การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการสำเร็จการศึกษาตามแผนของนักศึกษา ระดับปริญญาตรี โดยใช้เทคนิคการคัดเลือกคุณลักษณะ บนชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้ได้จัดทำขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์ 2 ประการคือ (1) เพื่อที่ศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการสำเร็จการศึกษาตามแผนของนักศึกษา และ (2) เพื่อศึกษาแนวทางและข้อปรับปรุงในการแก้ไขปัญหาการเรียนการสอนในแต่ละรายวิชาที่ส่งผลต่อการสำเร็จการศึกษาตามแผนของนักศึกษา โดยปัจจัยหรือข้อมูลหลักในการวิจัยนี้ ผู้วิจัยจะใช้ข้อมูลระดับคะแนนในแต่ละวิชา ข้อมูลเกรดเฉลี่ย ข้อมูลเพศของนักศึกษาชั้นปีที่ 1-2 โดยผู้วิจัยได้เก็บรบรวบรวมข้อมูลนักศึกษาจากสาขาวิชาระบบสารสนเทศทางคอมพิวเตอร์ คณะบริหารธุรกิจและศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา เชียงใหม่ จำนวน 358 คน จากการรวบรวมข้อมูลเบื้องต้นพบว่า ชุดข้อมูลมีความไม่สมดุลกัน (Imbalanced Datasets) โดยมีจำนวนกลุ่มนักศึกษาที่สำเร็จการศึกษาตามแผนมากกว่ากลุ่มนักศึกษาที่ไม่สำเร็จการศึกษาตามแผน ดังนั้นผู้วิจัยจึงได้ทำการแก้ปัญหาโดยใช้วิธีการปรับสมดุลให้กับชุดข้อมูลโดยใช้เทคนิคการสุ่มเพิ่มตัวอย่างข้อมูลกลุ่มน้อย (Synthetic Minority Over-sampling Technique : SMOTE) ก่อนที่จะนำเข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์ปัจจัยโดยจะใช้เทคนิคการคัดเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection) 3 เทคนิคคือ (1) Chi-Square Feature Selection (2) Information Gain Feature Selection และ (3) Correlation Based Feature Selection จากการทดลองพบว่าปัจจัยที่มีความสำคัญมากที่สุดและเป็นอันดับหนึ่งในทุกเทคนิคการคัดเลือกคุณลักษณะคือ วิชาการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ 1 ซึ่งวิชานี้เป็นวิชาพื้นฐานและเป็นวิชาบังคับของสาขาระบบสารสนเทศทางคอมพิวเตอร์และเป็นวิชาที่นักศึกษาส่วนใหญ่ได้ระดับคะแนนในวิชานี้ค่อนข้างน้อย ซึ่งอาจส่งผลให้รายวิชานี้ได้ลำดับความสำคัญมาเป็นอันดับหนึ่งในทุกเทคนิคการคัดเลือกคุณลักษณะและอาจเป็นปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อการสำเร็จการศึกษาตามแผนของนักศึกษาอย่างมีนัยสำคัญ
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
I/we certify that I/we have participated sufficiently in the intellectual content, conception and design of this work or the analysis and interpretation of the data (when applicable), as well as the writing of the manuscript, to take public responsibility for it and have agreed to have my/our name listed as a contributor. I/we believe the manuscript represents valid work. Neither this manuscript nor one with substantially similar content under my/our authorship has been published or is being considered for publication elsewhere, except as described in the covering letter. I/we certify that all the data collected during the study is presented in this manuscript and no data from the study has been or will be published separately. I/we attest that, if requested by the editors, I/we will provide the data/information or will cooperate fully in obtaining and providing the data/information on which the manuscript is based, for examination by the editors or their assignees. Financial interests, direct or indirect, that exist or may be perceived to exist for individual contributors in connection with the content of this paper have been disclosed in the cover letter. Sources of outside support of the project are named in the cover letter.
I/We hereby transfer(s), assign(s), or otherwise convey(s) all copyright ownership, including any and all rights incidental thereto, exclusively to the Journal, in the event that such work is published by the Journal. The Journal shall own the work, including 1) copyright; 2) the right to grant permission to republish the article in whole or in part, with or without fee; 3) the right to produce preprints or reprints and translate into languages other than English for sale or free distribution; and 4) the right to republish the work in a collection of articles in any other mechanical or electronic format.
We give the rights to the corresponding author to make necessary changes as per the request of the journal, do the rest of the correspondence on our behalf and he/she will act as the guarantor for the manuscript on our behalf.
All persons who have made substantial contributions to the work reported in the manuscript, but who are not contributors, are named in the Acknowledgment and have given me/us their written permission to be named. If I/we do not include an Acknowledgment that means I/we have not received substantial contributions from non-contributors and no contributor has been omitted.
เอกสารอ้างอิง
วรการ ใจดี, “ตัวแบบการทำนายผลการสำเร็จการศึกษาตามแผน โดยใช้เทคนิคเอสเอ็มโอทีอีและตัวแบบการเรียนรู้แบบรวมกลุ่ม บนชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล สำหรับข้อมูลการสำเร็จการศึกษา,” รายงานสืบเนื่องจากการประชุมสัมมนาทางวิชาการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนาตะวันออก ระดับชาติครั้งที่ 12, 2562, หน้า 325-335.
พิชัย ระเวงวัน, “โมเดลเพื่อการพยากรณ์สถานภาพทางการศึกษาของนักศึกษา,” รายงานสืบเนื่องจากการประชุมวิชาการเสนอผลงานวิจัยบัณฑิตศึกษา ระดับชาติและนานาชาติ มหาวิทยาลัยขอนแก่น, 2560, หน้า 273-283.
เบญจภรณ์ จันทรกองกุล, “วิธีการที่เหมาะสมสำหรับการแบ่งกลุ่มข้อมูลที่ไม่สมดุลสูง,” วิทยาศาสตร์ดุษฎีบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์. มหาวิทยาลัยบูรพา, 2557.
กิตติพงศ์ ชมบุญ, “เทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูลส่วนน้อยบนข้อมูลไม่สมดุลด้วยวิธีการแบ่งข้อมูล,” วิศวกรรมศาสตร์ดุษฎีบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี, 2558.
อัจจิมา มณฑาพันธุ์, “การเปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกคุณลักษณะที่สำคัญในการปรังปรุงการพยากรณ์มะเร็งเต้านม,” Royal Thai Air Force Medical Gazette, 2562, หน้า 49-56.
Zheng Z, Cai Y, Li Y, “Oversampling Method for Imbalanced Classification,” Computing and Informatics, Vol. 34, 2015, pp. 1017-1037.
Beretta L, Santaniello A, “Nearest Neighbor Imputation Algorithm: A Critical Evaluation,” The 5th Translational Bioinformatics Conference, 2015, pp. 197-208.
