Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 109,877,869

 Transforming enrollment advising in education with deep learning models and chatbots
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyen Nang Hung Van, Ho Le Minh Nhat, Vo Duc Hoang, Do Phuc Hao
Nơi đăng: Kỷ yếu hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ XVI (FAIR’2023); Số: 1;Từ->đến trang: 188-195;Năm: 2023
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Tư vấn tuyển sinh đóng vai trò then chốt trong việc hướng dẫn các sinh viên có nguyện vọng trong suốt quá trình tuyển sinh đại học. Sự xuất hiện của các mô hình học sâu và công nghệ chatbot đã mở ra những con đường mới để xác định lại cách tiếp cận tư vấn tuyển sinh. Nghiên cứu này, tập trung chú ý vào việc tạo ra các bộ dữ liệu tùy chỉnh dành riêng cho các nhà tư vấn tuyển sinh và làm sáng tỏ các quy trình tiền xử lý dữ liệu được sử dụng để nâng cao chất lượng thông tin trong tư vấn. Hơn nữa, nghiên cứu đã chứng minh việc ứng dụng hiệu quả các mô hình học sâu trong việc phân tích và biểu diễn dữ liệu thu được, tạo điềukiện cho những dự đoán chính xác và đề xuất riêng cho từng sinh viên tương lai. Cuối cùng, việc khám phá mở rộng sang việc triển khai các mô hình học sâu này trong giao diện chatbot, cung cấp một nền tảng hấp dẫn và dễ tiếp cận để học sinh và phụ huynh tương tác với cố vấn tuyển sinh. Sự kết hợp giữa mô hình học sâu và chatbot mang lại tiềm năng cách mạng hóa lĩnh vực tư vấn tuyển sinh, giúp nâng cao hiệu quả, khả năng mở rộng và trải nghiệm phong phú cho người dùng.
ABSTRACT
Enrollment advising plays a pivotal role in guiding aspiring students throughout the university admissions process. The emergence of deep learning models and chatbot technologies has opened up new avenues for redefining the approach to enrollment advising. This article centers its attention on the creation of customized datasets catered specifically to admissions consultants, elucidating the data preprocessing procedures employed to enhance the quality of information utilized in advising. Furthermore, the article demonstrates the effective application of deep learning models in analyzing and interpreting the acquired data, facilitating precise predictions and individualized recommendations for prospective students. Lastly, the exploration extends to the implementation of these deep learning models within chatbot interfaces, offering an engaging and accessible platform for students to interact with enrollment advisors. The fusion of deep learning models and chatbots harbors the potential to revolutionize the landscape of enrollment advising, leading to enhanced efficiency, scalability, and an enriched student experience.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn