การทำนายคาดการณ์นักเรียนออกกลางคัน: กรณีศึกษา วิทยาลัยเทคนิคชุมแพ

ประเทศไทยในปัจจุบัน ถือว่าเป็นประเทศที่ขับเคลื่อนด้วยนโยบาย Thailand 4.0 ที่ต้องการจะพัฒนาประเทศไทยให้เป็นคลัสเตอร์เทคโนโลยี และภาคอุตสาหกรรมอนาคต ทำให้ประเทศไทยมีอัตราการว่างงานในตลาดแรงงานเป็นจำนวนมาก และนักเรียนอาชีวศึกษา ก็ถือเป็นส่วนสำคัญต่อการพัฒนาประเทศเป็นอย่างมาก จึงปฏิเสธไม่ได้เลยว่ากำลังหลักในการขับเคลื่อน นั่นก็คือกำลังคนที่มีความรู้การศึกษา สถานศึกษา สังกัดคณะกรรมการการอาชีวศึกษา (สอศ.) ถือว่าเป็นสถานศึกษาที่มีความสำคัญแห่งหนึ่ง ในด้านการพัฒนากำลังคน โดยมีวัตถุประสงค์ที่ต้องการจะผลิต และพัฒนากำลังคนอาชีวศึกษาให้มีสมรรถนะสูง เพื่อนำไปพัฒนาประเทศต่อไปปัญหาที่พบในระดับสถานศึกษาอาชีวศึกษา วิทยาลัยเทคนิคชุมแพ ที่ส่งผลกระทบต่อการไปไม่ถึงเป้าหมายความสำเร็จของนักเรียน นั่นก็คือ การออกกลางคัน ซึ่งมีจำนวนอัตรานักเรียนที่ออกกลางคันที่เพิ่มสูงขึ้นเรื่อยๆ โดยผู้วิจัยได้เล็งเห็นถึงความสำคัญประเด็นนี้เป็นอย่างมาก จึงต้องการนำเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) มาช่วยในการทำนายการออกกลางคันของนักเรียนวิทยาลัยเทคนิคชุมแพ โดยใช้ปัจจัยทั้งสิ้น 11 ปัจจัย ข้อมูลจากงานทะเบียนวิทยาลัยเทคนิคชุมแพ ตั้งแต่ ปี 2557-2565 รวม 6,875 รายการ และอัลกอริทึมที่นำมาใช้ ได้แก่ Random Forest, Decision Tree และ Logistic Regression ผลการทดสอบประสิทธิภาพพบว่า Random Forest ให้ค่า F1-Score ดีที่สุด คือ 0.72