Luận văn này nghiên cứu ứng dụng các phương pháp học máy nhằm dự đoán thành tích học tập của học sinh, từ đó hỗ trợ công tác quản lý giáo dục và can thiệp sớm. Dựa trên bộ dữ liệu bao gồm các yếu tố nhân khẩu học, hành vi học tập và kết quả kiểm tra, nghiên cứu tiến hành xây dựng và so sánh hiệu suất của một số mô hình phổ biến như hồi quy logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, máy vectơ hỗ trợ và mạng nơ-ron nhân tạo. Quy trình thực nghiệm bao gồm các bước tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn đặc trưng, huấn luyện và đánh giá mô hình dựa trên các độ đo như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu. Kết quả cho thấy các mô hình học máy, đặc biệt là rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron, đạt độ chính xác cao trong việc phân loại học sinh theo nhóm thành tích. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng của học máy trong việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm, giúp nhà trường và giáo viên đưa ra các giải pháp kịp thời nhằm nâng cao chất lượng đào tạo.