ปัจจัยที่ส่งผลต่อการพ้นสภาพนักศึกษามหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ วิทยาเขตมหาสารคาม โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของกฎความสัมพันธ์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการพ้นสภาพนักศึกษา มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ วิทยาเขตมหาสารคาม โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของกฎความสัมพันธ์ กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยเป็นข้อมูลนักศึกษาที่เข้าศึกษาในมหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ วิทยาเขตมหาสารคาม ระหว่างปีการศึกษา 2553-2559 แล้วพ้นสภาพนักศึกษา จำนวน 820 ระเบียน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยเป็นการทำเหมืองข้อมูลด้วยการค้นหากฎความสัมพันธ์ สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นค่าร้อยละจากการประเมินความสัมพันธ์ของกฎโดยใช้ ค่าสนับสนุน ค่าความเชื่อมั่น และค่าลิฟท์ ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อการพ้นสภาพนักศึกษา มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ วิทยาเขตมหาสารคาม ที่ได้จากค่าความเชื่อมั่นมากกว่าร้อยละ 90 มีปัจจัยที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ รายได้ของบิดามารดา อาชีพบิดามารดา เกรดเฉลี่ยสะสมก่อนเข้าศึกษา และภูมิลำเนา
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
จีระนันต์ เจริญรัตน์. (2559). การวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการพ้นสภาพของนักศึกษาที่มีผลการเรียนปกติโดยใช้ต้นไม้ตัดสินใจ. SNRU Journal of Science and Technology. 8(2). 256-267.
นนทวัฒน์ ทวีชาติ, อรยา เพ็งประจญ, วิไลรัตน์ ยาทองไชย และชูศักดิ์ ยาทองไชย. (2562). การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อการพ้นสภาพของนักศึกษาระดับปริญญาตรี ด้วยเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล. การประชุมวิชาการระดับชาติ การจัดการเทคโนโลยีและนวัตกรรม ครั้งที่ 5. มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม. 5 มีนาคม 2562. 1-8.
บัณฑิต หาญธงชัย และธีระพล เพ็งจันทร์. (2562). สาเหตุการออกกลางคันและแนวทางแก้ไขการออกกลางคันของนักศึกษาชั้นปีที่ 1 ที่เข้าศึกษาต่อในระดับปริญญาตรี ของสถาบันการพลศึกษา วิทยาเขตอุดรธานี. วารสารศึกษาศาสตร์ มมร. 7(2). 247-271.
บุษราภรณ์ มหัทธนชัย, ครรชิต มาลัยวงศ์, เสมอแข สมหอม และณัฐิยา ตันตรานนท์. (2559). กฎความสัมพันธ์ของรายวิชาที่มีผลต่อการพ้นสภาพนักศึกษาโดยใช้อัลกอริทึมอพริโอริ. การประชุมวิชาการระดับชาติ มหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชร ครั้งที่ 3. มหาวิทยาลัย ราชภัฏกำแพงเพชร. 22 ธันวาคม 2559. 456 - 469.
Guo, B., Zhang, R., Xu, G., Shi, C., & Yang, L. (2015). Predicting Students Performance in Educational Data Mining. 2015 International Symposium on Educational Technology (ISET). Central China Normal University in Wuhan, China. 27-29 July 2015. 125-128.
Han, J., Pei, J., &Kamber, M. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques.3rd Ed. Massachusetts : Morgan Kaufmann Publishers.
Kim, Y.-M., Kathuria, P., &Delen, D. (2017). Machine Learning to Compare Frequent Medical Problems of African American and Caucasian Diabetic Kidney Patients. Healthcare Informatics Research. 23(4). 241-248.