Ứng dụng học máy phân tích sự hài lòng của người học khi sử dụng UEH Shuttle bus thông qua khai phá ý kiến

Abstract

This study employs machine learning to analyze student satisfaction derived from textual feedback. A dataset comprising 1,075 responses was initially collected from students utilizing the UEH Shuttle bus service, sourced through the Customer Relationship Management (CRM) system and the UEH Shuttle bus operational management system. Subsequently, various machine learning models were trained to identify the optimal performer on the training dataset, which was then applied to predict satisfaction levels - categorized as satisfied, unsatisfied, and neutral - across the entire dataset. Furthermore, the research conducted an aspect-based sentiment analysis of the UEH Shuttle bus service to evaluate student sentiment towards specific service aspects and to investigate the underlying influencing factors. The findings indicate that Logistic Regression and Support Vector Machines (SVMs) demonstrated superior performance in text mining for Vietnamese in this dataset. This research offers a valuable reference for feedback analysis applications within the education and training sectors, as well as for enterprises operating in the transportation and tourism industries.Nghiên cứu này áp dụng học máy để phân tích mức độ hài lòng của người học dựa trên phản hồi dạng văn bản. Đầu tiên, 1,075 phản hồi đã được thu thập từ người học sử dụng UEH Shuttle bus thông qua hệ thống quản lý khách hàng (CRM) của UEH và hệ thống quản lý vận hành UEH Shuttle bus. Sau đó, các mô hình học máy được huấn luyện để xác định mô hình phù hợp nhất với tập dữ liệu huấn luyện và áp dụng để dự đoán các mức độ hài lòng, bao gồm hài lòng, không hài lòng, và trung lập trên toàn bộ tập dữ liệu. Kết quả cho thấy Logistic Regression và Support Vector Machines (SVM) là các phương pháp hiệu quả nhất trong khai phá văn bản tiếng Việt cho tệp dữ liệu. Ngoài ra, nghiên cứu đã thực hiện phương pháp phân tích khía cạnh của UEH Shuttle bus để đánh giá cảm xúc của người học đối với các khía cạnh này và điều tra các yếu tố ảnh hưởng. Nghiên cứu này là một tài liệu tham khảo có giá trị cho các ứng dụng phân tích phản hồi trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo, cũng như đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ lữ hành và du lịch