ỨNG DỤNG MÁY HỌC DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TRƯỜNG ĐẠI HỌC AN GIANG

Tóm tắt

Bài báo nghiên cứu ứng dụng học máy để dự đoán xếp loại tốt nghiệp của sinh viên ngành Công
nghệ thông tin tại Trường Đại học An Giang. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu điểm của các sinh viên tốt
nghiệp từ 2019-2024, áp dụng các thuật toán phân loại như SVM, Random Forest, XGBoost, CatBoost,
KNN, Decision Tree, MLP, Bagging và AdaBoost. Kết quả cho thấy SVM đạt độ chính xác cao nhất, theo
sau là Random Forest, CatBoost và XGBoost. Việc trích chọn đặc trưng và cân bằng dữ liệu cải thiện
đáng kể hiệu suất mô hình. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng của học máy trong dự báo kết quả học tập,
hỗ trợ cá nhân hóa giáo dục và phát hiện sớm sinh viên có nguy cơ học yếu.