Học viên FPT nghiên cứu dự đoán tỷ lệ bỏ học của sinh viên

27/04/2017

Hải Nam

Tình trạng sinh viên bỏ học giữa chừng không chỉ là bài toán tại các trường Đại học tại Việt Nam mà còn là vấn đề lớn của nhiều quốc gia trên thế giới.

Xuất phát từ thực tế này, Võ Ngọc Lưu và Vũ Anh Đức (Học viên khoá 1, Thạc sĩ Kỹ thuật phần mềm, ĐH FPT) đã lựa chọn đề tài luận văn tốt nghiệp ‘Dự đoán tỷ lệ bỏ học của sinh viên’ (chuyên ngành Phân tích dữ liệu) để nghiên cứu và bảo vệ vào sáng nay (27/4).

Luận văn dựa trên những dữ liệu thực tế của một trường Đại học ở Việt Nam. “Mình được biết, ở trường Đại học này đã có một nhóm các thầy cô thực hiện công việc xác định các sinh viên có khả năng bỏ học cao, từ đó tìm cách hỗ trợ những sinh viên đó. Tuy nhiên, công việc này phần lớn dựa vào kinh nghiệm cá nhân và chưa có luận cứ để chứng minh tính chính xác nên dễ dẫn đến việc dự đoán không đúng đối tượng cần hỗ trợ hoặc bỏ qua đối tượng cần hỗ trợ”, Vũ Anh Đức chia sẻ về lý do lựa chọn đề tài luận văn.

Mục tiêu ban đầu của luận văn là phát triển một công cụ hỗ trợ các phòng ban của trường đại học này đưa ra quyết định dựa vào việc phân tích số liệu. Luận văn không tập trung vào tìm kiếm phương pháp hay thuật toán nào đạt hiệu quả cao nhất mà thực hiện một loạt các phương pháp xử lý vấn đề khác nhau, từ đó, đưa ra kết quả tổng quan về sự khác nhau của các phương pháp này.

Để làm được điều đó, nhóm đã phải thu thập, tìm kiếm dữ liệu thực tế của trường qua các kênh thông tin khác nhau, từ đó ghép nối các dữ liệu rời rạc thành một dữ liệu chung.

Võ Ngọc Lưu cho biết: “Những dữ liệu nhóm mình xin được là danh sách gian lận, thông tin sinh viên của kỳ hiện tại, danh sách sinh viên bỏ học và danh sách sinh viên đã tốt nghiệp…”.

Luận văn được đánh giá có ý nghĩa thực tế với các trường Đại học, Cao đẳng

Từ những dữ liệu, căn cứ ấy, nhóm đã lựa chọn được các thuộc tính có khả năng ảnh hưởng đến tỷ lệ bỏ học của sinh viên như: số lần gian lận, khoảng cách đến trường, điểm đầu vào, điểm trung bình môn, tỷ lệ điểm danh…

Sau đó, nhóm cùng xây dựng các mô hình dựa trên nguồn dữ liệu hiện có và đưa ra dự đoán về tỷ lệ bỏ học. “Phần lớn, nhóm sử dụng các thuật toán có sẵn trong Thư viện Scikit Learn, sau đó lập trình trên Python dựa vào những dữ liệu của sinh viên đã tốt nghiệp và sinh viên đã nghỉ”, Anh Đức lý giải.

Luận văn đưa ra một loạt các mô hình của các thuật toán và đưa ra các cách xử lý vấn đề, tổng hợp 81 mô hình có thể xảy ra (dựa trên các thuật toán, cách xử lý dữ liệu, cách xử lý không cân bằng). Với mỗi trường Đại học, Cao đẳng, tuỳ thuộc vào mục đích, nhu cầu của người quản lý sẽ chọn được mô hình phù hợp.

Tổng thời gian để lên ý tưởng và hoàn thành luận văn của nhóm là 6 tháng. Ngay từ ban đầu, nhóm đã đặt kỳ vọng luận văn sẽ có thể ứng dụng vào thực tế ở Việt Nam.

Lý giải về điều này, Ngọc Lưu chia sẻ: “quá trình thực hiện luận văn của nhóm được học hỏi từ các dự án tại các trường Đại học ở Việt Nam nên mình nghĩ rằng, các trường chỉ cần tuỳ chỉnh các bước xử lý dữ liệu cũng như phân tích dữ liệu tuỳ theo mục đích sử dụng”.

Đánh giá về ý nghĩa của luận văn này, thầy Bùi Quốc Trung (Giảng viên ĐH FPT) nhận định: “Luận văn nghiên cứu về một bài toán thực tế trên thế giới rất cần thiết và có ý nghĩa lớn về mặt quản lý. Các bạn đã sử dụng tất cả những kỹ thuật và các phương pháp học máy tiên tiến để phân tích dữ liệu đã có”.

Cũng theo thầy Trung, từ những nghiên cứu này, các trường đại học tại Việt Nam hoàn toàn có thể lọc được danh sách sinh viên có khả năng bỏ học và đưa ra phương pháp tư vấn, giải quyết phù hợp.

Trong tháng 3 và tháng 4/2017, ĐH FPT tổ chức đợt bảo vệ luận văn Thạc sĩ ngành Kỹ thuật phần mềm (MSE) dành cho các học viên khóa 1, 2, 3. Các luận văn Thạc sĩ được bảo vệ trong đợt này thuộc 2 chuyên ngành Quản trị dự án và Phân tích dữ liệu.

Quỳnh An

Tổ chức Giáo dục FPT - fpt.edu.vn