Page 354 - SDMD CNKT va CNTT trong tien trinh CNH_HDH DBSCL

Hệ thống gợi ý cũng được ứng dụng trong giáo dục để gợi ý tài
nguyên học tập cho người dùng, gợi ý lựa chọn môn học phù hợp theo năng
lực của từng người học (Dien et al., 2023; Tran et al., 2023). Huynh-Ly et
al. (2016, 2021) đã đề xuất sử dụng kỹ thuật phân rã ma trận thiên vị biased
matrix factorization (BMF) để dự đoán kết quả học tập của sinh viên, từ đó
đưa ra những gợi ý phù hợp cho sinh viên lựa chọn những môn học tự chọn.
Nhóm tác giả đã tiến hành xử lý dữ liệu điểm của sinh viên, chuyển chúng
theo định dạng phù hợp với giải thuật BMF, tìm kiếm siêu tham số, đánh giá
và so sánh với các giải thuật khác. Các tác giả đã sử dụng tập dữ liệu điểm
của 4.017 sinh viên (4,017 users) và 353 môn học (353 items) của 3 ngành
học và gồm 279.536 điểm chi tiết (279,536 ratings). Kết quả thực nghiệm
cho thấy độ lỗi của phương pháp sử dụng chấp nhận được, như minh họa
trong Hình 17.8 và Hình 17.9.
Ngoài ra, việc ứng dụng các kỹ thuật của hệ thống gợi ý trong các lĩnh
vực khác của giáo dục cũng đã được các tác giả trình bày bởi Thai-Nghe
and Sang (2022), Thai-Nghe et al. (2023a) và Giang et al. (2023).

Hình 17.8. Hệ thống gợi ý lựa chọn môn học

340