บทความวิชาการ : ตัวแบบการถดถอยลอจีสติกเชิงอันดับสำหรับคณะวิชาและการวิเคราะห์เกรดนักศึกษา

Abstract

บทคัดย่อ

               บทความนี้ต้องการหาตัวแบบการจัดกลุ่มการเรียนของนักศึกษาและตัวแบบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (เกรดนักศึกษา) วิชาพีชคณิตเชิงเส้นของนักศึกษาระดับปริญญาตรี มหาวิทยาลัยรังสิต กลุ่มตัวอย่างที่ศึกษาเป็นนักศึกษาที่ลงทะเบียนวิชาพีชคณิตเชิงเส้นระดับปริญญาตรีของมหาวิทยาลัยรังสิต ภาค 1 ปีการศึกษา 2554 แบ่งออกเป็น 3 คณะ คือคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สถาบันการบิน และคณะวิทยาศาสตร์ โดยใช้การวิเคราะห์ตัวแบบการถดถอยลอจีสติกเชิงอันดับ (Ordinal Logistic Regression Model) ผลสรุปคือปัจจัยที่สามารถจัดกลุ่มการเรียนและผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (เกรดนักศึกษา) คือ คะแนนสอบกลางภาค (x₁) คะแนนสอบปลายภาค (x₂) และคะแนนรายงาน (x₃) ซึ่งทั้งหมดนี้จะเป็นตัวแปรอิสระและความน่าจะเป็นของคณะเป็นตัวแปรตามมี 3 คณะ คือคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ (p₁) สถาบันการบิน (p₂) และคณะวิทยาศาสตร์ (p₃) โดยมีคณะวิทยาศาสตร์เป็นคณะอ้างอิง ซึ่งสามารถจำแนกกลุ่มได้ถูกต้อง p_i, i=1, 2, 3 คือค่าความน่าจะเป็นที่นักศึกษาจะสอบผ่านพบว่าคะแนนสอบกลางภาคเพียงอย่างเดียวสามารถทำนายกลุ่มการเรียนของนักศึกษา (คณะวิชา) ได้ และจากผลการทดสอบความเหมาะสมของตัวแบบตัวแบบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน พบว่าตัวแบบเกรดนักศึกษาที่ได้สามารถใช้ในการพยากรณ์เพื่อการจำแนกกลุ่มได้อย่างมีความเหมาะสม

ABSTRACT

            The purpose of this study is to obtain student classification model and student achievement measurement model (Student Grade) in Linear Algebra undergraduate class at Rangsit University. Sampling data were randomly collected in Linear Algebra undergraduate class at Rangsit University semester 1/2009 based on three faculties: Information Technology, Science and Aviation Institute. The data is collected statistically analyzed by using the ordinal logistic regression model to obtain student classification model and student achievement student measurement model (Student Grade). Results of analysis are described as follows:

               Mid-term examination score (x₁), final examination score (x₂) and report score (x₃), are independent variables. On the other side probability, each of three faculties is dependent variable: Information Technology (p₁), Aviation Institute (p₂) and Science (p₃). The reference category is Faculty of Science. p_i, i = 1, 2, 3 refers to the cumulative probability passing the examination. As a result, only mid-term examination score affects can the student classification for each faculty. And the study results for flexibility student achievement measurement model that student grade can use predicted the student classification for flexibility.