Mөc tiêu nghiên cӭu cӫDÿӅ tài
ĈӇ giҧi quyӃt nhu cҫu thӵc tiӉn vӅ hӛ trӧ sinh viên nâng cao kӃt quҧ hӑc tұp, hӛ trӧ
Khoa , BGH có các quyӃWÿӏnh vӅ chiӃQOѭӧc cӫDQKj7UѭӡQJÿӅ tài nghiên cӭXÿӅ ra các mөc tiêu chính:
9 Phân tích, thӕQJNrÿӇ ÿѭDUDFiFWK{QJWLQFѫEҧn vӅ tình hình hӑc tұp cӫa
9 Ӭng dөng các kӻ thuұt hӑc máy vào viӋc phân tích mô hình dӵ ÿRiQWtFK hӧp và triӇn khai công cө dӵ ÿRiQkӃt quҧ hӑc tұp cӫa sinh viên
9 Trӵc quan hóa các kӃt quҧ phân tích giúp cho sinh viên FNJQJQKѭJL~SFKR
QKjWUѭӡng dӵ báo sӟm và có cái nhìn tәng quan vӅ tình hình hӑc tұp cӫa SV
1.4.1 éQJKƭDNKRDK͕c Áp dөng SKѭѫQJSKiSPi\Kӑc kӃt hӧp trí tuӋ nhân tҥo trong phân tích bӝ dӳ liӋu kӃt quҧ hӑc tұp cӫa sinh viên
6RViQKÿiQKJLiFiFSKѭѫQJSKiSGӵ ÿRiQNӃt quҧ hӑc tұp cӫa sinh viên Tӯ ÿy lӵa chӑQ SKѭѫQJ SKiS SK KӧS ÿӇ áp dөng tҥL 3Ĉ7 ± 7UѭӡQJ ÿҥi hӑc Bách Khoa
Dӵ ÿRiQNӃt quҧ hӑc tұp cӫa sinh viên nhҵm giúp sinh viên có sӵ lӵa chӑn môn hӑc phù hӧp vӟLQăQJ Oӵc bҧn thân hoһc có kӃ hoҥch hӑc tұSÿӇ ÿҥt kӃt quҧ cao nhҩt có thӇ Áp dөng mô hình dӵ ÿRiQNӃt quҧ hӑc tұp sinh viên tҥL3KzQJÿjRWҥo ± 7UѭӡQJĈҥi hӑc Bách Khoa Tp.HCM nhҵm giúp công tác tә chӭc giҧng dҥy, hӑc tұp phù hӧp vӟi thӵc tiӉn
Hӛ trӧ BGH, Khoa chuyên môn FyJyFQKuQÿDFKLӅu vӅ kӃt quҧ hӑc tұp cӫa sinh viên tӯ ÿyFyhoҥWÿӝQJWѭYҩn thích hӧp cho sinh viên vӅ ÿăQJNêP{QKӑFÿăQJNê sӕ tớn chӍ tӕLÿDôÿӇ ÿҥt kӃt quҧ tӕt nhҩt cú thӇ hoһc kӃt hӧp vӟi cỏc yӃu tӕ khỏc vӅ viӋc xây dӵng chiӃQOѭӧc tuyӇn sinh, xây dӵQJFKѭѫQJWUuQKÿjRWҥo
&KѭѫQJ TӘNG QUAN Vӄ CÁC NGHIÊN CӬU LIÊN
Khai phá dӳ liӋXÿmÿѭӧc ӭng dөng cho nhiӅu mөFÿtFKNKiFQKDXWURQJJLiRGөc ÿào tҥo và hiӋQ ÿDQJ ÿѭӧc các nhà nghiên cӭX TXDQ WkP +jQJ QăP Kӝi thҧo chuyên vӅ khai phá dӳ liӋu giáo dөF ZZZHGXFDWLRQDOGDWDPLQLQJRUJ ÿѭӧc tә chӭF FNJQJ QKѭ Wҥp chí chuyên vӅ khai phá dӳ liӋu giáo dөc (www.educationaldatamining.org/JEDM/), mà ӣ ÿy ta có thӇ tìm thҩy rҩt nhiӅu bài viӃt chuyên sâu
2.1 Tình hình nghiên cӭu trên thӃ giӟi
[2] DӵÿRiQYӅ kӃt quҧ hӑc tұp cӫa sinh viên sӱ dөQJFiFSKѭѫQJSKiSKӑc máy Nghiên cӭXÿѭӧc thӵc hiӋQÿӇ dӵ ÿRiQNӃt quҧ hӑc tұp cӫa sinh viên hoһFÿӇ tҥRÿLӅu kiӋn lұp kӃ hoҥch hӑc tұp hoһFÿӇ [iFÿӏQKVLQKYLrQFyQJX\FѫEӓ hӑc Nhóm tác giҧ ÿӅ xuҩt mӝt mô hình phҧn hӗLÿӇ tính toán kiӃn thӭc cӫa sinh viên trong tӯng môn hӑc cө thӇ và cung cҩp phҧn hӗi nӃu sinh viên cҫn nӛ lӵc nhiӅXKѫQWURQJP{QKӑFÿyGӵa WUrQÿLӇm trung bình dӵ ÿRiQ
Nhóm tác giҧ ÿmSKkQWtFKGӳ liӋu thӵc tӃ ÿѭӧc thu thұp tӯ VLQK YLrQÿҥi hӑc cӫa Khoa Kӻ thuұW ĈLӋn tҥi ITU Áp dөQJ Yj ÿiQK JLi SKѭѫQJ SKiS Kӑc máy: Collaborative Filtering, Matrix Factorization và Restricted Boltzmann Machine
Hình 4: Mô tҧ bӝ dӳ liӋX,78ÿѭӧc sӱ dөng trong nghiên cӭu
25 KӃt quҧ nghiên cӭu: Mô hình Restricted Boltzmann Machine cho kӃt quҧ tӕt nhҩt vӟLÿӝ lӛi RMSE là 0.3 tӕWKѫQJҩSÿ{LYӟi mô hình dӵ ÿRiQMatrix Factorization vӟi RMSE là 0.57
[5] Bài báo dӵ ÿRiQÿLӇm tәng kӃt cӫa sinh viên dӵa vào thông tin trên hӋ thӕng Moodle : sӕ Oѭӧng bài tұp lӟQÿѭӧc hoàn thành, sӕ Oѭӧng câu hӓi tham gia, sӕ Oѭӧng EjR ÿӑF WUHQ IRUXPô 7iF JLҧ sӱ dөng cỏc giҧi thuұt phõn loҥL QKѭ 'HFLVLRQ 7UHH 5XOH,QGXFWLRQ1HXUDO1HWZRUNÿӇ dӵ ÿRiQ cho bӝ dӳ liӋu bҧy khóa hӑc Moodle vӟi FiFVLQKYLrQĈҥi hӑc Cordoba KӃt quҧ dӵ ÿRiQQҵm trong các phә ÿLӇm: ĈLӇP)$,/ÿLӇm =5 và