Dùng logic mờ dự đoán kết quả thi của sinh viên

Dùng logic mờ dự đoán kết quả thi của sinh viên

Lê Thị Kim Anh anhltk@buh.edu.vn Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh 56 Hoàng Diệu 2, quận Thủ Đức, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Đinh Phước Vinh vinhdp2@fe.edu.vn Trường Đại học FPT cơ sở Thành phố Hồ Chí Minh Lô E2a -7, Đường D1, khu Công Nghệ Cao, Quận 9, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Tóm tắt: 
Bài viết trình bày việc sử dụng logic mờ để dự đoán kết quả thi của sinh viên nhằm giúp giảng viên đứng lớp có cơ sở đưa ra những tác động sư phạm phù hợp để nâng cao chất lượng dạy và học. Mô hình đánh giá nhận hai biến đầu vào là điểm kiểm tra giữa kì và số buổi sinh viên nghỉ học sau nửa thời gian học tập. Các biến được mờ hóa thành ba mức để đưa vào mô hình suy diễn với chỉ sáu luật suy diễn. Điểm thi khi tính toán bằng mô hình được so sánh với điểm thi thực tế để đánh giá độ chính xác của mô hình. Với dữ liệu 86 sinh viên học môn Toán rời rạc tại Trường Đại học FPT Thành phố Hồ Chí Minh, mô hình cho độ chính xác 79.9% tương đồng với các nghiên cứu trước sử dụng nhiều biến và nhiều luật hơn.
Từ khóa: 
Prediction
fuzzy logic
evaluation methods
teaching methods
fuzzy inference
Tham khảo: 

[1] David Meyer, Kurt Hornik, & Christian Buchta, (2017), Package ‘sets’, Version 1.0-18, URL: https://CRAN.Rproject.org/package=sets.

[2] George J. Klir & Bo Yuan, (1995), Fuzzy sets and fuzzy logic Theory and Apllications, Prentice Hall PTR

[3] L. A. Zadeh, (1965), Fuzzy sets, Information and Control, 8, pp.338-353.

[4] Le Hoang Son - Hamido Fujita, (2019), Neural-fuzzy with representative sets for prediction of student performance, Applied Intelligence, Volume 49, Issue 1, pp.172–187.

[5] Rao D. H., Mangalwede S. R., & Deshmukh V. B, (2017), Student performance evaluation model based on scoring rubric tool for network analysis subject using fuzzy logic, International Conference on Electrical, Electronics, Communication,

[6] Ravi Kumar Rathore and J. Jayanthi, (2017), Student prediction system for placement training using fuzzy inference system, ICTACT Journal on soft computing, Volume 07, Issue 03.

[7] Rusli N. M., Ibrahim Z., & Janor R. M, (2008), Predicting students’ academic achievement: Comparison between logistic regression, artificial neural network, and Neuro-fuzzy, International Symposium on Information Technology.

[8] Timothy, (2010), Fuzzy Logic with Engineering Applications, Third Edition, A John Wiley and Sons, Ltd., Publication.

[9] Yildiz O., Bal A., & Gulsecen S, (2013), Improved fuzzy modelling to predict the academic performance of distance education students, The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 14(5).

Bài viết cùng số