•  
  •  
 

Abstract

The purposes of this research were to: (1) study the effectiveness of the prediction model for futuring study plans from a neural network, support vector machine, decision tree, and ensemble vote; and (2) compare the effectiveness of the prediction model for futuring study plans from those techniques. The research population included 787 Mathayom 6 students of Chulalongkorn University Demonstration School including Chulalongkorn University Demonstration School Class of 50?53. A computer program was used to analyse the neural network, support vector machine, decision tree, and ensemble vote. The research results indicate that there were only slight differences in the prediction modelfor futuring study plans from each technique. The S-E model could predict two suitable majors, with its best predictive performance for Science and Art. The S-E model with ensemble vote had an efficiency of 80.05 percent. Besides, the lower secondary school level GPA in Mathematics was the most important and had the greatest influence on the study plan selection. (การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาประสิทธิภาพของโมเดลทำนายแผนการเรียนของนักเรียนในการศึกษาต่อระดับมัธยมศึกษาตอนปลายที่ได้จากการวิเคราะห์ด้วยเครือข่ายใยประสาท ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ต้นไม้ตัดสินใจ และเอ็นเซ็มเบิ้ลโหวต และ 2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลทำนายแผนการเรียนของนักเรียนในการศึกษาต่อระดับมัธยมศึกษาตอนปลายที่ได้จากการวิเคราะห์ด้วยแต่ละเทคนิค ประชากรที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้คือ นักเรียนชั้น ม.6 โรงเรียนสาธิตจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ฝ่ายมัธยม ตัวอย่าง คือ นักเรียนรุ่นที่ 50 ถึง รุ่นที่ 53 จำนวน 787 คน ใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ข้อมูล ผลการวิจัยสรุปว่า โมเดลทำนายแผนการเรียนที่ได้จากการวิเคราะห์ด้วยแต่ละเทคนิคมีประสิทธิภาพการทำนายไม่แตกต่างกันมากนัก สำหรับโมเดลที่มีประสิทธิภาพการทำนายดีที่สุด คือ โมเดล S-E ซึ่งเป็นโมเดลที่สามารถใช้ทำนายกลุ่มการเรียนที่เหมาะสมกับนักเรียนใน 2 กลุ่มการเรียนหลัก ได้แก่ กลุ่มการเรียนวิทย์ และกลุ่มการเรียนศิลป์ โดยมีประสิทธิภาพของการทำนายด้วยเทคนิคเอ็นเซ็มเบิ้ลโหวตได้ถูกต้องสูงที่สุด คิดเป็นร้อยละ 80.05 นอกจากนี้ยังพบว่า ผลการเรียนเฉลี่ยกลุ่มสาระการเรียนรู้คณิตศาสตร์ระดับมัธยมศึกษาตอนต้น มีความสำคัญและมีอิทธิพลต่อการเลือกแผนการเรียนเป็นอย่างมาก)

Publisher

Faculty of Education, Chulalongkorn University

First Page

125

Last Page

142

Included in

Education Commons

Share

COinS
 
 

To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.