Tài liệu ứng dụng khai phá dữ liệu xây dựng công cụ dự đoán kết quả học tập của sinh viên

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG CÔNG CỤ DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN
THE APPLICATION OF DATA MINING FOR BUILDING TOOL TO FORCAST THE LEARNING RESULTS OF STUDENTS








TÓM TẮT
Trên cơ sở dữ liệu thông tin tuyển sinh đầu vào và kết quả học tập đã thu thập được của sinh viên thuộc hệ đào tạo chính quy của một trường cao đẳng ở Miền Trung, đề tài tiến hành nghiên cứu các kỹ thuật cho phép phân lớp trong khai phá dữ liệu, ứng dụng các kỹ thuật đó để xây dựng mô hình dự đoán kết quả học tập của sinh viên. Đề tài tiến hành so sánh kết quả của các kỹ thuật để lựa chọn kỹ thuật cho kết quả chính xác nhất. Từ đó, xây dựng chương trình dự báo kết quả học tập cho mỗi sinh viên để tư vấn cho sinh viên chọn lộ trình học phù hợp nhất để đạt được kết quả học tập cao nhất.
Từ khóa: Sinh viên; các kỹ thuật; kết quả; dự đoán kết quả học tập; dữ liệu


ABSTRACT
Basing on the university entrance examination enrollment and result data of students studying at a Junior college in central Viet Nam, this studies different techniques for classification tasks by exploiting the above data and applies these techniques to formulate a model for student’s academic result prediction. This also compares the effectiveness of each technique to that of the others to finally select the best one that will be used as the foundation for establishing a program of student’s academic result prediction so as to advise students the most suitable way of study for the best academic result.
Key words: Student; techniques; result; academic result prediction; data
1. Đặt vấn đề
Ngày nay, các trường đại học và cao đẳng đã chuyển sang đào tạo theo học chế tín chỉ. Việc tư vấn học tập, chủ yếu liên quan đến việc lựa chọn lộ trình học phù hợp nhằm đạt được kết quả học tập cao nhất cho mỗi sinh viên được đặc biệt quan tâm. Đó cũng là khó khăn chung không chỉ của mỗi sinh viên, mà còn của các bên tham gia tư vấn, từ các tổ chức quản lý trong trường đại học cho đến các cán bộ được phân công chuyên trách như giảng viên chủ nhiệm. Các giảng viên chuyên trách không thể tiếp cận toàn bộ dữ liệu về điểm của sinh viên. Ngay cả với các cấp quản lý, bằng cảm tính hoặc suy luận thủ công từ khối dữ liệu khổng lồ để đưa ra những tư vấn tốt trong việc chọn lộ trình học cho mỗi sinh viên không phải là khả thi. Tại Việt Nam, việc nghiên cứu khai phá dữ liệu trong lĩnh vực giáo dục đào tạo còn chưa được quan tâm đúng mức. Đã có một số công trình được công bố sử dụng hồ sơ cá nhân cũng như điểm đầu vào để dự báo kết quả học tập toàn khoá hoặc giai đoạn của sinh viên, nhưng tác giả chưa gặp công trình nghiên cứu nào có sử dụng lộ trình học để dự báo kết quả học tập.







Vì vậy, đề tài “Ứng dụng khai phá dữ liệu xây dựng công cụ dự đoán kết quả học tập của sinh viên” đi sâu vào việc khai phá dữ liệu từ thông tin cá nhân, điểm tuyển sinh đầu vào kết hợp với lộ trình học để dự đoán kết quả học tập của sinh viên. Đề tài tiến hành nghiên cứu các kỹ thuật cho phép phân lớp trong khai phá dữ liệu, ứng dụng các kỹ thuật đó để xây dựng các mô hình dự đoán kết quả học tập của sinh viên bằng công cụ SQL Server Business Intelligence Development Studio. Từ đó, đánh giá và lựa chọn mô hình cũng như kỹ thuật cho kết quả dự đoán tốt nhất để ứng dụng và xây dựng chương trình dự báo kết quả học tập cho mỗi sinh viên. Kết quả dự đoán đó có thể được dùng để tư vấn cho sinh viên lựa chọn lộ trình học phù hợp để đạt được kết quả học tập cao nhất.
2. Phân tích xây dựng mô hình