Bài viết 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. Bài báo này ứng dụng thuật toán Bayes 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. | Đào Đức Anh Nguyễn Tu Trung Vũ Văn Thỏa ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN BAYES TRONG VẤN ĐỀ DỰ BÁO HỌC LỰC CỦA HỌC SINH PHỔ THÔNG Đào Đức Anh1 Nguyễn Tu Trung1 Vũ Văn Thỏa2 Đại học Thủy Lợi 1 2 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Tóm tắt Đánh giá học lực là vấn đề quan trọng trong Tianda và cộng sự đã trình bày một so sánh giữa bộ phân việc đánh giá học sinh phổ thông. Việc đánh giá dựa trên loại thư rác chỉ sử dụng kĩ thuật Naïve Bayes và bộ phân điểm các môn học của học sinh trong suốt quá trình học. loại thư rác sử dụng bộ phân loại thư rác kĩ thuật và luật Từ lâu các thuật toán học máy nói chung thuật toán kết hợp. Trong 3 các tác giả đã đánh giá một số cách phân lớp Bayes nói riêng đã được ứng dụng để giải quyết thức tính xác suất SPAM của token trong phân loại thư các bài toán phân lớp dự báo một cách hiệu quả. Bài báo rác. này ứng dụng thuật toán Bayes trong việc dự báo học lực Hạnh kiểm và học lực là hai yếu tố rất quan trọng của của học sinh để hỗ trợ cho việc quản lý cũng như đánh mỗi học sinh khi tham gia học tập tại trường. Trong đó giá học sinh trong trường phổ kết quả xếp loại học lực của học sinh sẽ được sử dụng để Từ khóa Học lực điểm trung bình Bayes học máy đánh giá và xét cho học sinh lên lớp và để đánh giá xếp thống kê dự báo. loại khen thưởng 7 . Căn cứ vào điểm trung bình các môn học kỳ và cả năm xếp loại học tập được chia thành 5 loại là Giỏi Khá Trung bình Yếu Kém. Do đó việc I. MỞ ĐẦU đánh giá xếp loại học lực học sinh được thực hiện rất chặt chẽ. Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở phân Trong bài báo này chúng tôi đề xuất giải pháp ứng tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi tiến dụng thuật toán Bayes trong vấn đề dự báo học lực học hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập xử lý số liệu sinh dựa trên điểm số các môn của học sinh. trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học định lượng . Tuy
