Academic advising plays an important role in the study result and student’s punishment, particularly in the adaptive credit-based learning environment. Academic advisor contributes critically to the links between students, the curriculumn vitea and the university. However, the efficiency of this task in many universities, especially in Vietnam, is still limitted as most of the academic advisors are doing this task concurrently with their teaching. This leads to the lack of thorough attention of advisors to the students because they have to share time for many other tasks simultaneously. Therefore, in this paper, we propose a system to support academic advisors in order to improve the effectiveness of their advising work. In addition, the system can automate different tasks in the academic advising process that can save academic avisor’s efforts.
TÓM TẮT
Công tác cố vấn học tập đóng vai trò rất quan trọng trong đào tạo theo học chế tín chỉ, ảnh hưởng rất lớn quá trình học tập và rèn luyện của sinh viên. Mỗi giáo viên cố vấn (GVCV) như là một mắt xích trong vòng tròn mối quan hệ giữa sinh viên – chương trình đào tạo – nhà trường. Tuy nhiên, hiệu quả của công tác cố vấn tại nhiều trường đại học hiện nay vẫn còn hạn chế bởi rất nhiều nguyên nhân, trong đó có nguyên nhân là do phần lớn các giáo viên cố vấn là giảng viên kiêm nhiệm nên không có đủ thời gian cho công tác này. Vì vậy, trong bài báo này, chúng tôi đề xuất xây dựng một hệ thống hỗ trợ GVCV nhằm nâng cao hiệu quả của công tác cố vấn. Hệ thống này cung cấp sự sẵn dùng cho giáo viên cố vấn, giúp GVCV có thể truy cập thông tin sinh viên dễ dàng, mọi lúc mọi nơi bằng thiết bị di động. Ngoài ra, hệ thống còn giúp GVCV tự động hóa một số tác vụ nhằm tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.
Trích dẫn: Trần Công Án, Lâm Chí Nguyện, Đoàn Hòa Minh, Phan Tấn Tài, Phạm Hữu Tài, Châu Xuân Phương và Sơn Búp Pha, 2016. Hệ thống hỗ trợ cố vấn học tập trên thiết bị di động. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 47a: 47-58.
Trích dẫn: Trần Công Án, Tống Thị Ngọc Mai và Lê Thị Thu Lan, 2017. Xây dựng ontology tự động từ bảng chú giải. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin: 133-139.
Trích dẫn: Trần Công Án, Lữ Minh Phúc, Đỗ Thanh Đức, Ngô Bá Hùng, Lê Đình Chiến, Phạm Thị Xuân Diễm, Sơn Búp Pha và Nguyễn Hữu Vân Long, 2017. Phát hiện té ngã cho người cao tuổi bằng gia tốc kế và mô hình học sâu Long Short-Term Memory. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin: 65-71.
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên