Một cải tiến thuật toán dự báo học lực học sinh phổ thông dựa trên phương pháp bayes sử dụng mô hình mapreduce

Abstract

Đánh giá học lực là vấn đề quan trọng trong việc đánh giá học sinh phổ thông. Việc đánh giá dựa trên điểm các môn học của học sinh trong suốt quá trình học. Từ lâu. các thuật toán học máy nói chung, thuật toán phân lớp Bayes nói riêng đã được ứng dụng để giải quyết các bài toán phân lớp, dự báo một cách hiệu quả. Ngoài ra, việc xây dựng các ứng dụng quản lý học sinh tập trung của toàn tỉnh, thành phố cũng như toàn quốc làm nảy sinh một khối lượng dữ liệu khổng lồ. Mô hình Mapreduce hiện đang được sử dụng hiệu quả trong phân tích dữ liệu lớn. Bài báo này ứng dụng thuật toán Bayes và mô hình MapReduce trong việc dự báo học lực của học sinh để hỗ trợ cho việc quản lý cũng như đánh giá học sinh trong trường phổ thông.