การตรวจการทำข้อสอบแบบปรนัย ด้วยปัจจัยสีและความหนาแน่นที่ต่างกัน โดยใช้วิธีการประมวลผลภาพ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การตรวจการทำข้อสอบแบบปรนัย ด้วยปัจจัยสีและความหนาแน่นที่ต่างกัน โดยใช้วิธีการประมวลผลภาพนี้ เป็นการพัฒนาวิธีการตรวจกระดาษคำตอบแบบปรนัย 3 ขั้นตอน ประกอบด้วย ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล ขั้นตอนการรู้จำผลเฉลยและขั้นตอนการตรวจคำตอบ ที่ประยุกต์ใช้เทคนิคการประมวลผลภาพสำหรับการตรวจสอบ หาความแตกต่างระหว่างภาพกระดาษคำตอบที่ต้องการตรวจ และภาพของกระดาษเฉลย ในแต่ละตำแหน่ง ที่ถูกกำหนดไว้ให้เป็นจุดสนใจของภาพ (ROI: Region of Interested ) พร้อมทั้งสรุปผลการวิเคราะห์ตามฟังก์ชันที่กำหนด อนึ่งการทดสอบประสิทธิภาพด้านความถูกต้องของรูปแบบการตรวจสอบการทำข้อสอบแบบปรนัยนี้ ใช้กระดาษคำตอบแบบปรนัยของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ จำนวนตัวเลือก 5 ตัวเลือก 150 ข้อต่อแผ่น และทำการทดสอบกับกระดาษคำตอบตัวอย่าง รวม 720 แผ่น แบ่งออกเป็นการทำข้อสอบด้วยดินสอ 2B ปากกาสีน้ำเงิน ปากกาสีดำและปากกาสีแดง ผลการทดสอบสรุปว่ารูปแบบการตรวจสอบแบบปกติของการทำข้อสอบแบบปรนัยนี้ มีประสิทธิภาพด้านความถูกต้องเฉลี่ยร้อยละ 92.47 และการตรวจแบบซ้ำซ้อนมีประสิทธิภาพด้านความถูกต้องเฉลี่ยร้อยละ 88.89 จึงสามารถใช้เป็นหลักการในการตรวจสอบการทำข้อสอบแบบปรนัยได้ ส่วนสีที่เหมาะสมกับขั้นตอนนี้ คือปากกาสีดำและปากกาสีแดงซึ่งมีความถูกต้องและประสิทธิภาพสูง
Article Details
"ข้อคิดเห็น เนื้อหา รวมทั้งการใช้ภาษาในบทความถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียน"
References
[2] ฐิตวัฒน์ เตชจรัสชีวิน และณพวีณา ฤกษ์ปรีดาพงศ์. 2551. ระบบติดตามลักษณะเด่นบนใบหน้าโดยใช้กล้องเพียงหนึ่งตัว.วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต ภาควิชาคณิตศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
[3] ไพบูลย์ พวงวงศ์ตระกูล. ปัญญาประดิษฐ์ในชีวิตประจำวัน. วารสารครุศาสตร์อุตสาหกรรม,11(1), น. 260-267.
[4] Jun Tang. 2010. A color image segmentation algorithmbased on region growing.International Conference on Computer Engineering and Technology (ICCET), 2(6), p. 634-637.
[5] สัตถาภูมิ ไทยพานิช และจักรี ศรีนนท์ฉัตร. 2553.การพัฒนาเทคนิคพยากรณ์ค่าคลอโรฟิลล์ในใบข้าวด้วยกรรมวิธีวิเคราะห์ความถดถอยเชิงเส้นพหุ. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี.
[6] Gonzalez, Rafael C and Richard E.Woods. 2001. Digital Image Processing.2 nd ed. New Jersey : Prentice-Hall.
[7] The MathWorks. 2014. Image Thresholding.Retrieved July 4, 2014, from https://www.mathworks.com/discovery/image-thresholding.html