CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU Trong chương này, luận án sẽ trình bày sự cần thiết vấn ề gợi ý trong việc cố vấn học tập. Bài toán nghiên cứu ược trình bày chi tiết, cũng như tìm ra ược những thách thức nghiên cứu. Tiếp theo là ặt ra năm (05) mục tiêu cụ thể, ể từ ó ưa ra hướng tiếp cận nghiên cứu của luận án. ối tượng, phạm vi, phương pháp nghiên cứu cũng ược trình bày trong chương này.
Luận án ã có bốn (04) óng góp mới về mặt học thuật cũng như lý luận. Phần cuối của chương này là phần trình bày bố cục của luận án.1 Tính cấp thiết của luận án Cố vấn học tập (CVHT) là một yếu tố quan trọng trong việc ảm bảo sự thành công của học sinh, sinh viên và ảnh hưởng lớn ến nền giáo dục. Một trong những vấn ề quan trọng của cố vấn học tập là giúp sinh viên xác ịnh mục tiêu học tập và lập các kế hoạch ể ạt ược mục tiêu ó. Cố vấn học tập cũng có thể giúp sinh viên ánh giá năng lực của mình và ề xuất các hoạt ộng hoặc khóa học có thể giúp họ phát triển kỹ năng và kiến thức cần thiết.
Ngoài ra, cố vấn học tập cũng giúp sinh viên giải quyết các vấn ề cá nhân hoặc học tập, bao gồm cả tình trạng căng thẳng và stress, và cung cấp các tài nguyên ể các sinh viên vượt qua những khó khăn ang gặp phải. Các cố vấn học tập cũng có thể giúp sinh viên phát triển các kỹ năng xã hội và nghề nghiệp cần thiết cho sự nghiệp sau này. Chính vì vậy cố vấn học tập (CVHT) có vai trò rất quan trọng trong ào tạo theo tín chß, công việc cố vấn học tập không những ảnh hưởng trực tiếp ến sự thành công hay thất bại trong học tập và nghề nghiệp của sinh viên mà còn ảnh hưởng rất lớn ến sự phát triển của xã hội vì giáo dục là quốc sách hàng ầu. Tuy nhiên, công việc của cố vấn học tập gặp nhiều khó khăn, tốn nhiều công sức và thời gian.
Vì vậy những nghiên cứu tập trung giải quyết các vấn ề nhằm hỗ trợ CVHT ưa ra những quyết ịnh gợi ý sinh viên một cách chính xác và kịp thời, ang là những hướng nghiên cứu ược quan tâm hiện nay. Thời gian gần ây, số lượng sinh viên bị buộc thôi học có chiều hướng tăng ở nhiều 2 trường ại học và thường tập trung vào những sinh viên học năm thứ ba và năm thứ tư. Một phần nguyên nhân là do sinh viên không có kế hoạch học tập phù hợp. Chính vì thế việc phát hiện sớm năng lực của từng sinh viên ể giúp họ lập kế hoạch học tập sao cho phù hợp là một trong những nghiên cứu hỗ trợ cho cố vấn học tập và có nhu cầu rất cần thiết [1].
Sinh viên muốn lập kế hoạch học tập tốt thì công việc quan trọng nhất là phải lựa chọn môn học phù hợp với năng lực của chính mình. Hiện nay, phần lớn các trường ại học ã triển khai theo học chế tín chß nên các sinh viên thường bị lúng túng khi lựa chọn môn học do có nhiều môn ược giảng dạy trong một học kỳ. Khi ó, bên cạnh khả năng tự tìm hiểu thì sinh viên sẽ cần ến sự trợ giúp của CVHT. Tuy vậy, ể tư vấn cho sinh viên òi hỏi CVHT phải tra cứu kết quả học tập của từng sinh viên ể ưa ra trợ giúp (có phần chủ quan của CVHT) cho mỗi sinh viên, do ó khá tốn thời gian và công sức mà không ạt ược hiệu quả cao.
Vấn ề là làm sao sử dụng nguồn dữ liệu iểm sinh viên ể khai thác, ồng thời sử dụng tiến bộ của khoa học máy tính ể phân tích và ưa ra ánh giá hoặc dự oán một cách chính xác ể có thể gợi ý cho sinh viên chọn môn học một cách hiệu quả và tự ộng thông qua hệ thống. ể giải quyết các vấn ề cấp thiết này nên nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước ã tập trung tìm kiếm và ưa ra các giải pháp ứng dụng khoa học máy tính vào giải quyết các bài toán giáo dục [2] [3] [4] như: dự oán kết quả học tập sinh viên bằng luật kết hợp, mạng bayes, cây quyết ịnh, lý thuyết tập thô, học sâu mạng nơ-ron a tầng. Tuy nhiên những nghiên cứu này chß có thể dự oán số ông mà không thể dự oán cho từng ối tượng cụ thể. ể giải quyết dự oán cho cá nhân cụ thể thì phương pháp có hiệu quả và phù hợp nhất là hệ thống gợi ý (Recommender System - RS).
Nghiên cứu [5] ã tổng hợp các phương pháp xây dựng hệ thống gợi ý và ề xuất một số phương pháp cải tiến. Với sự phát triển rực rỡ của RS trong nhiều lĩnh vực, nhiều nhà nghiên cứu ã mạnh dạng ứng dụng kỹ thuật này vào khai phá dữ liệu giáo dục nhằm tìm kiếm những giải pháp dự oán riêng cho từng sinh viên [6] [7]. Các giải thuật gợi ý ược áp dụng ban ầu có ộ chính xác chưa cao, nhiều thông tin hữu ích về dữ liệu giáo dục chưa ược khai thác, các cải tiến theo xu hướng phát triển của kỹ thuật tích hợp cũng chưa ược áp dụng. ây là những bỏ ngỏ cần các nhà khoa học khai thác và nghiên cứu.
3 Luận án sẽ trình bày tổng quan về bài toán dự oán năng lực học tập sinh viên, khởi ầu là phân tích và xử lý dữ liệu cho phù hợp với thuật toán, ể từ ó ưa ra mô hình dự oán theo nhiều hướng cải tiến hệ thống gợi ý. Bên cạnh ó luận án cũng trình bày kết quả ánh giá mô hình dự oán nhằm lựa chọn mô hình tốt nhất và có ộ chính xác cao. Cuối cùng là xây dựng hệ thống thử nghiệm nhằm ứng dụng nghiên cứu lý thuyết i vào thực tiễn.2 Bài toán nghiên cứu 1.1 Sự tương quan giữa bài toán xếp hạng và bài toán dự oán kết quả học tập Gần ây việc áp dụng (Recommender System 3 RS) vào dự oán kết quả học tập của sinh viên cũng ược ầu tư nghiên cứu và phát triển bởi sự tương ồng giữa bài toán dự oán kết quả học tập của sinh viên và bài toán xếp hạng trong hệ thống gợi ý [8]. Trong ngữ cảnh giáo dục, sinh viên học các môn học sẽ có iểm số trung bình môn học (có thể là thang iểm 10 hoặc thang iểm 4 - iểm chữ).
Trong khi ó, ở ngữ cảnh hệ thống gợi ý thì ta có người dùng khi mua sản phẩm sẽ có ánh giá sản phẩm (cho từ 1 ến 5 sao).1) thể hiện việc tương ồng giữa bài toán dự oán kết quả học tập và bài toán xếp hạng sản phẩm trong hệ thống gợi ý, khi ó việc sinh viên ạt ược kết quả (iểm số) khi thực hiện các nhiệm vụ học tập sẽ ược giải quyết giống với việc người dùng ánh giá (cho sao, thả tim) sản phẩm khi mua hàng. Kết quả Nhiệm vụ Sinh viên (Bài kiểm tra, bài thi,.) ánh giá ối tượng Người dùng (Bài hát, bộ phim,.1: Sự tương ồng giữa hệ thống RS và hệ thống dự oán kết quả học tập Hệ thống gợi ý ược cấu thành từ ba yếu tố: danh sách người dùng (users - u), danh sách các ối tượng như bài hát, bộ phim, sản phẩm (items 3 i) và các ánh giá (ratings - r) là chß số ánh giá của người dùng u trên ối tượng i. Tương tự, trong bài toán dự oán iểm học tập của sinh viên cũng có ba yếu tố: danh sách các sinh viên (students - s), danh sách các môn học (courses - c) và iểm số (gradings - g). Như vậy, việc dự oán ánh giá 4 của người dùng trong bài toán xếp hạng (Rating Prediction) của RS sẽ tương ương với bài toán dự oán năng lực học tập (iểm số) sinh viên (Student Performance Prediction).2 thể hiện sự ánh xạ từ bài toán xếp hạng sang bài toán dự oán iểm.
Tương tự, sự tương ồng các khái niệm ược biểu diễn như sau: Người dùng (u) → Sinh viên (s) Sản phẩm (i) → Môn học (c) ánh giá (r) → iểm (g) Từ sự tương ồng này, ta có thể giải bài toán dự oán iểm học tập của sinh viên theo các cách của bài toán xếp hạng trong hệ thống gợi ý. I - Sản phẩm C - Môn học r r r g g g ? r r ? g g U Người dùng r r r r S Sinh viên g g g g r r r r g g g g r r r g g g r r r r g g g g Bài toán xếp hạng Bài toán dự oán iểm Hình 1.2: Sự tương ồng giữa bài toán dự oán iểm với bài toán xếp hạng 1.2 Bài toán dự oán kết quả học tập của sinh viên Do bài toán xếp hạng của hệ thống gợi ý là dạng dự oán cho từng cá nhân cụ thể ể ưa ra tư vấn, nên mô hình dự oán iểm học tập sinh viên theo hướng tiếp cận cá nhân hóa cũng dựa trên ý tưởng của các phương pháp lọc cộng tác (Colaborative Fittering - CF) trong hệ thống gợi ý.3 minh họa bài toán dự oán năng lực sinh viên theo ba nhóm: Lọc theo sinh viên tương tự (Student-based Filtering), lọc theo môn học tương tự (Course-based Filtering) và lọc theo mô hình (Model-based Filtering). Lọc theo sinh viên tương tự sẽ dựa vào năng lực tương ồng của hai sinh viên và lấy kết quả của một sinh viên ã học ể dự oán kết quả cho sinh viên chưa học. Tương tự, lọc theo môn học sẽ dựa vào môn học giống nhau ể dự oán gợi ý cho sinh viên khi ã học một môn tương tự.
Lọc theo mô hình sẽ dựa vào mô hình nhân tố tiềm ẩn ể dự oán kết quả các môn học cho từng sinh viên cụ thể (Hình 1. 5 Môn A Môn E Môn B Môn F Môn C Môn G Môn D Môn H Lọc theo sinh viên tương tự Lọc theo môn học tương tự Hình 1.3: Các mô hình dự oán năng lực học tập của sinh viên Lý thuyết Triết học Kiểm thử An toàn thông tin Nữ Nam ồ họa Lập trình Thực hành Lọc theo mô hình Hình 1.4: Mô hình nhân tố tiềm ẩn ể dự oán kết quả các môn học cho từng sinh viên cụ thể 1.3 Gợi ý lựa chọn môn học tự chọn ầu tiên chúng ta cần sử dụng và khai thác thông tin iểm số của sinh viên bằng các kỹ thuật khai thác dữ liệu từ ó ưa ra ược kết quả dự oán cho từng sinh viên cụ thể theo từng học kỳ, trước khi sinh viên tham gia lập kế hoạch học tập ở ầu mỗi học kỳ.