การพัฒนาระบบประเมินบุคลากรโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

Abstract

งานวิจัยนี้ได้นำเสนอการพัฒนาระบบประเมินบุคลากร โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม งานวิจัยได้ประยุกต์เทคโนโลยี ทางปัญญาประดิษฐ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบประเมิน บุคลกรในมหาวิทยาลัย ในระบบประเมินบุคลากรได้มี การใช้ 5 คุณลักษณะเด่นที่ถูกสกัดมาจากข้อมูลของผลการ ปฏิบัติงานในแต่ละเทอมของบุคลากร นั่นคือคุณภาพงานวิจัย ศิลปวัฒนธรรม ความรับผิดชอบ และพฤติกรรม ซึ่งคุณลักษณะเด่นทั้งหมดจะถูกนำไปใช้เป็นอินพุตของโครงข่าย ประสาทเทียมเพื่อใช้ในการประเมินผลบุคลากร ในการ ทดสอบได้ใช้วิธีการตรวจสอบแบบไขว้เพื่อใช้ในการทดสอบ ประสิทธิภาพของวิธีการ อีกทั้งยังเปรียบเทียบวิธีการที่ นำเสนอกับวิธีการของเบย์สและเคเนียเร็ซเนเบอร์ จากผลการทดสอบพบว่าวิธีการที่นำเสนอสามารถทำงานได้อย่าง มีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการที่นำมาเปรียบเทียบ วิธีการที่นำเสนอสามารถประเมินผลการประเมินได้อย่างมี ประสิทธิภาพ ผลการทดสอบด้วยวิธีที่นำเสนอใกล้เคียงกับผู้ประเมินแต่สามารถประเมินผลได้เร็วกว่าผู้ประเมินมาก วิธีการที่นำเสนอสามารถเป็นวิธีการที่เหมาะสมสำหรับพัฒนาประสิทธิภาพของระบบการประเมินผลพนักงานให้มี ประสิทธิภาพยิ่งขึ้น และสามารถที่จะนำไปประยุกต์ใช้งาน ในปัญหาของระบบประเมินอื่นๆ 

The Development of Personnel Assessment System by Artificial Neural Network

Krit Somkantha, Wilaiporn Kultangwattana and Worrawit Kultangwattana

This research suggests the development of personnel assessment system using Artificial Neural Network (ANN). The artificial intelligence technology was applied to increase the efficiency of personnel assessment system in the university. In this system, five features were extracted from important data of personnel operating results in each terms, i.e., quality, research, culture, responsibility, and behavior. All features are taken as input into the ANN to assess the results of personnel. The cross validation was used to test the efficiency of the techniques. The proposed method was compared with the Bayes method and the K-nearest neighbor method. From the experimental results, it was found that the proposed method had better efficiency than the compared methods. Our method can assess the result of personnel very efficiency. The experimental results from proposed method are very close to the assessor and it can assess the personnel faster than the assessor. It is believed that the proposed method can be a suitable approach for developing the efficiency of personnel assessment system for good performance. The proposed method can further be applied to any assessment problems.