗ trợ định với giao diện trực quan, tiện dụng 6.2 Hướng phát triển Dựa kết đạt luận văn, chúng em xin đề xuất số hướng phát triển sau : Liên kết kho liệu tuyển sinh nhiều trường để có liệu phong phú giúp mạng Neural hoạt động xác cho chức hỗ trợ định SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 121 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Cải tiến chức Import liệu không Import từ Excel mà hỗ trợ thêm Import từ file DBF định dạng file liệu Foxpro mà phần mềm quản lý tuyển sinh sử dụng phổ biến • Tăng cường thêm chức gợi ý phân phối tiêu tuyển sinh để có tiêu tuyển sinh hợp lý, giúp chọn điểm chuẩn xác SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 122 Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh Tài liệu tham khảo Tiếng Việt: [1] Những điều cần biết tuyển sinh đại học cao đẳng năm 2012 - Bộ Giáo dục đào tạo [2] Hệ thống quản lý tuyển sinh trường Đại học Tôn Đức Thắng [3] Khái niệm mạng Nơron.pdf - Trần Đức Minh [4] Bài giảng hệ hỗ trợ định: www.scribd.com/doc/51949793/Bai-giảng-Hệ-hỗ-trợ-quyết-định Tiếng Anh: [1] Neural Network for beginners: www.codeproject.com/Articles/16419/AI-Neural-Network-for-beginnersPart-1-of-3 [2] 10 Guiding Princinples for the Design of Computer-Based DecisionSupport Systems: www.cadrc.calpoly.edu/pdf/decision_brochure.pdf [3] Pro WPF MVVM Effective Application Development - Gary McLean Hall SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang 123 ... SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định tuyển sinh SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng... mong góp ý chân thành giúp đỡ q thầy bạn Nhóm sinh viên thực đề tài: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh SVTH: Đặng Duy Hải & Trần Phạm Quang Thịnh Trang Ứng dụng phân tích liệu hỗ trợ định... mặt quản lý liệu, cịn cơng việc khai thác liệu chủ yếu người dùng thực thủ công dựa kinh nghiệm nghiệp vụ Với ý tường đó, chúng em tiến hành tìm hiểu giải thuật khai phá liệu để thực đề tài “Ứng