CHƯƠNG 5 MƠ HÌNH DỰ ĐỐN KẾT QUẢ HỌC TẬP
5.5. Mơ hình dự đốn kết quả học tập theo từng sinh viên
5.5.1. Mơ tả dữ liệu thực nghiệm và tiền xử lý dữ liệu
Để thực nghiệm, tập dữ liệu về kết quả học tập của sinh viên của một số đơn vị đào tạo (chủ yếu khối khoa học kỹ thuật) của một trường đại học được sử dụng. Dữ liệu kết quả học tập được lấy từ năm 2017 đến năm 2019 với hơn 1 triệu mẫu tin. Nghiên cứu này sử dụng 4 thuộc tính quan trọng của tập dữ liệu làm dữ liệu đầu vào cho bộ nhớ ngắn dài hạn LSTM gồm điểm trung bình tích lũy đạt được đến học kỳ trước, điểm trung bình tích lũy đạt được ở học kỳ trước, tổng số tín chỉ tích lũy đến học kỳ trước và điểm mơn học.
Dữ liệu được tiền xử lý trước khi thực nghiệm kiểm chứng mơ hình. Cụ thể gồm các bước như sau: (1) sắp xếp dữ liệu theo từng sinh viên và theo thứ tự thời gian từ học kỳ đầu đến học kỳ cuối; (2) loại bỏ các thuộc tính dữ liệu khơng ảnh hưởng tích cực cho
mơ hình, giữ lại các thuộc tính cần thiết; (3) loại bỏ dữ liệu gây nhiễu như điểm được miễn (-2), điểm chưa hồn thành mơn học (-1), điểm rút mơn học (-5), những trường hợp sinh viên đăng ký nhưng khơng tham gia học tập (null), xử lý những thuộc tính khơng đủ thơng tin như khơng gán ID người dạy, mơn học khơng tổ chức giảng dạy do cĩ dưới 15 sinh viên đăng ký...
Để đa dạng hĩa nguồn dữ liệu, tập dữ liệu gốc với hơn 1 triệu mẫu tin là kết quả học tập từng mơn học của sinh viên được chia thành 2 tập dữ liệu mới lần lượt giữ lại những sinh viên cĩ ít nhất 10 mẫu tin và 20 mẫu tin kết quả học tập. Các bảng dữ liệu sau khi tiền xử lý thu được số mẫu tin như Bảng 5.6.
Bảng 5.6: Bảng mơ tả các tập dữ liệu sau khi lọc lấy 10 và 20 mẫu tin trở lên
Dataset # Mẫu tin Mơ tả
Student Performance 10 Student Performance 20
515.610 41.367
Tập dữ liệu kết quả học tập, lọc giữ lại mỗi sinh viên cĩ 10 mẫu tin trở lên Tập dữ liệu kết quả học tập, lọc giữ lại mỗi sinh viên cĩ 20 mẫu tin trở lên