Đối với mơ hình khai thác phục vụ cho cảnh báo học tập, thông qua hai bảng dữ liệu (đã loại bỏ giá trị môn học missing và chưa loại bỏ giá trị môn học missing) tương ứng với các mức chỉ số testing lần lượt là 0%, 10%, 20%, 30%, 50% thì chúng tơi đúc kết được những luật sau đây:
1. Với sinh viên MIS, nếu rớt các mơn học như Phân tích hệ thống nghiệp vụ, Tin học dự bị, luật và đạo đức kinh doanh, kinh tế vi mơ thì nguy cơ cao các bạn sẽ trễ lộ trình
2. Ngồi ra, đối với Đề án chuyên ngành MIS thì luật đúc kết lại mang ý nghĩa rằng nếu như hiện tại sinh viên MIS vẫn chưa thực hiện Đề án chuyên ngành MIS thì các bạn cũng đang có nguy cơ cao trễ so với lộ trình.
Từ các kết quả thu được từ hai mơ hình khai thác dữ liệu, chúng tơi cho rằng những kết quả thu được này có thể đề xuất cho các khố MIS với tính chất tham khảo. Mơ hình này đồng thời cũng có thể ứng dụng cho các ngành học khác với cách làm tương tự để cho ra được những kết quả tương ứng.
KẾT LUẬN
Sau khi hoàn thành đề tài này, chúng tôi không chỉ thu được những kinh nghiệm về quy trình chuẩn hố, tải dữ liệu mà cịn là cách ứng dụng những thuật toán khai thác dữ liệu đã được học để giải quyết các vấn đề thực tiễn của xã hội. Kết quả thu được tuy chỉ mang ý nghĩa tham khảo nhưng chúng vẫn là những tri thức được đúc kết từ quá trình khai thác dữ liệu. Chúng tơi tin rằng mơ hình này hồn tồn có thể trở thành tiền đề để xây dựng một ứng dụng đề xuất học tập cho các bạn sinh viên của trường Đại học Hoa Sen và kết quả thu được từ đề án này có thể trở thành nguồn thơng tin tham khảo cho các bạn sinh viên ngành MIS của Đại học Hoa Sen các khoá sau.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Agrawal, R., & Ramakrishnan , S. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases. 20th International Conference on Very Large Databases (pp. 487-499). San Jose: IBM.
2. Bramer, M. (2020). Principles of Data Mining. London: Springer-Verlag London Ltd.
3. Microsoft. (2022, 02 04). SQL Server Analysis Services overview. Retrieved from https://docs.microsoft.com/: https://docs.microsoft.com/en-us/analysis-services/ssas- overview?view=sql-analysis-services-2022
4. Thanh, N. T., Le, B. N., & Tam, N. T. (2018). Xây Dựng Bản Đồ Năng Lực và Gợi ý Phát Triển Năng Lực cho Sinh Viên với Ứng Dụng VSC (Visualization of Student Competency). Hội thảo quốc gia lần thứ XXI: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ