Đề tài nghiên cứu khoa học: Nghiên cứu xây dựng mô hình đặc trưng người học trong hệ thống E-learning

TOM TAT KET QUA NGHIÊN CUUĐỀ TÀI KHOA HỌC VA CÔNG NGHỆ CAP TRUONG Tên dẻ tải Nghiên cứu xây dựng mô hình đặc trưng người học trong hệ thống E-Learning Mã số: CS.2013.19.54 Chu nhiệm đẻ t

BAO CAO TONG KET

DE TÀI NGHIÊN CUU KHOA HỌC VA CÔNG NGHỆ

MÃ SO: CS.2013.19.54

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐẶC TRƯNG

NGƯỜI HỌC TRONG HỆ THÔNG

E-LEARNING

Cơ quanchủtrì :TRUNG TÂM TIN HỌC

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP.HCM

Chủ nhiệm đề tài : ThS LE THỊ HUYỆN

THÀNH PHO HO CHÍ MINH - 2014

BAO CAO TONG KET

DE TAI NGHIEN CUU KHOA HOC VA CONG NGHE

MA SO: CS.2013.19.54

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MO HÌNH DAC TRƯNG

NGƯỜI HỌC TRONG HỆ THÓNG

E-LEARNING

Danh sách những người tham gia thực hiện đề tài

Chủ nhiệm đề tài: ThS Lê Thị Huyền

Các thành viên: Nguyễn Đình Khiêm

!Ó/_ &€4

THU VIỆN

Trưởng Dai-Hoc Su-Pham

TP_HOCHIMINH

-MỤC LỤC

Cương 1, ÔN ĐIỆN 240/014400))/400000926006600061)6490240106s06005116u ATO 12

Bika EDR VN lễ cac 0eedgouicdtsuoLckiAbnrtiisbz9tg40626618018360/001208808403460888s<10 12 1.2 Timh cap ca nnẽnẽ 13 1.3, Mục tiêu đẻ tải GáttibxxáW204G2)1i028808850iS0G6040)i0060ãã 13 1.4, Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu - lầ Chương 2:Nội dụng Chủ LÊN o6 60 066G 00006002460 ee mee 14

3.1 FAB đồng EU keo citsieee tossesiirg»eeentiasssssdyseosnsiy l4

2.3 Ý nghĩa của profile trong E-Learning cccc0csccsssccsseesesnsessoneesscssveconnsnesecnse 16

TK HH vn 0veiaseseressaeoeoesanseornnsseee 16 2:5 Bảng các đặc trưng để XUatis.s:essscossccsicoseeencsestsocsussocatsooovescassssvenncaseavstdbscesoveeies 20 2.6 BS sung đặc trưng về thói quen sử dụng máy tỉnh -.-2 c5-52ccseccsvc 25

Chương 3 Cơ sở lý thuyết dé đánh giá tinh hữu ich của đặc trưng trong profile 27

3.1, Phương pháp |: sử dụng giải thuật được đẻ xuất trong [6] . 27 3.2 Phương pháp 2: Sứ dụng kiểm định thông kê -22-222c222seccccvserei 32 Chương 4 Thông kẻ và đánh giá kết quả 562512 0011121 34

4.1 Kết quả đánh giá theo phương pháp L 5-252555222222c2vvvrrrccreeree 34 4.2 Đánh giá nhóm đặc trưng vẻ thông tin cá MhAN ccccceesessessesenseesssesnenenennee 34

4.3 Danh giá nhóm đặc trưng vẻ kết quả học tập i55 125xssics, 43

4.4 Đánh giá phan nhóm đặc trưng vẻ hoạt động tự học -525-5555Sc22 49 4.5 Đánh giá nhóm đặc trưng vẻ động lực học tập -.-55s5555c5xvstv2 67 4.6 Kết quả đánh giá theo phương pháp 2 s 5s 22t SE22122211X 121,118, 77

Chương 5 Kết quả nghiên cứu dgt c cccecccsssescssscccsssssvesonssecsovesneesssnisesscsecnseesveonssnsestte &6 Chương Š Kết luận và kiên nghị cac áccesisiiiiiOkeesiiaisGkedinossoeioiisbereisot 90

te

TOM TAT KET QUA NGHIÊN CUU

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VA CÔNG NGHỆ CAP TRUONG

Tên dẻ tải Nghiên cứu xây dựng mô hình đặc trưng người học trong hệ

thống E-Learning

Mã số: CS.2013.19.54

Chu nhiệm đẻ tài: Lê Thị Huyền Tel: 38 303.676

E-mail: huyenlUg'emup.edu,vn

Cơ quan chủ tri dé tài: Trưởng Đại học Sư phạm Tp.HCM

Cơ quan va ca nhân phổi hợp thực hiện :

Nguyễn Dinh Khiêm (Chuyên viên phòng Công Nghệ Thông Tin).

Thời gian thực hiện: 09.2013 đến 09.2014

1 Mục tiêu:

Nghiên cứu xây dựng mô hinh đặc trưng người học dé phục vụ cho hệ thông

E-Learning tai Trường Dai Học Sư Phạm TP.HCM trong tương lai.

2 Nội dung chỉnh:

-Xây dựng phiéu khảo sát dé thu thập thông tin can thiết

-Tién hành khảo sat lay ý kiến sinh viên

-Danh giá két qua đạt được

~-Đề xuất mô hinh profile dựa trên kết qua đạt được

3 Kết quả chính đạt được (khoa học, ứng dụng, đào tạo, kinh tế-xã hội):

Kết qua đạt được là mô hình profile người học gồm những đặc trưng hữu ích nhằm

phục vụ cho sự tư vấn sinh viên vẻ tài liệu học tập, phương pháp học tập và chọn

nhóm hoe tập phù hợp M6 hình profile dé xuất gồm 71 đặc trưng, trong đó 50 đặc

trưng vẻ nhãn thân sở thích thói quen năng lực tự học được liệt kẻ trong bangsau

-Gtới tinh

-Mức sông của sinh viên

-Sơ thích của sinh vien

-Tinh trang hon nhan va tinh cam

-C hức vụ trong lớp

-Các hoạt động xã hội khác đã tham giá

-Xếp loại học tập

-Xép loại đạo đức

Môn học gioi nhất thời pho thông cua sinh viên

-Mon học yêu thích nhật thar phô thông của sinh viên

l load clo

-Sinh viên có chuẩn bj trước khi dén lớp

-Sinh viên tự học bao nhiều lần trong tuần

-Thời gian mỗi fan tự học

-Thoi điểm tự học

-Phương tiện tự học

-Sinh viên thường tự học môn nào

-Sinh viên có học nhóm khong

-Nhóm bao nhiều người

-Sinh viên chọn nhóm có trình do deu hay không

-Sinh viên đành bao nhiều giờ trong ngảy de online

-Sinh viên lắm gi khi online

-Sinh viên đành bao nhiều % thoi gian online cho việc học -Sinh viên đến thư viện bao nhiều lần trong tuần

-Sinh viên đọc sách tại thư viện ra sao

-Sinh viên thích học món nảo nhất

-Lý do thích học

-Sinh viên ra sức học tập vi ai

-Sinh viên làm gi khi gặp khó khăn

| -Sinh viên mong muốn điều gi sau khi tot nghiệp

-S¡inh viên có tranh thủ học thẻm vi tính

-Sinh viên có học thêm ngoại nya

-Sinh viên sẻ làm gi sau khi ra trưởng

-Sinh viên có tự tin tìm được việc sau khi ra trường

Va các đặc trưng liên quan den thói quen su dụng máy tính gom 21 đặc trưng được

liệt kẻ trong bảng, sau

Thoi pian ấn, giữ phim (Duration)

Thoi gian nghỉ pita 2 phim liên tiếp (Latency)

Tóc độ gõ trung bình (Typing Speed)

lan suất lỗi (Error Rate)

Loai phim (Number key usage)

Cách viết hoa (Caps usage)

Cách sửa lỗi (Fixing)

Những đặc trưng ve su dung chuột

Tóc độ đi chuyên chuột

Toc độ double click

Fhời gian nghỉ

Fốc độ drag & drop

Point & click

Project Tite’ Research for building the model of learner profile for the E-Learning system.

Code number: CS.2013.19.54

Coordinator: Le Thi Huyen

Implementing Institution : Hochiminh City University of Education.

Cooperating lnstitudon(s) Nguyen Dinh Khiem (Office of Information

-Evaluate the survey results

-Propose a profile model based on result

6 Results obtained:

-Main achievement result is the model of learner profile which includes 71 useful

features for consulting students about choosing suitable documents, method and group of study, In this model 51 features about personal information of students

will be listed in the below table.

-The best subject of student at high school

-The most favourite subject of student at high school

Self-study activites

-Students” preparation before class

-How many times do students self-study in a week?

-How much time do students spend in cach self-study?

-The place of self-study

-Self-study’s mean

«Which subject do students choose to self-study?

-Do students study mn group?

-How many students in a group?

-Do student choose member in group with the same level’

-How many hours do students spend for online activity?

-What do students do when they online?

-How many percent of online hours do students spend for study?

-How many times do students use library?

-Do students read at library?

-What is the most favourite subject of students?

-The reason of favourtite subject

Lvarning demands

-Who is student study for?

-What do students do when they face trouble in study?

-Do student study computer's skill?

-Do student study foreign language?

-What do students do afler graduating

-Do student confident about getting job about graduating?

In the proposed model, 2] features about the habit of using computer will be listed

in the below table

Features of using hey board.

Duration of pressing and holding a key

Latency of pressing two key

The correlation of which key pressed and the speed of typing that key

Features of using mouse

The speed of moving mouse

Features of logic

The way to open a folder or a program

The order of open a folder or a program

Using frequency The point of time of using

Duration of using

[he correlation of some programes opened at the same time The way of copy/cut/paste

BANG CÁC KY ` HIỂU, CHỮ VIET T, TÁT

Mô hình đặc trưng người dùng `

3 | User profile - _ Mô hình đặc trưng người dùng

4 | Learner -_ Mô hình đặc trưng người học trong hệ thống

E-profile Learning

§ E-Learning Hệ thống đào tạo trực tuyến

8 E-Commerce - Thương mai điện tử

10 User Người dùng/người học

DANH MỤC CÁC HÌNHHinl2-1-.Câu trắc learner provide s20 422-2:6cC02020/264201/1A42a400 40440026666 18

Hình 3.1 Lưu đỏ thủ tục đánh giá đặc trưng 55-5555 122222 cvvecsrrsee 31

Hinh 4.1 Dd thị đặc trưng Giới tính scsscssscssssecsssesvessesssssessssssssssessuseeneeesesnseseenne 34

Hinh 4.2 Đỗ thị đặc trưng “mite sông” - s 01 010 01240201002210001110 de 35

Hinh 4.3 Đô thị đặc trưng “so hữu máy vi tính tại nhà” 5-55 56255555562 36

Hình 4.4 Đồ thị đậc trưng “So thích " SG 2 Hung 1á nga Ẩn ae.eka 37alk W221 i OR te, CHẾ 5) a ee: 37Hinh 4.6 Đỏ thi đặc trưng “Tinh trạng hôn nhân/tình cảm” 38

Hinh 4.7 Đỏ thị đặc trưng "công việc làm thêm” 526 222222211112 39Hình 4.8 Đỏ thị đặc trưng *"Thời gian dành cho việc lam thêm ” 40Hinh 4.9 Do thị đặc trưng “Sinh viên tham gia các chức vụ trong lớp" 4l

Hình 4.10 Đô thị đặc trưng “Các hoạt động xã hội mà sinh viên tham gia” 42 Hinh 4.11 Đỏ thị đặc trưng “Xếp loại học tập phd thông” 5-255-52- 43 Hình 4.12 Đỏ thị đặc trưng “Xép loại dao đức pho théngTM 22.02 eee 44

Hinh 4.13 Đề thị đặc trưng “Môn học giỏi nhất” 2 22-5 csezctzzserzscccccee 4§

Hinh 4.14 Đề thị đặc trưng “Mn học yêu thích” s02 47

Hình 4.15 Đỗ thị đặc trưng “Chuẩn bị bải” -s S0 S0 2H22 cv 49Hình 4.16 Dé thị đặc trưng “Mite độ tự học” - - s5 2v ssscsrrrirssrrsrcee 50

Hình 4.17 Đỏ thị đặc trưng "Thời gian tự học” - s2 212211201116 51Hinh 4.18 Dé thị đặc trưng “ThOi điểm tự học trong ngày” sec s2

Hinh 4.19 Dé thị đặc trưng “Phuong tiện tự học” coi 53Hinh 4.20 Dé thị đặc trưng “M6n học sinh viên thường tự họt7-<ci261446áá 34tình 421; Bồ thu sưng FA AGI pp oncecsresncesneonncoeernsssonenconvenrpoascoonguaay reeenaees 55

Hinh 4.22 Đỏ thị đặc trưng “S6 lượng thành viên trong nhỏm” $6

Hình 4.23 Dé thị đặc trưng “Hiệu qua nhĩm học cĩ phụ thuộc vao số lượng thành

KT SsSeeeddxisnnaEGNGEGE0010000014//07300001/0900007000000000.(01010 086 $7

Hình 4.24 Đĩ thị đặc trưng "Trinh độ sinh viên trong nhỏm” 5-55 58

Hinh 4.25 Đỏ thị đặc trưng '“Thời gian online ” ss5ss2ccscctvscrvscce 59

Hình 4.26 Đỗ thị đặc trưng "'Sinh viên [am gì khi online7” 5sc-csc-sx 60

Hình 4.27 Đỏ thị đặc trưng “sinh viên dành bao nhiêu thời gian online dé hoc?” 61Hinh 4.28 Dé thị đặc trưng “Sinh viên thường đến thư viện của trường?” 62Hình 4.29 Đỗ thị đặc trưng “sinh viên thường đọc sách tại thư viện hay mang vẻ?" 63Hinh 4.30 Đỗ thị đặc trưng "Mơn học yêu thịch” co S0 c0 cssu 64

Hinh 4.31 Đỏ thị đặc trưng “Ly do thích học” 52522422202 21210211 221cc 66

Hinh 4.32 Dé thị đặc trưng "Sinh viên thích học mơn nao thi sẽ dành nhiều thời gian

ROT chờ TIO đổ” awadiitodadattitzeoz000 11040660044 81040i9688i6210124463104asxe 67

Hình 4.33 Dé thị đặc trưng "Dong lực học tập” 5-5-2222222cccxccev 68

Hinh 4.34 Đỏ thị đặc trưng "Sinh viên ra sức học tập vì aÏ” eeeeee 69

Hinh 4.35 Đỏ thị đặc trưng “sinh viên làm gi khi gặp kho khăn trong học tập" 70

Hinh 4.36 Đỏ thị đặc trưng “sinh viên mong muốn đạt điều gi khi tốt nghiệp”" 71

Hinh 4.37 Dé thị đặc trưng "Sinh viên cĩ học thêm vi tinh?" ccc oe 72Hinh 4.38 Dé thị đặc trưng “Sinh viên cĩ học thém ngoại ngữ” -.- 73Hinh 4.39 Dé thị đặc trưng “Sinh viên làm gì sau khi ra trường?” 74Hinh 4.40 Đỗ thị đặc trưng "'Sinh viên cĩ tự tin tim việc sau khi ra trường?” T5

Hình 4.41 Đỏ thị đặc trưng “Sinh viên cĩ nhận được hỗ trợ gia đỉnh trong cơng việc

SWE NI” ni tiza0EXG0)00W266602464 i21 Gx(((160616(16xR0(@xag 76

Chương 1 Giới thiệu

1.1 Dat vấn dé

Trong giai đoạn hiện nay, E-Learning đã va đang là van dé được quan tâm trong lĩnh

vực giáo dục nhất la các trường Cao Đăng, Dai học Khác với học sinh phô thông sinh viên thường có kha năng tự học tự nghiên cửu cao hơn va sinh viên có thẻ để

dang tiếp cận được máy vi tính va Internet dé tra cứu thông tín Do vậy, đảo tạo trực

tuyến thông qua các hệ thong E-Learning 1a như cau vả cũng là xu hướng phat triển

huện nay.

Tuy nhiên, các hệ thống E-Learning ở Việt Nam vẫn chưa thật sự pho biến Hình thức

học tập vẫn theo lôi cô điển là sinh viên đến lớp học, giáo viên đến lớp dạy Một số it

trường Đại học có triên khai đào tạo trực tuyên, nhưng vẫn chỉ đừng lại ở mức đưa bải

giảng lên mạng qua các tập tin văn ban, tập tin video quay lại các thao tác để hưởng din chung cho tắt cả sinh viên Nhưng trình độ sinh viên đôi khí không đông nhất Do

vậy, một hệ thống đào tạo trực tuyến cản phải tạo ra tính thích nghỉ cao hơn, nghĩa lá

can phải tư vẫn cung cắp tài nguyên học tập phi hợp với từng nhóm sinh viên va thậm

chỉ là từng sinh viên,

Vi dụ: với sinh viên khá giỏi thí cung cấp các dang bài tập vừa va nâng cao, với sinh

viên yếu thi cung cắp bai tập dé va vừa ra nhiều bái tập hơn, buộc sinh viên phải luyện tập nhiều hơn

Hệ thông E-Learning sẽ tư van cho những người học khác nhau các phương pháp học

phù hợp với trính độ va khả nang tiếp thu của timg nhóm người học cũng như cung

cắp các tải nguyên học tập phủ hợp nhất cho từng cá nhân Dé làm được điều đó trong

hé thông E-Learning can sở hữu một thành phan mô tá đặc trưng bản thân sinh viêngọi là learner profile (viết tắt là profile) Các đặc trưng nay là cơ sở dé hệ thông cung

cap những thông tin, dich vụ tái nguyên phù hợp cho tửng nhóm hay từng sinh

viên Các đặc trưng của sinh viên khác nhau theo từng quốc gia vùng miền theo từng

trường Đại học Do vậy, việc khảo sát sinh viên DHSP là cần thiết nhằm tìm ra

những đặc trưng thật sự hữu ích phục vu cho việc xây dựng mô hinh profile cho sinh

viên ĐHSP.

12

1.2 Tính cap thiết của dé tai

Hiện tại, DHSP vẫn chưa triển khai hinh thức học từ xa qua hệ thông E-Learning.

Nhưng trong tương lai gần, chắc chắn sẽ phái triển khai để theo kịp xu hướng chungcủa xã hội Đẻ tải nghiên cứu hướng đến việc khảo sát sinh viên Sư Phạm đẻ tìm ra cácđặc trưng hữu ích nhất nhằm xây dựng profile sinh viên Mục tiêu lá kế thừa các mohinh Profile sẵn có trong các hệ E-Leaming của thẻ giới va tỉnh chính lại cho phú hợp

với như cầu thực tiễn tại Việt Nam nỏi chung và ĐHSP nói riêng.

1.3 Mục tiêu đề tài

Khảo sat sinh viên DHSP đẻ tim ra các đặc trưng hữu ích xây dựng mỏ hình learner

profile phục vụ cho việc tư vấn tải nguyên học tập phương pháp học phù hợp cho sinh

viên.

1.4 Cách tiếp cận, phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu

-Cách tiếp cận: khao sat 500 sinh viên ĐHSP.

-Phương pháp nghiên cứu: thông ké dánh giá dé tim được đặc trưng hữu ích.

-Pham vi nghiên cứu: sinh viên DHSP.

13

Chương 2 Nội dung chỉ tiết

-Môi trưởng học tập hiện đại trực tuyến

- Thời gian học linh hoạt

“Tài liệu học tap đa dạng: sách, bao, intemet, video clip

Khó khăn:

-Học sinh khó tiếp thu kiến thức vi không có người Thấy trực tiếp giảng dạy

-Giáo viên không trực tiếp đứng lớp giảng dạy nên khó kiêm soát được trình độ sinh

viên Từ đó, gây khó khăn cho việc giảm sát tiến độ học tập, mức tiếp thu của sinh

viên, cũng như khỏ khan cho công tác thi cử.

Hệ thống E-Leaming là một hệ thống thích nghi trong đó lấy người học lâm trọng tắm

phục vụ Thông thường các sinh viên theo học hệ E-Leaming là những người vừa học

vừa làm hoặc những người ở tính không có thời gian đến thành phố, các vùng trung

tâm dé học Bai giảng của giảng viên thường được thiết kế sẵn & dạng video clip désinh viên có thé tự học để dàng vao thời gian ranh trong ngây Do vậy, giảng viên với

cùng một chủ dé học, giáng viên cần phải xây dựng nhiều bài giáng với nhiêu phương

pháp khác nhau dé phủ hợp với từng lớp, từng sinh viên có trình độ tiếp thu khác nhau Tài liệu học tập, bai tập, bài thi cũng được thiết kể để phục vụ đa dạng từng lớp sinh

viên khác nhau Nghĩa là, hệ thông Elearning cẳn cung cắp tải nguyên học tập phủ hợpcho từng nhóm tửng người học Dé làm được điều đó hệ thống can phái hiểu rõ đi

tượng phục vụ nhận biết được sở thích học, trình độ tiếp thu, đặc trưng riêng của img

sinh viên dé phục vụ một cách tốt nhất Nghĩa la, hệ thông cân xây dựng được Profilecủa sinh viên va quan lý tốt Profile đỏ

l4

2.2 User profile

Profile li một tập hợp gom những thông tin của một cá nhắn, dùng dé biếu diễn cả

nhân đó trong hệ thông Vai tro chính cua Profile la cá nhân hóa các tương tác giừa người dùng va hệ thông.

Profile được biết đến như là một tập hợp pôm những thông tin của một cá nhân, dùng

đẻ biểu diễn cá nhân đó trên máy tinh, Hệ thông sẻ khai thác profile đẻ biết được tính

cách va sứ thích của người dùng va phục vụ cho người dung tốt hon [16], [17]

Profile được sử dụng nhăm cá nhân hóa các tương tác giữa người dùng và máy tính.

Profile được tìm thay trong các hệ điều hanh (operating system), các chương trình maytinh (computer program) hay các website động (dynamic website) Trong các hệ điều

hành windows profile của một người dùng bao gồm các thông tin định nghĩa môi

trường làm việc của người đó chăng hạn như: cách thiết lập chế độ hiền thị cách thiết

lắp các ứng dụng các kết nói mạng nghĩa là tắt cả những gi người ding nhìn thấy

trên man hình máy tính cũng như tất cả các tập tin, các thư mục, các ứng dụng ma họ

truy cập Trong các website động chẳng hạn như trang mail yahoo.com người

dùng có thê tủy ý thay đôi cách hiển thị như màu sắc, font chữ, theo cách riêng của

ho Các thông tin đó được lưu trữ trong profile và người dùng luôn nhận được cách thé hiện đó dù truy cập từ bat cứ máy tính nào.

Những thong tin được lưu trừ trong profile rat đa dạng như thông tin cá nhân những

đặc điểm, so thích, thỏi quen trinh độ trì thức, Thy theo lĩnh vực ửng dụng cụ thẻ,

profile sẽ có những thông tin khác nhau phù hợp cho miền ứng dụng đó Trong hệ

thống bán hang qua mạng profile thường gdm: sở thích, thỏi quen mua sắm, các sản

phẩm đã từng mua Trong hệ thông giáo dục profile thường gồm: tén, tuôi trinh độhọc van kết quá khóa trước thỏi quen học tập kiến thức nên ngành học .Trong hệthống tư vẫn thông tin, profile có thẻ chứa những chủ dé ma người dùng quan tim,

trinh độ trí thức, ngành nghé của người dúng Chính những thông tin được lưu trừ

trong profile nay đã giúp hệ thông phục vụ cho người dùng tốt hơn, thông minh hơn Nói cách khác sự thông minh va chất lượng của các hệ thông thích nghi được xây dựng trên nen tang chính là profile Nếu profile được xây dựng tết thi hệ thống sẻ tư

vin tốt hơn Đề xây dựng được profile tối cho hệ thong thi can phải xác định được

1§

những đặc trưng nào của người dung sẻ cắn thiết, hữu ich cho hệ thông Điều này không phải đơn gián bởi vi trong từng miền ứng dụng khác nhau, profile sẽ có nhừng

đặc trưng khác nhau Chang han, trong e-Commerce, các đặc trưng của profile vẻ sửthích là quan trọng nhất đẻ giúp cho việc tư van hiệu quả Trong khi đó với hệ E-Learning thi các đặc trưng liên quan đến trình độ học tập, kiến thức nẻn mới lá

quan trọng nhất Ngay ca khi trong cùng một miễn ứng dụng profile cua hệ thông nay

có thé sẽ khác profile của hệ thông kia Nói riêng trong miễn e-Commerce, profile củamột hệ thông tư van ban đĩa CD sẽ can có các thông tin liên quan dén am nhạc theloại nhạc, , nhưng profile cua một hệ thống tư van bản tranh can có các thông tin liên

quan đến mau sắc hội họa kiến trúc, Do vay, xây dựng cau trúc profile là một trong

sO những khía cạnh quan trọng quyết định đến sự thành công của hệ thông thích nghi

2.3 Ý nghĩa của profile trong E-Learning

-Với giảng viên: nhận biết trình độ của sinh viên để có sự điều chính phủ hợp trong

việc xây dựng bai giang với phương pháp phù hợp cho từng nhóm sinh viên, từng sinh

viên Ngoài ra profile cũng hỗ trợ đẻ giảng viên biết được trình độ chung từng lớp đẻlàm cơ sở cung cấp bai tập, bài kiêm tra vừa kha năng sinh viên

-Với sinh viên: có thé tim tải liệu học tập phủ hợp với bản than có thé tìm những

người có trình độ tương đương dé học nhóm.

-Với hệ thông: có thê nhận dang từng người học dé phục vụ thật tốt hoặc nhận ra sựgian lận trong ky thi trực tuyén

2.4 Cầu trúc profile

Nhiều mô hình vẻ cấu trúc profile da được nghiên cứu và phát triển trong một thời

gian đài cho các miễn ứng dụng khác nhau Trong phạm vi đẻ tải chủng tôi giới thiệu

những mô hình profile được sử dụng trong hệ thông E-Learning

2.4.1 Cau trúc profile cho hệ thống đào tạo trực tuyến (E-Learning

System) của Brusilouvsky [8]

Linh vực E-Leaming lấy vai trò của người học làm trọng tâm, nghĩa là việc tự học của

sinh viên quyết định phan lớn đến chất lượng dao tạo Khác với hình thức giáo dục cỏ

điện với bang den, phan tring và người Thấy luôn bên cạnh học trò sinh viên trong hệ

thống E-Learning đôi khi khiến người học cảm thấy bơ vơ, mắt phương hướng Do

16

vay, việc tự van cua hệ thong là rất cần thiết, Va dé thực hiện được việc tư van tốt cho

từng người học hệ thông E-Learning cân phai biết rõ đặc trưng riêng cua từng ngườihọc, đó chính la nhu câu cắn thiết về profile trong E-Leaming User profile trong lĩnh

vực E-Leaming được gọi là leamer profile Theo [8] câu trúc learner profile pom các

nhóm đặc trưng vẻ kiến thức (knowledge), sư thích (interests), mục tiểu (goals), kiến

thức nên (background) va những nét tiêu biểu của người dùng (individual traits)

Kiến thức (Knowledge) là kiện thức cua người học vẻ chủ dé dang học Day lá thànhphan quan trọng nhất của learner profile và kiến thức có thé thay đổi theo chiều hướng

tăng (tiếp thu) hoặc giảm (quên) khi chuyén từ bài nảy này bài khác hoặc trong cùng

một môn học

Sơ thich moi quan tâm (Interests) được xem như là thành phan quan trọng của profile

trong các hệ thông tim kiếm thông tin, tinh lọc thông tin Trải lại trong các hệ AHS

thời điểm đầu thường không chú trọng vào thành phần này ma chỉ quan tim đến mục

địch học tập Tuy nhiên, khoáng vai năm gan đây, thánh phan này được chủ trọng

nhiều hon va có khả năng cạnh tranh với thành phản knowledge để trở thành đặc trưngquan trọng nhất

Mục đích (Goals/tasks) thể hiện mục đích tức thời của người ding cho mội tắc vụ trong hệ thong thích nghị Cụ thẻ là thẻ hiện những gi ma người dùng mong muốn dat được Tùy thuộc loại hệ thông mục dich có thé là mục tiéu cua công việc (trong hệ

thong ứng dụng) nhu cau thông tin tức thời (trong hệ thống tim kiếm thông tin), mục

tiểu học tập (trong hệ thong đảo tạo) Mục đích là đặc trưng dé thay đôi nhất Đặc

trưng nảy luôn luôn thay đổi từ nội dung nảy sang nội dung khác (from section to

section) va thậm chi thay đổi vải lan trong một nội dung học.

Kiến thức nén (background) lả tên gọi chung của một tập hợp những đặc trưng liên

quan đến kính nghiệm trước day của người dùng và những đỏi tượng liên quan Thanh

phần này trong các hệ thông web thích nghỉ thường gôm: nghẻ nghiệp trách nhiệm

công việc kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực có liên quan va thậm chí là quan điểm

cụ thé trong phạm vi công tác Thanh phản nay thường là có định trong suốt quá trình

làm việc với hệ thống vả cùng khỏ suy ra bằng cách quan sát quá trình người dùng tương tác với hệ thông.

17

Ver nòng (Individual traits) là tên gọi chung cua những đặc trưng giúp hình dung ra

từng cá thẻ Vi dụ đặc trưng vẻ nhân cách (hướng nội hướng ngoại) cách nhận thức

cách học Đây là đặc trưng tỉnh, nghĩa là không thay đổi sau một khoảng thời gian

dai vả thâm chi không bao pid thay đôi Khác với background, đặc trưng nảy có thểthu dược qua những bài kiểm tra vẻ tâm lý được thiết kế riêng

2.42 — Cấu trúc profile cho hệ thống đào tạo trực tuyến (E-Learning

System) của nhóm Lê Đức Long và cộng sự

Day là mô hinh mở rộng của mô hình profile do Brusilouvsky để xuất Nhóm nghiên

cứu cla Lé Đức Long vả cong sự dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia su phạm,

các chuyên gia tâm lý đã dé xuất một cau trúc chung cho learner profile ửng dụngtrong hệ thống đào tạo trực tuyến thich nghỉ (Adaptive E-Learning System - AeLS)

vom 4 nhóm đặc trưng chính: demographics, training experiences, self-study

Hinh 2.1 Cau tric learner profile

Demographics (nhân thân)

Nhóm nay chứa thông tin vẻ tiêu sử gia đỉnh và tinh trạng bán thân, gồm các đặc trưng

như: mã số sinh viên, lý lịch và nơi làm việc

Training experiences (kinh nghiệm đào tạo)

Nhóm này chứa thông tin vẻ nên tang kiến thức, kiến thức đã biết vẻ chủ dé dang học

vá kiến thức có thé biết hoặc có khả năng biết trước cua người học vẻ chu dé đó

Thanh phan nay nhằm hưởng đến việc cung cấp một sự thích nghỉ dựa trên mức độ

nhận thức khả năng lĩnh hội trí thức vẻ bài học/chủ dé đang học của mỗi cá nhân

người học Nhóm nảy gồm các đặc trưng như kiến thức nén, kiến thức đã biết kiến

thức vẻ chủ đẻ.

Self-study activities (Hoạt động tự học)

18

Nhỏm này chứa các thông tin vẻ đặc điểm cá nhân của người học liên quan đến cáchoạt động học tập (đặc Aiér fa ne học) gom các đặc trưng như thói quen học tập mục

tiều học tập và đặc điểm cả nhắn.

Learning demands (Nhu cầu học tập)

Những đặc trưng của nhóm này là cơ so giúp cho hệ thông có thé cung cấp cho người

học những tài nguyên/địch vụ dap ứng được mục dich hay nhu cấu của bản thân người

học va điều nay sẽ giúp việc học tập trên mạng trở nên hap dẫn hơn kích thich được

động cơ học tập của cá nhân người học Nhóm nay gồm các đặc trưng như: động cơ

học tập nhu cấu học tập và sở thích.

2.4.3, Nhận xét chung

Qua hiện trạng nghiên cứu vẻ cau trúc profile, chúng tôi nhận thay da cỏ nhiều cau

trúc profile tong quát cho hệ E-Learning

Tuy nhiên, các mô hình trén con khả tông quát và khi áp dụng vào hệ thống Learning của trường Dai học Su Pham thi cần nghiên cứu lại và dé xuất mô hình chỉ

E-tiết và phù hợp với xu hướng hiện nay Mục tiêu đặt ra là xây dung tập hợp gôm các

đặc trưng hữu ích của sinh viên trường Đại học Sư phạm TPHCM.

Phương pháp thực hiện là khao sát sinh viên va sau đỏ thông kế đánh gia dé tìm cácđặc trưng hữu ích bằng hai cách:

-Sư dụng phương pháp được để xuất trong [6] dé đánh giá tính hữu ich của từng đặc

trưng mot cách độc lập.

-Sử dung SPSS dé danh giá mỗi tương quan giữa các đặc trưng khác đến kết quá học

tập cua sinh viên Bởi vi kết quả học tập lá đặc trưng quan trọng nhất trong hệ thốngE-Leaming, qua đó phan ánh các yêu tổ như: chất lượng giảng day của giảng viên,chất lượng cua tải liệu học tập vả trình độ của sinh viên nữa.

So sánh những đặc trưng được chọn lọc trong ca hai phương pháp va để xuất mô hinh

2.5 Bảng các đặc trưng đề xuất

Dựa trên nhiều mau Profile có sẵn kẻ thừa tập hợp các đặc trưng hữu vẻ người học

trong [10], dựa trên kinh nghiệm giảng dạy sinh viên chúng tôi để xuất bang các đặc

trưng hữu ich như sau

Phần 1: Thông tin cá nhãn

Mục đích: tim hiểu những thông tin cả nhân thói quen, sở thích, điều kiện khách quan

vẻ nơi ở, không gian sống hay việc tham gia các công tác đoàn thé, cé lam ảnh

hương đến kết qua học tập của sinh viên không

Trong phan |, có 18 đặc trưng trong đó 8 đặc trưng bat buộc (sẽ không đánh giá) và 10đặc trưng can chọn loc, đánh giả.

§ đặc trưng mac định (được in đậm): họ tên, khoa lớp ngành điện thoại, email nam

sinh, nơi sinh

Bạn có máy vị tinh tại nơi ở không?”

Sở thích của bạn* D Am nhạc O Công nghệ 0 Đọc sách

Vui lòng ghi xô thứ tự vao 6 vuông 1-2-3- 0 Mua sắm 0 Lướt web 0 Chat với bạn

Chỗ ử hiện nay hà riêng của bạn (hoặc của ba mẹ)

Nhà bả con ONha trọ

Ký túc xả

Điện thoại: §yittksesé4 esheets

Tinh trạng hôn nhan/tinh cam Ochua kết hôn Oba kết hôn

Chưa cỏ người yêu O Đã cỏ người yêu

Chức vụ trong lớp* (nếu có) OL&p trướng ĐLớp pho OBI thư

Có tham gia công tác khác của lớp cua

trường

Không tham gia

Các hoạt động xã hội khác đã tham gia" [Mùa hè xanh

Hoạt động do trường phat đồng

Hoạt động do phường, địa phương phat

độngHoạt động tự phat

ĐHoạt động khác

Phan 3: Quá trình học tập và kết quả.

Mục dich: tìm hiệu những thông tin vẻ kết qua học tập ở Phô thông Đại học (học kỳgin nhất) dé lam cơ so đánh gia chất lượng học tập cua sinh

Phỏ thông: Xếp loại học tập ra sao? Xếp loại đạo đức? Môn học giỏi nhất? Môn học

yêu thích nhất?

Erong phan nảy: có 12 đặc trưng trong đó có 4 đặc trưng cần đánh giá là kết qua phd

thông đẻ xác định mức độ ảnh hướng đến kết qua Dai học hay không 8 đặc trưng khác

la các đặc trưng bắt buộc lưu trữ trong profile, không đánh giá

Kết quả học phô thông

Xép loại học tập: Yêu [Trung bình IKhá OGivi

Xếp loại đạo đức: OYéu [Trung bình OKhs OTS

Môn giỏi nhất cua bạn*

Số môn trên 8 điểm: Số món trên 5 điểm:

Số môn trên 6.5 điểm: - Số món dưới 5 điểm:

Phần 3: Hoạt động tự học

Mục đích: tìm hiểu những thông tin về hoạt động tự học của sinh viên Những yeu tô

thúc day việc tự học lả gi?.

Bạn có chuẩn bị trước khi đến lớp - HRát kỹ Ose

OK hong có thời gian chuẩn bị

Ban tự học bao nhiều giờ/lắn 0-1 giờ 01-2 giờ Otrén 2 giờ

Bạn thường tự học vào budi nảo* Sáng Otrva chiêu Chói Okhuya

Bạn thưởng tự học bing phương tiện Bảng den phan tring

nao* OGiay nháp

ĐIrẻn may vi tinh dé ban

Bạn thường tự học môn nảo* Tự nhiên Xã hội OVi tính Ngoại ngữ

Bạn có thường xuyên học nhóm [Có Không

khong?

Nhom ban thường gém bao nhiều O Ít người (3-5) Nhiều người (6-10)

người

Bạn nghỉ nhóm it người hay nhiều O it O Nhiéu

người sẻ hiệu quả hơn? |

Bạn thích những người trong nhỏm có Đều nhau cho để học

trình độ đều nhau khong? “Không nên có người giỏi, người yếu dé

Vui long ghi sé thự tự vào 6 vuông [-2- OGiai trí: Đọc báo, nghe nhac, chat với bạn

ied bẻ

DMư rộng cúc kiến thức vẻ kỹ nàng mém

như: vd thuật, hội hoạ âm nhạc thé duc thẻ

Và bao nhiều % thời gian online cho | O<50% O50-75% D>75%

việc học

Ban thường đến thư viện của trường O Không tôi thích tự mua sách vẻ học

bao nhiều lẳn/tuần? 1 hin

D Trên 4 lan

Bạn thường đọc sách tại thư viện hay | OTaichd Mang vẻ

mang vẻ?

Bạn thích học môn nào nhất?

Ly do bạn thích học môn đó* [Nội dung môn học hap dẫn

HGiang viên có phương pháp day hay

OGiang viên nhiệt tinh

Giáo trình biên soạn dé hiểu

Khi bạn thích học môn đỏ, bạn sẽ dành Đúng Sai

thời gian tự học môn đó nhiều hơn?

Trong phan 3 có 18 đặc trưng cân chọn lọc, đánh giá.

Phần 4: Xác định rõ động lực học tập

Mục đích: Tim hiểu xem các bạn sinh viên đã xác định rõ dong lực học tap hay chưa.

Khi các bạn có động lực học tập thi các bạn có tự học nhiều hơn những bạn kháckhong? Khi các bạn có động lực học tập thi các bạn có đạt kết qua cao hơn những bạn

khác không”

Ban xác định 1 động lực học tap? DCó D khỏng

Ban ra sức học tap vì ai? | OBan thân

Bạn sẽ làm gi khi gặp một van dé khó, OBo qua

nghi không ra ODE qua một bền, sẽ quay lại vao ngay

| mai

OTim ban bẻ trợ giúp

OTim giảng viên trợ giúp

' OTim lời giải trên internet

Bạn muốn đạt được điều gi sau khi tốt OBang loại giỏi dé dé xin việc

nghiệp đại học” Chi can tốt nghiệp là được

Bạn có tranh thủ học thêm ngoại ngtr? | BCó

| OKhong, nganh của tôi không cần lắm

Ban sẽ làm gi sau khi ra trường?” Học lên cao hơn.

ĐBi làm ngay.

- Nghi một thời gian giải quyết việc riêng

trước khi đi lam.

Bạn có tự tin sẽ tìm được việc làm sau khi | Tôi tin sẽ có việc làm ngay.

ra trường? Bạn nghĩ khoảng bao nhiều ' Khoảng |-2 năm

nam sau khi ra trường sẽ có việc lắm? Í Tôi không chắc nữa

Gia đình bạn có hỗ trợ gì cho bạn trong | Có tôi sẽ vẻ làm cho công ty/cơ quan của

công việc lắm sau này? | ba mẹ

Có tôi sẽ được vẻ công ty/cơ quan của

| người bả con/người quen

Không tôi sé phải tự tìm việc làm

Trong phan 4, có 9 đặc trưng can chọn lọc, đánh giá

Ngoài các đặc trưng có thé khảo sát được, mô hình profile sẽ bao gồm tập hợp các đặc

trưng phan ánh thói quen sư dụng máy tinh, điều này sẽ giúp ích cho hệ thống khi

nhận dang sinh viên, tránh tinh trạng gian lận khi thì cư Các đặc trưng nay hiện không,

thé khảo sát được nên chúng tôi sẽ đưa vào mô hình trước Sau này khi triển khai hệthông E-Learning thực tế, sé khao sát đánh giá thêm

2.6 Bồ sung đặc trưng về thói quen sử dụng máy tính

Lay ý tương từ [7| vẻ chứng thực người dùng thông qua các đặc trưng vẻ thỏi quen

chúng ti đưa thém những đặc trưng ve thoi quen su dụng máy tính vào mỏ hình

profile của sinh viên su phạm Day là cơ sở đề hệ thông nhận dang ra vả chứng thực

sinh viên nhằm ngăn chặn tinh trạng gian doi trong các ký kiểm tra online

Chứng thực thông qua hanh vi dé sử dụng không can phan cứng dat tiễn va cùng

không sợ gia mạo Chứng thực hanh vi bao gồm: đặc trưng về tương tác vật lý (Ban

phím Chuột) va đặc trưng vẻ tương tác logic (Phần mém)

-Những đặc trưng về bàn phím (9 đặc trưng)

Thời gian an, giờ phim (Duration)

Thời gian nghi giữa 2 phim liên tiếp (Latency)

Tóc độ gỗ trung bình (Typing Speed)

Tan suất lỗi (Error Rate)

Loai phim (Number key usage)

Cach viet hoa (Caps usage)

Cách stra lỗi (Fixing)

Thư tự nha phim (Release prior)

Mỗi tương quan giữa phim g6 - tốc độ gd

-Những đặc trưng về chuột (5 đặc trưng)

Tốc độ di chuyên chuột

Tốc độ double click

Thời gian nghỉ

Tốc độ Drag & Drop

Point & Click

-Những đặc trưng về logic (7 đặc trưng)

Cách mo mục/chương trình

Thứ tự mở các mục/chương trình

Tân suất sử dụng

Chương 3 Cơ sở lý thuyết để đánh giá tính

hữu ích của đặc trưng trong profile

Theo chương trước, profile cho sinh viên Sư phạm được đưa ra đánh giá gdm 50 đặc trưng tùy chọn Chương 3 sé đề ra giải pháp thu gọn tập đặc trưng ban dau, tìm ra tập

đặc trưng thật sự hữu ích

3.1 Phương pháp 1: sử dụng giải thuật được đề xuất trong |6|

3.1.1 — Cấu trúc profile Theo [I6] nhiều mô hình biểu điển cấu trúc profile đã được để xuất như mô hình

không gian vector mỏ hình lịch sử khai thác mô hình ma trận đánh giá Trong đẻ

tải, chủng tôi định nghĩa cấu trúc profile như sau:

Cau trúc của profile trong mot hệ thông cu thé là một tập hợp các đặc trưng hữu han

và có thứ tự Kỷ hiệu P*`' =< ƒ >°,.ne N là profile của user u gom n đặc trưng f,

Ví dụ với profile gồm 3 đặc trưng tên, tuổi, giới tinh, ta có thé biểu điển profile của

các user u¡, UW) như sau:

P'"'=<l.an, 25, nữ>

ƒ*:'=< Thanh, 30 nam>

Hay với profile gôm 4 đặc trưng nguồn gốc cư tri, nơi sống người sống cùng điều

kiện sống Khi đó, ta có thé biểu diễn profile của các user uj, uy uy đưới dạng vector

như sau:

Pp wcthanh phố ky túc xá, một mình nghèo>

ƒ*:'=<nông thôn ky túc xá bạn cùng phòng, tốt>

ƒ?*''=<nông thôn nha trọ bạn cùng phòng ngheo>

3.12 Miền giá trị của đặc trưng

Miễn giá trị của đặc trưng là tập hợp tất cả các giá trị mả đặc trưng có thẻ nhận trong

miễn ứng dụng đang xét.

Ký hiệu 2ØA/(/¿ là miễn giá trị của đặc trưng /,

Trong đó:

vy lá các giả trị mà / có thê nhận được

n, là tông số giá trị của đặc trưng /,

Ta ký hiệu ð»%,.0,.n, e V lần lượt là kích thước của miễn giá trị của các thuộc tinh

fisdaedgun

Ví dụ DOMGén)={"Lan” “Thanh” "Hồng” }

DÓOA/tiỏi)= { 1, 3, 3, 100 }

Miễn giả trị của đặc trưng thường lả tập các số nguyên miễn số thực tập các ký ty,

3.1.3 _ Nhận xét về đặc trưng hữu ích dựa trên miễn giá trị

Mỗi đặc trưng trong profile dùng để biểu diễn user ở một khía cạnh nào đó Sự khác

biệt giữa các user được tạo ra bởi giá trị của các đặc trưng mả từng user nhận được.

Nhận xét: Đặc trưng hữu ích lá đặc trưng ma giúp hệ thống E-Learning nhận dạng,

phân loại user ra thành nhiễu nhóm khác nhau Suy ra với một đặc trưng bat ky, ma đa

số các user nhận cùng một giá trị thi khi đó miễn giả trị sẽ có một giá trị chiếm ty lệ

cực đại, nghĩa là đặc trưng đó gom hau như tắt ca user lại thành một nhóm duy nhất

nên đặc trưng đỏ xem như lả không hữu ích (vi đặc trưng đó không hỗ trợ hệ thống

trong việc nhận dụng các sinh viên) Giả trị có tý lệ cao đó sau day sé đặt tén là extra

value.

3.1.4 Extra value

Extra value 1 giá trị có tan suất rat lớn, chiếm ưu thẻ so với các gid trị khác Do vậy,

trước hét ta định nghĩa khái niệm tan suất

Cho đặc trưng f,, ta định nghĩa tan suất cua một giả trị vụeDOAW2 là ty lệ giữa sé

user nhận gia trị vị trên tong sé mẫu khao sát hop lệ

freq(v,)= + (4.1)

Trong do:

v, là số user nhận giá trị vy khí xét đặc trưng /.

nla tông số mẫu khảo sát hợp lệ

Ví dụ 3.1.

Tham đò ý kiến của 60 người vẻ đặc trưng ca học, có kết qua sau: 10 người có đặc

trưng lâ học sáng 5 người có đặc trưng là học trưa, 45 người có đặc trưng là học tối.Thực hiện tinh tan suất của các gia trị thu được kết quả sau -

freq( sang) = x = 0.17 freq(trua) = = = 0.083 freg(toi) = = = 0.75

Tiếp theo, chung tôi dé xuất một độ đo dé xác định extra value

Xét DOA(2 và cho trước một tham số @ Ta gọi một giả trị vụ là extra value khí

freqgfvu>9.

Thông thường một giá trị có tan suất trên 50% thì được xem là chiếm ưu thé trong

một tập hợp Cho nên ở đây chúng tôi để xuất ngưỡng cho tham số Ølà 0 5< Ø< I

Giá trị của Øcảng lớn thi độ tin cậy của kết qua cảng cao Việc xác định giá trị Ø phụ

thuộc vảo miễn ứng dụng và phụ thuộc vao số lượng giá trị trong DOM) Do vậy khi

tim extra value trong các đậc trưng khác nhau nén dùng các giá trị Ø khác nhau Như

vậy chúng tôi ký hiệu Ø lả tham số ding cho đặc trưng f, Neu bỏ qua ngữ cảnh ứng

dụng, ta để thấy 4 là ham số theo /X2A//2, nghĩa là G=gind, với n, là kích thước của

DĐOAf(/2

3.1.5, Đặc trưng hữu ich

Đến đây chúng tỏi đã xây dựng được tiêu chí tim ra extra value trong miền giá trị của

đặc trưng Dựa trên cơ sở đó dé kết luận vẻ tính hữu ích của đặc trưng.

Cho trước một profile P =< / >*,.œ< Ý va một ngưỡng 8 Một đặc trưng // được xem

la hữu ích khi không tổn tại một extra value x„e/2GÄ//) nao (tức là không thỏa

freqivg? 6 )

3.1.6, Dac trưng không hữu ích

Cho trước một profile P =< /, >*⁄,,„e€ Ý va một ngường Ø Một đặc trưng /¿ được xem

là không hữu ích khi tồn tại một extra value vy, EDOM), nghĩa là freg(v_)> O,

29

3.1.7 — Ý tưởng giải thuật

Cho trước một profile P=< / > , n6 vả một day các ngường 4 Việc chon lọc và

sử dụng các đặc trưng hữu ich trong profile cũng đồng nghĩa với việc tim ra các đặc

trưng không hữu ích và loại khoi profile Như vậy để giải quyết bài toản này, chúng ta

sẽ xét lan lượt từng đặc trưng / e ? va đánh giá tính hữu ích cua /, nghĩa là tim xem

có giá trị extra value trong DOM({) hay không Nếu t6n tai extra value trong DOM(/)thi kết luận /, không hữu ích Như vậy sau khi đánh giả từng đặc trưng ta dat được kết

qua là tách profile P thành hai nhóm

PeP wr” (4.5)

[rong đó :

P’ là tập các đặc trưng hữu ich

P ” là tập các đặc trưng không hữu ich

3.1.8 'Thú tục đánh giá tính hữu ích của đặc trưng / với ngưỡng 3

f.lsisn

Input: ‹ DOM(S)

| 0.550 <I

Output: / hừu ích hay khong hữu ích.

Bước 1: Tìm gia trị lớn nhất trong DOM({f) là v,,, =maxy,Ƒ

Bước 2: Tính freg(Vmus)

Bước 3: If đcq(xx„/ > & then f, la đặc trưng không hừu ich, else / là

đặc trưng hữu ich end if.

Dé đánh giá tính hữu ich của tắt cá các đặc trưng trong profile P =< / >*,.m« N, ta lặp

lại giải thuật trên cho từng đặc trưng ƒ như sau

fori trom | to n do

đánh giá đặc trưng /,

end

30

3.19, Lưu đồ thủ tục đánh giá đặc trưng

3.2 Phương pháp 2: Sứ dụng kiêm định thống kê

Những đặc trưng được loại ra từ phương pháp | sẻ được kiểm tra bằng phương pháp

2 Nêu két qua của phương pháp 2 cũng khang định là đặc trưng không hữu ich thi đặc

trưng đỏ sé được loại bo hoàn toàn khỏi profile.

[rong profile sinh viên việc học và kết quả học tập là trong tâm Do vậy, đặc trưng

nao có mỗi liên quan đến két qua học tập sẽ được xem là hữu ich, cần lưu lại trong

Chung tôi sử dụng kiêm định Chi-Square (kiểm định tinh độc lap) dé kiểm định xem

có tén tại mỗi quan hệ giữa hai yeu tổ đang nghiên cửu trong tong thẻ hay không Kiểm định nay còn gọi lá kiểm định tinh độc lập Kiểm định nay phù hợp khi hai yêu

tô nay lá biến định tinh hay biến định lượng rời rac it có giá trị

3.2.2 — Cơ sở lý thuyết

Gia thiết không: — HÓ: hai biến độc lập với nhau

Giá thiết doi: HI: hai bien có liên hệ với nhau

> eh z

Dai lượng dùng để kiếm định là: 4? = DI DE, a

Trong đó:

- y?: Đại lượng Chi Square ding dé kiếm định

- _.Ø/: tan số quan sat thực té trong các 6 của bảng chéo

- Ey: tan số quan sat lý thuyets trong các 6 của bang chéo

- ¢:s0 cội của bang

-_r: số dong của bang

E(, được tính theo công thức sau: É,, = BS)

"

- Re tông số quan sát của dong thir i

- Cy tông số quan sát của cột thứ j

32

Đại lượng kiếm định nay co phản phôi Chi Square (khi bình phương) Tra bangphán phố nay ta sẽ có giá trị giới han với mức ý nghĩa z va số bậc tự do bang (r-

LW€~l): X6 sye~tyz

'Viêu chuẩn quyết định là:

- Bắc hò HO nếu :yŸ > fC du ihe

- Chấp nhận HO nêu z? < 73 icy) g

33

Chương 4 Thống kê và đánh giá kết quả

4.1 kết qua đánh giá theo phương pháp I

[rong để tải nay chung tôi sẻ chọn tham so 0=0.8 dé tiên hành đánh giá

Ap dụng lưu do 3.1.9 kết qua đạt được như sau.

4.2 Đánh giá nhóm đặc trưng về thông tin cá nhân

4.1.1 Đặc trưng “Giới tính”

tài text

Cumulative

Total

Dựa vào bang két qua tan số trên: các gid trị chiếm ty lệ <Ø (nam 21%: nữ 79%)

Ket luận: đặc trưng hữu ích

34

4.2.2 Đặc trưng "Mức sống"

Hình 4.2 196 thị đặc trưng “mức sống"

Dựa vào bang kết quá tan số trên: các giá trị chiếm ty lệ <2 (sinh viên sinh có mức

sông khó khăn là 9.5%; mức sống trung binh là 74.5%: mức sông day đủ là 15,9%)

Kết luận: đặc trưng hữu ích

Sinh viên không có may tinh cá nhân là 13.2%) có máy tính: 86.8% (

Ket luận: đặc trưng không hữu ích

—xk_ mm ee

ais sr || ae [ane Sane oe

đủ

36

Dua vào bang két qua tan so trên: Các giá trị chiếm ty lệ <2

Ket luận: đặc trưng hừu ích

Dựa vào bang kết quả tan số trên: Các giá trị trong đặc trưng đều có tin số thấp hơn đ

Ket luận: đặc trưng hữu ich

4.2.6 Đặc trưng “Tinh trạng hôn ohan/Tinh cam”

Tinh trạng hôn nhan/Tinh cam

nwa sét hor Od ké| Hóa Chưa conguor yey Đã Cô người yêu

Hình 46 Đề thị đặc trưng “Tinh trạng hôn nhân tỉnh cảm”

Tinh trạng hôn nhân

Dad ne

| se | bing | so | oxy |

[Dựa vào bang ket quả tan so trên

ly lệ sinh viên chưa kết hôn 96.2% = @ ty lệ sinh viên đã ket hôn 3.8%

Ket luận: đặc trưng không hữu ich

Đã có ngướ: yêu

Chưa có "gướ: yêu

Dựa vào bang két quả tan so trên: Các gia trị có ty lệ <80%

Kết luận: đặc trưng hữu ích

Như vay trong đặc trưng tông hợp nảy chi giữ lại đặc trưng ve tinh cảm với hai gia

trị: chưa có người yeu, đã có người yêu

4.2.7 Đặc trưng “Cong việc hiện tại”

Tân 66

Công việc hiện tại

Hinh 4.7 Bo thị đặc trưng “công việc lâm thêm”

39