I. Tổng quan
Trong bối cảnh giáo dục đại học hiện nay, việc dự báo khả năng bỏ học của sinh viên trở thành một vấn đề cấp thiết. Tình trạng sinh viên bỏ học gia tăng do nhiều nguyên nhân như thiếu kế hoạch học tập, không hiểu rõ tầm quan trọng của việc học. Việc áp dụng công nghệ thông tin, đặc biệt là kỹ thuật phân lớp luật kết hợp, giúp dự đoán khả năng bỏ học và đưa ra giải pháp kịp thời. Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm hiểu và ứng dụng thuật giải CPAR-GR để dự báo khả năng bỏ học của sinh viên tại Trường Đại học Bình Dương.
1.1. Lý do chọn đề tài
Môi trường giáo dục đại học hiện nay yêu cầu sinh viên phải tự hoạch định chiến lược học tập. Tuy nhiên, nhiều sinh viên không có kế hoạch rõ ràng, dẫn đến kết quả học tập kém và tình trạng bỏ học gia tăng. Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong việc khai thác dữ liệu học tập sẽ giúp cải thiện tình hình này. Nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một hệ thống dự báo khả năng bỏ học của sinh viên, từ đó giúp các đơn vị giáo dục có biện pháp hỗ trợ kịp thời.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các khái niệm cơ bản liên quan đến khai phá luật kết hợp và phân lớp. Phân lớp dựa trên luật kết hợp là một kỹ thuật mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu. Thuật giải CPAR-GR được sử dụng để tìm ra các quy tắc kết hợp và dự đoán khả năng bỏ học của sinh viên. Các khái niệm như tập mục phổ biến và độ tin cậy của luật kết hợp cũng được đề cập. Việc hiểu rõ các thuật toán này là cần thiết để áp dụng vào thực tiễn.
2.1. Khai phá luật kết hợp
Khai phá luật kết hợp là quá trình tìm kiếm các mối quan hệ giữa các biến trong tập dữ liệu. Các quy tắc kết hợp giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng bỏ học của sinh viên. Việc áp dụng các thuật toán như CPAR-GR cho phép phân tích sâu hơn về dữ liệu sinh viên, từ đó đưa ra các dự đoán chính xác hơn về khả năng bỏ học.
III. Phân lớp dựa trên luật kết hợp
Chương này tập trung vào việc trình bày chi tiết về thuật giải CPAR-GR. Thuật giải này cho phép tạo ra các luật kết hợp từ dữ liệu sinh viên và phân lớp dựa trên các luật này. Việc áp dụng thuật giải CPAR-GR giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán khả năng bỏ học. Các bước thực hiện và kết quả đạt được từ việc áp dụng thuật giải này sẽ được phân tích kỹ lưỡng.
3.1. Ý tưởng thực hiện
Ý tưởng chính của chương này là sử dụng thuật giải CPAR-GR để tạo ra các luật kết hợp từ dữ liệu sinh viên. Các luật này sẽ được sử dụng để phân lớp sinh viên thành các nhóm có khả năng bỏ học cao và thấp. Việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng bỏ học sẽ giúp các nhà quản lý giáo dục có cái nhìn rõ hơn về tình hình học tập của sinh viên.
IV. Ứng dụng thuật giải vào bài toán dự báo
Chương này mô tả chi tiết về bài toán dự báo khả năng bỏ học của sinh viên. Các phương pháp thực hiện, cấu trúc dữ liệu đầu vào và đầu ra, cũng như kết quả thực nghiệm sẽ được trình bày. Việc xây dựng chương trình demo dự báo khả năng bỏ học của sinh viên bằng thuật giải CPAR-GR sẽ được thực hiện và đánh giá.
4.1. Mô tả bài toán
Bài toán dự báo khả năng bỏ học của sinh viên được mô tả thông qua việc phân tích dữ liệu học tập của sinh viên. Các yếu tố như điểm số, thời gian học tập và các hoạt động ngoại khóa sẽ được xem xét. Việc sử dụng thuật giải CPAR-GR sẽ giúp xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng bỏ học và từ đó đưa ra các dự đoán chính xác.
V. Kết luận
Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc áp dụng kỹ thuật phân lớp luật kết hợp có thể giúp dự báo khả năng bỏ học của sinh viên một cách hiệu quả. Kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác cao của thuật giải CPAR-GR trong việc phân tích dữ liệu sinh viên. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc mở rộng mô hình dự báo và áp dụng vào các trường đại học khác.
5.1. Hướng phát triển
Hướng phát triển tiếp theo của nghiên cứu này có thể là mở rộng mô hình dự báo để áp dụng cho các trường đại học khác. Việc tích hợp thêm các yếu tố khác như tâm lý sinh viên và môi trường học tập cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác của dự báo. Nghiên cứu này không chỉ có giá trị trong việc dự báo khả năng bỏ học mà còn có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác trong giáo dục.
