Phân loại đối tượng học để cải tiến chất lượng
hco tập trong đào tạo điện tử

Nguyễn Ánh Nguyệt

Trường Đại học Công nghệ
Luận văn Thạc sĩ ngành: Công nghệ phần mềm; Mã số: 60 48 10
Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Vinh
Năm bảo vệ: 2011

Abstract: Tổng quan về phân loại đối tượng học tập trong đào tạo điện tử. Trình bày
những lý thuyết cơ bản về logic mờ, mạng nơ ron nhân tạo, cung cấp cách nhìn tổng
quát nhất về quá trình làm mờ hóa, suy diễn, giải mờ và quá trình huấn luyện mạng nơ
ron nhân tạo. Áp dụng lý thuyết về logic mờ và mạng nơ ron cho bài toán phân loại
đối tượng học tập, các bước thực hiện. Giới thiệu về chương trình cài đặt và tập trung
thử nghiệm việc phân loại cho bộ dữ liệu gồm 200 mẫu, từ đó đánh giá được khả năng
ứng dụng của phương pháp kết hợp logic mờ - mạng nơ ron cho việc phân loại đối
tượng người học.

Keywords: Công nghệ phần mềm; Chất lượng học tập; Đào tạo điện tử; Công nghệ
thông tin

Content
Với sự phát triển vượt bậc của ngành công nghệ thông tin, học tập điện tử đóng vai
trò quan trọng trong giáo dục trong thế giới ngày nay. Việc dạy học hiện nay đặt người học
làm trung tâm, ví dụ như đào tạo tín chỉ [4]. Chỉ cần có máy tính và mạng Internet, người học
giờ đây có thể theo học ở các khóa học trực tuyến ở bất kì đâu, và bất kì thời điểm nào. Làm
sao việc học tập trên mạng có thể tối ưu nhất, gần gũi với khóa học thực tế nhất và giúp cho
người học tiếp thu kiến thức hiệu quả nhất, đó cũng là một trong những vấn đề mà hiện nay
đang được quan tâm, nghiên cứu.
Mặc khác, mỗi học sinh có phong cách học tập riêng của mình, và hiệu suất học tập

Chương 1: Trình bày tổng quan về phân loại đối tượng học tập trong đào tạo điện
tử. Chương này nêu ra các phương pháp phân loại đối tượng, ưu, nhược điểm của từng
phương pháp.
Chương 2: Tổng quan về logic mờ, mạng nơ ron. Chương này trình bày những lý
thuyết cơ bản về logic mờ, mạng nơ ron nhân tạo, cung cấp cách nhìn tổng quát nhất về quá
trình làm mờ hóa, suy diễn, giải mờ và quá trình huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo.
Chương 3: Áp dụng mạng nơ ron và logic mờ cho việc phân loại người học. Chương
này tập trung vào việc áp dụng lý thuyết về logic mờ và mạng nơ ron cho bài toán phân loại
đối tượng học tập, các bước thực hiện.
Chương 4: Cài đặt chương trình và thử nghiệm. Chương này giới thiệu về chương
trình cài đặt và tập trung thử nghiệm việc phân loại cho bộ dữ liệu gồm 200 mẫu, từ đó
đánh giá được khả năng ứng dụng của phương pháp kết hợp logic mờ - mạng nơ ron cho việc
phân loại đối tượng người học.
Phần kết luận tổng kết những kết quả đã đạt được của luận văn và hướng phát triển
nghiên cứu tiếp theo.

References
Tiếng việt
[1] Nguyễn Việt Anh (2009), Một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đào tạo điện tử,
luận án tiến sỹ, Đại học Công Nghệ, ĐH Quốc Gia Hà Nội.

3
[2] Nguyễn Cát Hồ, Lý thuyết tập mờ và công nghệ tính toán mềm, Hệ mờ, mạng nơron và
ứng dụng, NXB khoa học kỹ thuật 2001.
Tiếng Anh
[3] Stathacopoulou, Regina; Magoulas, George D.; Neuro-Grigoriadou, Maria and
Smarakou, Maria (2005). Fuzzy knowledge processing in intelligent learning environments
for improved student diagnosis. Information Sciences
[4] Stathacopoulou, Regina; Magoulas, George D.; Grigoriadou, Maria and Samarakou,
Maria (2005) Neuro-fuzzy knowledge processing in intelligent learning environments for