Đề án Ứng dụng trí tuệ nhân tạo giải thích (XAI) trong dự báo kết quả học tập và phân tích các yếu tố ảnh hưởng của học sinh lớp 9 tại Hà Nội tập trung vào xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng dự báo kết quả học tập của học sinh lớp 9 tại Hà Nội (nghiên cứu trường hợp tại Phường Từ Liêm, Phường Xuân Phương, Phường Tây Mỗ, Phường Đại Mỗ, Hà Nội). Cụ thể, đề tài tập trung phát triển và huấn luyện mô hình học máy kết hợp XAI để đảm bảo tính minh bạch và khả năng giải thích. Nghiên cứu xác định các yếu tố ảnh hưởng chủ yếu đến kết quả học tập thông qua phân tích dữ liệu và kỹ thuật XAI. Trên cơ sở đó, đề xuất giải pháp ứng dụng hỗ trợ giáo viên và nhà trường trong tư vấn, cảnh báo sớm và quản lý giáo dục. Nội dung chính của đề án được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu giáo dục; Chương 2: Mô hình học máy dự báo kết quả học tập; Chương 3: Thực nghiệm mô hình dự báo kết quả học tập. Trên cơ sở các nội dung nghiên cứu, đề án đã nghiên cứu dự báo kết quả học tập của học sinh lớp 9 tại Hà Nội bằng các mô hình học máy kết hợp Trí tuệ nhân tạo giải thích (XAI) nhằm nâng cao tính minh bạch và khả năng ứng dụng. Về lý luận, đề án hệ thống hóa cơ sở về khai phá dữ liệu giáo dục, các mô hình dự báo và phương pháp giải thích như SHAP, LIME. Về thực nghiệm, nhiều mô hình được so sánh, trong đó Random Forest được lựa chọn nhờ hiệu năng và tính ổn định. Kết quả XAI cho thấy các yếu tố ảnh hưởng chính gồm thành tích học tập trước đó, môi trường học tập và định hướng cá nhân, trong khi yếu tố nhân khẩu học ít tác động. Tổng thể, đề án vừa xây dựng mô hình dự báo hiệu quả, vừa đảm bảo khả năng giải thích rõ ràng, phù hợp với xu hướng AI minh bạch trong giáo dục.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Bùi Văn Bắc, GVHD: Nguyễn Thị Kim Sơn
Thông tin nhan đề:	Ứng dụng trí tuệ nhân tạo giải thích (XAI) trong dự báo kết quả học tập và phân tích các yếu tố ảnh hưởng của học sinh lớp 9 tại Hà Nội
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Đề tài nghiên cứu khoa học / Bộ sưu tập: Công nghệ Hóa
Mô tả vật lý:	84tr.
Năm xuất bản:	2024