I. Khảo sát tổng quan về kết quả kiểm tra môn Cấu trúc rời rạc CO1007
Phần này tập trung vào khảo sát cấu trúc rời rạc CO1007, phân tích tổng quan về kết quả kiểm tra của sinh viên Khoa học máy tính (KHMT). Dữ liệu được thu thập từ bài thi giữa kỳ và cuối kỳ. Kết quả thi cấu trúc rời rạc được phân tích để đánh giá chất lượng giảng dạy và khả năng tiếp thu kiến thức của sinh viên. Nghiên cứu sử dụng ngôn ngữ lập trình R để xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Các biểu đồ (biểu đồ phổ, biểu đồ tần suất) được sử dụng để thể hiện kết quả một cách trực quan. Phân tích dữ liệu cho phép xác định điểm mạnh, điểm yếu của sinh viên trong từng phần kiến thức của môn học. Thống kê kết quả kiểm tra cung cấp thông tin về trung vị mẫu, cực đại mẫu, cực tiểu mẫu, độ lệch chuẩn, độ lệch và độ nhọn của dữ liệu. Phân tích kết quả kiểm tra giúp đánh giá hiệu quả của phương pháp giảng dạy và đề xuất các giải pháp cải thiện.
1.1. Mô tả dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập từ file “201_CO1007.xlsx”, bao gồm thông tin về kết quả trả lời các câu hỏi trong kỳ thi giữa kỳ và cuối kỳ. Hai sheet “GK” và “CK” thể hiện kết quả giữa kỳ và cuối kỳ. Dữ liệu bao gồm các câu trả lời {A, B, C, D} và kết quả đúng sai {0, 1} tương ứng cho mỗi câu hỏi. Sheet “CDR” chứa thông tin chuẩn đáp án. Phương pháp giải quyết vấn đề sử dụng ngôn ngữ R. Ngôn ngữ R được lựa chọn vì tính linh hoạt, mã nguồn mở và khả năng xử lý dữ liệu thống kê hiệu quả. Các hàm thống kê trong R được sử dụng để tính toán các chỉ số thống kê mô tả như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, độ lệch và độ nhọn. Trực quan hóa dữ liệu được thực hiện bằng các biểu đồ để dễ dàng hiểu và phân tích kết quả. Kỹ thuật thống kê được áp dụng để phân tích dữ liệu một cách khách quan và chính xác. Kết quả học tập được phân tích dựa trên điểm số của sinh viên, số câu trả lời đúng/sai và mối liên hệ với các chương trong chương trình học.
1.2. Phân tích kết quả kiểm tra theo từng nhóm câu hỏi
Bài báo trình bày phân tích kết quả kiểm tra theo từng nhóm câu hỏi liên quan đến số câu đúng/sai của sinh viên và điểm số. Kết quả thi cấu trúc rời rạc được phân loại theo các nhóm câu hỏi khác nhau, giúp xác định rõ các điểm mạnh và điểm yếu của sinh viên trong từng lĩnh vực kiến thức cụ thể. Thống kê kết quả kiểm tra được thực hiện để tìm ra trung vị mẫu, cực đại mẫu, cực tiểu mẫu của điểm số giữa kỳ và cuối kỳ. Phân tích kết quả kiêm tra giúp đánh giá mức độ hiểu biết của sinh viên về các khái niệm cơ bản của cấu trúc dữ liệu rời rạc. Bài tập cấu trúc rời rạc được thiết kế đa dạng, bao gồm các câu hỏi về logic toán, quan hệ, đồ thị, mảng, cây, đại số Boolean và các thuật toán. Việc phân tích kết quả theo nhóm câu hỏi cho phép đánh giá hiệu quả của từng phần kiến thức trong chương trình giảng dạy. Dữ liệu cấu trúc rời rạc được xử lý và phân tích bằng R, tạo ra các biểu đồ trực quan, giúp nhận diện xu hướng và vấn đề.
1.3. Đánh giá và đề xuất giải pháp cải thiện
Dựa trên phân tích kết quả kiểm tra, bài báo đưa ra đánh giá kết quả kiểm tra và đề xuất các giải pháp cải thiện chất lượng giảng dạy và học tập. Nguyên nhân kết quả kiểm tra có thể do nhiều yếu tố, bao gồm phương pháp giảng dạy, tài liệu học tập, sự chuẩn bị của sinh viên. Giải pháp cải thiện kết quả kiểm tra có thể bao gồm việc điều chỉnh phương pháp giảng dạy, bổ sung tài liệu học tập, tăng cường hoạt động thực hành. Ôn tập cấu trúc rời rạc cần được chú trọng hơn, đặc biệt là các phần kiến thức mà sinh viên gặp khó khăn. Tài liệu cấu trúc rời rạc cần được cập nhật và đa dạng hóa để phù hợp với trình độ và nhu cầu của sinh viên. Bài giảng cấu trúc rời rạc cần được thiết kế hấp dẫn và dễ hiểu hơn. Đề thi cấu trúc rời rạc cần được xây dựng sao cho phù hợp với nội dung chương trình và đánh giá toàn diện khả năng của sinh viên. Việc sử dụng ngôn ngữ R trong phân tích dữ liệu giúp tăng tính khách quan và hiệu quả của quá trình đánh giá.
