CHƯƠNG 6 MƠ HÌNH GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬP
6.2. Khái quát về vấn đề gợi ý tài nguyên học tập
Thực tế, bài tốn dự đốn xếp hạng và gợi ý khơng thể tách rời nhau. Để gợi ý thì cần cĩ kết quả dự đốn xếp hạng, từ kết quả dự đốn cĩ thể chọn ra các kết quả cĩ hạng tốt nhất để gợi ý. Trong lĩnh vực giáo dục, dự đốn kết quả học tập hay dự đốn việc sử dụng hiệu quả tài nguyên học tập là tiền đề để gợi ý tài nguyên học tập phù hợp với từng người học.
Nghiên cứu này đề xuất mơ hình gợi ý tài nguyên học tập sử dụng hai nhĩm dữ liệu gồm (1) các tập dữ liệu về tài nguyên học tập và (2) các tập dữ liệu về kết quả học tập của sinh viên của một trường đại học.
6.2.1. Đối với dữ liệu về tài nguyên học tập
Bài tốn gợi ý tài nguyên học tập được phát biểu (Problem formulation) như sau: Gọi u là user/người học, i là item/tài nguyên học tập (learning resource) như sách, tạp chí, bài báo và r là feedback/phản hồi của u trên learning resource i (xếp hạng/ratings). Một cách tổng quát, gợi ý tài nguyên học tập cĩ thể được ánh xạ thành vấn đề dự đốn hạng trong hệ thống gợi ý, được biểu diễn như sau:
Người học, người đọc hoặc sinh viên → User Tài nguyên học tập (sách, tạp chí, bài báo) → Item Feedback (xếp hạng, số lần view, click chuột) → Ratings
Giai đoạn dự đốn: Cho trước một tập dữ liệu D(u, i, r), chúng ta mong muốn
xây dựng mơ hình dự đốn để dự đốn giá trị xếp hạng của tài nguyên học tập mà người học chưa đọc (các ơ rỗng trong ma trận của Hình 6.1).
Giai đoạn gợi ý: Sau khi cĩ kết quả dự đốn, chúng ta sắp xếp giá trị xếp hạng
theo thứ tự tăng dần và chọn tốp N tài nguyên học tập cĩ xếp hạng cao nhất để gợi ý (N cĩ thể là 3, 5 hoặc giá trị khác tùy thuộc vào hệ thống gợi ý).
6.2.2. Đối với dữ liệu về mơn học
Đối với dữ liệu về mơn học (kết quả học tập của người học đối với mơn học), bài tốn gợi ý mơn học được phát biểu như sau: Gọi u (user) là người học; i (item) là mơn học mà người học tham gia học; r (rating) là điểm của mà người học đạt được. Một cách tổng quát, bài tốn gợi ý mơn học cĩ thể được ánh xạ thành vấn đề dự đốn xếp hạng trong hệ thống gợi ý, được biểu diễn như sau:
Người học → User Mơn học → Item Điểm → Ratings
Giai đoạn dự đốn: Cho trước một tập dữ liệu D(u, i, r), chúng ta mong muốn
xây dựng mơ hình dự đốn nhằm dự đốn kết quả học tập của người học, cụ thể là dự đốn điểm mơn học của người học.
Giai đoạn gợi ý: Sau khi cĩ kết quả dự đốn, chọn tốp N mơn học cĩ điểm dự đốn
cao nhất để gợi ý cho người học (N là số lượng mơn học tùy theo quy định của quy chế học vụ).
Hình 6.1: Ma trận biểu diễn dữ liệu trong RS (user-item-rating matrix)