การวิเคราะห์ข้อมูลนักศึกษาเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในการวางแผน ประชาสัมพันธ์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา

analysis of student data to support planning decisions. public relations rajamangala university of technology lanna.

60541207054-8

2563

อาจารย์นพณัฐ  วรรณภีร์

โครงงานนี้มีความมุ่งหมายที่สำคัญโดยการนําเทคนิคการจำแนกข้อมูล (data classification) มาวิเคราะห์พฤติกรรมการยืนยันสิทธิ์เคลียริงเฮาส์ (clearing house) เข้าศึกษาในสถาบันอุดมศึกษาระบบใหม่ (tcas) เพื่อเป็นการหารูปแบบที่เกิดขึ้นจากข้อมูลและนํารูปแบบที่ได้มาพัฒนาระบบสนับสนุนการวางแผนการคัดเลือกบุคคลเข้าศึกษาในระบบใหม่ (tcas) มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา นำไปสู่การวางแผนประชาสัมพันธ์ต่อไป ซึ่งมหาวิทยาลัยมีจำนวนแผนการรับเข้าศึกษา 6,565 คน มีจำนวนผู้สมัคร 12,368 คน มีจำนวนผู้ผ่านการคัดเลือกที่มีสิทธิ์ยืนยันสิทธิ์เคลียริงเฮาส์ 7,734 คน แต่ปัญหาคือมหาวิทยาลัยไม่สามารถรับเข้าศึกษาได้ทั้งหมดเนื่องจากมีจำนวนมากเกินแผนการรับเข้าศึกษาดังนั้นมหาวิทยาลัยไม่สามารถคาดการณ์ได้ว่าจะมีผู้ยืนยันสิทธิ์มากน้อยเท่าใดจากปัญหาดังกล่าวผู้จัดทำได้มีแนวคิดในการนําเทคนิคเหมืองข้อมูล (data mining) ด้วยการจำแนกข้อมูล (data classification) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้สมัครและข้อมูลนักศึกษาเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในการวางแผนการคัดเลือกนักศึกษาใหม่ในระบบ tcas ด้วยการนําเทคนิคเหมืองข้อมูล (data mining) การจำแนกข้อมูล (data classification)  และรูปแบบของแผนภูมิต้นไม้ (decision tree) เปรียบเทียบกับวิธีการจำแนกข้อมูลแบบ random forest เพื่อวิเคราะห์หารูปแบบที่เกิดขึ้นจากข้อมูลการยืนยันสิทธิ์เคลียริงเฮาส์ (clearing house) สามารถนํารูปแบบ (model) ที่ได้มาวางแผนการคัดเลือกบุคคล เข้าศึกษาในระบบ tcas ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา นำไปสู่การวางแผนประชาสัมพันธ์ต่อไปในอนาคต เป็นขั้นตอนแรกของกระบวนการนำข้อมูลรับสมัครนักศึกษาในระบบ tcas ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา ปีการศึกษา 2563 จำนวนรายการทั้งหมด 3,195 รายการ รวบรวมข้อมูลและพิจารณาตรวจสอบดูความถูกต้องและความครบถ้วนของข้อมูล พิจารณาข้อมูลทั้งหมดว่าส่วนใดของข้อมูลที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์ข้อมูลให้สอดรับกับวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ นำข้อมูลที่ได้มาทำการคัดเลือกข้อมูล (data selection) การกลั่นกรองข้อมูล (data cleaning) การแปลงรูปแบบของข้อมูล (data transformation) ผู้จัดทำวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการทำเหมืองข้อมูลแบบ data classification ด้วยการสร้างโมเดล decision tree และโมเดล random forest ทำการทดสอบโมเดล เพื่อวัดประสิทธิภาพด้วยวิธี self consistency test เพื่อดูแนวโน้มของโมเดลที่สร้างขึ้น ด้วยโปรแกรม knime จัดทำเว็บไซต์เพื่อแสดงผลประกอบด้วย 4 ส่วนคือ 1) หน้าแรกของเว็บไซต์แสดงแดชบอร์ดข้อมูลนักศึกษาโดยรวมของทุกปี 2) แดชบอร์ดตามปีการศึกษาตั้งแต่ 2558-2562 3) ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล 4) ฟังก์ชั่นสร้าง decision tree บนเว็บไซต์