SUY LUẬN NĂNG LỰC SỐ ẨN CỦA SINH VIÊN SƯ PHẠM TỪ DẤU VẾT HỌC TẬP SỐ: NGHIÊN CỨU VỚI MÔ HÌNH MARKOV ẨN VÀ KHUNG LÍ THUYẾT HỌC TẬP TỰ ĐIỀU CHỈNH

SUY LUẬN NĂNG LỰC SỐ ẨN CỦA SINH VIÊN SƯ PHẠM TỪ DẤU VẾT HỌC TẬP SỐ: NGHIÊN CỨU VỚI MÔ HÌNH MARKOV ẨN VÀ KHUNG LÍ THUYẾT HỌC TẬP TỰ ĐIỀU CHỈNH

Nguyễn Hoài Nam nam.moet@gmail.com Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội 144 Xuân Thủy, phường Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam; Bộ Giáo dục và Đào tạo 35 Đại Cồ Việt, phường Bạch Mai, Hà Nội, Việt Nam
Nguyễn Hà Nam* namnh@vnu.edu.vn Đại học Quốc gia Hà Nội Xã Hòa Lạc, Hà Nội, Việt Nam
Tóm tắt: 
Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp tiếp cận kết hợp giữa mô hình Markov ẩn và Lí thuyết học tập tự điều chỉnh để suy luận trạng thái năng lực số của sinh viên sư phạm dựa trên dữ liệu hành vi thu thập từ Hệ thống Quản lí học tập Moodle (LMS). Dữ liệu được thu thập từ hai học phần: “Tin học đại cương” (216 sinh viên, 498.050 sự kiện) và “Ứng dụng Công nghệ thông tin trong dạy học” (51 sinh viên, 16.878 sự kiện) trong 15 tuần. Kết quả cho thấy, mô hình Markov ẩn có khả năng phân biệt các trạng thái học tập tiểm ẩn khác biệt, tương ứng với các mức độ năng lực số khác nhau, được diễn giải thông qua lăng kính các giai đoạn học tập tự điều chỉnh. Nghiên cứu đóng góp cả về phương pháp luận (tích hợp mô hình Markov ẩn - học tập tự điều chỉnh) và thực tiễn (cung cấp một công cụ đánh giá khách quan, liên tục dựa trên dữ liệu hành vi) cho lĩnh vực đánh giá năng lực số trong giáo dục đại học.
Từ khóa: 
Năng lực số
mô hình Markov ẩn
học tập tự điều chỉnh
phân tích học tập
hệ thống quản lí học tập
đánh giá năng lực.
Tham khảo: 

[1] ADL.(2023). xAPI Profiles. Advanced Distributed Learning Initiative. https://adlnet.github.io/xapi profiles/xapi-profiles-about.html.

[2] Baker, Ryan. S. & Yacef, Kalina. (2009). The state of educational data mining in 2009: A review and future visions. Journal of Educational Data Mining, 1(1), 3-17. https://doi.org/10.5281/zenodo.3554657.

[3] Blikstein, Paulo & Worsley, Marcelo. (2016). Multimodal learning analytics and education data mining: Using computational technologies to measure complex learning tasks. Journal of Learning Analytics, 3(2), 220–238. https://doi.org/10.18608/ jla.2016.32.11.

[4] Carretero, S., Vuorikari, R. & Punie, Y. (2017). DigComp 2.1: The Digital Competence Framework for Citizens with eight proficiency levels and examples of use. Publications Office of the European Union. https:// doi.org/10.2760/38842.

[5] IMS Global. (2022). IMS Caliper Analytics® Specification. IMS Global Learning Consortium. https://www. imsglobal.org/spec/caliper/v1p2.

[6] Lê Anh Vinh, Bùi Diệu Quỳnh, Đỗ Đức Lân, Đào Thái Lai & Tạ Ngọc Trí. (2021). Xây dựng khung năng lực số cho học sinh phổ thông Việt Nam. Tạp chí Khoa học Giáo dục Việt Nam, 17(1), 1–11.

[7] Le Thai, Hung, Dinh Thi Kim Thoa, Vu Phuong Lie & Nguyen Thi Phuong Vy. (2022). ICT competence of pre-service teachers in Vietnam: Structure and impact model. Journal of Educational and Social Research, 12(3), 172. https://doi.org/10.36941/jesr 2022-0076.

[8] Macfadyen, Leah. P. & Dawson, Shane. (2010). Mining LMS data to develop an “early warning system” for educators: A proof of concept. Computers & Education, 54(2), 588–599. https://doi.org/10.1016/j. compedu.2009.09.008.

[9] Matcha Wannisa, Gasevic Dragan, Nora Ayu Ahmad Uziz, Jelena Jovanovic & Pardo Abelardo. (2019). Analytics of learning strategies: Associations with academic performance and feedback. In Proceedings of the 9th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (pp. 461-470). ACM. https://doi.org/10.1145/3303772.3303787.

[10] Ministry of Education and Training (MOET). (2025). Khung năng lực số cho người học. Hanoi.

[11] Moodle. (2023). Events API. Moodle Developer Resources. https://docs.moodle.org/dev/Events_ API

[12] Pintrich, Paul R. (2004). A conceptual framework for assessing motivation and self-regulated learning in college students. Educational Psychology Review, 16(4), 385–407. https://doi.org/10.1007/s10648-004 0006-x.

[13] Rabiner, L. R. (1989). A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE, 77(2), 257 286. https://doi.org/10.1109/5.18626.

[14] Siemens George, & Baker Ryan S. (2012). Learning analytics and educational data mining: Towards communication and collaboration. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 252-254). ACM. https://doi.org/10.1145/2330601.2330661.

[15] Sillat Linda Helene, Tammets Kairit & Laanpere Mart. (2021). Digital competence assessment methods in higher education: A systematic literature review. Education Sciences, 11(8), 402. https://doi. org/10.3390/educsci11080402.

[16] Vuorikari, R., Kluzer, S. & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens - With new examples of knowledge, skills and attitudes. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/490274.

[17] Winne, P. H. (2014). Issues in researching self-regulated learning as patterns of events. Metacognition and Learning, 9(2), 229–237. https://doi.org/10.1007/ s11409-014-9113-3.

[18] Xing Wanli & Du Dongping. (2019). Dropout prediction in MOOCs: Using deep learning for personalized intervention. Journal of Educational Computing Research, 57(3), 547-570. https://doi. org/10.1177/0735633118757015.

[19] Zimmerman Barry J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64 70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2.

Bài viết cùng số