Chương 1: GIỚI THIỆU Chương này sẽ trình bày tổng quan về đề tài, kỹ thuật khai phá dữ liệu, khai phá luật kết hợp và việc áp dụng các kỹ thuật này để khai phá dữ liệu giáo dục. Chương cũng trình bày về mục tiêu và ý nghĩa của đề tài.1 Giới thiệu đề tài Lĩnh vực giáo dục và đào tạo cung cấp nhiều ứng dụng lý thú và đầy thách thức cho khai phá dữ liệu. Khai phá dữ liệu trong giáo dục (EDM) là một ngành đang phát triển, liên quan đến việc phát triển các phương thức để khám phá các kiểu tri thức riêng biệt trong môi trường giáo dục, và sử dụng các phương thức đó để nâng cao chất lượng giáo dục cũng như hỗ trợ các hoạt động quản lý giáo dục. Với lượng thông tin rất nhiều và những nhu cầu rất khác nhau, hệ thống khai phá dữ liệu tích hợp có khả năng phục vụ những nhu cầu đặc biệt riêng rẽ cho các cơ sở giáo dục khác nhau là nhu cầu lớn trong ngành giáo dục.
Hiện nay, các trường đại học hầu hết áp dụng hình thức đào tạo theo tín chỉ. Đây là mô hình đào tạo tiên tiến, giúp phát huy được thế mạnh của sinh viên, giúp sinh viên tự đề ra kế hoạch học tập cho mình để có kết quả học tập tốt nhất theo khả năng của sinh viên. Để giúp sinh viên đạt được kết quả học tập tốt đồng thời giúp các trường đào tạo nâng cao chất lượng giáo dục, nâng cao chất lượng quản lý giáo dục thông qua các quyết định quản lý, chúng ta cần nắm bắt được những thông tin quan trọng, những tri thức cần thiết từ dữ liệu giáo dục để nghiên cứu các thuộc tính chính có thể ảnh hưởng đến thành tích của sinh viên, từ đó, có thể đưa ra các quyết định hữu ích và có tính xây dựng cho các nhà lập kế hoạch học tập tại các cơ sở giáo dục đại học để cải thiện thành tích học tập của sinh viên. Trong các kỹ thuật khai phá dữ liệu hiện nay, khám phá luật kết hợp[1,2] là kỹ thuật then chốt để khám phá ra những thông tin hữu ích tiềm ẩn trong lượng lớn cơ sở dữ liệu (CSDL), tìm ra sự tương quan giữa các mẫu dữ liệu giúp quá trình ra quyết định hiệu quả hơn.
Phương pháp này nhằm phát hiện ra các luật kết hợp giữa các thành phần dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Mẫu đầu ra của giải thuật khai phá luật kết hợp là tập luật kết hợp tìm được. Ta có thể lấy một ví dụ đơn giản về luật kết hợp như sau: sự kết hợp giữa hai thành phần A và B có nghĩa là sự xuất hiện của 1 A trong bản ghi kéo theo sự xuất hiện của B trong cùng bản ghi đó: A B. Các vấn đề về thời gian, trình tự, và bối cảnh cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu các dữ liệu giáo dục.
Theo tìm hiểu, đã có nhiều công trình nghiên cứu về khám phá luật kết hợp trong lĩnh vực giáo dục[3,4,5,6,7,8,9] cả trong nước và ngoài nước nhưng số công trình áp dụng cho môi trường giáo dục học chế tín chỉ không nhiều và hầu hết đều chỉ mới tập trung vào tìm kiếm các luật kết hợp logic trong CSDL, chứ không khám phá ra các luật kết hợp có yếu tố về thời gian, trình tự thời gian giữa vế trái và vế phải của luật. Từ các lý do đã nêu trên chúng tôi chọn đề tài: “Khám phá luật kết hợp định lượng hướng thời gian trong hệ giáo dục theo quy chế tín chỉ”.2 Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài Dựa trên nghiên cứu về đặc điểm của dữ liệu giáo dục, đặc điểm thời gian trong dữ liệu quản lý điểm môn học của sinh viên trong các trường đại học chính quy theo hệ giáo dục tín chỉ, mục tiêu của đề tài là đề xuất được thuật toán khai phá luật kết hợp định lượng, hướng thời gian có hỗ trợ khai phá gia tăng trên CSDL điểm của sinh viên tăng theo từng học kì. Cụ thể, đề tài cần đạt được những mục tiêu sau: Có khả năng giải quyết các thuộc tính định lượng. Khám phá ra sự kết hợp giữa các phần tử/thuộc tính định lượng có ràng buộc về thời gian giữa các phần tử/thuộc tính này.
Thuật toán có hỗ trợ khai phá gia tăng phù hợp với sự gia tăng của dữ liệu theo từng kì. Tập luật đầu ra đúng và đủ. Thông tin khai phá được phải trực quan, dễ hiểu và thực sự hữu ích (lọc ra những luật có giá trị). Đối tượng nghiên cứu: Đề tài áp dụng cho sinh viên đại học hệ chính quy tại các trường đại học có mô hình đào tạo theo quy chế tín chỉ.
Như đã nêu ở trên, do đặc điểm của chương trình đào tạo theo quy chế tín chỉ, các sinh viên có thể chủ động đăng ký những môn học phù hợp với chương trình đào tạo, đồng thời phù hợp 2 với khả năng của bản thân để có kết quả tốt nhất. Việc lựa chọn môn học phù hợp sẽ được đưa ra trước mỗi học kỳ căn cứ trên những thông tin, những tri thức khám phá được từ nguồn CSDL điểm của sinh viên. Ví dụ, nếu xác suất những sinh viên khi rớt môn học A ở học kỳ này sẽ rớt môn học B ở học kỳ tiếp theo lớn hơn một ngưỡng nào đó, thì khi đăng ký môn học các sinh viên sẽ cần phải cân nhắc xem mình đã tích lũy đủ kiến thức của môn học A để học môn học B hay chưa. Phạm vi nghiên cứu: Đề tài tập trung vào kỹ thuật khai phá luật kết hợp, không xây dựng hệ thống khai phá dữ liệu hoàn chỉnh.
Do đó, dữ liệu đầu vào được giả định là đã được làm sạch (loại bỏ nhiễu) và được xử lý việc thiếu dữ liệu. Đề tài chỉ thực hiện việc rời rạc hóa dữ liệu đối với các thuộc tính số sao cho phù hợp với thuật toán khám phá luật kết hợp, đề xuất thuật toán khai phá luật kết hợp định lượng hướng thời gian để tìm tập luật đầu ra đúng và đủ theo yêu cầu đề tài, xử lý tập luật đầu ra để hỗ trợ quá trình ra quyết định đăng ký môn học cho sinh viên trước mỗi học kỳ.3 Ý nghĩa của đề tài. Ý nghĩa khoa học Xét trong lĩnh vực giáo dục, đề tài có ý nghĩa trong việc khám phá các tri thức hữu ích đối với hệ giáo dục theo quy chế tín chỉ vì dạng luật kết hợp hướng thời gian ngoài việc khám phá mối quan hệ giữa các thành phần trong CSDL còn thể hiện mối liên kết về mặt thời gian giữa các thành phần này. Trong lĩnh vực khai phá dữ liệu, đề tài đề xuất một thuật toán khai phá mẫu định lượng hướng thời gian phổ biến từ CSDL gia tăng theo thời gian – TCISpan dựa trên công trình [27] và công trình [29].
Từ tập mẫu khai phá lưu trong cấu trúc cây tiền tố, thực hiện bước khai phá luật định lượng hướng thời gian hiệu quả. Dạng luật khai phá được ngoài diễn tả sự liên hệ giữa các thuộc tính định lượng còn có thêm các ràng buộc về thời gian giữa các thuộc tính ở vế trái và vế phải luật. Ràng buộc về thời gian ở đây là thời gian của các sự kiện ở vế trái luật phải xảy ra đồng thời hoặc trước thời gian của các sự kiện ở vế phải luật và xảy ra trước bao nhiêu đơn vị thời gian. Dạng luật của đề tài sẽ là (At1Bt2) (t1≤t2), nhãn thời gian được gắn với từng sự kiện cụ thể trong cả vế trái và vế phải luật.
Hiện nay, một số thuật toán khai phá luật kết hợp hướng thời gian tập trung vào khai phá mối quan hệ giữa các sự kiện xảy ra trong 3 một khoảng thời gian nào đó như: Luật kết hợp theo lịch (calendar association rules)[10] khai phá sự kết hợp giữa các sự kiện xảy ra theo một lược đồ về thời gian ví dụ như (năm, tháng, ngày), luật kết hợp hướng thời gian định kỳ (periodic temporal association rules)[11] và luật kết hợp hướng thời gian phổ biến (general temporal association rule)[12] khai phá sự kết hợp của các sự kiện trong một khoảng thời gian cụ thể mà sự kiện đó xảy ra. Trong các bài toán này, nhãn thời gian được gắn với từng giao tác và luật kết hợp có dạng (A B)[t1,t2]. Luật kết hợp tuần tự (sequence association rules)[13]lại không có nhãn thời gian cụ thể của mỗi giao dịch cũng như của mỗi sự kiện mà chỉ nêu mối quan hệ trước sau giữa các sự kiện trong vế trái và vế phải luật. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài.
Đề tài tập trung vào khám phá luật kết hợp định lượng hướng thời gian trong dữ liệu giáo dục học chế tín chỉ, từ đó thấy được ý nghĩa của việc lựa chọn các môn học trong mỗi học kỳ để sinh viên có đủ kiến thức tích lũy được trong các học kỳ trước có thể sử dụng để đạt được kết quả học tập tốt nhất trong các học kỳ tới. Hiện nay ở nước ta các trường đại học hầu hết áp dụng mô hình đào tạo theo tín chỉ. Đặc điểm đào tạo theo tín chỉ: Người học là trung tâm của quá trình đào tạo. Chương trình học linh hoạt hơn, sinh viên có thể chủ động trong việc sắp thời gian, tự đăng ký lịch học và số môn học cho một kỳ sao cho phù hợp với sức học, tài chính của mình.
Sinh viên phải chủ động nghiên cứu kỹ, nắm chắc các tài liệu của nhà trường, nắm vững chương trình đào tạo, các học phần phải học trước, các học phần học song hành, phần kiến thức giáo dục đại cương, phần kiến thức giáo dục chuyên nghiệp. Sinh viên sẽ tốt nghiệp sau khi hoàn thành khối lượng kiến thức theo yêu cầu của chương trình đào tạo. Dễ liên thông và chuyển đổi trường, ngành khác nhau từ tín chỉ đã tích lũy (được bảo lưu các điểm tương ứng). 4 Sinh viên có thể học lại, thi lại các môn với các lớp sau mà không cần tổ chức thi lại.
Do đặc điểm riêng của hệ đào tạo theo quy chế tín chỉ, việc xây dựng một hệ thống hỗ trợ ra quyết định về lựa chọn môn học cho sinh viên ở mỗi học kỳ dựa trên những khám phá về luật kết hợp định lượng hướng thời gian trong hệ giáo dục tín chỉ là yêu cầu cấp thiết nhìn từ góc độ sinh viên và các nhà quản lý giáo dục.
