การประยุกต์ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลในการค้นหาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับ การเลือกศึกษาต่อในคณะเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฏลำปาง
คำสำคัญ:
เหมืองข้อมูล, ปัจจัยการศึกษาต่อ, การประชาสัมพันธ์บทคัดย่อ
บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของงานวิจัย การประยุกต์ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลสำหรับการวางแผนประชาสัมพันธ์ คณะเทคโนโลยีอุตสาหกรรม โดยเป็นการนำเสนอในส่วนของการประยุกต์ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลเพื่อให้ทราบรูปแบบหรือคุณลักษณะ และปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกศึกษาต่อในคณะเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฏลำปาง โดยวิธีดำเนินการวิจัยคือเก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง 2 ส่วน คือข้อมูลพื้นฐานของนักศึกษาคณะเทคโนโลยีอุตสาหกรรมที่ได้รับจากกองบริการการศึกษา มหาวิทยาลัยราชภัฏลำปาง จำนวน 1,068 คน และข้อมูลด้านปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเข้าศึกษาต่อที่เก็บจากนักศึกษาปัจจุบันของคณะเทคโนโลยีอุตสาหกรรม ชั้นปีที่ 1 – 3 จำนวน 334 คน จากนั้นจึงนำข้อมูลที่รวบรวมได้ไปทำการลดมิติข้อมูลโดยใช้เทคนิค Evolutionary Selection และนำข้อมูลที่ลดมิติแล้วไปหากฎความสัมพันธ์ด้วยเทคนิค FP-Growth โดยผลการวิจัยพบว่ามีปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจเข้าศึกษาต่อ มีจำนวน 36 ปัจจัย และเมื่อนำปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจเข้าศึกษาต่อไปสร้างกฎของความสัมพันธ์สามารถสร้างได้จำนวน 35 กฎ โดยกฎที่ดีที่สุดเป็นความสัมพันธ์ระหว่างชื่อหลักสูตร ความนิยมของหลักสูตร และเนื้อหาสาระของหลักสูตร มีค่าความเชื่อมั่นที่ 0.894 หรือ ร้อยละ 89.4
เอกสารอ้างอิง
Limtrakul, P., and Jaroenpuntaruk, V., and Pompatcharapong, W., (2016). Development of a Model to Predict Cassava Yield Using Data Mining. Veridian E-Journal, Science and Techonolgy Silpalorn University, 3(3), 15 - 36. (in Thai)
Srimakorn, S., (2016). A Decision Support System for Epidemiological surveillance in Livestock Using Fuzzy C-means Clustering. Inductrial Technology Lampang Rajabhat University Journal, 9(2), 85 – 93. (in Thai)
Vonganansup, S., and Yampaka, T., and Moosika, O., (2016). Applied Data Mining Techniques to Analize Pre-Test and Skill-test for increased student potential. Rajamangala University of Technology Tawan-ok Social Science Journal. 5(1),12-19. (in Thai)
