Phản hồi của sinh viên là nguồn dữ liệu quan trọng giúp các cơ sở giáo dục cải thiện chất lượng giảng dạy và môi trường học tập. Tuy nhiên, với khối lượng dữ liệu lớn và tính đa dạng của ngôn ngữ tự nhiên, việc phân tích phản hồi theo phương pháp truyền thống gặp nhiều hạn chế. Trong bối cảnh đó, học máy (Machine Learning) nổi lên như một giải pháp tiềm năng, giúp tự động hóa việc phân loại, đánh giá và trích xuất thông tin quan trọng từ phản hồi sinh viên. Vì thế, trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả thuộc Phân hiệu Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh tại tỉnh Vĩnh Long (UEH Mekong) đã chỉ ra các cách tiếp cận học máy trong phân tích phản hồi sinh viên trong và ngoài nước, xác định các xu hướng và hạn chế đang tồn tại để đưa ra những kiến nghị kịp thời nhằm cải thiện và định hướng các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này.
