การหาปัจจัยที่ส่งผลต่อความเสี่ยงของนักศึกษาเรียนอ่อนด้วยเทคนิคกฎความสัมพันธ์ กรณีศึกษา : มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์

ณัฐธิดา สุวรรณโณ, อันธิกา สิงห์เอี่ยม

Abstract


งานวิจัยนี้ทำการหาปัจจัยที่ส่งผลต่อผลการเรียนของนักศึกษาเรียนอ่อน โดยใช้เทคนิคกฎความสัมพันธ์ ซึ่งเป็นเทคนิคในการทำเหมืองข้อมูลเพื่อนำมาทำนายความเสี่ยงของการเรียนอ่อนของ นักศึกษาชั้นปีที่ 1 ในคณะต่างๆ ของมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ งานวิจัยนี้ใช้ข้อมูลของนักศึกษาที่ เก็บไว้แล้วในฐานข้อมูลของมหาวิทยาลัย ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2550-2552 มาศึกษา โดยผ่านกระบวนการ ต่างๆ ของการทำเหมืองข้อมูลและใช้เทคนิคกฎความสัมพันธ์เพื่อหารูปแบบของข้อมูล จากผลการวิจัย พบว่าปัจจัยที่ส่งผลต่อผลการศึกษาของนักศึกษาในแต่ละคณะแตกต่างกันและความถูกต้องของผลลัพธ์ ก็แตกต่างกัน อันเนื่องมาจากข้อมูลนำเข้าของนักศึกษาในแต่ละคณะต่างกัน ดังนั้นผลลัพธ์และความถูกต้องของกฎความสัมพันธ์จึงขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้ เมื่อมองในภาพรวมแล้วพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อผลการศึกษาของนักศึกษาเรียนอ่อนคือ วิธีการเข้าศึกษาคะแนนสอบเข้าศึกษาของวิชาต่างๆ และเพศของนักศึกษา จากผลของงานวิจัยได้มีการพัฒนาโปรแกรมต้นแบบเพื่อทำนายความเสี่ยงต่อการเรียนอ่อนของนักศึกษาในแต่ละคณะ โดยใช้ปัจจัยที่ส่งผลต่อผลการเรียนของนักศึกษาแต่ละคณะมาทำการพัฒนา ผลของงานวิจัยฉบับนี้สามารถนำไปใช้ในการทำนายความเสี่ยงที่จะเรียนอ่อนของนักศึกษาเพื่อช่วยป้องกันปัญหาทางผลการเรียนได้

 

The use of Association rules to find the factors effected to the risk of low proficiency students Case study : Prince of Songkla University

This research aims to find the factors which effected to the educational outcome of low proficiency students using data mining technique namely association rules in order to predict the risk of low educational outcome of first year students in each faculty of Prince of Songkla University. We use students’ university database from educational year 2007 to 2009 as an input in data mining process and using association rules technique for discovering data patterns. The result was found that the factors which effected to educational outcome of students were different in each faculty and the accuracy of results was different. This may cause by input data of students were different and the result and the accuracy of association rules depended on training data. In overall, we found that factors which effected to educational outcome of students were entrance channel, subjects’ score of entrance examination and gender. We also developed prototype program using the results from this research in order to predict the risk of low educational outcome of each faculty’s students. The results of this research can use to define the risk of the students’ educational outcome to prevent educational problems.


Keywords


นักศึกษาเรียนอ่อน; การทำเหมืองข้อมูล; กฎความสัมพันธ์; Low efficiency Students; Data Mining; Association Rules

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 วารสารวิทยาการจัดการ (Journal of Management Sciences)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

วารสารวิทยาการจัดการ (Journal of Management Sciences) ISSN: 0125-8362

เว็บไซต์วารสารวิทยาการจัดการ http://journal.fms.psu.ac.th/