Ngoài phần mở đầu và kết luận, nội dung chính của đề án được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan về lhọc máy & bài toán dự báo trong giáo dục; Chương 2: Một số thuật toán học máy; Chương 3: Ứng dụng trong bài toán dự báo sinh viên có nguy cơ rời trường sớm tại trường Cao đẳng Bách khoa. Đề án “Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong việc dự báo sinh viên có nguy cơ rời trường sớm tại trường Cao đẳng Bách Khoa” tập trung vào tìm ra mô hình học máy có khả năng dự báo và độ chính xác cao để giải quyết bài toán “dự báo sinh viên có nguy cơ rời trường sớm ” tại trường Cao đẳng Bách Khoa. Qua đó xác định các yếu tố ảnh hưởng lớn đến quyết định nghỉ học của sinh viên, và mức độ quan trọng của từng yếu tố để hỗ trợ nhà trường đưa ra phương pháp hỗ trợ sinh viên hiệu quả. Trên cơ sở của các nghiên cứu liên quan, đề án đã đề xuất các cơ sở giáo dục nên phát triển hệ thống dự đoán sớm kết quả học tập của sinh viên bằng cách ứng dụng học máy, học sâu và AI dựa trên dữ liệu tiến độ học tập. Hệ thống này giúp đưa ra cảnh báo sớm và hỗ trợ cá nhân hóa cho sinh viên. Ngoài ra, các hình thức hỗ trợ như tư vấn học tập, hỗ trợ tâm lý và sức khỏe cũng rất cần thiết để giảm tỷ lệ bỏ học.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Nguyễn Văn Chung, GVHD: Ngô Đức Vĩnh
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong việc dự báo sinh viên có nguy cơ rời trường sớm tại trường Cao đẳng Bách Khoa
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	70tr.
Năm xuất bản:	2025