Bài viết trình bày kết quả nghiên cứu về việc xây dựng tập dữ liệu sinh viên và kết quả ứng dụng kỹ thuật học máy để lập chương trình dự báo cho loại tốt nghiệp sinh viên, dự báo các yếu tố trong tổ hợp tuyển sinh ảnh hưởng tới kết quả học tập của sinh viên. | TẠP CHÍ KHOA HỌC SỐ 52 2021 121 XỬ LÝ DỮ LIỆU SINH VIÊN THÔNG QUA ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY ĐỂ HỖ TRỢ CÔNG TÁC TUYỂN SINH Nguyễn Thị Kim Sơn Nguyễn Xuân Hải Tô Hồng Đức Phạm Tuấn Anh Đỗ Thị Thu Trang Trường Đại học Thủ đô Hà Nội Tóm tắt Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu về việc xây dựng tập dữ liệu sinh viên và kết quả ứng dụng kỹ thuật học máy để lập chương trình dự báo cho loại tốt nghiệp sinh viên dự báo các yếu tố trong tổ hợp tuyển sinh ảnh hưởng tới kết quả học tập của sinh viên. Để giải quyết các bài toán trên chúng tôi tiến hành nghiên cứu trên bộ dữ liệu của ngành Giáo dục tiểu học của trường Đại học Thủ đô Hà Nội dữ liệu trong 5 năm từ 2016 đến 2020 . Các kỹ thuật học máy được sử dụng bao gồm kỹ thuật Logistic Regression để dự báo kết quả tốt nghiệp của sinh viên và một kỹ thuật cải tiến của kỹ thuật Linear discriminant analysis để dự báo nhân tố quan trọng ảnh hưởng tới kết quả học tập của sinh viên - kỹ thuật Discriminative Feature Selection. Từ đó nhóm tác giả đưa ra những đề xuất khuyến nghị về xu hướng tuyển sinh trình độ đại học hệ chính quy một số khuyến nghị về việc tổ chức đào tạo và chiến lược tuyển sinh cho trường Đại học Thủ đô Hà Nội. Từ khóa Học máy machine learning khoa học dữ liệu khoa học giáo dục dự báo kết quả học tập bài toán tuyển sinh. Nhận bài ngày gửi phản biện chỉnh sửa duyệt đăng ngày Liên hệ tác giả Nguyễn Thị Kim Sơn Email ntkson@ 1. MỞ ĐẦU Với sự phát triển của khoa học dữ liệu của con người được thu thập và lưu trữ thông qua các hoạt động kinh tế xã hội các hoạt động nghiên cứu khoa học ngày càng nhiều chúng được lưu trữ trong các hệ thống máy tính có dung lượng lên đến hàng terabyte thậm chí là petabyte. Tuy nhiên rất khó để con người hiểu và sử dụng đầy đủ những dữ liệu này. Đứng trước thực tế này các hướng nghiên cứu mới trong phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu đã hình thành và phát triển nhanh chóng trong 20 năm qua. Học máy và khai phá dữ liệu lớn là một lĩnh vực phát triển .
