Tổng quan về phân tích dữ liệu lớn trong giáo dục đại học
Email tác giả liên hệ:
tho@hcmuaf.edu.vnTừ khóa:
dữ liệu lớn, dữ liệu lớn trong giáo dục, phân tích dữ liệu lớn, giáo dục đại học, chất lượng giáo dục đại họcTóm tắt
Trong bối cảnh nhu cầu về đảm bảo chất lượng tại các cơ sở giáo dục đại học Việt Nam đang được quan tâm từ các bên liên quan, việc tìm ra các biện pháp cụ thể và hiệu quả để đảm bảo và nâng cao chất lượng là rất cấp thiết. Để đạt được điều này, phân tích dữ liệu giáo dục được xem là một giải pháp khá hữu hiệu. Bài viết được thực hiện nhằm đưa ra cái nhìn bao quát về dữ liệu lớn trong ngữ cảnh của giáo dục đại học, đặc biệt tại Việt Nam như là một mối quan tâm mới xuất hiện gần đây trong các nghiên cứu liên ngành. Bài viết cũng xác định rõ các loại dữ liệu cần được thu thập, lưu trữ và phân tích tại các cơ sở giáo dục đại học. Qua đó, bài viết nêu lên những vấn đề tồn tại và gợi ý những định hướng ban đầu cho việc ứng dụng lĩnh vực nghiên cứu này vào thực tiễn giáo dục đại học.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
SAS. (Jan 07). Big Data: What it is and why it matters. Available at: www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-data.html
R. J. Vatsala*, Sathyaraj R***, "A Review of Big Data Analytics in Sector of Higher Education," Journal of Engineering Research and Application, vol. 7, no. 6, p. 7, 2017.
A. G. Picciano, "The Evolution of Big Data and Learning Analytics in American Higher Education," Journal of Asynchronous Learning Networks, vol. 16, no. 3, p. 12, Jun 2012.
G. Siemens. (2011, Feb 07). How Data and Analytics Can Improve Education. Available at: http://www.oreilly.com/ideas/education-data-analytics-learning
X. ShackLock, "From Brick to Clicks: The Potential of Data and Analytics in Higher Education," Higher Education Commission, January 2016.
K. E. A. Angela Van Barneveld, John P. Campbell, "Analytics in Higher Education: Establishing a Common Language," January 2012. Educause Learning Initiative
J. M. K. J Meenakurami, "Learning Analytics and Its Challenges in Education Sector a Survey," International Journal of Computer Applications, 0975-8887, p. 5, 2015.
T. Bomatpalli, "Significance of Big Data and Analytics in Higher Education," International Journal of Computer Applications, 0975-8887, vol. 68, no. 14, p. 3, April 2013.
P. J. Goldstein, "Academic Analytics in The Education Sector: Needs, Oppotunities and Challenges," International Journal of Research in Computer and Communication Technology, 2014.
E. Duval, "Attention please! Learning analytics for visualization and recommendation," presented at the Proceedings of the 1st International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK 11), Banff, AB, Canada, February 27 - March 01, 2011.
M. E. Mohammad Khalil, "Learning Analytics: Principles and Constraints," presented at the World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications, June 2015.
D. G. O. John P. Campbell, "Academic Analytics," EDUCAUSE PublicationsOctober 15, 2007. Available at: https://library.educause.edu/resources/2007/10/academic-analytics
J. T. A. Sandra Nunn, Therese Kanai, Mansureh Kebritchi, " Learning Analytics Methods, Benefits, and Chanllenges in Higher Education: A Systematic Literature Review," Online Learning, vol. 20, no. 2, p. 17, 2016.
M. A. Alaa Althubaiti, "Medical Colleges in Saudi Arabia: Can We Predict Graduate Numbers?," Higher Education Studies, vol. 4, no. 3, p. 8, March 28, 2014. Canadian Center of Science and Education
P. Graciela M. Armayor, Sean T. Leonard, "Graphic Strategies for Analyzing and Interpreting Curricular Mapping Data," American Journal of Pharmaceutical Education, vol. 75, no. 5, p. 10, June 15, 2010.
B. Daniel, "Big Data and analytics in higher education: Opportunities and challenges," British Journal of Educational Technology, 2014. British Educational Research Association
N. M. Ana Borray. (2017, April 15, 2018). Can Making College Completion Paths More Personalized Increase Student Success? Available at: https://er.educause.edu/blogs/2017/3/can-making-college-completion-paths-more-personalized-increase-student-success
M. M. R. Beijie Xu, "Teaching Analytics: A Clustering and Triangulation Study of Digital Library User Data," Educational Technology & Society, vol. 15, no. 3, 2012. International Forum of Educational Technology & Society
C.-F. T. Bangsuk Jantawan, "The Application of Data Mining to Build Classification Model for Predicting Graduate Employment," International Journal of Computer Science and Information Security, vol. 11, no. 10, pp. 1-7, October 2013.
L. M. Thúy. (2017, Jan 15). RMIT News: Đẩy mạnh phân tích dữ liệu về quá trình học. Available at: https://www.rmit.edu.vn/vi/tin-hoat-dong/day-manh-phan-tich-du-lieu-ve-qua-trinh-hoc
V. Q. C. Nguyễn Việt Cường. (2017, Jan 15). Những bài toán cơ bản của Big Data. Available at: https://tech.fpt.com.vn/nhung-bai-toan-co-ban-cua-big-data/
H. T. Bảo. (2017, Jan 15). Câu chuyện về Khoa học dữ liệu: Chỉ vài kẻ thắng cuộc. Available at: http://tiasang.com.vn/khoa-hoc-cong-nghe/Cau-chuyen-ve-khoa-hoc-du-lieu-chi-vai-ke-thang-cuoc-10789
Nguyễn Chí Ngôn và Nguyễn Thái Nghe. Hệ chuyên gia hỗ trợ sinh viên lập kế hoạch học tập (dựa trên phương pháp khai phá dữ liệu - data mining). Đề tài NCKH cấp trường. Đại học Cần Thơ, 2010.
Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang, Nguyễn Minh Trung, Trịnh Trung Hưng, Phát hiện môn học quan trọng ảnh hưởng đến kết quả học tập sinh viên ngành CNTT, Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2014.
Huỳnh Lý Thanh Nhàn, Nguyễn Thái Nghe. Hệ thống dự đoán kết quả học tập và gợi ý lựa chọn môn học. Kỷ yếu hội thảo quốc gia lần thứ XVI: Một số vấn đề chọc lọc của CNTT&TT, 2013, trang 110-118. NXB Khoa học kỹ thuật. ISBN: 987-604-67-0251-1
Nguyễn Thái Nghe. Hệ thống dự báo năng lực học tập và hỗ trợ sinh viên lựa chọn môn học. Đề tài NCKH cấp trường. Đại học Cần Thơ, 2013.
Nguyen Thai-Nghe. An Introduction to Factorization Technique for Building Recommendation Systems. Vol. 6/2013, pp. 44-53, Journal of Science - University of Da Lat, ISSN 0866-787X, 2013.
Nguyễn Thị Thanh Thủy, Nguyễn Trần Quốc Vinh. Ứng dụng khai phá dữ liệu xây dựng công cụ dự đoán kết quả học tập của sinh viên. Hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học lần thứ 8, Đại học Đà Nẵng, 2012.
Võ Thị Ngọc Châu, Nguyễn Hứa Phùng, On Semi-supervised Learning with Sparse Data Handling for Educational Data Classification, 4th International Conference FDSE, 2017.
B. Inc. (2018, May 15). Blackboard Analytics. Available at: http://www.blackboard.com/education-analytics/
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
