Với hình thức đào tạo theo tín chỉ, sinh viên được lựa chọn những môn học mình yêu thích, đây cũng là điểm mạnh và cũng là điểm yếu khi sinh viên thường lựa chọn sai môn học, dẫn đến đạt kết quả thấp, thậm chí dẫn đến bị buộc thôi học. Hiện nay, số lượng sinh viên bị buộc thôi học có chiều hướng tăng ở nhiều trường đại học, thường tập trung vào những sinh viên năm thứ ba và năm cuối. Hiện tượng này đã gây tổn thất lớn cho sinh viên, gia đình và xã hội. Việc sinh viên có thể lựa chọn môn học phù hợp để có kết quả học tập tốt là một nhu cầu cấp thiết.
Hệ thống gợi ý (Recommender System - RS) hiện đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực đặc biệt là thương mại điện tử. Gần đây, nhiều nhà nghiên cứu bắt đầu quan tâm ứng dụng trong lĩnh vực giáo dục. Cơ sở dữ liệu về kết quả học tập của sinh viên ở các trường đại học đang được lưu trữ là rất lớn nhưng chưa được khai thác tốt, đây là một trong những điều kiện thuận lợi cho đề xuất hệ thống gợi ý vào lĩnh vực giáo dục đào tạo. Đặc biệt hướng tiếp cận Biased Matrix Factorization (BMF) đang là một trong những state-of-the-arts trong lĩnh vực RS. Trong bài viết này, chúng tôi sử dụng BMF trong dự đoán kết quả học tập của sinh viên, từ đó đưa ra những gợi ý phù hợp cho sinh viên lựa chọn những môn học tự chọn. Chúng tôi tiến hành xử lý dữ liệu điểm của sinh viên, chuyển chúng theo định dạng phù hợp với giải thuật BMF, tìm kiếm siêu tham số, đánh giá và so sánh với các giải thuật khác. Bên cạnh đó, chúng tôi sẽ xây dựng website hệ thống gợi ý lựa chọn môn học từ kết quả dự đoán của giải thuật.