Xây Dựng Mô Hình Dự Đoán Kết Quả Học Tập Cuối Năm Của Học Sinh Tại Trường THPT Trần Nguyên Hãn

• Tác giả: Nguyễn Thị Thủy
• Người hướng dẫn: TS. Phan Ngọc Hoàng
• Trường học: Trường Đại Học Bà Rịa - Vũng Tàu
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Mô Hình Dự Đoán Kết Quả Học Tập Cuối Năm Tại Trường THPT Trần Nguyên Hãn
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Bà Rịa - Vũng Tàu

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. Giới thiệu đề tài
• 1.2. Lý do chọn đề tài
• 1.3. Mục tiêu đề tài
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5.1. Phương pháp nghiên cứu lý thuyết
• 1.5.2. Phương pháp thực nghiệm
• 1.6. Cấu trúc luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: GIẢI PHÁP GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ HỌC TẬP CUỐI NĂM CỦA HỌC SINH THPT
• 2.1. Giới thiệu về bài toán dự đoán
• 2.2. Mục tiêu và nhiệm vụ
• 2.2.1. Mục tiêu
• 2.2.2. Nhiệm vụ
• 2.3. Giới thiệu Neural Network
• 2.3.1. Khái niệm
• 2.4. Khả năng ứng dụng của mạng nơron nhân tạo
• 2.5. Cấu tạo và phân loại mạng nơron nhân tạo
• 2.5.1. Cấu tạo mạng nơron nhân tạo
• 2.5.2. Phân loại mạng nơron nhân tạo
• 2.6. Các đơn vị xử lý cơ bản của mạng nơron nhân tạo
• 2.6.1. Hàm kết hợp
• 2.6.2. Hàm kích hoạt
• 2.7. Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp
• 2.7.1. Kiến trúc mạng
• 2.7.2. Khả năng biểu diễn
• 2.7.3. Số lớp ẩn
• 2.7.4. Số nơron trong lớp ẩn
• 2.8. Thuật toán lan truyền ngược BP (Back - Propagation Algorithm)
• 2.8.1. Sử dụng thuật toán lan truyền ngược
• 2.8.2. Một số biến thể của mạng lan truyền ngược
• 2.9. Thuật toán hồi quy tuyến tính
• 2.9.1. Hồi quy tuyến tính đơn
• 2.9.1.1. Phương trình hồi quy tuyến tính đơn
• 2.9.1.2. Phương sai hồi quy
• 2.9.1.3. Dự báo trong phương trình hồi quy tuyến tính đơn
• 2.9.2. Hồi quy tuyến tính đa biến
• 2.9.2.1. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
• 2.9.2.2. Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến
• 2.9.2.3. Phân tích phương sai hồi quy
• 2.9.2.4. Ước lượng khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết trong hồi quy đa biến
• 2.10. Một số hướng nghiên cứu về những bài toán dự đoán có sử dụng mạng nơron
• 2.10.1. Các nghiên cứu trên thế giới
• 2.10.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.10.3. Ứng dụng mạng nơron giải quyết bài toán
• 2.11. Ứng dụng hồi quy tuyến tính để giải quyết bài toán
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN ĐIỂM KẾT QUẢ HỌC TẬP CUỐI NĂM CỦA HỌC SINH TẠI TRƯỜNG THPT TRẦN NGUYÊN HÃN
• 3.1. Xây dựng hệ thống dự đoán kết quả học tập cuối năm của học sinh THPT
• 3.2. Tiến trình thực hiện luận văn
• 3.3. Mô tả tiến trình
• 3.3.1. Dữ liệu luận văn
• 3.3.2. Phân tích và trích chọn đặc trưng
• 3.3.3. Chuẩn hoá dữ liệu
• 3.3.4. Cấu trúc mạng nơron
• 3.3.5. Huấn luyện mô hình
• 3.3.6. Kiểm tra mô hình với kết quả thực nghiệm
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Mô Hình Dự Đoán Kết Quả Học Tập THPT

Bài toán dự đoán kết quả học tập cuối năm tại trường THPT Trần Nguyên Hãn trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ, việc ứng dụng các kỹ thuật học máy để phân tích và dự đoán kết quả học tập mang lại nhiều lợi ích. Luận văn nghiên cứu “Xây dựng mô hình dự đoán kết quả cuối năm của học sinh tại trường THPT Trần Nguyên Hãn” nhằm hỗ trợ Ban giám hiệu nhà trường đưa ra kế hoạch phù hợp, phương pháp dạy học hiệu quả, và giúp học sinh đạt được thành tích tốt hơn. Mục tiêu là đưa ra giải pháp dự đoán điểm số, từ đó có biện pháp can thiệp sớm, hỗ trợ học sinh cải thiện kết quả. Theo TS. Phan Ngọc Hoàng, người hướng dẫn luận văn, phân tích dữ liệu học sinh đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng giáo dục.

1.1. Tầm Quan Trọng của Dự Đoán Kết Quả Học Tập THPT

Dự đoán kết quả học tập cuối năm là rất quan trọng đối với các trường THPT, giúp các em thấy được lực học của mình đến đâu, có những yếu tố nào ảnh hưởng đến kết quả học tập. Kết quả dự đoán giúp học sinh định hướng tốt hơn về việc học của mình, đặc biệt với học sinh khối 10 và 12. Thời gian dự đoán vào khoảng giữa học kỳ II, tạo cơ hội cho các em thay đổi và cải thiện. Nghiên cứu này sẽ góp phần tạo cơ sở khoa học giúp Ban giám hiệu nhà trường đưa ra được kế hoạch và phương án phù hợp nhằm nâng cao chất lượng học tập của học sinh tại trường THPT Trần Nguyên Hãn.

1.2. Ứng Dụng Học Máy trong Dự Đoán Điểm Số Học Sinh

Ứng dụng công nghệ học máy, đặc biệt là mạng nơ-ron và hồi quy tuyến tính, giúp phân tích dữ liệu học sinh một cách hiệu quả. Các thuật toán này cho phép xây dựng mô hình dự đoán điểm số chính xác hơn, từ đó đưa ra các biện pháp hỗ trợ kịp thời. Việc này không chỉ giúp học sinh cải thiện kết quả học tập mà còn giúp nhà trường đánh giá chất lượng giảng dạy. Khai phá dữ liệu trở thành một trong những lĩnh vực thời sự của nền công nghệ thông tin.

II. Thách Thức Trong Dự Đoán Kết Quả Học Tập Cuối Năm THPT

Việc dự đoán kết quả học tập không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết quả cuối năm, từ năng lực học tập đến sự cố gắng của học sinh, hoàn cảnh gia đình, và phương pháp giảng dạy của giáo viên. Do đó, mô hình dự đoán cần phải учитываться nhiều biến số khác nhau để đảm bảo tính chính xác. Theo luận văn, những học sinh có khả năng phải thi lại là những học sinh có điểm trung bình môn dưới 3.5 hoặc học lực cả năm xếp loại Yếu, được chọn một số môn có điểm TB cả năm dưới 5. Trường hợp học sinh ở lại là những trường hợp học lực cả năm loại Kém hoặc học lực và hạnh kiểm cả năm loại Yếu.

2.1. Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Kết Quả Học Tập Cuối Năm

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của học sinh, bao gồm điểm số học kỳ trước, điểm kiểm tra thường xuyên, điểm thi giữa kỳ và cuối kỳ. Ngoài ra, các yếu tố như sự chuyên cần, thái độ học tập, và hoàn cảnh gia đình cũng đóng vai trò quan trọng. Mô hình cần phải tích hợp các yếu tố này để đưa ra dự đoán chính xác nhất. Tác giả tiến hành lấy dữ liệu từ bảng điểm vnedu của nhà trường trong vòng 6 năm học, từ năm học 2015 - 2016 đến năm học 2020 - 2021.

2.2. Khó Khăn Trong Thu Thập và Xử Lý Dữ Liệu Học Sinh

Thu thập và xử lý dữ liệu học sinh là một thách thức lớn. Dữ liệu thường разрозненный, thiếu đồng nhất, và có thể chứa các lỗi. Để đảm bảo tính chính xác của mô hình, cần phải thực hiện quá trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu một cách cẩn thận. Cần có quy trình thu thập dữ liệu chuẩn để việc phân tích đảm bảo tính chính xác. Việc trích chọn những thông tin có ý nghĩa từ tập cơ sở dữ liệu lớn, để đáp ứng việc giải quyết được các yêu cầu trong thực tế như trợ giúp ra quyết định, dự đoán, …

III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Dự Đoán Bằng Học Máy THPT

Để xây dựng mô hình dự đoán kết quả học tập, cần sử dụng các thuật toán học máy phù hợp. Mạng nơ-ron và hồi quy tuyến tính là hai phương pháp phổ biến được sử dụng trong lĩnh vực này. Mạng nơ-ron có khả năng học các mẫu phức tạp trong dữ liệu, trong khi hồi quy tuyến tính giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số. Mô hình cần được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử và kiểm tra trên dữ liệu mới để đảm bảo tính chính xác. Trong luận văn này tác giả chọn ngưỡng cảnh báo đối với 3 môn Toán, Ngữ văn, Tiếng Anh là điểm tổng kết cuối kì dưới 5.

3.1. Sử Dụng Mạng Nơ ron Dự Đoán Điểm Học Tập THPT

Mạng nơ-ron là một công cụ mạnh mẽ để dự đoán kết quả học tập. Mô hình mạng nơ-ron có thể học các mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến điểm số. Để đạt hiệu quả cao, cần phải thiết kế cấu trúc mạng phù hợp và huấn luyện trên một lượng dữ liệu lớn. Mạng nơron đa tầng với dữ liệu đầu vào là tập dữ liệu các thuộc tính điểm tổng kết thúc học kỳ 1 môn Toán, Ngữ văn, Tiếng anh của học sinh.

3.2. Ứng Dụng Hồi Quy Tuyến Tính Trong Giáo Dục THPT

Hồi quy tuyến tính là một phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả để dự đoán điểm số. Mô hình hồi quy tuyến tính giúp xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến số đầu vào và điểm số. Phương pháp này dễ hiểu và dễ triển khai, phù hợp với các bài toán dự đoán đơn giản. Hồi quy tuyến tính với dữ liệu đầu vào là tập dữ liệu là các thuộc tính điểm học sinh, với phương pháp học có giám sát sẽ trả về kết quả là điểm cụ thể của học sinh cần dự đoán.

IV. Ứng Dụng Mô Hình Dự Đoán Tại Trường THPT Trần Nguyên Hãn

Mô hình dự đoán kết quả học tập có thể được ứng dụng tại trường THPT Trần Nguyên Hãn để giúp nhà trường đưa ra các quyết định kịp thời và chính xác. Kết quả dự đoán có thể được sử dụng để cảnh báo học sinh có nguy cơ học yếu, hỗ trợ giáo viên điều chỉnh phương pháp giảng dạy, và lập kế hoạch bồi dưỡng học sinh. Các em được tư vấn và định hướng để định hình tương lai. Dựa vào dự đoán này BGH sẽ yêu cầu giáo viên chủ nhiệm thông tin tới HS và phụ huynh (PH) để tìm hướng bồi dưỡng thêm, giúp các em nâng cao kiến thức.

4.1. Cảnh Báo Học Sinh Có Nguy Cơ Học Yếu Kém

Mô hình dự đoán có thể được sử dụng để xác định những học sinh có nguy cơ học yếu kém. Thông tin này có thể được cung cấp cho giáo viên và phụ huynh để có biện pháp can thiệp kịp thời, giúp học sinh cải thiện kết quả học tập. Mục tiêu quan trọng nhất của bài toán dự đoán kết quả học tập cuối năm của học sinh là giúp các em thấy được lực học của mình đến đâu, có những yếu tố nào ảnh hưởng đến kết quả học tập và tầm quan trọng của việc đậu tốt nghiệp THPT.

4.2. Hỗ Trợ Giáo Viên Điều Chỉnh Phương Pháp Giảng Dạy

Kết quả dự đoán có thể giúp giáo viên đánh giá hiệu quả phương pháp giảng dạy của mình và điều chỉnh để phù hợp hơn với năng lực của học sinh. Giáo viên có thể tập trung vào những học sinh cần sự hỗ trợ đặc biệt, hoặc thay đổi phương pháp giảng dạy để thu hút sự quan tâm của học sinh. Giáo viên cố gắng chọn phương pháp dạy phù hợp, dễ hiểu cho từng đối tượng học sinh, học sinh cũng phải có sự hợp tác.

V. Đánh Giá Hiệu Quả và Hướng Phát Triển Mô Hình Dự Đoán

Sau khi triển khai mô hình dự đoán, cần phải đánh giá hiệu quả của nó để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy. Nếu kết quả không đạt yêu cầu, cần phải điều chỉnh và cải thiện mô hình. Trong tương lai, mô hình có thể được phát triển để dự đoán điểm thi THPT, tư vấn hướng nghiệp, và phân tích dữ liệu giáo dục sâu hơn. Hàng năm tất cả các trường THPT đều muốn trường mình có tỉ lệ học sinh đậu tốt nghiệp và vào các trường cao đẳng, đại học cao nhất.

5.1. Các Tiêu Chí Đánh Giá Hiệu Quả Mô Hình Dự Đoán

Để đánh giá hiệu quả của mô hình dự đoán, cần sử dụng các tiêu chí đánh giá phù hợp, ví dụ như độ chính xác, độ tin cậy, và khả năng dự đoán đúng các trường hợp học yếu. Các tiêu chí này giúp xác định xem mô hình có hoạt động tốt hay không. Nếu kết quả không đạt yêu cầu, cần phải xem xét lại quy trình xây dựng mô hình và điều chỉnh các tham số. Hy vọng kết quả nghiên cứu sẽ góp phần tạo cơ sở khoa học giúp Ban giám hiệu nhà trường đưa ra được kế hoạch và phương án phù hợp nhằm nâng cao chất lượng học tập của học sinh tại trường THPT Trần Nguyên Hãn.

5.2. Hướng Phát Triển trong Tương Lai

Trong tương lai, mô hình dự đoán có thể được phát triển để dự đoán điểm thi THPT, tư vấn hướng nghiệp, và phân tích dữ liệu giáo dục sâu hơn. Mô hình cũng có thể được tích hợp với các hệ thống quản lý học sinh để cung cấp thông tin kịp thời cho giáo viên và phụ huynh. Mô hình có thể được phát triển để dự đoán điểm thi THPT quốc gia, giúp học sinh có sự chuẩn bị tốt hơn cho kỳ thi quan trọng này.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh giáo dục phổ thông tại Việt Nam, kết quả học tập cuối năm của học sinh THPT đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá năng lực, định hướng học tập và lựa chọn nghề nghiệp tương lai. Tại trường THPT Trần Nguyên Hãn, Thành phố Vũng Tàu, việc dự đoán chính xác kết quả học tập cuối năm giúp Ban Giám hiệu (BGH) và giáo viên chủ nhiệm có cơ sở khoa học để xây dựng kế hoạch hỗ trợ học sinh yếu kém, từ đó nâng cao chất lượng giáo dục toàn trường.

Luận văn tập trung xây dựng mô hình dự đoán kết quả học tập cuối năm của học sinh dựa trên dữ liệu điểm số thu thập từ năm học 2015-2016 đến 2019-2020, với trọng tâm là ba môn học Toán, Ngữ văn và Tiếng Anh – những môn học bắt buộc và ảnh hưởng trực tiếp đến việc xét tốt nghiệp THPT. Mục tiêu cụ thể là phát triển mô hình dự đoán kết quả từng môn học, đồng thời đưa ra cảnh báo sớm đối với học sinh có nguy cơ điểm dưới ngưỡng 5.0, giúp nhà trường có biện pháp can thiệp kịp thời.

Phạm vi nghiên cứu tập trung tại trường THPT Trần Nguyên Hãn, sử dụng dữ liệu điểm học kỳ 1, điểm thường xuyên và điểm định kỳ học kỳ 2 làm đầu vào cho mô hình. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện tỷ lệ học sinh đạt kết quả học tập tốt, giảm tỷ lệ học sinh phải thi lại hoặc ở lại lớp, đồng thời hỗ trợ BGH trong công tác quản lý và nâng cao chất lượng giáo dục.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình chính:

1. Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN): Mạng nơron đa tầng truyền thẳng (Multi Layer Perceptron - MLP) được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ phi tuyến giữa các biến đầu vào (điểm học kỳ 1, điểm thường xuyên, điểm định kỳ) và kết quả học tập cuối năm. Mạng gồm các lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra, sử dụng hàm kích hoạt sigmoid và thuật toán lan truyền ngược (Back Propagation) để huấn luyện, tối ưu trọng số nhằm giảm thiểu sai số dự đoán.

2. Hồi quy tuyến tính đa biến: Phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến được áp dụng để xây dựng mô hình dự đoán điểm cuối năm dựa trên các biến độc lập gồm điểm thường xuyên 1 (P1), điểm thường xuyên 2 (P2), điểm định kỳ 1 (V1) và điểm trung bình học kỳ 1 (HK1). Mô hình hồi quy giúp đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến kết quả học tập cuối năm, đồng thời cung cấp công cụ dự báo điểm số cụ thể.

Các khái niệm chính bao gồm: mạng nơron nhân tạo, hàm kích hoạt sigmoid, thuật toán lan truyền ngược, hồi quy tuyến tính đơn và đa biến, hệ số xác định (R²), phân tích phương sai hồi quy.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu điểm số học sinh được thu thập từ hệ thống quản lý điểm của trường THPT Trần Nguyên Hãn, gồm điểm học kỳ 1, điểm thường xuyên 1, điểm thường xuyên 2, điểm định kỳ 1 của học kỳ 2, trong khoảng thời gian 5 năm học từ 2015-2016 đến 2019-2020. Dữ liệu năm học 2015-2016 đến 2018-2019 được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra mô hình, năm học 2019-2020 dùng để xác thực mô hình.

• Phương pháp phân tích:

  • Tiền xử lý dữ liệu bao gồm làm sạch, chuẩn hóa, trích chọn đặc trưng có ảnh hưởng đến kết quả học tập.
  • Xây dựng mô hình mạng nơron đa tầng với số nơron lớp ẩn lần lượt là 8 và 4, lớp đầu ra gồm 2 đầu ra cảnh báo hoặc không cảnh báo.
  • Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến với 4 biến độc lập.
  • Huấn luyện mô hình bằng thuật toán lan truyền ngược, đánh giá hiệu quả dựa trên sai số trung bình bình phương (MSE) và hệ số xác định R².

• Timeline nghiên cứu:

  • Thu thập và xử lý dữ liệu: 3 tháng
  • Xây dựng và huấn luyện mô hình: 4 tháng
  • Kiểm tra, đánh giá và hoàn thiện mô hình: 2 tháng
  • Viết luận văn và báo cáo kết quả: 1 tháng

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả dự đoán của mô hình mạng nơron đa tầng: Mô hình mạng nơron với cấu trúc 2 lớp ẩn (8 nơron và 4 nơron) cho kết quả dự đoán điểm học tập cuối năm với độ chính xác cao, đạt khoảng 89% so với kết quả thực tế. Mô hình có khả năng phân loại học sinh có điểm dưới 5.0 với tỷ lệ cảnh báo chính xác trên 85%.

2. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến: Phân tích hồi quy cho thấy các biến điểm thường xuyên 1 (P1), điểm thường xuyên 2 (P2), điểm định kỳ 1 (V1) và điểm học kỳ 1 (HK1) đều có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến điểm cuối năm (CN). Hệ số xác định R² đạt khoảng 0.78, cho thấy 78% biến động điểm cuối năm được giải thích bởi các biến đầu vào.

3. So sánh giữa hai mô hình: Mạng nơron đa tầng thể hiện khả năng dự đoán tốt hơn mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, đặc biệt trong việc xử lý các mối quan hệ phi tuyến và dữ liệu phức tạp. Tuy nhiên, mô hình hồi quy tuyến tính cung cấp thông tin rõ ràng về mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố.

4. Ứng dụng thực tiễn: Mô hình dự đoán được áp dụng thành công trên dữ liệu năm học 2019-2020 với sai số trung bình dưới 0.5 điểm, giúp BGH nhà trường kịp thời phát hiện và hỗ trợ học sinh có nguy cơ học lực yếu.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân mô hình mạng nơron đa tầng đạt hiệu quả cao là do khả năng học và khái quát hóa mối quan hệ phi tuyến giữa các điểm thành phần và kết quả cuối năm, phù hợp với tính chất phức tạp của dữ liệu giáo dục. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu quốc tế và trong nước đã ứng dụng mạng nơron trong dự đoán kết quả học tập, như nghiên cứu tại Ai Cập và Đại học Cần Thơ với độ chính xác trên 78-89%.

Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến tuy đơn giản hơn nhưng vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc phân tích mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố, giúp nhà trường hiểu rõ hơn về các nhân tố tác động đến kết quả học tập. Việc kết hợp hai phương pháp này tạo ra một hệ thống dự đoán toàn diện, vừa chính xác vừa có tính giải thích cao.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh điểm dự đoán và điểm thực tế, bảng phân loại học sinh theo mức cảnh báo, giúp trực quan hóa hiệu quả mô hình và hỗ trợ ra quyết định.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống dự đoán tự động: Áp dụng mô hình mạng nơron đa tầng vào hệ thống quản lý giáo dục của trường để tự động dự đoán kết quả học tập cuối năm, cập nhật dữ liệu liên tục nhằm nâng cao độ chính xác. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: Ban Giám hiệu và bộ phận CNTT nhà trường.

2. Tổ chức các lớp bồi dưỡng và phụ đạo theo nhóm học sinh cảnh báo: Dựa trên kết quả dự đoán, phân nhóm học sinh có nguy cơ điểm dưới 5.0 để tổ chức các lớp phụ đạo chuyên biệt, tập trung vào ba môn Toán, Ngữ văn, Tiếng Anh. Thời gian: trong học kỳ 2; Chủ thể: Giáo viên bộ môn và giáo viên chủ nhiệm.

3. Đào tạo giáo viên về ứng dụng công nghệ trong quản lý học tập: Tăng cường năng lực cho giáo viên trong việc sử dụng công cụ dự đoán và phân tích dữ liệu học tập, giúp họ có phương pháp giảng dạy phù hợp với từng đối tượng học sinh. Thời gian: 3 tháng; Chủ thể: Phòng Đào tạo và Ban Giám hiệu.

4. Theo dõi và đánh giá định kỳ hiệu quả mô hình: Thiết lập quy trình đánh giá định kỳ hàng năm về độ chính xác của mô hình dự đoán và hiệu quả các biện pháp can thiệp dựa trên kết quả dự đoán. Thời gian: hàng năm; Chủ thể: Ban Giám hiệu và tổ chuyên môn.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Ban Giám hiệu các trường THPT: Hỗ trợ trong việc xây dựng kế hoạch quản lý học tập, phân bổ nguồn lực giảng dạy và tổ chức phụ đạo học sinh yếu kém.

2. Giáo viên chủ nhiệm và giáo viên bộ môn: Cung cấp công cụ dự đoán kết quả học tập để có phương pháp giảng dạy và hỗ trợ phù hợp với từng học sinh.

3. Chuyên viên công nghệ thông tin trong giáo dục: Tham khảo mô hình mạng nơron và hồi quy tuyến tính để phát triển các ứng dụng quản lý và dự đoán trong lĩnh vực giáo dục.

4. Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Công nghệ Thông tin và Giáo dục: Tài liệu tham khảo về ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu trong giáo dục, phục vụ cho các nghiên cứu tiếp theo.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình mạng nơron nhân tạo có ưu điểm gì trong dự đoán kết quả học tập?
   Mạng nơron nhân tạo có khả năng học và khái quát hóa các mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa các biến đầu vào và kết quả, giúp dự đoán chính xác hơn so với các phương pháp tuyến tính truyền thống. Ví dụ, mô hình đạt độ chính xác dự đoán khoảng 89% trong nghiên cứu.

2. Dữ liệu nào được sử dụng để huấn luyện mô hình dự đoán?
   Dữ liệu gồm điểm học kỳ 1, điểm thường xuyên 1, điểm thường xuyên 2 và điểm định kỳ 1 của học kỳ 2, thu thập từ năm học 2015-2016 đến 2018-2019 tại trường THPT Trần Nguyên Hãn.

3. Làm thế nào để mô hình cảnh báo học sinh có nguy cơ học lực yếu?
   Mô hình đưa ra cảnh báo khi dự đoán điểm cuối năm của học sinh dưới ngưỡng 5.0 ở các môn Toán, Ngữ văn, Tiếng Anh, giúp giáo viên và BGH có biện pháp hỗ trợ kịp thời.

4. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến có vai trò gì trong nghiên cứu?
   Mô hình hồi quy giúp phân tích mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố điểm số đến kết quả cuối năm, cung cấp thông tin giải thích rõ ràng về các nhân tố tác động, hỗ trợ việc ra quyết định giáo dục.

5. Làm sao để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế giáo dục?
   Trường có thể triển khai hệ thống dự đoán tự động, tổ chức các lớp phụ đạo theo nhóm học sinh cảnh báo, đào tạo giáo viên sử dụng công nghệ và đánh giá hiệu quả định kỳ để nâng cao chất lượng học tập.

Kết luận

• Xây dựng thành công mô hình dự đoán kết quả học tập cuối năm của học sinh THPT Trần Nguyên Hãn dựa trên mạng nơron đa tầng và hồi quy tuyến tính đa biến.
• Mô hình mạng nơron đạt độ chính xác dự đoán khoảng 89%, vượt trội so với các phương pháp truyền thống.
• Các biến điểm học kỳ 1, điểm thường xuyên và điểm định kỳ học kỳ 2 có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến kết quả cuối năm.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho BGH và giáo viên trong việc xây dựng kế hoạch hỗ trợ học sinh yếu kém, nâng cao chất lượng giáo dục.
• Đề xuất triển khai hệ thống dự đoán tự động, tổ chức phụ đạo học sinh, đào tạo giáo viên và đánh giá hiệu quả định kỳ trong vòng 6-12 tháng tới nhằm ứng dụng hiệu quả mô hình vào thực tiễn.

Hãy áp dụng mô hình dự đoán này để nâng cao chất lượng giáo dục và hỗ trợ học sinh phát triển toàn diện!