Xây dựng hệ hỗ trợ tư vấn đăng ký học phần cho sinh viên trường cao đẳng công nghệ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG HUỲNH NHẬT NAM XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ TƢ VẤN ĐĂNG KÝ HỌC PHẦN CHO SINH VIÊN TRƢỜNG CAO ĐẲNG CƠNG NGHỆ Chun ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2016 Cơng trình hồn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS TRƢƠNG NGỌC CHÂU Phản biện 1: TS Nguyễn Văn Hiệu Phản biện 1: GS TS Nguyễn Thanh Thủy Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ Kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 25 tháng 07 năm 2016 Có thể tìm hiểu luận văn tại: Trung tâm Thơng tin-Học liệu, Đại học Đà Nẵng MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong năm gần đây, phát triển mạnh mẽ không ngừng công nghệ thông tin ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực, hoạt động khác nhau, làm cho khả thu thập lưu trữ liệu hệ thống thơng tin tăng lên nhanh chóng, hình thành kho liệu lớn nhiều lĩnh vực Để phát huy giá trị tính hữu dụng khối tài nguyên này, khuynh hướng kỹ thuật đời với vai trò phát trích rút tri thức tìm ẩn liệu gọi Khái phá liệu (Data Maning) Khai phá liệu kỹ thuật phát triển, ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực nước giới như: Tài chính, ngân hàng, kinh doanh, y tế, giao thông, giáo dục, … đem lại nhiều lợi ích to lớn Một nội dung phổ biến khai phá liệu khai phá luật kết hợp Khai phá luật kết hợp đề xuất vào năm 1993, kỹ thuật quan trọng khai phá liệu phát triển mạnh mẽ năm gần Những nghiên cứu luật kết hợp năm gần tập trung xây dựng thuật toán khai phá luật kết hợp mới, cải tiến phát triển từ thuật tốn có để nâng cao hiệu Trong lĩnh vực giáo dục đào tạo, yếu tố quan trọng góp phần đem lại hiệu thúc đẩy phát triển việc ứng dụng công nghệ thông tin công tác tổ chức, quản lý giảng dạy Đối với cấp giáo dục đại học, cao đẳng nước áp dụng mơ hình đào tạo theo hệ thống tín Với mơ hình này, cơng tác tổ chức quản lý đào tạo thiếu vai trò cơng nghệ thơng tin để vận hành hoạt động khai thác tối đa ưu điểm hệ thống tín Một ưu điểm bật đặc trưng mơ hình đào tạo tín sinh viên tự chủ lộ trình học tập mình, chủ động xây dựng thời khóa biểu cá nhân cho học kỳ Do vậy, việc xây dựng cho cá nhân lộ trình học tập hợp lý để có kết học tập tốt rút ngắn thời gian khóa học thực cấp thiết Từ sở trên, chọn đề tài:“Xây dựng hệ hỗ trợ tư vấn đăng ký học phần cho sinh viên trường Cao đẳng Công nghệ” làm luận văn tốt nghiệp Mục tiêu nhiệm vụ a Mục tiêu - Trích rút tri thức từ liệu học tập sinh viên (các tập luật) - Từ tập luật đưa kịch công cụ hỗ trợ sinh viên đăng ký học phần vào học kỳ b Nhiệm vụ - Nghiên cứu kiến thức khai phá liệu, thuật toán áp dụng kỹ thuật khai phá liệu - Nghiên cứa vận dụng được kỹ thuật khai phá luật kết hợp cho tốn thực tế - Phát biểu, phân tích tốn đặt - Thu thập phân tích liệu kết học tập sinh viên khóa 2010 2011 tốt nghiệp Trường Cao đẳng Công nghệ - Cài đặt sử dụng công cụ phân tích liệu SQL Server Business Intelligence - Đánh giá kết Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu a Đối tượng nghiên cứu Các kỹ thuật khai phá liệu, số thuật toán áp dụng cho kỹ thuật Khai phá luật kết hợp, thuật toán b Phạm vi nghiên cứu Dữ liệu kết học tập sinh viên khóa 2010 2011 trường Cao đẳng Công nghệ Áp dụng khai phá luật kết hợp để trích rút tri thức từ liệu kết học tập Phƣơng pháp nghiên cứu a Phương pháplý thuyết - Tiến hành thu thập tài liệu từ sách, báo, luận văn, trang web có liên quan đến lĩnh vực khai phá liệu - Nghiên cứu lý thuyết khai phá liệu, tập trung vào kỹ thuật khai phá luật kết hợp, thuật toán b Phương pháp thực nghiệm - Nghiên cứu khai thác công cụ phân tích liệu SQL Server Business Intelligence - Sử dụng cơng cụ phân tích liệu SQL Server Business Intelligence, áp dụng luật kết hợp để phân tích, đánh giá liệu kết học tập sinh viên khóa 2010 2011 tốt nghiệp trường Cao đẳng Cơng nghệ, từ đưa tập luật để hỗ trợ tư vấn đăng ký môn học cho sinh viên - Đánh giá kết Ý nghĩa đề tài a Ý nghĩa khoa học - Hiểu vận dụng kỹ thuật, thuật toán để khai phá liệu - Phát triển ứng dụng để góp phần phổ biến bước thâm nhập sâu kỹ thuật b Ý nghĩa thực tiễn - Ứng dụng công nghệ thông tin vào công tác quản lý đào tạo, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo theo mơ hình học chế tín Trường Cao đẳng Công nghệ - Từ kết thực nghiệm đề tài xây dựng cơng cụ tư vấn cho sinh viên việc đăng ký học phần học kỳ, nhằm giúp sinh viên có lộ trình học tập hợp lý đem lại kết học tập tốt Bố cục đề tài Trên sở mục tiêu đề ra, luận văn xây dựng với nội dung nghiên cứu sau: Mở đầu: Chương 1: Tổng quan khai phá liệu Chương 2: Khai phá luật kết hợp Chương 3: Xây dựng hệ hỗ trợ đăng ký học phần cho sinh viên Trường Cao đẳng Công nghệ Kết luận hướng phát triển trình bày vấn đề làm đưa hướng phát triển đề tài CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU Trong chương tìm hiểu Khai phá liệu, kiến thức phương pháp phân cụm liệu, phân loại liệu khai phá luật kết hợp, tính ứng dụng lĩnh vực đời sống 1.1 KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1.1 Giới thiệu Một yếu tố đem lại kết tốt hoạt động nhiều lĩnh vực như: Thương mại, y tế, giáo dục, … biết sử dụng thơng tin cách có hiệu quả, nghĩa từ liệu thơng tin có sẵn phải tìm thơng tin tiềm ẩn có giá trị mà trước chưa phát hiện, lượng thơng tin tìm góp phần thúc đẩy cho phát triển đem lại hiệu cao cho hoạt động lĩnh vực Tập hợp bước để thực cơng việc gọi trình Khám phá tri thức từ sở liệu, kỹ thuật cho phép trích rút tri thức gọi Khai phá liệu.Các kết nghiên cứu khoa học với ứng dụng thành công khai phá tri thức cho thấy khai phá liệu lĩnh vực phát triển bền vững mang nhiều lợi ích hẳn so với cơng cụ tìm kiếm phân tích liệu truyền thống 1.1.2 Khái niệm Khai phá liệu Khai phá liệu trình tìm kiếm, phát thơng tin mới, hữu ích, tiềm ẩn sở liệu lớn 1.1.3 Kho liệu Kho liệu (Data Warehouse): tuyển chọn sở liệu tích hợp, hướng theo chủ đề định, thiết kế để hỗ trợ cho chức trợ giúp định, mà đơn vị liệu liên quan đến khoảng thời gian cụ thể 1.1.4 Q trình khai phátri thức Đã có nhiều nhận định cho rằng, khai phá liệu khai phá tri thức (Knowledge Discovery from Databases -KDD) nhau, thực tế, khai phá liệu bước trình khai phá tri thức từ sở liệu Mục đích trình khai phá tri thức từ sở liệu thực tế, sau nhiều bước trình rút tri thức mới.Quá trình khai phá tri thức dãy lặp lặp lại bước sau: - Bước 1: Gom liệu - Bước 2: Trích lọc liệu - Bước 3: Làm sạch, tiền xử lý liệu - Bước 4: Chuyển đổi liệu - Bước 5: Khai phá liệu - Bước 6: Đánh giá luật biểu diễn tri thức 1.1.5 Các ứng dụng khai phá liệu - Bảo hiểm (Insurance) - Tài thị trường chứng khống (Finance and Stock Market) - Điều trị y học chăm sóc y tế - Kinh doanh – thương mại - Sản xuất chế biến - Text Mining Web Mining - Viễn thông 1.2 CÁC KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU Trong thực tế, có mục đích tiến hành khai phá liệu dự đốn mơ tả - Khai phá liệu nhằm mục địch mơ tả: Kết có mơ tả tính chất đặc tính chung liệu sở liệu có Các kĩ thuật liệt kê: phân cụm (clustering), phân tích luật kết hợp (association rules) ; - Khai phá liệu nhằm mục đích dự đốn: Kết có dự đốn dựa vào suy diễn liệu thời Các kĩ thuật gồm có: phân lớp (classification), hồi quy (regression) ; Trong chương tơi trình bày ba kỹ thuật phổ biến thông dụng phân cụm liệu, phân lớp liệu khai phá luật kết hợp 1.2.1 Khai phá liệu mô tả - Phân cụm (Clustering) - Luật kết hợp (Association rule) 1.2.2 Khai phá liệu dự đoán Phân loại phân lớp liệu chia đối tượng liệu thành lớp dựa đặc trưng tập liệu Với tập liệu huấn luyện cho trước huấn luyện người, giải thuật phân loại học phân loại (classifier) dùng để phân liệu vào lớp (hay gọi loại) xác định trước 1.3 NHỮNG THÁCH THỨC TRONG ỨNG DỤNG VÀ NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.3.1 Các vấn đề Cơ sở liệu - Dữ liệu lớn - Kích thước lớn - Dữ liệu thiếu - Dữ liệu bị nhiễu không chắn - Dữ liệu động - Các trường không phù hợp 1.3.2 Các vấn đề khác - Vấn đề phù hợp (Overfitting) - Khả biểu đạt mẫu - Khả tương tác với người sử dụng - Khả tích hợp với hệ thống khác CHƢƠNG KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP Trong chương trình bày kiến thức luật kết hợp, toán kinh điển khai phá luật kết hợp Tìm hiểu thuật tốn khai phá luật kết hợp Apriori, FP-Growth 2.1 LUẬT KẾT HỢP Khai phá luật kết hợp kỹ thuật quan trọng phát triển mạnh mẽ năm gần đây, giới thiệu lần vào năm 1993 Rakesh Agrawal, Tomasz Imielinski, Arun Swami Việc khai phá luật phương pháp khai thác mẫu phổ biến khai phá liệu.Trong lĩnh vực Data Mining, mục đích luật kết hợp (Association Rule - AR) tìm mối quan hệ đối tượng khối lượng lớn liệu 2.1.1 Giới thiệu toán kinh điển dẫn đến việc khai phá luật kết hợp Trong siêu thị thường có nhiều mặt hàng, ví dụ: bánh mì, sữa Khách hàng siêu thị chọn số mặt hàng bỏ vào giỏ mua hàng mình, người quản lý muốn tìm hiểu khách hàng 10 - Giai đoạn 1: Tìm tất tập mục phổ biến từ sở liệu, tức tìm tất tập mục có độ hỗ trợ lớn minsup - Giai đoạn 2: Sử dụng tập phổ biến tìm thấy để sinh luật kết hợp có độ tin cậy lớn minconf b Bài tốn ví dụ - Xét mặt hàng (tính chất) hàng thực phẩm với CSDL giao dịch có giao dịch (giỏ mua hàng) cho bảng sau: Bảng 2.1 Giao dịch mua hàng Giao dịch Hàng mua T1 Bánh mỳ, Bơ, Trứng T2 Bơ, Trứng, Sữa T3 Bơ T4 Bánh mỳ, Bơ - Cho trước minsup = 40% minconf = 60% - Tính độ hỗ trợ tập hợp tính chất Bảng 2.2 Tính độ hỗ trợ cho tập mục chứa mặt hàng Vƣợt Tập Độ hỗ ngƣỡng độ Tập mục Tỷ lệ ghi trợ hỗ trợ (40%) Bơ {1,2,3,4} 4/4 100% Đúng Trứng {1,2} 2/4 50% Đùng Sữa {2} 1/4 25% Sai Bánh mỳ {1,4} 2/4 50% Đúng Bơ, Trứng {1,2} 2/4 50% Đúng Bơ, Sữa {2} 1/4 25% Sai Bơ, Bánh mý {1,4} 2/4 50% Đúng Trứng, Sữa {2} 1/4 25% Sai Trứng, Bánh mỳ {1} 1/4 25% Sai Sữa, Bánh mỳ 0/4 0% Sai { } Bơ, Trứng, Sữa {2} 1/4 25% Sai 11 Tập mục Tập ghi Tỷ lệ Độ hỗ trợ Vƣợt ngƣỡng độ hỗ trợ (40%) {1} 1/4 25% Sai { } 0/4 0% Sai { } 0/4 0% Sai { } 0/4 0% Sai Bơ, Trứng, Bánh mỳ Sữa, Bơ, Bánh mỳ Trứng, Sữa, Bánh my Bơ, Trứng, Sữa, Bánh mỳ Bảng 2.3 Các luật kết hợp độ tin cậy chúng Vƣợt ngƣỡng độ Luật kết hợp Tỷ lệ Độ tin cậy tin cậy (60%) 4/4 100% Đúng Bơ Trứng 2/4 50% Sai Trứng Bơ 4/4 100% Đúng Bơ Bánh mỳ 2/4 50% Sai Bánh mỳ Bơ c Một số hướng tiếp cận khai phá luật kết hợp - Luật kết hợp nhị phân (Binary Association Rule) - Luật kết hợp có thuộc tính số thuộc tính hạng mục (Quantitative and Categorial Association Rule) - Luật kết hợp theo hướng tiếp cận tập thô (Mining Association Rule Base On Ruogh Set) - Luật kết hợp nhiều mức (Multi-Lavel Association Rule) - Luật kết hợp mờ (Fuzzy Association Rule) - Luật kết hợp với thuộc tính đánh trọng số (Association Rule Weighted items) - Khai thác luật kết hợp song song (Parallel Mining Of Association Rule): 12 2.2 THUẬT TOÁN TIÊU BIỂU TRONG KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP Tìm tập mục phổ biến giai đoạn quan trọng nhiều thời gian q trình khai phá luật kết hợp.Có nhiều nhiều thuật toán phất triển theo thời gian để làm giảm độ phức tạp giai đoạn như: Apriori, thuật toán thuộc họ Apriori, FPGrowth, Trong phạm vi luận văn, để tìm hiểu khái quát khai phá luật kết hợp, tơi trình bày thuật toán Apriori FP-Growth 2.2.1 Thuật toán Apriori Thuật toán Apriori Agrawal đề nghị vào năm 1994, đánh giá mang tính chất lịch sử luật kết hợp vượt xa tầm thuật tốn đề nghị vào năm trước Đây thuật toán dùng để phát sinh tập mục phổ biến, cắt giảm số lượng ứng viên Thuật toán dựa nguyên lý Apriori “tập tập phổ biến tập phổ biến” Mục đích thuật tốn Apriori tìm tất tập phổ biến có sở liệu giao dịch D Thuật toán hoạt động theo nguyên tắc quy hoạch động, nghĩa từ tập F¬¬i = { ci| ci tập phổ biến, |ci| = 1} gồm tập mục phổ biến có độ dài i (1 ≤ i ≤ k), tìm tập Fk+1 gồm tập mục phổ biến có độ dài k+1 Các mục i1, i2,…, in thuật toán xếp theo thứ tự cố định a Nội dung thuật tốn b Bài tốn ví dụ c Đánh giá thuật toán 2.2.2 Thuật toán FP-Growth Nhằm khắc phục nhược điểm thuật toán Apriori, năm 2000 Jiawei Han, Jian pei Yiwen Yin đưa thuật toán gọi 13 FP-Growth để tìm tập tục thường xun cách khơng sinh tập mục ứng viên từ tập mục thường xuyên trước mà hiệu a Nội dung thuật tốn b Bài tốn ví dụ c Đánh giá thuật toán 2.3 SINH CÁC LUẬT KẾT HỢP TỪ TẬP MỤC PHỔ BIẾN Việc phát tập mục phổ biến tốn mặt tính tốn Tuy nhiên, tìm tất tập mục phổ biến (I ∈L), ta sinh luật kết hợp có bước sau: - Tìm tất tập khơng rỗng a, tập mục lớn I ∈L - Với tập a tìm được, ta xuất luật dạng a→(I-a) tỉ số supp(I)/supp(a)>=minconf (%) Mỗi tập hợp frequent k-itemset sinh tối đa 2k-2 luật kết hợp CHƢƠNG XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ ĐĂNG KÝ HỌC PHẦN CHO SINH VIÊN TRƢỜNG CAO ĐẲNG CÔNG NGHỆ 3.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 3.1.1 Phát biểu tốn Theo lộ trình bắt buộc Bộ Giáo dục Đào tạo, sau năm 2010, tất trường Đại học - Cao đẳng nước đồng loạt chuyển sang đào tạo theo học chế tín Đây mơ hình đào tạo tiên tiến giớivới nhiều ưu điểm bật: - Kết học tập SVđược tính theo q trình tích luỹ học phần khơng phải theo năm học, việc hỏng học 14 phần khơng cản trở q trình học tiếp tục, SV học lại học phần không đạt yêu cầu mà lại lớp đào tạo theo niên chế Vì vậy, đào tạo theo hệ thống TC có chi phí thấp hiệu cao - Nếu mơ hình đào tạo niên chế, SV thụ động tuân thủ kế hoạch học tập học Nhà trường, mơ hình đào tạo tín đòi hỏi SV phải chủ động việc xây dựng kế hoạch học tập cá nhân mình, cho thích hợp với thân đem lại kết học tập tốt suốt khóa học - Đào tạo theo hệ thống tín chỉ, SV khơng bị ràng buộc thời gian hồn thành khóa học, cần đạt đủ lượng kiến thức hay gọi tích lũy đủ số tín mà chương trình đào tạo u cầu SV kết thúc khóa học tốt nghiệp Từ đặc điểm trên, SV có lực học tập tốt, xây dựng lộ trình học tập phù hợp với khả tối ưu thời gian học trường, hồn thành khóa học tốt nghiệp sớm thời gian quy định với kết học tập tốt Ngoài ra, SV gặp số khó khăn q trình theo học với mơ hình hệ thống tín Trong cấp học (Tiểu học, Trung học sở Trung học phổ thơng), SV hồn tồn thụ động q trình học tập, cần học thật tốt hồn thành lượng kiến thức thời gian lịch biểu Nhà trường đưa Nhưng học cấp học Đại học - Cao đẳng, đào tạo theo hệ thống tín chỉ, SV chưa đáp ứng đặc điểm mơ hình đào tạo đặc biệt SV năm đầu tiên, gặp khó khăn sau: - Khơng quen với cơng việc tự xây dựng lộ trình học tập cho cá nhân, lúng túng tạo thời khóa biểu học tập cho học kỳ 15 - Không nắm bắt yếu tố để xây dựng lộ trình học tập phù hợp với cá nhân để có kết học tập tốt Tự đánh giá khả thân khơng xác nên đặt mục tiêu tích lũy số tín học kỳ q cao q thấp - Khơng khai thác ưu điểm hồn thành khóa học sớm thời gian quy định Có nhiều ưu điểm khó khăn mơ hình đào tạo tín chỉ, phạm vi luận văn, tơi ưu điểm khó khăn Trong hệ thống đào tạo tín chỉ, có chức danh công tác quy định Quy chế đào tạo đại học cao đẳng ban hành kèm theo Quyết định số 43/2007/QĐ-BGDĐT ngày 15 tháng 08 năm 2007 Bộ trưởng Bộ Giáo dục Đào tạo, Cơ vấn học tập CVHT người có nhiệm vụtư vấn, hỗ trợ SV nhận thức đào tạo tín chỉ, phát huy tối đa khả học tập, lựa chọn đăng ký học phần xây dựng lộ trình học tập để SV có kết học tập tốt nhất, khai thác tốt ưu điểm hệ thống đào tạo tín Đây phận giúp khắc phục số khó khăn phát huy ưu điểm trình hoạt động đào tạo Đại học - Cao đẳng theo tín Trường Cao đẳng Công nghệ chuyển sang đào tạo theo hệ thống tín từ năm 2006, phận CVHT hình thành Với chức năngtư vấn cho SV chương trình đào tạo bao gồm mục tiêu, chuẩn đầu ra, nội dung chương trình, học phần bắt buộc…; Tư vấn cho sinh viên cách thức xây dựng kế hoạch học tập cho tồn khóa học, đảm bảo phù hợp với lực hoàn cảnh sinh viên; Hướng dẫn SV đăng ký học phần học kỳ…, CVHT 16 phát huy tốt vai trò chức mình, cơng tác kiêm nhiệm giao cho cán giảng dạy Trường nênhoạt động cố vấn học tập gặp khó khăn mặt thời gian cần tư vấn trực tiếp đến SV, chưa đáp ứng nhu cầu tư vấn lúc nơi SV cần Nhằm nâng cao hiệu q cơng tác CVHT nói riêng, nâng cao chất lượng đào tạo tín nói chung Trường Cao đẳng Cơng nghệ, cần có cơng cụ hỗ trợ phận CVHT việc tư vấn cho SV đăng ký học phần học kỳ, công cụ tư vấn cho SV lúc, nơi có internet việc lựa chọn tổng số tín đăng ký thời khóa biểu cá nhân giai đoạn đăng ký học phần 3.1.2 Phân tích tốn Để xây dựng cơng cụ nêu trên, trước tiên cần phải xây dựng hệ hỗ trợ tư vấn đăng ký học phần cho SV Hệ hỗ trợ tư vấn đáp ứng yêu cầu sau: - Đưa tập luật tổng số tín đăng ký học kỳthuộc ngành đem lại cho SV kết học tập tốt Với yêu cầu tốn, tơi chọn giải pháp áp dụng kiến thức Khai phá liệu để phân tích liệu mẫu, đưa tập luật tổng số tín đăng ký SV học kỳ 3.1.3 Giải pháp thực Tôi chọn khai phá luật kết hợp công cụ hỗ trợ phân tích liệu SQL Server Business Intelligence Mcrosoft SQL Server 2012 để phân tích liệu mẫu kết học tập SV Khóa 2010 2011 tốt nghiệp, đưa tập luật liên quan đến tổng số tín đăng ký, tổng số tín tích lũy được, xếp loại kỳ SV Trường Cao đẳng Công nghệ 17 - Quy trình thực hiện: Hình 3.1 Quy trình thực 18 3.2 GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ 3.2.1 Các bƣớc thực a Thu thập liệu mẫu Hình 3.1 Kết học tập học kỳ 19 Hình 3.2 Kết tốt nghiệp 20 b Tiền xử lý liệu 21 Hình 3.3 Kết học tập SV ngành Cơ Khí thuộc học kỳ 2, 3, c Phân tích liệu cơng cụ SQL Server Business Intelligence Hình 3.4 Các tập luật trích rút từ KQHT1 Hình 3.5 Các tập luật trích rút từ KQHT2 22 3.2.2 Đánh giá Kết khai phá luật kết hợp với cấu trúc liệu điều kiện HK TTCDK, liệu kết TTCTL với độ tin cậy thấp minconf=0.4 độ hỗ trợ thấp minsup=0.03 ta thu 90 luật Kết khai phá luật kết hợp với cấu trúc liệu điều kiện HK TTCDK, liệu kết XEPLOAIHK với độ tin cậy thấp minconf=0.4 độ hỗ trợ thấp minsup=0.03 ta thu 109 luật 3.2.3 Công cụ hỗ trợ tƣ vấn cho sinh viên đăng ký học phần Tự đăng ký học phần học kỳ, xây dựng lộ trình học tập cá nhân việc gắng liền với sinh viên Trường Cao đẳng Công nghệ, thông thường đăng ký học phần sinh viên cần có thơng tin học phần đăng ký chọn học tín học kỳ để có kết học tập tốt Do đó, cơng cụ hướng đến hai mục tiêu sau: - Cung cấp thông tin học phần sinh viên đăng ký học kỳ 2, 3, 4, - Đưa lời phán đoán tổng số tín tích lũy điểm trung bình học kỳ sinh viên chọn tổng số tín đăng ký Thơng tin học phần đăng ký truy xuất từ liệu chương trình đào tạo theo ngành mà sinh viên theo học Sử dụng tập luật trích rút từ thực nghiệm để xây dựng chức đưa phán đốn tổng số tín sinh viên tích lũy điểm trung bình đạt sinh viên chọn tổng số tín đăng ký học kỳ 23 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Ngày nay, khai phá liệu đóng vai trò quan trọng phát triển công nghệ thông tin, ứng dụng nhiều lĩnh vực kinh tế, giáo dục, y tế đời sống xã hội, đặc biệt kỹ thuật khai phá luật kết hợp Nội dung luận văn tập trung vào tìm hiểu kiến thức khai phá luật kết hợp, tìm hiểu thuật toán Apriori thuật toán FP - Growth, thực nghiệm dựa công cụ khai phá liệu SQL Server Business Intelligence 2012 để tiến hành khai phá luật kết hợp, trích rút tri thức từ kho liệu kết học tập SV khóa 2010, khóa 2011 tốt nghiệp Trường Cao đẳng Công nghệ Luận văn đạt số kết sau đây: - Luận văn trình bày tổng quan khai phá liệu, trình khai phá tri thức, kĩ thuật khai phá liệu - Tập trung tìm hiểu khai phá luật kết hợp, thuật toán tiêu biểu khai phá luật kết hợp, có thuật toán Apriori thuật toán FP – Growth - Tìm hiểu sử dụng cơng cụ phân tích liệu SQL Server Business Intelligence Mcrosoft - Thu thập liệu mẫu kết học tập SV khóa 2010 2011 tốt nghiệp Trường Cao đẳng Cơng nghệ, sữ dụng cơng cụ phân tích liệu SQL Server Business Intelligence khai phá luật kết hợp liệu Bước đầu trích rút tri thức từ kho liệu kết học tập để làm sở cho việc xây dựng công cụ CVHT, hỗ trợ tư vấn cho SV trường Cao đẳng Cơng nghệ q trình xây dựng lộ trình học tập cá nhân giai đoạn đăng ký học phần Công cụ CVHT giúp sức nhiều SV 24 năm Trường, SV chưa quen với mơ hình đào tạo tín - Hướng phát triển đề tài - Luận văn tiếp tục nghiên cứu ứng dụngcác kỹ thuật khai phá liệu, để trích rút tri thức hữu ích từ kho liệu kết học tập SV Trường Cao đẳng Công nghệ - Xây đựng cơng cụ phần mềm hỗ trợ tư vấn cho SV giai đoạn đăng ký học phần, xây dựng lộ trình học tập phù hợp để có kết học tập tốt - Tính ứng dụng luận văn công tác cố vấn học tập phát triển đến Trường Cao đẳng Đại học đào tạo theo mơ hình học chế tín ... 3.2.3 Công cụ hỗ trợ tƣ vấn cho sinh viên đăng ký học phần Tự đăng ký học phần học kỳ, xây dựng lộ trình học tập cá nhân việc gắng liền với sinh viên Trường Cao đẳng Công nghệ, thông thường đăng. .. tín đăng ký thời khóa biểu cá nhân giai đoạn đăng ký học phần 3.1.2 Phân tích tốn Để xây dựng công cụ nêu trên, trước tiên cần phải xây dựng hệ hỗ trợ tư vấn đăng ký học phần cho SV Hệ hỗ trợ tư. .. chương trình, học phần bắt buộc…; Tư vấn cho sinh viên cách thức xây dựng kế hoạch học tập cho tồn khóa học, đảm bảo phù hợp với lực hoàn cảnh sinh viên; Hướng dẫn SV đăng ký học phần học kỳ…, CVHT