การเปรียบเทียบประสิทธิภาพข้อมูลสาหรับการพยากรณ์ผลการเรียนวิชาพื้นฐานของนักศึกษาระดับประกาศนียบัตรวิชาชีพ ชั้นปีที่ 1 วิทยาลัยเทคโนโลยีอุตสาหกรรม ศรีสงคราม มหาวิทยาลัยนครพนม

Data mining techniques for forecasting student academic performance vocational certificate, Srisongkhram Industrial Technology College Nakhon Phanom Universit

Name: รัตนา สุวรรณทิพย์

Organization : มหาวิทยาลัยนครพนม. วิทยาลัยเทคโนโลยีอุตสาหกรรมศรีสงคราม

Name: จรัญ แสนราช

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม

Email : jsr@kmutnb.ac.th, charun.s@fte.kmutnb.ac.th

Name: ธัญญรัตน์ น้อมพลกรัง

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม

Email : thanyaratn@kmutnb.ac.th, thanyarat.n@fte.kmutnb.ac.th

Name: เอนก นรสาร

Organization : มหาวิทยาลัยนครพนม. วิทยาลัยนาหว้า

keyword: วิธีแรนดอมฟอร์เรส

ThaSH: ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน -- พยากรณ์

ThaSH: การสุ่มตัวอย่าง

Abstract: การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาเทคนิคการทาเหมืองข้อมูลและนามาประยุกต์ใช้ในด้านการศึกษา 2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพข้อมูลสาหรับการพยากรณ์ผลการเรียนวิชาพื้นฐานของนักศึกษา โดยรวบรวมข้อมูลนักศึกษาระดับประกาศนียบัตรวิชาชีพ ชั้นปีที่ 1 โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล 3 วิธี คือ วิธีแรนดอมฟอร์เรส วิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด และวิธีเรียนรู้เชิงลึก โดยใช้ข้อมูลจากงานทะเบียนและวัดผล ฝ่ายวิชาการ วิทยาลัยเทคโนโลยีอุตสาหกรรมศรีสงครามมหาวิทยาลัยนครพนม ตั้งแต่ปีการศึกษา 2559-2563 จานวน 772 ระเบียน โดยใช้โปรแกรม RapidMiner Studio ในการวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องและทดสอบประสิทธิภาพด้วยวิธี 10-Fold Cross Validation ผลการวิจัยพบว่าข้อมูลการจาแนกประเภทที่มีค่าความถูกต้องสูงสุดโดยวิธีแรนดอมฟอร์เรส มีค่าร้อยละ 99.87 รองลงมาคือวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด มีค่าร้อยละ 87.31 และวิธีถูกต้องน้อยที่สุดคือ วิธีการเรียนรู้เชิงลึก มีค่าความถูกต้องร้อยละ 70.21 จากผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพข้อมูลสาหรับการพยากรณ์นี้สามารถนาไปทานายการเรียนวิชาพื้นฐานเพื่อให้นักศึกษาจบการศึกษาได้ตามหลักสูตร และมีโอกาสประสบความสาเร็จในการเรียน

Abstract: The purposes of this research were 1) to study data mining techniques and apply them in education, 2) to compare the efficiency of data for predicting students' basic learning outcomes. By collecting data of 1st year vocational certificate students using 3 methods of data mining such as Random Forest, K-Nearest Neighbors and Deep Learning. All data was gotten by Registration and Evaluation Section, Academic Department, Sri Songkhram Industrial Technology College, Nakhon Phanom University. The data was gotten amount of 772 sets of records since 2016 to 2020. RapidMiner Studio Program was used to related factors analysis. Moreover, 10-Fold Cross Validation method was used to effective test. The results show that the classification data with the highest accuracy by random forest method was 99.87%. And Next is K-Nearest Neighbors Method is about 87.31%. The least accuracy is Deep Learning methods at 70.21. It is summarized that the data can use for learning achievement prediction of students.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2566

Modified: 2566-09-29

Issued: 2566-07-13

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : ใน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม. การประชุมทางวิชาการระดับชาติด้านครุศาสตร์อุตสาหกรรม ครั้งที่ 15 และการประชุมวิชาการครุศาสตร์อุตสาหกรรมระดับนานาชาติ ครั้งที่ 10 (NCTechED 15th and ICTechED 10th) (pp.94-99). กรุงเทพฯ : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	NCTechED 15th and ICTechED 10thpp.94-99.pdf	305.94 KB	5	2024-03-17 05:30:37

ใช้เวลา

0.037279 วินาที