หน้าหลัก / วารสารทั้งหมด / ปีที่ 3 ฉบับที่ 1 มกราคม ถึง มิถุนายน 2560 / การพัฒนาตัวแบบการพยากรณ์ ความถนัดทางการเรียนตามทฤษฎี 4 MAT โดยการวิเคราะห์ด้วยวิธีต้น...
ชื่อบทความ (TH) : การพัฒนาตัวแบบการพยากรณ์ ความถนัดทางการเรียนตามทฤษฎี 4 MAT โดยการวิเคราะห์ด้วยวิธีต้นไม้
ชื่อบทความ (EN) :
ผู้แต่ง : ขนิษฐา ดีสุบิน
หน้า : 39-52
รายละเอียด
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพยากรณ์ความถนัดทางการเรียนตามทฤษฎี 4 MAT โดยการวิเคราะห์ด้วยวิธีต้นไม้ ในการสร้างและทดสอบตัวแบบพยากรณ์ ผู้วิจัย ใช้โปรแกรม WEKA ในการสร้างตัวแบบด้วยเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree Technique) โดยผู้วิจัยใช้วิธีการจัดหมวดหมู่ (Classification) และวิธีการเรียนรู้ (Learning Methods) โดยใช้ J48 (อัลกอลิธึม C4.5 Version 8.0) ในการเรียนรู้ (Learning) จาก Train Dataset และสร้างแบบจำลองต้นไม้เพื่อการจำแนกกลุ่ม ข้อมูลสำหรับนำไปใช้เป็นอัลกอลิธึม บนเว็บที่จะพัฒนาต่อไปเป็นโมดูลบนเครือข่าย โดยตัวแบบที่ได้จะอยู่ในรูปแบบของกฎการจำแนกประเภทข้อมูลจากการเรียนรู้ ด้วย ชุดการเรียนรู้ (Training set) แล้วนำไปทดสอบด้วยชุดทดสอบ (Test data) โดยใช้วิธีการตรวจสอบไขว้ (K-fold cross-validation) และวิธีการแบ่งข้อมูลแบบสุ่ม ด้วยการแบ่งเป็นร้อยละ (Percentage Split) ผลการวิจัยพบว่าตัวแบบการพยากรณ์ความถนัดทางการเรียนตามทฤษฎี 4 MAT ที่ถูกพัฒนาด้วยวิธีการแบ่งข้อมูล ชุดการเรียนรู้และทดสอบออกจากกัน มีค่าประสิทธิภาพสูงกว่าตัวแบบที่พัฒนาด้วยวิธีอื่น โดยมีค่าความถูกต้องเท่ากับ 77.65 % ค่าความแม่นยำเท่ากับ 77.90 % ค่าความระลึกเท่ากับ 77.65 % และค่าความถ่วงดุล เท่ากับ 77.40 % แสดงว่าวิธีการแบ่งข้อมูล ชุดการเรียนรู้และทดสอบออกจากกัน สามารถนำไปใช้พัฒนาตัวแบบการพยากรณ์ความถนัดทางการเรียนรู้ตามทฤษฎี 4 MAT โดยการวิเคราะห์ด้วยวิธีต้นไม้ที่มีความถูกต้องและแม่นยำในการทำนายความถนัด ทางการเรียนตามทฤษฎี 4 MAT ได้เป็นอย่างดี
คำสำคัญ : ความถนัดทางการเรียน, ต้นไม้ตัดสินใจ, ทฤษฎี 4 MAT

วารสารนวัตกรรมการเรียนรู้ มหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ ปีที่ 3 , ปีที่ 3 ฉบับที่ 1 มกราคม ถึง มิถุนายน 2560 view [40] load [50]