Ứng dụng khai thác dữ liệu dự đoán kết quả học tập của sinh viên

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN BÁO CÁO KẾT QUẢ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ỨNG DỤNG KHAI THÁC DỮ LIỆU DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN Ngành : Quản trị thông tin Giảng viên hướng dẫn : Th.S Nguyễn Minh Tuấn Sinh viên thực hiện: Hoàng Bảo Uyên Trang 1356100167 (chủ nhiệm đề tài) Lữ Thị Hồng Vân TP Hồ Chí Minh, 3/2016 1356100183 MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU Mở đầu Giới thiệu Khám phá tri thức sở liệu điểm sinh viên Mục tiêu đề tài Các nghiên cứu liên quan PHẦN NỘI DUNG 10 CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10 1.1 Một số định nghĩa 10 1.2 Xác định tương đồng chuỗi 11 1.2.1 Khoảng cách Euclide 11 1.2.2 Chuẩn hóa chuỗi giá trị 11 1.2.3 Độ tương đồng dựa đường chung dài 12 1.3 Khám phá tri thức dựa sở liệu chuỗi 12 1.3.1 Tiền xử lý liệu 13 1.3.2 Khám phá luật 14 1.4 Các kỹ thuật khám phá tri thức 15 1.4.1 Gom cụm sở liệu chuỗi 15 1.4.1.1 Phương pháp k-means 15 1.4.1.2 Phương pháp Greedy 17 1.4.2 Thuật toán khám phá luật kết hợp 18 1.4.2.1 Các khái niệm .19 1.4.2.2 Khám phá tập phổ biến 21 1.4.2.3 Phát sinh luật kết hợp 24 1.4.3 Phân lớp liệu định 25 CHƯƠNG II: TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG 36 2.1 Làm liệu 36 2.2 Chuẩn hóa liệu 39 2.3 Xây dựng tập luật .39 2.3.1 Độ tương đồng dựa chuẩn hóa chuỗi liệu 39 2.3.2 Khám phá luật dựa vào thuật toán Apriori liệu gom cụm 42 2.3.3 Khám phá tri thức dựa sở liệu chuỗi 43 2.3.4 Phân lớp liệu định 44 PHẦN KẾT LUẬN 54 Kết luận 54 Thuận lợi khó khăn 54 Định hướng phát triển 54 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .56 PHẦN MỞ ĐẦU Mở đầu Hiện nay, với phát triển mạnh mẽ ảnh hưởng công nghệ thông tin tác động mạnh mẽ tới nhiều lĩnh vực khác khiến khối lượng liệu tăng lên cách nhanh chóng Vì thế, việc khai thác chọn lọc liệu từ kho liệu khổng lồ việc cần thiết quan trọng Do đó, để việc làm có hiệu quả, cần cơng cụ kỹ thuật thích hợp Các kỹ thuật truyền thống giúp khai thác triệt để thơng tin hữu ích mà sở liệu mang lại, thường thơng tin sử dụng kỹ thuật cũ không mang lại hiệu cao việc định Với lý đó, nhu cầu phát triển kỹ thuật thu thập, lưu trữ, phân tích liệu, … đặt địi hỏi phải xử lý thơng minh hiệu Từ kỹ thuật khai thác liệu đời cho phép khai thác tri thức hữu dụng từ sở liệu khổng lồ Khám phá tri thức từ sở liệu phát triển năm gần thu hút quan tâm nhà nghiên cứu người làm công tác quản lý Khai thác liệu (Data Mining) xem giai đoạn trình khám phá tri thức, kỹ thuật khai khống giúp chuyển khối liệu to lớn thành thông tin tri thức hữu dụng, ứng dụng rộng lớn bao gồm: phân tích thị trường, quản lý thương mại, hỗ trợ định,… Trong đó, việc khai thác liệu lĩnh vực giáo dục dần quan tâm trọng Chúng ta phủ nhận tầm quan trọng giáo dục phát triển đất nước nhiều mặt Do đó, phải định hướng hoạch định sách cho đối tượng giáo dục hệ trẻ, lực lượng kế thừa việc xây dựng, bảo vệ phát triển đất nước tương lai cách đắn kịp thời Việc định hướng xây dựng sách giáo dục đào tạo cần phải hỗ trợ công cụ khoa học để tránh sai lầm đáng tiếc, khai thác liệu số Đây cơng cụ hữu ích có tính khoa học cao, giúp nhà quản lý giáo dục có tri thức quý giá phục vụ cho cơng tác quản lý sinh viên sử dụng kết hữu ích từ trình chắt lọc liệu khai phá liệu Trong thời gian qua, có nhiều nghiên cứu việc dự đoán kết học tập học sinh, sinh viên, chủ yếu khai khoáng liệu dạng bảng, không quan tâm đến yếu tố thời gian Nghiên cứu mong muốn trình bày phương pháp khám phá tri thức sở liệu nhìn khác hơn, xem xét sở liệu quản lý sinh viên sở liệu liên tục theo thời gian Kết học tập sinh viên ghi nhận theo học kỳ, năm học Với kỹ thuật khai khoáng liệu trên, việc dự đoán kết học tập kết tốt nghiệp sinh viên đạt độ xác khoảng chấp nhận Giới thiệu Hiện nay, với tăng trưởng liệu thông tin nhiều lĩnh vực khác nhau, vấn đề dự đoán hay khai phá kết từ liệu có sẵn hướng nghiên cứu thu hút quan tâm nhiều nhà nghiên cứu Đặc biệt, lĩnh vực giáo dục cung cấp nhiều ứng dụng lý thú đầy thử thách cho khai thác liệu Một tổ chức giáo dục thường có nhiều nguồn thơng tin phân tán khác nhau, nguồn thường liệu truyền thống (thông tin sinh viên, giảng viên, lớp học, lịch học, điểm,…) gần sở liệu đa phương tiện Có nhiều mối quan tâm khác lĩnh vực giáo dục tạo sở cho nhiều yêu cầu khai thác liệu Ví dụ: Tìm kiếm thơng tin nhập học, dự đốn số lượng sinh viên đăng ký học, hỗ trợ sinh viên chọn mơn học, dự đốn tình hình việc làm sinh viên sau trường,…Tất ứng dụng khai thác liệu khơng đóng góp cho sở giáo dục để nâng cao chất lượng tốt mà cịn hỗ trợ cơng việc quản lý Với lượng thông tin nhiều nhu cầu khác nhau, thấy hệ thống khai thác liệu tích hợp có khả phục vụ nhu cầu đặc biệt sở giáo dục trở thành nhu cầu lớn thời gian tới Đề tài trình bày ứng dụng thực tiễn lĩnh vực giáo dục Giáo dục xem yếu tố quan trọng đóng góp cho phát triển kinh tế, xã hội Ở Việt Nam, sinh viên thường phải tích lũy mơn học năm học, năm học chia thành học kỳ học kỳ hè Kết thúc học kỳ, sinh viên tổng kết điểm trung bình tích lũy cho học kỳ Áp dụng tương tự cho năm học tồn khóa học Đề tài dựa kết học tập học kỳ sinh viên để dự đoán kết đạt sinh viên học kỳ tồn khóa học Ngồi ra, tìm sinh viên cá biệt Phương pháp sử dụng để dự đoán kết học tập sinh viên khai thác liệu Khám phá tri thức chia làm hai giai đoạn chính: - Giai đoạn tiền xử lý: chọn lọc, làm liệu, mã hóa liệu,… - Giai đoạn khai thác liệu: tùy theo liệu mục tiêu khai thác mà có kỹ thuật khác Tóm tắt vài phương pháp khai thác liệu liên quan đến đề tài: - Gom cụm liệu: mục tiêu nhận dạng mẫu giống để có kết luận tương tự - Khám phá luật: khám phá liệu nhằm kết luận “Nếu xuất X xuất tiếp theo?” Khai thác liệu có nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội, khoa học kỹ thuật, lĩnh vực giáo dục đào tạo chưa nhiều Trong giáo dục, việc đánh giá kết quả, chất lượng sinh viên quan trọng, đơi cịn mang tính cảm tính cục Đề tài mong muốn áp dụng phương pháp khai thác liệu sở liệu điểm sinh viên nhiều năm, cách biến đổi phù hợp, từ đưa thơng tin xác thực trạng sinh viên, đặc biệt cung cấp thơng tin mang tính dự đốn Qua thơng tin thu được, người dùng có nhìn tổng quan kết học tập sinh viên để đề phương hướng, biện pháp giáo dục thích hợp năm học sau Khám phá tri thức sở liệu điểm sinh viên Ở trường đại học, việc tính tốn lưu trữ điểm sinh viên tiến hành vào cuối học kỳ cuối năm học Công việc chủ yếu để đánh giá học lực sinh viên Hiệu đào tạo, chất lượng sinh viên, tỷ lệ sinh viên giỏi, khá, trung bình,… Đánh giá chất lượng giáo dục cịn mang tính bình qn tương đối Phương pháp đánh giá (xếp loại học tập thơng qua điểm trung bình tất mơn học) có ý kiến cho khơng đánh giá thực chất sinh viên Kết học tập sinh viên lưu trữ nhiều năm, kết bao gồm kết nhiều môn học khác Những nghiên cứu luật kết hợp trước thực số liệu học kỳ năm Trong đó, sinh viên có chương trình học kéo dài năm, năm (tùy trường), kết dãy số thực ghi nhận theo khoảng thời gian, hướng tiếp cận nghiên cứu sử dụng khai thác liệu suốt khoảng thời gian học tập sinh viên Khám phá tri thức dựa sở liệu điểm sinh viên trình bày qua bước sau: - Bảng tổng kết kết học tập sinh viên qua học kỳ - Sắp xếp theo thứ tự thời gian - Sử dụng kỹ thuật khai thác liệu để khám phá tri thức sở liệu nhận - Kết nhận luật biểu diễn mối quan hệ kết quả, trả lời câu hỏi “Với kết có kết đạt tới gì?” Mục tiêu thơng tin thu hữu ích cho việc quản lý chất lượng giáo dục, dự đoán hoạch định phương pháp nâng cao chất lượng giáo dục Mục tiêu đề tài Để đạt kết học tập tốt điều mà đại đa số sinh viên quan tâm Tuy nhiên, với số lượng sinh viên đông việc tư vấn cho cá nhân lựa chọn lộ trình học tập để đạt điểm số mong muốn bất khả thi Do đó, sở dựa vào kết tuyển sinh kết trình học tập sinh viên trường đại học, đề tài tập trung trình bày hai phương pháp khám phá luật sở liệu: - Phương pháp khám phá luật dựa mẫu đặc trưng - Phương pháp khám phá luật liên kết kiện từ sở liệu - Phương pháp gom cụm liệu đề cập, xem kỹ thuật để hỗ trợ hai thuật toán Các kỹ thuật khai thác sở liệu điểm sinh viên nhằm khám phá thông tin hữu dụng, thể mối tương quan kết môn học, môn học, đề tài đưa luật Các luật cung cấp thơng tin xác hơn, hy vọng giúp người quản lý có nhìn xác chất lượng sinh viên, có sở khoa học để đánh giá hiệu đào tạo giúp dự đoán kết đạt sinh viên Từ đó, giúp nhà quản lý giáo dục đề chiến lược nâng cao chất lượng dạy học nhà trường Các nghiên cứu liên quan Trong thời gian gần đây, khai thác liệu trở thành hướng nghiên cứu lĩnh vực khoa học máy tính cơng nghệ tri thức nước nước Khai thác liệu ứng dụng thành công vào thương mại, tài chính, thị trường chứng khốn, y học, thiên văn, sinh học, giáo dục, viễn thông,… Việc khai thác liệu lĩnh vực giáo dục, ứng dụng vào thực tế trở thành hướng đầu tư tổ chức kinh doanh Một số tác giả nghiên cứu lĩnh vực khai thác liệu giáo dục: - Nguyen Thai Nghe, previously Master’s Student, AIT, Thailand, and currently Lecturer, Can Tho University, Viet Nam - Paul Janecek, Assistant Professor, AIT, Thailand - Peter Haddawy, Professor, AIT, Thailand - Gabriele Cevenini, Department of Surgery and Bioengineering, University of Siena, Siena, Italy - Emanuela Barbini, Department of Physiopathology, Experimental Medicine and Public Health, University of Siena, Siena, Italy - Zaidah Ibrahim, Faculty of Information Technology and Quantitative Sciences, Malaysia PHẦN NỘI DUNG CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Một số định nghĩa Định nghĩa 1:Chuỗi X = (x1, x2,…, xn) tập n giá trị xi ghi nhận khoảng thời gian theo thứ tự thời gian Hình 1.1 Minh họa chuỗi kết Khoảng thời gian hai giá trị liên tiếp chọn tùy theo lĩnh vực nội dung mà biểu diễn Các chuỗi X có chất giống nhau, liệu dài, chứa hàng triệu, hàng tỉ giá trị Định nghĩa 2: Cho chuỗi X = (x1, x2,…, xn) có chiều dài n, dãy S X dãy có chiều dài m (1 ≤ m ≤ n) giá trị liền X S = (xk,…, xk+m-1), ≤ p ≤ n – m + Có n – m + dãy có chiều dài m Ví dụ: 10 2.3.2 Khám phá luật dựa vào thuật toán Apriori liệu gom cụm - Xác định nhóm để tìm tập luật Hình 2.7 Dữ liệu minh họa - - Các giá trị thể bảng liệu: + 9, 10: Xuất sắc + 8: Giỏi + 7: Khá + 6: Trung bình Khá + 5: Trung bình + Nhỏ 5: Yếu, Kém Xét giá trị học kỳ học kỳ ta có tập giá trị sau: + Trung bình Khá → Khá (6 → 7) + Trung bình Khá → Trung bình (6 → 5) + Trung bình → Trung bình (5 → 5) + Trung bình Khá → Trung bình Khá (6 → 6) + Khá → Khá (7 → 7) - Từ tập giá trị trên, dựa vào ngưỡng cho phép, xác định tập luật - Tương tự, xét luật sau: + HK2 → HK3 + HK3 → HK4 + HK4 → HK5 42 - + HK5 → HK6 + HK6 → HK7 + HK7 → HK8 Sau xác định luật theo học kỳ, ta định luật có vế trái học kỳ: - + HK1 HK2 → HK3 + HK2 HK3 → HK4 + … Từ đó, xây dựng tập luật có vế trái tăng 2.3.3 Khám phá tri thức dựa sở liệu chuỗi Hình 2.8 Dữ liệu minh họa - Cho tập liệu chuỗi hình vẽ - Giả sử xây dựng luật dựa vào chuỗi giá trị liên tiếp - Gọi chuỗi thứ i tập hợp, ví dụ: 43 + a1 = (6, 7, 8), a2 = (7, 8, 8), a3 = (8, 8, 8), a4 = (8, 8, 7), a5 = (8, 7, 7), a6 = (7, 7, 8), a7 = (6, 5, 6), a8 = (5, 6, 7), a9 = (6, 7, 7), a10 = (7, 7, 7),… + Dòng sau biến đổi có kết quả: (a1, a2, a3, a4, a5, a6) + Dịng sau biến đổi có kết quả: (a7, a8, a9, a10, a10, a10) - Tìm tập phổ biến dựa số lần xuất tập liệu - Mỗi ai, xác định luật: HKj HKj+1 → HKj+2 - Thay đổi chiều dài chuỗi để tăng them giá trị vế trái 2.3.4 Phân lớp liệu định Hình 2.9 Dữ liệu minh họa - Giả sử tập luật cần xây dựng dựa vào giá trị HK1, HK2, HK3 để kết luận HK4 Các tập luật khác xây dựng tương tự - Chọn thuộc tính phân hoạch tốt Trong ví dụ trên, chọn thuộc tính HK3, ta có kết sau: + Nếu HK3 = “Giỏi” HK4 = “Giỏi” + Nếu HK3 = “Khá” HK4 = “Khá” 44 + Nếu HK3 khác hai giá trị xét tiếp thuộc tính khác  Nếu HK1 = “Trung bình” HK4 = “Trung bình Khá”  Ngược lại, xét thuộc tính HK2  Nếu HK2 = “Trung bình” HK4 = “Khá”  Nếu HK = “Trung bình Khá” 50% HK4 = “Trung bình Khá”, 50% HK4 = “Khá”  Bảng điểm học kỳ Public Sub BANGDIEMHOCKY(ByRef fl As MSFlexGrid) Dim rs As ADODB.Recordset Dim sql As String sql = "Select * from HOCKY_DIEM" Set rs = MO_RECORDSET(sql) fl.Rows = f rs.BOF = False Then rs.MoveFirst Do While rs.EOF = False fl.Rows = fl.Rows + fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 0) = rs.Fields("MASV").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 1) = rs.Fields("HK1").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 2) = rs.Fields("HK2").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 3) = rs.Fields("HK3").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 4) = rs.Fields("HK4").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 5) = rs.Fields("HK5").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 6) = rs.Fields("HK6").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 7) = rs.Fields("HK7").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 8) = rs.Fields("HK8").Value rs.MoveNext Loop End If rs.Close End Sub 45  Điểm học kỳ theo mã sinh viên Public Sub DIEMHOCKY_THEOMASV(ByRef fl As MSFlexGrid, ByVal masv As String) Dim rs As ADODB.Recordset Dim sql As String sql = "Select * from HOCKY_DIEM where MASV='"& masv &"'" Set rs = MO_RECORDSET(sql) If rs.BOF = False Then rs.MoveFirst fl.Rows = fl.Rows + fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 0) = rs.Fields("MASV").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 1) = Int(rs.Fields("HK1").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 2) = Int(rs.Fields("HK2").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 3) = Int(rs.Fields("HK3").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 4) = Int(rs.Fields("HK4").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 5) = Int(rs.Fields("HK5").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 6) = Int(rs.Fields("HK6").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 7) = Int(rs.Fields("HK7").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 8) = Int(rs.Fields("HK8").Value) End If rs.Close End Sub  Bảng điểm học kỳ - số nguyên Public Sub BANGDIEMHOCKY_SONGUYEN(ByRef fl As MSFlexGrid) Dim rs As ADODB.Recordset Dim sql As String sql = "Select * from HOCKY_DIEM" Set rs = MO_RECORDSET(sql fl.Rows = If rs.BOF = False Then rs.MoveFirst Do While rs.EOF = False 46 fl.Rows = fl.Rows + fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 0) = rs.Fields("MASV").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 1) = Int(rs.Fields("HK1").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 2) = Int(rs.Fields("HK2").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 3) = Int(rs.Fields("HK3").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 4) = Int(rs.Fields("HK4").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 5) = Int(rs.Fields("HK5").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 6) = Int(rs.Fields("HK6").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 7) = Int(rs.Fields("HK7").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 8) = Int(rs.Fields("HK8").Value) rs.MoveNext Loop End If rs.Close End Sub  Bảng điểm học kỳ - số nguyên - định Public Sub BANGDIEMHOCKY_SONGUYEN_CAYQUYETDINH(ByRef fl As MSFlexGrid) Dim rs As ADODB.Recordset Dim sql As String sql = "Select * from HOCKY_DIEM" Set rs = MO_RECORDSET(sql) fl.Rows = If rs.BOF = False The rs.MoveFirst Do While rs.EOF = False fl.Rows = fl.Rows + fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 0) = rs.Fields("MASV").Value fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 1) = Int(rs.Fields("HK1").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 2) = Int(rs.Fields("HK2").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 3) = Int(rs.Fields("HK3").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 4) = Int(rs.Fields("HK4").Value) 47 fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 5) = Int(rs.Fields("HK5").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 6) = Int(rs.Fields("HK6").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 7) = Int(rs.Fields("HK7").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 8) = Int(rs.Fields("HK8").Value) fl.TextMatrix(fl.Rows - 1, 9) = Int((rs.Fields("HK1").Value + rs.Fields("HK2").Value + rs.Fields("HK3").Value + rs.Fields("HK4").Value + rs.Fields("HK5").Value + rs.Fields("HK6").Value + rs.Fields("HK7").Value + rs.Fields("HK8").Value) / 8) rs.MoveNext Loop End If rs.Close End Sub  Luật biến Sub LUAT2BIEN(ByVal c1 As Integer, ByVal c2 As Integer) Dim sopt(11, 11) As Integer Dim soptvetrai(11) As Integer Dim i, j, k As Integer ' Khoi tao For i = To 10 Step For j = To 10 Step sopt(i, j) = Next soptvetrai(i) = Next ' Dem c1, c2 For k = To FLNHOMK.Rows - Step sopt(Val(FLNHOMK.TextMatrix(k,c1)), Val(FLNHOMK.TextMatrix(k,c2))) = sopt(Val(FLNHOMK.TextMatrix(k,c1)), Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, 48 c2))) + soptvetrai(Val(FLNHOMK.TextMatrix(k,c1))) = soptvetrai(Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c1))) + Next ' Xuat luat For i = To 10 Step For j = To 10 Step If soptvetrai(i) > Then If (sopt(i, j) / soptvetrai(i)) * 100 > Val(TBNGUONG.Text) Then LBLUAT.AddItem ("HK" & c1 & " laø " & i & " -> HK" & c2 & " laø " & j) ' Them vao bang duong di FLDUONGDI.Rows = FLDUONGDI.Rows + FLDUONGDI.TextMatrix(FLDUONGDI.Rows - 1, 0) = "Luaät " & (FLDUONGDI.Rows - 1) FLDUONGDI.TextMatrix(FLDUONGDI.Rows - 1, c1) = i FLDUONGDI.TextMatrix(FLDUONGDI.Rows - 1, c2) = j End If End If Next Next End Sub  Xuất đường Sub XUATDUONGDI(ByVal dongi As Integer) Dim strketqua As String Dim cotj, giatri As Integer cotj = 49 strketqua = FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj) &" ->"& FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 1) giatri = Val(FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 1)) cotj = cotj + Do While (1) dongi = dongi + If dongi > FLDUONGDI.Rows - Then Exit Do End If If FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj) = "" Then Exit Do Else If (Val(FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj)) = giatri) And (FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 1) "") Then strketqua = strketqua & " -> " & FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 1) giatri = Val(FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 1)) cotj = cotj + If cotj > Then Exit Do End If End If End If Loop LBDSLUAT.AddItem (strketqua) End Sub  Xuất đường Sub XUATDUONGDI3(ByVal dongi As Integer) Dim strketqua As String Dim cotj, giatri1, giatri2 As Integer cotj = strketqua = FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj) & " vaø "& 50 FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 1) & " -> " & FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 2) giatri1 = Val(FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 1)) giatri2 = Val(FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 2)) cotj = cotj + Do While (1) dongi = dongi + If dongi > FLDUONGDI.Rows - Then Exit Do End If If FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj) = "" Then Exit Do Else If (Val(FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj)) = giatri1) And (Val(FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 1)) = giatri2) And (FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 2) "") Then strketqua = strketqua & " -> " & FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 2) giatri1 = giatri2 giatri2 = Val(FLDUONGDI.TextMatrix(dongi, cotj + 2)) cotj = cotj + If cotj > Then Exit Do End If End If End If Loop LBDSLUAT.AddItem (strketqua) End Sub  Luật biến Sub LUAT3BIEN(ByVal c1 As Integer, ByVal c2 As Integer, ByVal c3 As Integer) Dim sopt(11, 11, 11) As Integer 51 Dim soptvetrai(11, 11) As Integer Dim i, j, k As Integer ' Khoi tao For i = To 10 Step For j = To 10 Step For k = To 10 Step sopt(i, j, k) = Next soptvetrai(i, j) = Next Next ' Dem c1, c2, c3 For k = To FLNHOMK.Rows - Step sopt(Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c1)), Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c2)), Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c3))) = sopt(Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c1)), Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c2)), Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c3))) + soptvetrai(Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c1)), Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c2))) = soptvetrai(Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c1)), Val(FLNHOMK.TextMatrix(k, c2))) + Next ' Xuat luat For i = To 10 Step For j = To 10 Step For k = To 10 Step If soptvetrai(i, j) > Then If (sopt(i, j, k) / soptvetrai(i, j)) * 100 > Val(TBNGUONG.Text) Then 52 LBLUAT.AddItem ("HK" & c1 & " laø " & i & " vaø HK" & c2 & " laø " & j & " -> HK" & c3 & " laø " & k) ' Them vao bang duong di FLDUONGDI.Rows = FLDUONGDI.Rows +1 FLDUONGDI.TextMatrix(FLDUONGDI.R ows - 1, 0) = "Luaät "& (FLDUONGDI.Rows - 1) FLDUONGDI.TextMatrix(FLDUONGDI.R ows - 1, c1) = i FLDUONGDI.TextMatrix(FLDUONGDI.R ows - 1, c2) = j FLDUONGDI.TextMatrix(FLDUONGDI.R ows - 1, c3) = k End If End If Next Next Next End Sub 53 PHẦN KẾT LUẬN Kết luận Đề tài nghiên cứu sở lý thuyết liên quan đến kỹ thuật khai phá liệu quy trình triển khai ứng dụng Đối với toán dự đoán kết học tập cuối khóa sinh viên, đề tài đề xuất xây dựng mơ hình dự đốn dựa kỹ thuật định, luật kết hợp liệu đầu vào bao gồm thông tin cá nhân, điểm tuyển sinh, kết học tập học kỳ lộ trình học Với liệu ban đầu, mơ hình cho phép phân tích yếu tố ảnh hưởng đến kết học tập sinh viên, mức độ tác động yếu tố đầu vào, từ dự đốn kết học tập cuối khóa sinh viên qua việc kết hợp thông tin đầu vào lộ trình học Thuận lợi khó khăn Người sử dụng hệ thống dự đoán kết sinh viên không cần phải cài đặt lại thuật giải mà cần sử dụng phát triển theo hướng kế thừa Bài toán dự đoán kết học tập sinh viên từ ban đầu tiếp cận trực tiếp với lĩnh vực chuyên sâu ngành công nghệ thơng tin Đây khó khăn gây trở ngại lớn trình tìm hiểu phát triển đề tài có nhiều vấn đề cần tìm hiểu chuyên ngành khác Tuy nhiên, quan trọng nằm việc xây dựng chương trình đọc liệu, kiểm tra chuyển chúng sang định dạng phù hợp với giải thuật dự đốn, cấu hình tham số đầu vào giải thuật, gọi hàm xây dựng sẵn thư viện để hướng dẫn dự đoán kết quả, cuối lưu liệu dự đoán vào sở liệu để khai thác theo nhu cầu Định hướng phát triển Nhìn chung, đề tài hoàn thành mục tiêu đề Để đưa mơ hình dự đốn vào ứng dụng cách hiệu cần tiếp tục đầu tư thu thập liệu sinh viên nhiều Triển khai dự đoán, kiểm chứng thực tế đánh giá kết cách thường xuyên Bản thân nhận thấy hướng tiếp cận đắn có tính thực tiễn cao 54 Hướng phát triển đề tài hi vọng nghiên cứu thêm số mơ hình để áp dụng vào toán khai phá liệu lĩnh vực giáo dục với nhiều mục đích khác Hệ thống không hỗ trợ cho sinh viên mà hỗ trợ cho giáo viên chủ nhiệm, khoa chuyên ngành, phòng đào tạo quan tâm - Giúp cho sinh viên lựa chọn cho lộ trình học phù hợp với điều kiện lực thân để đạt kết học tập tối ưu - Hỗ trợ cho giáo viên chủ nhiệm việc tư vấn cho sinh viên chọn lộ trình học phù hợp với khả - Hỗ trợ khoa phòng đào tạo đánh giá chất lượng cho lộ trình học nhằm nâng cao, cải thiện việc xây dựng lộ trình học để phù hợp với điều kiện lực sinh viên nhận xét công việc dạy học giáo viên 55 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Đỗ Phúc, giáo trình “Khai thác liệu”, 2007 Nguyễn Đức Cường, “Tổng quan khai phá liệu”, 2005 Nguyễn Hồng Tú Anh,giáo trình “Khai thác liệu ứng dụng”, 2009 Tiếng Anh Dr Osmar R.Zaiane, “Principles of knowledge discovery in databases” Fall 2001 (University of Alberta) Tài liệu Web https://www.researchgate.net/publication/242341193_DATA_MINING_APPR OACH_FOR_PREDICTING_STUDENT_PERFORMANCE http://comengapp.com/index.php/comengapp/article/viewFile/81/27 http://www.ijcsit.com/docs/Volume%205/vol5issue04/ijcsit20140504249.pdf http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1211/1211.6340.pdf http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1002/1002.2425.pdf http://www.ijstr.org/final-print/apr2015/Application-Of-Data-MiningTechniques-For-Student-Success-And-Failure-Prediction-the-Case-OfDebremarkos-University.pdf http://www.saedsayad.com/decision_tree.htm https://wwwusers.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/dmslides/chap4_basic_classification.pdf http://www.columbia.edu/~rsb2162/Encyclopedia%20Chapter%20Draft%20v1 0%20-fw.pdf 10 http://www.hho.edu.tr/HutenDergi/2005TEMMUZ/09_ERDOGAN_TIMOR.p df 11 http://www.ijeeee.org/Papers/097-Z00080E10038.pdf 56 ... khóa học Đề tài dựa kết học tập học kỳ sinh viên để dự đoán kết đạt sinh viên học kỳ toàn khóa học Ngồi ra, tìm sinh viên cá biệt Phương pháp sử dụng để dự đoán kết học tập sinh viên khai thác liệu. .. sở liệu quản lý sinh viên sở liệu liên tục theo thời gian Kết học tập sinh viên ghi nhận theo học kỳ, năm học Với kỹ thuật khai khoáng liệu trên, việc dự đoán kết học tập kết tốt nghiệp sinh viên. .. chất sinh viên Kết học tập sinh viên lưu trữ nhiều năm, kết bao gồm kết nhiều môn học khác Những nghiên cứu luật kết hợp trước thực số liệu học kỳ năm Trong đó, sinh viên có chương trình học kéo