Khóa luận tốt nghiệp: Phân tích dữ liệu học tập và xây dựng bài toán dự báo kết quả học tập của sinh viên

Trong kỷ nguyên số hóa mạnh mẽ hiện nay, dữ liệu đã trở thành tài nguyên quý giá, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục. Với sự phát triển của công nghệ 4.0 và học máy, việc khai thác dữ liệu học tập của sinh viên mở ra nhiều tiềm năng to lớn. Đề tài này nhằm mục đích tận dụng sức mạnh của phân tích dữ liệu học tập để xây dựng bài toán dự báo kết quả học tập của sinh viên. Việc này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu suất học tập mà còn hỗ trợ đưa ra các quyết định giáo dục dựa trên dữ liệu, hướng tới nâng cao chất lượng đào tạo và cá nhân hóa trải nghiệm học tập.

Quản lý giáo dục, giảng viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính và khoa học dữ liệu, chuyên viên phân tích dữ liệu tại các tổ chức giáo dục, và sinh viên chuyên ngành công nghệ thông tin.

Nghiên cứu này trình bày một cách tiếp cận toàn diện để phân tích dữ liệu học tập và xây dựng bài toán dự báo kết quả học tập của sinh viên, một nhu cầu cấp thiết trong quản lý giáo dục hiện đại. Tác giả đã áp dụng phương pháp Phân tích Khám phá Dữ liệu (EDA) để làm sạch, tiền xử lý và khám phá các đặc điểm, xu hướng, cũng như mối quan hệ ẩn sâu trong dữ liệu sinh viên. Sau đó, một loạt các mô hình học máy tiên tiến như Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), và Random Forest đã được triển khai để dự đoán điểm số và phân loại kết quả học tập. Hiệu quả của các mô hình này được đánh giá kỹ lưỡng thông qua các chỉ số như Accuracy, Precision, Recall và các sai số như MAE, MSE, RMSE. Kết quả nghiên cứu không chỉ mang lại hiểu biết sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến thành tích học tập của sinh viên mà còn cung cấp một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ các cơ sở giáo dục đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này góp phần tối ưu hóa quy trình đào tạo, cá nhân hóa trải nghiệm học tập và nâng cao chất lượng giáo dục tổng thể, tạo tiền đề cho một hệ thống quản lý sinh viên thông minh hơn.