Year: 2026
Type: article
Abstract: Trong bối cảnh cạnh tranh giáo dục đại học, việc hiểu rõ hành vi thí sinh là yếu tố sống còn. Nghiên cứu ứng dụng khai phá dữ liệu trên 17.663 hồ sơ thực tế tại Trường Đại học Thủ Dầu Một để phân đoạn hành vi người học. Quy trình thực hiện qua ba giai đoạn: (1) Áp dụng K-Means kết hợp hệ số Silhouette xác định cấu trúc bốn phân đoạn tối ưu; (2) Sử dụng PCA để giảm chiều và trực quan hóa không gian dữ liệu; (3) Kiểm chứng bằng Random Forest Classifier và phân tích Feature Importance. Kết quả thực nghiệm cho thấy các phân đoạn được hình thành có mức độ tách biệt cao trong không gian đặc trưng. Bước đánh giá nội bộ bằng Random Forest đạt độ chính xác 99,28% trong việc tái nhận diện nhãn cụm, cho thấy cấu trúc phân đoạn có tính nhất quán trên tập dữ liệu nghiên cứu. Nghiên cứu định danh thành công 4 nhóm đặc trưng: (0) Tin tưởng nội bộ & Chủ động số; (1) Tiềm năng thụ động; (2) Tương tác đa kênh tích cực; (3) Tập trung nội dung số. Phân tích trọng số thuộc tính khẳng định Website TDMU (23,36%) và sự giới thiệu từ người thân (13,67%) là hai nhân tố then chốt định hình hành vi. Những phát hiện này cung cấp cơ sở khoa học giúp nhà trường chuyển đổi từ chiến lược tư vấn đại trà sang cá nhân hóa, tối ưu hóa nguồn lực truyền thông trong kỷ nguyên số.
Author: Bảo Tô Vĩnh
Institution: Thu Dau Mot University
Language: Vietnamese
Subfield: Computer Science Applications
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W7167468356