การประยุกต์เหมืองข้อมูลในการศึกษาปัจจัยในการเลือกเข้าศึกษาต่อในมหาวิทยาลัยผ่านการทำแบบจำลองการจัดกลุ่ม

บทคัดย่อ

          บทความวิจัยนี้เป็นการประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อมูลและเทคนิค K-means Clustering ในการวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการเลือกเข้าศึกษาต่อในมหาวิทยาลัย ผ่านการจัดกลุ่มนักศึกษาตามลักษณะอาทิเช่น คะแนนเฉลี่ยของมัธยมปลาย ภูมิลำเนา เป็นต้น เพื่อพัฒนาแบบจำลองการจัดกลุ่มในการวิเคราะห์ปัจจัยการเลือกเข้าศึกษาของคณะเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจในมหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งในภาคใต้ และตรวจสอบความเหมาะสมและประสิทธิภาพของแบบจำลอง จากข้อมูล Clustering ที่ได้จากการวิเคราะห์ จากการแบ่งกลุ่มนักศึกษาของคณะเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจเป็น 3 กลุ่ม นักศึกษาที่เลือกเรียนในภาคปีการศึกษาตั้งแต่ 2562-2564  จำนวน 2,238 คน จากการทำ Clustering ด้วย K-means แล้ว พบว่ากลุ่มที่ 1 มาจากจังหวัดสงขลามากที่สุด โดยมีจำนวนข้อมูล 1,379 คน และมีค่าเฉลี่ยของ GPA อยู่ที่ 3.2625  ดังนั้น ฐานลูกค้าของมหาวิทยาลัย คือ นักเรียนที่อยู่ในจังหวัดสงขลาที่เกรดเฉลี่ยอยู่ในระดับ “High” คือ 3.00-3.50  สำหรับการวัดความแม่นยำ (Accuracy) ใน Clustering DB Index  จากโมเดลได้เท่ากับ -0.680  ในกรณีนี้ถือว่าใกล้เคียง 0 แสดงว่าการแบ่งกลุ่มเป็นอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งผลการวิเคราะห์จะช่วยให้สถาบันการศึกษาสามารถพัฒนานโยบายและกิจกรรมที่เกี่ยวข้องให้เหมาะสมกับการรับสมัครนักศึกษาในภาวะการแข่งขันที่รุนแรงในปัจจุบัน