ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG DƯ BAO TY L NGHI HOC Ê

1

SV Thực hiện: Nguyễn Văn Trịnh Lớp: Toán Tin 1 – K52

GV hướng dẫn: Ths.Nguyễn Danh TúHà Nội,06/2012

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIVIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC

N i dung trình bàyô

I • Tổng quan về vấn đề NGHỈ HỌC của học viên

II • Mô hình dự báo và sản phẩm

III • Kết luận

2

1.1 Những tác động tiêu cực của vấn đề học viên NGHỈ HỌC

Đối tượng Ngắn hạn Dài hạn

Trường học Doanh thu giảm Thương hiệu bị đánh giá thấp

Chi phí tăng Số học viên tuyển sinh bị giảm các năm học sau

Học viên Chi phí học tập học viên tăng mà không đat đươc muc đích

Không có việc làm

Tâm lý bị tiêu cực, chán nản Thu nhập bị sut giảm

Không có bằng cấp và kỹ năng nghề nghi p ê

Khả năng pham tội tăng

Xã hội Nan thất nghi p gia tăng ê Chi phí công đầu tư cho giáo duc, phúc lơi xã hội tăng

Chi phí đầu tư giáo duc tăng Tỷ lệ pham tội gia tăng

Tham khao:1. Civil Rights Project. Harvard University. Civil Rights in Brief D ROPOUTS p12. Indiana’s Education Round Table 2003 p 17

4

1.2 Nguyên nhân dẫn đến tinh trang nghỉ học

Nguyên nhân Trươc qua trinh hoc Trong qua trinh hoc

Trương hoc Tư vấn chưa đúng (khác so với quá trình học)Vergidis & Panagiotakopoulos, 2002

Đề cương chương trình không đầy đủ, thiếu chi tiết

Giang viên không đủ tiêu chuẩn/thiếu kinh nghiệm

Môi trường học t p và phương pháp giảng day không thu hút HVâ Keller,1987Mưc đ hài long thấp của học viên với môi trường học trực tuyến ô(Vấn đề về cách thưc quản lý của CVHT vấn đề về công ngh ,…) êGortan & ereb, 2007; Keller; Levy, 2007; Liaw

Hoc liệu không: đầy đủ, trưc quan va đa tương tac

Thiếu giam sat, quan lý, thiếu sư hộ trợ sinh viên

Hoc viên Nền tang kiến thưc của HV chưa đap ưng Không đủ tai chinh đê hoc tâpKy năng công nghệ của hoc viên không đủ đap ưng Parker; Boyd, 2004

Muc tiêu giao duc của hoc viên sai khac so vơi muc tiêu giao duc của chương trình đao taoParker, 1995

Ki năng mềm của hoc viên (ghi nhơ, quan lý thơi gian, đoc, viết,..) KHÔNG đủ đap ưngNash,2005; Liaw, 2008

Học viên không đủ niềm tin, kiên trì để học trong môi trường tư xa Chacon-Duque, 1987; Liaw, 2008Học viên không săp xếp đươc thời gian để theo họcHọc viên Không đủ điều ki n tốt nghi pê êMuc tiêu giao duc của hoc viên thay đổi trong quá trình học

Hoc viên không thu được kiến thưc va ki năng ma ho đăt raRunning head: NGHI HOCS IN E-LEARNING COURSES

HV không đanh gia đung thơi gian va sư nô lưc cần thiết cho khoa hoc Nash, 2005; Seifert et al., 2008; Vergidis & Panagiotakopoulos

Môi trương xa hội

Áp lưc gia đình, ap lưc công việc lam thêm

Xu hương xa hội không phù hợp

Công nghệ giang day không phù hợp, lôi thơi

Sư cố cuộc sống không mong đợi xay ra (tai nan, gia đình, tệ nan, ...)

Xu hương nganh nghề xa hội bị thay đổi (tac động giam)

2. 1 Đề xuất mô hình dự báo

5

Mô hình Đầu vào Đầu ra

Dự báo tinh trang nghỉ học của học viên

Hồ sơ của những học viên đã tốt nghiệp và những học viên đã NGHỈ HỌC

Trạng thái học viên0 – NGHỈ HỌC1 – Tốt nghiệp

Dự báo tinh trang học tập của học viên qua 1 kỳ xác định (Ký hiệu: kỳ x =2,3,4)

Hồ sơ của những học viên đã học qua kỳ x và những học viên đã NGHỈ HỌC trước kỳ x

Trạng thái học viên0 – NGHỈ HỌC1 – Học vươt qua kỳ x

Dự báo tiềm năng nghỉ học của học viên trong quá trình học

Kỳ x; Hồ sơ học viên;Qui mô lớp;Điểm tích lũy trung bình;Số lần đăng nhập diễn đàn;Tỉ lệ NGHỈ HỌC kỳ trước

Trạng thái học viênMàu xanh (Học thêm đươc ít nhất 2 kỳ nữa)Màu vàng (Kỳ tới sẽ NGHỈ HỌC)Màu đỏ (Kỳ này NGHỈ HỌC)

2.2 Cơ sơ lý thuyếtMajor Data Mining Methods Classification Clustering Associations Visualization Summarization Deviation Detection Estimation

6

Đầu vào/đầu ra Ví du mô tả chi tiết

Dữ liệu SCM, CRM, quy trình CVHT, TVTS

Dữ liệu đích Hồ sơ thông tin học viên, Tình trang nghỉ học học viên (L1)

Dữ liệu đã tiền xử lý Hồ sơ thông tin học viên, Tình trang nghỉ học học viên (L2)

Dữ liệu đã chuẩn hóa Hồ sơ thông tin học viên, Tình trang nghỉ học học viên (L3)

Mẫu Hệ thống mang Nơ ron với bộ trọng số tai các nút mang

Tri thưc Mô hình dự báo nghỉ học hỗ trơ TVTS

Quy trình triển khai Phần mềm hỗ trơ ra quyết định + quy trình

2.3 Thu th p dữ li uâ ê

STT Dư Li uê Nguôn Thu c tinhô Số lượng ban ghi

1 Hồ sơ hoc viên SCM 30 7.476

2 Kết qua thi PTTH CRM 4 7.476

3 Nganh hoc, đối tượng hoc CVHT 3 20

4 Thông tin qua trình tư vấn CRM 5 712.564

5 Bằng cấp, chưng chỉ SCM 10 1.024

6 Hồ sơ hoc tâp hoc viên SCM 12 642.715

7 Lộ trình thu hoc phi CVHT 7 160

8 Thông tin đong hoc phi SCM 8 21.542

9 Qui trình tuyên sinh TVTS 4 20

10 Thông tin qua trình hoc LMS 3 614.523

Tổng cộng 86 2.007.5207

2.4 Chọn lọc dữ liệu, xử lý thô

Thông tin giả định thu thập đươc, và dữ liệu thu thập 8

2.5 Mô hình mang Nơ ron

9

Đầu vào 1. Tuổi 2. Giơi tinh 3. Đối tượng hoc 4. Khac nganh YN 5. Ma nganh đa tốt nghiệp

Đầu ra 1. Nghỉ hoc trươc kỳ x 2. Hoc tiếp qua kỳ x

5 +1 loai thuộc tính, 1364 bản ghi

2.6 Luyện mangQuy tắc học Ý tưởng Cập nhật trọng (Khi

đã quét qua toàn bộ mẫu)

Chú ý

Delta Trọng đươc cập nhật theo hướng ngươc với hướng vecto tổng của đao hàm lỗi.

Giá trị tốt nhất của epsilon chỉ có thể tim đươc khi thử nhiều lần.

Momen Thay đổi giá trị hệ số học cho thích hơp với tưng bước học

Thực hành: hệ số học momen = 0.9

Delta-bar-delta (Thích nghi)

Mỗi bộ trọng có một hệ số học e khác nhau

Thực hành:Kapa=0.1, phi=0.5, Theta=0.7

2.7 Phần mềm hỗ trơ ra quyết định (1)

Thông tin đã trích lọc & tiền xử lý 11

2.7 Phần mềm hỗ trơ ra quyết định (2)

Chuẩn hóa dữ liệu và Luyện mang 12

2.7 Phần mềm hỗ trơ ra quyết định (3)

Kiểm tra mô hình và truy vấn hồ sơ học viên mới

13

2.7 Phần mềm hỗ trơ ra quyết định (4)

DỮ LIỆU MẪU TỶ LỆ MẪU

MÔ HÌNH

NGHỈ HỌCYN

NGHỈ HỌC SAU KỲ

Kỳ 2 Kỳ 3 Kỳ 4

Thu thập 100% 78 1364 1351 938 - Luyện 68% 53 927 918 637 - Kiểm tra phù hơp 16% 12 218 216 150 - Kiểm tra 16% 12 218 216 150

Kết qua dự báo đúng 91.67% 68.81% 77.68% 86.00%

Kết quả chương trình dự báo khả năng NGHỈ HỌC tai HOU - Elearning

14

3.1 Tóm tăt kết quả chính

5 nhân tố chính ảnh hương đến khả năng NGHỈ HỌC

Mô hình dự báo khả năng NGHỈ HỌC của học viên căn cư trên hồ sơ thông tin

San phẩm phần mềm Xác định đươc m t số nhân tố ô

khác CHƯA định lương đươc cũng ảnh hương đến khả năng NGHỈ HỌC (tư vấn chưa đúng, HV: không đủ thời gian theo học, kinh tế không cho phép, chuyển địa điểm, công tác)

15

5 nhân tố anh hưởng 1. Tuổi 2. Giới tính 3. Đối tương học 4. Khác ngành YN 5. Mã ngành đã tốt nghiệp

3.2 Hướng phát triển

Tâp trung vao cac kết qua hoc tâp của hoc viên va hoat động của hoc viên trong khoa hoc.

Tich hợp phần mềm dư bao vơi cac hệ thống thu thâp dữ liệu CRM, SCM, LMS của trung tâm ( Đê phân tich thương xuyên )

Cám ơn thầy cô, các bạn đã lắng nghe !

18

(Phu luc 1) Thống kê tỷ l lũy kế NGHỈ HỌCê

Kỳ 1 Kỳ 2 Kỳ 3 Kỳ 4 Kỳ 50%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0%

17%

0%

15%

24%

39%

0%

20%

37%

31% 31%

0%

13%

43%

52%

55%

TÀI CHÍNH NGÂN HÀNGTIN HỌC ỨNG DỤNGKẾ TOÁNQUẢN TRỊ KINH DOANH

Ty l

NGH

I HO

Cê