Trong phần này, luận văn sẽ đề xuất mô hình dự đoán kết quả học tập dựa theo điểm số đã có của sinh viên. Cụ thể, sinh viên sẽ nhập kết quả học tập là điểm số các môn học của học kỳ hiện tại và được lưu vào cơ sở dữ liệu (CSDL). Kết quả này kết hợp cùng các dữ liệu đã có sẵn trong CSDL sẽ là đầu vào của module dự đoán kết quả học tập. Đầu ra của module dự đoán kết quả học tập chính là điểm số dự đoán của các môn học của học kỳ tiếp theo. Kết quả này lại là đầu vào của module gợi ý khóa học. Kết quả trả về cho sinh viên là danh sách các môn học và điểm số dự đoán sẽ đạt được khi sinh viên đăng ký học những môn học đó trong học kỳ kế tiếp. Mô hình dự đoán được mô tả như hình 2.1.
Theo đó, như đã trình bày, sinh viên sẽ đăng nhập vào hệ thống và nhập dữ liệu là kết quả đã đạt được ở học kỳ trước. Dữ liệu sẽ được lưu vào CSDL, là thành phần chứa kết quả học tập của các sinh viên của các học kỳ trước đó. Ngoài ra, CSDL còn chứa cấu trúc cây môn học, lưu thông tin về các môn học thuộc ngành mà sinh viên đang theo học cùng với tiến trình đào tạo các môn học theo khung chương trình đào tạo ứng với từng ngành học.
Module PredictGrade dùng để dự đoán kết quả học tập bao gồm các thành phần: Data Proccessing, Model Training and Testing và Predicting. Trong đó, Data Processing có nhiệm vụ tiền xử lý dữ liệu, gồm các chức năng cơ bản như xử lý dữ liệu thiếu, chuẩn hóa dữ liệu. Thành phần Model Training and Testing thực hiện công việc huấn luyện và đánh giá độ chính xác của việc dự đoán khi áp dụng các mô hình khác nhau. Cuối cùng, dựa vào kết quả đánh giá độ chính xác của từng mô hình, Predicting sẽ áp dụng mô hình có độ chính xác cao nhất để dự đoán điểm số các môn học trong học kỳ tiếp theo. Kết quả dự đoán này sẽ đi vào module Course Recommendation. Kết quả cuối cùng trả về cho sinh viên sau khi thực hiện module Course Recommendation là danh sách các môn học mà sinh viên nên học trong học kỳ tiếp theo cộng với kết quả có thể sẽ đạt được nếu sinh viên theo học các môn học đó.
Tiếp theo, luận văn sẽ trình bày chi tiết các mô hình thử nghiệm cho việc dự đoán kết quả học tập được áp dụng cho hệ thống với các thành phần: data processing, training and testing và prediction.