การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยเทคนิคเหมืองกระบวนการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการเรียนรู้

การอ้างอิง/Citation

วิเชียร เปรมชัยสวัสดิ์. (2021). การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยเทคนิคเหมืองกระบวนการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการเรียนรู้. (รายงานการวิจัย). กรุงเทพฯ: สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว.) และ มหาวิทยาลัยสยาม.

Premchaiswadi W. (2021). Big data analysis using process mining technique for efficient improving of learning process. (Research Report). Bangkok: Thailand Science Research and Innovation (TSRI) and Siam University.

บทคัดย่อ

การวิจัยนี้เป็นการวิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนรู้ของผู้เรียนผ่านระบบ e-learning ที่ใช้ Powerpoint เป็นสื่อการเรียนการสอน เพื่อนำผลลัพธ์ที่ได้มาใช้ในการปรับปรุงเนื้อหาให้ตรงต่อความต้องการของผู้เรียน ผ่านการวิเคราะห์ความพยามที่ผู้เรียนใช้ในการเรียนรู้แต่ละหน้าของเนื้อหาที่อยู่ในสื่อที่ถูกบันทึกไว้ในบันทึกเหตุการณ์ (Event Log) ของระบบ e-learning ด้วยเทคนิคเหมืองกระบวนการ (Process Mining) เพื่อสร้างแบบจำลองเส้นทางการเรียนรู้ที่สามารถนำมาวิเคราะห์โดยมีขั้นตอนการวิจัยดังนี้ 1) ศึกษากระบวนการทำงาน และวิธีการจัดเก็บข้อมูลของระบบ LMS Moodle 2) ออกแบบและพัฒนาโปรแกรมบันทึกเหตุการณ์ เพื่อเก็บพฤติกรรมการเข้าเรียนผ่านระบบ e-Learning แบบอัตโนมัติ 3) การเตรียมชุดข้อมูลบันทึกเหตุการณ์ (Preprocessing) 4) การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเหมืองกระบวนการ ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิจัยนี้ทำให้ได้โมเดลที่แสดงเส้นทางการเรียนรู้ของผู้เรียนอย่างละเอียดที่ใช้ในการเรียนรู้ เช่น ผู้เรียนกำลังดู Powerpoint หน้าไหน และใช้เวลาเท่าไหร่ ใช้เวลานานเกินค่าเฉลี่ยเมื่อเปรียบเทียบกับตนเองและเพื่อน ๆ หรือไม่ Powerpoint หน้าไหนที่ผู้เรียนต้องกลับมาดูซ้ำ ๆ บ่อยครั้ง เป็นต้น สามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์ความยากง่ายของเนื้อหาหรือการนำเสนอในแต่ละหน้า เพื่อให้สามารถนำมาปรับปรุงให้การทำสื่อการเรียนการสอนมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น และตรงตามความต้องการที่แท้จริงของผู้เรียน เนื่องจากเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อมูลที่เกิดขึ้นจริง ไม่ใช่ความคิดเห็นส่วนตัวหรือการคาดเดา

คำสำคัญ:  PowerPoint, เหมืองกระบวนการ, Moodle, บันทึกเหตุการณ์

ABSTRACT

This research analyzes learners’ learning behavior through an e-learning system that uses PowerPoint as a teaching aid. To use the results obtained to improve the content to meet the needs of the learners. By analyzing the effort that students have to use in learning each page of the content contained in the media recorded in the event log of the e-learning system with Process Mining technique to create a behavioral model that can be used. The research steps are as follows: 1) Study the working process and how to store data of the LMS Moodle system 2) Design and develop event logrograms to collect attendance behavior through an automated e-learning system. 3) Preparation of event log datasets. (Preprocessing) 4) Data Analysis with Process Mining. The research results were obtained as a model that detailed the learner’s learning path, for example, which PowerPoint page the student was looking at and how long it took. Does it take longer than the average to compare with peers? PowerPoint pages that students need to revisit often. These data can be used to analyze the difficulty of the content or presentation on each page. It can improve the teaching materials to be more effective and meet the learners’ real needs based on an analysis of actual data: not personal opinions or guesses.

Keywords:  PowerPoint, Process Mining, Moodle, Event log.

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยเทคนิคเหมืองกระบวนการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการเรียนรู้ | Big Data Analysis using Process Mining Technique for efficient improving of Learning process

Graduate Schools Information Technology, Siam University, Bangkok, Thailand