The การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกสาขาวิชาของนักศึกษาระดับปริญญาตรี คณะครุศาสตร์ โดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกเข้าศึกษาต่อในสาขาวิชา คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย ของนักศึกษาระดับปริญญาตรี จากข้อมูลพื้นฐานนักศึกษาของงานส่งเสริมวิชาการและงานทะเบียน ในช่วงปีการศึกษา พ.ศ. 2556-2560 จำนวนนักศึกษา 3,867 คน มาวิเคราะห์ตัวแปรโดยใช้กระบวนการเหมืองข้อมูล ด้วยกฎการจำแนกเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ ผลวิจัยพบว่า ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกสาขาวิชา คณะครุศาสตร์ 15 สาขาวิชา ได้แก่ แผนการเรียนก่อนเข้าศึกษา และเพศ จากตัวแปรทั้งหมด 9 ตัวแปร และการประเมินวัดประสิทธิภาพของโมเดลวัดค่าความแม่นยำ ได้ค่า 72.5 % ซึ่งถือว่าเป็นการทดสอบที่เชื่อถือได้
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความทุกเรื่องได้รับการตรวจความถูกต้องทางวิชาการโดยผู้ทรงคุณวุฒิ ทรรศนะและข้อคิดเห็นในบทความ Journal of Global of Perspectives in Humanities and Social Sciences (J-GPHSS) มิใช่เป็นทรรศนะและความคิดของผู้จัดทำจึงมิใช่ความรับผิดชอบของบัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์ กองบรรณาธิการไม่สงวนสิทธิ์การคัดลอก แต่ให้อ้างอิงแหล่งที่มา
เอกสารอ้างอิง
Cheewaprakobkit, P. (2013). Study of Factors Analysis Affecting Academic Achievement of Undergraduate Students in International Program. In Proceeding of Second International MultiConference of Engineers and Computer Scientists. (pp. 332-336). Hong Kong: International Association of Engineers (IAENG).
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: concept and techniques. 3rd ed. United States of America: Elsevier.
IBM. (2016). IBM SPSS Modeler CRISP-DM Guide. Retrieved from:
ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/modeler/18.0/en/ModelerCRISPDM.pdf.
Jaruteerapan, P. (2015). Patčhai thī mī phon tō̜ kānlư̄ak rīan sākhā wichā nai radap parinyā trī khana witthayākān čhatkān mahāwitthayālai rātchaphat lœ̄I [Factors Influencing on Choosing Studying Programs in Bachelor’s Degree Level in the Faculty of Management Science, Loei Rajabhat University]. Research and Development Journal, Loei Rajabhat University, 10(32), 35-46.
Jutapath, A. (2016). Kānphatthanā rabop sārasonthēt phư̄a kān phayākō̜n čhamnūan naksưksā mai dōi chai kot kān čhamnǣk tonmai tatsinčhai [Developing Information Systems to Forecast the Number of New Students Using Decision Tree Classification Rules]. In Kān prachum wichākān radap chāt Narēsūan wičhai khrang thī sipsō̜ng: wičhai læ nawattakam kap kānphatthanā prathēt [The 12th Naresuan Research National Conference]. (pp. 267-278). Phitsanulok: Naresuan University.
Laohawonranan, J., Limsutthiwannaphum, R., & Thanasophon, B., (2015). Kānchai theknik kāntham mư̄ang khō̜mūn nai kān čhamnǣk læ khatlư̄ak khanǣng wichā samrap naksưksā khana theknōlōyī sārasonthēt [Using data mining techniques in classification and selection subject areas for the Faculty of Information Technology Students]. Journal of Information Technology Ladkrabang, 4(2), 1-9. Retrieved from http://www.it.kmitl.ac.th/~journal/index.php/main_journal/article/view/65/39.
Pansumret, Y., Phuboon-ob, J., & Pongsiri, W. (2013). Kānprīapthīap ʻankō̜ ʻarithưm mư̄ang khō̜mūn phư̄a wikhro̜ patčhai thī song phon tō̜ radap phonkān rīan khō̜ng naksưksā [On Comparison of Data Mining Algorithms for Analysis of Factors Affecting the Academic Performance of Students]. Journal of Science and Technology Mahasarakham University, 9(Special issue), 281-289.
Phakkachokh, S. (2013). Tūa bǣp lư̄ak phǣnkān rīan radap matthayommasưksā tō̜n plāi dōi kānphičhāranā phonkān rīan rāiwichā lak dūai theknik mư̄ang khō̜mūn [A Model for Selection High School Program by Considering the Primary Subject Records Using Data Mining Techniques]. Master’s thesis. Dhurakij Pundit University.
Prachumchat, K., & Khirin, P. (2015). Kān wikhro̜ phrưttikam kānlư̄ak samak sākhā wichā rīan khō̜ng naksưksā mai dōi chai theknik kān mư̄ang khō̜mūn [The Analysis to Behavior on the Decision to Applying Major Selection of New Students Using Data Mining Technique]. In Kān prachum wichākān radap chāt khrang thī sō̜ng sathāban wičhai læ phatthanā mahāwitthayālairātchaphat kamphǣngphet [The 2nd Kamphaeng Phet Rajabhat University National Conference] (pp. 174-185). Kamphaeng Phet: Kamphaeng Phet Rajabhat University.
Seesukong, S. (2016). Kānphatthanā bǣpčhamlō̜ng kāntatsinčhai nai kānlư̄ak klum wichā samrap naksưksā sākhā wichā theknōlōyī sārasonthēt [The Development of a Decision Model in Cluster Selection for Information Technology Students]. Master’s thesis. Suranaree University of Technology.
Shahiri, A. M., Husain, W., & Rashid, N. A., (2015). A Review on Predicting Student’s Performance using Data Mining Techniques. In The Third Information Systems International Conference. (pp. 414-422). Surabaya (Indonesia): Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) and the Association of Information Systems (AIS).
Sinsombunthong, S. (2015). Kāntham mư̄ang khō̜mūn [Data mining]. Bangkok: Jamjuree Production.
