The การสร้างตัวแบบการทำนายในการเลือกศึกษาต่อในระดับอุดมศึกษา โดยการใช้เทคนิคแบบบูรณาการในการแก้ปัญหาการจำแนกข้อมูลไม่สมดุลของกลุ่มผู้เรียน

Main Article Content

อัศวิน สุรวัชโยธิน
วรภัทร ไพรีเกรง

บทคัดย่อ

การเลือกกลุ่มสายวิชาที่ไม่เหมาะสมเพื่อเรียนต่อในระดับอุดมศึกษา เกิดจากการที่นักเรียนยังขาดประสบการณ์และยังไม่รู้จักกลุ่มสาขาวิชามากพอ ส่วนใหญ่ใช้ความรู้สึกหรือค่านิยมเป็นหลักใหญ่ในการตัดสินใจ อาจไม่ทราบถึงความรู้เฉพาะด้านของกลุ่มสายวิชาที่เหมาะสมกับทักษะของตัวเอง ดังนั้นเพื่อให้นักเรียนสามารถเลือกเรียนในกลุ่มสายวิชาที่เหมาะสมด้วยการสร้างตัวแบบการทำนายในการเลือกศึกษาต่อตามทักษะของกลุ่มผู้เรียนในเชิงพหุปัญญาโดยใช้เทคนิคแบบบูรณาการ จากการวิจัยพบว่า ข้อมูลกลุ่มสายวิชามีความไม่สมดุลกัน (Imbalanced Data) จึงแก้ปัญหาด้วยเทคนิคบูรณาการ คือ การแก้ปัญหาข้อมูลขาดหายด้วย Single Imputation การปรับสมดุลข้อมูลด้วย SMOTE การคัดเลือกคุณลักษณะด้วย RFE และสร้างตัวแบบทำนาย 3 เทคนิค คือ Bagging, Boosting, Stacking ผลการวิจัยสรุปได้ว่าทักษะที่มีความสำคัญมากที่สุดโดยการใช้เทคนิค Stacking คือ ทักษะด้านเหตุผลและคณิตศาสตร์ มีค่าความสำคัญ 77% เมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคอื่น ซึ่งทักษะนี้เป็นรากฐานสำคัญของวิทยาการหลายสาขาส่งผลให้ทักษะนี้มีความสำคัญในการศึกษาต่อระดับอุดมศึกษา

Article Details

How to Cite
[1]
สุรวัชโยธิน อ. และ ไพรีเกรง ว., “The การสร้างตัวแบบการทำนายในการเลือกศึกษาต่อในระดับอุดมศึกษา โดยการใช้เทคนิคแบบบูรณาการในการแก้ปัญหาการจำแนกข้อมูลไม่สมดุลของกลุ่มผู้เรียน”, JIST, ปี 11, ฉบับที่ 1, น. 65–74, มิ.ย. 2021.
บท
บทความวิจัย Soft Computing:

References

I. Tongsamsi, "Labor Market and Educational Mismatch A Case Study of New Community Development Workers," presented at The 10th Hatyai National and International Conference, Songkla, Thailand, 2019.

S. Jantapong, "The Skills Mismatch and the Challenges to Education 4.0," MER 2018, Bangkok, Thailand, 2018.

P. Kanjanasamranwong, "THE NEEDS OF ATTENDING IN GRADUATE INSTITUTE OF GRADE 12," Journal of Education Research Faculty of Education, vol.11, no.1, pp. 75-88, 2018.

W. SAENKOSIK, "ENHANCING INTRAPERSONAL INTELLIGENCE AMONG PRIMARY SCHOOL STUDENTS USING AN INTRAPERSONAL TRAINING APPLICATION," Ph.D., RESEARCH AND STATISTICS IN COGNITIVE SCIENCE, Burapha University, Chonburi, 2018.

N. Supanatsetakul, "Interdisciplinary studies: humanities, social sciences and medicine for applying in the medical instruction," AMJAM , vol. 13, no. 3, pp. 380-392, 2013.

Office of the Higher Education Commission, "New student information," OHEC, 2020. [Online]. Available: http://www.info.mua.go.th/info/ [Accessed: Jan.12, 2021].

A. Phaeobang, "Adjusting the Imbalanced Data with 5 Classification Methods," Thai Journal of Science and Technology, vol. 9, no.4, July - August, 2020.

D. Noppamas, "Comparison of Imbalanced Data Problem Solvingfor Income Classification of Type I Pharmacies Entrepreneur," in The 9th STOU National Research Conference, pp. 1578-1586, 2018.

W. Jaidee, "The Study of Factors Affecting for On-time Graduating of Ungraduated Student Using Feature Selection Technique on Imbalanced Datasets," Journal of Information Science and Technology, vol.10, no. 1, pp. 75-84, 2020.

N. Akarachantachote, "Feature Selection for High-dimensional data in Classification," Research Methodology & Cognitive Science, vol. 8, no. 2, pp. 1-13, October 2010 – March 2011.

P. Pramokchon, "Filter-Based Feature Selection for Data Classification in IoT," FEU Academic Review, vol. 11, no. 3,pp. 98-113, 2017.

C. Songsiri, T. Rakthanmanon, and K. Waiyamai, "Applying a data mining technique to help students in selecting their majors," In Proc. The 39th Kasetsart University Annual Conference, pp. 43-50, 2001.

W. Pimpakun, "Ensemble Learning Model for Cardiotocography Classification," In Proc. Graduate Research Conference, pp. 333-340, 2012.

P. Promla, "The Comparison of Efficiency on The Analysis of Satisfaction TeachingPerformance using Sentiment Analysis by Ensemble Technique," KKU Research Journal, vol. 20, no. 4, pp. 140-149, 2020.

W. Paireekreng, "An ensemble learning based model for real estate project classification," ScienceDirect, vol. 3, pp. 3852 – 3859, 2015.

P. Thanvanon, "Predict stock price trends in Stock Exchange of Thailand usingEnsemble Model," JOURNAL OF INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY, vol. 7, no. 1, pp. 12-21, 2017.

L. Breiman, "Bagging Predictors," Machine Learning, vol. 24, pp. 123-140, 1996.

K. Nasritha, "Comparison of sampling techniques for imbalanced data classification," JOURNAL Of APPLIED INFORMATICS AND TECHNOLOGY, vol. 1, pp. 20-35, 2018.

S. Wang, "Negative correlation learning for classification ensembles," presented at the International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2010, Barcelona, Spain, 2010.

C. Onsang, "Combining Multiple Models for Predicting the Risk of DiabetesUsing Multi-Kernel Learning," In Proc. NCCIT2019, pp. 1-6, 2019.

N. Sritrakul and T. Hudakorn, "The economic value and satisfaction of substituting LPG in households by a biogas network," Energy Reports, pp. 565-571, 2020.

W. Sookcharoen, "Dealing with Missing Data," ROMPHRUEK JOURNAL KRIRK UNIVERSITY, vol. 33, no. 2,pp. 11-32, 2015.