ตัวแบบการประเมินผลงานผู้สอนอัตโนมัติโดยใช้เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม

Adaptive automated lecturer performance evaluation model using neural network technique

Name: รัตนทิพย์ รัตนชัย

ThaSH: อาจารย์ -- การประเมิน -- วิจัย

ThaSH: การสอน -- การประเมิน -- การประมวลผลข้อมูล -- วิจัย

ThaSH: นิวรัลเน็ตเวิร์ค (คอมพิวเตอร์) -- วิจัย

Abstract: ในสถาบันการศึกษาส่วนใหญ่ การประเมินผลงานผู้สอนเป็นการประมวลผลด้วยมือ ทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนและความไม่เป็นธรรมที่เป็นปัญหาในการประเมินวัตถุประสงค์ของรายงานฉบับนี้เป็นการนำเสนอตัวแบบใหม่ของการประเมินผลการปฏิบัติงานของผู้สอน ได้มีการใช้วิธีการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (Principal Component Analysis, PCA) สำหรับการสกัดข้อมูลนำเข้าที่ไม่ต้องการ และใช้โครงข่ายประสาทเทียมบนพื้นฐานการเรียนรู้แพร่ย้อนกลับแบบมาตรฐาน (Standard Back-Propagation Neural Network, BPNN) สำหรับการจำแนกข้อมูลโครงข่ายดังกล่าวถูกทดสอบด้วยข้อมูลที่นำมาจากคณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา และ ผลลัพธ์ที่ได้ถูกนำมาประเมินผลโดยการเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ของการตัดสินใจที่ทำโดยคณะกรรมการประเมินผลการปฏิบัติงานของคณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ที่มีค่าความแม่นยำอยู่ในระหว่างร้อยละ 95 ถึง 97

Abstract: In many educational institutes, the process of lecturer performance evaluation is manually proceeded. This way leads to the biased and injustice evaluation problem. The purpose of this paper is to present a new model of lecturer performance evaluation. Principal Component Analysis (PCA) method is applied for eliminating the irrelevant inputs and a feed-forward neural network based on standard backpropagation learning for classifying the data is used in our approach. The network is tested with the data obtained from the Faculty of Science and Technology, Suan Sunandha Rajabhat University. The results are evaluated by comparing with the final decision results approved by the Performance Evaluating Committee of the Faculty of Science and Technology. The accuracy is in the range of 95-97 percent.

Rangsit University Library

Address: PATHUM THANI

Email: rattanapornn@rsu.ac.th

Name: ชนวัฒน์ ศรีสอ้าน

Role: ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์

Created: 2548

Modified: 2025-05-16

Issued: 2551-06-26

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

ISBN: 9742263183

CallNumber: MIT ร63ต65 2548

tha

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิทยาการคอมพิวเตอร์

Grantor: มหาวิทยาลัยรังสิต

©copyrights มหาวิทยาลัยรังสิต

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	13 - ประวัติผู้วิจัย.pdf	29.06 KB	51	2021-09-02 13:39:30
2	12 - ภาคผนวก.pdf	1.52 MB	82	2021-09-02 13:39:31
3	11 - บรรณานุกรม.pdf	112.82 KB	46	2021-09-02 13:39:34
4	10 - บทที่6.pdf	94.89 KB	55	2021-09-02 13:39:36
5	09 - บทที่5.pdf	286.85 KB	61	2021-09-02 13:39:37
6	08 - บทที่4.pdf	942.15 KB	78	2021-09-02 13:39:39
7	07 - บทที่3.pdf	420.17 KB	90	2021-09-02 13:39:41
8	06 - บทที่2.pdf	722.45 KB	105	2021-09-02 13:39:44
9	05 - บทที่1.pdf	139.94 KB	96	2021-09-02 13:39:46
10	04 - สารบัญ.pdf	212.64 KB	39	2021-09-02 13:39:47
11	03 - บทคัดย่อ.pdf	68.32 KB	51	2021-09-02 13:39:50
12	02 - กิตติกรรมประกาศ.pdf	44.5 KB	39	2021-09-02 13:39:52
13	01 - ชื่อเรื่อง.pdf	52.32 KB	47	2021-09-02 13:39:54

ใช้เวลา

0.109967 วินาที