Luận án tiến sĩ về mô hình tư vấn học tập trực tuyến - Bùi Xuân Huy
Luận án tiến sĩ đề xuất mô hình tư vấn học tập dựa trên cộng đồng người dùng, tối ưu hóa trải nghiệm học trực tuyến đa tiêu chí.
Hệ thống thông tin quản lý
Luan An
Luận án
Năm xuất bản
Số trang
134
Thời gian đọc
21 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tóm tắt nội dung
I. Xây dựng Mô hình tư vấn học tập trực tuyến hiệu quả
Nghiên cứu phát triển một mô hình tư vấn học tập trên hệ thống đào tạo trực tuyến. Mô hình này dựa trên cộng đồng người dùng đa tiêu chí. Nó giải quyết nhu cầu cá nhân hóa trải nghiệm học tập trong môi trường số. Mục tiêu là nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của người học. Việc xây dựng mô hình cần phân tích kỹ lưỡng bối cảnh giáo dục hiện đại. Các khoảng trống tri thức về tư vấn học tập trực tuyến được xác định rõ. Luận án mang lại đóng góp mới vào lĩnh vực hệ thống thông tin quản lý. Mô hình cung cấp các khuyến nghị học tập phù hợp.
1.1. Bối cảnh mục tiêu nghiên cứu mô hình
Giáo dục trực tuyến đang phát triển mạnh mẽ. Nhu cầu hỗ trợ học tập cá nhân hóa tăng cao. Các hệ thống đào tạo truyền thống gặp khó khăn trong việc đáp ứng. Mô hình tư vấn học tập trở thành giải pháp quan trọng. Mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống tư vấn hiệu quả. Hệ thống này giúp người học đưa ra quyết định tối ưu. Quyết định bao gồm lựa chọn môn học, phương pháp học tập, và tài nguyên học liệu. Nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng công nghệ thông tin. Việc này nhằm cải thiện trải nghiệm học tập trực tuyến, nâng cao chất lượng đào tạo.
1.2. Tổng quan các nghiên cứu tư vấn học tập
Nghiên cứu đã xem xét các phương pháp tư vấn học tập hiện có. Các cách tiếp cận phổ biến bao gồm tư vấn dựa trên nội dung và tư vấn dựa trên sự cộng tác. Các nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp lai để tăng cường độ chính xác của khuyến nghị. Nhiều hệ thống tập trung vào việc quản lý học tập. Một số khác hướng tới cá nhân hóa trải nghiệm người học thông qua hệ thống khuyến nghị. Tuy nhiên, việc tích hợp cộng đồng người dùng đa tiêu chí còn hạn chế. Các giải pháp hiện tại chưa khai thác triệt để tiềm năng tương tác cộng đồng để đưa ra lời khuyên toàn diện.
1.3. Khoảng trống tri thức và đóng góp mới
Luận án xác định khoảng trống trong việc ứng dụng cộng đồng người dùng đa tiêu chí cho hệ thống tư vấn học tập. Các mô hình hiện tại thường chỉ xét một hoặc ít tiêu chí. Việc thiếu một khung tư vấn toàn diện gây hạn chế trong việc cung cấp lời khuyên chính xác. Mô hình đề xuất khắc phục những hạn chế này. Nó khai thác đa dạng thông tin từ cộng đồng người học. Luận án đóng góp một mô hình mới, chi tiết. Mô hình này hỗ trợ quyết định học tập cá nhân hóa hiệu quả. Hiệu quả học tập của sinh viên được nâng cao rõ rệt. Đây là một đóng góp quan trọng cho lĩnh vực giáo dục đại học và hệ thống thông tin.
II. Cơ sở lý thuyết Mô hình tư vấn học tập hiện đại
Mô hình tư vấn học tập được xây dựng trên nền tảng lý thuyết vững chắc. Các khái niệm về hệ thống thông tin, hỗ trợ ra quyết định là cốt lõi. Việc hiểu rõ các loại hệ thống tư vấn thông tin là cần thiết. Đặc biệt, nghiên cứu đi sâu vào quản lý hồ sơ người dùng. Hồ sơ này bao gồm nhiều tiêu chí, tạo cơ sở cho tư vấn cá nhân hóa. Khung lý thuyết hỗ trợ việc thiết kế và đánh giá mô hình.
2.1. Nền tảng hệ thống hỗ trợ quyết định học tập
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) đóng vai trò trung tâm. DSS giúp người học phân tích thông tin, đưa ra các quyết định sáng suốt. DSS được phân loại dựa trên mức độ hỗ trợ và tính phức tạp. Kiến trúc của DSS bao gồm cơ sở dữ liệu, mô hình và giao diện người dùng. Trong ngữ cảnh học tập, DSS cung cấp các công cụ cần thiết. Các công cụ này giúp người học lựa chọn môn học, lộ trình học tập tối ưu. Nền tảng này đảm bảo tính logic và khoa học cho mô hình tư vấn.
2.2. Tổng quan hệ thống tư vấn thông tin
Hệ thống tư vấn thông tin (RS) là một loại DSS chuyên biệt. RS gợi ý các mục phù hợp cho người dùng. Các phương pháp chính bao gồm tư vấn dựa trên nội dung (content-based filtering) và tư vấn dựa trên sự cộng tác (collaborative filtering). Phương pháp lai (hybrid approach) kết hợp ưu điểm của cả hai, mang lại khuyến nghị chính xác hơn. Nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng phương pháp lai. Mục tiêu là tối ưu hóa quá trình tư vấn học tập trực tuyến. Các hệ thống này cần được đánh giá hiệu quả một cách khách quan.
2.3. Quản lý hồ sơ người dùng đa tiêu chí
Hồ sơ người dùng là yếu tố then chốt trong hệ thống tư vấn học tập. Hồ sơ này lưu trữ thông tin cá nhân, lịch sử học tập, sở thích, và kết quả. Việc quản lý hồ sơ người dùng đa tiêu chí cho phép hệ thống hiểu rõ hơn về người học. Các tiêu chí bao gồm điểm số, tương tác trên khóa học, mục tiêu nghề nghiệp, và phong cách học. Xây dựng cấu trúc hồ sơ người học chi tiết là bắt buộc. Điều này giúp hệ thống tạo ra các nhóm cộng đồng hiệu quả. Cộng đồng này sẽ cung cấp các khuyến nghị học tập phù hợp và cá nhân hóa.
III. Đề xuất Mô hình tư vấn học tập đa tiêu chí sáng tạo
Mô hình tư vấn học tập đề xuất là một giải pháp sáng tạo. Mô hình này tích hợp cộng đồng người dùng đa tiêu chí. Nó vượt qua các hạn chế của phương pháp truyền thống. Mô hình tập trung vào việc khai thác dữ liệu người học. Dữ liệu bao gồm hành vi, hiệu suất, và sở thích. Mục tiêu là cung cấp lời khuyên cá nhân hóa. Mô hình bao gồm các phân hệ chính, hoạt động đồng bộ. Kiến trúc chức năng được thiết kế rõ ràng. Điều này đảm bảo tính khả thi và hiệu quả.
3.1. Đặc điểm cộng đồng người học trực tuyến
Cộng đồng người học trực tuyến có những đặc điểm riêng biệt. Các thành viên có thể ở các múi giờ, địa điểm khác nhau. Họ có nền tảng kiến thức, mục tiêu học tập đa dạng. Việc hình thành các nhóm cộng đồng dựa trên sự tương đồng là cần thiết. Các tiêu chí như ngành học, kết quả học tập, kỹ năng, và sở thích được dùng để phân loại. Sự đa dạng này là tài nguyên quý giá. Nó cung cấp góc nhìn phong phú cho việc tư vấn. Việc hiểu rõ đặc điểm giúp thiết kế mô hình phù hợp.
3.2. Mô hình tư vấn học tập dựa cộng đồng đa tiêu chí
Mô hình đề xuất là một hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong hoạt động học tập. Nó tích hợp các phân hệ tư vấn dựa trên cộng đồng người dùng. Người học được nhóm thành các cộng đồng dựa trên nhiều tiêu chí. Các tiêu chí này bao gồm dữ liệu điểm số, lịch sử hoạt động, đặc điểm cá nhân. Từ đó, hệ thống phân tích hành vi của các thành viên trong cộng đồng tương đồng. Hệ thống đưa ra các khuyến nghị về cách thức học tập hoặc đăng ký môn học. Mô hình tối ưu hóa trải nghiệm học tập cá nhân.
3.3. Kiến trúc chức năng tích hợp hệ thống
Kiến trúc mô hình bao gồm các thành phần cốt lõi. Các thành phần này là thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, xây dựng hồ sơ người học, tạo cộng đồng, và phân hệ tư vấn. Phân hệ tư vấn bao gồm tư vấn cách thức học tập và tư vấn đăng ký môn học. Mỗi phân hệ có chức năng riêng biệt nhưng hoạt động tích hợp. Hệ thống đảm bảo việc quản lý dữ liệu hiệu quả. Nó hỗ trợ các thuật toán phân tích phức tạp. Các chức năng này đảm bảo mô hình hoạt động ổn định, chính xác.
IV. Thực nghiệm Mô hình tư vấn học tập trên nền tảng số
Mô hình tư vấn học tập đã được thực nghiệm trên dữ liệu thực tế. Mục tiêu là kiểm chứng tính khả thi và hiệu quả. Quá trình thực nghiệm bao gồm nhiều bước. Các bước từ mô tả dữ liệu đến phân tích kết quả. Dữ liệu được thu thập từ một hệ thống đào tạo trực tuyến. Việc thiết kế thực nghiệm cẩn thận đảm bảo độ tin cậy. Các phân hệ tư vấn được kiểm tra riêng biệt và tổng thể. Kết quả thực nghiệm khẳng định tiềm năng của mô hình.
4.1. Mô tả dữ liệu thiết kế thực nghiệm mô hình
Dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ một trường đại học. Dữ liệu bao gồm thông tin sinh viên, điểm số, lịch sử đăng ký môn học, và hoạt động trên hệ thống trực tuyến. Quá trình tiền xử lý dữ liệu được thực hiện kỹ lưỡng. Điều này đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào. Thiết kế thực nghiệm bao gồm các kịch bản kiểm thử cụ thể. Các kịch bản này đánh giá khả năng của mô hình. Khả năng bao gồm việc xây dựng hồ sơ người học, thành lập cộng đồng. Nó còn kiểm tra khả năng đưa ra khuyến nghị.
4.2. Xây dựng hồ sơ cộng đồng người học
Bước đầu tiên là biểu diễn cấu trúc và xây dựng hồ sơ người học chi tiết. Hồ sơ này tích hợp dữ liệu đa tiêu chí. Các thuật toán được sử dụng để phân tích dữ liệu. Mục tiêu là tạo ra các hồ sơ cá nhân hóa. Sau đó, các hồ sơ này được dùng để thành lập cộng đồng người học. Các cộng đồng được hình thành dựa trên sự tương đồng về hành vi và đặc điểm học tập. Quá trình này giúp mô hình nhận diện nhóm người học có nhu cầu tương tự.
4.3. Kết quả thực nghiệm tư vấn học tập
Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả rõ rệt của mô hình. Phân hệ tư vấn cách thức học tập đã đưa ra các khuyến nghị chính xác. Các khuyến nghị này giúp cải thiện phương pháp học của sinh viên. Phân hệ tư vấn đăng ký môn học cũng hoạt động hiệu quả. Nó gợi ý các môn học phù hợp với sở thích, năng lực, và mục tiêu nghề nghiệp. Các kết quả này chứng minh mô hình có khả năng hỗ trợ thực tế. Mô hình tư vấn học tập này mang lại giá trị cao cho hệ thống đào tạo trực tuyến.
V. Khuyến nghị triển khai Mô hình tư vấn học tập thực tiễn
Các khuyến nghị được đưa ra để triển khai mô hình tư vấn học tập trong thực tế. Việc áp dụng mô hình đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng. Các giải pháp đánh giá hiệu quả cũng được đề xuất. Điều này giúp các cơ sở giáo dục tối ưu hóa việc sử dụng mô hình. Nghiên cứu cũng chỉ ra các hạn chế hiện tại. Đồng thời, các hướng phát triển tương lai được vạch ra. Mục tiêu là tiếp tục hoàn thiện và mở rộng phạm vi ứng dụng.
5.1. Khuyến nghị triển khai hệ thống tư vấn
Để triển khai thành công mô hình tư vấn học tập, cần có sự đầu tư vào hạ tầng công nghệ. Các hệ thống thông tin quản lý hiện có cần được tích hợp. Cần có chính sách thu thập, quản lý dữ liệu người học một cách toàn diện. Đào tạo đội ngũ quản trị, hỗ trợ kỹ thuật là cần thiết. Khuyến nghị này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc truyền thông. Việc này giúp người học hiểu rõ lợi ích của hệ thống. Hệ thống cần được cập nhật thường xuyên để duy trì hiệu quả.
5.2. Giải pháp đánh giá hiệu quả mô hình
Đánh giá hiệu quả mô hình là một bước quan trọng. Các chỉ số đánh giá bao gồm mức độ hài lòng của người học, cải thiện kết quả học tập, và tỷ lệ hoàn thành khóa học. Phương pháp đánh giá có thể là khảo sát, phân tích dữ liệu học tập, và so sánh với nhóm đối chứng. Cần thiết lập các tiêu chí đánh giá rõ ràng. Việc đánh giá định kỳ giúp xác định điểm mạnh, điểm yếu. Từ đó, các điều chỉnh cần thiết được thực hiện để tối ưu hóa mô hình.
5.3. Hạn chế hướng phát triển tương lai
Luận án có một số hạn chế nhất định. Dữ liệu thực nghiệm có thể chưa đủ rộng để tổng quát hóa hoàn toàn. Các tiêu chí đánh giá có thể được mở rộng. Hướng phát triển tương lai bao gồm tích hợp các công nghệ mới như AI, học sâu. Mục tiêu là nâng cao khả năng cá nhân hóa và dự đoán. Nghiên cứu có thể mở rộng áp dụng cho các cấp học khác. Việc này bao gồm trường phổ thông hoặc giáo dục nghề nghiệp. Điều này giúp mô hình tư vấn học tập ngày càng hoàn thiện, mang lại giá trị lớn hơn.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (134 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộB GIÁO D C VÀ ÀO T O TR¯ NG I H C KINH T QU C DÂN --------------------------------- Bùi Xuân Huy Xây dÿng mô hình t± v¿n hßc t¿p trên hß thßng ñào t¿o trÿc tuy¿n dÿa trên cßng ñßng ng±ßi dùng ña tiêu chí LU N ÁN TI N S) KINH T HÀ N I – 2024 B GIÁO D C VÀ ÀO T O TR¯ NG I H C KINH T QU C DÂN --------------------------------- Bùi Xuân Huy Xây dÿng mô hình t± v¿n hßc t¿p trên hß thßng ñào t¿o trÿc tuy¿n dÿa trên cßng ñßng ng±ßi dùng ña tiêu chí Chuyên ngành: H th ng thông tin qu n lý Mã s : 9340405 LU N ÁN TI N S) KINH T Ng± i h± ng d n khoa h c: 1. Tr n Th Song Minh HÀ N I – 2024 i LÞI CAM OAN Tôi ã ßc và hißu vß các hành vi vi ph¿m sÿ trung thÿc trong hßc thu¿t. Tôi cam k¿t b¿ng danh dÿ cá nhân r¿ng lu¿n án ti¿n s) này do tôi tÿ thÿc hißn và không vi ph¿m yêu c¿u vß sÿ trung thÿc trong hßc thu¿t. “Nghi ên Hà Nßi, ngày tháng nm 2024 Nghiên cÿu sinh Bùi Xuân Huy ii LÞI C¾M ¡N ß hoàn thành lu¿n án này, nghiên cÿu sinh xin ±ÿc gÿi lßi c¿m ¡n chân thành ¿n TS Nguyßn An T¿ và PGS TS Tr¿n Thß Song Minh ã hß trÿ, h±ßng d¿n và ßng hành trong sußt quá trình thÿc hißn nghiên cÿu.
Xin c¿m ¡n Ban giám hißu, Vißn ào t¿o Sau ¿i hßc - tr±ßng ¿i hßc Kinh t¿ TP. Hß Chí Minh và tr±ßng ¿i hßc Kinh t¿ Qußc dân ã t¿o ißu kißn ß ch±¡ng trình hÿp tác ào t¿o ti¿n s) ngành Hß thßng thông tin qu¿n lý ±ÿc dißn ra thu¿n lÿi. Xin c¿m ¡n quý Th¿y Cô khoa Tin hßc kinh t¿ tr±ßc kia và Vißn Công nghß thông tin và Kinh t¿ sß - tr±ßng ¿i hßc Kinh t¿ Qußc dân ã trang bß cho nghiên cÿu sinh nhÿng ki¿n thÿc chuyên ngành nâng cao và kh¿ nng nghiên cÿu chuyên sâu trong l)nh vÿc Hß thßng thông thông tin qu¿n lý. Xin c¿m ¡n các ßng nghißp trong Khoa Công nghß thông tin kinh doanh - tr±ßng ¿i hßc Kinh t¿ TP.
Hß Chí Minh ã gánh vác mßt ph¿n công vißc và ¿c bißt là gia ình, b¿n bè thân thi¿t ã luôn quan tâm, ßng viên nghiên cÿu sinh trong nhÿng lúc khó khn nh¿t. Xin trân trßng c¿m ¡n! Hà Nßi, ngày tháng nm 2024 Nghiên cÿu sinh Bùi Xuân Huy iii MþC LþC LÞI CAM OAN. iii DANH MþC Tþ VI¾T T¾T. vi DANH MþC HÌNH .vii DANH MþC B¾NG.
C¡ sß hình thành ß tài. Bßi c¿nh cÿa ngành giáo dÿc. Tình hình nghiên cÿu, ÿng dÿng. Mÿc tiêu nghiên cÿu.
ßi t±ÿng và ph¿m vi nghiên cÿu. Câu hßi nghiên cÿu. Ph±¡ng pháp nghiên cÿu. Khung nghiên cÿu tßng quát.
Nhÿng óng góp mßi cÿa lu¿n án. Bß cÿc cÿa lu¿n án. 8 CH¯¡NG 1 TÞNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CþU. Ph±¡ng pháp thÿc hißn.
K¿t qu¿ thÿc hißn. T± v¿n hßc t¿p trên hß thßng ào t¿o trÿc tuy¿n ±ÿc xây dÿng theo cách ti¿p c¿n qu¿n lý hßc t¿p. T± v¿n hßc t¿p trên hß thßng ào t¿o trÿc tuy¿n ±ÿc xây dÿng theo cách ti¿p c¿n hßc t¿p ±ÿc cá nhân hóa. Các nghiên cÿu vß t± v¿n dÿa trên nßi dung.
Các nghiên cÿu vß t± v¿n dÿa trên sÿ cßng tác. Các nghiên cÿu vß t± v¿n sÿ dÿng ph±¡ng pháp lai. Các nghiên cÿu trong n±ßc. Các kho¿ng trßng tri thÿc.
Tßng k¿t Ch±¡ng 1. 26 CH¯¡NG 2 C¡ SÞ LÝ THUY¾T. Ba chißu quan trßng cÿa hß thßng thông tin. Quá trình ra quy¿t ßnh và hß hß trÿ ra quy¿t ßnh.
Phân lo¿i hß hß ra trÿ quy¿t ßnh. Ki¿n trúc hß hß trÿ ra quy¿t ßnh. Tßng quan vß hß thßng t± v¿n thông tin. T± v¿n dÿa trên nßi dung.
T± v¿n dÿa trên sÿ cßng tác. Các ph±¡ng pháp khác và cách ti¿p c¿n lai. Cßng ßng ng±ßi dùng a tiêu chí trong hß thßng t± v¿n thông tin. Qu¿n trß hß s¡ ng±ßi dùng trong hß thßng t± v¿n thông tin.
C¿u trúc hß s¡ ng±ßi hßc trong hß thßng t± v¿n hßc t¿p. ánh giá hißu qu¿ cÿa hß thßng thông tin. ánh giá hß thßng t± v¿n thông tin. Khung phân tích hßc t¿p trong giáo dÿc ¿i hßc.
Tßng k¿t Ch±¡ng 2. 47 CH¯¡NG 3 Þ XU¾T MÔ HÌNH. Mô hình phß bi¿n cÿa hß thßng ào t¿o trÿc tuy¿n ß các c¡ sß giáo dÿc ¿i hßc Vißt Nam hißn nay. ¿c ißm cÿa cßng ßng ng±ßi hßc trÿc tuy¿n.
Mô hình t± v¿n hßc t¿p trên hß thßng ào t¿o trÿc tuy¿n dÿa trên cßng ßng ng±ßi dùng (cÿ thß là ng±ßi hßc) a tiêu chí. Mô hình hß trÿ ra quy¿t ßnh trong ho¿t ßng hßc t¿p. Mô hình tích hÿp phân hß t± v¿n hßc t¿p. Mô hình ki¿n trúc-chÿc nng.
Tßng k¿t Ch±¡ng 3. 67 CH¯¡NG 4 THþC NGHIÞM MÔ HÌNH. Mô t¿ dÿ lißu thÿc nghißm. Thi¿t k¿ thÿc nghißm.
Tißn xÿ lý dÿ lißu. Bißu dißn c¿u trúc và xây dÿng hß s¡ ng±ßi hßc. Thành l¿p cßng ßng ng±ßi hßc. Xây dÿng các phân hß t± v¿n hßc t¿p.
K¿t qu¿ thÿc nghißm. K¿t qu¿ bißu dißn c¿u trúc và xây dÿng hß s¡ ng±ßi hßc. K¿t qu¿ thÿc nghißm thành l¿p cßng ßng ng±ßi hßc. K¿t qu¿ thÿc nghißm t± v¿n cách thÿc hßc t¿p.
K¿t qu¿ thÿc nghißm t± v¿n ng ký môn hßc. Tßng k¿t Ch±¡ng 4. 96 CH¯¡NG 5 CÁC KHUY¾N NGHÞ. Các khuy¿n nghß trißn khai.
Khuy¿n nghß vß gi¿i pháp ánh giá hißu qu¿ hß thßng. Tßng k¿t Ch±¡ng 5. Tßng k¿t quá trình nghiên cÿu. Nhÿng óng góp mßi cÿa lu¿n án.
H¿n ch¿ và h±ßng phát trißn. 104 DANH MþC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HÞC à CÔNG BÞ. 106 TÀI LIÞU THAM KH¾O. 121 Dÿ lißu môn hßc.
121 Dÿ lißu ißm cußi kÿ. 121 Dÿ lißu sinh viên. 121 Dÿ lißu lßch sÿ ho¿t ßng trên khóa hßc trÿc tuy¿n. 122 Dÿ lißu ißm ánh giá quá trình trên khóa hßc trÿc tuy¿n.
122 vi DANH MþC Tþ VI¾T T¾T Tÿ vi¿t t¿t Ngh)a ti¿ng Anh Ngh)a ti¿ng Vißt AI Artificial Intelligence Trí tuß nhân t¿o API Application Programming Interface Các ph±¡ng thÿc, giao thÿc k¿t nßi vßi các ÿng dÿng và th± vißn BI Business Intelligence Trí tuß kinh doanh CDSS Collaborative Decision Support System Hß hß trÿ ra quy¿t ßnh cßng tác DAHE Integrated Framework for Data Khung tích hÿp phân tích dÿ lißu Analytics in Higher Education hßc t¿p b¿c ¿i hßc DFD Data Flow Diagram S¡ ß lußng dÿ lißu DSRM Design Science Research Methodology Ph±¡ng pháp lu¿n nghiên cÿu khoa hßc thi¿t k¿ DSS Decision Support System Hß hß trÿ ra quy¿t ßnh eCMBLC Elearning consult model based on Mô hình t± v¿n hßc t¿p trên hß learner community thßng ào t¿o trÿc tuy¿n dÿa trên cßng ßng ng±ßi hßc ETL Extract transform load Công cÿ trích xu¿t chuyßn ßi và t¿i dÿ lißu GDSS Group Decision Support System Hß hß trÿ ra quy¿t ßnh theo nhóm LALC Learning Analytics Life Cycle Vòng ßi phân tích hßc t¿p LMS Learning management system Hß thßng qu¿n lý hßc t¿p OLAP On-line Analytical Processing Xÿ lý phân tích trÿc tuy¿n PLS Personalized learning system Hß thßng hßc t¿p cá nhân hóa PRISMA Preferred reporting items for sytematic Ph±¡ng pháp phân lo¿i tßng hÿp reviews and meta-analyses tài lißu nghiên cÿu SSE The sum of the squared Euclidean Tßng bình ph±¡ng kho¿ng cách distances vii DANH MþC HÌNH Hình 1: Khung nghiên cÿu tßng quát cÿa lu¿n án .1: Quá trình tìm ki¿m và tßng hÿp tài lißu theo ph±¡ng pháp PRISMA .2: Khung phân lo¿i các nghiên cÿu .1: Ba chißu cÿa hß thßng thông tin .2: Phân lo¿i các hß hß trÿ ra quy¿t ßnh .3: Ki¿n trúc cÿa hß hß trÿ ra quy¿t ßnh .4: Ph±¡ng pháp ti¿p c¿n lai .5: Mô hình cßng ßng ng±ßi dùng a tiêu chí trong hß thßng t± v¿n thông tin .6: Qu¿n trß hß s¡ ng±ßi dùng trong hß thßng t± v¿n .7: Mô hình ánh giá hißu qu¿ cÿa hß thßng thông tin .8: Khung phân tích hßc t¿p LALC .9: Khung tích hÿp phân tích dÿ lißu trong giáo dÿc ¿i hßc (DAHE) .1: Mô hình phß bi¿n cÿa hß thßng ào t¿o trÿc tuy¿n ß các c¡ sß giáo dÿc ¿i hßc Vißt Nam hißn nay.2: Quá trình ra quy¿t ßnh cÿa ng±ßi hßc .3: Mô hình hß trÿ ra quy¿t ßnh trong ho¿t ßng hßc t¿p.4: Mô hình tích hÿp phân hß t± v¿n hßc t¿p .5: Mô hình ki¿n trúc-chÿc nng cÿa hß thßng t± v¿n hßc t¿p .6: C¡ ch¿ ho¿t ßng cÿa chÿc nng t± v¿n ng ký môn hßc .7: C¡ ch¿ ho¿t ßng cÿa chÿc nng t± v¿n cách thÿc hßc t¿p .8: C¡ ch¿ ho¿t ßng cÿa chÿc nng t± v¿n ng ký môn hßc k¿t hÿp vßi t± v¿n cách thÿc hßc t¿p .1: Quy trình thÿc nghißm nghiên cÿu cÿa lu¿n án .2: Quy trình xây dÿng và c¿p nh¿t hß s¡ ng±ßi hßc .3: Ph±¡ng pháp khuÿu tay xác ßnh sß cÿm (K) tßt nh¿t .4: Ph±¡ng pháp Silhouette Analysis xác ßnh sß cÿm K tßt nh¿t .5: Quy trình thÿ nghißm phân hß t± v¿n cách thÿc hßc t¿p .6: ß thß bißu dißn chß sß AOC và ROC trong thu¿t toán phân lßp .7: Mô hình c¡ ch¿ ho¿t ßng cÿa phân hß t± v¿n ng ký môn hßc và cách thÿc hßc t¿p .8: So sánh k¿t qu¿ thÿc nghißm các thu¿t toán t± v¿n .1: Mô hình ánh giá hißu qu¿ .100 ix DANH MþC B¾NG B¿ng 1.1: Tßng hÿp các nghiên cÿu vß t± v¿n dÿa trên nßi dung.2: B¿ng tßng hÿp các nghiên cÿu vß t± v¿n dÿa trên sÿ cßng tác .3: B¿ng tßng hÿp các nghiên cÿu vß hß thßng t± v¿n sÿ dÿng ph±¡ng pháp lai .1: Phân lo¿i hß hß trÿ ra quy¿t ßnh .2: Vector bißu dißn hß s¡ ¿c tr±ng cÿa ng±ßi dùng u ßi vßi các thß lo¿i sách .3: Vector bißu dißn ¿c tr±ng cÿa hai quyßn sách A và B .4: Ma tr¿n ánh giá .5: Các ßnh ngh)a ±ÿc ß xu¿t cho phân tích dÿ lißu trong giáo dÿc ¿i hßc 46 B¿ng 2.6: Ví dÿ vß phân tích ß mßi c¿p ß ÿng dÿng cÿa DAHE.1: C¿u trúc hß s¡ ¿c tr±ng cÿa ng±ßi hßc .2: Các ph±¡ng pháp lÿa chßn k¿t qu¿ t± v¿n khi khi nh¿n ±ÿc nhißu k¿t qu¿ t± v¿n khác nhau .1: Mô t¿ dÿ lißu thÿc nghißm .2: C¿u trúc t¿p tin danh mÿc các môn hßc .3: C¿u trúc t¿p tin dÿ lißu ißm cußi kÿ .4: C¿u trúc t¿p tin danh sách ng±ßi hßc.5: C¿u trúc t¿p tin lßch sÿ ho¿t ßng cÿa ng±ßi hßc .6: C¿u trúc t¿p tin k¿t qu¿ ánh giá quá trình hßc t¿p cÿa ng±ßi hßc.7: Minh hßa vß k¿t qu¿ phân lo¿i cách thÿc hßc t¿p cho môn hßc C¡ sß dÿ lißu .8: Các ph±¡ng pháp hu¿n luyßn dÿ lißu .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Mô hình tư vấn học tập trên hệ thống đào tạo trực tuyến" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ đề xuất mô hình tư vấn học tập dựa trên cộng đồng người dùng, tối ưu hóa trải nghiệm học trực tuyến đa tiêu chí.
Luận án "Mô hình tư vấn học tập trên hệ thống đào tạo trực tuyến" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Đại học Kinh tế Quốc dân. Năm bảo vệ: 2024.
Luận án "Mô hình tư vấn học tập trên hệ thống đào tạo trực tuyến" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Mô hình tư vấn học tập trên hệ thống đào tạo trực tuyến" thuộc chuyên ngành Hệ thống thông tin quản lý. Danh mục: Phương Pháp Giảng Dạy.
Luận án "Mô hình tư vấn học tập trên hệ thống đào tạo trực tuyến" có bao nhiêu trang?
Luận án "Mô hình tư vấn học tập trên hệ thống đào tạo trực tuyến" có 134 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Mô hình tư vấn học tập trên hệ thống đào tạo trực tuyến" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.