แบบจำลองในการหาค่าสหสัมพันธ์และทำนายระดับคะแนน O-NET สำหรับนักเรียน ชั้นประถมศึกษา ปีที่ 6 บนพื้นฐานจากคุณลักษณะของครูผู้สอนและโรงเรียน

Main Article Content

ธเรศ ศุภดล
โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี

Abstract

           งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อสร้างแบบจำลองในการหาค่าสหสัมพันธ์และทำนายระดับคะแนนO-NET สำหรับนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 บนพื้นฐานจากคุณลักษณะของครูผู้สอนและโรงเรียน เพื่อใช้เป็นแนวทางในการวางแผนส่งเสริมคุณภาพมาตรฐาน คุณสมบัติครูผู้สอน และเป็นมาตรฐานการศึกษาของผู้ที่เกี่ยวข้อง  แบบจำลองนี้ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ทดสอบกับข้อมูลพื้นฐานโรงเรียน และคุณลักษณะของครูผู้สอนกับคะแนน O-NET 8 กลุ่มสาระเรียนรู้ คุณลักษณะประกอบด้วยประสบการณ์สอน จบตรงสายวิชาที่สอน ขนาดโรงเรียน คะแนนเฉลี่ย O-NET ของแต่ละโรงเรียน ผลที่ได้จาก แบบจำลอง มีค่ามากกว่า 80 % ในแต่ละวิชา  แสดงให้เห็นว่าตัวแปรที่เลือกส่งผลต่อระดับคะแนน O-NET แต่ตัวแปรดังกล่าวไม่ได้มีความสัมพันธ์ระหว่างกันเมื่อวัดค่าโดย correlation matrix งานวิจัยนี้ได้นำเสนอแบบจำลองในการทำนายคะแนน O-NET สำหรับนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 บนพื้นฐานจากคุณลักษณะของครูผู้สอนและโรงเรียนทำให้ได้รูปแบบในการทำนายที่มีความเหมาะสม ถูกต้อง ชัดเจน และสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้ดียิ่งขึ้น

 

          This research aims to create a correlation and predictive model for O-NET score level of sixth-grade students based on teacher and school characteristics to be used as a guide in planning and promoting the quality and the standards of education by the stakeholders. The models were experimented by the Neural Network based on the schools and teacher’s characteristics along with the O-NET scores of eight subjects. The characteristics included the teaching experience, graduated fields, size of the schools, and average scores for each school. The results showed that there was more than 80% accuracy for each subject. This could be proved by the selected variables affected the O-NET score level since they were not inter-correlated when measured by correlation matrix. This research could predict the O-NET Score with reasonable accuracy and could be applied to worked better results.

Article Details

Section
บทความ : Science and Technology