Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 31 trang
Dung lượng: 741 KB

Giới thiệu nội dung

Giải Pháp Gợi Ý Trong Việc Cố Vấn Học Tập

Tác giả: HUỲNH LÝ THANH NHÀN

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu: Luận án Tiến sĩ Khoa học Máy tính này tập trung vào việc đề xuất các giải pháp nhằm dự đoán kết quả học tập của sinh viên, từ đó xây dựng hệ thống gợi ý lựa chọn môn học phù hợp. Nghiên cứu đề cập đến các phương pháp như lọc cộng tác, phân rã ma trận, và tích hợp học sâu vào mô hình dự đoán. Các phương pháp này nhằm mục đích cá nhân hóa gợi ý, giải quyết vấn đề đánh giá không đồng nhất, và nâng cao độ chính xác của dự đoán.

Mục lục chi tiết:

  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
    • 1.1 Tổng quan về đề tài luận án
    • 1.2 Bài toán nghiên cứu và ý nghĩa
      • 1.2.1 Sự tương quan giữa bài toán xếp hạng và dự đoán kết quả học tập
      • 1.2.2 Bài toán dự đoán kết quả học tập của sinh viên
      • 1.2.3 Gợi ý lựa chọn môn học tự chọn
    • 1.3 Thách thức của bài toán nghiên cứu
    • 1.4 Các vấn đề nghiên cứu
    • 1.5 Mục tiêu nghiên cứu và hướng tiếp cận của luận án
    • 1.6 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
    • 1.7 Các đóng góp của luận án
    • 1.8 Cấu trúc của luận án
  • CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
    • 2.1 Giới thiệu về hệ trợ giảng thông minh
    • 2.2 Giới thiệu về hệ thống gợi ý
    • 2.3 Khai thác dữ liệu giáo dục
    • 2.4 Các nghiên cứu liên quan
    • 2.5 Tổng kết chương và thảo luận
  • CHƯƠNG 3: DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN THEO HƯỚNG TIẾP CẬN HỆ THỐNG GỢI Ý
    • 3.1 Giải bài toán dự đoán kết quả học tập sinh viên theo hướng tiếp cận hệ thống gợi ý
    • 3.2 Phương pháp lọc cộng tác theo sinh viên tương tự (Student-kNNs)
    • 3.3 Phương pháp lọc cộng tác theo môn học tương tự (Course-kNNs)
    • 3.4 Phương pháp phân rã ma trận – Matrix Factorization
    • 3.5 Phương pháp phân rã ma trận thiên vị – Biased Matrix Factorization
    • 3.6 Đánh giá kết quả
    • 3.7 Tổng kết chương
  • CHƯƠNG 4: CÁC MÔ HÌNH PHÂN RÃ SÂU MA TRẬN ĐỂ DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN
    • 4.1 Đặt vấn đề và phương pháp giải quyết
    • 4.2 Phương pháp tích hợp kiến trúc học sâu vào phân rã ma trận
    • 4.3 Phương pháp phân rã sâu ma trận thiên vị
    • 4.4 Đánh giá kết quả
    • 4.5 Tổng kết chương
  • CHƯƠNG 5: TÍCH HỢP CÁC MỐI QUAN HỆ DỮ LIỆU TRONG DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ HỌC TẬP
    • 5.1 Đặt vấn đề và các phương pháp giải quyết
    • 5.2 Phương pháp tích hợp mối quan hệ của sinh viên
    • 5.3 Phương pháp tích hợp mối liên quan giữa các môn học
    • 5.4 Đánh giá kết quả
    • 5.5 Tổng kết chương
  • CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
    • 6.1 Kết luận
    • 6.2 Hạn chế và hướng phát triển