Fintech trong giáo dục hệ thống chấm điểm tín dụng dành cho sinh viên cao học ngành hệ thống thông tin quản lý trường đại học bách khoa tp hcm

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - NGUYỄN HỮU HƯƠNG XUÂN FINTECH TRONG GIÁO DỤC: HỆ THỐNG CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG DÀNH CHO SINH VIÊN CAO HỌC NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HCM Chuyên ngành: Mã số: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ 83 40 405 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, tháng 08 năm 2020 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG – TP HCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS TS ĐẶNG TRẦN KHÁNH Cán chấm nhận xét 1: PGS TS HUỲNH TRUNG HIẾU Cán chấm nhận xét 2: PGS TS VŨ THANH NGUYÊN Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP HCM ngày 24 tháng năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Chủ tịch: TS LÊ LAM SƠN Thư ký: TS TRƯƠNG TUẤN ANH Phản biện 1: PGS TS HUỲNH TRUNG HIẾU Phản biện 2: PGS TS VŨ THANH NGUYÊN Ủy viên: PGS.TS TRẦN MINH QUANG Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN HỮU HƯƠNG XUÂN Ngày, tháng, năm sinh: 18/12/1992 Chuyên ngành: Hệ Thống Thông Tin Quản Lý MSHV: 1870310 Nơi sinh: TP Hồ Chí Minh Mã số : 83.40.405 TÊN ĐỀ TÀI: Fintech Trong Giáo Dục: Hệ Thống Chấm Điểm Tín Dụng Dành Cho Sinh Viên Cao Học Ngành Hệ Thống Thông Tin Quản Lý Trường Đại Học Bách Khoa TP HCM NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Đề xuất nghiên cứu xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng dành cho sinh viên, cụ thể ngành Hệ thống thơng tin quản lý - Hồn thiện quy trình hỗ trợ tín dụng cho SV, với mục tiêu minh bạch hạn chế sai sót người - Xây dựng hệ thống mẫu – prototype để mô cách vận hành hệ thống chấm điểm tín dụng cách tự động hóa, theo định hướng liệu NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 11/05/2020 NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 03/08/2020 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS TS ĐẶNG TRẦN KHÁNH PGS TS NGUYỄN THANH BÌNH TP HCM, ngày 03 tháng 08 năm 2020 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO PGS TS ĐẶNG TRẦN KHÁNH TRƯỞNG KHOA LỜI CÁM ƠN Để hoàn thành luận văn thạc sĩ này, xin bày tỏ cảm kích đặc biệt tới Phó Giáo Sư Tiến Sĩ Đặng Trần Khánh- Người định hướng, trực tiếp dẫn dắt cố vấn cho suốt thời gian thực đề tài nghiên cứu khoa học Xin chân thành cảm ơn tài liệu, phương pháp nghiên cứu mà thầy chia sẻ năm qua Đồng thời, thầy người cho lời khuyên vô quý giá kiến thức chuyên môn định hướng phát triển nghiệp Một lần nữa, xin gửi lời cảm ơn đến thầy tất lòng biết ơn Tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Phó Giáo Sư Tiến sĩ Nguyễn Thanh Bình truyền đạt cho tơi kiến thức tảng môn học Khoa Học Dữ Liệu, Khai Phá Dữ Liệu Những kiến thức tảng học kỳ đầu, khuyến khích, tạo động lực cho tơi tìm hiểu, nghiên cứu vận dụng q trình thực luận văn Ngồi ra, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành cảm ơn anh, chị người theo học chương trình cao học Hệ Thống Thơng Tin Quản Lý trường Đại học Bách Khoa Khơng có nhiệt thành chia sẻ thông tin, cung cấp phản hồi có giá trị từ anh, chị, Tơi khơng thể hồn thành luận án Tơi muốn bày tỏ cảm kích sâu sắc chân thành dành cho mẹ hai chị gái Khơng có tình u vơ điều kiện, nghiêm khắc từ mẹ, không đạt thành công ngày hôm Tiếp bước trường mà ba học, theo đuổi đường học vấn chuyên sâu, biết ba vui tự hào Sau cùng, tơi xin tỏ lịng biết ơn đến người bạn tri kỷ Phan Trường Giang, bên cạnh định hướng, chia sẻ, ủng hộ trình học tập thời gian hồn thành luận văn thạc sĩ Gửi đến bé, Phan Nguyễn Ngọc Khánh, động lực nguồn cảm hứng lớn cho mẹ để mẹ hồn thành luận án với niềm vui hạnh phúc Trong trình thực luận văn, dù có nhiều cố gắng hồn thiện khả kinh nghiệm cịn hạn chế, nên luận văn tránh khỏi thiếu sót Vì vậy, tơi mong nhận góp ý chân thành từ q Thầy Cơ, nhằm bổ sung hồn thiện q trình nghiên cứu Xin chân thành cảm ơn TÓM TẮT Trường Đại học Bách Khoa trường đại học hàng đầu Việt Nam Tuy nhiên nhiều năm qua, ln có số lượng sinh viên bậc đại học sau đại học khơng thể hồn thành trọn vẹn chương trình đào tạo trường khó khăn mặt tài Vì vậy, tác giả đề xuất nghiên cứu xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng dành cho sinh viên, cụ thể ngành Hệ thống thông tin quản lý Với mục tiêu kịp thời giúp sinh viên có hồn cảnh khó khăn tập trung vào trau dồi kiến thức mà chịu áp lực chi phí học tập Thứ hai, thơng qua cơng tác chấm điểm tín dụng sinh viên, nhà trường nắm bắt điều kiện cần để nâng cao chất lượng đào tạo khả tốt nghiệp sinh viên Thứ ba, với hệ thống cơng nghệ thơng tin hồn thiện, quy trình hỗ trợ tín dụng cho SV minh bạch hạn chế sai sót người Mơ hình sử dụng nghiên cứu mơ hình định Kết độ xác mơ hình 91,7% Luận văn xây dựng hệ thống mẫu – prototype để mô cách vận hành hệ thống chấm điểm tín dụng cách tự động hóa, theo định hướng liệu Đây bước để xây dựng hệ thống hoàn chỉnh tương lai, thay hoạt động thủ công, tiêu tốn nhiều nhân lực thời gian để xử lý ABSTRACT Ho Chi Minh City University of Technology is a leading university in Vietnam However, in recent years, there is always a certain number of students cannot complete the program; due to financial difficulties Therefore, the author of the research would like to propose a solution by developing a credit scoring system for students, specifically for Management Information System Program The future system would help the university in three aspects Firstly, Bach Khoa University could be able to identify students who has financial difficulties at the enrollment stage As a result, HCMUT could provide financial support to help students to focus on improving knowledge without being pressured by the learning costs Secondly, this system can grasp the necessary conditions to improve the quality of teaching and graduation Finally, the credit scoring solution for students provide a transparent mechanism to reduce the human errors and bias in the process of reviewing financial aid for students; because the scoring process will be done by algorithms The model to be built in the solution is based on Decision Tree algorithms and the accuracy is 91,7% The thesis has built a prototype to simulate how to operate a credit scoring system for students in an automated and data-driven approach This is the first step to build a complete system in the future and to replace manual operations, consuming a lot of human resources and time for processing LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn đề tài “Fintech Trong Giáo Dục: Hệ Thống Chấm Điểm Tín Dụng Dành Cho Sinh Viên Cao Học Ngành Hệ Thống Thông Tin Quản Lý Trường Đại Học Bách Khoa Tp HCM” cơng trình nghiên cứu cá nhân tơi thời gian qua Mọi số liệu sử dụng luận văn kết nghiên cứu thu thập, phân tích cách khách quan, trung thực, có nguồn gốc rõ ràng chưa công bố hình thức Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm có khơng trung thực thơng tin sử dụng cơng trình nghiên cứu Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2020 Tác giả luận văn Nguyễn Hữu Hương Xuân MỤC LỤC CHƯƠNG - GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Lý Do Chọn Lựa Đề Tài 1.2 Mục Tiêu Của Nghiên Cứu .7 1.3 Đối Tượng Nghiên Cứu 1.4 Giới Hạn Của Nghiên Cứu .8 1.5 Ý Nghĩa Thực Tiễn 1.6 Cấu Trúc Luận Văn CHƯƠNG - TỔNG QUAN CÁC LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU .10 2.1 Khái Quát Về Lý Thuyết Hệ Thống Thông Tin (Information System) 10 2.2 Chấm điểm tín dụng 11 2.2.1 Giới thiệu chấm điểm tín dụng 11 2.2.2 Mơ hình chấm điểm tín dụng 12 2.2.3 Ưu điểm nhược điểm hai phương thức chấm điểm tín dụng 14 2.2.3.1 Ưu điểm 14 2.2.3.2 Nhược điểm 15 2.2.4 Các mơ hình thuật tốn sử dụng phân loại, xếp hạng chấm điểm tín dụng dành cho sinh viên 16 2.2.4.1 Cây đinh (Decision Tree) 17 2.2.4.2 Phân loại Naive Bayes 17 2.2.4.3 Neural Network 18 2.2.4.4 K-Nearest Neighbors 18 2.3 Đào tạo sau đại học tại Việt Nam 19 2.3.1 Hiện trạng giáo dục sau đại học Việt Nam nói chung trường ĐHBK TPHCM nói riêng 19 2.3.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến kết học tập bậc cao học 19 2.4 Các cơng trình nghiên cứu liên quan đến việc chấm điểm SV và dự đoán kết học tập 20 2.5 Tóm tắt 21 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 23 3.1 Đề xuất phương pháp tiếp cận .23 3.1.1 Quy trình hỗ trợ SV 24 3.1.1.1 Mô tả quy trình .25 3.1.1.2 Các vấn đề xác định với hệ thống có 26 3.1.2 Đề xuất quy trình .27 3.1.2.1 Mô tả hệ thống đề xuất 30 3.1.2.2 Quy trình chấm điểm xây dựng prototype 31 3.2 Mô tả kết đầu 32 3.2.1 Cách tiếp cận chấm điểm tín dụng bối cảnh trường ĐHBK 32 3.2.2 Phương pháp chấm điểm tín dụng bối cảnh trường ĐHBK 33 3.2.3 Định nghĩa điều kiện loại ghi không hợp lệ khỏi tập liệu dùng để xây dựng mơ hình 35 3.2.4 Kết mơ hình 35 3.3 Phạm vi đề tài 36 3.4 Phương pháp thu thập số liệu 37 3.5 Mơ hình Cây Quyết Định (Decision Tree) .37 CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 39 4.1 Dữ liệu 39 4.1.1 Mô tả liệu 39 4.1.2 Phân tích kết 44 4.2 Kết thực nghiệm .48 4.2.1 Giao diện nhập liệu 49 4.2.2 Trường hợp Sinh Viên không thuộc ĐHBK 49 4.2.3 Trường hợp Sinh Viên thuộc ĐHBK 50 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN, VÀ CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI 54 5.1 Kết luận 54 5.1.1 Đóng góp nghiên cứu 54 5.1.2 Hạn chế nghiên cứu 55 5.2 Nghiên cứu tương lai 55 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .57 Phụ lục 1: Nội dung bảng câu hỏi khảo sát 60 Phụ lục 2: Bảng thu thập liệu SV Cao học- Ngành Quản lý hệ thống thông tin trường ĐHBK TP HCM 67 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Sinh Viên SV Đại Học Bách Khoa ĐHBK Đại học Quốc gia TPHCM ĐHQG TPHCM Thạc sĩ Th S Tiến sĩ TS Công Nghệ Thông Tin CNTT Hệ thống thông tin quản lý HTTTQL Bộ Gíao Dục Và Đào Tạo Bộ GD&ĐT Đại Học ĐH Cao Đẳng CĐ Ngân Hàng Nhà Nước NHNN Nhà Cung Cấp NCC Hệ Thống Thông Tin HTTT Khai Phá Dữ Liệu Giáo Dục KPDLGD Nghiên cứu khoa học NCKH Luận văn tập trung vào liệu nhân học SV thành tích học tập dựa bảng điểm thi cuối kỳ Tuy nhiên, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết học tập, chẳng hạn thời gian học, ngành nghề làm việc, nội dung chương trình đào tạo…một số liệu hành vi sau tốt nghiệp, chưa thu thập Trong tương lai, sau triển khai hệ thống này, đóng góp từ người dung, nhà trường làm giàu thêm thơng tin SV nói chung, hay trích xuất từ liệu SV để thiết kế chương trình học cho phù hợp với thị trường, hay rút ngắn, giảm tải, thay đổi cách chấm điểm… để khuyến học cho SV Để nghiên cứu tương lai, tìm hiểu tài liệu nghiên cứu khác tác giả khác, với hỗ trợ từ công nghệ phần cứng, tại, nghiên cứu cho thấy thuật toán mạng lưới thần kinh Neuron Network mang lại kết xác cao tỷ lệ tốt nghiệp SV Do đó, nghiên cứu tương lai tác giả áp dụng nhiều thuật toán, tạo thành nhiều lớp phân loại để nâng mức độ xác mơ hình 56 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hồng Hạnh, “Hơn 1.000 SV bỏ học khơng có tiền đóng học phí”, https://dantri.com.vn/giao-duc-khuyen-hoc/hon-1000-sv-bo-hoc-vi-khong-cotien-dong-hoc-phi-1339757197.htm [2] Nguyễn Mai Hương, “Chương trình tín dụng sinh viên và sớ vấn đề đặt ra”, http://tapchitaichinh.vn/ngan-hang/chuong-trinh-tin-dung-sinh-vien-va-motso-van-de-dat-ra-302426.html [3] Hà Ánh, “Đại học vào dễ, khó ra”, https://thanhnien.vn/giao-duc/dai-hoc-vaode-kho-ra-898224.html [4] Ralph M Stair, George W Reynolds, (2010), "Principles of Information Systems - A Managerial Approach", Ninth Edition, Cengage Learning, United States of American [5] Mikella Hurley, Julius Adebayo, (2017), “Credit Scoring in the area of Big data [6] Maddala (1992), “Introduction to Econometrics”, Macmillan Publishing company, New York, Second Edition [7] Naeem Siddiqi (2006), “Credit Risk Scorecards”, John Wiley & Sons, Inc [8] Mikella Hurley, Julius Adebayo, (2017), “Credit Scoring in the area of Big data” [9] Kenneth P Brevoort, Michelle Kambara, (2019), “CFPB Data Point: Becoming Credit Visible, Building a bridge to Credit Visibility” [10] M Ramaswami and R Bhaskaran, “A CHAID based performance prediction model in educational data mining”, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol 7, Issue 1, No 1, January 2010 [11] S Pal, “Mining educational data using classification to decrease dropout rate of students,” arXiv preprint arXiv:1206.3078, 2012 [12] L Dadkhahan and M A Al Azmeh, “Critical appraisal of data mining as an approach to improve student retention rate,” International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT) Volume, vol 57 [13] Mohammad Alsuwaiket, Dr Christian Dawson, and Dr Firat Batmaz, “Measuring Academic Performance of Students in Higher Education Using Data Mining Techniques”, International Journal of Information and Education Technology, 8(2), pp 121-127 [14] R R Kabra, R S Bichkar, “Performance Prediction of Engineering Students using Decision Trees”, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 36– No.11, December 2011 [15] Hiếu Nguyễn, “Trường ĐH ngày càng khó tuyển sinh sau đại học”, https://dantri.com.vn/giao-duc-khuyen-hoc/truong-dh-ngay-cang-kho-tuyen-sinhsau-dai-hoc-20190324080920658.htm [16] Thanh Hùng, “Tuyển sinh sau đại học nhiều trường tụt dốc”, https://www.sggp.org.vn/tuyen-sinh-sau-dai-hoc-o-nhieu-truong-tut-doc600011.html [17] Phan Quốc Tấn, Phạm Thanh Hiếu, “Ảnh hưởng của tính kiên định đến chất lượng sớng học tập và kết học tập của sinh viên đại học khới ngành kinh tế tại Thành phớ Hồ Chí Minh”, http://www.tapchicongthuong.vn/baiviet/anh-huong-cua-tinh-kien-dinh-den-chat-luong-song-trong-hoc-tap-va-ketqua-hoc-tap-cua-sinh-vien-dai-hoc-khoi-nganh-kinh-te-tai-thanh-pho-ho-chiminh-69841.htm [18] Nguyễn Thuỳ Dung, Hoàng Thị Kim Oanh, Lê Đình Hải, “Thực trạng và nhân tớ ảnh hưởng đến kết học tập của sinh viên khoa Kinh Tế và Quản Trị Kinh Doanh trường Đại Học Lâm Nghiệp”, http://vnuf.edu.vn/documents/4400543/5703735/17.Nguyen.Thuy.Dung.pdf [19] V P Bresfelean, “Analysis and Predictions on Students’ Behavior Using Decision Trees in Weka Environment”, Proceedings of the ITI 2007 29th Int Conf on Information Technology Interfaces, June 25-28, 2007 [20] P Cortez, and A Silva, “Using Data Mining to Predict Secondary School Student Performance”, In EUROSIS, A Brito and J Teixeira (Eds.), 2008, pp.512 58 [21] N Thai Nghe, P Janecek, and P Haddawy, “A Comparative Analysis of Techniques for Predicting Academic Performance”, 37th ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference, October 2007 [22] B K Baradwaj, S Pal, “Mining Educational Data to Analyze Students’ Performance”, (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol 2, No 6, 2011 59 Phụ lục 1: Nội dung bảng câu hỏi khảo sát Tôi tên Nguyễn Hữu Hương Xuân, học viên cao học ngành Hệ Thống Thông Tin Quản Lý, khố 2018, trường ĐHBK TPHCM Hiện tơi thực đề tài: “Fintech Trong Giáo Dục: Hệ Thống Chấm Điểm Tín Dụng Dành Cho Sinh Viên Cao Học Ngành HTTTQL Trường Đại Học Bách Khoa Tp Hcm” Rất mong nhận đóng góp liệu từ anh/ chị thuộc khố 2014 đến 2019 Tơi xin cam đoan toàn liệu dùng với mục tiêu nghiên cứu khoa học MSSV: …… A Thông tin nhân học: Nhiều nghiên cứu lưu ý cá nhân định hình thơng qua mơi trường tiếp xúc (VanderStel, 2014) Thơng tin nhân học SV giúp điều chỉnh chương trình giảng dạy để phù hợp với sắc mạnh SV (Hoskyn, 2013) Theo Zahyah Hanafi, Universiti Utara Malaysia, Kedah, Malaysia, báo “Mối quan hệ yếu tố nhân học thành tựu học tập người lớn”, Nghiên cứu xem xét tác động yếu tố nhân học đến thành tích học tập SV tuổi trưởng thành Mẫu bao gồm 264 SV độ tuổi từ 18 đến 25 tuổi từ Đại học Hồi giáo Bahawalpur Đại học Bahauddin Zakariya, Multan, Pakistan Các yếu tố nhân học đo lường Khảo sát nhân học SV (SDS) thành tích học tập (AA) đo Điểm trung bình (GPA) Kết xác nhận mối quan hệ tích cực đáng kể tuổi tác, giới tính, trình độ giáo dục mẹ, nguyên quán, thu nhập cha mẹ, tình trạng nhân thành tích học tập Nghiên cứu kết luận thành tích học tập nữ tốt so với nam cha mẹ có học vấn góp phần nâng cao thành tích học tập SV SV có tảng tài ổn định có thành tích học tập tốt Ngồi ra, quy mơ gia đình đơng người có ảnh hưởng xấu đến kết học tập Giới tính:  Nam  Nữ 60 Quê quán: Định nghĩa: Thành Thị tỉnh nằm đô thị loại Bao gồm 19 tỉnh sau: TP Hà Nội, TP Hồ Chí Minh TP Hải Phòng, TP Đà Nẵng, TP Cần Thơ, TP Hạ Long (tỉnh Quảng Ninh), TP Thái Nguyên (tỉnh Thái Nguyên), TP Việt Trì (tỉnh Phú Thọ), TP Nam Định (tỉnh Nam Định), TP Thanh Hóa (tỉnh Thanh Hố), TP Vinh (tỉnh Nghệ An), TP Huế (tỉnh Thừa Thiên - Huế), TP Quy Nhơn (tỉnh Bình Định), TP Nha Trang (tỉnh Khánh Hịa), TP Bn Ma Thuột (tỉnh Đắk Lắk), TP Đà Lạt (tỉnh Lâm Đồng), TP Biên Hòa (tỉnh Đồng Nai), TP Vũng Tàu (tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu), TP Mỹ Tho (tỉnh Tiền Giang) Nông thôn: Các tỉnh cịn lại, khơng thuộc 19 tỉnh thành nêu  Thành Thị  Nông Thôn Độ tuổi tham gia khoá học:  Từ 22 tuổi đến 24 tuổi  Từ 24 đến 30 tuổi  Từ 30 tuổi đến 35 tuổi  Từ 35 đến 45 tuổi  Lớn 45 tuổi Tình trạng nhân:  Độc thân  Đã kết hôn Số gia đình:  Chưa có  đến  Hơn Các nghiên cứu tiến hành liên quan đến thành tích cho thấy trình độ học vấn gia đình yếu tố quan trọng để dự đốn thành tích SV (Klebanoy, Brooks- Gunn, & Duncan, 1994; Haveman & Wolfe, 1995; Smith, Brooks-Gunn, & Lebanonov, 1997) Một số nghiên cứu thực chủ đề cho thấy trình độ học vấn gia đình ảnh hưởng theo hướng tích cực việc ni dạy (Ecère, 1993) thành tích học tập SV (Jimerson, Egeland, & Teo, 1999; Kohn, 1963; Ánh, Rhoades, & 61 Haas, 1989) Alexander, Entwisle Bedinger (1994) xác định gia đình có trình độ học vấn thu nhập cao ý đến hoạt động hàng ngày họ so với gia đình có trình độ học vấn thu nhập thấp Cùng với đó, Halle bạn bè (1997) xác định trình độ học vấn người mẹ ngày tăng với kỳ vọng thành tích học tập tăng lên Trình độ học vấn Cha  Bậc tiểu học  Bậc Trung học sở  Bậc Trung học phổ thông  Đại học sau đại học  Khác Trình độ học vấn Mẹ  Bậc tiểu học  Bậc Trung học sở  Bậc Trung học phổ thông  Đại học sau đại học  Khác Nghề nghiệp Cha:  Giáo viên Giảng viên  Công việc liên quan đến sức khoẻ  Công việc liên quan đến kinh  Khác doanh  Làm việc nhà Nghề nghiệp Mẹ:  Giáo viên Giảng viên  Công việc liên quan đến sức khoẻ  Công việc liên quan đến kinh  Khác doanh  Làm việc nhà Lubben, Davidowitz, Buffler, Allie Scott (2010) liên quan đến lựa chọn tất nhiên với mức độ tập trung vào nghiệp SV với tập trung nghề nghiệp, đưa định họ dựa họ muốn làm sau 62 hồn thành nghiên cứu Những SV đưa lựa chọn không liên quan mật thiết đến nguyện vọng nghề nghiệp thường khơng có khả theo đuổi hồn thành chương trình học 10 Nghề nghiệp tại:  Công việc liên quan đến kỹ thuật  Công việc liên quan đến nghiên cứu khoa học  Công việc liên quan đến kinh  Khác Vui lịng nêu rõ cơng việc doanh  Làm việc nhà/ Tự Ngành HTTTQL, ngành kết hợp Kinh Tế Kỹ Thuật Vì vậy, với nghiên cứu tỷ lệ chuyên ngành SV tốt nghiệp, để phân lớp khả tốt nghiệp, nhà trường có định hướng việc tuyển sinh đào tạo môn liên quan 11 Chuyên ngành đại học tốt nghiệp:  Chuyên ngành liên quan đến kỹ  Chuyên ngành liên quan đến kinh thuật doanh Công nghệ định hình mang lại nhiều giải pháp cho giáo dục đại học để cải thiện việc học tập (Apuke Iyendo, 2017; Manasijević cộng sự, 2016; Iyendo Halil, 2015) Hussain (2012) báo cáo internet việc sử dụng giáo dục sau đại học cải thiện kết học tập nghiên cứu, đồng thời khuyến khích tương tác ảo để chia sẻ kết nghiên cứu 12 Khả truy cập Internet:  Có  Khơng 13 Khả truy cập 4G:  Có  Khơng B Thơng tin q trình học tập 63 Các nhà nghiên cứu trước đề nghị giảng viên, cố vấn tổ chức giáo dục đại học cần phải hiểu lý tốt nghiệp đại học tham gia vào giáo dục sau đại học (Boshier, 1976, 1989; Tinto, 1987; Schlossberg, Lynch, & Chickering, 1989; Merriam et al., 2012) Bằng cách hiểu lý do, trường cải thiện dịch vụ nâng cao chất lượng đào tạo, danh tiếng (Boshier, 1976, 1989; Merriam et al., 2012; Ross, 1988; Schlossberg, Lynch & Chickering, 1989) Lý chọn trường:  Danh tiếng trường  Chất lượng đào tạo  Nội dung khoá học  Khác Vui lòng nêu rõ lý Bên cạnh yếu tố sở vật chất, lý chọn trường, nhân học, khía cạnh liên quan đến học thuật ảnh hưởng đến lực họ việc hồn thành khóa học sau đại học trường Astin (1984) Ellis et al (1998) nghiên cứu họ yếu tố ảnh hưởng đến kết học tập SV, nhận rằng, SV đạt điểm A B giảm đáng kể số trình độ tiếng anh tăng lên Mặt khác, điểm SV tăng đáng kể tham gia học tập mơn tính tốn Điểm thi tiếng Anh đầu vào:  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0  Miễn thi Điểm thi mơn Tốn đầu vào:  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 Một chương trình đào tao linh hoạt tốt có khả nâng cao trải nghiệm SV học trường (Grayson, 2003) SV thường cảm thấy choáng ngợp học kỳ số lượng lớn tập phương thức chấm điểm giảng viên (Glogowska et al., 2007) Điều ảnh hưởng đến tâm lý không 64 muốn tiếp tục hồn thành khóa học Vì vậy, câu hỏi phía đặt để ghi nhận môn học bắt buộc học kỳ chương trình sau đại học ngành HTTTQL trường ĐHBK, có ảnh hưởng khả tốt nghiệp SV Điểm thi môn sở đầu vào:  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 Số tín tại:  Dưới 12 tín / 60 tín  Từ 13 đến 24 tín /60 tín  Từ 25 đến 36 tín /60 tín  Trên 48 tín /60 tín Điểm mơn học Datawarehouse  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 Điểm môn học Hệ Thống Thông Tin  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 Điểm mơn học Phân Tích Dữ Liệu  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 Điểm môn học Hệ Kinh Doanh Điện Tử  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 10 Điểm môn học Bảo Mật Hệ Thống Thông Tin Cho Nhà Quản Lý  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 11 Điểm môn học Mạng 65  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 Theo Tovar Higuerey (2007), chương trình thạc sĩ yêu cầu SV tốt nghiệp phát triển luận án cho phép họ chứng minh họ học trình chuẩn bị Các tác giả khác nói luận án bắt đầu vào năm cuối trường đại học phổ biến SV, việc thực luận văn yêu cầu kỹ xử lý khơng phát triển suốt trình đào tạo chương trình học (Valarino, Yáber, & Cemborain, 2011) González (2006) phát loạt yếu tố ảnh hưởng đến SV Khơng tốt nghiệp từ chương trình thạc sĩ, yếu tố tổ chức, yếu tố liên quan đến chương trình, giáo viên, cố vấn, chủ đề luận văn yếu tố bên khác 12 Điểm môn học Đồ Án  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 13 Điểm môn học Luận Văn Tốt Nghiệp  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 14 Điểm trung bình tại:  Từ 5.5 đến 6.0  Từ 6.0 đến 7.0  Từ 7.0 đến 8.0  Trên 8.0 66 Phụ lục 2: Bảng thu thập liệu SV Cao học- Ngành Quản lý hệ thống thông tin trường ĐHBK TP HCM Bảng câu hỏi khảo sát gởi trực tiếp đến SV tham gia học tập cao học ngành HTTTQL trường ĐHBK TP.HCM Bảng câu hỏi thực thông qua Goofle form Theo đường liên kết sau: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd2WEjTuUpltqosbs1oyZUcPMxYNX7oJNpNncIfaRXGKxkNA/viewform Hình 18: Bảng câu hỏi nhân học 67 Hình 19: Bảng câu hỏi trình học tập 68 Hình 20: Kết bảng câu hỏi lưu trữ Google Sheet liên kết với mẫu khảo sát Google Form 69 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Thơng tin cá nhân Họ tên: Nguyễn Hữu Hương Xuân Ngày, tháng, năm sinh: 18/12/1992 Nơi sinh: TP Hồ Chí Minh Địa liên lạc: 34 đường Tám Danh, Phường 04, Quận 08 Qúa trình đào tạo Thời gian Co Sở Đào Tạo Chuyên Ngành 2010 - 2014 Trường Đại học Ngoại Ngữ Tin Học Quản trị kinh doanh TP HCM 2015 - 2017 Trường Đại học Khoa Học Xã Hội Tâm lý học Nhân Văn 2018 - 2020 Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM Hệ thống thông tin quản lý Qúa trình cơng tác Thời gian Nơi cơng tác Chức vụ 2014 - 2015: Công tác Công ty Dell Việt Nam Marketing executive 2015 - 2017: Công tác Công ty TNHH Brother Marketing executive Việt Nam 2017- 2019: Công tác Công ty TNHH CMC SI Solution Sale Specialist SG 2019-2020: Công tác VPDD Công ty CocaCola 70 Data Specialist ... cam đoan luận văn đề tài ? ?Fintech Trong Giáo Dục: Hệ Thống Chấm Điểm Tín Dụng Dành Cho Sinh Viên Cao Học Ngành Hệ Thống Thông Tin Quản Lý Trường Đại Học Bách Khoa Tp HCM? ?? cơng trình nghiên cứu... Hệ Thống Thông Tin Quản Lý MSHV: 1870310 Nơi sinh: TP Hồ Chí Minh Mã số : 83.40.405 TÊN ĐỀ TÀI: Fintech Trong Giáo Dục: Hệ Thống Chấm Điểm Tín Dụng Dành Cho Sinh Viên Cao Học Ngành Hệ Thống Thông. .. Thông Tin Quản Lý Trường Đại Học Bách Khoa TP HCM NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Đề xuất nghiên cứu xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng dành cho sinh viên, cụ thể ngành Hệ thống thơng tin quản lý -