I. Lý do chọn đề tài
Công tác dự báo học sinh hiện nay đã trở thành một phần quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả giáo dục. Việc dự báo số học sinh tuyển sinh GDNN không chỉ giúp các trung tâm giáo dục đưa ra quyết định chính xác mà còn hỗ trợ trong việc xây dựng các chính sách giáo dục phù hợp. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc dự báo có thể cải thiện hiệu quả quản lý và phát triển giáo dục. Đặc biệt, việc ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong dự báo số lượng học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN-GDTX quận Đống Đa sẽ giúp tối ưu hóa quy trình tuyển sinh và nâng cao chất lượng giáo dục. Mục tiêu của luận văn này là phát triển một mô hình dự báo hiệu quả, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý giáo dục.
II. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn
Luận văn này tập trung vào việc khảo sát và áp dụng các mô hình mạng nơron để dự báo số học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN-GDTX Đống Đa. Nhiệm vụ chính bao gồm việc phát triển công cụ thử nghiệm và thực hiện các thí nghiệm trên bộ dữ liệu thu thập trong 30 năm. Mục tiêu là xây dựng một mô hình có khả năng dự đoán chính xác số lượng học sinh, từ đó giúp các nhà quản lý có được cái nhìn tổng quan về xu hướng tuyển sinh trong tương lai. Việc áp dụng công nghệ AI trong giáo dục sẽ không chỉ nâng cao hiệu quả dự báo mà còn tạo ra những cơ hội mới cho việc phát triển giáo dục nghề nghiệp.
III. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu trong luận văn này bao gồm việc tìm hiểu lý thuyết về mạng nơron nhân tạo, đặc biệt là mạng nơron lan truyền thẳng và thuật toán lan truyền ngược. Các mô hình sẽ được lựa chọn dựa trên khả năng dự báo và độ chính xác của chúng. Việc áp dụng các phương pháp học máy sẽ giúp tối ưu hóa mô hình đã chọn, từ đó nâng cao khả năng dự báo số lượng học sinh. Các tiêu chí đánh giá mô hình sẽ được sử dụng để đảm bảo rằng mô hình có thể hoạt động hiệu quả trong thực tế. Điều này không chỉ giúp cải thiện quy trình tuyển sinh mà còn tạo ra những chính sách giáo dục hợp lý hơn.
IV. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn
Luận văn này chỉ ra rằng việc ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong dự báo là hoàn toàn khả thi và mang lại kết quả đáng khích lệ. Việc dự báo số học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN-GDTX không chỉ giúp các nhà quản lý có được thông tin chính xác mà còn hỗ trợ trong việc xây dựng các chính sách giáo dục phù hợp. Điều này có thể dẫn đến việc cải thiện chất lượng giáo dục và đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động. Hơn nữa, nghiên cứu này cũng mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng công nghệ AI trong giáo dục, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý và phát triển giáo dục nghề nghiệp.
V. Bố cục luận văn
Luận văn được tổ chức thành ba chương chính. Chương 1 tập trung vào việc nghiên cứu bài toán dự báo, các phương pháp dự báo và phương pháp áp dụng cho bài toán dự báo số học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN-GDTX. Chương 2 nghiên cứu về mạng nơron nhân tạo, đặc biệt là mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp, cung cấp chi tiết về quá trình huấn luyện và thuật toán học. Chương 3 ứng dụng mạng nơron nhân tạo vào giải quyết bài toán dự báo số học sinh tuyển vào Trung tâm GDNN-GDTX, giới thiệu về số liệu thu thập và các phương pháp đánh giá kết quả dự báo. Kết luận sẽ tổng kết các kết quả đạt được và hướng nghiên cứu tiếp theo.
