Dự báo kết quả học tập bằng kỹ thuật học sâu : - Lưu, Hoài Sang (Trường Đại học Cần Thơ, 2020)
Dự báo kết quả học tập là một chủ đề đang được quan tâm trong lĩnh vực giáo dục đào tạo. Dự báo sớm kết quả học tập có thể giúp sinh viên lựa chọn học phần phù hợp với năng lực cá nhân, giúp nhà quản lý và giảng viên xác định được những sinh viên cần được quan tâm hỗ trợ nhiều hơn để hoàn thành tốt học phần, giảm tình trạng cảnh báo học vụ hoặc buộc thôi học do kết quả học tập kém, từ đó tiết kiệm được thời gian chi phí cho cả sinh viên, gia đình, nhà trường và xã hội. Luận văn này đề xuất một phương pháp dự báo kết quả học tập của sinh viên bằng kỹ thuật học sâu nhằm khai thác cơ sở dữ liệu trong hệ thống tích hợp thông tin quản lý đào tạo tại các trường đại học. Sau khi thu thập dữ liệu, chúng tôi tiến hành phân tích, tiền xử lý dữ liệu, thiết kế và huấn luyện mạng nơ-ron đa tầng. Kết quả thực nghiệm trên trên tập dữ liệu kiểm tra (191.222 mẫu) cho thấy mô hình đề xuất cho kết quả dự báo khá chính xác và hoàn toàn khả thi để áp dụng vào thực tế. Cụ thể độ lỗi RMSE của phương pháp đề xuất là 0.7882 so với các phương pháp khác UserAverage (0.9280), ItemAverage (0.8478), MatrixFactorization (0.8067), ItemKNN (0.7891).