Rút trích thông tin từ tập dữ liệu ý kiến phản hồi về hoạt động dạy và học của một trường cao đẳng bằng phương pháp trực quan

Luận văn về trích xuất thông tin từ phản hồi dạy và học tại trường Cao đẳng bằng phương pháp trực quan. Phân tích dữ liệu khảo sát, cải thiện chất lượng giáo dục.

• Tác giả: Lê Thị Liễu
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Vĩnh Phước
• Trường học: Trường Đại học Thủ Dầu Một
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Rút trích thông tin từ tập dữ liệu ý kiến phản hồi về hoạt động dạy và học của một trường Cao đẳng bằng phương pháp trực quan
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Bình Dương

Mục lục chi tiết

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Tóm tắt
• Danh mục các bảng
• Danh mục hình ảnh
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Cấu trúc luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU
• 2.1. Giới thiệu
• 2.2. Dữ liệu
• 2.3. Hệ thống thị giác của con người
• 2.4. Tính chất trực quan
• 2.5. Biến trực quan
• 2.5.1. Biến vị trí
• 2.5.2. Biến thị giác
• 2.6. Trực quan hóa dữ liệu
• 2.6.1. Hiển thị trực quan
• 2.6.2. Phân tích trực quan
• 3. CHƯƠNG 3: TẬP DỮ LIỆU KHẢO SÁT
• 3.1. Giới thiệu
• 3.2. Nội dung khảo sát
• 3.2.1. Chương trình đào tạo
• 3.2.2. Hoạt động giảng dạy
• 3.2.3. Năng lực của sinh viên mới tốt nghiệp
• 3.2.4. Uy tín của trường
• 3.3. Cấu trúc tập dữ liệu khảo sát
• 3.3.1. Biến đối tượng
• 3.3.2. Biến tiêu chí
• 3.3.3. Biến thời gian
• 3.3.4. Biến đánh giá
• 3.4. Quan hệ giữa các biến dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH TRỰC QUAN TẬP DỮ LIỆU KHẢO SÁT
• 4.1. Qui trình biểu diễn trực quan và phân tích tập dữ liệu khảo sát
• 4.2. Mô hình biểu diễn trực quan tập dữ liệu khảo sát
• 4.2.1. Biểu diễn trực quan biến đánh giá theo tiêu chí
• 4.2.2. Biểu diễn trực quan biến đánh giá theo lĩnh vực
• 4.3. Câu hỏi phân tích dữ liệu
• 4.4. Trường hợp khảo sát
• Kết luận
• Tài liệu tham khảo
• Phụ lục

Tóm tắt

I. Tổng Quan Phân Tích Dữ Liệu Khảo Sát Chất Lượng Cao Đẳng

Những năm gần đây, công tác quản lý giáo dục Việt Nam được điều chỉnh theo hướng hiện đại, đáp ứng nhu cầu xã hội. Nhiều trường cao đẳng tiến hành kiểm định, phân tích cho lãnh đạo trường nhận thức các giá trị, vị trí của trường trước yêu cầu quốc tế và thực tiễn xã hội, từ đó hình thành các chính sách nâng tầm. Một trong những hoạt động của qui trình kiểm định trường là thu thập ý kiến của xã hội đối với sản phẩm của trường. Trong đó, ý kiến của nhà tuyển dụng đánh giá về sản phẩm của trường tạo ra là những sinh viên tốt nghiệp đóng góp cho xã hội, ý kiến của sinh viên tốt nghiệp đánh giá về mức độ thích nghi của hành trang vào đời do trường trang bị cho mình trong thời gian học, ý kiến của người dạy (thầy cô giáo) về khả năng đáp ứng của mình đối với công tác giảng dạy và sự phù hợp của các chính sách của trường. Trong thực tế, nhiều trường hợp lãnh đạo trường chưa phân tích đầy đủ và áp dụng ý nghĩa của dữ liệu để tạo ra những chính sách quản lý phù hợp. Về phương diện kỹ thuật, trực quan hóa là một tiếp cận mới giúp nhà quản trị các cấp dễ dàng hiểu ý nghĩa dữ liệu bằng kinh nghiệm, kiến thức quản lý, và yêu cầu riêng của mình. Trực quan hóa dữ liệu là một ánh xạ biến đổi dữ liệu thành thông tin hoặc trí thức qua cảm nhận thị giác. Nói cách khác, trực quan hóa biến đổi dữ liệu từ các dạng, các cấu trúc khác nhau thành hình ảnh để con người có thể cảm nhận thông tin và/hoặc tri thức bằng hệ thống thị giác, bằng phương pháp nhìn-hiểu.

1.1. Tầm quan trọng của Khảo sát chất lượng đào tạo

Việc thu thập ý kiến từ nhiều bên liên quan như nhà tuyển dụng, sinh viên tốt nghiệp, và giảng viên đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá chất lượng đào tạo Cao đẳng. Các ý kiến này cung cấp cái nhìn đa chiều về chương trình đào tạo, năng lực sinh viên, và chất lượng giảng dạy. Phân tích kỹ lưỡng dữ liệu khảo sát giúp nhà trường xác định điểm mạnh, điểm yếu, và từ đó đưa ra các quyết định cải tiến phù hợp.

1.2. Tại sao cần Trực quan hóa dữ liệu khảo sát chất lượng

Trực quan hóa dữ liệu khảo sát biến những con số khô khan thành hình ảnh dễ hiểu. Điều này giúp các nhà quản lý dễ dàng nắm bắt thông tin, so sánh các chỉ số, và nhận ra xu hướng. Công cụ trực quan hóa dữ liệu giúp việc phân tích trở nên trực quan và hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian và công sức.

II. Thách Thức Phân Tích Dữ Liệu Khảo Sát Chất Lượng Ở BÌNH DƯƠNG

Trong quá trình triển khai, có thể gặp một số thách thức khi phân tích dữ liệu khảo sát chất lượng đào tạo. Việc thu thập dữ liệu đầy đủ và chính xác là một vấn đề. Dữ liệu thu thập được có thể chưa phản ánh đầy đủ ý kiến của tất cả các bên liên quan, hoặc có thể bị sai lệch do các yếu tố chủ quan. Bên cạnh đó, việc lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp cũng là một thách thức. Có nhiều phương pháp phân tích khác nhau, và việc chọn phương pháp phù hợp với loại dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu là rất quan trọng. Cuối cùng, việc diễn giải kết quả phân tích và đưa ra các khuyến nghị phù hợp cũng đòi hỏi kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm. Theo nghiên cứu về trường hợp cụ thể của một trường cao đẳng ở Bình Dương, nhiều lãnh đạo trường chưa tận dụng hết ý nghĩa của dữ liệu để xây dựng chính sách phù hợp. Phân tích SWOT chất lượng đào tạo có thể giúp các trường nhận diện các thách thức và cơ hội.

2.1. Khó khăn trong thu thập dữ liệu chính xác đầy đủ

Việc đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu khảo sát là yếu tố then chốt. Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như sự thiếu trung thực của người trả lời, tỷ lệ phản hồi thấp, hoặc các lỗi nhập liệu. Cần có các biện pháp kiểm soát chất lượng dữ liệu chặt chẽ để đảm bảo kết quả phân tích đáng tin cậy.

2.2. Chọn phương pháp Phân tích dữ liệu khảo sát phù hợp

Việc lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu. Các phương pháp thống kê mô tả có thể được sử dụng để tóm tắt dữ liệu và xác định các xu hướng. Các phương pháp phân tích sâu hơn như phân tích hồi quy chất lượng đào tạo hoặc phân tích tương quan chất lượng đào tạo có thể được sử dụng để khám phá các mối quan hệ giữa các biến.

2.3. Thiếu chuyên môn trong diễn giải và khuyến nghị

Diễn giải kết quả phân tích và đưa ra các khuyến nghị phù hợp đòi hỏi kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm. Cần có các chuyên gia phân tích dữ liệu hoặc các nhà quản lý có kinh nghiệm để đưa ra các đánh giá chính xác và các giải pháp hiệu quả.

III. Phương Pháp Trực Quan Hóa Để Đánh Giá Chất Lượng Đào Tạo

Việc sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu khảo sát như Tableau, Power BI, Looker Studio có thể giúp đơn giản hóa quá trình phân tích. Các công cụ này cho phép tạo ra các biểu đồ, đồ thị, và bản đồ trực quan từ dữ liệu khảo sát. Nhờ đó, người dùng có thể dễ dàng khám phá các xu hướng, mô hình, và điểm bất thường trong dữ liệu. Quan trọng hơn, trực quan hóa dữ liệu giúp các nhà quản lý dễ dàng chia sẻ kết quả phân tích với các bên liên quan và đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu cũng cho phép người dùng tương tác với dữ liệu, khám phá các khía cạnh khác nhau của dữ liệu, và tạo ra các báo cáo tùy chỉnh. Từ báo cáo này có thể xây dựng Dashboard chất lượng đào tạo.

3.1. Sử dụng Tableau trực quan hóa dữ liệu khảo sát chất lượng

Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, cho phép tạo ra các biểu đồ và đồ thị tương tác. Với Tableau, người dùng có thể dễ dàng khám phá dữ liệu, xác định các xu hướng, và chia sẻ kết quả phân tích với các bên liên quan. Tableau cũng hỗ trợ nhiều loại nguồn dữ liệu khác nhau, giúp người dùng dễ dàng kết nối với dữ liệu khảo sát.

3.2. Ứng dụng Power BI trực quan hóa dữ liệu khảo sát

Power BI là một công cụ trực quan hóa dữ liệu khác của Microsoft, tích hợp chặt chẽ với các sản phẩm Microsoft khác như Excel và SharePoint. Power BI cho phép tạo ra các bảng điều khiển (dashboard) tương tác, giúp người dùng theo dõi các chỉ số quan trọng và đưa ra các quyết định kịp thời. Power BI cũng hỗ trợ nhiều loại nguồn dữ liệu khác nhau, giúp người dùng dễ dàng kết nối với dữ liệu khảo sát.

3.3. Tạo báo cáo với Looker Studio trực quan hóa dữ liệu

Looker Studio là một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí của Google, tích hợp chặt chẽ với các sản phẩm Google khác như Google Sheets và Google Analytics. Looker Studio cho phép tạo ra các báo cáo trực quan và dễ chia sẻ, giúp người dùng trình bày kết quả phân tích một cách hiệu quả. Looker Studio cũng hỗ trợ nhiều loại nguồn dữ liệu khác nhau, giúp người dùng dễ dàng kết nối với dữ liệu khảo sát.

IV. Nghiên Cứu Chất Lượng Đào Tạo Cao Đẳng Ở Bình Dương

Nghiên cứu trường hợp tại Bình Dương cho thấy rằng việc sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu khảo sát trực quan có thể giúp các trường cao đẳng cải thiện chất lượng đào tạo. Bằng cách trực quan hóa dữ liệu khảo sát, các trường có thể dễ dàng xác định các vấn đề cần giải quyết, đánh giá hiệu quả của các chương trình cải tiến, và đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng. Nghiên cứu cũng cho thấy rằng việc thu thập ý kiến phản hồi từ nhiều bên liên quan như sinh viên, giảng viên, và nhà tuyển dụng là rất quan trọng để có được cái nhìn toàn diện về chất lượng đào tạo. Đồng thời, cần kết hợp Phân tích PESTLE chất lượng đào tạo để có cái nhìn toàn diện về các yếu tố bên ngoài tác động.

4.1. Phân tích dữ liệu khảo sát từ sinh viên Bình Dương

Phân tích ý kiến của sinh viên giúp xác định mức độ hài lòng của họ về chương trình đào tạo, chất lượng giảng dạy, và cơ sở vật chất. Các trường nên sử dụng các công cụ trực quan hóa để phân tích dữ liệu này và xác định các vấn đề cần giải quyết.

4.2. Đánh giá từ giảng viên về hoạt động đào tạo

Ý kiến của giảng viên cung cấp thông tin quan trọng về hiệu quả của phương pháp giảng dạy, sự phù hợp của chương trình đào tạo, và các vấn đề trong quản lý. Phân tích dữ liệu khảo sát từ giảng viên giúp các trường cải thiện chất lượng giảng dạy và tạo môi trường làm việc tốt hơn.

4.3. Thu thập phản hồi từ nhà tuyển dụng về kỹ năng sinh viên

Ý kiến của nhà tuyển dụng giúp đánh giá mức độ đáp ứng của chương trình đào tạo đối với nhu cầu của thị trường lao động. Phân tích dữ liệu khảo sát từ nhà tuyển dụng giúp các trường điều chỉnh chương trình đào tạo và cải thiện kỹ năng của sinh viên.

V. Ứng Dụng Cải Thiện Chất Lượng Đào Tạo Cao Đẳng Hiệu Quả

Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát có thể được sử dụng để cải thiện nhiều khía cạnh của chất lượng đào tạo. Các trường có thể điều chỉnh chương trình đào tạo để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của thị trường lao động. Việc đào tạo và bồi dưỡng đội ngũ giảng viên cũng rất quan trọng để nâng cao chất lượng giảng dạy. Cuối cùng, cần cải thiện cơ sở vật chất và các dịch vụ hỗ trợ sinh viên để tạo môi trường học tập tốt hơn. Việc áp dụng mô hình chất lượng đào tạo cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hướng dẫn các hoạt động cải tiến.

5.1. Điều chỉnh chương trình đào tạo theo nhu cầu thị trường

Phân tích ý kiến của nhà tuyển dụng giúp xác định các kỹ năng và kiến thức mà sinh viên cần có để thành công trong công việc. Các trường nên điều chỉnh chương trình đào tạo để đáp ứng tốt hơn nhu cầu này, đảm bảo rằng sinh viên được trang bị đầy đủ các kỹ năng cần thiết.

5.2. Nâng cao năng lực giảng viên để cải thiện chất lượng dạy

Đội ngũ giảng viên đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng đào tạo. Các trường nên đầu tư vào việc đào tạo và bồi dưỡng đội ngũ giảng viên, giúp họ cập nhật kiến thức và kỹ năng giảng dạy mới nhất.

5.3. Cải thiện cơ sở vật chất và hỗ trợ sinh viên học tập tốt hơn

Cơ sở vật chất và các dịch vụ hỗ trợ sinh viên đóng vai trò quan trọng trong việc tạo môi trường học tập tốt hơn. Các trường nên đầu tư vào việc cải thiện cơ sở vật chất và các dịch vụ hỗ trợ sinh viên, giúp sinh viên có điều kiện học tập tốt nhất.

VI. Kết Luận Phân Tích Trực Quan Dữ Liệu Cho Tương Lai Giáo Dục

Tóm lại, phân tích trực quan dữ liệu khảo sát là một công cụ mạnh mẽ để cải thiện chất lượng đào tạo cao đẳng. Bằng cách sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu và thu thập ý kiến phản hồi từ nhiều bên liên quan, các trường có thể dễ dàng xác định các vấn đề cần giải quyết, đánh giá hiệu quả của các chương trình cải tiến, và đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng. Trong tương lai, phân tích dữ liệu sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc định hình tương lai của giáo dục.

6.1. Tóm tắt các bước để cải thiện chất lượng đào tạo

Để cải thiện chất lượng đào tạo, các trường cần thu thập dữ liệu khảo sát, phân tích dữ liệu sử dụng các công cụ trực quan hóa, và đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng. Cần có sự tham gia của tất cả các bên liên quan trong quá trình này.

6.2. KPI chất lượng đào tạo để theo dõi và đánh giá hiệu quả

Việc thiết lập các KPI chất lượng đào tạo giúp các trường theo dõi và đánh giá hiệu quả của các chương trình cải tiến. Các KPI này cần được thiết kế sao cho đo lường được các mục tiêu quan trọng của trường.

6.3. Chỉ số đánh giá chất lượng đào tạo cho giáo dục Việt Nam

Cần có các chỉ số đánh giá chất lượng đào tạo chuẩn mực để so sánh chất lượng đào tạo giữa các trường và đánh giá hiệu quả của hệ thống giáo dục Việt Nam. Các chỉ số này cần được thiết kế dựa trên các tiêu chuẩn quốc tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1.1 GIỚI THIỆU Những năm gần đây, công tác quản lý giáo dục Việt Nam được điều chỉnh theo hướng vừa hiện đại vừa đáp ứng nhu cầu thực tiễn của xã hội. Nhiều trường đại học và cao đẳng tiến hành kiểm định tại nhiều cấp, trong nước và quốc tế, với những qui mô khác nhau, kiểm định chương trình hoặc kiểm định toàn trường. Các hoạt động trong qui trình kiểm định phân tích cho lãnh đạo trường nhận thức được các giá trị của trường đang sở hữu, nhận thức rõ hơn vị trí của trường mình trước yêu cầu hiện đại có tính quốc tế và yêu cầu thực tiễn xã hội Việt Nam, để từ đó hình thành các chính sách cần thiết nâng tầm của trường trong môi trường cạnh tranh. Một trong những hoạt động của qui trình kiểm định trường là thu thập ý kiến của xã hội đối với sản phẩm của trường.

Trong đó, ý kiến của nhà tuyển dụng đánh giá về sản phẩm của trường tạo ra là những sinh viên tốt nghiệp đóng góp cho xã hội, ý kiến của sinh viên tốt nghiệp đánh giá về mức độ thích nghi của hành trang vào đời do trường trang bị cho mình trong thời gian học, ý kiến của người dạy (thầy cô giáo) về khả năng đáp ứng của mình đối với công tác giảng dạy và sự phù hợp của các chính sách của trường. Trong thực tế, nhiều trường hợp lãnh đạo trường chưa phân tích đầy đủ và áp dụng ý nghĩa của dữ liệu để tạo ra những chính sách quản lý phù hợp. Về phương diện kỹ thuật, trực quan hóa là một tiếp cận mới có thể giúp cho những nhà quản trị các cấp của trường dễ dàng hiểu được ý nghĩa của dữ liệu mình đang có bằng những kinh nghiệm, kiến thức quản lý, và yêu cầu riêng của mình. Trực quan hóa là một ánh xạ biến đổi dữ liệu thành thông tin hoặc trí thức thông qua cảm nhận bằng thị giác của con người.

Nói cách khác, trực quan hóa biến đổi dữ liệu từ các dạng, các cấu trúc khác nhau thành hình ảnh để con người có thể cảm nhận thông tin và/hoặc tri thức bằng hệ thống thị giác, bằng phương pháp nhìn-hiểu. Hệ thống trực quan hóa gồm 2 hợp phần, kỹ thuật trực quan và cảm nhận trực quan (Hình 1. Hợp phần kỹ thuật trực quan sử dụng khả năng của máy 1 tính để hỗ trợ người dùng cảm nhận thông tin/tri thức thông qua những đồ thị biểu diễn dữ liệu hiển thị trên màn hình phẳng. Hợp phần cảm nhận trực quan là những người quản trị trường nhìn vào những đồ thị sản phẩm của hợp phần kỹ thuật trực quan để hiểu ý nghĩa ẩn chứa trong dữ liệu.

Thông tin / Làm thế nào? Tri thức Kỹ thuật Cảm nhận trực quan trực quan Hình 1.1: Hệ thống trực quan hóa ánh xạ dữ liệu thành thông tin và/hoặc tri thức thông qua cảm nhận trực quan của con người. Trong luận văn này, các kỹ thuật trực quan được áp dụng để biểu diễn dữ liệu khảo sát về hoạt động dạy và học của trường thành những đồ thị trực quan sao cho những người quản trị có thể cảm nhận được ý nghĩa ẩn chứa trong dữ liệu. Nguyên lý cơ bản của phân tích dữ liệu là trích xuất thông tin từ dữ liệu. Trong phân tích trực quan người dùng trích xuất thông tin bằng cách trả lời những câu hỏi phân tích dựa trên dữ liệu đã được biểu diễn như những đồ thị trực quan.

Luận văn xây dựng qui trình phân tích trực quan dữ liệu khảo sát về chất lượng giáo dục của một chương trình, biến đổi tập dữ liệu khảo sát thành tập dữ liệu đánh giá và cấu trúc tập dữ liệu như là tập của các biến dữ liệu và các quan hệ của chúng. Thiết lập bảng câu hỏi phân tích và thiết kế các đồ thị trực quan mà người dùng có thể nhìn- hiểu và trả lời các câu hỏi phân tích phục vụ việc làm chính sách quản lý phát triển trường.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Luận văn “Rút trích thông tin từ tập dữ liệu ý kiến phản hồi về hoạt động dạy và học của một trường cao đẳng bằng phương pháp trực quan” áp dụng phương 2 pháp phân tích trực quan đối với tập dữ liệu khảo sát về hoạt động dạy và học của một trường để trích xuất thông tin cần thiết phục vụ xây dựng chính sách cải thiện hoặc nâng cao chất lượng giáo dục của trường.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.1 Đối tượng nghiên cứu  Dữ liệu khảo sát về hoạt động dạy và học của một trường cao đẳng.  Đồ thị trực quan  Câu hỏi phân tích 1.2 Phạm vi nghiên cứu Áp dụng cho tập dữ liệu khảo sát dùng để kiểm định của một trường cao đẳng.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU - Phương pháp phân tích. Luận văn áp dụng phương pháp phân tích để phân tích tính chất của dữ liệu, quan hệ giữa các biến, lập các câu hỏi phân tích dữ liệu, và phân tích các đồ thị trực quan.

- Phương pháp hình học. Luận văn áp dụng phương pháp hình học để thiết kế đồ thị trực quan. - Phương pháp đại số. Luận văn áp dụng phương pháp đại số để biến đổi biến khảo sát thành biến đánh giá và phân tích quan hệ giữa các biến dữ liệu.

- Phương pháp đồ họa. Luận văn áp dụng phương pháp đồ họa để biểu diễn trực quan tập dữ liệu nhiều biến và thiết kế đồ thị trực quan giúp cho nhà quản trị tự trả lời các câu hỏi. - Phương pháp chuyên gia. Luận văn áp dụng phương pháp chuyên gia để thiết lập bảng câu hỏi phân tích và thiết kế đồ thị trực quan.5 CẤU TRÚC LUẬN VĂN Luận văn được bố cục thành 5 chương như sau: Chương một.

Giới thiệu Chương một nêu sự cần thiết phải phân tích dữ liệu khảo sát dạy và học của một trường cao đẳng. Sự phân tích tập dữ liệu khảo sát không chỉ được áp dụng cho các tổ chức kiểm định mà còn cần để giúp trường nhận định hiện trạng khi thiết kế những chính sách cải thiện hoặc nâng cao chất lượng giảng dạy. Do đó, ý 3 nghĩa của tập dữ liệu khảo sát cần được những người quản trị các cấp của trường cảm nhận một cách đầy đủ và thống nhất. Phân tích trực quan là một tiếp cận giúp những người quản trị các cấp nhìn nhận hiện trạng của trường hoặc của chương trình trong các phiên họp hoặc hội nghị thảo luận về chính sách cải thiện hoặc nâng cao chất lượng giáo dục của trường.

Do đó, luận văn nghiên cứu tiếp cận phân tích trực quan dữ liệu với mô hình trực quan hóa 2 hợp phần, trong đó hợp phần kỹ thuật trực quan biến đổi tập dữ liệu khảo sát thành đồ thị trực quan, hợp phần cảm nhận trực quan gồm những người quản trị nhìn-hiểu ý nghĩa dữ liệu. Chương hai. Tổng quan về trực quan hóa dữ liệu Chương hai đề cập đến một chiến lược phân tích dữ liệu được phát triển hiện nay là phân tích trực quan, trong đó, dữ liệu với nhiều kiểu khác nhau được biểu diễn thành đồ thị để con người có thể cảm nhận nội dung ẩn chứa trong đó bằng phương pháp nhìn-hiểu. Nội dung của chương này liên quan đến những khái niệm về trực quan hóa, những đặc điểm cảm nhận thông tin và tri thức bằng thị giác của con người, tổng hợp các lý luận về đánh giá tính trực quan của đồ thị và nghiên cứu biến thị giác để làm công cụ tăng tính trực quan của đồ thị.

Chương ba. Tập dữ liệu khảo sát Chương ba phân tích tính chất của tập dữ liệu khảo sát việc dạy và học của một trường cao đẳng, xác định các biến dữ liệu, loại dữ liệu. Phương pháp đại số được áp dụng để biến đổi biến dữ liệu khảo sát thành biến dữ liệu đánh giá và cấu trúc tập dữ liệu đánh giá. Trong đó, các biến dữ liệu được mô tả và xác định các quan hệ giữa các biến.

Chương bốn. Phân tích dữ liệu dạy và học của trường cao dẳng Chương bốn áp dụng mô hình khối nhiều chiều phi không gian để biểu diễn tập dữ liệu đánh giá theo nhiều kiểu khác nhau. Các mô hình biểu diễn trực quan được triển khai với dữ liệu thực được trình bày trong phần phụ lục của luận văn. Một đồ thị được trích dẫn tại chương này để minh họa tính hiệu quả của đồ thị trực quan trong phân tích dữ liệu.

Câu hỏi phân tích là nội dung không thể thiếu trong các bài toán phân tích dữ liệu vì phân tích dữ liệu liên quan đến việc trả lời những câu hỏi đặt ra trước hoặc phát sinh trong khi cảm nhận ý nghĩa của dữ liệu. Do đó, 4 một số câu hỏi phân tích chất lượng giáo dục của chương trình đã được đề xuất tại chương bốn. Kết luận Kết quả chính của luận văn là qui trình phân tích trực quan tập dữ liệu khảo sát về một chương trình giáo dục tại một trường cao đẳng được đề xuất để sử dụng trong các phiên thảo luận của những người quản trị trường về cải thiện hoặc nâng cao chất lượng giáo dục của chương trình. Luận văn đã nghiên cứu và biến đổi tập dữ liệu khảo sát thành tập dữ liệu đánh giá và cấu trúc tập dữ liệu đánh giá gồm nhiều biến, trong đó biến đánh giá tham chiếu biến đối tượng đánh giá hoặc lớp đối tượng đánh giá, tiêu chí hoặc biến lĩnh vực, và biến thời gian.

Ngoài ra, luận văn đã triển khai biến đổi tất cả dữ liệu khảo sát các năm học 2015-2016, 2016- 2017, 2017-2018 thành các đồ thị trực quan để sử dụng trong các phiên thảo luận của những người quản trị các cấp của trường. Tóm lại, chương một giới thiệu sự cần thiết phải phân tích dữ liệu khảo sát dạy và học của một trường cao đẳng. Thể hiện mục tiêu, phương pháp nghiên cứu và bố cục của luận văn. Sự phân tích tập dữ liệu khảo sát không chỉ được áp dụng cho các tổ chức kiểm định mà còn cần để giúp trường nhận định hiện trạng khi thiết kế những chính sách cải thiện hoặc nâng cao chất lượng giảng dạy.

Do đó, ý nghĩa của tập dữ liệu khảo sát cần được những người quản trị các cấp của trường cảm nhận một cách đầy đủ và thống nhất. Phân tích trực quan là một tiếp cận giúp những người quản trị các cấp nhìn nhận hiện trạng của trường hoặc của chương trình trong các phiên họp hoặc hội nghị thảo luận về chính sách cải thiện hoặc nâng cao chất lượng giáo dục của trường. 5 Chương 2 TỔNG QUAN VỀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU 2.