การศึกษาเทคนิคพยากรณ์อาชีพสำหรับนักศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาคอมพิวเตอร์โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาเทคนิคพยากรณ์อาชีพสำหรับนักศึกษาระดับปริญญาตรีโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลที่เหมาะสม 2) เพื่อเปรียบเทียบผลการวิเคราะห์พยากรณ์อาชีพสำหรับนักศึกษาระดับปริญญาตรีโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล งานวิจัยนี้ได้นำข้อมูลภาวะการมีงานทำของบัณฑิต และข้อมูลระเบียนประวัติของนิสิตระดับปริญญาตรีหลังสำเร็จการศึกษา จากสำนักงานคณะกรรมการการอุดมศึกษาย้อนหลัง 5 ปี คือปี 2555 – 2559 จำนวน 65,335 ระเบียน ในสาขาวิชาทางด้านคอมพิวเตอร์ และมีคุณลักษณะประกอบด้วย ผลการเรียน ความสามารถพิเศษ อาชีพของบิดามารดา รายได้ของบิดามารดา เพศ ตำแหน่งงาน ความสอดคล้องสาขา สาขาวิชา ทดลองวัดความแม่นยำด้วยเทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยวิธีต้นไม้ตัดสินใจ เทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยวิธีแรนดอมฟอร์เรส และเทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยวิธีแบ็กกิง ผลการวิจัยพบว่า ความแม่นยำในการจำแนกประเภทข้อมูลจาก 3 เทคนิค 1) เทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยวิธีต้นไม้ตัดสินใจเท่ากับ 81.91% 2) เทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยวิธีแรนดอมฟอร์เรสเท่ากับ 84.29% และ 3) เทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยวิธีแบ็กกิงเท่ากับ 81.71% พบว่าเทคนิคแรนดอมฟอร์เรสให้ความถูกต้องในการจำแนกประเภทข้อมูลสูงที่สุด
Article Details
References
[2] Ansari, Gufran Ahmad. (2017). Career Guidance through Multilevel Expert System Using Data Mining Technique. International Journal of Information Technology and Computer Science, 9(8), 22-29.
Retrieved from http://www.mecs-press.org/ijitcs/ijitcs-v9-n8/v9n8-3.html
[3] Nikita Gorad. Ishani Zalte. Aishwarya Nandi. & Deepali Nayak. (2017, April). Career Counselling Using Data
Mining. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 5(4).
Retrieved from http://www.rroij.com/open-access/career- counselling-using-data-mining-.pdf
[4] สายชล สินสมบูรณ์ทอง. (2558). การทำเหมืองข้อมูล. กรุงเทพมหานคร: จามจุรีโปรดักท์.
[5] เอกสิทธิ์ พัชรวงศ์ศักดา. (2557). การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคดาต้า ไมน์นิง เบื้องต้น. กรุงเทพมหานคร: ดาต้าคิวบ์.
[6] Ross Quinlan. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA.
[7] L.Breiman and R. Forests. (2001). Machine Learning. 45(1),5-32. Retrieved from
http://dx.doi.org/10.1023%2FA%3A1010933404324
[8] เอกสิทธิ์ พัชรวงศ์ศักดา. (2560). Advanced Predictive Modeling with R & Rapidminer Studio 7. กรุงเทพมหานคร: เอเชีย ดิจิตอลการพิมพ์.
[9] สุรพงค์ เอื้อวัฒนามงคล. (2559). การทำเหมืองข้อมูล. กรุงเทพมหานคร: สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์.
[10] ชัชชฎา วันดี. (2557). การศึกษาปจจัยที่มีผลตอการเลือกอาชีพของนิสิตระดับปริญญาตรีหลังสําเร็จการศึกษา โดยใชเทคนิค เหมืองขอมูล. (ปริญญานิพนธ์บัณฑิต), มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, มหาสารคาม.
[11] สมฤทัย กลัดแก้ว. (มปป). ระบบสนับสนุนการตัดสินใจการเลือกตำแหน่งงานให้สอดคล้องกับความสามารถของบัณฑิต. (ปริญญานิพนธ์บัณฑิต), มหาวิทยาลัยรามคำแหง, กรุงเทพฯ.
[12] Sathyavathi S. Niraimathi N. and Priyadarshini K. (2016). Data Mining for Building an Informed Decision Making Medel for Career Prediction. International Journal of Research in Computer Science, 3(3), 8-12. Retrived from http://researchscript.com/wp-content/uploads/2016/04/IJRCS030303.pdf
[13] Campagni.R, Merlini.D , Sprugnoli.R, and Verri.M. (2015). Data mining models for student careers. Expert Systems with Applications, 42(13), 5508-5521.
Retrieved from http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.02.052