รูปภาพของศราวุธ ชนะบำรุง
การพัฒนาระบบทำนายแนวโน้มพฤติกรรมและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาของนักเรียน
โดย ศราวุธ ชนะบำรุง - พุธ, 25 เมษายน 2012, 03:19PM
 

การพัฒนาระบบทำนายแนวโน้มพฤติกรรมและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาของนักเรียน

ศราวุธ ชนะบำรุง

บทความนี้ได้ศึกษาวิธีการพัฒนาระบบทำนายแนวโน้มพฤติกรรมและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาของนักเรียน โดยนำความรู้ด้านเหมืองข้อมูลมาประยุกต์ใช้กับพฤติกรรมของนักเรียนโรงเรียนอัสสัมชัญนครราชสีมา โดยข้อมูลพฤติกรรมเก็บจากการทำแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวของนักเรียน ซึ่งมีพฤติกรรมทั้งหมด 5 ด้าน ได้แก่ พฤติกรรมด้านอารมณ์ พฤติกรรมเกเร  พฤติกรรมไม่อยู่นิ่ง พฤติกรรมสัมพันธ์กับเพื่อน และพฤติกรรมสัมพันธภาพทางสังคม และมีผลการประเมิน 3 ด้าน ได้แก่ พฤติกรรมปกติ พฤติกรรมเสี่ยง และพฤติกรรมปัญหา โดยคัดเลือกเฉพาะพฤติกรรมเสี่ยง และพฤติกรรมปัญหาของนักเรียน จากพฤติกรรมทั้ง 5 ด้าน มาหาความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน เพื่อทำให้ทราบแนวโน้มปัญหาของพฤติกรรมที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต นอกจากนี้ยังนำพฤติกรรมเสี่ยงและพฤติกรรมปัญหามาหาความสัมพันธ์กับผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาของนักเรียน ซึ่งหากทราบความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมเสี่ยงและพฤติกรรมปัญหากับผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาดังกล่าวนั้น จะช่วยพัฒนาศักยภาพในตัวผู้เรียนและช่วยวางแผนการจัดการเรียนการสอนได้อย่างถูกต้อง ซึ่งเป็นประโยชน์และเป็นพื้นฐานที่สำคัญในการแก้ไขปัญหาด้านพฤติกรรม ด้านการศึกษา และส่งเสริมความสามารถของนักเรียนตั้งแต่เยาว์วัยได้อย่างถูกต้อง

คำสำคัญ เหมืองข้อมูล;  แบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิว;ความสัมพันธ์; การทำนาย

1.บทนำ
การศึกษาเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาคนให้มีคุณภาพและประสิทธิภาพ ช่วยในการพัฒนาประเทศชาติให้เจริญก้าวหน้าควบคู่ไปกับคุณธรรมและจริยธรรม [1] กล่าวคือ การจัดการศึกษาต้องเป็นไปเพื่อพัฒนาคน ให้เป็นคนที่สมบูรณ์ทั้งร่างกาย จิตใจ สติปัญญา สามารถอยู่ร่วมกับผู้อื่นได้อย่างมีความสุข [2] โดยมีเทคโนโลยีสารสนเทศและข้อมูลข่าวสารเข้ามามีบทบาทสำคัญในการศึกษาและการดำรงชีวิตมากยิ่งขึ้น เฉพาะอย่างยิ่งรูปแบบการศึกษาอย่างมีระบบ โดยการใช้เครื่องมือเทคโนโลยีต่าง ๆ เพื่อช่วยในการดูแลช่วยเหลือนักเรียนแล้วความสำเร็จของการศึกษาย่อมเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ ผลดีย่อมเกิดขึ้นกับทุกคนทั้งทางตรงและทางอ้อม [3] นอกจากนี้ ข้อมูลข่าวสารและสารสนเทศนั้นมีความเคลื่อนไหวอยู่ตลอดเวลา ปัจจุบันพบว่ามีข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์เพิ่มขึ้นมากเรื่อย ๆ [4] ทำให้นักเรียนมีพฤติกรรมไม่เหมาะสมเพิ่มมากยิ่งขึ้น ส่งผลต่อการศึกษาที่ตกต่ำลง และปัญหาด้านสังคมด้านต่าง ๆ ตามมา จากรายงานสถิติคดีเด็กและเยาวชนที่ถูกดำเนินคดีโดยกรมพินิจและคุ้มครองเด็กและเยาวชนประจำปี 2553 พบว่า คดีส่วนใหญ่เป็นคดีที่ผู้กระทำความผิดเป็นนักเรียนมากที่สุด ถึงร้อยละ 33.77 [5] จากข้อมูลดังกล่าว กระทรวงศึกษาธิการ (2551) ตระหนักถึงความสำคัญ โดยมุ่งหวังว่านักเรียนจะเติบโตอย่างมีคุณภาพ [6] จึงได้กำหนดนโยบายให้สถานศึกษาจัดการประเมินผู้เรียนโดยพิจารณาจาก ความประพฤติของนักเรียน [7] แบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวจึงเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการคัดกรองปัญหาด้านพฤติกรรมของนักเรียน [8] ช่วยคัดกรองปัญหาพฤติกรรมที่พบบ่อยในนักเรียน เพื่อเป็นแนวทางในการวางแผนแก้ไขปัญหาด้านพฤติกรรมต่อไป ประกอบด้วยพฤติกรรมทั้งหมด 5 ด้าน ได้แก่ พฤติกรรมด้านอารมณ์ พฤติกรรมเกเร  พฤติกรรมไม่อยู่นิ่ง พฤติกรรมสัมพันธ์กับเพื่อน และพฤติกรรมสัมพันธภาพทางสังคม ซึ่งแต่เดิมได้เก็บแต่สถิติผลลัพธ์ในการประเมินของพฤติกรรมทั้ง 5 ด้าน โดยไม่ได้วิเคราะห์ว่าพฤติกรรมเสี่ยง และพฤติกรรมปัญหาเหล่านั้นเกี่ยวข้องหรือส่งผลต่อผลการศึกษาของนักเรียนหรือไม่ รวมทั้งไม่ได้วิเคราะห์ว่าพฤติกรรมเสี่ยง และพฤติกรรมปัญหาเหล่านั้นมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ นั่นก็คือ พฤติกรรมหนึ่งส่งผลให้เกิดอีกพฤติกรรมหนึ่งอีกหรือไม่ ซึ่งหากทราบความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมดังกล่าวนั้น จะช่วยพัฒนาศักยภาพและวางแผนแก้ไขพฤติกรรมด้านต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้อง
บทความนี้จึงมุ่งเน้นการพัฒนาระบบทำนายแนวโน้มพฤติกรรมและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาของนักเรียน โดยนำพฤติกรรมทั้ง 5 ด้าน ได้แก่ พฤติกรรมด้านอารมณ์ พฤติกรรมเกเร  พฤติกรรมด้านไม่อยู่นิ่ง พฤติกรรมสัมพันธ์กับเพื่อน และพฤติกรรมสัมพันธภาพทางสังคม จากแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิว มาหาความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล ซึ่งช่วยให้สามารถนำข้อมูลที่ได้มาวางแผนเพื่อป้องกันหรือแก้ไขปัญหาพฤติกรรมของนักเรียนได้อย่างถูกต้อง นอกจากนี้ยังมีการวิเคราะห์ว่า พฤติกรรมเสี่ยงและพฤติกรรมปัญหาใดบ้างที่มีความสัมพันธ์กับผลการศึกษาของนักเรียน ซึ่งสามารถนำข้อมูลที่ได้มาปรับปรุงคุณภาพการเรียนการสอนได้ดียิ่งขึ้น

2. วรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง
งานวิจัยฉบับนี้ผู้วิจัยได้ใช้แบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวเป็นเครื่องมือในการเก็บรวบรวมพฤติกรรมของนักเรียน เพื่อทำการวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมเสี่ยงกับพฤติกรรมปัญหา และพฤติกรรมเสี่ยงและพฤติกรรมปัญหากับผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษา โดยนำอัลกอริทึม (Algorithm) ของทฤษฎีการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) ได้แก่ การค้นหากฎความสัมพันธ์ (Association Rule) มาใช้วิเคราะห์หารูปแบบความสัมพันธ์ดังกล่าว ซึ่งทฤษฎีและกระบวนการพัฒนาระบบ แสดงรายละเอียดดังต่อไปนี้

2.1. แบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิว (Strength and Difficulties Questionnaire: SDQ)
แบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิว [9] เป็นแบบคัดกรองปัญหาพฤติกรรมเด็กเบื้องต้น มีมาตรฐานแบ่งเป็น 2 ตอน ได้แก่ ตอนที่ 1 เป็นการประเมินลักษณะพฤติกรรมทั้ง 5 ด้านของเด็ก จำนวนทั้งหมด 25 ข้อ คะแนนรวม 40 คะแนน มีแบบประเมินทั้งหมด 3 ฉบับ ได้แก่ ฉบับผู้ปกครองประเมินนักเรียน (อายุ 4 – 16 ปี) ฉบับครูประจำชั้นประเมินนักเรียน (อายุ 4 – 16 ปี) และฉบับนักเรียนประเมินตนเอง (อายุ 11 – 16 ปี) ซึ่งมีพฤติกรรมทั้งหมด 5 ด้าน ได้แก่ พฤติกรรมด้านอารมณ์ พฤติกรรมเกเร  พฤติกรรมด้านไม่อยู่นิ่ง พฤติกรรมสัมพันธ์กับเพื่อน และพฤติกรรมสัมพันธภาพทางสังคม วิธีการประเมินแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิว ประกอบไปด้วยคำถามเชิงบวกและคำถามเชิงลบ โดยมีคำตอบอยู่ 3 รูปแบบ ได้แก่ ไม่จริง อาจจะจริง และจริง โดยคะแนนที่ให้ของคำตอบอยู่ระหว่าง 0 - 2 คะแนน [10] ส่วนเกณฑ์การให้คะแนนพฤติกรรมทั้ง 5 ด้าน ของแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวแต่ละฉบับจะมีความแตกต่าง ดังแสดงในตารางที่ 1-3

ตารางที่ 1 การแปลผลคะแนนแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวฉบับผู้ปกครอง
พฤติกรรม ปกติ เสี่ยง มีปัญหา
คะแนนรวม 0 – 13 14 – 16 17 -40
คะแนนพฤติกรรมด้านอารมณ์ 0 – 3 4 5 – 10
คะแนนพฤติกรรมเกเร 0 – 2 3 4 - 10
คะแนนพฤติกรรมไม่อยู่นิ่ง 0 – 5 6 7 - 10
คะแนนพฤติกรรมความสัมพันธ์กับเพื่อน 0 – 2 3 4 – 10
คะแนนพฤติกรรมความสัมพันธ์ทางสังคม 6 – 10 5 0 - 4


ตารางที่ 2 การแปลผลคะแนนแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวฉบับครูประจำชั้น
พฤติกรรม ปกติ เสี่ยง มีปัญหา
คะแนนรวม 0 – 11 12 – 15 16 -40
คะแนนพฤติกรรมด้านอารมณ์ 0 – 4 5 6 – 10
คะแนนพฤติกรรมเกเร 0 – 2 3 4 - 10
คะแนนพฤติกรรมไม่อยู่นิ่ง 0 – 5 6 7 - 10
คะแนนพฤติกรรมความสัมพันธ์กับเพื่อน 0 – 3 4 5 – 10
คะแนนพฤติกรรมความสัมพันธ์ทางสังคม 6 – 10 5 0 - 4

ตารางที่ 3 การแปลผลคะแนนแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวฉบับนักเรียน
พฤติกรรม ปกติ เสี่ยง มีปัญหา
คะแนนรวม 0 – 15 16 – 19 20 -40
คะแนนพฤติกรรมด้านอารมณ์ 0 – 5 6 7 – 10
คะแนนพฤติกรรมเกเร 0 – 3 4 5 – 10
คะแนนพฤติกรรมไม่อยู่นิ่ง 0 – 5 6 7 – 10
คะแนนพฤติกรรมความสัมพันธ์กับเพื่อน 0 – 3 4 – 5 6 – 10
คะแนนพฤติกรรมความสัมพันธ์ทางสังคม 6 – 10 5 0 – 4

2.2 ทฤษฏีการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining)
การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลจากการนำข้อมูลที่มีอยู่แล้วจำนวนมาก นำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลการลงทะเบียน ข้อมูลการทำธุรกรรมเงินสดที่ได้จากฐานข้อมูล เป็นต้น การค้นหาความรู้นั้นจะมีวิธีการดำเนินการค้นหาที่มีรูปแบบที่แตกต่างกันไป ยกตัวอย่างเช่น การทำนายยอดขาย การทำนายผลกำไร และการทำการตลาด โดยใช้วิชาสถิติเป็นพื้นฐานสำคัญในการทำเหมืองข้อมูล [11] การทำเหมืองข้อมูล มีกระบวนการของการค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล เพื่อให้ได้องค์ความรู้ มีอยู่ 7 ขั้นตอน [11] คือ
 1. การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) ลบข้อมูลที่เสียและข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันออกไป
 2. การรวมข้อมูล (Data Integration) นำข้อมูลจากหลาย ๆ แหล่งข้อมูลมารวมกัน
 3. การเลือกข้อมูล (Data Selection) เลือกข้อมูลขึ้นมาจากฐานข้อมูล ในกรณีที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงานที่ต้องการวิเคราะห์
 4. การแปลงข้อมูล (Data Transformation) ข้อมูลจะถูกแปลงหรือทำให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการทำเหมืองข้อมูล
 5. การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เป็นกระบวนการวิธีการที่ใช้เทคนิคภายในเหมืองข้อมูลเพื่อที่จะนำข้อมูลที่ดึงออกมา นำไปใช้โดยทำการสกัดให้ออกมาเป็นรูปแบบจำลอง
 6. การประเมินผลรูปแบบ (Pattern Evaluation) ระบุรูปแบบที่ต้องการเพื่อนำรูปแบบที่ได้เป็นตัวแทนของความรู้
 7. การนำเสนอความรู้ (Knowledge Presentation) ภาพและเทคนิคที่ได้จากการค้นหาความรู้จากเหมืองข้อมูลจะถูกนำเสนอให้กับผู้ใช้งาน ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย

2.3 การค้นหาความกฎความสัมพันธ์ (Association Rule Discovery)
กฎความสัมพันธ์ [12] อยู่ในรูปแบบของ ชุดข้อมูล (Item sets) สิ่งที่เกิดขึ้นตามมา (Subsequences) และโครงสร้างส่วนย่อย ๆ ของชุดข้อมูล (Substructures) โดยจะปรากฏในชุดข้อมูลที่เกิดขึ้นบ่อย ๆ เกิดขึ้นอย่างเป็นประจำ ตัวอย่างเช่น การซื้อเครื่องคอมพิวเตอร์ครั้งแรก ต่อมาจะซื้อกล้องดิจิตอล และการ์ดหน่วยความจำ ซึ่งชุดข้อมูลเหล่านี้เกิดขึ้นเป็นประจำในฐานข้อมูลประวัติการซื้อของลูกค้า เมื่อเกิดขึ้นเป็นประจำก็จะเกิดรูปแบบการเรียงลำดับ (Sequential Pattern) เมื่อรูปแบบการเรียงลำดับรวมกับชุดข้อมูล และเหตุการณ์ที่ตามมา จะเรียกเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเป็นประจำนี้ว่า รูปแบบโครงสร้าง (Structured Pattern) การหารูปแบบของชุดของข้อมูลที่ใช้ร่วมกันบ่อย ๆ มีบทบาทสำคัญมากในการทำเหมืองข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูล และความสัมพันธ์อื่น ๆ ที่หลากหลายในกลุ่มของข้อมูล ยกตัวอย่างการค้นหากฎความสัมพันธ์ ดังตารางที่ 4

ตารางที่ 4 กฎความสัมพันธ์ระหว่าง เบียร์ (Beer) กับผ้าอ้อม (Diaper)
ชุดข้อมูล (Item Set) กฎความสัมพันธ์ (Rule Discovery)
{beer, bread, diaper} {beer} -> {diaper}
{beer, coke, diaper, milk} 
{beer, bread, diaper, milk} 

จากตารางที่ 4 สามารถอธิบายกฎความสัมพันธ์จากชุดข้อมูลได้ว่าถ้าซื้อเบียร์แล้วจะซื้อผ้าอ้อมด้วย การค้นหากฎความสัมพันธ์นี้ มีเกณฑ์ในการวัด 2 รูปแบบ ได้แก่ ค่าสนับสนุน (Support) และค่าความน่าเชื่อถือ (Confidence)
 1. ค่าสนับสนุน (Support) คือ ร้อยละของข้อมูลที่มีเงื่อนไขและผลลัพธ์สอดคล้องกันตามกฎความสัมพันธ์ของข้อมูล ตัวอย่างเช่น กำหนดเงื่อนไขว่า เมื่อเกิดเหตุการณ์ A แล้วจะเกิดเหตุการณ์ B (สัญลักษณ์ที่ใช้คือ A -> B) การหาค่าสนับสนุนของความสัมพันธ์นี้แสดง ดังสมการที่ 1

ค่าสนับสนุน (A->B)  = (All Transaction(A ∩B))/(All Transaction (A∪B)) (1)

 2. ค่าความน่าเชื่อถือ (Confidence) ร้อยละของข้อมูลที่มีเงื่อนไขและผลลัพธ์สอดคล้องกันตามกฎความสัมพันธ์ของข้อมูล ตัวอย่างเช่น กำหนดเงื่อนไขว่า เมื่อเกิดเหตุการณ์ A แล้วจะเกิดเหตุการณ์ B (สัญลักษณ์ที่ใช้คือ A -> B) การหาค่าสนับสนุนของความสัมพันธ์นี้แสดง ดังสมการที่ 2

ค่าความน่าเชื่อถือ (A->B) = (All Transaction(A∩B))/(All Transaction(A)) (2)

3. วิธีการดำเนินงาน
การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยเชิงประยุกต์ เพื่อพัฒนาระบบทำนายแนวโน้มพฤติกรรมและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาของนักเรียน โดยนำข้อมูลพฤติกรรมปัญหา และพฤติกรรมเสี่ยงของนักเรียนทั้ง 5 ด้าน จากแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวและผลการศึกษา มาหาความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมทั้ง 5 ด้านด้วยกันเอง และพฤติกรรมทั้ง 5 ด้านกับผลการศึกษา ทั้งนี้เพื่อนำระบบและผลการวิจัยไปใช้กับองค์กรการศึกษาหรือผู้มีส่วนเกี่ยวข้องกับนักเรียนนำไปใช้ในการวางแผนการปรับพฤติกรรมของนักเรียนที่มีปัญหาด้านพฤติกรรม และเพื่อพัฒนา ปรับปรุงวิธีการเรียนการสอนให้มีคุณภาพมากยิ่งขึ้นในปีต่อ ๆ ไป โดยมีวิธีดำเนินงานวิจัย ดังนี้

 
รูปที่ 1 กรอบแนวคิดการวิจัย

3.1 การรวบรวมข้อมูล
บทความนี้ได้ใช้ข้อมูลนักเรียนโรงเรียนอัสสัมชัญนครราชสีมา ปีการศึกษา 2554 รวมทั้งสิ้น 356 คน จากจำนวนนักเรียนทั้งหมด 2,689 คน ที่เก็บจากแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิว โดยข้อมูลชุดนี้ประกอบไปด้วยข้อมูล 4 ส่วน มีดังต่อไปนี้
3.1.1 ข้อมูลนักเรียน ได้แก่ รหัสประจำตัวนักเรียน ชื่อ นามสกุล ผลการศึกษา ดังตารางที่ 5

ตารางที่ 5 ตัวอย่างข้อมูลนักเรียน
รหัสนักเรียน ชื่อ นามสกุล ผลการศึกษา แปลงข้อมูล ผลการศึกษา
S1555 ศราวุธ ชนะบำรุง 2.5  ปานกลาง
S2445 สุจิตรา รักงาม 3.0  ดี
… … … …  …

จากตารางที่ 5 ข้อมูลผลการศึกษาจำเป็นต้องแปลงข้อมูลผลการศึกษาออกเป็นระดับ เพื่อให้ได้ลักษณะของข้อมูลโครงสร้างของข้อมูลตรงตามเป้าหมายที่ต้องการคือการศึกษาพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับผลการศึกษา จากนั้นทำการแปลงข้อมูลผลการศึกษาของนักเรียน ออกเป็น 5 ระดับ ได้แก่ ดีมาก ดี ปานกลาง อ่อน อ่อนมาก โดยแบ่งระดับผลการศึกษาตามระดับสายชั้นการศึกษา ซึ่งทำให้ผลการศึกษาแต่ละระดับมีความแตกต่างกัน
3.1.2 ข้อมูลครูประจำชั้น เช่น รหัสประจำตัวครู ชื่อ นามสกุล สอนระดับ (ประถมศึกษา/มัธยมศึกษา) ห้อง สายชั้น เป็นต้น ดังตารางที่ 6

ตารางที่ 6 แสดงตัวอย่างข้อมูลของครู
รหัสครู ชื่อ นามสกุล ... สายชั้น
T1555 สมศักดิ์ ชุมชล … 6
T2445 รุจิรัตน์ ชั่งทอง ... 6
… … … … …

3.1.3 ข้อมูลผู้ปกครอง ได้แก่ รหัสผู้ใช้งานของผู้ปกครอง ชื่อ นามสกุล สถานะความสัมพันธ์ เบอร์โทร ที่อยู่ เป็นต้น ดังตารางที่ 7

ตารางที่ 7 แสดงตัวอย่างข้อมูลของผู้ปกครอง
รหัสผู้ใช้งาน ชื่อ นามสกุล ... ที่อยู่
P1555 สมชาย ชนะบำรุง … 38-40…
P2445 สายทอง รักงาม ... 59/3…
… … … … …

3.1.4 ข้อมูลพฤติกรรมนักเรียน ได้แก่ รหัสผู้ประเมิน ผู้ถูกประเมิน ผลการประเมินพฤติกรรมทั้ง 5 ด้าน ได้แก่ พฤติกรรมด้านอารมณ์ พฤติกรรมเกเร พฤติกรรมไม่อยู่นิ่ง พฤติกรรมสัมพันธ์กับเพื่อน และพฤติกรรมสัมพันธภาพทางสังคม ดังตารางที่ 8

ตารางที่ 8 ตัวอย่างข้อมูลพฤติกรรม
รหัสผู้ประเมิน รหัสนักเรียน เกเร ไม่อยู่นิ่ง ... สังคม
S1555 S1555 ปกติ มีปัญหา … ปกติ
T1555 S1555 เสี่ยง ปกติ ... ปกติ
P2445 S1555 ปกติ เสี่ยง … มีปัญหา
… … … … … …

3.2 การวิเคราะห์ปัจจัย
งานวิจัยนี้ผู้วิจัยได้นำข้อมูลปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาระบบระบบทำนายแนวโน้มพฤติกรรมและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาของนักเรียนมาใช้หาความสัมพันธ์ได้แก่ ข้อมูลพฤติกรรม และข้อมูลผลการศึกษา ซึ่งก่อนนำข้อมูลไปใช้งานจะต้องมีการวิเคราะห์ปัจจัยให้เหมาะสม ก่อนที่จะนำข้อมูลไปใช้ในการหาความสัมพันธ์ ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลมีรายละเอียดดังนี้
3.2.1 ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรม
ในการประเมินพฤติกรรมนักเรียนโดยใช้แบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวทั้ง 3 ฉบับนั้น ไม่สามารถนำข้อมูลพฤติกรรมทั้ง 3 ฉบับมาทำเหมืองข้อมูลได้เนื่องจากการทำเหมืองข้อมูลนั้นจำเป็นต้องใช้ข้อมูลพฤติกรรมนักเรียน 1 ชุดข้อมูลเท่านั้น งานวิจัยนี้จึงหาค่าเฉลี่ยแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวทั้ง 3 ฉบับ ด้วยการถ่วงน้ำหนัก ดังนั้นก่อนทำแบบประเมินพฤติกรรม ผู้ประเมินต้องตอบคำถามก่อนว่าผู้ประเมินรู้จักพฤติกรรมนักเรียนมากแค่ไหน หรือนักเรียนรู้จักพฤติกรรมของตัวเองมากแค่ไหน โดยมีค่าน้ำหนัก ดังตาราง 9

ตารางที่ 9 ค่าน้ำหนักของแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิว
ข้อคำถามก่อนทำแบบประเมินพฤติกรรม คะแนนน้ำหนัก
รู้จักพฤติกรรมมาก 3
รู้จักพฤติกรรมปานกลาง 2
รู้จักพฤติกรรมน้อย 1

จากนั้นนำผลคะแนนพฤติกรรมแต่ละด้าน จากแบบประเมินพฤติกรรมทั้ง 3 ฉบับ มาหาค่าเฉลี่ยด้วยวิธีการถ่วงน้ำหนัก ดังสมการที่ 3

x ̅= (x_1 w_1+x_2 w_2+x_3 w_3)/(w_1+w_2 〖+ w〗_3 ) (3)

 เมื่อ X  เป็น คะแนนพฤติกรรม
      W เป็น ค่าน้ำหนัก

จากสมการที่ 3 เมื่อได้ผลคะแนนพฤติกรรมทั้ง 5 ด้านแล้ว ก็จะนำผลคะแนนพฤติกรรมทั้ง 5 ด้านไปแปลผล แต่ยังไม่สามารถแปลผลพฤติกรรมได้ เนื่องจากข้อมูลที่ได้นั้นผ่านกระบวนการหาค่าเฉลี่ยจากแบบประเมินทั้ง 3 ฉบับให้เหลือเพียง 1 ฉบับ งานวิจัยนี้จึงหาค่าเฉลี่ยพฤติกรรมแบบแปลผลคะแนนพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวทั้ง 3 ฉบับ ให้เหลือเพียง 1 ฉบับโดยเลือกช่วงคะแนนเฉพาะพฤติกรรมเสี่ยง และพฤติกรรมมีปัญหา มาใช้เพื่อให้สามารถแปลผลพฤติกรรมที่ผ่านการหาค่าเฉลี่ยด้วยวิธีการถ่วงน้ำหนักจากสมการที่ 3 ได้ ซึ่งขั้นตอนหาค่าเฉลี่ยแบบแปลผลคะแนนพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวทั้ง 3 ฉบับ แสดงดังตารางที่ 10 และตารางที่ 11

ตารางที่ 10 คะแนนแบบแปลผลด้านพฤติกรรมเสี่ยง
 เกเร อารมณ์ ไม่อยู่นิ่ง เพื่อน สังคม
ผู้ปกครอง 3 4 6 3 5
ครู 3 5 6 4 5
นักเรียน 4 6 6 4 – 5 5
ค่าเฉลี่ย 3.33 5 6 3.66 - 4 5

ตาราง 11 คะแนนแบบแปลผลด้านพฤติกรรมมีปัญหา
 เกเร อารมณ์ ไม่อยู่นิ่ง เพื่อน สังคม
ผู้ปกครอง 4 – 10 5 – 10  7 – 10 4 – 10 0 - 4
ครู 4 – 10 6 – 10 7 – 10 5 – 10 0 - 4
นักเรียน 5 – 10 7 – 10 7 – 10 6 – 10 0 - 4
ค่าเฉลี่ย 4.33 - 10 6 - 10 7 – 10 5 - 10 0 - 4

จากนั้นคัดเลือกคอลัมน์ที่นำไปใช้ประโยชน์ได้และเป็นข้อมูลที่สมบูรณ์ โดยคัดเลือกข้อมูลพฤติกรรมทั้ง 5 ด้าน ได้แก่ พฤติกรรมด้านอารมณ์ พฤติกรรมเกเร  พฤติกรรมไม่อยู่นิ่ง พฤติกรรมสัมพันธ์กับเพื่อน และพฤติกรรมสัมพันธภาพทางสังคม ที่เป็นพฤติกรรมเสี่ยงกับพฤติกรรมที่มีปัญหา โดยไม่นำพฤติกรรมที่เป็นปกติเข้ามาเกี่ยวข้อง ดังตารางที่ 12

ตารางที่ 12 ตัวอย่างการคัดเลือกข้อมูลด้านลบ
เกเร ไม่อยู่นิ่ง คัดเลือกข้อมูล เกเร ไม่อยู่นิ่ง
ปกติ เสี่ยง  เสี่ยง เสี่ยง
เสี่ยง เสี่ยง  มีปัญหา เสี่ยง
มีปัญหา เสี่ยง  … …
มีปัญหา ปกติ  
... ...  

เพื่อหากฎความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมด้านลบเป็นคู่ ๆ เป็นการทดสอบว่าพฤติกรรมด้านลบใดบ้างที่มีผลหรือส่งผลต่อพฤติกรรมด้านลบอีกพฤติกรรมหนึ่ง
3.2.2 ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับผลการศึกษา
ได้จากผลการศึกษาของนักเรียน งานวิจัยนี้ได้ทำการแบ่งระดับของผลการศึกษาออกเป็น 5 ระดับ ได้แก่ ระดับดีมาก ระดับดี ระดับปานกลาง ระดับอ่อน และระดับอ่อนมาก โดยทำการจัดลำดับผลการศึกษาของนักเรียนแยกตามระดับสายชั้น ด้วยวิธี ทีสกอ (T-Score) ซึ่งเป็นวิธีที่ได้ความนิยม และเป็นที่ยอมรับว่าเหมาะสมสำหรับในการวัดระดับความสามารถของนักเรียน

3.3 การพัฒนาระบบ
การดำเนินการพัฒนาระบบการพัฒนาระบบทำนายแนวโน้มพฤติกรรมและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาของนักเรียน ผู้วิจัยได้พัฒนาโดยใช้ระบบปฏิบัติการวินโดส์เอ็กซ์พี (Microsoft Windows XP) ใช้ภาษาพีเอสพี (PHP) และฐานข้อมูลมายเอสคิวแอล (MySQL)

3.4 การทดสอบการทำงาน
3.4.1 การทดสอบการทำงานของระบบ อาศัยการสังเกตและการจดบันทึกข้อมูลการใช้งานตลอดเวลาขณะที่ผู้ใช้งานกำลังใช้งานระบบ เมื่อผู้ใช้งานระบบเสร็จเรียบร้อยแล้ว ผู้วิจัยทำการแจกแบบสอบถามประเมินผลการใช้งาน เพื่อให้ผู้ใช้งานประเมินผลและแสดงความคิดเห็นต่อการใช้งาน เมื่อได้ข้อมูลเรียบแล้วแล้ว ผู้วิจัยจะตรวจความถูกต้องของแบบสอบถาม เพื่อนำไปวิเคราะห์ทางสถิติและปรับปรุงระบบต่อไป
3.4.2 การประเมินความถูกต้องของกระบวนการอธิบายผลแนวทางวางแผนการปรับพฤติกรรม ผู้วิจัยทำการแจกแบบสอบถามผลการประเมินความถูกต้อง ให้กับครูประจำชั้นหรือครูที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับนักเรียน เพื่อให้ครูประจำชั้นหรือครูที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับนักเรียน ประเมินความถูกต้องและแสดงความคิดเห็นต่อการอธิบายแนวทางวางแผนการปรับพฤติกรรมนักเรียน
4. ผลการดำเนินงาน
เมื่อพัฒนาระบบเสร็จเรียบร้อยผู้ใช้งานสามารถทำแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวโดยทำการล็อกอินเข้าสู่ระบบ ระบบจะแสดงรายชื่อนักเรียนเมื่อล็อกอินเข้าสู่ในสถานะครู ซึ่งครูสามารถเลือกนักเรียนที่จะประเมินพฤตกรรมได้ ส่วนในสถานะผู้ปกครอง และนักเรียน ระบบจะแสดงแบบประเมินพฤติกรรมเด็กเอสดีคิวมาให้ประเมินพฤติกรรม ดังภาพที่ 1

 
ภาพที่ 1  ตัวอย่างแบบประเมินพฤติกรรมเด็ก

เมื่อมีผู้มาทำแบบประเมินระบบจะจัดเก็บผลการประเมินแต่ละบุคคลเอาไว้และวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมทั้ง 5 ด้าน ซึ่งมีผลการวิเคราะห์ในรูปของเปอเซ็นต์ของพฤติกรรมที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต ดังภาพที่ 2

 
ภาพที่ 2 ตัวอย่างผลการทำนายแนวโน้มพฤติกรรม

ส่วนผลการศึกษา ระบบจะการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมทั้ง 5 ด้านกับผลการศึกษาของนักเรียน โดยนำผลการศึกษาแต่ละระดับสายชั้นมาหาความสัมพันธ์กับพฤติกรรมทั้ง 5 ด้าน ซึ่งมีผลการวิเคราะห์ในรูปของเปอเซ็นต์ของผลการศึกษาที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต ดังภาพที่ 3

 
ภาพที่ 3  ตัวอย่างผลการทำนายแนวโน้มผลการศึกษา


5. บทสรุป และข้อเสนอแนะ
การทำนายแนวโน้มพฤติกรรมและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาของนักเรียนสามารถทำนายได้หลากหลายรูปแบบ ไม่ใช่ว่าจะทำนายแบบหนึ่งแล้วถูกต้องเสมอไป ซึ่งในบางวิธีต้องคำนึงถึงปัจจัยต่าง ๆ หลายด้าน ที่อาจส่งผลกระทบหรือมีความสัมพันธ์ต่อกัน ซึ่งเมื่อมีปัจจัยเหล่านั้นมากเกินไปอาจทำให้การพิจารณาพฤติกรรมด้วยวิธีการสังเกตหรือความรู้สึกอาจมีความผิดพลาดได้ บทความนี้ได้นำเสนอการนำเทคนิคเหมืองข้อมูลมาประยุกต์ใช้เพื่อช่วยพิจารณารูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูลพฤติกรรมด้านลบทั้ง 5 ด้าน และข้อมูลพฤติกรรมด้านลบทั้ง 5 ด้าน กับการศึกษาของนักเรียน เพื่อที่จะนำไปเป็นประโยชน์ในการหาแนวทางหรือวิธีการแก้ไขปัญหาพฤติกรรมนักเรียนได้ถูกต้อง และองค์กรทางการศึกษาหรือผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้อง สามารถนำระบบไปวิเคราะห์พฤติกรรมของนักเรียน เพื่อสนับสนุนการวางแผนหรือการหาแนวทางปรับพฤติกรรมนักเรียน
การวิเคราะห์ข้อมูลจะมีปัญหาบางประการ ได้แก่ ข้อมูลที่เก็บยังมีจำนวนน้อยเกินไป ทำให้มีผลการทำนายยังไม่ค่อยมีความน่าเชื่อถือเท่าที่ควร หากต้องการกำจัดข้อผิดพลาดส่วนนี้ออกไปจำเป็นต้องเก็บข้อมูลนักเรียนทุกระดับสายชั้นที่ต้องการทำนายพฤติกรรมหรือผลการศึกษาของนักเรียน ถ้าหน่วยงานทางการศึกษาที่ต้องการนำรูปแบบการทำนายส่วนนี้ไปใช้งาน จะต้องเตรียมข้อมูลให้ตรงกับโครงสร้างของรูปแบบนี้ที่ได้ออกแบบไว้ แต่จะต้องปรับปรุงรูปแบบให้เหมาะสมกับโครงสร้างของข้อมูลที่จะนำไปวิเคราะห์ด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล

6.เอกสารอ้างอิง
[1] สำนักงานคณะกรรมการสุขภาพแห่งชาติ. แผนแม่บทเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร พ.ศ. 2550 – 2556, 2553.
[2] สำนักงานคณะกรรมการกฤษฎีกา. พระราชบัญญัติการศึกษาแห่งชาติ พ.ศ. 2542. กรุงเทพมหานคร, 2546.
[3] กรมสุขภาพจิต. คู่มือครู ระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียน ช่วงชั้นที่ 1 – ช่วงชั้นที่ 2 (ชั้นประถมศึกษาปีที่ 1-6). พิมพ์ครั้งที่ 1. กรุงเทพฯ : สำนักงานกิจการโรงพิมพ์องค์การสงเคราะห์ทหารผ่านศึก, 2546.
[4] กฤติยา รามโกมุท. เฝ้าระวังภัยเว็บไซด์ที่ไม่เหมาะสม จดหมายข่าวออนไลน์ เพื่อความปลอดภัย ทางข้อมูลสารสนเทศ. ปีที่ 1,  ฉบับที่ 2 (กุมภาพันธ์ 2552). หน้า 1-3.
[5] สำนักพัฒนาระบบงานยุติธรรมเด็กและเยาวชน. รายงานสถิติคดี ประจำปี 2553, 2554.
[6] กรมสุขภาพจิต. คู่มือวิทยากร ระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียน ช่วงชั้นที่ 3 – ช่วงชั้นที่ 4 (ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 1-6). พิมพ์ครั้งที่ 1. กรุงเทพฯ :สำนักงานกิจการโรงพิมพ์องค์การสงเคราะห์ทหารผ่านศึก, 2546.
[7] สำนักงานคณะกรรมการกฤษฎีกา. พระราชบัญญัติการศึกษาแห่งชาติ พ.ศ. 2542. กรุงเทพมหานคร, 2546.
[8] กรมสุขภาพจิต. คู่มือวิทยากร ระบบดูแลช่วยเหลือ นักเรียน ช่วงชั้นที่ 1 – ช่วงชั้นที่ 2 (ชั้นประถมศึกษาปีที่ 1-6). พิมพ์ครั้งที่ 1. กรุงเทพ : สำนักงานกิจการโรงพิมพ์องค์การสงเคราะห์ทหารผ่านศึก, 2546.
[9] อัมพร เบญจพลพิทักษ์ และลัดดา ดำริการเลิศ. การจัดการความรู้และสังเคราะห์แนวทางปฏิบัติของโรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบล: แนวทางการดูแลสุขภาพวัยรุ่น. พิมพ์ครั้งที่ 1. กรุงเทพฯ: สหมิตรพริ้นติ้ง  แอนด์พับลิสชิ่ง, 2551.
[10] กรมสุขภาพจิต. คู่มือดูแลสุขภาพจิตเด็กวัยเรียนสำหรับครู. พิมพ์ครั้งที่ 3. กรุงเทพฯ : สำนักงานกิจการโรงพิมพ์องค์การสงเคราะห์ทหารผ่านศึก, 2546.
[11] Olson, D. L. and Delen, D. Advanced Data Mining Techniques. Springer, 2008.
[12] Han, J., Kamber, M. and Pei, J.  Data Mining : Concepts and Techniques. Elsevier, 2011.