Page 274 - SDMD CNKT va CNTT trong tien trinh CNH_HDH DBSCL
P. 274
Chương này tập trung giới thiệu và lược khảo một số giải pháp học sâu,
vốn là kỹ thuật tiên tiến hiện tại, cũng như phân tích những triển vọng phát
triển kỹ thuật này ứng dụng vào công tác giáo dục và đào tạo ở ĐBSCL.
13.2 CÁC GIẢI PHÁP GIÁO DỤC DỰA TRÊN HỌC SÂU
Phần này nhằm giới thiệu và lược khảo một số nhánh nghiên cứu quan
trọng trong việc ứng dụng các kỹ thuật học sâu vào hỗ trợ giáo dục như: dự
đoán kết quả học tập của người học, các ứng dụng xác định hành vi người học
qua các khóa học trực tuyến và gợi ý môn học cho người học.
Để nâng cao hiệu quả giáo dục, việc dự đoán kết quả học tập là một
nhiệm vụ quan trọng trong khai thác dữ liệu giáo dục. Đây là vấn đề cấp thiết
đối với các trường đại học nhằm hỗ trợ gợi ý cho người học xây dựng kế
hoạch học tập phù hợp để đạt được kết quả học tập cao nhất. Có nhiều kỹ
thuật khác nhau được áp dụng cho dự đoán kết quả học tập, đặc biệt là kỹ
thuật học máy, lọc cộng tác, mạng nơ-ron nhân tạo (Rastrollo-Guerrero et al.,
2020a). Nghiên cứu của một nhóm tác giả cho thấy các kỹ thuật máy học đã
được áp dụng hiệu quả trong các hoạt động giáo dục (Veluri et al., 2022). Kết
quả học tập của sinh viên có thể được đo lường thông qua kết quả đánh giá
quá trình học tập, chương trình giảng dạy, cũng như việc tốt nghiệp và có việc
làm sau khi tốt nghiệp (bin Mat et al., 2013; Shahiri et al., 2015; Rastrollo-
Guerrero et al., 2020b). Kết quả học tập của sinh viên là vấn đề quan trọng
đối với các cơ sở giáo dục đại học vì đây là tiêu chí đánh giá chất lượng của
các viện, trường, đặc biệt trong bối cảnh các trường đang triển khai đào tạo
theo học chế tín chỉ, việc quan tâm đến kết quả học tập của sinh viên càng
được coi trọng. Dự đoán kết quả học tập của sinh viên là một chủ đề nghiên
cứu quan trọng trong khai thác dữ liệu giáo dục được nhiều nhà nghiên cứu
quan tâm (Altabrawee et al., 2019; Guo et al., 2015; Tanuar et al., 2018). Một
vấn đề được các cơ sở giáo dục đại học quan tâm trong bối cảnh hiện nay là
làm thế nào xây dựng được hệ thống giúp dự đoán điểm số từng môn học cụ
thể của sinh viên trong tương lai dựa vào kết quả học tập trong quá khứ. Kết
quả dự đoán giúp gợi ý cho sinh viên chọn được môn học phù hợp theo khung
chương trình đào tạo (Dien et al., 2023). Nói cách khác, hệ thống sẽ tạo ra
một kế hoạch học tập tự động phù hợp với năng lực của mỗi sinh viên. Việc
dự đoán kết quả học tập không chỉ giúp sinh viên lựa chọn môn học và xây
dựng kế hoạch học tập phù hợp mà còn giúp cho giáo viên, nhà quản lý giáo
dục theo dõi, giám sát và hỗ trợ sinh viên hoàn thành chương trình với kết
quả tốt nhất; làm giảm thiểu sinh viên bị cảnh báo học vụ hoặc buộc thôi học.
260
