Nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trong quản lý sinh viên đại học

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÁT HIỆN TRI THỨC VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU

1.1. Giới thiệu chương

1.2. Tổng quan về phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu

1.3. Quá trình phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu

1.4. Các phương pháp khai phá dữ liệu

1.5. Các vấn đề cần nghiên cứu của phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu

1.6. Các lĩnh vực ứng dụng của phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu

1.7. Kỹ thuật khai phá luật kết hợp

1.7.1. Lý thuyết về luật kết hợp

1.7.2. Định nghĩa luật kết hợp

1.7.3. Một số hướng tiếp cận trong khai phá luật kết hợp

1.8. Cây quyết định

1.8.1. Sơ lược về cây quyết định

1.8.2. Định nghĩa cây quyết định

1.8.3. Xây dựng cây quyết định

1.8.4. Một số thuật toán xây dựng cây quyết định

1.8.5. Ưu điểm của cây quyết định

1.9. Tổng kết chương 1

2. CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN CỐ VẤN HỌC TẬP VÀ ĐẶC TRƯNG BỘ DỮ LIỆU SINH VIÊN ĐẠI HỌC TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

2.1. Giới thiệu chương

2.2. Những vấn đề về cố vấn học tập theo hình thức đào tạo tín chỉ tại trường Đại học Kinh tế Quốc dân

2.2.1. Tổ chức hệ thống cố vấn học tập

2.2.2. Chức năng của cố vấn học tập

2.2.3. Nhiệm vụ của cố vấn học tập

2.2.3.1. Nhiệm vụ chung của CVHT chuyên trách và kiêm nhiệm

2.2.3.2. Nhiệm vụ cụ thể

2.2.4. Bài toán cố vấn học tập tại trường Đại học kinh tế quốc dân

2.2.4.1. Vấn đề thực tế xung quanh bài toán

2.2.4.2. Phát biểu bài toán

2.2.4.3. Mục tiêu và ý nghĩa của bài toán

2.2.4.4. Quy trình giải quyết bài toán

2.3. Đặc trưng dữ liệu sinh viên trường Đại học kinh tế quốc dân

2.3.1. Hệ thống quản lý đào tạo, quản lý sinh viên

2.3.2. Mô tả một phần cơ sở dữ liệu quản lý sinh viên dựa trên những thông tin đã thu thập

2.4. Tổng kết chương 2

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG THỬ NGHIỆM GIẢI BÀI TOÁN CỐ VẤN HỌC TẬP TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

3.1. Giới thiệu chương

3.2. Giới thiệu một số công cụ khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức

3.2.1. Thuật toán kết hợp trong công cụ (Assocication Algorithm)

3.2.2. Thuật toán phân loại trong công cụ (Classification Algorithm)

3.3. Quy trình thực hiện khai phá dữ liệu sinh viên và phát hiện tri thức với bài toán cố vấn học tập tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân

3.4. Khai phá dữ liệu bằng luật kết hợp giải bài toán 1

3.4.1. Từ dữ liệu thô thu thập được

3.4.2. Tiến hành biến đổi dữ liệu theo bài toán 1

3.4.3. Thực hiện thử nghiệm trên công cụ BIDS

3.5. Khai phá dữ liệu bằng cây quyết định giải bài toán 2

3.5.1. Từ dữ liệu thô thu thập được

3.5.2. Tiến hành biến đổi dữ liệu theo bài toán 2

3.5.3. Thực hiện thử nghiệm trên công cụ BIDS

3.6. Một số đề xuất, kiến nghị

3.7. Tổng kết chương 3

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH

I. Tổng quan về phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu

Chương này trình bày những vấn đề cơ bản về khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức. Khai phá dữ liệu là quá trình tự động trích rút các tri thức từ khối lượng lớn dữ liệu. Các khái niệm như dữ liệu, thông tin và tri thức được làm rõ. Dữ liệu là các số liệu thu thập được, trong khi thông tin là dữ liệu đã qua xử lý. Tri thức là sự tổng hợp của thông tin có thể được sử dụng để ra quyết định. Phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu có vai trò quan trọng trong việc tìm ra các mẫu và mô hình hữu ích từ dữ liệu lớn. Các ứng dụng của lĩnh vực này rất đa dạng, từ quản trị kinh doanh đến giáo dục. Việc áp dụng công nghệ thông tin trong quản lý sinh viên là một trong những lĩnh vực đang được quan tâm. Điều này cho thấy sự cần thiết của việc nghiên cứu và ứng dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu trong quản lý sinh viên.

1.1 Giới thiệu chương

Mục tiêu của chương này là trình bày cơ sở lý luận cho các nghiên cứu sâu hơn. Nội dung chính bao gồm các khái niệm, kỹ thuật và ứng dụng của khai phá dữ liệu. Chương được chia thành nhiều mục, từ tổng quan về khai phá dữ liệu đến các vấn đề cần nghiên cứu. Việc hiểu rõ các khái niệm này là rất quan trọng để áp dụng vào thực tiễn, đặc biệt trong lĩnh vực quản lý sinh viên. Các phương pháp và kỹ thuật sẽ được phân tích để làm rõ hơn về cách thức hoạt động của khai phá dữ liệu trong việc hỗ trợ cố vấn học tập.

II. Bài toán cố vấn học tập và đặc trưng bộ dữ liệu sinh viên

Chương này tập trung vào cố vấn học tập trong hệ thống đào tạo tín chỉ. Quản lý sinh viên trong bối cảnh này đòi hỏi sự chủ động và linh hoạt từ phía sinh viên. Các vấn đề thực tế trong cố vấn học tập được phân tích, từ đó hình thành bài toán cần giải quyết. Đặc trưng của bộ dữ liệu sinh viên tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân được mô tả chi tiết. Việc thu thập và xử lý dữ liệu là rất quan trọng để phục vụ cho quá trình khai phá dữ liệu. Các thông tin về sinh viên, quá trình học tập và kết quả học tập sẽ được sử dụng để phát hiện các mẫu và xu hướng. Điều này không chỉ giúp sinh viên trong việc lựa chọn môn học mà còn hỗ trợ cố vấn học tập trong việc đưa ra các quyết định hợp lý.

2.1 Những vấn đề về cố vấn học tập

Hệ thống cố vấn học tập tại trường Đại học Kinh tế Quốc dân được tổ chức theo hình thức tín chỉ. Chức năng và nhiệm vụ của cố vấn học tập được xác định rõ ràng. Các vấn đề thực tế mà sinh viên gặp phải trong quá trình học tập được nêu ra. Việc thiếu định hướng và hỗ trợ có thể dẫn đến tình trạng sinh viên không hoàn thành đủ tín chỉ. Do đó, việc áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu để phân tích và đưa ra các giải pháp là rất cần thiết. Các dữ liệu thu thập được sẽ giúp cố vấn học tập hiểu rõ hơn về tình hình học tập của sinh viên, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn.

III. Ứng dụng thử nghiệm khai phá dữ liệu sinh viên

Chương này giới thiệu về các công cụ khai phá dữ liệu và quy trình thực nghiệm. Các thuật toán như luật kết hợp và cây quyết định sẽ được áp dụng để giải quyết bài toán cố vấn học tập. Việc sử dụng công cụ BIDS của Microsoft SQL Server 2008 cho phép thực hiện các phân tích phức tạp trên bộ dữ liệu sinh viên. Kết quả từ các thử nghiệm sẽ được đánh giá để xác định tính hiệu quả của các kỹ thuật đã áp dụng. Điều này không chỉ giúp cải thiện quy trình quản lý sinh viên mà còn nâng cao chất lượng đào tạo. Các đề xuất và kiến nghị từ kết quả nghiên cứu sẽ được đưa ra nhằm cải thiện hơn nữa công tác cố vấn học tập.

3.1 Giới thiệu một số công cụ khai phá dữ liệu

Các công cụ khai phá dữ liệu hiện nay rất đa dạng và phong phú. Việc lựa chọn công cụ phù hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất. Công cụ BIDS của Microsoft SQL Server 2008 được sử dụng trong nghiên cứu này cho phép thực hiện các phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Các thuật toán như luật kết hợp và cây quyết định sẽ được áp dụng để phân tích dữ liệu sinh viên. Kết quả từ các phân tích này sẽ giúp cố vấn học tập đưa ra các quyết định chính xác hơn, từ đó nâng cao chất lượng đào tạo và hỗ trợ sinh viên tốt hơn.

Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Kỹ Thuật Khai Phá Dữ Liệu Trong Công Tác Cố Vấn Học Tập Sinh Viên Đại Học