Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập THÒNG TIN MÃ SÕ 62 48 01 042022https: //k hot h u vien .comBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRẦN THANH ĐIỆN MÃ SỐ NCS: P1617001XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾMVÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIỄN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG THÒNG TIN MÃ SÕ 62 48 01 04NGƯỜI HƯỚNG DẪN PGS.TS. NGUYÊN THÁI NGHE2022 Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập LỜI CÂM TẠĐẽ hoàn thành được luận án này, tôi đà nhận được sự quan tâm, giúp đờ và hướng dần nhiệt tình từ quý Thây Cô thuộc Khoa Công nghệ Thông tinXây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
và Truyền thông, Trường Đại học Cần Thơ và sự hỏ trợ tích cực cùa đông nghiệp.Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sẳc nhãt đẽn PGS.TS. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập i lời câm ơn đẽn TS. Nguyền Thanh Hãi đã hò trợ tôi trong quá trình triển khai các thực nghiệm cùa nghiên cứu.Xin chân thành càm ơn quý Thầy Cô đã truyền đạt thêm nhiều kiến thức, quan tâm, hô trợ và tạo mọi điêu kiện cho tôi trong quá trình học tập tại Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông thân Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập yêu, nơi tôi theo học đại học giai đoạn 1993-1998.Xin gửi lời càm ơn chân thành đến Lãnh đạo Nhà trường, Ban Giám đốc Trung tâm Thông tin và Quản trịXây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
mạng, Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ và đồng nghiệp đà tạo điêu kiện đê tôi được học tập nâng cao trinh độ chuyên môn và giúp đờ tôi trong suõt thời giaBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập án này.1TÓM TÂTTrong thời gian qua, cùng với sự phát triển rất nhanh của công nghệ thông tin và công nghệ hỏ trợ giáo dục trực tuyến, nhu cầu học tập mở ngày càng gia (ăng, trong đó có học tập trực tuyên nhấm ứng phó với nhùng thay đôi của thực tẽ, đặc biệt trong bôi cảnh hạn chẽ tiếp xúc trực tiẽp Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập giừa người dạy và người học do tình hình dịch bệnh và nhiều lý do khác. Trong luận án này, các giải pháp mới được đê xuất nhâm cung cấp tài nguyên họcXây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
tập đáp úng (ốt hơn nhu cầu và năng lực cùa người học. Các nghiên cứu được thực hiện với các đóng góp được trình bày sau đây.Đầu tiên, cách tiếp cận BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập ài nguyên. Trong thực nghiệm, mô hình phân loại với kỳ thuật MLP cũng được so sánh với các kỳ thuật học máy khác; kêt quả cho thấy cách tiẽp cận này cho kết quã phân loại khả thi và hiệu quả hơn các kỳ thuật truyền thống trên cùng tập dù' liệu, đặc biệt là dừ liệu mât cân bằng.Thú’ hai, hai cách tiế Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập p cận tìm kiếm tài nguyên học tập có quan tâm vấn đè ngừ nghĩa được đê xuãt, đó là tìm kiêm dựa trên sự tương đồng vẽ nội dung văn bản và dựa trên mạnXây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
g ngữ nghía ontology. Ờ môi cách tiếp cận, truy vãn được phân loại đẽ xác định lình vực nhằm thu hẹp không gian tìm kiếm trước khi tìm trẽn lình vực tBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập học tập, đặc biệt là tìm kiẽm có quan tâm vấn đề ngừ nghía.Thứ ba, các mô hình dự đoán kẽt quả học tập đề xuất với ba cách tiếp cận dựa trên các kỳ thuật học sâu, gồm xây dựng mô hình dự đoán cho toàn bộ sinh viên sử dụng mạng nơ-ron tích chập CNN, mô hình dự đoán theo nhóm năng lực học tập sử dụng Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập mạng nơ-ron đa tầng MLP và kỳ thuật học máy rừng ngầu nhiên RF, và mô hình dự đoán theo từng sinh viên sử dụng bộ nhớ ngắn dài hạn LSTM. Các kết quảXây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
thực nghiệm cho thấy các mô hình được đề xuất cho kẽt quả dự đoán khá tốt, đặc biệt khi sử dụng kỳ thuật tiẽn xừ lý dừ liệu trước khi đưa vào mô hình BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập ược đê xuãt. Mô hình được kiêm chứng trên nhiêu tập dù' liệu vẽ tài nguyên học tập và kêt quả học tập của sinh viên, cũng như so sánh với các kỳ thuật khác cùa hệ thống gợi ý. Kết quà cho thấy mô hình DMF có hiệu suất dự đoán xếp hạng khá tốt so với các kỳ thuật khác, tù’ đó có thẽ sừ dụng đẽ gợi ý Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập tài nguyên học tập phù hợp với năng lực người học.Từ khóa: Tài nguyên học tập, phân loại tài nguyên học tập, tìm kiếm tài nguyên học tập, dụ’ đoán kếtXây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
quà học tập, gợi ý tài nguyên học tập, kỳ thuật học máy và học sâu.2ABSTRACTIn recent years, along with the rapid development of information technoloBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập earning, especially in the context of limited face-to-face classes due to the epidemic situation as well as many other reasons. With the continuous increase of those resources, it is a challenge for learners to be able to search for suitable learning resources. In this dissertation, we propose state Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập -of-the-art approaches to help learners search learning resources meeting their needs and capacities. The contributions of the thesis are presented asXây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
follows.Firstly, an approach to use deep learning with Multilayer Perceptron (MLP) for the classification tasks of learning resources is proposed. ThBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập lly on imbalanced datasets.Secondly, approaches for searching learning resources based on document similarity and based on semantics are proposed. For similarity-based searching, cosine similarity and word-order similarity of the documents are combined. For semantic-based searching, searching learni Xây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập ng resources using ontologies is proposed. In both of the approaches, the query is classified to determine the topic to aim narrowing the search topicXây dựng mô hình tìm kiếm và gợi ý tài nguyên học tập
s before searching on the corresponding one of the built-in learning resources. The experimental results show that these approaches are feasible to buBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNG BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÂN THƠTRÂN THANH ĐIỆNXÂY DỰNG MÔ HÌNH TÌM KIẾM VÀ GỢI Ý TÀI NGUYÊN HỌC TẬPLUẬN ÁN TIẾN SĨCHUYÊN NGÀNH HỆ THÕNGGọi ngay
Chat zalo
Facebook