A study of factors affecting the selection field of vocational certificate students to pursue higher vocational certificate programs using data mining techniques.

Authors

  • Visutr Maschai Faculty of Science & Technology, Phuket Rajabhat University
  • Wipawan Buathong Faculty of Science & Technology, Phuket Rajabhat University

Keywords:

Association Rule, Decision Tree, Random Forest, Apriori

Abstract

The objectives of this research were; 1) to identify factors affecting the choice of field of study of vocational certificate students to study at the higher vocational level; 2) to construct a model affecting students' choice of field of study; 3) to apply data mining techniques to recommend fields for students to choose for further study. 251 data at
vocational certificates graduated in the academic year between 2017 and 2020, Krabi College of Agriculture and Technology, Data classification based on the Decision tree evaluation was performed using 5-fold cross-validation and 10-fold cross-validation methods. representing similar efficient results: Accuracy (Precision 98.5%), Sensitivity (Recall 100%), Efficiency (F-Measure 99.3%), and 4 rules were obtained. The result of mining affinity rules using the Apriori algorithm specifies 0.3 Minimum Support, 0.8 Minimum Confidence, 0.4 Minimum Support, and 0.7 Minimum Confidence. When the rules are compared if the Duplicate rule Data can be summed up by 4 rules. From the two data mining principles, the correlation rules are in the same direction. Students will choose to study at the same college only if the same branch is supported by a higher level.

References

เจษฎาพร ปาคำวัง กาญจน์ คุ้มทรัพย์ และ เกรียงไกร ทิมศร (2563). การศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจเข้าศึกษาที่มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์ด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยอีสเทิร์นเอเชีย, 24-32.

ชิตนภัส มาศชาย นุชนารถ ศรีษะโหน่ วิสูตร มาศชาย และวิภาวรรณ บัวทอง (2564). การหาความสัมพันธ์การประเมินสมรรถภาพ

ทางกายของนักเรียนโดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล. วารสารวิชาการคณะเทคโนโลยีอุตสาหกรรม

มหาวิทยาลัยราชภัฏลำปาง, 1-11.

ชิตพงษ์ กิตตินราดร (2563, มกราคม).Random Forest. [online] Availble https://guopai.github.io/ml-

blog10.html#:~:text=Random%20forest%20%E0%B9%80%E0%B8%9B%E0%B9

%87%E0%B8%99%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B8%B6%E0%B9%88%E0%B8

%87%E0%B9%83%E0%B8%99,%E0%B9%84%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B

%96%E0%B8%B9%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%A5%E0%B8%B7%E0%B

%A

ชณิดาภา บุญประสม และจรัญ แสนราช(2561). การวิเคราะห์การลาออกกลางคันของนักศึกษาระดับปริญญาตรีโดยใช้เทคนิควิธีการ

ทำเหมืองข้อมูล. วารสารวิชาการครุศาสตร์อุตสาหกรรม พระจอมเกล้าพระนครเหนือ, 142-151.

ณัฐดนัย วังพระธรรม(2564, 10 1). Retrieved from https://nutdnuy.medium.com/เหมือง

ข้อมูล-data-mining-c21c64ae6e3b

พฤฒิพงศ์ เพ็งศิริ พันธนา ก้อนเชื้อรัตน์ ชัชฎา ชวรางกูร และอัฉราพรรณ คชเดช (2560). การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของปัจจัยข้อมูล

นักศึกษาที่มีผลต่อระดับผลการเรียนด้วยเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ กรณีศึกษานักศึกษามหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณ

ภูมิ. การประชุมวิชาการระดับชาติมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ, 463-471.

ภาภรณ์ เหล่าพิลัย และจรัญ แสนราช (2561). การวิเคราะห์การลาออกกลางคันของนักศึกษาระดับปริญญาตรีโดยใช้เทคนิควิธีการทำ

เหมืองข้อมูล. วารสารวิทยาศาสตร์ แห่งมหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบุรี, 61-71.

รัชพล กลัดชื่น และจรัญ สานราช (2561). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพอัลกอริทึมและการคัดเลือกคุณลักษณะที่เหมาะสมเพื่อการ

ทำนายผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักศึกษาระดับอาชีวศึกษา. วารสารวิจัย มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี, 1-10.

รัชพล กลัดชื่น และจรัญ แสนราช(2562). การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจความพึงพอใจของสถานประกอบการที่มีต่อนักศึกษา

ฝึกทักษะวิชาชีพระดับประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นสูง. วารสารวไลยอลงกรณ์ปริทัศน์(มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์), 47-56.

รัชฎา เทพประสิทธิ์ และจรัญ แสนราช (2563). การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกสาขาวิชาของนักศึกษาระดับปริญญาตรี

คณะครุศาสตร์ โดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล. วารสารบัณฑิตศึกษา มหาวิทยาลัยราชภัฏไลยอลงกรณ์

ในพระบรมราชูปถัมภ์, 134-145.

สารานุกรม IT. (2562, 3 29). กฎความสัมพันธ์. [online] Availble

https://www.mindphp.com/%E0%B8%84%E0%B8%B9%E0%B9%88%E0%B8%

A1%E0%B8%B7%E0%B8%AD/73-%E0%B8%84%E0%B8%B7%E0%B8%

AD%E0%B8%AD%E0%B8%B0%E0%B9%84%E0%B8%A3/6852-what-is-a-

association-rule.html

สำนักงานคณะกรรมการการอาชีวศึกษา. (2564). Retrieved from http://bme.vec.go.th/Portals/30/DOWNLOAD/Annual%20Report/2563.pdf?ver=2564-05-21-131940-743

สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2564). onec. Retrieved from http://www.onec.go.th/index.php/page/view/Outstand/2532

เสาวลักษณ์ เรียงพรม และอรอุมา ลาสุนนท์ (2561). การศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจเข้าศึกษาในหลักสูตร

วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต. วารสารนานาชาติ มหาวิทยาลัยขอนแก่น สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 66-92

สอศ. (2564, 10 2).การศึกษาในระบบอาชีวศึกษา. [online] Availble https://www.vec.go.th/th-

หนึ่งหทัย ชัยอาภร(2564, 10 14). การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคดาต้าไมน์นิ่ง. [online] Availble

https://erp.mju.ac.th/acticleDetail.aspx?qid=551

อดุลย์ ยิ้มงาม. ( 2564,10 1). Datamining. [online] Availble http://compcenter.bu.ac.th/news-information/data-mining

อนัตต์ชัย ชุติภาสเจริญ และจรัญ แสนราช (2561). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมและการคัดเลือกคุณลักษณะที่

เหมาะสมเพื่อการพยากรณ์โอกาสความสำเร็จในการโอนเงินข้ามประเทศของบุคคลทั่วไป. วารสารวิจัย

มหาวิทยาลัยขอนแก่น, 105-113.

อนันตญา ใจดี (2563). การประยุกต์การเรียนรู้ด้วยกฎความสัมพันธ์และการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักเพื่อระบุปัจจัยที่มี

ความสัมพันธ์ต่อการตัดสินใจสั่งจ่ายยาปฏิชีวนะอย่างสมเหตุผลสำหรับการติดเชื้อทางเดินหายใจ ส่วนบนในผู้ป่วยนอก.

[online] Availble http://itheis-ir.su.ac.th/dspace/bitstream/123456789/3355/1/59363303.pdf.

Adebisi Abimbola Baale and Adelodun F Ojiyivwi (2018). Analyses of Students’ Vocational Data Using Some

Selected Classification Algorithms . Advances in Mathematical &Computational Sciences Journal.

Alaa Khalaf Hamoud (2017). Selection of Best Decision Tree Algorithm for Prediction and Classification of

Students’ Action. American International Journal of Research in Science, 26-32

Carolyn Munyua Beatice B.Awori and Simon Rukangu(2014). Factors Influencing Choice of Vocational Courses by

Learners With Hearing Impairements in Selected Vocational Training Centres,Kenya.

International Journal of Education and Research, 1-12.

datacube. (2564, ตุลาคม). Retrieved from https://datacubeth.ai/crisp-dm/

Hamoud, A. (2017). Selection of Best Decision Tree Algorithm for Prediction and Classification of Students’ Action. American International Journal of Research in Science, 26-32.

Harwati and Amby Sudiya (2016). Application Of Decision Tree Approach To Student Selection Model- A Case

Study. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering.

Munyua, C. G. (2014). actors Influencing Choice of Vocational Courses by Learners With Hearing Impairments in Selected Vocational Training Centres, Kenya. International Journal of Education and Research, 1-12.

waikato. (2565, มกราคม). https://www.cs.waikato.ac.n. Retrieved from https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

Downloads

Published

2023-06-30

How to Cite

maschai, visutr, & Buathong, W. (2023). A study of factors affecting the selection field of vocational certificate students to pursue higher vocational certificate programs using data mining techniques. Science Journal, Chandrakasem Rajabhat University, 33(1), 1–10. retrieved from https://ph03.tci-thaijo.org/index.php/scicru/article/view/296

Issue

Section

Research Articles