Ứng dụng các kỹ thuật trong khai phá dữ liệu hỗ trợ sinh viên lập kế hoạch học tập

Dự đoán kết quả học tập của sinh viên một các chính xác nhằm phát hiện sớm các sinh

viên yếu kém để giúp họ lập kế hoạch học tập phù hợp là một nhu cầu cần thiết ở các

trường đại học, đặc biệt là trong công tác tư vấn, cố vấn học tập. Trong bài viết này,

chúng tôi sẽ giới thiệu một số nghiên cứu liên quan đến vấn đề hỗ trợ sinh viên lập kế

hoạch học tập thông qua việc sử dụng các phương pháp dự đoán trong khai phá dữ liệu.

Trong đó, nhóm nghiên cứu thứ nhất liên quan đến việc sử dụng các giải thuật không cá

nhân hóa như mạng Bayes và Cây quyết định. Nhóm nghiên cứu thứ hai liên quan đến

việc sử dụng giải thuật cá nhân hóa – lấy ý tưởng từ các kỹ thuật trong hệ thống gợi ý -

như kỹ thuật phân rã ma trận thiên vị (Biased Matrix Factorization) nhằm dự đoán kết quả học tập cho từng cá nhân sinh viên, từ đó hỗ trợ lựa chọn môn học phù hợp với năng lực của từng cá nhân.