5 XÂY DỰNG MƠ HÌNH PHẢN HỒI CỦA NGƯỜI HỌC
5.1.7 Thuật tốn lựa chọn tiến trình học
Tiến trình học của người học phụ thuộc vào mức độ tích lũy kiến thức của người học. Mỗi bài học được chia thành các chủ đề, các chủ đề chưa được tích lũy sẽ là mục tiêu tiếp theo trong tiến trình học. Mơ tả tổng quát cho tiến trình học được thể hiện trong hình Hình 5.3. Tại
bước Bắt đầu, các chủ đề (bao gồm các đơn vị kiến thức thành phần là các khái niệm) được đánh trị số nhỏ hơn sẽ được ưu tiên lựa chọn trước tiên với điều kiện chúng thỏa mãn điều kiện tiên quyết (nếu có). Ở đây các chủ đề T1, T2, T3, T4, T9 khơng có điều kiện tiên quyết nên người học có thể tùy ý lựa chọn điểm bắt đầu, tuy nhiên Chủ đề T1 được đánh trọng số nhỏ nhất, nó sẽ được ưu tiên lựa chọn đầu tiên.
5.1.8 Thuật tốn lựa chọn hình thức bài học
Luận án đề xuất thuật tốn xây dựng tiến trình học (Thuật tốn
2) dựa theo tập luật và bảng trọng số mơ hình học (Bảng 5.1). Dữ liệu
thu thập được sau khi thực hiện khảo sát phong cách học như Bảng 3.7
sẽ được sử dụng cùng với Bảng 5.1 để tính giá trị trong Thuật tốn 2.
Algorithm 1: Thuật tốn lựa chọn tiến trình học trong hệ dạy học thơng minh.
Input : Tập các chủ đề của môn học T = {T1, T2, ...Ts},
Areq: Tri thức cần để hồn thành mơn học
Output : Tiến trình học
1 L = {} // L: Tập các chủ đề đã học
2 A = 0 // A: Tri thức tích lũy của mơn học
3 while T 6= ∅ do 4 if P rerequisite(Ti) then 5 L = L ∪Ti; 6 Complete(Ti) = 1; 7 T = remove(Ti); 8 A = A+ αiτi ; 9 end 10 if A ≥Areq then 11 Exit; 12 end 13 end
người học được chuẩn hóa lại trong miền [0,1]. Giá trị lớn nhất của các miền phong cách học là 11, do vậy nghiên cứu thực hiện chia các giá trị trong Bảng 3.7 cho 11. Giá trị này sau đó lần lượt được nhân với hệ số trong bảng 5.1 để có được giá trị của các biến SV, ST, SQ, SA trong phạm vi phong cách học. Trong mơ hình này, nếu tại mỗi bước chuyển, số lượng biến phụ thuộc vào mỗi định dạng dạng bài học mà hệ thống học cung cấp. Nếu tại mỗi bước, nếu như định dạng bài học tương ứng với biến v lớn nhất không tồn tại, biến có giá trị lớn tiếp theo sẽ được sử dụng.
Tham số Năng lực người học được sử dụng để đánh giá tiến trình của người học. Tại mỗi điểm kiểm tra (check-point), hệ thống sẽ đánh giá lại khả năng của người học thông qua các bài trắc nghiệm hoặc các bài tập lớn. Lúc này có thể người học sẽ phải quay trở lại bước trước hoặc thực hiện lại bài học vừa học tùy theo năng lực được ước lượng (Các đường màu đỏ, nét liền trong Hình 5.3).
Algorithm 2: Thuật tốn lựa chọn học liệu dựa trên phong cách học.
Input : Tập các thuộc tính người học
Output : Hình thức học
/* Khởi tạo các biến */
1 vV ← khởi tạo biến lựa chọn học liệu video
2 vT ← khởi tạo biến lựa chọn học liệu văn bản
3 vQ ← khởi tạo biến lựa chọn học liệu câu hỏi tương tác
4 vA ← khởi tạo biến lựa chọn làm bài kiểm tra
5 for các thuộc tính in Tập các thuộc tính người học do
6 vV ← vV +SV
7 vT ← vT +ST
8 vQ ← vQ+SQ
9 vA ←vA +SA
// giá trị SV, ST, SQ, SA được lấy từ Bảng 5.1
10 end
11 vmax = M AX(vV, vT, vQ, vA)
12 if vmax = vV then chuyển đến T iV;
13 if vmax = vT then chuyển đến T iT;
14 if vmax = vQ then chuyển đến T iQ;
15 if vmax = vA then chuyển đến T iA;
5.2 Xây dựng hệ thống dạy học thơng minh
Dựa trên mơ hình phản hồi đã đề xuất, luận án xây dựng một hệ thống dạy học thơng minh có khả năng thích nghi với từng sinh viên. Cấu trúc tổng thể của hệ thống được mơ tả trong Hình 5.6. Hệ thống
này bao gồm:
• Phân hệ Giới thiệu: Giới thiệu về mơ hình của hệ thống và cấu trúc của bài học
• Phân hệ Phong cách học: Phân hệ đầu tiên mà mỗi sinh viên phải thực hiện khi lần đầu tham gia vào hệ thống. Tại pha này sẽ xác định phng cách người học thông qua làm trắc nghiệm với bộ
câu hỏi của Felder-Soloman.
• Phân hệ Kiểm tra: Phân hệ này đánh giá lại năng lực của người học, đồng thời xác định các chủ đề nào đã được hồn thành. Phân hệ này sẽ tính giá trị hàm Complete(Ti) cho mỗi sinh viên.
• Phân hệ Học tập: Phân hệ quan trọng nhất, cho phép người học tương tác với hệ thống dạy học thông minh. Phân hệ này được tích hợp mơ hình phản hồi của người học.
• Phân hệ đánh giá: Bộ câu hỏi khảo sát người học được tích hợp vào phân hệ này để thu thập các ý kiến phản hồi của người học, giúp nhà quản trị có thể điều chỉnh các chức năng của hệ thống.
Hệthống dạy học thông minh Phong cách học Người học Nhận dạng Năng lực Kết quảhọc tập Hồsơcá nhân Bộchỉsốphong cách học Hành vi Học liệu
Kiểm tra đánh giá
Khảo sát
Thích nghi
Mơ hình phản hồi của người học
Hình 5.6. Mơ hình phản hồi của người học và mối quan hệ giữa cácphân hệ trong hệ thống học thông minh. phân hệ trong hệ thống học thơng minh.
Phân hệ Học tập là phân hệ lõi tích hợp mơ hình người học có chức năng lựa chọn các nguồn học liệu phù hợp với phong cách của người học
và trạng thái của người học tại từng thời điểm. Bằng việc thử và sai các giá trị tham số, nghiên cứu thực hiện thay đổi giá trị bảng trọng số (Bảng 5.1) để phù hợp với đa số người học và các phong cách học khác
nhau. Các giá trị này có thể điều chỉnh được bởi giáo viên hoặc quản trị hệ thống.
Các Chủ đề có thể có các ràng buộc khác nhau bởi điều kiện tiên quyết, Hình 5.3 sử dụng cơng thức (5.4) bằng việc khai báo các trọng số cho mỗi Chủ đề (mỗi cặp (T, W)) để biểu diễn cho mối quan hệ này.
Mơ hình phản hồi của người học được xây dựng dựa trên cơ chế kết hợp giữa phong cách học và trạng thái của người học trong lớp. Trong nghiên cứu này 4 biến SA, SQ, ST, SV được sử dụng để đo mức ảnh hưởng của phong cách học đối với mỗi sinh viên. Những biến này lần lượt biểu diễn cho các loại học liệu xây dựng sẵn gồm: Bài tập (Assignment), Câu hỏi tương tác (Quiz), Văn bản (Text) và các đoạn phim dựng sẵn (Video clip).
Trong nghiên cứu ở Chương 4, nghiên cứu đã phân loại các hành
động trong lớp học (theo phương thức học truyền thống và học trực tuyến) thành 8 nhóm phổ biến, bao gồm "đang viết", "đang đọc", "đang giơ tay", "đang nhìn thẳng" và "sử dụng điện thoại", "nhìn lên", "nhìn sang ngang" và "cúi đầu xuống". 4 hành động đầu tiên được xếp vào nhómTập trung, 4 hành động sau được xếp vào nhóm Khơng tập trung. Trong hệ thống đề xuất, những trạng thái này được gán cho biếnInteresting_Level
với các giá trị từ 1 đến 8. Để phân loại các hành động này, một phân hệ nhận dạng hành vi trong lớp học sử dụng một mạng nơ-ron tích chập được triển khai và cài đặt. Hệ thống này được xây dựng trên nền tảng Linux, sử dụng thư viện Keras [17] trên nền tảng Tensorflow. Phân hệ độc lập này được gọi thông qua một API để kết nối giữa hai hệ thống. hệ thống dạy học thông minh sẽ gửi chuỗi ảnh đến máy chủ nhận dạng và nhận lại giá trị hành vi đã được phân loại (từ 1 đến 8) tương ứng với mức độ tập trung của người học. Giá trị này được cập nhật sau mỗi khoảng thời gian, cho phép hệ thống dạy học thơng minh tính lại các
biến vV, vT, vQ, vA dựa trên cột "INT" trong Bảng 5.1. Để quyết định
việc lựa chọn loại học liệu nào, ta tính giá trị lớn nhất các biến này bằng một hàm được xác định bởi thuật toán số 2.
max
{SA,SQ,ST,SV} = maxX
(vLS ∗wLS +vIL ∗wIL) (5.5) với vLS, wLS, vIL, wIL lần lượt là các biến phong cách học, trọng số của phong cách học, mức độ tập trung của người học và trọng số độ tập trung.
Việc xây dựng bảng trọng số và các biến này cho phép nếu một hệ thống cần đưa thêm các tham số thì chỉ cần mở rộng bảng trọng số với các biến tương ứng. Điều này cho phép người soạn bài có thể linh hoạt trong việc cung cấp học liệu cho từng bài học.
5.3 Thực nghiệm và đánh giá
Để thử nghiệm hệ thống, dựa vào bài học đã được thiết kế ở trên, tồn bộ 3 lớp tín chỉ bao gồm 63 sinh viên đang học ở học kỳ 2 năm học 2019-2020 của trường Đại học Sư phạm Hà Nội được lựa chọn để tham gia thực nghiệm. Những sinh viên này đăng ký vào 3 lớp tín chỉ của mơn học "Tin học đại cương" từ đầu học kỳ. Trong q trình thử nghiệm, có 2 sinh viên nghỉ học và không tham gia đầy đủ vào các bài học nên đã được loại bỏ khỏi danh sách. Việc lựa chọn sinh viên được dựa vào phương pháp lấy mẫu hạn ngạch [117], là phương pháp lấy mẫu phi xác suất với đặc điểm là tiết kiệm thời gian và chi phí trong q trình thu thập mẫu, đồng thời có thể đại diện cho tập dữ liệu khảo sát. Bảng 5.3
so sánh quy mô thực nghiệm được so sánh với các hệ thống triển khai trong thực tế để so sánh với quy mô trong thực nghiệm này.
Các sinh viên này được chia làm 2 nhóm và thực hiện theo các hướng dẫn sau:
Bảng 5.3. Một số nghiên cứu sử dụng ITS/LMS để xây dựng cơ chế thích nghi với người học.
Tác giả Phong cách học Số lượng
sinh viên ITS/LMS
Fang Wei [133] nhiều phong cách 49 CIMEL-ITS
Graf, Liu & Kinshuk [40] Felder & Silverman 75 Moodle
Diana C Mu˜noz [28] Honey-Alonso 40 SIAS-ITS
Annabel Latham [61] Felder & Silverman 63 Oscar CITS
Yang et al. [136] Felder & Silverman 54 AMDPC
Kai Ming LI [65] Felder & Silverman 39 Wikis
El-Bishouty [82] Felder & Silverman 25 Moodle
đăng ký môn học từ đầu học kỳ.
• Nhóm 2: Gồm 18 sinh viên trong lớp tín chỉ cịn lại.
Bảng 5.4. Phân bố sinh viên theo nhóm ngành và theo giới tính
Nhóm 1 Nhóm 2
Số lượng Phần trăm Số lượng Phần trăm
Tự nhiên 13 31.7 6 33.3
Xã hội 28 68.3 12 66.7
Nam sinh viên 9 22 4 22.2
Nữ sinh viên 32 78 14 77.8
Thống kê trong Bảng 5.4 cho thấy sự phân bố tương đối đồng đều giữa các nhóm ngành trong thử nghiệm (tỉ lệ sinh viên khối ngành xã hội/sinh viên khối ngành tự nhiên trong toàn trường khoảng 70%). Điều này đảm bảo rằng các nhóm sinh viên này khơng có thiên lệch về phân bố ngành làm ảnh hưởng đến đến kết quả học tập đối với việc thực nghiệm trên môn học Tin học đại cương, mơn học được xem là có thiên hướng khối khoa học tự nhiên. Sự cân bằng về giới giữa hai nhóm cho thấy q trình lựa chọn học sinh là cơng bằng. Tỷ lệ giữa sinh viên nữ trên tổng số sinh viên trong thực nghiệm là xấp xỉ 78%, so với 76% tỷ lệ sinh viên nữ trong các trường sư phạm ở Việt Nam, theo báo cáo của Bộ Giáo dục và Đào tạo [75].
Đối với Nhóm 1, tất cả các sinh viên sẽ thực hiện các bước sau: 1. Đọc các hướng dẫn được cung cấp để hiểu rõ cấu trúc bài học. 2. Thực hiện đánh giá phong cách học qua bộ chỉ số Felder-Soloman
được tích hợp sẵn trong hệ thống dạy học thông minh.
3. Thực hiện bài kiểm tra đánh giá năng lực tại thời điểm hiện tại, hoặc bỏ qua để làm bước tiếp theo.
4. Học bài mới/hoặc học lại hoặc quay lại bước 3. 5. Làm bài kiểm tra cuối cùng.
6. Làm bài khảo sát.
Đối với nhóm 2, các sinh viên này chỉ phải làm bước 5. Tài liệu học tập được gửi để sinh viên nghiên trước thông qua hệ thống học trực tuyến của trường Đại học Sư phạm Hà Nội (địa chỉ tại fitel.hnue.edu.vn). Cuối cùng tất cả các sinh viên đều tham gia bài kiểm tra đánh giá năng lực, trình độ để có căn cứ so sánh, đánh giá.
Hệ thống dạy học thông minh đưa vào thử nghiệm được xây dựng dựa trên cấu trúc client/server sử dụng bộ công cụ Microsoft Visual Studio 2019 với hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server 2018. Hệ thống này đủ để cho phép hàng nghìn sinh viên cùng lúc truy cập vào cơ sở dữ liệu để thực hiện việc học trực tuyến. Dữ liệu bài học được xây dựng theo chuẩn html, mp4, lưu trữ trên máy chủ. Hình. 5.7) thể hiện sinh viên
Nhóm 1 đang sử dụng hệ thống dạy học thơng minh. Mỗi máy tính được trang bị một webcam để thu hình ảnh của sinh viên để gửi cho phân hệ nhận diện hành vi. Giao diện của phân hệ học được chụp màn hình lại như Hình 5.8.
Tại bước đầu tiên, 43 sinh viên sẽ thực hiện đánh giá phong cách học bằng bộ 44 câu hỏi trắc nghiệm theo mơ hình phong cách học Felder- Silverman. Bộ câu hỏi này đã được tích hợp vào hệ thống dạy học thơng
Hình 5.7. Thực nghiệm trong lớp học có sử dụng hệ thống dạy học thơng minh.
Bảng 5.5. Kết quả mỗi chiều phong cách học dựa trên bảng hỏi Felder- Soloman.
Phong cách học Số lượng sinh viên Tỉ lệ phần trăm
Chủ động (Active) 26 60.5%
Thụ động (Reflective) 17 39.5%
Cảm quan (Sensing) 37 86.0%
Trực quan (Intuitive) 6 14.0%
Hình ảnh (Visual) 37 86.0%
Lời nói (Verbal) 6 14.0%
Tuần tự (Sequential) 23 53.5%
Tổng thể (Global) 20 46.5%
minh. Kết quả mỗi chiều được thể hiện trong bảng 5.5. Kết quả này
cho thấy đa số các sinh viên tương đối cân bằng trên hai chiều Chủ động/Thụ động và Tuần tự/Tổng thể, độ chênh lệch không nhiều. Tuy nhiên chúng ta thấy sự khác biệt khá lớn giữa chiều Cảm quan/Trực quan and Hình ảnh/Lời nói với 86% cho chiều Cảm quan/Hình ảnh và
Hình 5.8. Giao diện phân hệ học tập. Camera tích hợp sẽ phân tích độtập trung của người học. tập trung của người học.
chỉ có 14% là chiều Trực quan/Lời nói. Điều này cho chúng ta thấy thực tế rằng đa số sinh viên (86%) thích học thực tế và làm các thí nghiệm.
Bảng 5.6 liệt kê số liệu phong cách học theo các chiều trích xuất từ 10 sinh viên Nhóm 1. Dữ liệu từ bảng này sẽ được tính theo thuật tốn
2 dựa trên Bảng trọng số 5.1. Kết quả được biểu diễn như trong bảng 5.7.
Bảng 5.8thống kê các loại học liệu được hệ thống đề xuất cho người học. Kết quả cho thấy có 67.44 đề xuất người học học bằng học liệu trực quan như video. Điều này cho thấy sự tương quan với các nhận định trong mơ hình phong cách học của Felder-Silverman.
Tiếp theo, hai đánh giá được thực hiện nhằm phân tích sự khác nhau giữa các nhóm. Trước tiên, kết quả kiểm tra cuối cùng giữa hai nhóm được đối sánh để tìm ra các thay đổi hoặc các dấu hiệu tích cực
Bảng 5.6. Kết quả các chiều phong cách học.
SID Act Ref Sen Int Vis Ver Seq Glo
S18 5 6 10 1 7 4 6 5 S19 8 3 10 1 4 7 8 3 S20 5 6 7 4 7 4 6 5 S21 9 2 7 4 9 2 6 5 S22 9 2 7 4 5 6 6 5 S23 6 5 8 3 8 3 5 6 S24 6 5 9 2 8 3 6 5 S25 5 6 4 7 7 4 3 8 S26 6 5 5 6 6 5 2 9 S27 6 5 9 2 6 5 6 5
Bảng 5.7. Giá trị các biến lựa chọn học liệu. Giá trị lớn nhất được lựachọn. chọn.
Sinh viên vV vT vQ vA Max
S18 14.3 13.6 11.7 14.2 vV S19 13.1 13.6 14.6 14.8 vA S20 14.9 13 12.9 14.8 vV S21 16.5 11 14.1 13.4 vV S22 14.9 11.8 15.7 15.4 vQ S23 15.6 12.3 12.5 14.3 vV S24 15.1 12.8 12.2 13.8 vV S25 16.4 11.5 13.8 16.3 vV