การพัฒนาวิธีแนะนำหลักสูตรฝึกอบรมด้วยเทคนิคกฎความสัมพันธ์ร่วมกับข้อมูลส่วนบุคคล

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาวิธีแนะนำหลักสูตรฝึกอบรมโดยใช้เทคนิคกฎความสัมพันธ์ร่วมกับข้อมูลส่วนบุคคล 2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึม Apriori และ FP-Growth ในการสร้างกฎความสัมพันธ์ และ 3) ศึกษาความพึงพอใจของผู้ใช้ระบบแนะนำหลักสูตรฝึกอบรมสำหรับวิทยาลัยชุมชนยโสธร โดยข้อมูลที่นำมาสร้างกฎประกอบด้วยข้อมูลการสมัครเข้าอบรมหลักสูตรของวิทยาลัยชุมชนยโสธร ระหว่าง พ.ศ.2557-2560 เป็นหลักสูตรในสาขาวิชาบริหารธุรกิจและการจัดการ สาขาวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี สาขาวิชาคหกรรมศาสตร์ สาขาวิชาเกษตรศาสตร์ และสาขาวิชาเทคโนโลยีอุตสาหกรรม ข้อมูลททั้งหมดถูกนำมาสร้างกฎความสัมพันธ์โดยใช้อัลกอริทึม Apriori และอัลกอริทึม FP-Growth แล้วทำการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมในด้านการใช้ทรัพยากรในการประมวลผลข้อมูลทั้ง 5 ชุด ผลการวิจัยพบว่า อัลกอริทึม FP-Growth ใช้ทรัพยากรในการประมวลผลน้อยกว่าอัลกอริทึม Apriori จากนั้นเลือกกฎความสัมพันธ์ที่ได้จากอัลกอริทึม FP-Growth มาใช้ในการพัฒนาระบบแนะนำหลักสูตรฝึกอบรมสำหรับวิทยาลัยชุมชนยโสธร ผลการประเมินความพึงพอใจจากผู้ใช้ระบบจำนวน 30 คนโดยใช้แบบสอบถาม พบว่า ค่าเฉลี่ยความพึงพอใจอยู่ในระดับมาก (mean=4.25, SD=0.52) ระบบแนะนำหลักสูตรฝึกอบรมที่พัฒนาขึ้นสามารถนำไปใช้ในการสนับสนุนการตัดสินใจเลือกหลักสูตรฝึกอบรมของวิทยาลัยชุมชนยโสธรได้