#195 - Phân tích phản hồi sinh viên theo hướng tiếp cận học máy

Phản hồi của sinh viên là nguồn dữ liệu quan trọng giúp các cơ sở giáo dục cải thiện chất lượng giảng dạy và môi trường học tập. Tuy nhiên, với khối lượng dữ liệu lớn và tính đa dạng của ngôn ngữ tự nhiên, việc phân tích phản hồi theo phương pháp truyền thống gặp nhiều hạn chế. Trong bối cảnh đó, học máy (Machine Learning) nổi lên như một giải pháp tiềm năng, giúp tự động hóa việc phân loại, đánh giá và trích xuất thông tin quan trọng từ phản hồi sinh viên. Vì thế, trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả thuộc Phân hiệu Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh tại tỉnh Vĩnh Long (UEH Mekong) đã chỉ ra các cách tiếp cận học máy trong phân tích phản hồi sinh viên trong và ngoài nước, xác định các xu hướng và hạn chế đang tồn tại để đưa ra những kiến nghị kịp thời nhằm cải thiện và định hướng các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này.Tìm hiểu ngay tại:  https://ueh.edu.vn/khoa-hoc/research-contribution-phan-tich-phan-hoi-sinh-vien-theo-huong-tiep-can-hoc-may-73578 Tác giả: ThS.Trần Sơn Nam, Nguyễn Nhã Yến - Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí MinhBiên tập: Tác giả, Phòng Tuyển sinh - Truyền Thông UEH Mekong, Ban Truyền thông và Phát triển đối tác UEH.Giọng đọc: Thanh Kiều Các kênh lan tỏa tri thức từ UEH:Website: https://future.ueh.edu.vn/ Kênh Youtube sách nói UEH: https://youtu.be/QG8y44I7hKI Kênh Youtube sách nói về UEH Mekong: https://youtu.be/RVwnjdvGynI Kênh Spotify UEH: https://go.ueh.edu.vn/spotifyueh   Kênh Linkedin UEH: https://go.ueh.edu.vn/linkedinueh   Kênh Tiktok UEH: https://www.tiktok.com/@ueh_official   Kênh Tiktok UEH Mekong: https://www.tiktok.com/@uehmekong_official #UEH #ResearchContributionForAll #LanToaTriThuc #UEHDaNganh #UEHBenVung #UEHMekong  #ForaMoreSustainableMekongFuture #SDG4 #SDG9 #SDG16