Phân tích phản hồi về cảm nghĩ để dự đoán khả năng nghề nghiệp của học sinh cấp trung học phổ thông :Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRẨN THANH ĐIỀN

PHÂN TÍCH PHẢN HỒI VỀ CẢM NGHĨ

ĐỂ DỰ ĐOÁN KHẢ NĂNG NGHỀ NGHIỆP CỦA

HỌC SINH CẤP TRUNG HỌC PHỔ THÔNG

Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH

Mã chuyên ngành: 60480101

LUẬN VĂN THẠC SĨ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, T9/2021

Mẫu PL1

Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh.

Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Thị Phương Giang

u n n thạc được o ệ tại H i đồng ch o ệ u n n thạc Trường

Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày 17 tháng 10 n 2021

Thành phần H i đồng đánh giá lu n n thạc gồ :

1. PGS.TS Huỳnh Trung Hiếu - Chủ tịch H i đồng

2. TS. Lê Thành Sách - Ph n iện 1

3. TS. Trịnh T n Đạt - Ph n iện 2

4. TS. Đặng Thị Phúc - Ủy iên

5. TS. ê Nh t Duy - Thư ký

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA

CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học iên: Trần Thanh Điền MSHV: 17113031

Ngày, tháng, n inh: 06/06/1984 Nơi inh: Kiên Giang

Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính Mã chuyên ngành:

60480101

I. TÊN ĐỀ TÀI:

Phân tích ph n hồi ề c ngh để dự đoán kh n ng nghề nghiệp của học inh c p

trung học phổ thông

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Tì hiểu tổng quan ề các công trình nghiên cứu có liên quan à các thành tựu,

hạn chế đã được hoàn thành trước đây liên quan đến hướng nghiên cứu Phân tích

c ngh à ph n hồi để dự đoán kh n ng nghề nghiệp của học inh c p Trung học

phổ thông

- Nghiên cứu gi i thu t Na Bay .

- Nghiên cứu gi i thu t SVM.

- Nghiên cứu phương pháp Entropy cực đại.

- Hiện thực à đánh giá kết qu

II. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 28/11/2019

III. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 15/9/2021

IV. NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. Nguyễn Thị Phương Giang

Tp. Hồ Chí Minh, ngày … tháng ... năm ….

NGƯỜI HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TS. Nguyễn Thị Phương Giang

TRƯỞNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

i

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành được ài lu n n thạc này, tôi xin ày tỏ ự c kích đặc iệt tới

cố n của tôi, Tiến Nguyễn Thị Phương Giang - Người đã định hướng, trực tiếp

dẫn dắt à cố n cho tôi trong uốt thời gian thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học.

Tôi xin gửi lời c ơn đến thầy ằng t t c t lòng à ự iết ơn của ình.

Tôi cũng xin gửi lời c ơn chân thành đến thầy ê Nh t Duy đã hướng dẫn à

giúp đỡ các iểu ẫu à quy trình hoàn thành đề tài lu n n từ khi ắt đầu đ ng ký

đề cương đến khi o ệ lu n n.

Tôi xin trân trọng c ơn Phòng qu n lý Sau đại học đã giúp đỡ tôi ề các thủ tục

cần thiết để hoàn thành lu n n.

ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC Sĩ

Trong nhiều n qua n đề tư n tuyển inh được nhiều người quan tâ , đặc iệt

là học inh à phụ huynh. Việc lựa chọn đúng ngành nghề, phù hợp ới n ng lực à

ở trường của n thân là ô cùng cần thiết. Tuy nhiên hình thức tư n tuyển inh

th o cách truyền thông là cho học inh c th y chán à không có hứng thú. Bên

cạnh đó, hiểu được c ngh à ph n hồi của học inh là t n đề thiết yếu khi

định hướng các nguyện ọng ào các trường đại học hay cao đẳng. Biết được điều

này, nghiên cứu đã đưa ra t gi i pháp giúp học inh c p Trung học Phổ thông

hiểu rõ ề kh n ng cũng như n ng lực của ình để lựa chọn đúng ngành nghề à

ở trường à n thân yêu thích. Đây cũng là điều hết ức quan trọng đối ới học

inh. Nghiên cứu t p trung kh n ng phân tích dữ liệu à dự đoán nhằ đưa ra t

kết qu chính xác từ các dữ liệu thu th p. Cũng từ nghiên cứu tác gi xây dựng nên

t hệ thống có kh n ng phân loại ph n hồi ề c ngh của học inh c p Trung

học Phổ thông t cách tự đ ng à chính xác nh t. B dữ liệu ph n hồi của học

inh được tác gi thu th p từ n 2015 đến nay. Tiếp th o, loại ỏ t t c các dữ liệu

rác, trùng lặp hay dữ liệu không hợp lệ t cách thủ công thì tác gi có hơn 5000

dữ liệu thô. Sau đó, tác gi ử dụng a thu t toán Na Bay , SVM à Entropy

cực đại để xây dựng ô hình phân tích ph n hồi ề c ngh của học inh dựa trên

các thu t toán phân loại. Kết qu chứng inh rằng thu t toán Maxi u Entropy tốt

hơn Na Bay à áy V ctor hỗ trợ ới ố điể là 78%. Với đ chính xác như

y tác gi th y rằng dữ liệu à kết qu của nghiên cứu có thể là nguồn dữ liệu hữu

ích cho c ng đồng phân tích ph n hồi ề c ngh trong tương lai.

iii

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin ca đoan đây là lu n n nghiên cứu của chính n thân tôi. Những kết qu

nghiên cứu, phân tích à các kết lu n trong lu n n hoàn toàn là trung thực à

không ao chép từ t kỳ t nguồn nào hay dưới t kỳ hình thức nào. Việc tha

kh o các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn à ghi rõ nguồn th o đúng quy

định.

Học viên

Trần Thanh Điền