ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MẠNG NƠRON DỰ BÁO KẾT QUẢ MÔN TỰ CHỌN CHO SINH VIÊN

1.  Mô tả bài toán đào tạo  

Ngày nay các chương trình đào tạo tại trường Đại học Quảng Bình đang được thực hiện theo học chế tín chỉ nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình học tập của sinh viên cũng như tăng cường khả năng tự học.

Trong đó việc lựa chọn môn học phù hợp với thời gian, điều kiện đối với các môn bắt buộc theo chương trình đào tạo đã tạo ra một kết quả khả quan trong thời gian quan giúp sinh viên chủ động hơn trong việc học tập.

Sau khi kết thúc mỗi môn học nhà trường thực hiện nhập điểm môn học vào phần mềm theo chương trình đào tạo của từng học kỳ.

Hình 3. 1: Chương trình đào tạo học kỳ 1

Tuy nhiên bên cạnh đó cũng phát sinh một số boăn khoăn trong việc đăng ký môn học tự chọn của sinh viên trong học kỳ tiếp theo trong đó có 3 vấn đề chính đó là:

• Chọn môn học nào để phù hợp với năng lực?
• Chọn môn học nào để phù hợp với nghề nghiệp tương lai?
• Chọn môn học nào để đạt được kết quả tốt nhất với năng lực học tập hiện tại của từng sinh viên?

Hình 3. 2: Môn học tự chọn trong học kỳ tiếp theo

Việc hỗ trợ tư vấn cho sinh viên chọn môn học tự chọn phù hợp là công việc đòi hỏi người tư vấn phải theo dõi giám sát kết quả học tập của sinh viên trong một thời gian dài.

Việc tư vấn hỗ trợ sinh viên chọn môn học tự chọn phù hợp mang lại nhiều lợi ích khác nhau:

• Lợi ích cho sinh viên: Giúp sinh viên lựa chọn môn học phù hợp với năng lực của bản thân.
• Lợi ích cho giảng viên: Tiếp cận nhóm sinh viên có đầy đủ năng lực học tốt môn học giúp giảng viên truyền tải kiến thức môn học tốt nhất nhanh nhất đến đối tượng có năng lực phù hợp.
• Lợi ích cho Nhà trường: Nâng cao chất lượng môn học, ngành học. Tạo nhiều thuận lợi trong công tác phân luồng người học. Tạo sự thích thú học trong học tập khi  năng lực của sinh viên phù hợp với môn học.

Một trong các tiêu chí quan trọng làm cơ sở cho việc tư vấn chọn môn học tự chọn là kết quả học tập của sinh viên trong các học kỳ trước khi lựa chọn môn học. Các kết quả học tập của các học kỳ trước đó là số liệu quan trọng trong việc tư vấn lựa chọn môn học cho sinh viên.

Với tầm quan trọng của việc tư vấn chọn môn học cho sinh viên nên việc đưa ra một tư vấn càng sớm càng tốt nhằm hỗ trợ cho việc ra quyết định lựa chọn môn học trước lúc sinh viên đăng ký học phần. Do đó vấn đề hỗ trợ tư vấn cho sinh viên đăng ký môn tự chọn là một vấn đề hết sức quan trọng, bởi nhờ vào việc lựa chọn đăng ký môn học chính xác sẽ giải quyết các khó khăn nêu trên mang lại nhiều lợi ích thiết thực.

Việc xây dựng một công cụ hỗ trợ đề xuất cho sinh viên các lộ trình học tập phù hợp theo năng lực và điều kiện thời gian trong suốt khóa học là một nhu cầu cần thiết và hứa hẹn sẽ là công cụ đắc lực giúp cho sinh viên quản lý kế hoạch học tập một cách hiệu quả, chủ động hơn trong việc chuẩn bị hành trang cho tương lai của mình.

Có nhiều phương pháp để tư vấn chọn môn học. Tuy nhiên, với những ưu điểm về khả năng học và đưa ra quyết định từ những điều đã học được của mạng nơron thì việc ứng dụng mạng nơron để dự báo và tư vấn là một phương pháp tiếp cận phù hợp. Chính vì vậy, luận văn đã nghiên cứu xây dựng và huấn luyện bằng mạng nơron giúp quá trình tư vấn chọn môn học được nhanh chóng chính xác hơn.

2.  Đề xuất mô hình dự báo kết quả môn học CCNN dựa trên ANN

Sau thời gian nghiên cứu về quá trình tư vấn chọn môn học tự chọn với nhiều môn học khác nhau tác giả nhận thấy rằng kết quả các môn học trong các học kỳ trước đều có ảnh hưởng lớn trong việc lựa chọn môn tự chọn cho học kỳ tiếp theo. Ví dụ đối với học kỳ I của một ngành học có 06 môn thành phần là: {Sinh lý trẻ em, Nghệ thuật tạo hình, Toán cơ sở, Tiếng Việt, Âm nhạc, Tin học}. Sau quá trình học có kết quả của học kỳ I sinh viên đăng ký học kỳ II sinh viên chọn một môn học trong các môn học như sau: {Văn học, Mỹ học và giáo dục thẩm mỹ cho trẻ, Giáo dục dân số và môi trường}.

Từ phân tích, thu thập và xử lý dữ liệu từ khóa trước ta có được thông tin điểm của sinh viên như sau:

Hình 3. 3: Dữ liệu điểm môn tự chọn văn học.

Hình 3. 4: Dữ liệu điểm môn tự chọn mỹ học.

Hình 3. 5: Dữ liệu điểm môn tự chọn giáo dục dân số và môi trường.

 Từ những dữ liệu trên ta tiến hành xây dựng mô hình dự báo/tư vấn đề nghị có n đầu vào là kết quả của các môn học kỳ I và một đầu ra là sự kết luận về năng lực có thể đạt được của môn học tự chọn tương ứng về mẫu đánh giá đó chúng được thể hiện qua mô hình tổng quát sau:

Hình 3. 6: Mô hình dự báo kết quả môn học CCNN

Và từ mô hình đó ta giải quyết bài toán tư vấn môn học tự chọn cho SV:

Hình 3. 7: Dữ liệu điểm của sinh cần tư vấn

3.  Phân tích thực nghiệm

Mỗi học kỳ bao gồm các môn học được quy định và ràng buộc rõ ràng. Trong đó thường bao gồm 2 phần: Phần bắt buộc và phần tự chọn. Như vậy sinh viên phải đăng ký đúng các học phần bắt buộc còn tự chọn thì tùy theo nhu cầu của sinh viên có thể chọn 1 số môn trong nhóm tự chọn cảm thấy phù nhất đối với mình.

Hình 3. 8: Học phần bắt buộc học kỳ 1 của ngành giáo dục mầm non

Tất cả môn học khi kết thúc học kỳ đều có kết quả điểm tương ứng phòng đào tạo sẽ căn cứ vào đó đánh giá năng xếp loại sinh viên theo đúng quy chế.

Hình 3. 9: Bảng tổng hợp kết quả học kỳ 1 của sinh viên

Kết thúc học kỳ đầu tiên sang học kỳ thứ 2 trở đi sinh viên sẽ lựa chọn cho mình môn tự chọn ngoài những môn bắt buộc theo chương trình.

Hình 3. 10: Học phần bắt buộc học kỳ 2

Môn tự chọn sẽ được lựa chọn đăng ký trong danh sách các môn học tự chọn như sau:

Hình 3. 11: Nhóm học phần tự chọn

Hiện tại nhà Trường cho sinh viên lựa chọn tự do các môn học này chưa có một căn cứ khoa học cho việc lựa cho hiệu quả nhất có thể.

Sinh viên thường lựa chọn môn học tự chọn theo quán tính, môn dễ đạt điểm cao và ngẫu nhiên. Vì vậy nhược điểm của quy trình hiện tại chưa có một công cụ hỗ trợ tư vấn cho sinh viên hiệu quả nhất cũng như chưa có kênh hỗ trợ cho cố vấn học tập, khoa, phòng đào tạo để có căn cứ lựa chọn dựa trên năng lực học tập của sinh viên.

Như vậy có nhiều căn cứ cho vựa lựa chọn để đánh giá một môn học tự chọn có phù hợp với sinh viên hay không như: Năng lực học tập đến thời điểm hiện tại, sở thích, sự ảnh hưởng đến chuyên ngành, nghề nghiệp .v.v.

Một phương pháp khả thi và có cơ sở dữ liệu là việc tạo ra một hệ thống tư vấn hỗ trợ dựa trên đánh giá năng lực học tập vì nhà trường đã lưu trữ dữ liệu kết quả học tập của sinh viên. Vì vậy chúng ta cần một thuật toán khai thác dữ liệu năng lực học tập này để từ đó tư vấn sự phù hợp đối với môn tự chọn.

4.  Áp dụng mô hình CCNN cho dự báo môn tự chọn cho sinh viên Đại học Quảng Bình

Từ thực nghiệm ở phần trên chúng ta cần có một hệ suy luận gồm 6 đặc trưng của các môn học bắt buộc của học kỳ 1 {Sinh lý trẻ em, Nghệ thuật tạo hình, Toán cơ sở, Tiếng Việt, Âm nhạc, Tin học} và dựa trên năng lực này hệ thống sẽ đánh giá tư vấn kết quả ngưỡng điểm có thể đạt được với môn tự chọn.

Dựa trên đặc trưng đó tác giả đề xuất mô hình CCNN áp dụng dự báo môn tự chọn cho sinh viên Đại học  như sau:

5.  Huấn luyện CCNN bằng thuật toán lan truyền ngược

 Thuật toán lan truyền ngược

Nguyên tắc huấn luyện mạng Nơron đa lớp sử dụng thuật toán lan truyền ngược gồm hai giai đoạn chính: lan truyền thẳng (tính toán đầu ra của các Nơron) và lan truyền ngược qua mạng.

Tóm tắt thuật toán lan truyền ngược:

■ Khởi tạo trọng số (thường là khởi tạo ngẫu nhiên)

■ Đối với mỗi mẫu dữ liệu e trong tập huấn luyện

o Lan truyền thẳng: tính O = giá trị đầu ra của mạng;

o Với T = giá trị đầu ra mong muốn của e, tính toán lỗi tại đơn vị đầu ra (T – O)

o Lan truyền ngược:

□ Tính giá trị delta_wi cho tất cả các trọng số từ lớp ẩn đến lớp ra;

□ Tính giá trị delta_wi cho tất cả các trọng số từ lớp vào đến lớp ẩn;

o Cập nhật trọng số của mạng.

■ Kết thúc thuật toán.

Các thông số được dùng để huấn luyện mạng bao gồm:

■ LookBack: Số nơron đầu vào.

■ Tầng ẩn Hidden Node: Số nơron lớp ẩn

■ Predict: Dự đoán

■ Sigmoid Alpha: hệ số điều chỉnh trực tiếp tốc độ hội tụ của hàm tối ưu độ lỗi

■ Hệ số học (Learning Rate): có vai trò điều tiết mức độ thay đổi của trọng số trong các bước cập nhật.

■ Hệ số quán tính (Momentum): Hệ số này có tác dụng giúp cho giải thuật không bị dừng ở tối ưu cục bộ.

6.  Công nghệ ứng dụng trong đề tài 

Visual Studio 2012

Microsoft Visual Studio 2012 cung cấp một môi trường tích hợp các công cụ và kiến trúc máy chủ nhằm đơn giản hóa toàn bộ tiến trình phát triển ứng dụng. Tạo ra những kết quả kinh doanh với những tiến trình hiệu quả, tùy biến và có thể dự đoán cũng như tăng cường khả năng làm việc liên thông cùng khả năng theo dõi trong suốt chu trình phát triển với các phân tích chi tiết. Bất kể là tạo lập các giải pháp mới hay tăng cường các ứng dụng hiện có giải phóng sức sáng tạo của bạn với các công cụ dựng mẫu, kiến trúc và phát triển cho phép bạn hiện thực hóa tầm nhìn nhắm đến số lượng nền tảng và công nghệ luôn mở rộng, bao gồm điện toán đám mây và song song. Hiện thực hóa hiệu quả làm việc nhóm bằng cách khai thác các tính năng cộng tác tiên tiến cũng như sử dụng các công cụ kiểm định và dò lỗi tích hợp nhằm vừa đảm bảo chất lượng giải pháp vừa giảm thiểu phí tổn phát triển.

7.  Chương trình thực nghiệm và kết quả

1. Môi trường cài đặt

Trong chương này, tác giả sẽ hiện thực và thực nghiệm hệ thống đánh giá điểm môn học tự chọn cho sinh viên dùng mạng nơron nhân tạo.

Phần thực nghiệm sẽ tập trung vào các tiêu chí sau:

- Tính chính xác của dự báo.

- Thời gian chạy.

- Độ ổn định, khả năng thích nghi với loại dữ liệu khác nhau.

Chương trình được thực hiện bằng ngôn ngữ C# - Visual Studio 2012, chạy trên máy PC Laptop Dell Intel® CoreTM i3-2048M CPU @ 2.50 GHz, 4GB RAM Window 8.

2. Cấu trúc tập tin

Tác giả đã thực nghiệm trên 3 file dữ liệu của 03 môn tự chọn, dữ liệu được chia thành hai phần: một phần dùng để huấn luyện và một phần để dự báo. Nguồn dữ liệu được sử dụng từ kết quả thực tiễn tại trường Quảng Bình. Do qui định bảo mật của nhà trường một số thông tin khác không được công bố.

Tập dữ liệu mẫu: GiaoDucDanSo, MyHoc, VanHoc.

Dữ liệu GiaoDucDanSo 133, MyHoc 158 dòng, VanHoc 470 dòng, mỗi dòng chứa 6 thành phần dữ liệu của kết quả học tập kỳ trước: {Sinh lý trẻ em, Nghệ thuật tạo hình, Toán cơ sở, Tiếng Việt, Âm nhạc, Tin học} và 1 thành phần của môn tự chọn tương ứng.