Sử dụng kỹ thuật logic mờ đánh giá kết quả học tập cho sinh viên trường đại học sư phạm kỹ thuật thành phố hồ chí minh

Đặng Trường Sơn đã tận tình hướ ng dẫn từng bước và giúp đỡ về kiến thức một cách có hệ thống để tôi hoàn tất chuyên đề này.. Tiếp theo xin c ảm ơn các Thầy, Cô Trường Đạ i học Sư phạ m

iii

Lời đầu tiên tôi chân thành cảm ơn Thầy TS Đặng Trường Sơn đã tận tình hướ ng dẫn từng bước và giúp đỡ về kiến thức một cách có hệ thống để tôi hoàn tất chuyên đề này

Tiếp theo xin c ảm ơn các Thầy, Cô Trường Đạ i học Sư phạ m

Kỹ thuật Tp.HCM, các Anh Chị học viên lớp Cao học Giáo dục khóa 18 và t ất cả các thành viên gia đình đã hổ trợ, động viên cho tôi thực hiện chuyên đề theo đúng tiến độ và kế hoạch được giao

Bản thân đã làm việc tích cực trong thời gian được giao đề tài nhưng với thời lượng ngắn ngủi và khối lượng kiến thức có giới hạn nên chắc chắn sẽ có nhiều thiếu sót xin Quý Thầy, Cô

và các Anh, Chị giúp đỡ thêm

M C L C

PH N A: M Đ U

DANH M C CÁC B NG BI U

DANH M C CỄC S Đ , BI U Đ

I TÍNH C P THI T VĨ ụ NGHƾA C A Đ TÀI 1

1 Tính c p thi t c a đ tài 1

2 Ý nghĩa c a đ tài 1

2.1 ụ nghĩa khoa họ c 1

2.2 ụ nghĩa th c tiễn 2

II M C TIÊU VÀ NHI M V C A Đ TÀI 2

1 M c tiêu nghiên c u 2

2 Nhiệm v c a đ tài 2

III GI THUY T NGHIÊN C U 2

IV Đ I T NG VÀ KHÁCH TH NGHIÊN C U 3

1 Đối t ng nghiên c u 3

2 Khách th nghiên c u 3

V PHNG PHỄP NGHIểN C U 3

VI K HO CH NGHIÊN C U 3

1 Giai đo n 1 3

2 Giai đo n 2 3

3 Giai đo n 3 4

PH N B: N I DUNG CHNG 1 5

C S LÝ LU N 5

1.1 Tổng quan chung v đánh giá ng i học 5

1.2 Đánh giá và các ph ơng pháp đánh giá 6

1.2.1 Theo cách th c hi ện việc đánh giá 7

1.2.2 Theo m c tiêu c a vi ệc đánh giá 7

1.2.3 Theo phơng h ng sử d ng k t qu đánh giá 8

1.2.4 Ki m tra, đánh giá là m t thành tố trong quá trình d y h ọc 8

1.3 Các khái niệm v Logic m 9

1.3.1 S ra đ i c a lý thuy t t p m 9

1.3.2 Các khái niệm v lý thuy t t p m 12

1.3.3 Các hàm thu c th ng dùng 14

1.3.4 ng d ng 17

1.4 K t lu n 22

CHNG 2 23

C S TH C TI N 23

2.1 Th c tr ng v đánh giá sinh viên t i Tr ng Đ i học S ph m Kỹ thu t Thành Phố Hồ Chí Minh 23

2.1.1 Cách tính đi m đánh giá học phần 23

2.1.2 Cách tính đi m trung bình chung 24

2.2 Các k t qu nghiên c u đư công bố 25

2.2.1 Các k t qu nghiên c u ngoài n c 25

2.2.2 Các k t qu nghiên c u trong n c 33

2.2 K t lu n 40

CHNG 3 XỂY D NG MÔ HỊNH ĐỄNH GIỄ 41

3.1 Xây d ng các m c đánh giá 41

3.2 T p m qua các m c đánh giá 42

3.3 Xây d ng hàm thu c 42

3.3.1.Hàm thu c đầu vào 42

3.3.2 D đoán hàm thu c đầ u ra 44

3.4 Xây d ng h ệ các lu t 45

3.5 Xây d ng bài toán đánh giá bằng kỹ thu t Logic m 46

3.5.1 Tính đ thu c gi a hai t p m 46

3.5.2 Xây d ng các t p n n 46

3.5.3 Các b c th c hi ện bài toán đánh giá 48

3.5.4 Áp d ng thu t toán m đánh giá học phần 48

3.5.5 Áp d ng thu t toán m đánh giá sinh viên qua đi m số học kỳ 54

3.6 Cài đặt 66

3.7 K t lu n 67

CHNG 4 68

XÂY D NG CÔNG C ĐỄNH GIÁ VÀ NG D NG 68

4.1 Thi t k giao di ện 68

4.2 Cài đặt thu t toán 69

4.3 H ng d n s ử d ng công c đánh giá 82

4.3.1 Đ nh nghĩa các tiêu chí đánh giá 83

4.3.2 Nh p li ệu 84

4.3.3 Ch y chơng trình và xem k t qu 85

4.4 Th c nghi ệm 86

4.4.1 Th c nghi ệm v i công c đánh giá đi m quá trình cho sinh viên 86

4.4.2 Th c nghi ệm v i công c đánh giá cho công tác tuy n d ng 89

PH N C: K T LU N VÀ KI N NGH K T LU N VÀ KI N NGH 92

I K T LU N 92

II T ĐÁNH GIÁ K T QU VÀ ĐịNG GịP C A Đ TÀI 92

III H NG PHÁT TRI N C A Đ TÀI 93

IV KI N NGH 93

TÀI LI U THAM KH O 94

DANH MC CỄC BNG BIU

Bảng 2.1a Biểu thị các nhãn chia m c độ đánh giá 27

Bảng 2.1b Giá trị ánh xạ T tại các biến 28

Bảng 2.1c Điểm số 10 câu hỏi theo các lĩnh vực cụ thể 31

Bảng 2.1d Tóm tắt các luật mờ 32

Bảng 2.2 d Kết quả đánh giá xếp loại học sinh từ các giáo viên bộ môn 37

Bảng 3.1a Các m c x ếp loại trong đánh giá môn học 41

Bảng 3.1b Các m c x ếp loại trong đánh giá trung bình chung 41

Bảng 3.3.1 Phương trình các hàm thuộc tương ng các m c x ếp loại 43

Bảng 3.5.2 Các m c đánh giá chi tiết 47

Bảng 4.4a Liệt kê thông tin 05 sinh viên làm mẫu đánh giá, xếp loại 86

Bảng 4.4b Xếp loại 05 sinh viên sau khi sử dụng công cụ đánh giá 88

Bảng 4.4.2 a Điểm số 05 ng cử viện dự tuyển 89

Bảng 4.4.2 b Điểm số trung bình cơ học 05 ng cử viên dự tuyển 89

Bảng 4.4.2 c Điểm số trung bình theo logic mờ c a 05 ng cử viên dự tuyển 90

DANH M C HÌNH NH

Hình 1.3.1a L.A.Zadeh, người đưa ra lý thuyết về Logic mờ (Fuzzy Logic ) 10

Hình 1.3.1b Biểu diễn hàm thuộc A (z)trên tập những người trẻ A 11

Hình 1.3.1c Biểu diễn sự linh hoạt c a hàm thu ộc với khái niệm trẻ và không trẻ 11

Hình 1.3.2a Biểu diễn đồ thị c a t ập bù c a t ập mờ 13

Hình 1.3.2b Biểu diễn hai tập mờ A là con c a t ập mờ B 13

Hình 1.3.2c Biểu diễn hợp c a hai t ập mờ 13

Hình 1.3.2d Biểu diễn giao c a hai t ập mờ A và B 14

Hình 1.3.3a Đồ thị c a hàm thu ộc dạng tam giác 14

Hình 1.3.3b Đồ thị c a hàm thu ộc dạng hình thang 15

Hình 1.3.3c Đồ thị c a hàm thu ộc dạng Sigma 15

Hình 1.3.3d Đồ thị c a hàm thu ộc dạng S-shape 16

Hình 1.3.3e Đồ thị c a hàm thu ộc dạng Bell-shape 16

Hình 1.3.3f Đồ thị c a hàm thu ộc dạng Gaussian 17

Hình 1.3.4a Biểu thị các giá trị về màu sắc 17

Hình 1.3.4b Hàm thuộc các đầu ra 18

Hình 1.3.4.c và d thể hiện Input và Output, hình 1.3.4.e là liên hệ giữa hai hàm thuộc biểu diễn hai chiều 19

Hình 1.3.4g Biểu diễn phép OR c a Q 1 , Q 2 và Q 3 20

Hình 2.1Quy trình xử lý bằng hệ thống mờ 30

Hình 2.2 Kết quả xếp loại học tập: Học phần Ngoại ngữ xếp loại Giỏi nhưng Học tập xếp loại Khá 39

Hình 3.3.1 Đồ thị biểu diễn các hàm thuộc trên các m c đánh giá đầu vào 43

Hình 3.3.2 Đồ thị biểu diễn các hàm thuộc trên 6 m c đánh giá đầu ra 44

Hình 3.5.5 Bảng điểm cuối học kỳ c a sinh viên 55

Hình 4.1a Giao diện nhập dữ liệu 68

Hình 4.1b Giao diện lư trữ dữ liệu nhập 69

Hình 4.1c giao diện hiển thị kết quả 69

Hình 4.3 a Hệ thống đánh giá mờ 82

Hình 4.3 b Giao diện công cụ đánh giá 83

Hình 4.3.1Định nghĩa tiêu chí Kiến th c v ới trọng số là 3 84

Hình 4.3.2a Nhập sinh viên cần đánh giá 84

Hình 4.3.2 b Nhâp điểm số cho tiêu chí Kỹ năng 84

Hình 4.3.2 c Dữ liệu đã nhập cho sinh viên được đánh giá 85

Hình 4.3.3 Kết quả đánh giá c a sinh viên 85

Hình 4.4 Toàn bộ giao diện công cụ đánh giá xếp loại 87

DANH M C CỄC S Đ , BI U Đ

Sơ đồ 2.1 Phân loại phương pháp đánh giá 6

Biểu đồ 1 Biểu diễn tỉ lệ các lĩnh vực đánh giá bằng trung bình cơ học 53

Biểu đồ 2 Biểu diễn tỉ lệ các lĩnh vực đánh giá bằng Logic mờ 54

Biểu đồ 3 Biểu diễn m c độ quan trọng c a các h ọc phần 65

Biểu đồ 4 Phân loại sinh viên theo hai cách tính trung bình 88

Biểu đồ 5 Phân loại 05 ng cử viên theo hai cách tính trung bình 91

[1]

I TÍNH C P THI T VĨ ụ NGHƾA C A Đ TÀI

1 Tính c p thi t c a đ tài.

Theo ngh quy t số 14/2005/NQ -CP ngày 02 tháng 11 năm 2005 ca Chính ph v đổi

mi cơ bn và toàn diện giáo dc đi học Việt Nam giai đo n 2006 ậ 2020 đư khẳng

đnh “ Đổi mới giáo dục đại học phải bảo đảm tính thực tiễn, hiệu quả và đồng bộ; lựa chọn khâu đột phá, lĩnh vực ưu tiên và cơ sở trọng điểm để tập trung nguồn lực tạo

bước chuyển rõ rệt… phải tiến hành đổi mới từ mục tiêu, quy trình, nội dung đến phương pháp dạy và học, phương thc đánh giá kết quả học tập; liên thông giữa các

ngành, các hình thc, các trình độ đào tạo…” Đổi m i giáo dc trong đó đổi mi

phơng pháp đánh giá là m t trong nhng b c quan trọng trong việc nâng cao cht

l ng đào to

Trong lĩnh vc Giáo d c Đi học nói riêng , việc đánh giá kt qu học tp cho

sinh viên là khâu rt quan trọng, là cơ s cho nhiu công việc khác nh xp loi, khen

th ng, thi t k chơng trình, …nhằm đánh giá hiệu qu quá trình ging dy và học

tp Việc đánh giá này có nhiu hình thc, ph ơng diện và quy mô khác nhau Dù qui

mô hay hình thc nào, đặc đim chung là nó ph thuc nhiu vào ch quan ng i đánh

giá, th ng hay da trên ngôn ng t nhiên vốn hàm cha thông tin m Đ gii quy t

các vn đ nh trên cần có công c tr giúp đ công việc đánh giá đt đ c hiệu qu

hơn nên ng i nghiên cu chọn đ tài “Sử dụng kỹ thuật Logic mờ đánh giá kết quả

học tập cho sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh”

làm đ tài nghiên cu cho lun văn tốt nghiệp ca mình

2 ụ nghƿa ca đ tƠi

2.1 ụ nghƿa khoa học

Đ tài t p trung đi sâu nghiên c u m t cách có h ệ thống cơ s lý lu n v các phơng pháp đánh giá ng i học bằng kỹ thu t Logic m và các ng d ng c a lý thuy t m trong k ỹ thu t T ừ đó nghiên c u ng d ng c a lý thuy t m đánh giá trong giáo d c

- ng d ng công c tính toán đi m số trung bình h ọc phần, trung bình h ọc kỳ đ đánh giá x p lo i h ọc l c cho sinh viên Ngoài ra, có th ng d ng công c đ sắp x p k t qu thi tuy n d ng, d a vào đó nhà tuyn d ng s ra quy t đ nh tuy n ch ọn

III GI THUY T NGHIÊN C U

N u s ử d ng công c đ c xây d ng trên lý thuy t Logic m (Fuzzy Logic) thì s góp phần:

- Tính toán đi m số các trung bình chính xác hơn

- Giúp công việc đánh giá sinh viên nhanh chóng và tiện l i

- Nâng cao hiệu qu đánh giá, hiệ u qu đào t o t i Tr ng Đ i học S ph m

Kỹ thu t TP H ồ Chí Minh và t o nên s công b ằng trong công tác tuy n

d ng

- Nghiên c u mô t qua cách tính đi m số trung bình, các tiêu chu ẩn đánh giá, số

liệu đánh giá c a B Giáo d c & Đào t o và t i Tr ng Đ i học S ph m Kỹ thu t Tp.HCM, các bài báo khoa học liên quan trong n c và ngoài n c

- Nghiên c u th c nghi m đ so sánh gi a ph ơng pháp hiệ n t i và phơng pháp có

sử d ng k ỹ thu t Logic m

VI K HO CH NGHIÊN C U

Đ th c hi ện đ tài này ng i nghiên c u ti n hành th c hi ện qua ba giai đo n chính:

1 Giai đo n 1

- Thu th p tài li ệu

- Nghiên c u cơ s lý thuy t v các phơng pháp đánh giá

- Nghiên c u cơ s lý thuy t v s ử d ng k ỹ thu t Logic m trong đánh giá

ng i học qua đi m số

2 Giai đo n 2

- Vi t và ch nh sửa cơ s lý lu n

- Xây d ng các tiêu chí đánh giá bằng kỹ thu t Logic m

- Xây d ng công c đánh giá

- Ti n hành tính toán đi m số trung bình b ằng công c đ cho đi m số quá trình c a môn h ọc L p trình Visual Basic và đánh giá sinh viên năm nh t

[4]

thu c 3 khoa: Điệ n tử, Cơ khí máy và Cơ khí Đ ng l c trong học kỳ 2 năm học 2011 - 2012

3 Giai đo n 3

- Hoàn thiện các tiêu chí đánh giá và công c đánh giá

- Vi t báo cáo lu n văn

- Đánh giá công c

1.1 Tổng quan chung v đánh giá ngi học

Theo tác gi Vũ Cao Đàm: “Đánh giá (Evaluation) là s xem xét, so sánh v m ặt số

d c đ c đặ t ra có phù h p hay không và có đ t đ c hay không, hai là việc gi ng d y

có thành công hay không, học viên có ti n b hay không”

Trong lĩnh v c Giáo d c , đặc biệt là Giáo d c Đ i học, việc đánh giá sinh viên là m t khâu quan tr ọng, là cơ s cho nhi u công vi ệc khác nh tuy n chọn, tuy n d ng, xét

c p học bổng cho sinh viên, hoặc đánh giá li quá trình ging d y và học t p Việc đánh giá sinh viên có nhi u hình th c và quy mô khác nhau t ừ việc ch m bài trong gi

ki m tra, ch m bài thi cho đ n công việc x p lo i, khen th ng, kỷ lu t sinh viên qua mỗi năm họ c v i qui mô trong m t l p học, trong tr ng Dù c p đ , qui mô hay hình th c nào, đặc đi m chung là nó ph thu c nhi u vào ch quan ng i đánh giá và

ch a thông tin m Trên phơng diệ n tổng quát, đánh giá năng l c học t p sinh viên là

s tổng h p c a vi ệc đánh giá theo từ ng mặt kĩ năng, từng học phần và đó là quá trình đánh giá bằng ngôn ng t nhiên Do đó k t qu c a nó ph thu c vào ng i đánh giá

1 Vũ Cao Đàm, Đánh giá nghiên cu khoa học, NXB Khoa học & Kỹ thu t Hà Ni , Trang 64

2 Lâm Quang Thiệp, Trắc nghiệm và ng dụng, NXB Khoa học & Kỹ thu t Hà Ni , Trang 14

[6]

và công vi ệc càng có nhi u ng i tham gia càng khó chính xác n u nh không xây

d ng đ c nguyên tắc và phơng pháp đánh giá thố ng nh t, c th , h p lỦ Đó chính

là nh ng yêu c ầu đặt ra cho vi ệc tr giúp đ công việc đánh giá đ m b o khách quan, công bằng hơn

Trong đ tài này ng i nghiên c u xây d ng phơng pháp đánh giá d a trên k ỹ thu t Logic m , t ừ đó xây d ng công c đánh giá hổ tr cho ng i đánh giá đ c tiện d ng hơn V i phơng pháp đánh giá bằ ng Logic m s làm n ổi b c đ c tính quan tr ọng

c a cá c lĩnh v c ki n th c mà ng i đánh giá s quy đ nh tr c, khi đánh giá ta có th

d a trên phơng pháp đánh giá cổ đi n nhằm tính đ c đ lệch c a kho ng đi m số mà

ng i đánh giá có th ra quy t đ nh m t cách d ễ dàng Bên c nh đó v i phơng pháp này chúng ta có th phân loi đ c sinh viên d a vào đi m số trung bình m t cách

t ng minh hơn

1.2 Đánh giá vƠ các phng pháp đánh giá

Theo khái niệm v đánh giá và đánh giá trong giáo d c phần 1.1 c a chơng 1 trên, tác gi Lâm Quang Thi ệp3 đư phân lo i các p hơng pháp đánh giá theo sơ đồ 2.1 sau

- Lo i quan sát : Giúp đánh giá các thao tác, các hành vi, các ph n ng vô th c, các k ỹ

năng th c hành và c m t s ố kỹ năng v nh n th c, ch ẳng h n cách gi i quy t v n đ trong m t tình hu ống đang đ c nghiên c u

- Lo i v n đáp: Có tác d ng t ốt đ đánh giá kh năng ng đáp các câu hỏi đ c nêu

m t cách t phát trong m t tình hu ống cần ki m tra, cũng th ng đ c sử d ng khi s tơng tác gi a ng i hỏi và ng i đố i tho i là quan tr ọng, chẳng h n đ xác đ nh thái

đ ng i đố i tho i

- Lo i vi t: Th ng đ c sử d ng nhi u nh t vì có các đặc đi m sau đây:

+ Ki m tra đ c nhi u ng i học cùng lúc

+ Ng i học có th i gian cân nh ắc trơc khi tr l i

+ Có th đánh giá m t số lo i t duy m c đ cao

+ Dễ qu n lỦ vì ng i đánh giá không tham gia tr c ti p đ c vào bối c nh ki m tra

1.2.2 Theo m c tiêu c a vi c đánh giá

Phân chia các phơng pháp đánh giá thành hai nhóm chính: Đánh giá trong ti n trình (formative) và đánh giá tổng k t (summative)

- Đánh giá trong ti n trình đ c sử d ng trong quá trình d y và h ọc đ nh n đ c các

ph n h ồi từ ng i học, xem xét m c đ thành công c a vi ệc d y và h ọc, ch ra tr ng i

và tìm cách khắc ph c

- Đánh giá tổ ng k t nh ằm tổng k t nh ng gì ng i học đ t đ c, x p lo i ng i học,

l a chọn ng i học thích h p đ ti p t c đào t o hoặc sử d ng trong tơng lai, ch ng

tỏ hiệu qu c a khóa h ọc và c a vi ệc d y, đ ra m c tiêu t ơng lai cho ng i học

- Đánh giá theo chuẩ n: Là đánh giá đ c sử d ng đ xác đ nh m c đ th c hi ện c a

m t cá nhân nào đó so v i các cá nhân khác trong m t nhóm và trên đó việc đánh giá

đ c th c hi ện

- Đánh giá theo tiêu chí: Là đánh giá đ c sử d ng đ xác đ nh m c đ th c hi ện c a

m t cá nhân nào đó so v i các tiêu chí xác đ nh cho tr c c a môn h ọc hoặc chơng trình học

1.2.4 Ki m tra, đánh giá lƠ m t thành t trong quá trình d y h ọc

K t qu h ọc t p mà n g i học đ t đ c s đ c ki m tra, đánh giá, so sánh v i m c đích d y học hay là s ph n ánh nhu c ầu xã h i đối v i quá trình d y h ọc4 Trong quá trình d y h ọc thì ki m tra, đánh giá ng i học là m t thành t ố quan trọng và đ c th hiện nh sơ đồ 5 sau:

4 Nguyễn Văn H, Lý luận dạy học, NXB Giáo d c 2002

5 Nguyễn Văn Tu n, Lý luận dạy học, ĐHSPKT TPHCM 2009 , trang 91

[9]

- Ki m tra và đánh giá là m t khâu không th thi u trong quá trình d y h ọc Ki m tra- đánh giá có mối liên hệ khăng khít v i nhau, trong đó ki m tra là phơng tiện còn đánh giá là m c đích

- Ki m tra là công c đ đo l ng trình đ kỹ năng, kỹ x o c a ng i học Đánh giá là xác đ nh m c đ c a trình đ ki n th c, k ỹ năng, kỷ x o c a ng i học

Ki m tra đánh giá là khâu cuối cùng c a quá trình d y h ọc, nó mang tầm quan trọng r t

l n vì không có ki m tra và đánh giá thì quá trình d y học không hoàn t t

* Các nguyên tắc đánh giá6

- Đánh giá ph i khách quan

- Đánh giá ph i d a vào m c tiêu d y h ọc

- Đánh giá ph i toàn diện

- M c đ tham gia các ho t đ ng trên l p

1.3 Các khái nim v Logic m

1.3.1 S ra đ i c a lý thuy t t p m

Nh ta bi t, vào tr c nh ng năm 1965 hầu h t các bài toán đu sử d ng lý thuy t t p rõ nên có r t nhi u h n ch v i các l p bài toán trong môi tr ng thông tin không chính xác, không ch ắc chắn Và khái ni ệm t p m (Fuzzy Set) do nhà toán h ọc

6 Nguyễn Văn Tu n, Lý luận dạy học, ĐHSPKT TPHCM 2009, trang 94

[10]

ng i Mỹ Zadeh đa ra năm 1965 đư đ c đ a vào ng d ng r t nhanh chóng và tr nên phổ bi n Các thi t b làm vi ệc trên cơ s lý thuy t t p m hi ện có kh ắp mọi nơi trong cu c s ống th ng nh t nh máy giặ t fuzzy, máy nh fuzzy, đư giúp cho s phổ thông hóa nhanh chóng khái niệm lý thuy t này

L.A Zadeh là ng i sáng l p ra lý thuy t t p m v i nhi u bài báo m đ ng cho s phát tri n và ng d ng c a lý thuy t này, kh i đầu là bài báo “Fuzzy Set”trên t p chí Information and Control vào tháng 8 năm 1965 ụ t ng nổi b c v khái ni ệm t p m

c a Zadeh là t ừ nh ng khái ni ệm trừu t ng v ng nghĩa c a thông tin m , không

chắc chắn nh: Trẻ , nhanh, cao-th p, xinh đẹp, …, ông đư tìm ra cách bi u diễn các khái ni ệm trên b ằng

m t khái ni ệm toán h ọc đ c gọi là t p m , t p này

đ c xem nh m t khái quát tr c ti p c a các khái niệm v t p h p kinh đi n

Hình 1.3.1a L.A.Zadeh, người đưa ra lý thuyết về Logic mờ (Fuzzy Logic )

T p h p m là t p các ph ần tử và lý thuy t t p h p m g ồm các phép toán x ử lý trên phần tử c a t p h p Trung tâm c a lý thuy t t p h p m là t p các hàm thu c (membership) Các hàm thu c này ch có m t trong hai giá tr là đúng hoặc sai, tơng

ng v i Logic Bool hai giá tr 1 đúng 0 sai

 Ví dụ: Kí hiệu t p Z là t p t t c con ng i và chúng ta đ nh nghĩa t p A c a Z là t p

nh ng ng i trẻ Đ t o ra t p con này ta đ nh nghĩa m t membership, hàm thu c đó s gán giá tr 1 hay 0 cho m ỗi phần tử z c a Z B i vì ta ch x ử lý hai giá tr nên hàm thu c ch đơn gi n là đ nh nghĩa m t giá tr ngỡ ng mà ngỡ ng hoặc nhỏ hơn ngỡ ng thì m t ng i đ c xem là tr ẻ và l n hơn ngỡng thì đ c xem là không tr ẻ

Hình 1.3.1b tóm tắt khái niệm này và dùng ngỡ ng là 20 tuổi, kí hiệu µA(z) là membership

[11]

Hình 1.3.1b Biểu diễn hàm thuộc A (z)trên tập những người trẻ A

Ta th y có s không chuẩn xác nh t đ nh b i vì, m t ng i đ c xem là trẻ nhng m i

20 tuổi 1 giây thì l i không trẻ Đây là gi i h n c a t p rõ Ta cần đ nh nghĩa linh ho t hơn Ủ nghĩa ca từ “trẻ” t c là có s thay đổi dần dần từ trẻ sang không trẻ Hình

1.3.1c cho th y khái ni ệm nh trên

Hình 1.3.1c Biểu diễn sự linh hoạt ca hàm thuộc với khái niệm trẻ và không trẻ

Đặc đi m c a hàm này là ta có vô s ố giá tr t c là mi n chuy n ti p từ trẻ sang không trẻ và liên t c, nh v y ta có đ trẻ Bây gi ta có th phát bi u nh sau: Ng i trẻ nằm

mi n bằng phẳng cao, tơng đố i trẻ nằm vùng bắt đầu gi m dần, chính gi a vùng

gi m dần là trẻ 50%, hơi trẻ nằm cuối vùng gi m dần…Nh ng phát bi u m th ng nghe th y khi con ng i nói chuyện v i nhau v tu ổi tác, chúng ta có th di n t hàm thu c có vô h n giá tr và nó làm n n t ng c a logic m T p h p mà nó t o ra đ c gọi là t p m Ta s trình bày logic m d i d ng công th c trong các khái ni ệm d i đây

[12]

1.3.2 Các khái ni m v lý thuy t t p m

Gọi Z là t p các phần tử, mỗi phần tử c a Z kí hi ệu là z hay Z={z} T p này đ c gọi

là t p n n Bây gi t p m A trong Z đ c mô t bằng hàm thu c µ A(z), hàm thu c đó liên k t m ỗi phần tử c a Z v i m t s ố th c trong kho ng [0,1] Giá tr c a µ A(z) t i z

bi u diễn đ thu c c a z trong A Khái ni ệm “thu c v ” t p rõ thì khác v i t p m

V i t p rõ ta nói m t ph ần tử là thu c v hay không thu c v V i t p m ta nói t t c các phần tử z có µ A(z) =1 là các ph ần tử đầy đ c a t p h p, t t c các ph ần tử z có

µA(z) =0 không ph i là các ph ần tử đầy đ c a t p h p và t t c các ph ần tử z có µA(z) nằm gi a 0 và 1 đ c gọi là ph thu c m t ph ần trong t p h p Vì v y t p m là c ặp có

th t gồm giá tr c a z và các hàm thuc t ơng ng gắn đ thu c cho phần tử z

}

|)

1 , 2 (

Trong đó nh ng ph ần tử l n hơn 30 không ph i là phần tử c a t p Thu t ng t p m

và hàm thu c có Ủ nghĩa nh nhau Khi µ A(z) ch có hai giá tr là 0 hay 1, hàm thu c suy bi n thành các hàm đặc trng c a t p rõ Nh v y t p rõ là tr ng h p đặc biệt c a

t p m D i đây ta s xem xét vài đ nh nghĩa c a t p m đ c m r ng từ t p rõ hay còn gọi là t p cổ đi n

 Tập rỗng: T p m đ c gọi là t p rỗng n u và ch n u hàm ph thu c c a nó đ u bằng 0 trong Z

 Hai tập bằng nhau: Hai t p m A và B đ c gọi là bằng nhau, kí hi ệu A=B n u và

ch n u µ A(z)= µB (z), v i m ọiz  Z

 Tập bù : T p bù c a t p m A, ký hi ệu NOT(A) là m t t p h p có hàm thu c là

) ( 1

[13]

Hình 1.3.2a Biểu diễn đồ thị ca tập bù c a tập mờ

 Tập con: T p m A đ c gọi là t p con c a t p m B n u và ch n u µA(z)≤ µB(z),

v i m ọiz  Z

Hình 1.3.2b Biểu diễn hai tập mờ A là con c a tập mờ B

 Hợp: H p c a hai t p m AvàB, ký hiệuA B, AorBlà t p m Ucó hàm thu c là

)]

( ), ( max[

)

Hình 1.3.2c Biểu diễn hợp ca hai tập mờ

 Giao: Giao c a hai t p m AvàB, kí hi ệuA B,AandBlà t p m Icó hàm thu c là

)]

(),(min[

)

(z A z B z

[14]

Hình 1.3.2d Biểu diễn giao ca hai tập mờ A và B

1.3.3 Các hàm thu c th ng dùng

Gọi , theo th t là đ lệch chuẩn và giá tr trung bình c a ztrong t p Z, khi đó ta có

m t s ố các hàm thu c cơ b n sau:

 Hàm thuộc dạng tam giác

Đồ th c a hàm thu c d ng tam giác

Hình 1.3.3a Đồ thị ca hàm thuộc dạng tam giác

 Hàm thuộc dạng hình thang

Hình 1.3.4a Biểu thị các giá trị về màu sắc

đây màu sắc đ c gọi là bi n ngôn ng và m t màu c th đ c gọi là giá tr ngônng M t giá tr ngôn ng z0 đ c m hóa bằng cách dùng m t hàm thu c đ chuy n z0 vào kho ng(0,1)

Tri th c c a m t bài toán c th đ c gi i thích bằng các lu t m IF- THEN nh sau:

[18]

R 1 : IF màu xanh THEN trái cây là sống OR

R 2 : IF màu vàng THEN trái cây la nửa chín OR

R 3 : IF màu đỏ THEN trái cây là chin

B c ti p ta ph i xây d ng m t phơng pháp mà khi đầ u vào (Input) là màu s ắc và cơ

s tri th c bi u diễn bằng lu t IF- THEN thì ta tìm đ c đầu ra (Output) c a h ệ m Quá trình này đ c gọi là kéo theo m (Implication) ho ặc suy diễn m (I nference) Đ

th c hi ện đ c phép kéo theo m , các m ệnh đ c a m ỗi lu t ph i có m t giá tr đơn Mỗi mệnh đ có th có nhi u thành phần và nối v i nhau b ằng AND hoặc OR ví d này mệnh đ ch có m t thành ph ần

B i vì đầu vào là m nên đầu ra cũng là m nh v y ta ph i mô t hàm thu c c a đầu

ra

Hình 1.3.4b Hàm thuộc các đầu ra

Bi n Output là bi n đ c l p, bi n đ c l p c a Output khác bi n Input Hình 1.3.4a và 1.3.4b cùng v i các lu t ch a thông tin yêu c ầu liên quan t i Input, Output Ví d đỏ AND chín chính là phép toán giao Trong tr ng h p này bi n đ c l p c a hàm thu c

c a Input và Output là khác nhau nên k t qu hai chi u

[19]

e f Hình 1.3.4.c và d thể hiện Input và Output, hình 1.3.4.e là liên hệ giữa hai hàm thuộc

biểu diễn hai chiều

Ta th y đ th c hi ện phép toán AND gi a hai hàm trên ta ch c ần l y min c a hai hàm

đó là đ c: µ3(z,v) = min{ µđỏ(z) , µchín(v)}

Phơng trình trên là k t qu t ổng quát từ hai hàm thu c, th c ch t ta quan tâm đ n ngõ

ra khi cho ngõ vào c th

Gọi z0 là giá tr c th c a màu đỏ, đ thu c c a màu đỏ là µđỏ(z0), ngõ ra tơng ng là

lu t R3 và ngõ ra là do ta th c hi ện phép toán AND gi a µđỏ(z0) và µ3(z0,v) Ta đư bi t phép toán AND là min: Q3(v)= min{ µđỏ(z0), µ3(z0,v)}

Nh v y Q3 là ngõ ra m c a lu t R 3 và đầu vào c th Q 3 ch có m t bi n v (hàm m t

bi n) T ơng t ta có ngõ ra c a lu t R 2 là: Q2(v)= min{ µvàng(z0) , µ3(z0,v)}và Q1(v)= min{ µxanh(z0) , µ3(z0,v) }

Ba lu t k t h p b ằng phép toán OR nên ba đầu ra cũng liên k t bằng phép toán OR

Q = Q1 OR Q2 OR Q3

v Q

v v

1

1 0

) (

) (

 Gỡ m b ằng cách tính tâm c a tr ọng l c M r ng ra ta có hai đầ u vào là màu sắc và

đ c ng Các lu t bây gi thay đổi nh sau

R 1 :IF màu = xanh OR độ c ng = c ng THEN trái cây s ống

R 2 :IF màu= vàng OR độ c ng = trung bình THEN trái cây n ửa chín

R 3 :IF màu= đỏ OR độ c ng = m ềm THEN trái cây chín

 Cài đặt:

[21]

Bước 1: Mô t hàm thu c đầu vào và đầu ra

Bước 2: K t h p các thành ph ần c a lu t m ví d này ta không có vì lu t ch có

m t thành ph ần là color

Bước3: Suy diễn m t c là đầu vào và đầu ra liên k t v i nhau b ằng phép AND

Bước 4: K t h p các t p m đầu ra bằng phép toán OR

Bước 5: Gỡ m

Tổng quát: Ta có M lu t IF-THEN, N bi n đầu vào và m t bi n đầu ra v Sau đây là

các lu t m th ng dùng:

) , (

) , ( )

, (

) , ( ) , (

) , ( )

, (

) , ( ) , (

) , ( )

, (

) , ( ) , (

2 2 1

1

2 2

22 2 21

1

1 1

12 2 11

1

E

M MN

N M

M

N N

N N

B v ELSE

B v THEN A

z AND AND A

z AND A

z IF

B v THEN A

z AND AND A

z AND A

z IF

B v THEN A

z AND AND A

z AND A

z IF

Trong đó A ijlà hàm thu c đầu vào và B ilà hàm thu c đầu ra

Lu Ủ : Ta có hàm thu c đầu ra cho lu t ELSE, k t h p các thành ph ần c a lu t b ằng

phép toán AND t c là l y min, nh v y ta t o ra đ c m t s ố i:

}, ,2,1

;,

2,1);

th ng đ c gọi là m c m nh c a lu t th i Lu t ELSE thi hành khi ng c v i t t

c các lu t trên nh v y nó tơng ng v i phép toán bù NOT Nh ắc l i phép NOT:

) ( 1

Khi đó m c m nh c a lu t ELSE là E  min{ 1  i;i 1 , 2 , ,M}(1.3.4b)

N u các thành ph ần nối k t v i nhau b ằng phép toán OR thì ta thay min c a phơng

trình 1.3.4 a b ằng max nhng phơng trình 1.3.4 b thì gi nguyên Ngoài các phép

toán AND và OR còn có các phép khác trên t p m nhng ít dùng, đầ u ra có th có nhi u ngõ ra và nhi u phơng pháp gỡ m

[22]

1.4 K t lu n

Trong chơng này, ng i nghiên c u đư thống kê ngắn gọn các phần ki n th c cơ b n

v đánh giá và đánh giá trong giáo d c, các lý thuy t và ng d ng c a Logic m nh ằm

áp d ng đ xây d ng đ tài Trong đó, các khái niệm cơ b n v lý thuy t m và ng

d ng trong các bài toán đánh giá ng i học thì ng d ng trong các bài báo khoa h ọc trong n c cũng nh n c ngoài Khái ni ệm v hàm thu c, các phép toán trên t p m

đ c khai thác và s ử d ng trong đ tài v i vi ệc tính các đ thu c, s ử d ng các phép toán nh giao hai t p h p m , h p hai t p h m đ tìm giá tr Minimum hoặc Maximum Đối v i ví d trong chơng này, việ c áp d ng n ổi b c nh t là xây d ng h ệ các lu t nh ằm tính d li ệu đầu vào m cho công c đánh giá

- Đi m tổng h p h ọc phần (đi m học phần) đ c tính t đ ng trên máy tính theo tr ọng

số các lo i đi m thành phần c a h ọc phần mà tr ng khoa đư phê duyệt, làm tròn đ n

m t s ố lẻ

- Đi m số theo thang đi m 4 đ c máy tính qui đổ i từ thang đi m 10 theo công th c:

10

4

10

4 a

a 

Trong đó:

a10- thang điểm học phần trong điểm 10;

a4- điểm học phần trong thang điểm 4

Quan hệ giữa điểm theo thang 10, thang 4 và các điểm chữ là như bảng 2.1.1 sau:

Bảng 2.1.1 Quan hệ giữa điểm số theo thang điểm 10, 4 và điểm chữ

2.1.2 Cách tính đi m trung bình chung

D a theo đi u 23 quy ch 43 c a B Giáo d c & Đào t o thì đi m trung bình chung học kỳ và đi m trung bình chung tích lũy đ c tính theo công th c sau và đ c làm tròn đ n hai ch s ố th p phân:

) 2 1 2 (

n

a A

đi m trung bình chung tích lũy đ xét thôi học, x p h ng h ng h ọc l c sinh viên và x p

h ng t ốt nghiệp đ c tính theo đi m thi k t thúc h ọc phần cao nh t trong các l ần thi

B ng x p h ng h ọc l c theo thang đi m 10, thang đi m 4 và ch đ c h ng d n th c hiện t i tr ng nh sau:

Bảng 2.1.2 Bảng xếp hạng học lực theo điểm số trung bình học kỳ, tích lũy

X p h ng Thang đi m 10 Thang đi m 4

* V u đi m: Công th c tính toán các đi m số trung bình đơn gi n, dễ áp d ng

* Khuy t đi m: Vì s ử d ng công th c tính đi m số trung bình cơ họ c nh 2.1.2 nên

không th y rõ đ c m c đ quan tr ọng thông qua các tr ọng số c a các tiêu chí đánh giá, khi cần thay đổi các tiêu chí đánh giá ph i th c hi ện l i từ đầu, tốn nhi u th i gian

m i đa ra đ c m c đánh giá tơng ng Nh v y khó đánh giá đ c ki n th c c a hai ng i học n u h ọ có đi m số trung bình giống nhau

2.2 Các kt qu nghiên cu đƣ công b

2.2.1 Các k t qu nghiên c u ngoƠi n c

* Bài báo khoa h ọc v ng d ng t p h p m đ đánh giá sinh viên c a tác gi Ranjit Biswas năm 1995 thu c khoa Toán, Vi ện Công ngh ệ n Đ , Kharagpur 721302, Tây

Bengal, n Đ : “An application of fuzzy sets in students’ evaluation”

- Tóm t ắt: Phơng pháp đánh giá m Fuzzy Evaluation Method (FEM) theo đ xu t

c a Ranjit Biswas là m ỗi câu hỏi đ c đánh giá bằng m t t p m n n nh sau:

0,100}

20,40,60,8

{0,

X  Bài vi t này là m t ng d ng t ốt và thành công c a lý thuy t

t p m c a Zadeh b ắt đầu vào năm 1965 Theo tác gi , các k t qu m c a các câu h ỏi

đ c so sánh v i t p m chu ẩn có tên Standard Fuzzy Sets (SFSs) , SFSs đ c đ nh nghĩa d a trên t p [0, 100] tơng ng v i các tiêu chu ẩn phân lo i c a tr ng Đ i học (Ví d : Xu t s ắc, giỏi, khá, trung bình, …) Trong đó mỗi SFSs tơng ng v i m ỗi tiêu chuẩn nh trên hay mỗi FEM đ so sánh v đ m

Đ tơng t gi a FEM và SFSs tính theo công th c:

[26]

) , max(

)

, (

j j i i

j i j

i

SFS E SFS

E

- V i i n là ch số c a câu h ỏi th i trong tổng số n câu hỏi

- Trong đó _E i là vector trong b FEM và _SFS j là vector mô t cái SFS th j

N u trong câu h ỏi (E i,SFS) cho đ tơng t l n nh t s đ c gán m t nhưn đánh giá

Sau đó tổng đi m c a câu h ỏi đ c tính theo công th c:

100

))()

T TS

+ T(Q i)là trọng số c a câu h ỏiQ i,

+g ilà b c đ c gán cho câu hỏi Q i,

+P(g i)là giá tr l ng hoá trung bình nhãn ngôn ng tơng ng c a g i

- Ví dụ: Gi sử có câu h ỏi th i(ta ký hiệu là Q i) v i đi m số tổng c ng là 100 đi m;

đ tr l i đúng câu hỏ i này sinh viên ph i hoàn ch nh 3 yêu c ầu: Khái niệm ( g1), ý nghĩa (g2) và phân lo i (g3) Gi sử các m c l ng hóa là

10 ) ( , 20 ) ( ,

; 20 ) (

; 50 ) (g1  T g2  T g3 

T

Khi đó tổng số đi m câu hỏi này đ c tính nh sau: 80

100

) 10 10 20 20 60 50



i TS

- Kết luận: M c đích c a phơng pháp SFS c a Biswas làm gi m s khác biệt gi a các

đi m số cuối cùng c a sinh viên so v i cách đánh giá đc l p theo tiêu chuẩn bình

th ng vì mối quan hệ gi a các SFSs và các giá tr trung bình P(g i) không đ c đ nh nghĩa rõ ràng Tuy nhiên, d a trên khái ni ệm SFS có th làm m m s khác bi ệt gi a

[27]

các đi m số cuối cùng, nhng ông không mô t rõ hơn d liệu đầu vào và cũng không cho th y đ khác gi a d li ệu đầu vào và d li ệu đầu ra sau ki xử lý m

* Bài báo khoa h ọc năm 1999 v s ử d ng t p m đánh giá sinh viên c a Shyi Min

Chen thu c H ọc phần Kỹ thu t điện tử, Đ i học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Đài

Loan và Chia hoang Lee thu c S Thông tin Khoa h ọc máy tính, Đ i học Chiao Tung,

Tân Trúc, Đài Loan: “New methods for students' evaluation using fuzzy sets”

- Tóm tắt: Trong bài báo này, hai ông nghiên c u m r ng từ bài báo c a Ranjit

Biswas năm 1995 và đ xu t hai phơng pháp m i đ đánh giá k t qu c a sinh viên bằng cách sử d ng t p m Các phơng pháp đ c đ xu t có th kh ắc ph c nh ng h n

ch trong bài vi t c a Ranjit Biswas do th c t rằng v i phơng pháp m i này không cần ph i th c hi ện các ho t đ ng k t h p ph c t p và có th đánh giá k t qu c a sinh viên nhi u m c hơn Theo p hơng pháp c a Lee và Chen thì q uá trình đánh giá đi m

số các câu h ỏi trong bài làm c a ng i học th hi ện qua m t trang ch m, trên trang

ch m đó ng i d y th hi ện c p đ thỏa mãn c a câu tr l i qua 11 m c th hi ện trong

bảng 2.2a sau đây:

Bảng 2.2a Biểu thị các nhãn chia mc độ đánh giá

NHÃN

CÁC BI N NGÔN NG - M C Đ Đ T

1 L1 EG- Extrmely good (Siêu giỏi)

2 L2 VVG-Very very good (Xu t s ắc)

3 L3 VG- Very good (R t gi ỏi)

[28]

10 L10 VVB- Very very bad (R t là y u)

11 L11 EB- Extremely bad (Kém)

+ Ánh x T chuy n đổi các bi n ngôn ng L i v giá tr s ố c th c a câu h ỏi đó

+ B n ch t c a ánh x T là vi ệc khử m các bi n ngôn ng L i (i = 1, 2, … 11) nói trên theo phơng pháp c c đ i biên ph i và vi ệc đánh giá đ thỏa mãn c a m t câu v m t

[29]

giá tr thu c đo n [0, 1] chính là vi ệc khử m theo phơng pháp trọ ng tâm7 Bên c nh phơng pháp trên cũng có tính đ n 4 tiêu chuẩn là: Đúng đắn, rõ ràng, đầy đ và ngắn gọn Phơng pháp đánh giá c a Lee ậ Chen th c s là m t c i ti n đ làm rõ các y u t ố

m trong vi ệc đánh giá bài làm c a sinh viên

- Trong phơng pháp Lee ậ Chen, các công th c liên quan đ c sử d n g nh sau:

 Đi m số tổng c ng đ c tính b i công th c: n

Q D S

TS

1

) ( , v i S ilà tổng đi m dành cho câu hỏi th i và D(Q i) là đ thõa mãn c a câu tr l i th i

 Đ thõa mãn c a câu tr l i th iđ c tính theo công th c:

+ Việc xây d ng các hàm thu c c a các nhãn ngôn ng L i nói trên là r t khó khăn, các

bi n nhưn này thay đổi theo từng đối t ng l p học đ c đánh giá mà không nh t thi t

ph i theo các hàm thu c đư đ c xây d ng trong phơng pháp c a Lee ậ Chen

+ Hơn n a, việc xác đ nh ánh x T nói trên là thi u t nhiên, mang tính áp đặt

* Bài báo khoa học nói v cách cơ b n đánh giá sinh viên sử d ng lý thuy t t p h p m năm 2010 c a Eduardo André Mossin, Rodrigo Palucci Pantoni and Dennis Brandão

thu c Đ i học USP ậ Brazil: Students’ Evaluation based on Fuzzy Sets Theory

7 Rafael C Gonzalez, Digital Image Processing, Prentice Hall, Page 211

[30]

- Tóm t ắt: N u đánh giá k t qu h ọc t p c a sinh viên mà ch d a vào đi m k t thúc cuối cùng có th là không công b ằng n u không xem xét nhi u chuyên ngành c a m t ngành c th , bài báo này đ xu t m t phơng pháp đánh giá d a trên các t p m

Sinh viên đ c đánh giá trong nghiên c u này ch y u thu c các ngành k ỹ thu t và công nghệ Chẳng h n, m t sinh viên t ốt nghiệp t đ ng hóa ph i bi t các công ngh ệ liên quan đ n b đi u khi n l p trình, m ng máy tính và t đ ng hóa s n xu t Bên

c nh đó sinh viên cũng ph i bi t làm th nào đ c u hình và xác đ nh các h ệ thống truy n thông công nghiệp, thi t b giám sát và kim soát các d án Xác đ nh chi n

l c ki m soát, đi u ch nh và đi u khi n tối u trong các quá trình s n xu t công nghiệp, …Nh v y đ đánh giá sinh viên, ki n th c chuyên h ọc phần đòi hỏi sinh viên

ph i có đ c theo 3 yêu cầu sau: Th nh t, yêu c ầu có các khái niệm cơ b n v các quy trình s n xu t công nghiệp (FOUNDATION Fieldbus™ industrial protocol concepts (FFP)); th hai, yêu c ầu có chi n l c và đi u khi n đ c k ho ch m t cách rõ ràng (Control Strategy Configuration (CSC)) và yêu c ầu cuối cùng là ph i thi t l p đ c

mô phỏng theo quy trình công nghiệp (Industrial Plant Simulation (IPS))

Theo tác gi , ba b c đánh giá sinh viên nh sau:

 Bước 1: Tính toán cho d li ệu đầu vào

Qua hệ thống đánh giá bằng Logic m thì đầu vào là khối ki n th c liên quan nh FFP, CSC và IPS; đầu ra có liên quan đ n việc đánh giá cuối cùng c a sinh viên

Hình 2.2a Quy trình xử lý bằng hệ thống mờ

Mỗi câu hỏi trong đánh giá này có th yêu c ầu từ nh ng ki n th c c th hơn v m t trong ba lĩnh v c FFP, CSC, và IPS; do đó, mỗi lĩnh v c s có m t đi m số c th cho câu hỏi đó

[31]

+ Gi sử có 10 câu hỏi, mỗi câu hỏi có đi m số là 1,0 đi m và đ c phân bố trong ba

lĩnh v c nh b ng 2.2c d i đây:

Bảng 2.2c Điểm số 10 câu hỏi theo các lĩnh vực cụ thể

) ( )

(

) (

*

) (

* ) (

* )

(

2 1

2 2 1

1

Area PQ Area

PQ Area PQ

Area PQ v Area

PQ v Area PQ v Area

Grade

n

n n

 N u tr l i đúng thì bi n v i  1

 N u tr l i sai thì bi n v i  0

Và PQ k(k  n)là đi m số m t lĩnh v c Area trong ba lĩnh v c FFP, CSC và IPS c a câu hỏi th ktrong n câu hỏi cho sinh viên th c hi ện bài thi

 Ví dụ: N u có m t sinh viên th c hi ện 10 câu hỏi trên, ch tr l i đúng câu 1, câu 2

và câu 3 theo khu v c FFP; nh v y ta có:

1

10 4

3 2 1

v v

v v v

[32]

0 0 35 0 1 0 1 0 25 0 75 0 2 0 3 0 2 0 5 0

3 0

* 1 2 0

* 5 0

 Bước 2: Phân lo i sinh viên

T i b c này, m t h ệ thống m đ c sử d ng đ phân lo i sinh viên b ằng cách m hóa

d a trên các k t qu thu đ c trong bước 1; v i đầu ra g ồm các bi n nhãn có ch c

năng phân lo i đ c sử d ng cho t ừng lĩnh v c ki n th c nh: Y u (Insufficient (IN)), trung bình ( Average (AV)) và Giỏi (Excellent (EX))

 Bước 3: Phân lo i cu ối cùng

D li ệu đầu vào b c này là các k t qu m b c 2 c a sinh viên đ c phân lo i trong ba lĩnh v c ki n th c trên Đầ u ra v i các bi n nhưn nh sau: Không v t qua (Fail (FA)), v t qua nhng còn y u (Pass with Many Restrictions (MR)), v t qua v i

ít h n ch (Pass with Few Restrictions (FR)), v t qua hẳn (Pass (PA)) Từ đó xây

[33]

- Kết luận: M c tiêu c a h ệ thống này nhằm cung c p nh ng cách khác nhau đ phân

lo i sinh viên Thay vì ch ọn đ c m t sinh viên d a vào đi m số cuối cùng, hệ thống này đánh giá đ c l ng ki n th c c a sinh viên đó trong các lĩnh v c nh trên và từ

đó đa ra quy t đ nh cho nhà tuy n d ng Bên c nh đó t o ra m t b n báo cáo v i thông tin c th v m c đ ki n th c c a sinh viên đ c đánh giá

Tuy nhiên, v i Ủ t ng bài báo hiện t i cha áp d ng đ c hoàn toàn cho công tác đánh giá ng i học trong n c vì các lĩnh v c đ c chia ra nh bài báo cha th đồng

b cho sinh viên đầ u ra Việt Nam, hơn n a bài báo này ch y u là công c giúp cho các nhà tuy n d ng hơn là đánh giá k t qu h ọc t p qua đi m số cho sinh viên trong quá trình học t p

2.2.2 Các k t qu nghiên c u trong n c

* Bài báo khoa h ọc “V n d ng m t s ố thu t toán x ử lý thông tin m đ xây d ng các phần m m tr giúpđánh giá đ o đ c và học t p c a h ọc sinh 8”, tác gi : Vũ Minh L c

tr ng Cao đẳng S ph m Bà R a Vũng Tàu năm 2004

- Tóm tắt: Đánh giá x p lo i h ọc t p c a h ọc sinh là nhiệm v c a t p th giáo viên d y các môn học cho học sinh, đ c ti n hành d i nhi u hình th c: Theo dõi ki m tra lên

l p, cho bài t p v nhà, thông qua các bài ki m tra sau khi k t thúc m t chơng hoặ c

m t môn h ọc nào đó Đánh giá học sinh thông qua đi m số các kỳ ki m tra ch là m t kênh thông tin, không ph n ánh đầy đ năng l c học sinh trên các m ặt: Năng l c t duy, kỹ năng diễn đ t, th c hành

Trong quy ch đánh giá x p lo i văn hóa dành cho học sinh hiện nay, B Giáo d c và Đào t o quy đ nh: Có 5 lo i: Gi ỏi, khá, trung bình, y u, kém X p lo i d a trên trung bình c ng có h ệ số các đi m trung bình c a các môn h ọc, trong đó Văn và Toán có h ệ

số là 2, các môn h ọc còn l i có hệ số là m t Phơng pháp này ch ph n ánh m t cách gián ti p đánh giá c a giáo viên thông qua duy nh t kênh l ng hóa (cho đi m), còn

8 Vũ Minh L c, Tạp chí Bưu chính Viễn thông , 2004