Ứng dụng lý thuyết tập thô để xây dựng hệ thống đánh giá kết quả học tập của học sinh tại trường thpt nguyễn đáng

TRẦM HOÀNG BẢO NGỌC ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦM HOÀNG BẢO NGỌC * ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP THÔ ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA HỌC SINH TẠI TRƯỜNG THPT NGUYỄN ĐÁNG KHOA HỌC MÁY TÍNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CHUYÊN NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH * KHÓA K32 Đà Nẵng - Năm 2018 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦM HỒNG BẢO NGỌC ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP THƠ ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA HỌC SINH TẠI TRƢỜNG THPT NGUYỄN ĐÁNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS TRƢƠNG NGỌC CHÂU Đà Nẵng – Năm 2018 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực chƣa đƣợc sử dụng để bảo vệ học vị Mọi giúp đỡ cho việc thực luận văn đƣợc cảm ơn thông tin trích dẫn luận văn đƣợc rõ nguồn gốc rõ ràng đƣợc phép công bố Học viên thực Trầm Hoàng Bảo Ngọc ii ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP THÔ ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA HỌC SINH TẠI TRƢỜNG THPT NGUYỄN ĐÁNG Học viên: Trầm Hoàng Bảo Ngọc Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Mã số: 60.48.01 Khóa K32 Trƣờng Đại học Bách khoa - ĐHĐN Tóm tắt - Hiện nay, có nhiều thuật tốn khai phá tri thức cách phân lớp rời rạc liệu nhƣ: Sử dụng định, phƣơng pháp thống kê, mạng nơ ron, thuật toán di truyền Trong năm gần đây, lý thuyết tâp thơ đƣợc nhiều nhóm nghiên cứu hoạt động lĩnh vực tin học nói chung khai phá tri thức nói riêng nguyên cứu áp dụng thực tế Lý thuyết tập thô đƣợc xây dựng tảng toán học vững giúp cung cấp cơng cụ hữu ích để giải toán phân lớp liệu khai phá luật Từ bảng liệu lớn với liệu dƣ thừa, khơng hồn hảo, liệu liên tục, hay liệu dƣới dạng ký hiệu lý thuyết tập thô cho phép khai phá tri thức từ khối liệu nhằm phát luật tiềm ẩn từ khối liệu Vì vậy, đề tài “Ứng dụng lý thuyết tập thô để xây dựng hệ thống đánh giá kết học tập học sinh trƣờng THPT Nguyễn Đáng” sâu vào việc khai phá liệu áp dụng lý thuyết tập thô từ điểm mơn học tổng kết trung bình học sinh qua năm học cấp 3, điểm cộng (nghề, học sinh giỏi, thể dục thể thao) để dự đoán kết thi tốt nghiệp THPT học sinh Từ khóa - Khai phá tri thức, khai phá liệu, lý thuyết tập thô, định DEVELOP ACHIEVEMENT EVALUATING SYSTEM FOR STUDENT BASE ON ROUGH SET THEORY AT NGUYEN DANG HIGH SCHOOL Abstract – Today, the exploring knowledge algorithm by classification and discrete data using common such as: Decision trees, neural networks, statistical methods, genetic algorithms In recent years, rough set theory has been used by a number of research groups in the field of informatics in general and the exploration of knowledge in particular and applied in practice The rough set theory is built on a solid mathematical foundation that provides useful tools for solving data-mining problems and exploring laws The large data tables with redundant, incomplete data, continuous data, or data in the form of raw file theory symbols allow the exploration of knowledge from these data blocks to detect potential laws from this data block So, my thesis using topic “Develop achievement evaluating system for student base on rough set theory at Nguyen Dang High School” reseach about data mining using rough set theory from subject marks and average score of students through high school years, plus marks (craft, good students, sports) to predictions of high school graduation exam results Key words - Exploring knowledge, rough set theory, data mining, Decision trees iii MỤC LỤC Trang Lời cam đoan i Tóm tắt luận văn ii Mục lục iii Danh mục chữ viết tắt vi Danh mục bảng vii Danh mục hình vẽ viii MỞ ĐẦU CHƢƠNG I KHAI PHÁ DỮ LIỆU THEO TIẾP CẬN LÝ THUYẾT TẬP THÔ .5 1.1 Giới thiệu 1.2 Các khái niệm 1.2.1 Hệ thống thông tin 1.2.2 Bảng định 1.2.3 Quan hệ không phân biệt đƣợc 1.2.4 Xấp xỉ tập hợp tập thô 1.2.5 Sự phụ thuộc thuộc tính 12 1.2.6 Rút gọn thuộc tính hệ thống thơng tin 13 1.2.7 Ma trận phân biệt 15 1.3 Rút gọn liệu hệ thống thông tin 17 1.4 Thuật tốn tìm tập rút gọn bảng định 17 1.5 Tập thô công cụ khai phá liệu 21 1.5.1 Khám phá tri thức sở liệu 21 1.5.2 Tập thô khai phá liệu 23 1.5.3 Một số ứng dụng quan lý thuyết tập thô 23 1.6 Kết chƣơng 25 CHƢƠNG II CÁC PHƢƠNG PHÁP XÂY DỰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH 27 2.1 Khai phá liệu với định 27 2.1.1 Khái niệm 27 2.1.2 Thiết kế định 27 2.2 Phƣơng pháp tổng quát xây dựng định 29 2.3 Phƣơng pháp xây dựng định ID3 31 2.3.1 Ý tƣởng thuật toán ID3 31 2.3.2 Tiêu chí lựa chọn thuộc tính để phân lớp 32 2.3.2 Thuật toán ID3 33 2.3.3 Độ phức tạp tính tốn 39 2.4 Phƣơng pháp xây dựng định C4.5 39 iv 2.4.1 Giới thiệu 39 2.4.2 Xác định điểm chia tốt 39 2.4.3 Một số vấn đề với thuộc tính 40 2.4.4 Thuật toán C4.5 44 2.5 Phƣơng pháp xây dựng định FID3 46 2.5.1 Xác định điểm chia tốt 46 2.5.2 Thuật toán FID3 47 2.6 Xây dựng định lý thuyết tập thô RDT 52 2.7 Kết luận chƣơng 56 CHƢƠNG III TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG 57 3.1 Bài toán dự đoán kết thi tốt nghiệp học sinh THPT 57 3.1.1 Giới thiệu 57 3.1.2 Mơ hình toán 59 3.2 Xây dựng sở liệu cho hệ thống 60 3.3 Xây dựng hệ thống dự đoán kết học tập 66 3.3.1 Xây dựng đánh giá mô hình 66 3.4 Kết luận chƣơng 71 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO 73 PHỤ LỤC v BẢNG KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Ý nghĩa ANN Artificial Neural Network BBP Boosting – Based Perceptron BIDS Bussiness Intelligence Development Studio CSDL Cơ sở liệu DT Decision Tree DMX Data Mining Extensions DMM Data Mining Model KPDL Khai phá liệu MAP Maximum A Posterior NBC Naïve Bayes Classifier SOM Self-Organizing Map MS Microsoft SVM Support Vector Machine THPT Trung học Phổ thông ĐXL Điểm xếp loại ĐXTN Điểm xét tốt nghiệp vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1: Hệ thống thông tin có 12 đối tƣợng Bảng 2:Ví dụ bảng định Bảng 3: Sự phụ thuộc thuộc tính 13 Bảng 4: Rút gọn thuộc tính hệ thống thông tin 15 Bảng 5: Bảng định minh họa ma trận phân biệt đƣợc 15 Bảng 6: Ma trận phân biệt hệ thông tin Bảng 1.4 16 Bảng 7: bảng định minh họa ví dụ 1.2.11 20 Bảng 8: Bảng định minh họa Ví dụ 2.1 30 Bảng 9: Bảng định minh họa thuật toán ID3 35 Bảng 10: Tập liệu có giá trị liên tục 40 Bảng 11: Dữ liệu chứa thuộc tính có nhiều giá trị 42 Bảng 12: Dữ liệu chứa thuộc tính thiếu giá trị 44 Bảng 13: Bảng định 53 Bảng 14: Bảng T1 53 Bảng 15: Bảng T0 54 Bảng 16: Bảng T2 54 Bảng 17: Bảng T00 55 Bảng 18: Bảng T01 55 Bảng 19: Bảng T20 55 Bảng 20: Bảng T21 56 vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1: Mô tả tập xấp xỉ miền 10 Hình 2: Xử lý khám phá tri thức sở liệu 22 Hình 3: Ví dụ định ứng với bảng định 2.1 30 Hình 4: Cây định bƣớc đầu ví dụ 2.2 37 Hình 5: Cây định đƣợc xây dựng theo thuật toán ID3 ứng với Bảng định 2.2 38 Hình 6: Minh họa phân chia thuộc tính liên tục 41 Hình 7: Minh họa phân chia thuộc tính nhiều giá trị 43 Hình 8: Cây định bước đầu xây dựng theo thuật toán FID3 50 Hình 9: Cây định xây dựng theo thuật toán FID3 ứng với Bảng định 2.2 52 Hình 10: Mơ hình dự đốn 60 Hình 11: Quy trình xử lý liệu đầu vào 60 Hình 12: Một phần CSDL học sinh tiền xử lý 63 Hình 13: Một phần file isf đƣợc chuyển đổi 64 Hình 14: File isf import vào ROSE2 64 Hình 15: Tìm tập rút gọn với Lattice Search 65 Hình 16: Tìm tập rút gọn với Heuristic Search 65 Hình 17: Import liệu từ file excel (chọn sheet chứa liệu) 68 Hình 18: Dữ liệu huấn luyện đƣợc import vào hệ thống 68 Hình 19: Cây định đƣợc xây dựng với thuật tốn ID3 69 Hình 20: Tập luật định theo thuật toán ID3 69 Hình 21: Kết kiểm chứng mơ hình 70 Hình 22: Kết dự đốn thi tốt nghiệp THPT 71 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong gần hai thập kỷ qua, hệ thống sở liệu (CSDL) đem lại lợi ích vô to lớn cho nhân loại Cùng với phát triển công nghệ thông tin (CNTT) ứng dụng đời sống - kinh tế - xã hội, lƣợng liệu thu thập đƣợc ngày nhiều theo thời gian, làm xuất ngày nhiều hệ thống CSDL có kích thƣớc lớn Trong tình hình nay, thơng tin trở thành yếu tố định lĩnh vực vấn đề tìm thơng tin hữu ích CSDL lớn ngày trở thành mục tiêu quan trọng quan, tổ chức, doanh nghiệp khai phá liệu dần trở thành thành phần để thực thi nhiệm vụ khai phá tri thức Đƣợc đánh giá tạo cách mạng kỷ 21, khai phá liệu ngày đƣợc ứng dụng phổ biến lĩnh vực nhƣ: thƣơng mại, tài chính, thị trƣờng chứng khốn, y học, thiên văn học, sinh học, giáo dục, viễn thơng Hiện nay, có nhiều thuật toán khai phá tri thức cách phân lớp rời rạc liệu nhƣ: Sử dụng định, phƣơng pháp thống kê, mạng nơ ron, thuật toán di truyền Trong năm gần đây, lý thuyết tâp thơ đƣợc nhiều nhóm nghiên cứu hoạt động lĩnh vực tin học nói chung khai phá tri thức nói riêng nguyên cứu áp dụng thực tế Lý thuyết tập thô đƣợc xây dựng tảng toán học vững giúp cung cấp cơng cụ hữu ích để giải toán phân lớp liệu khai phá luật, Với đặc tính xử lý đƣợc liệu mơ hồ, không chắn tập thô tỏ hữu ích việc giải tốn thực tế Từ bảng liệu lớn với liệu dƣ thừa, khơng hồn hảo, liệu liên tục, hay liệu dƣới dạng ký hiệu lý thuyết tập thô cho phép khai phá tri thức từ khối liệu nhằm phát luật tiềm ẩn từ khối liệu Tại Việt Nam, việc nghiên cứu khai phá liệu lĩnh vực giáo dục đào tạo cịn chƣa đƣợc quan tâm mức Đã có số cơng trình đƣợc cơng bố sử dụng hồ sơ cá nhân nhƣ điểm đầu vào để dự báo kết học tập tồn khố giai đoạn sinh viên, nhiên việc nghiên cứu đối tƣợng học sinh Trung học phổ thông (THPT), đối tƣợng đầu vào tƣơng lai cho trƣờng Đại học lại chƣa đƣợc tập trung đầu tƣ nghiên cứu 70 3.3.2.2 Kiểm chứng mơ hình Để đảm bảo mơ hình xây dựng cho kết dự báo tốt, cần tiến hành kiểm chứng mơ hình Ngƣời dùng import liệu kiểm chứng từ file excel, chọn chức kiểm chứng mơ hình, chƣơng trình đƣa kết dự đốn độ xác mơ hình, cột dự báo đƣợc bơi màu đỏ để ngƣời dùng tiện theo dõi: Hình 21: Kết kiểm chứng mơ hình 3.3.2.3 Dự đốn kết thi tốt nghiệp THPT dựa luật định Hỗ trợ ngƣời dùng import danh sách học sinh cần dự đoán kết thi tốt nghiệp từ file excel vào hệ thống cách chọn menu File>Mở file test chọn file cần dự đốn kết (có thể dạng đầy đủ tồn 37 thuộc tính điều kiện - chƣơng trình tự động loại bỏ thuộc tính điều kiện thừa chứa thuộc tính rút gọn - 11 thuộc tính): 71 Hình 22: Kết dự đoán thi tốt nghiệp THPT 3.4 Kết luận chƣơng Trong chƣơng 3, em mô tả chi tiết toán dự đoán kết thi tốt nghiệp học sinh trƣờng THPT Nguyễn Đáng dựa liệu đầu vào (gồm liệu q trình học tập, rèn luyện thơng tin cá nhân) Sử dụng cơng cụ Rose2 để tìm tập rút gọn bảng liệu thông tin đầu vào để thu đƣợc thuộc tính thiết yếu ảnh hƣởng đến dự đoán kết thi tốt nghiệp học sinh Xây dựng hệ thống dự đoán kết thi tốt nghiệp liệu thu thập với thuộc tính rút gọn, sử dụng thuật toán Cây định ID3 C4.5 Kết kiểm chứng mơ hình cho thấy, tỷ lệ dự đốn xác mơ hình lên tới 96,12% tỷ lệ cao, triển khai ứng dụng thực tế 72 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Sau thời gian nghiên cứu làm việc nghiêm túc, luận văn đạt đƣợc số kết sau đây: - Nghiên cứu sở lý thuyết khai phá liệu, tập trung vào kỹ thuật khai phá liệu theo tiếp cận tập thơ - Nghiên cứu thuật tốn khai phá liệu với Cây định nhƣ ID3, C4.5 FID3 Các ví dụ cụ thể đƣợc em trình bày cho thuật tốn nhằm giúp hiểu rõ hoạt động thuật tốn - Tìm hiểu toán dự đoán kết thi tốt nghiệp học sinh trƣờng THPT Nguyễn Đáng, tiến hành thu thập tiền xử lý liệu, thu đƣợc 1290 ghi liệu học tập, thi tốt nghiệp thông tin cá nhân 1290 học sinh tốt nghiệp với 37 thuộc tính điều kiện Sau áp dụng lý thuyết tập thô phần mềm ROSE2 để rút gọn tập thuộc tính điều kiện, em thu đƣợc 11 thuộc tính làm đầu vào hệ thống dự đoán kết thi - Xây dựng chƣơng trình dự đốn kết thi tốt nghiệp THPT dựa thuật toán Cây định ID3 C4.5 Qua kiểm chứng mơ hình cho thấy độ xác dự đốn lên đến 96,12%, áp dụng đƣợc thực tế Kiến nghị Để hệ thống triển khai rộng rãi, thời gian tới em phát triển hệ thống web Do phần liệu thu thập đƣợc hạn chế nên độ xác mơ hình chƣa thực thuyết phục Trong thời gian tới em tiếp tục cập nhật mơ hình với liệu khóa trƣờng để kết dự đoán đƣợc cải thiện Ngoài ra, em đƣa thêm vào thuộc tính điều kiện khác liên quan đến học sinh nhƣ: đặc điểm dân tộc, tôn giáo, vùng miền, giới tính, điểm hạnh kiểm, điểm thi học sinh giỏi, đối tƣợng ƣu tiên để đảm bảo hệ thống xem xét liệu cách đầy đủ toàn diện Do thời gian thực luận văn không nhiều nên chắn tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận đƣợc góp ý thầy, cô giáo bạn đọc để luận văn đƣợc hoàn thiện 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Hồ Thuần, Hoàng Thị Lan Giao (2005), “Một thuật tốn tìm tập rút gọn sử dụng ma trận phân biệt được”, Chun san cơng trình nghiên cứu triển khai Viễn thông CNTT, (15), tr 83-87 [2] Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy (2013), Giáo trình khai phá liệu, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội [3] Nguyễn Thái Nghe (2012), Một phân tích kỹ thuật dự đốn kết học tập, Khoa Công nghệ thông tin Truyền thông, Đại học Cần Thơ [4] Nguyễn Thị Thanh Thủy (2012), Ứng dụng khai phá liệu xây dựng cơng cụ dự đốn kết học tập sinh viên, Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ Đại học Đà Nẵng [5] Phạm Duy An (2012), "Phương pháp khai phá liệu định", Học viện Công nghệ Bƣu Viễn thơng [6] Phạm Thị Phúc (2010), "Khai phá liệu cho tư vấn lựa chọn môn học", Học viện Cơng nghệ Bƣu Viễn thơng Tiếng Anh [7] Andrzej Skowron, Ning Zong (2000) Rough Sets in KDD Tutorial Notes [8] John Ross Quilan (1990), “Decision trees and decision making”, IEEE transactions on Man and Cybernetics, (20), pp 339-346 [9] ROSE2 (Rough Sets Data Explorer) http://idss.cs.put.poznan.pl/site/rose.html [10] Zdzisław Pawlak (1998) - Rough Set Theory and Its Application to Data nalysis, Cybernetics and Systems: An International Journal 29, pp 661-688 PHỤ LỤC Danh sách luật định tiêu biểu mà chƣơng trình sinh đƣợc: 1) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Gioi) 2) Dat =: (Hocluc12 == Gioi) && (Sinhhoc12 == Gioi) 3) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == XS) 4) Dat =: (Hocluc12 == Gioi) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Diali12 == Gioi) 5) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == TB) && (Nguvan11 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) 6) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == TB) && (Nguvan11 == Kha) && (Nghe11 == XS) 7) Dat =: (Hocluc12 == Gioi) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Diali12 == Kha) && (Gdcd12 == XS) 8) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == TB) && (Nguvan11 == Gioi) && (Nghe11 == Gioi) 9) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Kha) && (Hoahoc12 == Kha) && (Gdcd12 == XS) 10) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == Gioi) && (Gdcd12 == Gioi) 11) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == TB) && (Nguvan11 == Gioi) 12) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == Kha) && (Tinhoc12 == XS) 13) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == Kha) && (Tinhoc12 == TB) 14) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == Kha) && (Tinhoc12 == Kha) 15) Dat =: (Hocluc12 == Gioi) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Diali12 == Kha) && (Gdcd12 == Gioi) && (Tinhoc12 == XS) && (Hocluc11 == TB) 16) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == Kha) && (Tinhoc12 == Gioi) && (Ngoaingu12 == Kha) 17) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == TB) && (Nguvan11 == Kha) && (Hocluc11 == Kha) 18) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == TB) && (Nguvan11 == Kha) && (Hocluc11 == Gioi) 19) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Kha) && (Hoahoc12 == Kha) && (Gdcd12 == Gioi) && (Tinhoc12 == Gioi) 20) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == Kha) && (Tinhoc12 == Gioi) && (Ngoaingu12 == TB) && (Gdcd12 == XS) 21) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == TB) && (Nguvan11 == TB) && (Gdcd12 == Gioi) && (Nghe11 == Kha) && (Ngoaingu12 == TB) && (Diali12 == TB) 22) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == Kha) && (Tinhoc12 == Gioi) && (Ngoaingu12 == TB) && (Gdcd12 == Gioi) && (Hoahoc12 == Gioi) 23) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Kha) && (Hoahoc12 == Kha) && (Gdcd12 == Gioi) && (Tinhoc12 == Kha) && (Hocluc11 == Kha) && (Nguvan11 == Kha) 24) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == Kha) && (Tinhoc12 == Gioi) && (Ngoaingu12 == TB) && (Gdcd12 == Gioi) && (Hoahoc12 == TB) 25) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Kha) && (Hoahoc12 == Kha) && (Gdcd12 == Gioi) && (Tinhoc12 == Kha) && (Hocluc11 == TB) && (Nguvan11 == Yeu) && (Congnghe12 == Kha) 26) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Gioi) && (Diali12 == Kha) && (Tinhoc12 == Gioi) && (Ngoaingu12 == TB) && (Gdcd12 == Gioi) && (Hoahoc12 == Kha) && (Congnghe12 == Kha) 27) Dat =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == Kha) && (Nghe11 == Kha) && (Hoahoc12 == Kha) && (Gdcd12 == Gioi) && (Tinhoc12 == Kha) && (Hocluc11 == Kha) && (Nguvan11 == TB) && (Congnghe12 == Kha) 29) Truot =: (Hocluc12 == TB) && (Ngoaingu12 == Kha) 30) Truot =: (Hocluc12 == Kha) && (Sinhhoc12 == TB) && (Nguvan11 == Yeu) && (Tinhoc12 == Gioi) 31) Truot =: (Hocluc12 == TB) && (Ngoaingu12 == Yeu) && (Hocluc11 == TB) && (Hoahoc12 == Kha) 32) Truot =: (Hocluc12 == TB) && (Ngoaingu12 == Yeu) && (Hocluc11 == TB) && (Hoahoc12 == Yeu) 33) Truot =: (Hocluc12 == TB) && (Ngoaingu12 == TB) && (Gdcd12 == Kha) && (Tinhoc12 == TB) && (Nghe11 == Kha) 34) Truot =: (Hocluc12 == TB) && (Ngoaingu12 == Yeu) && (Hocluc11 == TB) && (Hoahoc12 == TB) && (Gdcd12 == TB) 35) Truot =: (Hocluc12 == TB) && (Ngoaingu12 == TB) && (Gdcd12 == Gioi) && (Nghe11 == Kha) && (Hoahoc12 == Kha) 36) Truot =: (Hocluc12 == TB) && (Ngoaingu12 == TB) && (Gdcd12 == Kha) && (Tinhoc12 == Kha) && (Hocluc11 == TB) 37) Truot =: (Hocluc12 == TB) && (Ngoaingu12 == TB) && (Gdcd12 == Gioi) && (Nghe11 == Kha) && (Hoahoc12 == TB) && (Hocluc11 == Kha) && (Congnghe12 == Kha) ... đề tài ? ?Ứng dụng lý thuyết tập thô để xây dựng hệ thống đánh giá kết học tập học sinh trƣờng THPT Nguyễn Đáng? ?? sâu vào việc khai phá liệu áp dụng lý thuyết tập thô từ điểm mơn học tổng kết trung...ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦM HOÀNG BẢO NGỌC ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP THÔ ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA HỌC SINH TẠI TRƢỜNG THPT NGUYỄN ĐÁNG Chuyên... Ngọc ii ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP THÔ ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA HỌC SINH TẠI TRƢỜNG THPT NGUYỄN ĐÁNG Học viên: Trầm Hoàng Bảo Ngọc Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Mã số: