แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

A machine learning-based tool for predicting depression in college students An example of interdisciplinary integration for future skills development Research Project Final Report
เครื่องมือทำนายภาวะซึมเศร้าในนักศึกษาโดยการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างการบูรณาการแบบสหวิทยาการเพื่อพัฒนาทักษะแห่งอนาคต รายงานวิจัยฉบับสมบูรณ์
A machine learning-based tool for predicting depression in college students An example of interdisciplinary integration for future skills development
Research Project Final Report A machine learning-based tool for predicting depression in college students An example of interdisciplinary integration for future skills development

Address: 333 Moo1, Thasud, Muang, Chiang Rai 57100
Organization : Mae Fah Luang University Institute for Innovative Learning
Email : library@mfu.ac.th
keyword: Machine Learning
MeSH: Machine learning
; Integration for Future Skills
MeSH: Depression, Mental
MeSH: Nursing students
MeSH: Interdisciplinary research
LCSH: Machine learning
LCSH: Depression, Mental
LCSH: Nursing students
LCSH: Interdisciplinary research
Abstract: This project presents a machine learning-based approach for depression detection in college students, aiming to create an innovation that serves as an example of interdisciplinary integration. By addressing the limitations of traditional methods such as visiting mental health experts or completing standard questionnaires, the proposed approach offers a more comfortable and efficient screening process. The model is trained on demographic information, physical health problems, relationships, and university life aspects, excluding direct mental health questions. The results demonstrate over 90% prediction accuracy, highlighting the potential of machine learning-based approaches for depression screening. The success of the predictive model can be attributed to the integration of knowledge from the fields of information technology and health science. User satisfaction survey on evaluating the predictive model as a learning tool for interdisciplinary integration was also conducted. The study population included a sample of fifty nursing students enrolled at Mae Fah Luang University. High user satisfaction ratings further support the success of this project.
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง. ศูนย์บรรณสารและสื่อการศึกษา
Address: เชียงราย
Email: library@mfu.ac.th
Role: funding agency
Role: funding agency
Created: 2022
Modified: 2024-10-17
Issued: 2024-10-17
งานวิจัย/Research report
application/pdf
eng
©copyrights Mae Fah Luang University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 138698.pdf 10.64 MB14 2025-12-02 08:42:41
ใช้เวลา
0.036851 วินาที

Pattaramon Vuttipittayamongkol
Title Contributor Type
A machine learning-based tool for predicting depression in college students An example of interdisciplinary integration for future skills development Research Project Final Report
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Pattaramon Vuttipittayamongkol
Kemachart Kemavuthanon
Pimrat Boonyapuk
งานวิจัย/Research report
Kemachart Kemavuthanon
Title Creator Type and Date Create
A machine learning-based tool for predicting depression in college students An example of interdisciplinary integration for future skills development Research Project Final Report
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Kemachart Kemavuthanon;Pimrat Boonyapuk
Pattaramon Vuttipittayamongkol
งานวิจัย/Research report
Pimrat Boonyapuk
Title Creator Type and Date Create
A machine learning-based tool for predicting depression in college students An example of interdisciplinary integration for future skills development Research Project Final Report
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Kemachart Kemavuthanon;Pimrat Boonyapuk
Pattaramon Vuttipittayamongkol
งานวิจัย/Research report
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 49
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 11,228
รวม 11,277 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 278,989 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,644 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 14 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 2 ครั้ง
รวม 280,649 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.172