XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỰ ĐOÁN ĐIỂM VÀ ĐỀ XUẤT KẾ HOẠCH HỌC TẬP CÁ NHÂN HÓA CHO SINH VIÊN

Abstract

Mỗi sinh viên đều có đặc điểm riêng về phong cách học tập, các học phần thế mạnh và yếu khác nhau, dẫn đến việc sinh viên thường gặp khó khăn trong việc dự đoán hiệu suất học tập và xây dựng kế hoạch học tập phù hợp với năng lực cá nhân. Để giải quyết vấn đề này, luận văn “Xây dựng hệ thống dự đoán điểm và đề xuất kế hoạch học tập cá nhân hóa cho sinh viên” được thực hiện nhằm phát triển một ứng dụng hỗ trợ sinh viên trong quá trình học tập bằng cách sử dụng các mô hình học sâu tuần tự, học từ lịch sử học tập của sinh viên trong quá khứ, qua đó có thể nắm bắt được xu hướng học tập của sinh viên và kết hợp thông tin các học phần hiện tại để đưa ra dự đoán và khuyến nghị chính xác. Hệ thống sử dụng các mô hình RNN, LSTM, GRU và BiLSTM để dự đoán điểm các học phần trong học kỳ hiện tại, đồng thời tích hợp mô hình GRU để dự đoán xác suất đậu học phần và từ kết quả đó, tiến đề xuất kế hoạch học tập cá nhân hóa cho sinh viên. Mô hình được thử nghiệm trên tập dữ liệu gồm 465 sinh viên thuộc Khóa 45 đến Khóa 49, khoa Khoa Học Máy Tính, Trường CNTT&TT với 11823 dữ liệu học phần đã học. Kết quả đánh giá RMSE trên thang điểm 4 của các mô hình dự đoán điểm gồm: Mô hình 1 dùng RNN: 0.7187, Mô hình 2 dùng LSTM: 0.6833, Mô hình 3 dùng GRU: 0.6878, Mô hình 4 dùng BiLSTM: 0.6610. Mô hình dự đoán xác xuất đậu học phần sử dụng GRU với Accuracy = 0.9449 và F1 Score = 0.9373. Sau đó tiến hành xây dựng ứng dụng web giúp sinh viên tải lên bảng điểm và dự đoán kết quả, nhận kết quả đề xuất kế hoạch học tập học kỳ sau một cách trực quan.