ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG MÔ HÌNH TƯ VẤN  CHỌN NGÀNH HỌC TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP

Huỳnh Lê Uyên Minh

doi:10.34238/tnu-jst.5915

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU XÂY DỰNG MÔ HÌNH TƯ VẤN CHỌN NGÀNH HỌC TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 28/04/22 Ngày hoàn thiện: 30/05/22 Ngày đăng: 31/05/22

Các tác giả

Huỳnh Lê Uyên Minh , Trường Đại học Đồng Tháp

Tóm tắt

Trong bài này, chúng tôi đã tiếp cận khai phá dữ liệu và lý thuyết mật mã John Holland để xây dựng mô hình tư vấn chọn ngành học tại Trường Đại học Đồng Tháp. Chúng tôi tiến hành thu thập dữ liệu của sinh viên đang học tại trường và một số sinh viên tốt nghiệp đúng tiến độ, sau đó thực hiện bước tiền xử lý dữ liệu, đưa dữ liệu về cấu trúc bảng. Tiếp đó, chúng tôi sử dụng giải thuật rừng ngẫu nhiên học từ dữ liệu để xây dựng mô hình dự báo. Trong bước xây dựng hệ thống, chúng tôi sử dụng mô hình thu được để xây dựng chức năng tư vấn sự phù hợp khi thí sinh chọn một ngành học tại trường Đại học Đồng Tháp. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng xây dựng chức năng hỗ trợ thí sinh xác định nhóm ngành nghề phù hợp với cá nhân mình, dựa trên lý thuyết mật mã John Holland. Kết quả thu được có thể góp phần đẩy mạnh công tác tư vấn tuyển sinh, vừa hỗ trợ cho các thí sinh, vừa góp phần nâng cao chất lượng học tập và đào tạo, đồng thời cũng làm cầu nối để thí sinh biết đến các thông tin tuyển sinh của trường nhiều hơn.

Từ khóa

Tư vấn tuyển sinh; Lý thuyết John Holland; Rừng ngẫu nhiên; Khai phá dữ liệu; Chọn ngành học

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] D. T. Le, T. H. Truong, T. N. Nguyen, and X. H. Huynh, “Solutions to support students in making study plans based on rough set approach,” In Proc. of the IX National Scientific Conference on Basic and Applied Research in Information Technology (FAIR'9), ‘08, 2016, pp. 151-158.

[2] T. N. Nguyen, “Applying algorithms in data mining to support student learning planning,” In Information technology in decision support, Can Tho: Can Tho University, 2015, pp. 18-34.

[3] T. N. Do, N. K. Pham, M. T. Nguyen, and T. H. Trinh, “Detection of the key courses affecting the learning outcomes of information technology students,” Can Tho University Journal of Science, vol. 133, no. 1, pp. 49-57, 2014.

[4] H. S. Luu, T. D. Tran, T. H. Nguyen, and T. N. Nguyen, “Predicting student's performance through deep learning using a multi-layer perceptron,” Can Tho University Journal of Science, vol. 56, no. 3A, pp. 20-28, 2020.

[5] D. N. Nguyen, “Data mining on learning outcomes of students at Van Lang Vocational College,” M.S. thesis, University of Technology, VNU, Hanoi, 2012.

[6] J. MacQueen, “Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations,” In Proc. of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, ’01, 1967, pp. 281-297.

[7] T. K. S. Nguyen, X. H. Nguyen, H. D. To, T. A. Pham, and T. T. T. Do, “Applying machine learning techniques in processing student data to assist university admission,” Hanoi Capital University Journal of Science, vol. 52, pp. 121-133, 2021.

[8] U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, and P. Smyth, “From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases,” AI Magazine, vol. 17, no. 3, pp. 37-54, 1996.

[9] J. L. Holland, Making Vocational Choices: A Theory of Carrers, Englewood Cliffs. New Jersey: Prentice-Hall, 1973.

[10] J. L. Holland, Making vocational choices, Editors and Publishers, 3^rd ed., Odessa, FL: Psychological Assessment Resources, 1997.

[11] MU Career Center’s Guide to Holland Code, Part of the Career and Major Exploration Guide Series, University of Missouri – MU Career Center, 2010.

[12] L. Breiman, “Random Forests,” Machine Learning, vol. 45, no. 1, pp. 5-32, 2001.

[13] L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone, Classification and Regression Trees. New York: Chapman & Hall, 1984.

[14] R. Quinlan, C4.5: Programs for Machine Learning. San Mateo: Morgan Kaufmann, 1993.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.5915

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ