Nghiên cứu ứng dụng thuật toán k means trong hỗ trợ phân loại và gợi ý sinh viên lựa chọn chuyên ngành học tập mhn 2021 02 03

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN K-MEANS TRONG HỖ TRỢ PHÂN LOẠI VÀ GỢI Ý SINH VIÊN LỰA CHỌN CHUYÊN NGÀNH HỌC TẬP Mã số: MHN2021-02.03 Chủ nghiệm đề tài: ThS Nguyễn Thị Tâm Hà Nội, 06/2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN K-MEANS TRONG HỖ TRỢ PHÂN LOẠI VÀ GỢI Ý SINH VIÊN LỰA CHỌN CHUYÊN NGÀNH HỌC TẬP Mã số: MHN2021-02.03 PTK Phụ trách Khoa CNTT Hà Nội, 06/2023 Chủ nghiệm đề tài DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI TT Họ tên Đơn vị công tác Nội dung tham gia Nguyễn Thị Tâm Khoa CNTT Chủ nghiệm đề tài Nguyễn Thị Quỳnh Như Khoa CNTT Thu thập xử lý liệu đầu vào để phân cụm ! MỤC LỤC ! PHẦN MỞ ĐẦU 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu 1.3 Mục tiêu đề tài 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Nội dung nghiên cứu 1.6 Phạm vi nghiên cứu: 10 1.7 Ý nghĩa nghiên cứu 10 PHẦN NỘI DUNG 11 Chương Cơ sở lý thuyết 11 1.1 Phát tri thức khai phá liệu 11 1.2 Phân cụm gì? 13 1.3 Các bước thực phân cụm 14 1.4 Một số phương pháp phân cụm 17 1.5 Ứng dụng phân cụm liệu 34 1.6 Thuật toán phân cụm K - Means 35 Chương Ứng dụng kĩ thuật phân cụm hỗ trợ sinh viên lựa chọn chuyên ngành 38 2.1 Tiền xử lý liệu 38 2.2 Ứng dụng thuật toán K-means phân cụm chuyên ngành 42 2.3 Kết triển khai 44 KẾT LUẬN 55 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Tiếng Việt CSDL Tiếng Anh KDD GMM Ý nghĩa Cơ sở liệu Knowleadge Discovery in Database - phát tri thức Thuật tốn Gaussian Mixture Model DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1: Điểm mơn Cơ Sở Lập Trình 39 Hình 2: Điểm mơn Cơ Sở Dữ Liệu 39 Hình 3: Điểm mơn Kỹ Thuật Lập Trình Hướng Đối Tượng 39 Hình 4: Điểm mơn Thiết Kết Web 40 Hình 5: Điểm mơn Mạng Máy Tính 40 Hình 6: Điểm mơn Quản Trị Mạng 41 Hình 7: Điểm mơn Lập Trình Web 41 Hình 8: Tập hợp liệu điểm môn sở cần xét 42 Hình 9: Đăng nhập với quyền giảng viên 45 Hình 10: Giảng viên nhập điểm môn cho sinh viên 45 Hình 11: Admin đăng nhập tài khoản 46 Hình 12:Cửa sổ thực phân cụm liệu điểm sinh viên 46 Hình 13: Bảng điểm sinh viên qua bước tiền xử lý liệu 47 Hình 14:Cửa sổ lọc điểm sinh viên đủ điều kiện xét chuyên ngành 47 Hình 15: Bảng chọn chuyên ngành cần phân cụm khởi tạo cụm ban đầu 48 Hình 16: Kết phân cụm chuyên ngành Công Nghệ Phần Mềm 49 Hình 17: Kết phân cụm chuyên ngành Công nghệ Đa Phương Tiện 50 Hình 18: Kết phân cụm chuyên ngành Mạng & KTMT 51 Hình 19: Phân tích liệu sau phân cụm Công Nghệ Phần Mềm 52 Hình 20: Đăng nhập với quyền sinh viên 53 Hình 21: Gợi ý chuyên ngành phù hợp cho sinh viên đăng nhập tài khoản 53 Hình 22:: Sinh viên 'Đạt' có đầu điểm 54 THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Tên đề tài: Nghiên cứu ứng dụng thuật toán K-means hỗ trợ phân loại gợi ý sinh viên lựa chọn chuyên ngành học tập Mã số: MHN2021-02.03 Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Thị Tâm Tel:0947897634 Email: tamnt@hou.edu.vn Cơ quan chủ trì đề tài: Trường ĐH Mở Hà Nội Cơ quan cá nhân phối hợp thực hiện: - Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Mở Hà Nội - ThS Nguyễn Thị Quỳnh Như, Khoa CNTT, Trường ĐH Mở HN Thời gian thực hiện: 01/2021 - 06/2022 Mục tiêu đề tài: Mục tiêu đề tài "Nghiên cứu ứng dụng thuật toán K-Means hỗ trợ phân loại gợi ý sinh viên lựa chọn chuyên ngành học tập”: - Tìm hiểu phân cụm liệu, phương pháp phân cụm liệu - Nghiên cứu thuật toán K-means phân cụm liệu - Xây dựng ứng dụng giúp phân loại sinh viên dựa điểm học tập số môn sở nhằm đưa giải pháp tư vấn, định hướng giúp sinh viên lựa chọn chuyên ngành phù hợp Nội dung - Nghiên cứu phân cụm liệu, phương pháp phân cụm liệu, quy trình thực phân cụm liệu Các lĩnh vực ứng dụng triển khai dựa phân cụm liệu - Nghiên cứu thuật toán K-means triển khai phân cụm liệu dựa điểm số học tập sinh viên - Thu thập xử lý liệu điểm đầu vào môn học làm sở cho phân cụm liệu - Xây dựng hệ thống hỗ trợ phân cụm sinh viên theo chuyên ngành từ đưa gợi ý lựa chọn chuyên ngành cho sinh viên theo học Kết đạt được: Kết nghiên cứu - Đã nghiên cứu tổng quan phân cụm liệu - Đã nghiên cứu phương pháp phân cụm liệu bao gồm phân cụm phân hoạch, phân cụm phân cấp, phân cụm dựa mật độ, phân cụm dựa lưới, ưu nhược điểm phương pháp - Nghiên cứu ứng dụng phân cụm liệu với thuật toán K-means để sử dụng hệ thống hỗ trợ phân loại gợi ý lựa chọn chuyên ngành cho sinh viên Với cách thức phân cụm liệu sinh viên có khả xếp vào chuyên ngành theo liệu điểm đầu vào cung cấp - Triển khai xây dựng ứng dụng thử nghiệm hỗ trợ phân cụm sinh viên gợi ý lựa chọn chuyên ngành học tập Sản phẩm - Sản phẩm khoa học: 01 báo nằm danh mục tính điểm Hội đồng chức danh Giáo sư Nhà nước Nguyễn Thị Tâm, Nguyễn Thị Quỳnh Như, Nguyễn Thị Thúy Lan, "Ứng dụng kĩ thuật phân cụm liệu hỗ trợ sinh viên lựa chọn chuyên ngành", Tạp chí Thiết bị giáo dục, số tháng 6/2023 - Sản phẩm ứng dụng: 01 phần mềm hỗ trợ phân loại sinh viên gợi ý lựa chọn chuyên ngành dựa điểm học tập - Sản phẩm đào tạo: • 01 đề tài nghiên cứu khoa học sinh viên, đề tài "Ứng dụng kĩ thuật phân cụm liệu hỗ trợ sinh viên lựa chọn chuyên ngành" nhóm sinh viên gồm Nguyễn Mạnh Hùng, Nguyễn Văn Tiến, Trần Quỳnh Trang, Nguyễn Thị Dịu thực đạt giải Ba cấp Trường • 01 đồ án tốt nghiệp đại học, đề tài "Nghiên cứu toán phân cụm liệu ứng dụng phân cụm liệu khách hàng" sinh viên Phạm Đình Ngọc thực Đề tài bảo vệ tháng 4/2023 PHẦN MỞ ĐẦU 1.1 Tính cấp thiết đề tài Hiện Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Mở Hà Nội, sinh viên lựa chọn chuyên ngành học tích lũy đủ 100/140 tín Việc chọn ngành học phù hợp để theo đuổi phát triển định quan trọng sinh viên Bên cạnh sinh viên xác định đường muốn cịn nhiều sinh viên chưa xác định giỏi mảng nên theo chuyên ngành Mà hệ lụy việc chọn sai ngành vơ lớn, tác động lớn tới trường học, xã hội thân sinh viên Tuy nhiên chưa có giải pháp hỗ trợ giúp sinh viên giảng viên cố vấn học tập biết sinh viên nên theo chuyên ngành phù hợp với lực thân Vì đến thời điểm lựa chọn chuyên ngành sinh viên cố vấn học tập thường lúng túng, sinh viên chọn theo phong trào, theo bạn bè cho vui, theo xu hướng hay theo định gia đình, Vì vậy, đề tài thực nghiên cứu ứng dụng kĩ thuật phân cụm liệu để xây dựng giải pháp giúp sinh viên đưa lựa chọn đắn cho mình, cố vấn học tập có sở để đưa lời khuyên cho sinh viên thực tư vấn 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu Trên giới, khai phá liệu sử dụng kĩ thuật phân cụm áp dụng nhiều lĩnh vực ngân hàng, bán lẻ, nông nghiệp, y tế, [1] có nhiều nghiên cứu việc triển khai kĩ thuật phân cụm liệu lĩnh vực giáo dục Trong nghiên cứu [2] nhóm tác giả sử dụng thuật tốn phân cụm K-Means kết hợp định để dự đoán điểm trung bình đạt sinh viên dựa vào giáo viên có tư vấn cần thiết dể cải thiện kết học tập sinh viên, giảm tỉ lệ bỏ học Khai phá liệu với kĩ thuật phân cụm liệu kĩ thuật nhận nhiều quan tâm nhà nghiên cứu doanh nghiệp Trong nghiên cứu [3] nhóm tác giả phân nhóm khách hàng dựa đặc điểm hành vi tiêu dùng, thói quen mua sắm, mức chi tiêu từ xác định phân khúc khách hàng để có chiến lược quảng cáo, tiếp thị chăm sóc khách hàng hiệu Với báo cáo [4] tác giả thực nghiệm phân cụm sinh viên để tư vấn định hướng lựa chọn ngành nghề phù hợp cho sinh viên khoa trường Đại học Kiến trúc Hà Nội, tác giả có đánh giá so sánh với sở thích, nguyện vọng sinh viên tỉ lệ xác đạt thấp 1.3 Mục tiêu đề tài Xây dựng hệ thống thử nghiệm hỗ trợ phân cụm sinh viên theo chuyên ngành dựa kết học tập tích lũy Hệ thống giúp cho sinh viên giảng viên có thêm để đưa tư vấn, lựa chọn chuyên ngành phù hợp 1.4 Phương pháp nghiên cứu o Nghiên cứu lý thuyết phân cụm liệu, phương pháp phân cụm liệu o Nguyên cứu thuật toán phân cụm K-Means áp dụng giải yêu cầu toán o Tiến hành thực nghiệm liệu mẫu o Phân tích đánh giá kết đạt 1.5 Nội dung nghiên cứu o Nghiên cứu phân cụm liệu, phương pháp phân cụm liệu, quy trình thực phân cụm liệu Các lĩnh vực ứng dụng triển khai dựa phân cụm liệu o Nghiên cứu thuật toán K-means triển khai phân cụm liệu dựa điểm số học tập sinh viên o Thu thập xử lý liệu điểm đầu vào môn học làm sở cho phân cụm liệu o Xây dựng hệ thống hỗ trợ phân cụm sinh viên theo chuyên ngành từ đưa gợi ý lựa chọn chuyên ngành cho sinh viên theo học 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73