Bài viết này 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. Kết quả từ các nghiên cứu này đã cho thấy sử dụng phương pháp máy học trong dự đoán kết quả học tập của sinh viên là khả thi và có thể ứng dụng trong thực tế tại các trường đại học. | Ứng dụng các kỹ thuật trong khai phá dữ liệu hỗ trợ sinh viên lập kế hoạch học tập Nguyễn Thái Nghe Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông Trường Đại học Cần Thơ ntnghe@ Tóm tắt 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. Kết quả từ các nghiên cứu này đã cho thấy sử dụng phương pháp máy học trong dự đoán kết quả học tập của sinh viên là khả thi và có thể ứng dụng trong thực tế tại các trường đại học. Từ khóa: Dự đoán kết quả học tập, lựa chọn môn học, lập kế hoạch học tập, cây quyết định, kỹ thuật phân rã ma trận 1. Giới thiệu Dự đoán kết quả học tập của sinh viên một các chính xác là rất hữu ích trong nhiều ngữ cảnh khác nhau ở các trường đào tạo đại học và sau đại học. Chẳng hạn, xác định các ứng viên xuất sắc để tham gia các đội tuyển tin học, hoặc cấp học bổng nhằm khuyến khích họ nỗ lực hơn nữa trong học tập, hay việc xác định các sinh viên có năng lực yếu kém để có những biện pháp thích hợp nhằm hỗ trợ họ học tập tốt hơn. Thời gian gần đây, số lượng sinh viên bị buộc thôi học có chiều hướng tăng ở nhiều trường đại học (chẳng hạn như tại Đại học Cần Thơ, hàng năm có trên dưới 150 sinh viên thuộc diện buộc thôi học do kết quả học
