เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI กับการแบ่งกลุ่มข้อมูลผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 5 โดยใช้วิธีการเรียนรู้การแบ่งกลุ่มข้อมูลชนิด K-mean

ผู้แต่ง

  • Khatbanjong, S. ศูนย์ความเป็นเลิศด้านคณิตศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล (อว.)
  • Mawan, V. โรงเรียนสามเสนนอก (ประชาราษฎร์อนุกูล)

DOI:

https://doi.org/10.14456/educu.2021.36

คำสำคัญ:

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI, ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน, การเรียนรู้การแบ่งกลุ่มข้อมูล, K-mean

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยเพื่อศึกษาผลการจัดกลุ่มข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI แบ่งกลุ่มผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนกลุ่มตัวอย่างเป็น กลุ่มเก่ง กลุ่มปานกลาง กลุ่มอ่อน และเพื่อศึกษาผลการจัดกลุ่มข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI แบ่งกลุ่มผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของรายวิชาเป็น กลุ่มเด่น กลุ่มกลาง กลุ่มด้อย กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ คือ นักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 5 ปีการศึกษา 2561 โรงเรียนสามเสนนอก (ประชาราษฎร์อนุกูล) สำนักงานเขตดินแดง กรุงเทพมหานคร จำนวน 33 คน ได้มาจากการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายด้วยวิธีจับสลาก เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ คือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI โดยใช้วิธีการเรียนรู้การแบ่งกลุ่มข้อมูลชนิด K-mean ผลการวิจัย พบว่า การแบ่งกลุ่มผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนกลุ่มตัวอย่างเป็น กลุ่มเก่ง 11 คน กลุ่มปานกลาง 11 คน กลุ่มอ่อน 11 คน และการแบ่งกลุ่มผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของรายวิชาเป็น กลุ่มเด่น 4 รายวิชา กลุ่มกลาง 3 รายวิชา กลุ่มด้อย 3 รายวิชา โดยมีรายวิชาที่เด่นสุดคือ วิชาประวัติศาสตร์ รองลงมาคือ วิชาการงานอาชีพ และรายวิชาที่ด้อยสุดคือ วิชาภาษาอังกฤษ

เอกสารอ้างอิง

ภาษาไทย
กิดานันท์ มลิทอง. (2540). เทคโนโลยีทางการศึกษาและนวัตกรรม. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ใจทิพย์ ณ สงขลา, ธีรวดี ถังคบุตร, โอภาส เกาไศยาภรณ์ และ เฉลิมรัฐ นาควิเชียร. (2559). อภิวัฒน์ขอบข่ายเทคโนโลยีการศึกษา : จากอนาลอกสู่ศตวรรษนวัตกรรมดิจิทัล. Journal of Education Studies, 44(4), 294-313.
ชัยยงค์ พรหมวงศ์. (2521). นวัตกรรมและเทคโนโลยีทางการศึกษากับการสอนระดับอนุบาล. ไทยวัฒนาพานิช
ชัยยงค์ พรหมวงศ์. (2537). สรุปการสัมมนาวิชาการ เรื่อง เทคโนโลยีและสื่อสารการศึกษาไทยในกระแสโลกนุวัตร. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ปราลี มณีรัตน์. (2554). การสร้างโมเดลการจัดการระบบนักศึกษาสัมพันธ์ โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล. มหาวิทยาลัยศรีปทุม.
วันเพ็ญ ผลิศร, นีลวัสน์ ดิษฐสวรรค์ และ ณรงค์ศักดิ์ แสงป้อ. (2559). การพัฒนาระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการโครงงานและผลงานวิจัย ด้วยเทคนิค Cluster analysis กรณีศึกษาสาขาวิชาวิศวกรรม คอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ. มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ
วีระยุทธ พิมพาภรณ์ และ พยุง มีสัจ. (2557). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพการจัดกลุ่มข้อมูล โดยวิธีการเลือก ลักษณะสำคัญแบบพลวัตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริทึม การจัดกลุ่มบนปริภูมิย่อย. Information Technology Journal, 10(2), 43-51.

ภาษาอังกฤษ
Asif, R., Merceron, A., & Pathan, M. K. (2014). Predicting student academic performance at degree level: A case study. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 7(1), 49.
Force, A. T. (1977). The definition of educational technology. Association for Educational Technology. https://ocw.metu.edu.tr/file.php/118/AECT_Definition_20of_20Educational_20Technology.pdf
Hutton, D. M. (2011). The quest for artificial intelligence: A history of ideas and achievements. Kybernetes.
Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 128-137.
Sardareh, S. A., Aghabozorgi, S., & Dutt, A. (2015). Applying clustering approach to analyze reflective dialogues and students' problem solving ability. Indian Journal of Science and Technology, 8(11), 70657.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2021-06-21

รูปแบบการอ้างอิง

เขตบรรจง ส. ., & มาวัน ว. . (2021). เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI กับการแบ่งกลุ่มข้อมูลผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 5 โดยใช้วิธีการเรียนรู้การแบ่งกลุ่มข้อมูลชนิด K-mean. วารสารครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 49(2), EDUCU4902015. https://doi.org/10.14456/educu.2021.36