Áp Dụng Học Máy Để Xây Dựng Ứng Dụng Tìm Kiếm Gia Sư

• Tác giả: Nguyễn Dương Bá Phú
• Người hướng dẫn: ThS. Thái Huy Tân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành Truyền thông và Mạng máy tính
• Đề tài: Áp Dụng Các Kỹ Thuật Học Máy Vào Xây Dựng Ứng Dụng Tìm Kiếm Gia Sư
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE ĐỀ TÀI
• 1.1. Tìm hiểu các ứng dụng hiện nay
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Cấu trúc khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU VỀ NODEJS
• 2.1. Tại sao nên sử dụng Nodejs
• 2.2. Áp dụng Nodejs vào đề tài xây dựng ứng dụng myTutor
• 2.3. Giới thiệu về React Native
• 2.3.1. Tại sao nên sử dụng React native
• 2.3.2. Áp dụng React native vào đề tài xây dựng ứng dụng myTutor
• 2.4. Giới thiệu về MongoDB
• 2.4.1. Tại sao nên sử dụng MongoDB
• 2.4.2. Áp dụng MongoDB vào đề tài xây dựng ứng dụng myTutor
• 2.5. Giới thiệu về Firebase
• 2.5.1. Tại sao nên sử dụng Firebase
• 2.5.2. Áp dụng Firebase vào xây dựng hệ thống
• 2.6. Thuật toán K-Means
• 2.6.1. Tại sao nên sử dụng K-Means clustering
• 2.6.2. Áp dụng K-Means clustering vào xây dựng hệ thống
• 2.7. Thuật toán Decision Tree
• 2.7.1. Tại sao nên sử dụng Decision Tree
• 2.7.2. Áp dụng Decision Tree vào xây dựng hệ thống
• 2.8. Thuật toán phân tích thành phần chính PCA
• 2.8.1. Tại sao nên sử dụng PCA
• 2.8.2. Áp dụng PCA vào xây dựng hệ thống
• 2.9. Tại sao nên sử dụng Azure
• 2.9.1. Áp dụng Azure vào xây dựng hệ thống
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Kiến trúc hệ thống
• 3.2. Mô hình phân rã chức năng
• 3.3. Mô hình use-case
• 3.4. Mô tả từng chức năng
• 3.4.1. Chức năng đăng ký, đăng nhập, quên mật khẩu, đăng xuất
• 3.4.2. Chức năng thay đổi thông tin tài khoản, đổi mật khẩu
• 3.4.3. Các chức năng danh sách gia sư
• 3.4.4. Các chức năng danh sách yêu cầu dạy
• 3.4.5. Chức năng mời dạy, nhận dạy
• 3.4.6. Chức năng đánh giá bình luận gia sư
• 3.4.7. Chức năng bảng xếp hạng gia sư
• 3.4.8. Chức năng chi tiết gia sư, chi tiết lớp học
• 3.5. Chức năng tạo yêu cầu gia sư
• 3.6. Mô hình luồng dữ liệu
• 3.7. Thiết kế cơ sở dữ liệu
• 3.7.1. Hệ thống cơ sở dữ liệu
• 3.7.2. Mô hình thực thể kết hợp (ERD)
• 4. CHƯƠNG 4: HIỆN THỰC ỨNG DỤNG
• 4.1. Tổng quan về ứng dụng myTutor
• 4.2. Đặc tả giao diện ứng dụng
• 4.2.1. Giao diện đăng ký
• 4.2.2. Đăng ký tài khoản học sinh hoặc gia sư
• 4.2.3. Đăng ký thông tin gia sư
• 4.2.4. Giao diện đăng nhập
• 4.2.5. Giao diện quên mật khẩu
• 4.2.6. Giao diện kiểm tra Email
• 4.2.7. Giao diện chọn môn học
• 4.2.8. Giao diện nhập mã xác nhận
• 4.2.9. Giao diện trang chủ
• 4.2.9.1. Giao diện trang chủ tài khoản học sinh
• 4.2.9.2. Giao diện trang chủ tài khoản gia sư
• 4.2.10. Giao diện thông tin yêu cầu gia sư
• 4.2.11. Giao diện bảng xếp hạng
• 4.2.12. Giao diện thông tin gia sư
• 4.2.13. Giao diện Drawer học sinh
• 4.2.14. Giao diện Drawer gia sư
• 4.2.15. Giao diện thay đổi mật khẩu
• 4.2.16. Giao diện gia sư đã lưu
• 4.2.17. Giao diện gia sư đang mời dạy
• 4.2.18. Giao diện đánh giá gia sư
• 4.2.19. Giao diện hỗ trợ
• 4.2.20. Giao diện thông tin tài khoản
• 4.2.21. Giao diện thay đổi thông tin cá nhân
• 4.2.22. Giao diện đăng yêu cầu gia sư
• 4.2.23. Giao diện lịch sử yêu cầu học sinh
• 4.2.24. Giao diện lịch sử mời dạy
• 4.2.25. Giao diện danh sách yêu cầu dạy
• 4.2.26. Giao diện chat
• 4.2.27. Giao diện tìm kiếm yêu cầu gia sư
• 4.2.28. Giao diện kết quả tìm kiếm yêu cầu gia sư
• 4.2.29. Giao diện tìm kiếm gia sư
• 4.2.30. Giao diện kết quả tìm kiếm gia sư
• 4.2.31. Giao diện Loading
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Nhược điểm
• 5.2. Hướng phát triển
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng tìm kiếm gia sư sử dụng học máy

Ứng dụng tìm kiếm gia sư đang trở thành một phần quan trọng trong hệ thống giáo dục hiện đại. Với sự phát triển của công nghệ, việc tìm kiếm gia sư phù hợp không còn là một nhiệm vụ khó khăn. Ứng dụng này không chỉ giúp phụ huynh và học sinh tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng giáo dục. Việc áp dụng học máy vào ứng dụng tìm kiếm gia sư sẽ mang lại nhiều lợi ích đáng kể.

1.1. Lợi ích của việc sử dụng học máy trong tìm kiếm gia sư

Học máy giúp tối ưu hóa quá trình tìm kiếm gia sư bằng cách phân tích dữ liệu người dùng và đưa ra các gợi ý chính xác hơn. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao khả năng tìm kiếm gia sư chất lượng.

1.2. Các công nghệ học máy phổ biến trong ứng dụng

Một số công nghệ học máy như K-means, Decision Tree, và PCA được sử dụng để phân tích và gợi ý gia sư phù hợp. Những công nghệ này giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của ứng dụng.

II. Vấn đề trong việc tìm kiếm gia sư truyền thống

Việc tìm kiếm gia sư truyền thống gặp nhiều khó khăn như thiếu thông tin, chi phí cao và không đảm bảo chất lượng. Phụ huynh thường phải đến các trung tâm môi giới để tìm kiếm gia sư, điều này không chỉ tốn thời gian mà còn gây ra nhiều rủi ro. Hệ thống hiện tại chưa đáp ứng được nhu cầu của người dùng.

2.1. Những khó khăn trong việc tìm kiếm gia sư

Phụ huynh và học sinh thường gặp khó khăn trong việc đánh giá chất lượng gia sư. Việc thiếu thông tin và đánh giá từ người dùng trước đó khiến cho việc lựa chọn trở nên khó khăn.

2.2. Chi phí cao và rủi ro trong tìm kiếm gia sư

Nhiều trung tâm môi giới yêu cầu mức chiết khấu cao từ lương của gia sư, điều này làm tăng chi phí cho phụ huynh. Hơn nữa, không phải lúc nào cũng đảm bảo rằng gia sư được giới thiệu là người có chất lượng.

III. Phương pháp áp dụng học máy trong ứng dụng tìm kiếm gia sư

Để giải quyết các vấn đề trên, ứng dụng tìm kiếm gia sư sẽ áp dụng các phương pháp học máy để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm. Việc sử dụng các thuật toán học máy sẽ giúp phân tích dữ liệu người dùng và đưa ra các gợi ý chính xác hơn.

3.1. Sử dụng K means để phân loại gia sư

Thuật toán K-means sẽ giúp phân loại gia sư dựa trên các tiêu chí như chuyên môn, kinh nghiệm và đánh giá từ người dùng. Điều này giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm gia sư phù hợp với nhu cầu của mình.

3.2. Áp dụng Decision Tree để gợi ý gia sư

Decision Tree sẽ được sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn của người dùng. Hệ thống sẽ gợi ý gia sư dựa trên các tiêu chí đã được xác định từ trước.

3.3. Phân tích thành phần chính PCA trong dữ liệu

PCA sẽ giúp giảm thiểu số lượng biến trong dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu suất của mô hình học máy. Việc này giúp hệ thống hoạt động nhanh chóng và hiệu quả hơn.

IV. Ứng dụng thực tiễn của học máy trong tìm kiếm gia sư

Ứng dụng tìm kiếm gia sư tích hợp học máy đã cho thấy những kết quả khả quan trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng. Hệ thống gợi ý gia sư dựa trên lịch sử tìm kiếm của người dùng giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng tìm kiếm.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ ứng dụng thực tế

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng học máy vào tìm kiếm gia sư đã giúp tăng tỷ lệ hài lòng của người dùng lên đến 80%. Người dùng cảm thấy dễ dàng hơn trong việc tìm kiếm gia sư phù hợp.

4.2. Phản hồi từ người dùng về ứng dụng

Người dùng đã phản hồi tích cực về tính năng gợi ý gia sư của ứng dụng. Họ cho rằng hệ thống đã giúp họ tiết kiệm thời gian và tìm được gia sư chất lượng hơn.

V. Kết luận và tương lai của ứng dụng tìm kiếm gia sư

Ứng dụng tìm kiếm gia sư sử dụng học máy không chỉ giải quyết được các vấn đề hiện tại mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho giáo dục. Tương lai của ứng dụng này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho người dùng.

5.1. Tương lai của công nghệ học máy trong giáo dục

Công nghệ học máy sẽ tiếp tục phát triển và được áp dụng rộng rãi trong giáo dục. Các ứng dụng sẽ ngày càng thông minh hơn, giúp người dùng tìm kiếm thông tin một cách nhanh chóng và chính xác.

5.2. Định hướng phát triển ứng dụng tìm kiếm gia sư

Ứng dụng sẽ tiếp tục được cải tiến với các tính năng mới, nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng. Việc tích hợp thêm các công nghệ mới sẽ giúp ứng dụng trở nên hoàn thiện hơn.