Trực quan hóa hệ thống và phân tích đặc điểm tương đồng của học sinh

Trực quan hóa hệ thống và phân tích đặc điểm tương đồng của học sinh Trực quan hóa hệ thống và phân tích đặc điểm tương đồng của học sinh Trực quan hóa hệ thống và phân tích đặc điểm tương đồng của học sinh luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HCM

-

NGUYỄN MINH PHƯƠNG

TRỰC QUAN HÓA, HỆ THỐNG VÀ PHÂN TÍCH ĐẶC

ĐIỂM TƯƠNG ĐỒNG CỦA HỌC SINH

(**Từ khóa: Data Visualization, Graph Database, GraphStreeam)

LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Công nghệ thông tin

Mã số ngành: 60480201

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS ĐỖ PHÚC

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 03 năm 2017

PGS.TS Võ Đình Bảy

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học : PGS.TS ĐỖ PHÚC

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP HCM ngày 17 tháng 06 năm 2018

Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:

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

5 TS Nguyễn Thị Thúy Loan Ủy viên, Thư ký

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV

TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ TP HCM

VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

TP HCM, ngày 31 tháng 03 năm 2017

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: NGUYỄN MINH PHƯƠNG Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 13/06/1987 Nơi sinh: TP Hồ Chí Minh

Chuyên ngành: Công nghệ thông tin MSHV: 1540860001

I- Tên đề tài:

TRỰC QUAN HÓA, HỆ THỐNG VÀ PHÂN TÍCH ĐẶC ĐIỂM TƯƠNG

ĐỒNG CỦA HỌC SINH II- Nhiệm vụ và nội dung:

Đề tài luận văn bao gồm 3 nhiệm vụ chính với các nội dung như sau:

1 Thu thập dữ liệu

2 Tính khoảng cách giữa các đối tượng

3 Tạo đồ thị tương đồng dựa trên độ đo tương đồng

4 Dùng thuật toán khám phá cộng đồng để tìm các cộng đồng trên đồ thị

5 Trực quan hóa cộng đồng

6 Giải thích từng cộng đồng – tập các học sinh có tính chất giống nhau

III- Ngày giao nhiệm vụ: 24/07/2017

IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 17/03/2018

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này

đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc

Học viên thực hiện luận văn

(Ký và ghi rõ họ tên)

NGUYỄN MINH PHƯƠNG

LỜI CÁM ƠN

Đầu tiên cho tôi xin phép được gửi lời cám ơn vô cùng sâu sắc đến với PGS.TS

Đỗ Phúc, người thầy đã trực tiếp hướng dẫn, chỉ bảo cũng như tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn này

Ngoài ra tôi cũng xin được gửi lời cám ơn chân thành đến PGS.TS Võ Đình Bảy cùng toàn thể đội ngũ cán bộ, thầy cô đang công tác tại ĐH Công Nghệ TP HCM, những người đã trực tiếp giảng dạy, các bạn đồng học trong lớp 15SCT11 đã hỗ trợ tôi trong quá trình học tập và thực hiện các nghiên cứu tại trường

Cuối cùng tôi cũng xin được gửi lời cám ơn đến gia đình và người thân đã có những ủng hộ về mặt tinh thần cũng như giúp đỡ đáng kể cho tôi trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn này

NGUYỄN MINH PHƯƠNG

TÓM TẮT

Trong thực tế hiện nay cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ, kinh tế xã hội, việc phát triển các phương pháp, công cụ giáo dục là một việc làm hết sức cần thiết Đó là một trong những biện pháp nhằm phát triển giáo dục hiệu quả nhất

Ngoài những phương pháp giáo dục truyền thống thì phương pháp giáo dục cá thể hóa đã được áp dụng và mang lại những hiệu quả to lớn Để phát triển phương pháp này, câu hỏi đặt ra là làm thế nào có thể phát hiện ra các nhóm, các cá thể tương đồng nhau để điều chỉnh các nghiệp vụ, biện pháp giáo dục cá thể hóa cho phù hợp Đây là bài toán liên quan về đặc điểm tương đồng Yêu cầu cụ thể cần giải quyết 3 vấn đề chính như sau:

- Thu thập dữ liệu

- Chuẩn hóa dữ liệu cho phù hợp yêu cầu của bài toán

- Thực hiện phân tích các đặc điểm tương đồng, mô hình hóa và phân tích đồ thị

Để giải quyết yêu cầu đặt ra, chúng tôi đã sử dụng ngôn ngữ Java cùng với bộ thư viện GraphStream để xây dựng ứng dụng phân nhóm những học sinh có đặc điểm giống nhau, trực quan hóa trên đồ thị động và một số các giải thuật để phân tích đặc điểm tương đồng đạt hiệu suất chính xác một cách tối ưu

Luận văn bao gồm 5 chương, trong đó chúng tôi sẽ trình bày các ý tưởng, cơ sở lý thuyết, phương pháp thực hiện, mô hình thực nghiệm để đánh giá và kết luận về kết quả

đã đạt được cũng như hướng phát triển trong tương lai

ABSTRACT

In recent years, thanks to the tremendous development of information science and computing technology which have been leveraging the growth of multiple social aspects as well as education Therefore, the need of innovation in educational methods

as well as supporting tools is extremely necessary

Along with the traditional approach of generalization and compulsory in school education, the approach of individualized education has also been applied and proved to have positive effects on students In order to develop this approach, there is

high-an importhigh-ant question of how to properly identify potential group of students who are relevant to each other Properly detecting group of relevant students can support to apply appropriated educational services This is a common problem of community detection and similarity measurement In order to answer this question, specific requirements are needed to resolve, as following tasks:

- Proper students’ data collection, management and analyzing

- Standardizing and organizing the input raw data to form the proper based data structure

graph Applying proper community detection algorithm to support for student’s graph analysis, students’ similarity evaluation as well as students’ data visualization

In order to handle these tasks, we used the Java programming language and GraphStream visualization tool to build the application which are used to evaluate the students’ similarities as well as detect possible community of relevant students from the given dataset Our application also be able to dynamically visualize the students’ data as well as ensuring the output accuracy for detected student’s community

This thesis includes five chapters, in which presents about our ideas, main theoretical foundations, implementation, empirical studies for evaluating achieved results, the conclusion and our next improvements in the future

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ix

DANH MỤC CÁC BẢNG x

DANH MỤC CÁC HÌNH xi

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU VÀ TỔNG QUAN VỀ CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1

1.1 Lý do và động lực thực hiện đề tài 1

1.2 Mục đích và phạm vi nghiên cứu của đề tài 4

1.3 Các điểm mới và đóng góp trong luận văn 4

1.4 Tính khả thi của đề tài 4

1.5 Thống kê và nhu cầu phân nhóm học sinh trong công tác giảng dạy giáo dục 4

1.6 Mô hình hệ thống 8

1.7 Các phương pháp nghiên cứu được áp dụng 8

1.8 Kết luận chương 1 9

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10

2.1 Các độ đo khoảng cách 10

2.1.1 Khoảng cách Euclid 10

2.1.2 Khoảng cách Minkowski 10

2.1.3 Khoảng cách Jaccard 10

2.2 Thuật toán khám phá cộng đồng 11

2.2.1 Khái quát về các thuật toán phát hiện cộng đồng 11

2.2.2 Thuật toán Louvain 13

2.3 Trực quan hóa dữ liệu 16

2.3.1 Tổng quan 16

2.3.2 Kiến trúc và mô hình trực quan hóa dữ liệu 19

2.3.3 Thiết kế trực quan hóa dữ liệu 21

2.4 Thuật toán lan truyền nhãn 25

2.4.1 Ký hiệu 25

2.4.2 Nội dung thuật toán 26

2.4.3 Sự hội tụ của thuật toán 27

2.4.4 Phương pháp xác định siêu tham số của đồ thị 28

2.4.5 Độ phức tạp của thuật toán 29

2.5 Kết luận chương 2 31

CHƯƠNG 3 CÁC BƯỚC XÂY DỰNG NỀN TẢNG HỆ THỐNG VÀ CÀI ĐẶT

32

3.1 Xây dựng mô hình 32

3.2 Thu thập dữ liệu 32

3.3 Tiền xử lý, định dạng dữ liệu có cấu trúc 35

3.4 Mô tả hệ thống 37

3.4.1 Xây dựng hệ thống 37

3.4.2 Giao diện của chương trình 39

3.5 Kết luận chương 3 42

CHƯƠNG 4 THỰC NGHIỆM VÀ CÁC KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ 43

4.1 Bộ dữ liệu thực nghiệm 43

4.2 Giải thích cộng đồng 43

4.2.1 Giải thích cộng đồng thứ nhất 45

4.2.2 Giải thích cộng đồng thứ hai 46

4.2.3 Giải thích cộng đồng thứ ba 47

4.2.4 Giải thích cộng đồng thứ tư 48

4.3 Đánh giá 48

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 51

TÀI LIỆU THAM KHẢO 52

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DBMS Database Management System Hệ quản trị cơ sở dữ liệu

Graph DB Graph Database Cơ sở dữ liệu đồ thị

GDBMS Graph Database Management

System

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu đồ thị

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 Khoảng cách giữa hai học sinh được tính theo độ đo Euclid 11Bảng 4.1 Số lượng cộng đồng có được khi chọn ngưỡng σ=3 44

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1 Tổng quan hệ thống phân nhóm học sinh dựa vào đặc điểm tương đồng 8

Hình 2.1 Trực quan hóa khoa học mô phỏng sự bất ổn định Raleigh-Taylor bởi sự hòa trộn giữa 2 chất lưu 18

Hình 2.2 Mô hình khái niệm của trực quan hóa 20

Hình 2.3 Vai trò của mô hình dữ liệu trong phần mềm trực quan hóa 21

Hình 2.4 Bản chất của trực quan hoá dựa vào đánh giá mối quan hệ giữa 3 thành phần 22

Hình 2.5 Đồ thị với trọng số trên cạnh 25

Hình 3.1 Mô hình hệ thống thực nghiệm 32

Hình 3.2 Dữ liệu ban đầu 34

Hình 3.3 Dữ liệu sau khi tiền xử lý 36

Hình 3.4 Ma trận khoảng cách 38

Hình 3.5 Giao diện chính của chương trình 39

Hình 3.6 Chọn File và nạp dữ liệu vào chương trình 40

Hình 3.7 Chọn ngưỡng tùy ý để nhận diện cộng đồng và trực quan dữ liệu 40

Hình 3.8 Tùy chọn hiển thị nhãn của các nút 41

Hình 3.9 Màn hình hiển thị kết quả 41

Hình 4.1 Các cộng đồng thu được từ chương trình 45

Hình 4.2 Chi tiết cộng đồng thứ nhất thu được từ chương trình 45

Hình 4.3 Chi tiết cộng đồng thứ hai thu được từ chương trình 46

Hình 4.4 Chi tiết cộng đồng thứ ba thu được từ chương trình 47

Hình 4.5 Chi tiết cộng đồng thứ tư thu được từ chương trình 48

Kể từ khi có các văn bản chỉ đạo, ngành giáo dục đã tích cực triển khai mạnh

mẽ việc thực hiện đổi mới giáo dục Từ địa phương cũng đã hưởng ứng, triển khai thực hiện trong từng hoạt động của địa phương mình như việc đầu tư trường lớp, thực hiện trang bị bổ sung các phương tiện phục vụ cho công tác giảng dạy của thầy cô giáo, tăng cường các điều kiện phục vụ cho việc học của học sinh Trong đó đã đặc biệt quan tâm đến việc đổi mới từ phía người thầy với các yêu cầu cải tiến phương pháp giảng dạy, phát huy ưu điểm của các phương pháp giảng dạy truyền thống, mạnh dạn đổi mới các phương pháp, cách dạy nhằm phát huy tính tích cực, tự học tập của học sinh

Theo đó người thầy đã mạnh dạn đổi mới trong thiết kế bài giảng, tăng cường các hoạt động tạo điều kiện cho học sinh trực tiếp tham gia trong việc lĩnh hội kiến thức, khắc phục được nhược điểm của việc truyền thụ kiến thức một chiều (học sinh đến lớp chỉ nghe giảng và ghi chép và học thuộc lòng là chính); hình thức lên lớp cũng được thay đổi từ việc khi đến lớp với phấn trắng, bảng đen và gò bó trong bốn bức tường, tiếp thu một cách thụ động sang hình thức hoạt động, tiếp thu một cách tích cực hơn thông qua các hoạt động như tăng tính thực hành, giúp các em trực tiếp tham gia vào quá trình học, tăng cường sự giao tiếp lẫn nhau thông qua việc tổ chức học tập theo nhóm, học sinh được trao đổi và đưa ra những nhận xét, đưa ra ý kiến cá nhân của mình Học sinh được thay đổi môi trường học tập từ việc ngồi trong lớp chuyển sang việc học tập thông qua thực tế tại các di tích lịch sử, nhà truyền thống, nhà máy, xí

2

nghiệp, tăng tính chủ động, khả năng quan sát, nhận xét và tính khái quát từ đó rút

ra bài học bổ ích cho bản thân

Trong thời gian qua đã có những tiến bộ rõ nét, các phương pháp mới, hình thức học tập mới được hình thành, tăng cường được tính chủ động sáng tạo của học sinh; cơ sở vật chất của trường được cải thiện đáp ứng tốt hơn cho việc phục vụ các hoạt động dạy và học; trang thiết bị cũng được nâng cấp, hiện đại hơn dần tiếp cận được với sự phát triển của ngành công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ trên thế giới cũng như trong nước Phải khẳng định ngành giáo dục đã có bước chuyển mới, tích cực hơn, đã đi đúng hướng theo tinh thần Nghị quyết của Đảng Tuy nhiên cũng phải nhìn nhận là còn nhiều vấn đề đòi hỏi ngành phải tích cực đẩy mạnh hơn nữa mới mong đạt được mục tiêu mong muốn và phải kiên trì thực hiện đổi mới, mạnh dạn, thận trọng trong triển khai, bền bỉ trong thực hiện, kịp thời sơ tổng kết, khẳng định cách làm đúng, phương pháp giảng dạy hiệu quả để phát huy, nhân rộng trong toàn ngành

Là người làm công tác giảng dạy, cá nhân tôi cũng đã tích cực trong việc thực hiện chỉ đạo của trường, của ngành trong việc đổi mới phương pháp giảng dạy với mong muốn giúp cho học sinh học tập tích cực, chủ động sáng tạo và mỗi học sinh được phát triển trên cơ sở chính năng lực của mình, phù hợp với sự phát triển thể chất, năng lực cá nhân, có như thế mới tạo được động cơ, sự yêu thích học tập của học sinh

và quan trọng là giúp các em định hướng đúng, phát triển tốt khi học xong bậc học phổ thông Tuy nhiên trong thực tế vẫn còn có sự bất cập, cá nhân tôi xin được trình bày thêm một số thực trạng mà đơn vị còn mắc phải:

1 Thực hiện mục tiêu đảm bảo không có học sinh nào thất học, nhà trường đã phải gồng mình nhận học sinh, đẩy sĩ số học sinh/lớp tăng cao Đây cũng là tình hình chung của nhiều quận nhất là nơi có tỉ lệ dân nhập cư đông như Thủ Đức, Bình Tân,

Gò Vấp

2 Yếu tố cơ sở vật chất, trong đó có trường, lớp học là một ảnh hưởng rất lớn

vì chính yếu tố này đã đưa các trường đến vi phạm Quy định chuẩn ở bậc tiểu học là

35 học sinh/lớp, THCS là 45 em, , thực tế sĩ số lớp học tại trường thường rất cao khiến cho giáo viên không có điều kiện quan tâm đến từng học sinh

3

3 Trang thiết bị dạy học còn chưa đáp ứng cho việc thực hiện dạy học theo hướng cá thể hóa Hiện tại chỉ có phấn trắng, bảng đen; trường tốt thì có thêm máy chiếu; bảng tương tác nhưng muốn sử dụng phải đăng ký vì rất ít; phòng lab thì còn quá xa vời; phòng thực hành, vườn trường thì chưa có; thư viện thì diện tích quá bé chưa phục vụ rộng rãi cho bạn đọc

4 Một yếu tố không kém phần quan trọng là đội ngũ giáo viên, đa số chưa nhận thức đúng đắn về đổi mới nhà trường, đổi mới phương pháp dạy học nói chung và dạy học theo hướng cá thể hóa học sinh nói riêng; ngại đổi mới; không ít giáo viên đã thường dạy học theo thói quen, ít quan tâm đến tâm lý, thái độ, mức độ ham thích của học sinh, thậm chí có giáo viên đã xử sự một cách thô thiển, phản sư phạm; còn giáo viên đơn thuần chỉ dạy cho hết sách, cho hết ý tưởng của mình mà không chú ý đến điều kiện và khả năng tiếp thu, sự ham thích học tập của học sinh

5 Việc tổ chức cho học sinh học tập theo nhóm, việc giảng dạy sao cho sát đối tượng học sinh thường còn mang tính cảm tính, chưa có thức đo cụ thể, chưa thể sâu sát được đến từng cá nhân cụ thể về tâm sinh lý, ý thức, mục đích, động cơ và năng lực nên dẫn đến việc học sinh dễ nhàm chán, tham gia một cách thiếu tích cực, tham gia cho có, lấy lệ,

6 Thực tế dạy học ở nhà trường hiện nay cho thấy số học sinh lười, chán học khá đông; tỉ lệ học yếu kém của học sinh tương đối nhiều; tình trạng học khó nhớ, mau quên trong học sinh có tính phổ biến cũng ảnh hưởng rất nhiều đến việc dạy và học

Mỗi cá nhân là một đơn vị đặc thù, không ai giống ai, bởi vì bản thân của mỗi người cũng chuyển biến liên tục trong dòng sống Nhìn bề ngoài, mỗi người lúc nào cũng có vẻ như là chính họ, nhưng thực chất sự thay đổi luôn diễn ra âm thầm, tiệm tiến, khó thể nhận biết, và học sinh của chúng ta cũng không thoát khỏi dòng sống này Vậy để vận dụng có hiệu quả một hình thức hoạt động dạy học nói riêng, một phương pháp dạy học nói chung, đòi hỏi người giáo viên phải nắm được năng lực tiếp nhận và

cả đặc điểm tâm sinh lý của từng em Bởi vì mỗi con người không ai giống ai mà có những đặc điểm khác nhau Khi dạy đối tượng học sinh hiếu động thì chúng ta không thể dạy giống như các em học sinh thụ động mà phải có một phương pháp riêng Nói cách khác là phương pháp phải phù hợp với đối tượng Lớp có nhiều học sinh khá giỏi thì giáo viên phải ra bài tập như thế nào để các em phát huy được năng lực của mình

1.2 Mục đích và phạm vi nghiên cứu của đề tài

Để thực hiện được các mục tiêu và yêu cầu của đề tài đặt ra, các bước sẽ thực hiện như sau:

- Nghiên cứu các lý thuyết, phương pháp, giải thuật liên quan đến phân cụm

- Nghiên cứu các đặc trưng cơ bản về đặc điểm tương đồng

- Xây dựng mô hình phân tích đặc điểm tương đồng

- Áp dụng mô hình phân tích đặc điểm tương cho một nhóm học sinh cụ thể

1.3 Các điểm mới và đóng góp trong luận văn

Từ ý tưởng ban đầu đến các bước triển khai ra thực tế, một số đóng góp và cải tiến đã được đề xuất và mô tả trong trong luận văn và được trình bày trong 5 thành phần chính sau:

1.4 Tính khả thi của đề tài

Trọng tâm của đề tài: Đề tài được xây dựng trên trọng tâm chính là xây dựng một hệ

thống hỗ trợ phân nhóm các học sinh dựa trên đặc điểm tương đồng một cách nhanh chóng và chính xác nhất

Tính khả thi: Vấn đề cốt lõi là làm thế nào để xây dựng độ đo các đặc điểm tương

đồng của học sinh và cụ thể hóa thành đồ thị

1.5.Thống kê và nhu cầu phân nhóm học sinh trong công tác giảng dạy giáo dục

Luật Giáo dục đã quy định: “Phương pháp giáo dục phổ thông phải phát huy tính tích cực, tự giác, chủ động của học sinh, phù hợp với đặc điểm của từng lớp, môn học, bồi dưỡng phương pháp tự học, rèn luyện kỹ năng vận dụng kiến thức vào thực tiễn, tác động đến tình cảm, đem lại niềm vui hứng thú học tập cho học sinh”

Trong quá trình dạy học việc gây hứng thú cho học sinh trong học tập là yếu tố ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng dạy học Vì vậy vấn đề đặt ra đối với giáo viên là lựa

5

chọn, vận dụng và kết hợp các phương pháp dạy học trong một bài học như thế nào để phát huy được tính tích cực của học sinh Cụ thể phải có phương pháp sao cho đạt được theo hướng phát huy tính tích cực của học sinh Trong đó việc áp dụng thống kê

và phân nhóm học sinh trong giảng dạy là việc làm đòi hỏi người giáo viên cần phải lưu ý

Qua thống kê và phân nhóm, làm cho các nhóm học sinh có những sự tương đồng cần thiết hòa vào một nhóm, bổ khuyết cho nhau, giúp nhau hoạt động có hiệu quả trong hoạt động học tập và lĩnh hội kiến thức Từ đó sẽ tạo ra cho học sinh tính nhanh nhạy, chủ động sáng tạo góp phần nâng cao chất lượng dạy học, chất lượng tiếp thu kiến thức bài học

Theo khái niệm Thống kê: Thống kê là khoa học nghiên cứu mặt số lượng và hiện tượng, những quy luật của đời sống xã hội trong mối quan hệ mật thiết về mặt chất lượng trong điều kiện địa điểm thời gian nhất định Những số liệu thống kê không chỉ là số liệu đơn thuần biểu hiện về mặt lượng mà chúng còn có mối quan hệ về mặt chất của những hiện tượng kinh tế- xã hội Thông qua phân tích từng mối quan hệ số liệu thống kê chúng ta có thể biết được bản chất các quy luật phát triển xã hội

Trong hoạt động giảng dạy, giáo dục liên quan đến việc phân nhóm học sinh chúng ta phải dựa vào phương pháp thống kê định tính Dưa trên những tiêu chí nhất định để phân chia số học sinh vào trong một nhóm tương đồng

Để hoạt động nhóm thực sự có hiệu quả, ngay từ đầu giáo viên nên tìm hiểu phân loại học sinh về nhận thức, năng lực, hoàn cảnh, phẩm chất làm tiền đề cho việc chia nhóm Để xác định chính xác, người giáo viên phải khảo sát, đánh giá học sinh theo các tiêu chí đó và thống kê lại và từ đó phân chia các học sinh vào các nhóm để học sinh có thể tương trợ, bổ khuyết cho nhau, phát huy có hiệu quả và nâng cao được kết quả làm việc của nhóm Khi chia nhóm, có thể chọn phương án 6 học sinh trong một nhóm chia thành 3 cặp đôi cho phù hợp với điều kiện của lớp học; sắp xếp các thành viên vào một nhóm, sao cho các thành viên theo thống kê phân loại trên vào một nhóm nhóm Nhóm hoạt động có hiệu quả là nhóm gồm các thành viên có năng lực đa dạng: Khả năng nhận thức cao, trung bình và thấp, đa dạng về thành phần xuất thân, điều kiện kinh tế, môi trường sống Với nhóm như vậy, mỗi một vấn đề cần giải quyết sẽ chứa đựng sự cân nhắc toàn diện hơn Giai đoạn đầu, giáo viên cố gắng để đạt

6

được các yêu cầu sau: Mỗi nhóm đều có 1 nhóm trưởng có năng lực điều hành (sau này sẽ luân phiên thay đổi), có 1 thành viên trong ban học tập Nếu có thể thì có đủ các thành viên trong các ban, cân bằng lượng nam nữ trong nhóm; có 3 đôi bạn cùng bàn

có thể giúp nhau tiến bộ

Những vấn đề cần lưu ý trong phân nhóm để nhóm hoạt động có hiệu quả Nhóm là một tập thể nhiều cá nhân, mỗi cá nhân lại có một suy nghĩ khác nhau Nếu phối hợp tốt sẽ có nhiều sáng tạo nhưng nếu không phối hợp tốt sẽ rất dễ xảy ra bất đồng Vì vậy, cần tuân thủ 5 nguyên tắc sau:

- Đầu tiên, tổ chức các nhóm phải chặt chẽ, có cơ cấu tổ chức hợp lý hợp thành thể thống nhất, từng thành viên và nhóm trưởng phải phát huy tốt vai trò, trách nhiệm của mình trong việc thực hiện quy trình học nhóm khi học tập các môn học

- Hai, cần tuân thủ các khâu, các bước của quy trình học nhóm; cần quản lý chặt chẽ kế hoạch học nhóm của mỗi nhóm tránh tạo thành buổi trao đổi ngoài những nội dung học tập

- Ba, phân công nhiệm vụ phù hợp với khả năng, trình độ, sở trường của từng thành viên, mỗi người phải nhận rõ trách nhiệm của mình trong quy trình học nhóm

- Bốn, cần tạo ra bầu không khí trao đổi cởi mở, thân thiện, hợp tác, hỗ trợ nhau cùng tiến bộ; không áp đặt lối suy nghĩ riêng của cá nhân trong quá trình trao đổi, khi họp nhóm cần chú ý tính toán thời gian bảo đảm mỗi cá nhân có đủ thời gian để tiến hành ôn tập riêng trong học tập

- Và cuối cùng, tiến hành rút kinh nghiệm sau mỗi lần học nhóm khi kết thúc môn học kịp thời bổ sung, điều chỉnh cách thức phối hợp hoạt động trong nhóm để nâng cao chất lượng học tập của học sinh hiện nay

Theo nghiên cứu thống kê Dữ liệu định tính là dữ liệu phản ánh tính chất và sự hơn kém về tính chất của đối tượng nghiên cứu Dữ liệu định tính được thu thập dễ hơn và người ta thường dùng các thang đo định danh hay thứ bậc để xác định Dữ liệu của phương pháp nghiên cứu định tính rất lớn và không có một hệ thống khuôn mẫu rõ ràng như trong nghiên cứu định lượng Nên cần phải hoàn thành quá trình thu thập thông tin đủ và thông tin cần trước khi tiến hành phân tích Khi phân tích dữ liệu, thống kê cần: Mã hóa dữ liệu; Tìm kiếm các mô hình/ trường hợp điển hình; Gán nhãn cho các nhóm; Phát triển hệ thống dữ liệu; Thể hiện mối quan hệ giữa các nhóm vì vậy

7

rất cần sử dụng máy tính và các phần mềm hỗ trợ để tiết kiệm thời gian và công sức

trong việc xử lý thống kê dữ liệu

Từ sự cần thiết trong việc thành lập nhóm để chuyển tải nội dung dạy học theo

hướng phát huy tính tích cực của học sinh và việc thống kê phân tích dữ liệu như trên

đã chứng tỏ rằng thống kê luôn cần thiết để giúp cho nhu cầu phân nhóm học sinh

trong giảng dạy được nhanh chóng, tiết kiệm thời gian và mang đến hiệu quả tốt nhất

8

1.6 Mô hình hệ thống

Hình 1.1 Tổng quan hệ thống phân nhóm học sinh dựa vào đặc điểm tương đồng

Mô hình trên bao gồm các khối xử lý chính như sau:

• Định dạng theo cấu trúc

• Phân nhóm

Đầu vào: Danh sách học sinh cần phân nhóm

Đầu ra: Danh sách học sinh đã được phân nhóm theo đặc điểm tương đồng

1.7 Các phương pháp nghiên cứu được áp dụng

Đối với đề tài nghiên cứu trên cần áp dụng các phương pháp nghiên cứu cụ thể như sau Bao gồm 5 vấn đề cần giải quyết trong bài toán:

• Tính độ tương đồng của hai học sinh

• Tạo đồ thị tương đồng dựa trên độ đo tương đồng

• Dùng thuật toán khám phá cộng đồng để tìm các cộng đồng trên đồ thị

• Giải thích từng cộng đồng – tập các học sinh có tính chất giống nhau

• Trực quan hóa cộng đồng

9

1.8 Kết luận chương 1

Chương 1 đã trình bày một cách đầy đủ và có hệ thống về toàn bộ các lý do, mục đích thực hiện đề tài đi kèm theo sơ lược về tình hình nghiên cứu cũng như các công trình đã được công bố liên quan đến đề tài - nêu bật được các phạm vi cũng như các đối tượng liên quan đến đề tài – để từ đó vạch ra được chính xác yếu tố quyết định cũng như phương hướng để thực hiện đề tài đi kèm với các phương pháp luận, nghiên cứu và đánh giá kết quả đạt được cho từng thành phần

(2.1) trong đó phương trình sau cùng là tích vô hướng Đây là chiều dài của p, khi ta xem nó

là một Véc-tơ Euclid có gốc nằm ở gốc tọa độ Khoảng cách khi đó bằng

2.1.3 Khoảng cách Jaccard

Cho U là tập hợp hữu hạn các đối tượng và 𝑋, 𝑌 𝜂 ⊆ 𝑈 Biểu thức 𝐷(𝑋, 𝑌) = 1 −

|D∩F|

Trong luận văn này chúng tôi áp dụng độ đo khoảng cách Euclid để tính khoảng cách giữa hai học sinh

Ở đây chúng tôi trích một phần trong dữ liệu với khoảng cách giữa hai học sinh được tính theo độ đo Euclid

‖𝑝‖ = I𝑝:.+𝑝..+ +𝑝8. = *𝑝 𝑝

Sinh học

Tin học

Ng

ữ văn

GDQP -AN

Khoảng cách P

2.2.1 Khái quát về các thuật toán phát hiện cộng đồng

Santo Fortunato [2] đã tổng hợp các phương pháp/thuật toán phát hiện cộng đồng trong mạng xã hội

Theo tác giả, các nhóm phương pháp điển hình là:

− Các phương pháp truyền thống

− Các thuật toán chia

− Các phương pháp dựa trên mô đun hóa

− Các thuật toán dựa trên phổ

− Các thuật toán động

− Các phương pháp dựa trên suy luận thống kê

− Các phương pháp phát hiện chồng chéo cộng đồng

− Các phương pháp nhiều lời giải và hệ thống phân cụm phân cấp

− Các phương pháp phát hiện cộng đồng động Các phương pháp truyền thống bao gồm 4 phương pháp, đó là phân vùng đồ thị, phân cụm phân cấp, phân cụm theo vùng và phân cụm theo phổ Nội dung tóm lược của từng phương pháp như sau:

− Phương pháp phân vùng đồ thị có mục tiêu là tìm được một phép chia

đồ thị thành g nhóm với kích thước xác định trước, sao cho số lượng các cạnh nằm

− Phương pháp phân cụm theo vùng dựa trên ý tưởng như sau: định nghĩa trước một số k là số lượng các cụm, ta biểu diễn đồ thị trong một không gian metric sao cho mỗi đỉnh của đồ thị được biểu diễn bằng một điểm trong không gian

đó Sau đó người ta tính toán khoảng cách giữa các điểm trong không gian và lấy đó làm độ đo sự khác nhau giữa các đỉnh trong đồ thị Mục tiêu của phương pháp là phân tách không gian trên thành k cụm các điểm sao cho một hàm chi phí dựa trên khoảng cách của các điểm trong cụm đến tâm của cụm là lớn nhất / nhỏ nhất Phương pháp phân cụm theo vùng được áp dụng để xác định các cụm trong các tập điểm dữ liệu

− Phương pháp phân cụm theo phổ bao gồm tất cả các phương pháp và

kỹ thuật chia tập đối tượng thành các cụm sử dụng vector riêng của ma trận được định nghĩa từ tập đối tượng đó Đối tượng ở đây có thể được hiểu là các đỉnh của đồ thị, hoặc có thể là các điểm của không gian metric nào đó Phương pháp phân cụm bao gồm việc chuyển hóa các tập đối tượng thành các điểm trong một không gian, mà các điểm này là các thành phần của vector đặc trưng, sau đó các điểm được phân cụm dựa trên các phương pháp chuẩn, ví dụ phương pháp phân cụm k-Mean

Các phương pháp áp dụng thuật toán phân chia đều dựa trên mục đích cơ bản là tìm ra được các cạnh nối giữa các đỉnh của các cộng đồng khác nhau, sau đó loại bỏ chúng khỏi đồ thị Như vậy các cụm trong đồ thị sẽ bị ngắt kết nối với nhau, từ đó ta

có thể phân đồ thị thành các cộng đồng Điểm mấu chốt của phương pháp này là xác

13

định được tính chất nào đó của các cạnh nối các cộng đồng trong đồ thị, từ đó có thế phát hiện và loại bỏ chúng ra khỏi đồ thị Phương pháp áp dụng thuật toán chia có thể coi là một kiểu thuật toán phân cụm phân cấp, chỉ khác là thay vì tìm các cạnh có độ tương đồng cao để ghép các đỉnh của các cạnh đó thành cộng đồng, thì ở đây người ta tìm cách loại bỏ các cạnh nối giữa các cộng đồng để thu được từng cộng đồng riêng biệt Vì vậy kết quả của các thuật toán chia có thể biểu diễn dưới dạng các mô hình phân cấp dưới dạng cây

2.2.2.Thuật toán Louvain

Phát hiện cộng đồng là cố gắng tìm một phân vùng "tốt" cho một đồ thị nhất định Nói cách khác, đầu vào là một số đồ thị G = (V,E) với n=|V| nút và m=|E| cạnh Mỗi nút có ki láng giềng được gọi là mức, mà trung bình là ⟨k⟩ =.L8 Đầu ra là một số phân vùng V = {V1,V2, ,Vr}, với Vc ⊆ V là một tập các nút mà chúng ta gọi là một cộng đồng Tác giả làm việc với các nút không chồng chéo nhau, như vậy Vc ∩ Vd =

∅ cho tất cả c ¹ d và tất cả các nút sẽ phải ở trong một cộng đồng, sao cho Vc = V Cách khác, tác giả biểu thị bằng σi cộng đồng của nút i, như vậy σi =c nếu i ∈Vc Cả hai σ và V có thể được sử dụng thay cho nhau để tham khảo phân vùng Thuật toán Louvain [12] phù hợp để tối ưu hóa một hàm mục tiêu duy nhất chỉ định một số chất lượng của một phân vùng Tác giả biểu thị một chức năng khách quan với H, cần tối

đa hóa Tác giả dùng H(σ) và H(V) là như nhau Có nhiều sự lựa chọn cho các chức năng khách quan như mô đun, mô hình Potts, ngữ nghĩa, và nhiều hơn nữa

Tóm lại, thuật toán Louvain hoạt động như sau Thuật toán ban đầu bắt đầu với một phân vùng mà mỗi nút nằm trong cộng đồng của chính nó (tức là, σi = i), đó là phân vùng ban đầu Vì vậy, ban đầu có nhiều cộng đồng như các nút Thuật toán di chuyển xung quanh các nút từ một cộng đồng khác, để cố gắng để cải thiện H(σ) Tác giả biểu thị bằng H(σi → c) sự khác biệt trong di chuyển nút i đến một cộng đồng khác

c Đặc biệt, H(σi →c)=H(σ′)−H(σ), trong đó σj′ =σj cho tất cả j ¹ i và σi′ =c, ngụ ý rằng nếu H(σi → c) > 0, chức năng mục tiêu H được cải thiện Tại một số điểm, thuật toán không còn có thể cải thiện H bằng cách di chuyển các nút riêng lẻ, tại thời điểm

end function

function AGGREGATE (Graph G, Partition σ )

A ← ADJACENCY(G)

𝐴PQR ¬ ∑ 𝐴ST ST𝛿(𝜎S, 𝑐)𝛿(𝜎T, 𝑑)

Thủ tục duy nhất còn lại phải được xác định là SELECT- COMMUNITY Trong thuật toán Louvain ban đầu, thủ tục này thường xem xét tất cả các cộng đồng láng giềng có thể, và sau đó chọn một cách tham lam cộng đồng tốt nhất Điều này có thể được tóm tắt như sau

return c

Trực quan hóa thông qua những hình tượng trực quan đã diễn tả những ý tưởng trừu tượng và cụ thể từ thủa sơ khai của loài người Những ví dụ trong lịch sử như những hình vẽ trong hang động, chữ tượng hình Ai Cập, hình học Hi Lạp và những phương pháp mang tính cách mạng của những bản vẽ kỹ thuật dành cho mục tiêu khoa học và công nghệ của Leonardo da Vinci

Ngày nay, trực quan hóa đã mở rộng ứng dụng trong các ngành khoa học, đào tạo, công nghệ, môi trường tương tác, dược, điển hình của ứng dụng trực quan hóa

là sử dụng đồ họa máy tính Việc phát minh ra đồ họa máy tính có thể là sự phát triển quan trọng nhất của trực quan hóa kể từ khi phát minh ra cách phối cảnh trung tâm từ thời kỳ Phục Hưng Và sự phát triển của animation cũng giúp gia tăng khả năng của trực quan hóa

Việc sử dụng trực quan hóa để biểu diễn dữ liệu không phải là hiện tượng mới

Nó đã được sử dụng trong bản đồ, bản vẽ khoa học, những sơ đồ dữ liệu từ hàng ngàn năm trước Đồ họa máy tính ngay từ khi ra đời đã được sử dụng để nghiên cứu các vấn

đề khoa học Tuy nhiên, trong những ngày đầu sự thiếu năng lực đồ họa đã hạn chế lợi ích của chúng có thể mang lại

Tầm quan trọng của trực quan hóa như hiện nay bắt đầu từ năm 1987 khi xuất bản cuốn “Visualization in Scientific Computing, a special issue of Computer Graphics” Từ đó đã có vài hội nghị, hội thảo đã được bảo trợ bởi IEE Computer Society và ACM SIGGRAPH dành cho những chủ đề thông thường và những lĩnh vực đặc biết như trực quan hóa khối lượng

17

Trực quan hóa khoa học thường được thực hiện bởi những phần mềm chuyên biệt Một số phần mềm chuyên biệt đó được phát hành dưới dạng mã mở và thường là bắt nguồn từ các trường đại học, trong môi trường học thuật thì việc chia sẻ công cụ phần mềm và cho phép sử dụng mã nguồn mở là bình thường Bên cạnh đó, có nhiều phần mềm bản quyền trực quan hóa khoa học được phát triển và cung cấp Hình 2.1 là một ví dụ về trực quan hóa

18

Hình 2.1 Trực quan hóa khoa học mô phỏng sự bất ổn định Raleigh-Taylor bởi sự hòa

trộn giữa 2 chất lưu (Nguồn: https://en.wikipedia.org/wiki/File:Rayleigh-Taylor_instability.jpg) Trực quan hóa được phân thành nhiều nhánh phát triển, một số loại tiêu biểu được giới thiệu dưới đây:

+ Trực quan hóa khoa học (Scientific visualization) + Trực quan hóa thông tin (Information visualization) + Trực quan hóa giáo dục (Educational visualization) + Trực quan hóa tri thức (Knowledge visualization) + Trực quan hóa sản phẩm (Product visualization) + Truyền thông trực quan (Visual communication) + Phân tích trực quan (Visual analytics)

Trọng tâm của nó là sự trình bày thông tin trong không gian thông tin lớn và thay đổi liên tục Nghiên cứu phân tích trực quan tinh lọc những sự vận hành thực tế

và tri giác khiến cho người dùng xác định được những kết quả định trước và khám phá những kết quả không định trước không gian thông tin phức tạp

19

2.3.1.2.Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu [3] [6] là một phân nhánh của trực quan hóa với những thống kê được trình bày bằng đồ họa gắn liền với các thông tin địa lý hoặc dữ liệu không gian (như những bản đồ chuyên đề) được phân tán trong các dạng biểu đồ

Trực quan hóa dữ liệu được quan niệm bởi nhiều ngành lý thuyết tương đương như một mô hình hiện đại của truyền thông trực quan Nó không thuộc riêng một lĩnh vực nào mà là sự giao thoa của nhiều ngành Một số người quan niệm nó như một nhánh hiện đại của thống kê mô tả, một số khác coi nó là công cụ phát triển lý thuyết nền Nó bao gồm sự sáng tạo và nghiên cứu phương thức trình diễn trực quan dữ liệu

Mục tiêu chính của trực quan hóa dữ liệu là truyền thông tin rõ ràng và hiệu quả cho người sử dụng thông qua đồ họa được lựa chọn như bảng biểu hoặc biểu đồ Một trực quan hóa hiệu quả giúp cho người dùng đưa ra các phân tích và luận điểm về dữ liệu và luận cứ Nó khiến dữ liệu phức tạp trở thành dễ hiểu và dễ sử dụng hơn Người

sử dụng có thể có những động tác phân tích đặc biệt như tạo phép so sánh, nhân quả và

áp dụng thiết kế đồ họa (để hiển thị so sánh, nhân quả ) Bảng biểu thường được dùng khi xem xét phép đo lường của một biến và các loại biểu đồ sẽ hiển thị kết quả hoặc liên hệ với dữ liệu của một hay nhiều biến

Trực quan hóa dữ liệu có cả tính khoa học và nghệ thuật Tốc độ dữ liệu sinh ra ngày càng lớn cùng với sự gia tăng của nền kinh tế phụ thuộc vào thông tin Gia công, phân tích và liên kết dữ liệu hiện có ở nhiều định dạng khác nhau là thách thức lớn cho trực quan hóa dữ liệu

2.3.2 Kiến trúc và mô hình trực quan hóa dữ liệu

2.3.2.1 Mô hình khái niệm

Mặc dù trực quan hóa đã thay đổi nhanh chóng trong những thế kỷ gần đây, những công vụ và hệ thống hỗ trợ cho nó được phát triển đặc trưng hơn là được thiết

kế chính thức Thêm vào đó, có hai phương hướng trực quan hóa song hành nhau Thứ nhất là so sự tăng trưởng dữ liệu kèm theo sự giảm giá của thiết bị, phần cứng hỗ trợ Khi đó trực quan hóa thể hiện ở dạng quan trọng hơn trước kia đặc biệt là trong các lĩnh vực ứng dụng Tuy nhiên, công nghệ hỗ trợ thường không áp dụng được cho nhiều ứng dụng Xu hướng thứ 2 xuất phát từ sự dư thừa trong dữ liệu Một cách tiếp

20

cận không xác định trước tiêu biểu là sự không định trước được độ lớn và phức tạp của vấn đề Thay vì yêu cầu tính toán, sự truy cập dữ liệu là trở ngại thông thường Bước đầu tiên để phân tích trực quan hóa thành các tập chuyển đổi có thể làm nổi bật những

giới hạn được xác định bằng mô hình khái niệm [5] [9] và phép phân loại phát triển

Hình 2.2 Mô hình khái niệm của trực quan hóa

- Mô hình dữ liệu: Biểu diễn sự hiển thị dữ liệu

- Mô hình người dùng: Biểu diễn yêu cầu mà người dùng cần đáp ứng

- Mô hình tương tác: Biểu diễn sự tương tác giữa người dùng và hệ thống trực quan hóa

- Mô hình tính toán: Biểu diễn công thức tính toán

- Mô hình truyền thông: Biểu diễn sự tương tác giữa các thành phần trong hệ thống

- Mô hình hiển thị: Biểu diễn kết quả thực thi các thuật toán biểu diễn dữ liệu Mặc dù ý tưởng này đã được đề xuất từ trước đây nhưng cũng có những giới hạn khi chúng được xem như một tập các lớp Hình bên trái của hình 2.2, thể hiện sự tương tác giữa các lớp của một trực quan hóa điển hình được hiển thị bao gồm các mũi tên có màu sắc khác nhau Hình bên phải của hình 2.2, thể hiện rõ hơn vai trò của mô hình dữ liệu

Mô hình dữ liệu là sự biểu diễn của dữ liệu, nó mô tả dữ liệu (như là kiểu dữ liệu,…) và cách sử dụng dữ liệu (như giao diện lập trình ứng dụng,…) Như tại hình 2.3 thể hiện mô hình dữ liệu là lớp biểu diễn logic và nằm ở giữa lớp biểu diễn vật lý

và biểu diễn trực quan