I. Giới thiệu chung
Luận văn này tập trung vào việc xây dựng mô hình dự đoán kết quả học tập cuối năm của học sinh tại trường THPT Trần Nguyên Hãn. Kết quả học tập không chỉ là tiêu chí đánh giá năng lực học sinh mà còn là cơ sở để giáo viên và nhà trường có kế hoạch hỗ trợ phù hợp. Việc dự đoán này được thực hiện thông qua việc phân tích dữ liệu từ bảng điểm của học sinh trong các năm học trước. Mục tiêu của nghiên cứu là áp dụng công nghệ học máy để nâng cao chất lượng giáo dục và giúp học sinh đạt được kết quả tốt hơn. Theo thống kê, tỷ lệ học sinh đậu tốt nghiệp và vào đại học phụ thuộc rất nhiều vào kết quả học tập cuối năm. Do đó, việc phát hiện sớm những học sinh có nguy cơ không đạt yêu cầu là rất cần thiết.
1.1. Lý do chọn đề tài
Sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ trong lĩnh vực giáo dục. Việc áp dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để phân tích và xử lý thông tin từ bảng điểm sẽ giúp nhà trường có cái nhìn tổng quan về tình hình học tập của học sinh. Hơn nữa, việc sử dụng mạng nơron và hồi quy tuyến tính để dự đoán kết quả học tập sẽ giúp giáo viên và Ban giám hiệu có các biện pháp can thiệp kịp thời cho những học sinh có nguy cơ yếu kém. Đây là lý do chính để nghiên cứu đề tài này, nhằm nâng cao hiệu quả giáo dục tại trường THPT Trần Nguyên Hãn.
1.2. Mục tiêu đề tài
Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng một mô hình dự đoán có thể sử dụng để dự đoán kết quả học tập của từng học sinh trong các môn học cụ thể. Mô hình này sẽ giúp xác định được những học sinh có nguy cơ không đạt yêu cầu và từ đó, giáo viên có thể đưa ra các biện pháp hỗ trợ phù hợp. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng nhằm nâng cao nhận thức của học sinh về tầm quan trọng của việc học tập và giúp họ định hướng nghề nghiệp trong tương lai.
II. Giải pháp giải quyết bài toán dự đoán kết quả học tập
Trong chương này, các giải pháp được trình bày nhằm giải quyết bài toán dự đoán kết quả học tập cuối năm cho học sinh THPT. Việc sử dụng công nghệ thông tin và các thuật toán học máy là phương pháp hiện đại nhằm nâng cao độ chính xác trong việc dự đoán. Mô hình dự đoán được xây dựng trên cơ sở dữ liệu từ bảng điểm của học sinh trong các năm học trước, bao gồm các thông tin như điểm tổng kết học kỳ 1, điểm thành phần của học kỳ 2. Phân tích và trích chọn các đặc trưng dữ liệu là bước quan trọng để cải thiện độ chính xác của mô hình. Nghiên cứu cũng sẽ sử dụng các phương pháp như hồi quy tuyến tính và mạng nơron nhân tạo để xây dựng mô hình dự đoán.
2.1. Giới thiệu về bài toán dự đoán
Bài toán dự đoán kết quả học tập cuối năm được xem như một bài toán phân loại, trong đó mục tiêu là xác định khả năng học sinh sẽ đạt điểm trên hoặc dưới một ngưỡng nhất định. Dữ liệu đầu vào cho mô hình bao gồm các thông tin về điểm số và các yếu tố ảnh hưởng khác. Qua việc áp dụng mạng nơron và hồi quy tuyến tính, mô hình sẽ được huấn luyện để có thể dự đoán chính xác kết quả học tập của học sinh. Điều này không chỉ giúp nhà trường có kế hoạch hỗ trợ kịp thời cho học sinh mà còn nâng cao hiệu quả giảng dạy.
2.2. Mạng nơron và ứng dụng
Mạng nơron nhân tạo là một trong những công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực học máy, được sử dụng để giải quyết các bài toán phức tạp. Trong nghiên cứu này, mạng nơron sẽ được sử dụng để phân tích và dự đoán kết quả học tập dựa trên các đặc trưng dữ liệu đã thu thập. Việc sử dụng thuật toán lan truyền ngược (Back-Propagation Algorithm) giúp tối ưu hóa trọng số của mạng nơron, từ đó nâng cao độ chính xác của dự đoán. Kết quả dự đoán sẽ được sử dụng để hỗ trợ giáo viên trong việc đưa ra các quyết định giáo dục đúng đắn.
III. Xây dựng mô hình dự đoán kết quả học tập cuối năm
Chương này trình bày chi tiết quy trình xây dựng mô hình dự đoán kết quả học tập cuối năm cho học sinh tại trường THPT Trần Nguyên Hãn. Quy trình bao gồm các bước như thu thập dữ liệu, phân tích và trích chọn đặc trưng, chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng cấu trúc mạng nơron và huấn luyện mô hình. Dữ liệu được thu thập từ bảng điểm trong vòng 6 năm học, từ đó xác định các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập. Các bước chuẩn hóa dữ liệu và huấn luyện mô hình là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác trong dự đoán.
3.1. Tiến trình thực hiện luận văn
Tiến trình thực hiện luận văn bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu từ bảng điểm của học sinh, sau đó tiến hành phân tích và trích chọn các đặc trưng quan trọng ảnh hưởng đến kết quả học tập. Dữ liệu được chuẩn hóa để đảm bảo tính đồng nhất và chính xác. Sau khi hoàn tất các bước chuẩn bị, mô hình mạng nơron sẽ được xây dựng và huấn luyện với dữ liệu đã chuẩn bị. Cuối cùng, mô hình sẽ được kiểm tra với kết quả thực nghiệm để đánh giá độ chính xác và khả năng ứng dụng trong thực tế.
3.2. Kiểm tra mô hình với kết quả thực nghiệm
Sau khi hoàn thành việc xây dựng mô hình, bước kiểm tra sẽ được thực hiện để đánh giá độ chính xác của dự đoán. Kết quả thực nghiệm sẽ được so sánh với kết quả thực tế của học sinh để xác định mức độ chính xác của mô hình. Nếu kết quả đạt yêu cầu, mô hình sẽ được áp dụng rộng rãi trong việc dự đoán kết quả học tập của học sinh tại trường THPT Trần Nguyên Hãn. Điều này không chỉ giúp nhà trường nâng cao chất lượng giáo dục mà còn hỗ trợ học sinh có định hướng rõ ràng trong học tập.
