phần mở đầu, kết luận và 04 chƣơng, cụ thể nhƣ sau: Chƣơng 1: Giới thiệu tổng quan Giới thiệu bài toán ứng dụng KPDL để xây dựng hệ thống tƣ vấn tại trƣờng ĐHCNHN, trình bày một số hƣớng nghiên cứu về KPDL trong giáo dục và hƣớng tiếp cận của luận văn. Chƣơng 2: Các kiến thức cơ sở liên quan Nghiên cứu các cơ sở lý thuyết KPDL, các vấn đề liên quan đến KPDL trong lĩnh vực giáo dục. Tìm hiểu các kỹ thuật khai phá dữ liệu sử dụng trong bài toán phân lớp, dự báo (cây quyết định, phân lớp Naïve Bayes, mạng nơ ron nhân tạo, luật kết hợp) và kỹ thuật KPDL trên hệ quản trị CSDL MS SQL Server. Phƣơng pháp giải quyết bài toán Mô tả ứng dụng, xây dựng bài toán liệt kê lộ trình học cho từng ngành học để tƣ vấn cho sinh viên chọn lộ trình phù hợp với ngành mình đang theo học.
Thu thập và xử lý các dữ liệu liên quan để phát triển hệ thống. Xây dựng 4 mô hình: Cây quyết định, Naïve Bayes, Neural Networks, Luật kết hợp và đƣa ra đánh giá các mô hình tƣơng ứng. Chƣơng 4: Xây dựng hệ thống tƣ vấn học tập tại trƣờng ĐHCNHN Dựa trên những đánh giá về mô hình, lựa chọn mô hình cho kết quả tốt nhất. Xây dựng chƣơng trình thực nghiệm để tƣ vấn cho sinh viên.
8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chƣơng 1.Giới thiệu tổng quan 1. Bài toán ứng dụng KPDL để xây dựng hệ thống tƣ vấn tại trƣờng ĐHCNHN Trƣờng Đại học Công nghiệp Hà Nội cung cấp dịch vụ giáo dục - đào tạo nhiều ngành, nhiều trình độ, chất lƣợng cao, đáp ứng nguồn nhân lực cho công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nƣớc và xuất khẩu lao động, tạo cơ hội học tập thuận lợi cho mọi đối tƣợng. Về ngành, nghề đào tạo: Trong những năm qua nhà trƣờng đã xây dựng đƣợc chƣơng trình và triển khai đào tạo 21 chuyên ngành đại học chính quy, 18 chuyên ngành đào tạo cao đẳng chính quy, 14 chuyên ngành Trung cấp chuyên nghiệp và nhiều chƣơng trình đào tạo trình độ khác nhau. Về qui mô đào tạo: Trên 50.000 học sinh, sinh viên.
Các lĩnh vực đào tạo: Công nghệ, kỹ thuật, Kinh tế, May, Thời trang, Sƣ phạm, Du lịch Các loại hình đào tạo: Chính qui, Vừa làm vừa học, Liên thông, Liên kết nƣớc ngoài, Nâng bậc thợ, Đào tạo lao động xuất khẩu, Bồi dƣỡng ngắn hạn và dài hạn theo nhu cầu xã hội quan tâm. Một thực tế đặt ra đối với trƣờng ĐHCNHN là làm sao thu hút đƣợc nhiều sinh viên dựa trên “thƣơng hiệu” của nhà trƣờng, để đáp ứng chỉ tiêu đào tạo. Tuy nhiên, yêu cầu đặt ra về số lƣợng cũng phải kèm theo yêu cầu về chất lƣợng đào tạo. Vấn đề nâng cao chất lƣợng đào tạo là một vấn đề luôn đƣợc nhà trƣờng quan tâm.
Nhằm đổi mới giáo dục đại học ở Việt Nam, Bộ Giáo dục và Đào tạo đã yêu cầu chuyển đổi từ việc thực hiện chƣơng trình đào tạo theo hệ thống niên chế thành đào tạo theo hệ thống tín chỉ kiểu Hoa Kỳ, bắt đầu từ năm học 2008-2009 và đòi hỏi phải hoàn tất việc chuyển đổi này trƣớc năm 2012. Trƣờng Đại học Công nghiệp Hà Nội đã triển khai đào tạo theo học chế tín chỉ bắt đầu từ năm học 2008 – 2009. Đào tạo tín chỉ có ƣu điểm giúp sinh viên có thể tự quản lý quỹ thời gian và tùy theo khả năng của mình để tự quyết định các môn học theo từng kỳ. Vì vậy, việc tƣ vấn học tập, chủ yếu liên quan đến lựa chọn lộ trình học phù hợp nhằm đạt đƣợc kết quả học tập cao nhất cho mỗi sinh viên đƣợc đặc biệt quan tâm.
Đó cũng là khó khăn chung không chỉ của sinh viên, mà còn của các cố vấn học tập, giáo viên chủ nhiệm và các tổ chức quản lý trong trƣờng. Các giảng viên chuyên trách, cố vấn học tập không thể tiếp cận toàn bộ dữ liệu về điểm của sinh viên. Đối với mỗi sinh viên, việc lựa chọn cho mình một lộ trình học phù hợp theo đúng quy trình đào tạo là một việc hết sức khó khăn, đặc biệt là với các sinh viên mới vào trƣờng, khi mà kinh nghiệm học tập ở bậc đại học và hình thức đào tạo tín chỉ còn rất mới mẻ. Xuất phát từ thực tế đó, việc tƣ vấn lựa chọn lộ trình học cho sinh viên theo ngành học đã đăng ký là một việc làm hết sức thiết thực và ý nghĩa.
9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Bài toán tƣ vấn lựa chọn lộ trình học cho sinh viên gồm hai bƣớc: Bƣớc 1: Liệt kê toàn bộ lộ trình học có thể của một sinh viên theo ngành học mà sinh viên đó đã chọn. Bƣớc 2: Dự đoán kết quả học tập cuối khóa của sinh viên theo tất cả các lộ trình ở trên. Chọn ra lộ trình với kết quả dự đoán cho ra kết quả học tập tốt nhất để tƣ vấn cho sinh viên. Nếu có nhiều lộ trình có cùng kết quả thì sinh viên có thể tự chọn một trong số các lộ trình học đó sao cho phù hợp nhất với năng lực, sở thích và các điều kiện khác của bản thân.
Trên cơ sở những lộ trình học đã liệt kê cho một sinh viên, công đoạn quan trọng nhất chính là dự đoán kết quả học tập toàn khóa của sinh viên tƣơng ứng với các lộ trình học ở trên và tƣ vấn cho sinh viên lộ trình học phù hợp nhất. Việc dự đoán đƣợc sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trên SQL Server với việc áp dụng các mô hình khác nhau nhƣ: cây quyết định, luật kết hợp, mạng Naïve Bayes và mạng nơ ron nhân tạo. Qua đánh giá độ chính xác của các mô hình sẽ lựa chọn mô hình cho kết quả tốt nhất, áp dụng vào hệ thống để tƣ vấn lựa chọn lộ trình học cho sinh viên. Một số hƣớng nghiên cứu về khai phá dữ liệu trong lĩnh vực giáo dục hiện nay Hiện đã có rất nhiều nghiên cứu về ứng dụng KPDL cho giáo dục.
Những khai phá dữ liệu trong giáo dục đã nổi bật lên nhƣ là một lĩnh vực nghiên cứu độc lập trong những năm gần đây, mà cao điểm là năm 2008 với sự thành lập hội nghị quốc tế về khai phá dữ liệu giáo dục, và những bài báo về khai phá dữ liệu giáo dục. Đó là “Applying Data Mining Techniques to e-Learning Problems” của Félix Castrol, Alfredo Vellido1, Àngela Nebotl, và Francisco Mugica3, “Recommendation in Higher Education Using Data Mining Techniques” của César Vialardi, Javier Bravo, Leila Shafti, Álvaro Ortigosa, “Using Association Rules for Course Recommendation” của Narimel Bendakir và Esma A¨ımeur. Các nhà nghiên cứu về việc KPDL trong giáo dục tập trung vào nhiều vấn đề bao gồm việc học của cá nhân từ phần mềm giáo dục, học cộng tác với sự giúp đỡ của máy tính, kiểm nghiệm khả năng thích ứng với máy tính, và nhiều nhân tố đƣợc kết hợp với các sinh viên không có khả năng hoặc thiếu định hƣớng trong quá trình học tập. Mỗi lĩnh vực chính của việc ứng dụng khai phá dữ liệu vào giáo dục là phát triển các mô hình hƣớng đối tƣợng sinh viên.
Các mô hình sinh viên thể hiện thông tin về một nét đặc trƣng hay tình trạng của sinh viên, nhƣ kiến thức hiện tại của sinh viên, động cơ thúc đẩy học tập, quan điểm nguyện vọng của sinh viên… Một số bài toán ứng dụng KPDL nhƣ: Tƣ vấn chọn ngành học, Tƣ vấn lựa chọn môn học, Tƣ vấn lựa chọn lộ trình học. Ở Việt Nam, KPDL cũng đã đƣợc nghiên cứu và ứng dụng trong nhiều tổ chức, doanh nghiệp và đem lại hiệu quả cao trong các lĩnh vực nhƣ giáo dục, y tế, thƣơng mại, 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com tài chính. Nhiều công trình khoa học đã và đang đƣợc nghiên cứu để áp dụng vào thực tế. Song bên cạnh đó, việc khai thác các thông tin có giá trị ở một số đơn vị chƣa thực sự hiệu quả, việc áp dụng trong thực tế còn hạn chế.
Hƣớng tiếp cận của luận văn Luận văn tập trung nghiên cứu lý thuyết KPDL, sử dụng công cụ khai phá dữ liệu BIDS của Microsoft, KPDL điểm thực tế của sinh viên trƣờng ĐHCNHN. Bên cạnh đó, luận văn sử dụng một số thuật toán điển hình trong khai phá dữ liệu đƣợc hỗ trợ sẵn trong SQL Server nhằm giải quyết bài toán dự báo, dự đoán kết quả học tập của sinh viên. Sau khi đánh giá mô hình dự đoán tốt nhất, tác giả xây dựng chƣơng trình thực nghiệm để hỗ trợ tƣ vấn học tập cho sinh viên năm đầu. Kết luận chƣơng 1 Chƣơng này giới thiệu về bài toán, những yêu cầu đặt ra cần giải quyết đối với bài toán đồng thời trình bày một số hƣớng nghiên cứu về KPDL trong giáo dục hiện nay, hƣớng tiếp cận của luận văn.
11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chƣơng 2.Các kiến thức cơ sở liên quan 2. Khai phá dữ liệu 2. Khái niệm KPDL KPDL là quá trình khảo sát và phân tích một khối lƣợng lớn các dữ liệu đƣợc lƣu trữ trong các cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu…để từ đó trích xuất ra các thông tin quan trọng, có giá trị tiềm ẩn bên trong. Do nhu cầu nghiệp vụ cần có cách nhìn thông tin trên quy mô toàn đơn vị.
Các dữ liệu này đƣợc thu từ nhiều nguồn, đa số là từ các phần mềm nghiệp vụ nhƣ: phần mềm tài chính, kế toán, các hệ thống quản lý tài nguyên doanh nghiệp, các hệ thống quản lý khách hàng hay từ tác công cụ lƣu trữ thông tin trên web… Đây là những khối dữ liệu khổng lồ nhƣng những thông tin mà nó thể hiện ra thì lộn xộn và “nghèo” đối với ngƣời dùng. Kích thƣớc của khối dữ liệu khổng lồ đó cũng tăng với tốc độ rất nhanh chiếm nhiều dung lƣợng lƣu trữ. KPDL liệu sẽ giúp trích xuất ra các mẫu điển hình có giá trị và biến chúng thành những tri thức hữu ích. Quá trình này gồm một số bƣớc đƣợc thể hiện trong hình sau.1: Các bƣớc xây dựng một hệ thống KPDL Ý nghĩa cụ thể của các bƣớc nhƣ sau: - Lựa chọn dữ liệu liên quan đến bài toán quan tâm.
12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - Tiền xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu - Chuyển đổi dữ liệu về dạng phù hợp thuận lợi cho việc khai phá. - KPDL, trích xuất ra các mẫu dữ liệu (mô hình). - Đánh giá mẫu. - Sử dụng tri thức khai phá đƣợc.
Những nhóm bài toán của KPDL KPDL có thể đƣợc dùng để giải quyết hàng trăm bài toán với những mục đích và nhiệm vụ khác nhau.